腰椎 固定 術 再 手術 ブログ

Sat, 29 Jun 2024 09:19:14 +0000
材料(2人分) ・アジ 2尾 <調味料A> ・ 小麦粉 大さじ3 ・水 大さじ2 ・ 卵 1個 ・パン粉 適量 ・揚げ油 フライパンに深さ1cmほど 作り方 1 アジは三枚におろし、よく水気を拭く。 ※スーパーで三枚におろされたものを買ってきてもOK! 2 <調味料 A>の材料を混ぜ合わせてバッター液を作る。 3 アジにバッター液をまとわせる。 4 [3]にパン粉をたっぷりとつける。 POINT たっぷりのパン粉の上にアジをのせてぐっと押さえるようにするとしっかり衣がつき、サクッと揚がります! 5 フライパンに油(深さ1cmほど)を入れて170℃に熱し、[4]のアジを入れる。 6 1分半ほどでひっくり返し、裏面も1分半揚げたら完成! POINT ふっくらジューシーに仕上げるコツは、 揚げすぎないこと 。色が少し薄く感じても、揚げ時間は両面1分半ずつでOK。油から取り出したあとも余熱で火が入るので、食卓に出すころには程よいきつね色になります! 真鯛の3枚おろし! - ルピトの日記. アジフライに合わせたい、具だくさんおみそ汁 完成したアジフライにごはんとおみそ汁を合わせて、アジフライ定食のできあがり♪ フリーズドライのおみそ汁を活用すれば、手軽に旬の食卓を楽しめます。今回は、アマノフーズ 「金のだし とうふ」 を合わせてみました。 かつおだしの豊かな風味が口の中に広がり、アジの風味とマッチ。だしが染みたおとうふのなめらかな舌触りとフライのサクサク食感のコントラストが楽しめます。 *** 今が旬の「アジ」。ぜひ、三枚おろしをマスターして、おうちでふっくらジューシーな「アジフライ」を味わってみてはいかがでしょうか? 【教えてくれた人】 飯泉友紀さん [PROFILE] 訪問調理師。オフィスや家庭に訪問し、ケータリングや作り置きなど様々な形態での食事提供を行う。キッチンがあっても作り手がいない場所へ、おかんとして食事を届けるプロジェクト「台所におかん」代表。 (文/笹沼杏佳、写真/中村英史)
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ブリ似の高級魚【ヒラマサ】は刺身が美味!切り方とおすすめレシピ | 食・料理 | オリーブオイルをひとまわし

最近はいよいよ本格的な釣りシーズンに向けていろいろと準備が忙しい。 釣りはやはり段取り8割!!! っと勝手な解釈をしておりますこんにちは、オヤジでございます。 さて、そんなオヤジではございますが、 久しぶりに息子が由良の釣り堀へ行きたいとのこと。 そろそろオープンする頃だし、 オープン初期はギンザケの爆釣を味わえるので、早速出撃してまいりました。 当日は土曜日の晴天とあって、結構混み合うことを予想して1時間前には現着!!! ゆっくり海でも眺めて観光気分を味わいますか。 っと思っていたのもつかの間、釣り堀前に来てビックリ!!! ブリ似の高級魚【ヒラマサ】は刺身が美味!切り方とおすすめレシピ | 食・料理 | オリーブオイルをひとまわし. もうすでに10人くらいの人たちが並んでおりました。 皆気合い十分といったところなのですね。 とりあえず息子もパタパタしていたので並んだが、その後もどんどん人が来る。 わずか30分の間にさらに20人くらいが並び大行列に。 さすがにこれは人があふれているということで、時間は早いが入場のみ開始。 オヤジと息子も釣りやすい場所に鎮座し一安心。 入場制限もあるらしく、両サイドも余裕で釣りが出来ました。 生け簀の中をみると、魚が足下までまんべんなく泳いでおり、やる気十分!!! おそらく入れぱっくんだなぁっとほくそ笑むオヤジと息子・・・ ここでフライングしすでに釣ってキレられるおじさんを横目に準備を進め、 合図とともに釣り開始となるともう戦い。 おそらく釣れるのは正味30分くらい。 しかもスタートの15分くらいはスーパー確変タイムなので、 わずかなロスも許されない。 さすがに写真を撮る間もなく必死に釣り続ける。 しかも今回はサイズが良く、結構な引きでかなり楽しめた。 しかし、魚がデカイと糸も切れやすい。 オヤジ興奮しすぎで力みすぎなのかな? 人一倍糸が切れエライ時間ロスでした。 でもまあ今回は皆さん大爆釣。 もうこれ以上いらないとのんびりコーヒータイムの人や、 まだまだ足りないと必死に釣りまくる人。 人それぞれですな。 まあ、オヤジは必死に釣り続ける。 まあ、結構釣れてくると余裕も出てきて、改めてお魚を愛でていると、 じつにデカイお魚が結構いました!!! なんかサクラマスのような形だなぁなどど一人ほくそ笑む。。。 まあ、こういうのもまた釣りの楽しみですよね。 そして1時間後には予想通り全く釣れなくなる。 普段のお魚もこんな感じなのかね。居るけど食わない。 船なんかだととくに思います。 まあ、時間は2時間ということで、ちょうど釣れないし気持ちよく終了といった感じです。 でも帰り際、隣にいたオサーンがオレが一番釣ったな!!!

真鯛の3枚おろし! - ルピトの日記

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久しぶりのバーベキュー!! 7月6日(火) おはようございます。! 自称「日本一popのあるおみやげ屋」だと思っている 松之山温泉のおみやげ屋 十一屋商店店長のpopんこと福原基裕です。 今日はお店がお休みです。 さてさて、 7月4日は松之山温泉の高台にある 火の神を祀る秋葉神社の秋葉まつり! 神事が行われてから、場所をうつしてバーベキュー 蒸し暑い日だったので生ビールが旨い! そしてサザエのつぼ焼きが最高でした! おみやげ屋の店長でした~ スターウォーズ最新作公開まで あと899日 この記事を書いた人 越後の秘湯「松之山温泉」 おみやげの店十一屋商店の店長 福原基裕(ニックネームは「ポップン」) 1972年(昭和47年)6月2日生まれ(松之山湯本出身) 新潟県立安塚高等学校2年の時に全国高校駅伝4区を走る 群馬の大学を卒業後、東京のスーパー文化堂に努める(鮮魚部) 魚の3枚おろし、柵どり、切り身、刺身もこしゃえます。 その後帰郷!2003年~2007年まで5回、 ランパン、ランシャツで富士山を走って登る「富士登山競争」出場完走! 現在に至る 趣味は映画観賞、!好きな俳優は「モーガンフリーマン」「サミュエルLジャクソン」 自称「ツインピーカー」「スターウォーズ」のメイスウインドウが大好きです 好きな食べ物は「寿司」「カレー」「ラーメン」 嫌いな食べ物は「納豆」

分からない事はエクセルに聞く(マクロの記録) 新着記事 NEW ・・・ 新着記事一覧を見る エクセル馬名ダービー|エクセル雑感 (2021-07-21) 在庫を減らせ!毎日棚卸ししろ!|エクセル雑感 (2021-07-05) 日付型と通貨型のValueとValue2について|エクセル雑感 (2021-06-26) DXってなんだ? ITと何が違うの? |エクセル雑感 (2021-06-24) エクセルVBA 段級位 目安|エクセル雑感 (2021-06-21) ローカル版エクセルが「Office Scripts」に変わる日|エクセル雑感 (2021-06-10) 新関数SORTBYをVBAで利用するラップ関数を作成|VBA技術解説 (2021-06-12) VBA今日のひとこと/VBA今日の教訓 on Twitter|エクセル雑感 (2021-06-10) VBAの演算子まとめ(演算子の優先順位)|VBA技術解説 (2021-06-09) 画像が行列削除についてこない場合の対処|VBA技術解説 (2021-06-04) アクセスランキング ・・・ ランキング一覧を見る 1. 最終行の取得(End, )|VBA入門 2. Excelショートカットキー一覧|Excelリファレンス 3. 変数宣言のDimとデータ型|VBA入門 4. RangeとCellsの使い方|VBA入門 5. 繰り返し処理(For Next)|VBA入門 6. マクロって何?VBAって何?|VBA入門 7. Range以外の指定方法(Cells, Rows, Columns)|VBA入門 8. 文字で、文字や絵を書く技術 - Qiita. セルのコピー&値の貼り付け(PasteSpecial)|VBA入門 9. セルに文字を入れるとは(Range, Value)|VBA入門 10. とにかく書いてみよう(Sub, End Sub)|VBA入門 このサイトがお役に立ちましたら「シェア」「Bookmark」をお願いいたします。 記述には細心の注意をしたつもりですが、 間違いやご指摘がありましたら、 「お問い合わせ」 からお知らせいただけると幸いです。 掲載のVBAコードは動作を保証するものではなく、あくまでVBA学習のサンプルとして掲載しています。 掲載のVBAコードは自己責任でご使用ください。万一データ破損等の損害が発生しても責任は負いません。

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text ( ( yoko_count * moji_size, tate_count * moji_size), char, fill = ( 0, 0, 0), font = myfont) yoko_count += 1 if yoko_count >= yoko_mojisuu: tate_count += 1 return img 出来た関数は以下のように使える str2img関数のお試し実行 import as plt img = str2img ( "勝利友情努力", 2, 3, 50) plt. imshow ( img) 出力結果: 「三本柱マン」が無事降臨!! なお、以前に、 どこでもドアを作ってみた物語 においてもPillowで画像加工を実施したことがある。 文字だけでなく画像の合成等も可能だ。 「文字」の画像の場合もともと白黒なのだが、 任意の画像を文字で表現することにも対応するため、 まず画像を「白黒化」し、各ピクセルを0~1の少数で表現する。 そして、閾値(その画像全体の平均値とする)と比較して 白い場合は「1」黒い場合は「0」にすれば、 あらゆる画像が「1」と「0」の2次元リストになるというわけ。 画像の白黒化&01リスト化 # 与えた画像を、グレースケールのリストに変換する関数(白=1、灰=0. 5、黒=0) # 元がカラー画像でも対応出来るようにしている def img2graylist ( input_img): #幅と高さを取得する img_width, img_height = input_img. Amazon.co.jp: 考える技術・書く技術―問題解決力を伸ばすピラミッド原則 : バーバラ ミント, Minto,Barbara, 康司, 山崎: Japanese Books. size print ( '幅: ', img_width) print ( '高さ: ', img_height) #最終的に出力する二次元リスト result_graylist = [] for y in range ( 0, img_height, 1): # 1行ごとのテンポラリリスト tmp_graylist = [] for x in range ( 0, img_width, 1): # 1ピクセルのデータ(RGB値)を取得 #(20, 16, 17, 255)のように4つのデータが取れる⇒3つに絞って使う r, g, b, = input_img. getpixel (( x, y))[ 0: 3] #RGB値の平均=グレースケールを求める g = ( r + g + b) / 3 tmp_graylist.

append ( g) #1行終わるごとにテンポラリリストを最終出力に追加 result_graylist. 標準モジュールとシートモジュールの違い|VBA技術解説. append ( tmp_graylist) return result_graylist # 与えたグレイリストを、白=1、黒=0のリストに変換する関数 # 黒が多い画像⇒全て黒、や、色の薄い画像⇒全て白、にならないように、 # 閾値として、平均値を取得した後で、その閾値との大小で判定する # よって、薄い画像が全部白に、濃い画像が全部黒に、などはならない import numpy as np def graylist2wblist ( input_graylist): #与えられた二次元配列の値の平均値を求める(npを使っても良いが) gray_sum_list = [] for tmp_graylist in input_graylist: gray_sum_list. append ( sum ( tmp_graylist) / len ( tmp_graylist)) gray_ave = sum ( gray_sum_list) / len ( gray_sum_list) print ( "灰色平均値: ", gray_ave) # 最終的に出力する二次元の白黒リスト result_wblist = [] tmp_wblist = [] for tmp_gray_val in tmp_graylist: #閾値と比べて大きいか小さいかによって1か0を追加 if tmp_gray_val >= gray_ave: tmp_wblist. append ( 1) else: tmp_wblist. append ( 0) result_wblist.

標準モジュールとシートモジュールの違い|Vba技術解説

改めて… はやぶさの技術ノート著者:はやぶさ @Cpp_Learning は頑張っている全ての人を応援します! おまけ(完) Amazonギフト券チャージで最大2. 5%ポイント還元 Amazonプライム会員 なら、Amazonギフト券を 現金でチャージ (コンビニ・銀行払い)すると最大2. 5%ポイント還元! クレジットカード払い でも キャンペーンエントリー で 0. 5%ポイント還元中 です。 Amazonでお得に買い物をするならまずはチャージから。

AクラスとCクラスの距離が近すぎて、分類困難ですね。 最適な空間を生成できてない可能性もありますが、ラベル(生息地域)が違うだけで同じ特徴をもつ対象(動物)に対し、 綺麗に 分布が分離している埋め込み空間を生成するのは難しい です。 このような問題を距離学習(Metric Learning)で解決します。 距離学習(Metric Learning)とは 距離が近すぎて分類が困難なら 「同じクラスは距離が近く、違うクラスは距離が遠くなるように移動」 させれば良いのです。 距離学習に限らず、ある空間の任意の点を移動させる場合、行列演算を使います。 距離学習では、上図のように 最適な距離にする行列(の各要素)を学習 します。 どんな行列を学習させるの? というのが気になる人は、以下の記事が参考になります。行列Mまたは行列Lを学習することで、各クラスの距離を最適化できることが分かります。 実践!距離学習(Metric Learning) scikit-learn-contrib/metric-learn を使えば、様々な距離学習を簡単に実践できます。 今回は、第二章で説明したマハラノビス距離の学習を実践します。 scikit-learn-contrib/metric-learnをインストール 最初に、以下のコマンドで距離学習用のパッケージをインストールします。 pip install metric-learn 前準備はこれだけです。以降からはソースコードを作成していきます。 Import 必要なライブラリをimportします。 from sklearn. 考える技術 書く技術 入門. manifold import TSNE import metric_learn import numpy as np from sklearn. datasets import make_classification, make_regression # visualisation imports import matplotlib. pyplot as plt np. random.

文字で、文字や絵を書く技術 - Qiita

open ( "") img_width, img_height = img. size #リサイズする場合は以下のような感じ #元画像は幅640、高さ640 img = img. resize (( 40, 40)) result_img = img2mojiImg ( img, " ", "栃木県", 14) output_file_name = "" result_img. save ( output_file_name) IPython. Image ( output_file_name) グンマーは何をやっても面白いのでとてもお得 はらみった つ 「写経」を自動化し、オートで功徳を積める仕組みを作ってみたのでございます。 しろくろ じわじわくる 止まれ。 もう何十回も言ったのよ! ?って言える必殺技 見よ、人がゴミのようだっ! 「バルス! !」「目がぁ~!目がぁ~!」 新時代アート つ 【続】平成の次の元号を、AIだけで決めさせる物語(@テレビ取材) その…下品なんですが…フフ…勃起…しちゃいましてね… いいや!限界だ(いいねを)押すね!今だッ! つ PythonでHello 世界(ザ・ワールド)止まった時の世界に入門してみる。ジョースターの末裔は必読 大喜利 技術を使った大喜利として、ネタを考えるのも楽しいかもしれません。 面白い文字文字アートの案や、作例が出来たら、 ぜひコメント欄に張り付けて教えてください!

と思った人がいるかもしれませんが、視覚情報=画像(この例では顔写真)だと考えれば、画像は画素の集合体で行列(数値データ)として扱えます。 はやぶさ 画像の基礎については、以下の記事に書いたので、良ければ参考にして下さい 【深層学習入門】画像処理の基礎(画素操作)からCNN設計まで 画像処理の基礎(画素操作)から深層学習のCNN設計までカバーした記事です。画像処理にはOpenCVとPythonを使用しました。画像処理入門、深層学習入門、どちらも取り組みたい人におすすめの記事です。... 距離や空間について 「基準から遠いか近いかで、同じか否かを判定できる」 と説明しました。つまり、 基準Aと対象Bの 距離を算出 できれば、同じか否かを判定 できます。 距離といえば、三角形の斜辺を求めるときに使う「三平方の定理」があります。この定理で算出できる距離は、正確にはユークリッド距離と呼ばれています。 引用元: 【Day-23】機械学習で使う"距離"や"空間"をまとめてみた|PROCRASIST ユークリッド距離以外にもマンハッタン距離やチェビシェフ距離などがあります。各距離を比較した面白い記事があるので紹介します。 地球上のA地点に住む織姫とB地点に住む彦星のAB間距離を様々な手法で算出した結果、 ユークリッド距離では"16. 91km"・マンハッタン距離では"20.