TBSの土曜午前に放送中の情報バラエティー番組『王様のブランチ』(毎週土曜 前9:30)の4月からの新レギュラーとして、お笑いコンビ・ オリエンタルラジオ の 藤森慎吾 、モデルの 石田ニコル 、女優の 大友花恋 、 山本舞香 が加わることが、明らかになった。 1996年4月にスタートし今年22年目を迎える同番組では、4月より各コーナーやセットも含め内容を一新。新MCとなる アンジャッシュ の 渡部建 とモデルの 佐藤栞里 とともに、フレッシュな新レギュラーたちが、新しい春にフレッシュな風を吹き込む。 藤森は「ブランチのイメージを大事にしつつ、心地の良いチャラさをご提供できたらと思っています。尊敬する渡部さん、明るくかわいらしい栞里ちゃんと一緒に出来るのがとても楽しみです」と気合十分。新レギュラーになってやってみたいこととして「藤森慎吾の彼女探し!」とチャラさは引き続き全開にしていく。 石田は「仲良しの佐藤栞里ちゃんと一緒なのでとてもうれしいです! しーちゃんのパワーに少しでもなれるように一緒にブランチを支えていきたいです!」と新MCとの番組が待ちきれない様子。大友も「『book』と『買い物の達人』が大好きでいつも楽しく拝見していました」とファンだった番組への参加を喜び、「皆さんとすてきな土曜日をお届けできるように、私自身楽しみながらガンバリます!」と意気込んでいる。 同じく番組のファンだった山本も「映画コーナーでLiLicoさんと一緒にハリウッドスターの方にインタビューしてみたいです。私自身映画が大好きなので番組を通じてたくさん勉強したいです」と目標を掲げた。 新MCとレギュラーが登場するのは、4月1日より。現MCの 谷原章介 と 新川優愛 は、25日の放送が最後となる。 (最終更新:2021-04-01 11:49) オリコントピックス あなたにおすすめの記事
モデルで女優の 大友花恋 が23日、自身のInstagramを更新。圧力鍋を使い、作った得意な料理写真を公開した。 大友花恋、佐藤栞里らからのプレゼントで料理 大友はレギュラーを務めていたTBS系「王様のブランチ」(毎週土曜9時30分~14時)を20日の放送をもって卒業。 卒業にあたり、人気コーナー「トレンド部」で共演していたメンバーから電気圧力鍋をプレゼントしてもらったそうで、今回は鶏と大根とネギのさっぱり煮を作ったという。 大友花恋(C)モデルプレス 予想以上に上手く作れたようで「トレンド部のみなさんの、さすがのセンスに脱帽です」と感謝を綴っている。 また写真に写っている透明なお皿はモデルの佐藤栞里からの卒業祝い。「前から気になって、密かにInstagram等をチェックしていたので、包みを開いてびっくりしました」と以前から目をつけていた物のプレゼントに喜びを表した。 ファンからは美味しそうの声が 大友花恋(C)モデルプレス 大友の手料理写真に対してファンからは「すごく上手!プロ並み!」「ブランチメンバーの愛情も入っていて一層美味しそう」といった絶賛の声が集まった。(modelpress編集部)
女優でモデルの 大友花恋 (21)が20日、4年間レギュラーを務めたTBS系『王様のブランチ』(毎週土曜 前9:30)を卒業した。 番組エンディングで、大友は「バラエティーほとんど出たことがなかった私が、こんなにすてきな番組に参加することができて、夢のようでした。どこに行っても『ブランチ見てるよ』っていうふうに声をかけていただいて、そんな番組に参加できていたことが一生の誇りです」と振り返った。 オリコントピックス あなたにおすすめの記事
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これの余りによる整数の分類てどおいう事ですか? 1人 が共感しています 2で割った余りは0か1になる。だから全ての整数は2通りに分けられる(余りが0になる整数か、余りが1になる整数)。 3で割った余りは0か1か2になる。だから全ての整数は3通りに分けられる(余りが0になる整数、余りが1になる整数、余りが2になる整数)。 4で割った余りは0から3のいずれかになる。だから全ての整数は4通りに分けられる。 5で割った余りは0から4のいずれかになる。だから全ての整数は5通りに分けられる。 6で割った余りは0から5のいずれかになる。だから全ての整数は6通りに分けられる。 mで割った余りは、0からm-1のどれかになる。だから全ての整数はm通りに分けられる。 たとえば「7で割って5余る整数」というのは、7の倍数(便宜上、0も含む)に5を足した物だ。 7は7で割り切れるので、1を足して8は余り1、2を足して9は余り2、3を足して10は余り3、4を足して11は余り4、5を足して12は余り5だ。 同様に、14に5を足した19も、70に5を足した75も、7で割った余りは5になる。 kを0以上の整数とすると、「7の倍数」は7kと表すことができる。だから、「7の倍数に5を足した物」は7k+5と表せる。
25)) でドロップアウトで無効化処理をして、 畳み込み処理の1回目が終了です。 これと同じ処理をもう1度実施してから、 (Flatten()) で1次元に変換し、 通常のニューラルネットワークの分類予測を行います。 モデルのコンパイル、の前に 作成したモデルをTPUモデルに変換します。 今のままでもコンパイルも学習も可能ですが、 畳み込みニューラルネットワークは膨大な量の計算が発生するため、 TPUでの処理しないととても時間がかかります。 以下の手順で変換してください。 # TPUモデルへの変換 import tensorflow as tf import os tpu_model = tf. contrib. tpu. keras_to_tpu_model ( model, strategy = tf. TPUDistributionStrategy ( tf. cluster_resolver. TPUClusterResolver ( tpu = 'grpc' + os. environ [ 'COLAB_TPU_ADDR']))) 損失関数は、分類に向いているcategorical_crossentopy、 活性化関数はAdam(学習率は0. 001)、評価指数はacc(正解率)に設定します。 tpu_model. compile ( loss = 'categorical_crossentropy', optimizer = Adam ( lr = 0. 001), metrics = [ 'acc']) 作成したモデルで学習します。 TPUモデルで学習する場合、1回目は結構時間がかかりますが、2回目以降は速いです。 もしTPUじゃなく、通常のモデルで学習したら、倍以上の時間がかかると思います。 history = tpu_model. 編入数学入門 - 株式会社 金子書房. fit ( train_images, train_labels, batch_size = 128, epochs = 20, validation_split = 0. 1) 学習結果をグラフ表示 正解率が9割を超えているようです。 かなり精度が高いですね。 plt. plot ( history. history [ 'acc'], label = 'acc') plt. history [ 'val_acc'], label = 'val_acc') plt.
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