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Wed, 03 Jul 2024 10:52:01 +0000

ウマさ炸裂!アウトドア用調理グッズで作るお手軽飯 メスティンやホットサンドクッカーなど、手軽においしいメニューが作れるクッカーを使って簡単激ウマレシピを作りませんか? この連載では「キャンプ飯研究家」であるベランダ飯さんのオリジナルアイディアレシピをご紹介。どこでも手に入れられる材料で簡単に作れるので、ぜひお試しくださいね! 餃子の皮で超簡単! "サクサクもっちり"ピザ こんにちは、ベランダ飯です。今回紹介するのは、餃子の皮で手軽に作ることができる「餅と明太子のピザ」。ホットサンドメーカーで挟んで焼くので、表面にもしっかりと火が通るんですよ。 餃子の皮がいい感じにパリッと焼けて、クリスピーピザみたいな食感を楽しめます。餅・明太子・のりの相性もバッチリ! ぜひお試しくださいね。 材料 餃子の皮・・・6~9枚 明太子・・・1腹 切り餅・・・1個 ピザ用チーズ・・・50g 明太子マヨネーズ・・・大さじ1 小ねぎ・・・適量 刻みのり・・・適量 オリーブオイル・・・適量 作り方 (1)ホットサンドメーカーにオリーブオイルを塗り、餃子の皮6枚を重ねつつ並べる。指で餃子の皮に水をつけ、重なりを接着する (2)餃子の皮の上に明太子マヨネーズを塗り広げる。明太子マヨネーズがない場合は、明太子をマヨネーズに混ぜたものや普通のマヨネーズでも代用可 (3)ピザ用チーズ(なければスライスチーズでも代用可)と、サイコロ状に切った餅をのせる (4)ホットサンドメーカーを閉じ、弱火で5〜7分じっくりと焼く (5)最後に刻んだのり・刻んだ小ねぎ・ほぐした明太子をのせる これで完成! ちょー簡単☆餃子の皮ピザ‼ by ♡akko♡ 【クックパッド】 簡単おいしいみんなのレシピが355万品. バーナーがあれば、表面を軽く炙るとさらに美味しくなるのでオススメです。 パリパリに焼けた餃子の皮と、もちもち食感のバランスがなんとも絶妙! 明太子の塩気があるので、調味料で味つけしなくても大丈夫ですよ。 具材やトッピングは、お好みのものでお楽しみください。アイディア次第でいろいろなアレンジができるのも、餃子の皮のピザの魅力です! プチプチもっちり!動画もどうぞ 今回使ったアイテムはこちら 今回は和平フレイズ社の「あつほかダイニング ホットサンドパン」を使用しました。直火専用のものとIH対応のものがあるので、調理シーンにあわせて選んでくださいね。 ITEM 和平フレイズ あつほかダイニング ホットサンドパン ガス火専用 ●サイズ:約352×152×32mm ●質量:約402g ●材質:本体/アルミニウム合金・内外面/シリコン樹脂塗装 ITEM 和平フレイズ あつほかダイニング ホットサンドパン IH対応 ●サイズ:約353×152×37mm ●質量:約660g ●材質:本体/アルミニウム合金 内外面/シリコン樹脂塗装 底面/ステンレス鋼 今回は餃子の皮で「餅と明太子のピザ」を作ってみました。ホットサンドメーカーの他にもスキレットや鉄製フライパンでもできますので、ぜひキャンプでもご家庭でも試してみてくださいね!

  1. 【変化球ホットサンドメーカーレシピ#1】パリパリの餃子の皮が美味!「餅と明太子のピザ」 | CAMP HACK[キャンプハック]
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【変化球ホットサンドメーカーレシピ#1】パリパリの餃子の皮が美味!「餅と明太子のピザ」 | Camp Hack[キャンプハック]

フライパンで作るお手軽ピザ♪パリパリの皮がおいしい☆ 材料 (4人分) つくり方 1 玉ねぎは 薄切り にし、ピーマン、ソーセージは 輪切り にする。 2 フライパンに餃子の皮を並べ、「ピュアセレクトマヨネーズ」、ケチャップを塗る。(1)の玉ねぎ・ピーマン・ソーセージを散らし、チーズをのせてフタをし、弱火で加熱する。 3 野菜がしんなりしてきたら強火にして皮がパリッとするまで焼く。 4 器に盛り、パセリをふる。 *皮を重ねずに1枚ずつ焼いてミニピザにするのもおすすめです。(ミニピザはオーブントースターでも焼けます。) *皮を多めに使うともっちりとした生地になります。お好みでアレンジしてください。 栄養情報 (1人分) ・エネルギー 189 kcal ・塩分 0. 【変化球ホットサンドメーカーレシピ#1】パリパリの餃子の皮が美味!「餅と明太子のピザ」 | CAMP HACK[キャンプハック]. 7 g ・たんぱく質 8 g ・野菜摂取量※ 19 g ※野菜摂取量はきのこ類・いも類を除く 最新情報をいち早くお知らせ! Twitterをフォローする LINEからレシピ・献立検索ができる! LINEでお友だちになる 餃子の皮を使ったレシピ ピザ用チーズを使ったレシピ 関連するレシピ 使用されている商品を使ったレシピ 「ピュアセレクト マヨネーズ」 「AJINOMOTO PARK」'S CHOICES おすすめのレシピ特集 こちらもおすすめ カテゴリからさがす 最近チェックしたページ 会員登録でもっと便利に 保存した記事はPCとスマートフォンなど異なる環境でご覧いただくことができます。 保存した記事を保存期間に限りなくご利用いただけます。 このレシピで使われている商品 おすすめの組み合わせ LINEに保存する LINEトーク画面にレシピを 保存することができます。

ちょー簡単☆餃子の皮ピザ‼ By ♡Akko♡ 【クックパッド】 簡単おいしいみんなのレシピが355万品

オードブルにピッタリ!ミニサラダピザ みずみずしいベビーリーフの色があざやかなミニサラダピザです。オリーブオイルが効いており、香ばしい食感がたまりません。具が物足りないという人は、アボカドや生ハム、ミニトマトをトッピングしてください。イタリアンドレッシングをかけてもおいしく仕上がりますよ。 2. ジューシートマトのおつまみピザ はんぺんとトマトの組み合わせって斬新で意外ですよね。水っぽくならないよう、トマトはキッチンペーパーで水気をとっておくのがポイントです。チーズをたっぷりのせて焼くと、アルコールのお供にもピッタリ。はんぺんのもちっとした食感もクセになるおいしさです。 この記事に関するキーワード 編集部のおすすめ

フライパンやホットプレートで!餃子の皮を使った人気のピザレシピ15選。 - Macaroni

餃子の皮でつくる、手軽でおいしいクリスピーピザのレシピをご紹介します。フライパンで焼けるので、オーブンのないご家庭でも挑戦できるひと品。パリッとライトな食感で、おやつや軽食にぴったりのメニューです。お花のようなかわいいルックスで、4等分にカットすればハート型にもなります。 ■のせて焼くだけ!餃子の皮ピザのレシピ(調理時間10分) 餃子の皮にソースを塗り、具材をトッピングして焼くだけの即席ピザ。生地が重なった部分はもっちり、薄い部分はパリッとした食感で、思わず手が伸びるやみつきのおいしさです。調理時間わずか10分の簡単レシピなので、食べたい時にすぐにつくれます。 ■材料(2人分) ★餃子の皮……12枚 ・タマネギ……1/4個 ★ベーコン(ハーフサイズ)……40g ★スイートコーン……大さじ3杯 ・Aケチャップ……大さじ1. 5杯 ・Aマヨネーズ……大さじ1杯 ・A醤油……小さじ1/4杯 ・Aおろしにんにく……小さじ1/4杯 ★ミックスチーズ……40g ★=セブンプレミアムです。 ■コツ・ポイント 火の通りにくい野菜や、生の具材をトッピングする場合は、あらかじめ加熱調理をしてからのせてください。 1枚ずつ焼けば、ミニピザもつくれます。 ■つくり方 1.下準備をする タマネギを薄くスライスします。 ベーコンを1cm幅に切ります。 Aの材料を混ぜ合わせ、ピザソースをつくります。 2. フライパンやホットプレートで!餃子の皮を使った人気のピザレシピ15選。 - macaroni. 餃子の皮を並べる フライパンに餃子の皮を8枚並べます。(少しずつ重ねながら並べてください。フライパンに油はひかなくて大丈夫です。) 内側に3枚重ね、最後に中央に1枚置きます。 3. トッピングをする 餃子の皮の上に、混ぜ合わせておいたAを塗ります。(端を少し残して塗ってください。) ソースの上にチーズを散らします。 タマネギ、ベーコン、コーンをのせます。 4. 焼く フライパンに蓋をし、やや弱めの中火で5分ほど焼きます。 チーズが溶けて、パリッと焼けたら完成です。食べやすくカットしてお召し上がりください。 ■使用した食材はこちら 餃子の皮 20枚 価格:本体148円(税込159円) もち粉入りでコシがあり、具材が包みやすい餃子の皮です。焼けばカリカリ、茹でればもっちりとした食感で、焼き餃子にも水餃子にも最適のひと品。一度で使い切りやすい20枚入りです。 ベーコン(ハーフサイズ)103g 価格:本体168円(税込181円) 産地指定の豚バラ肉を使用した、旨味たっぷりのベーコンです。そのまま食べておいしいのはもちろん、炒めものやパスタの具材にも重宝するひと品。サラダ、スープ、サンドウィッチにも役立ちます。 スイートコーン 60g 価格:本体108円(税込116円) アメリカ産のコーンを使用し、食塩無添加・砂糖不使用で仕上げたスイートコーンです。一度で食べ切れる小容量サイズで、サラダやピザのトッピングに大活躍のひと品。使い勝手の良いパウチパック入りです。 ミックスチーズ 140g 価格:本体298円(税込321円) チェダー、パルメザン、モッツァレラを合わせた、濃厚な味わいのミックスチーズです。芳醇な香りと伸びの良さが特徴で、ピザやグラタンに大活躍のひと品。国産のナチュラルチーズを使用しています。 ■餃子の皮の消費レシピにも!

Description おもてなしにも♪ 休日ランチにも♪ 並べて、塗って、フライパンで焼くだけです٩(๑❛ల❛๑)۶ とけるチーズ 適量 作り方 1 フライパンに餃子の皮を並べる。 2 ピザソースを塗り、玉ねぎ、ベーコンを並べて、その上にチーズをまぶす。 3 蓋をして、 弱火 で焼いてチーズが溶けたら出来上がり(๑✧◡✧๑)b‼ コツ・ポイント 具はもちろん何でもOKです(^౪^)☆ 玉ねぎとベーコンだけでも一丁前にピザです(笑) この写真は玉ねぎなくて、ネギのっけましたww このレシピの生い立ち 餃子の皮が余っていたので(*>ω<*) クックパッドへのご意見をお聞かせください

9, w1 = 0. 5 と調整することが可能です。 バイアス (b) バイアスとは、定数を入力する重みの1種です。このバイアスは、最終的なニューロンの発火(出力 y=1)のしやすさを調整するための値となります。 活性化関数 ( f (u)) 活性化関数とは、入ってきた値 (u)に対して出力値を返すものです。この活性化関数には、ステップ関数、シグモイド関数、ReLU関数などの複数の種類があります。 現在主流の活性化関数はReLU関数ですが、ニューラルネットワークを理解する上でそれぞれ理解しておくと便利なので、古い順に解説します。 ステップ関数 上図の赤線と式からもわかるように、ステップ関数は、 u の入力値が 0より上であれば 1 を返し、0以下なら 0を出力することがわかります。 パーセプトロンは、このステップ関数を基本的に活性化関数として使用します。 シグモイド関数 この e はネイピア数と呼ばれる定数でその値は、2. 71828182846 となります。そしてこのシグモイド関数では、ネイピア数の – u (入力値)乗を算出、それに1を足した値で、1を悪ことで最終的な値を出力します。 先程のステップ関数と比べると、線が滑らかになっていることから、計算がうまくいくようになりました。 ニューラルネットワークでは、このシグモイド関数などの滑らかな活性化関数を基本的に使用します。 ReLU関数 現在主流の活性化関数であり、これまでの活性化関数と比較すると飛躍的に精度改善に貢献しました。また、このReLU関数をベースとした派生系もあります。 グラフを見ると、線が45°になっていることからわかるように、ReLU関数は入力値uに対してそのまま同じ値を出力する関数となっています。 つまり入力値(u)が 10であれば10を出力し、100であれば100を出力します。ただ負の値が入力された場合は、ステップ関数と同じように0の値を出力する、といった関数になっています。 パーセプトロンの計算の流れ これまでのまとめも兼ねて、実際にパーセプトロンの計算を流れで追ってみましょう。 例として、 x1 = 1, x2 = 2, w1 = 0. 5, w2 = 0. ゼロからディープラーニングを勉強してみる ~Excel編その1。自己流計算式の限界とバイアス、シグモイド関数について~ | mgo-tec電子工作. 25, b = 0. 5, 活性化関数 = ステップ関数 として計算してみます。 (x1 × w1) + (x2 × w2) + b = u すると u は、 (1 × 0.

ゼロからディープラーニングを勉強してみる ~Excel編その1。自己流計算式の限界とバイアス、シグモイド関数について~ | Mgo-Tec電子工作

第3次AIブームの発端とも言えるディープラーニング(深層学習)。 AI教育が進むこれからの時代において、ディープラーニングへの知識は、少しずつ一般教養となっていきます。 これからの「AI革命時代」に乗り遅れるのではなく、時代を先どれるようにディープラーニング(深層学習)の基礎的な仕組みについて学んでみましょう。 ゼロからでもディープラーニングの仕組みがわかるように、直感的な説明を優先しつつも、その計算の流れについても丁寧に解説します!

Python - 【ゼロから作るディープラーニング1】Pythonでの__Init__ないでのSelf.~ = Noneが値をなぜ保持できるのか?|Teratail

」ということまで書かれている。非常に勉強になった。 ▼引用元 Amazon: ディープラーニング 活用の教科書 【編集部厳選】おすすめのAI関連書籍ベスト3 2位 いちばんやさしい機械学習プロジェクトの教本 3位 人工知能は人間を超えられるか 本を選ぶ際の3つのポイント 現在、世の中にはAI関連の書籍が多く存在します。しかし、全ての本が良書であるとは限りません。むやみに本を選んでしまうと、自分の求める情報を得られず、時間を無駄にしてしますリスクがあります。 どうすれば自分にあった良書を選ぶことができるのでしょうか? 私のオススメする本選びのポイントは以下の3つです。 自分のレベルに合った本を選ぶ 自分のレベルに合った本を選ぶというのは、本選びの失敗を防ぐ上で非常に大切なことだと言えます。 前述で紹介した本は、レベル別で分かれているので参考にしてみてください。 ▼ レベルの具体的な目安 初心者:AIについてほとんど知らない、Pythonを触ったことがない 中級者:AIの基礎を理解している、Pythonを用いて何か作ったことがある 上級者:AIを活用したビジネスを行っている、AIエンジニア 口コミを参考にする 口コミがの評判が良い本は、良書の可能性が高いです。口コミを見れば、実際に読んだ人の意見を参考にできるため、具体的に内容を知ることができますし、読んだ後にどうなるかの想像もつきやすいでしょう。 今回AINOW編集部がオススメした、「人工知能は人間を超えられるか」や「仕事ではじめる機械学習」などは口コミの評価が4. 3以上と、非常に評判が高い本です。 Amazonの口コミや、読者メーターなどの口コミサイトを参考にすると良いでしょう。 本屋で試し読みしてみる 書店に行って実際に少し読んでみるのが、本選びで最も失敗する確率が低い方法だと思います。 いくらベストセラーで評判が良い本でも、その本が自分に合っているかは読んでみないと分かりません。 ネットで買うよりは手間がかかりますが、絶対に失敗したくない人にとっては、最も合理的な方法だと言えます。 まとめ 今回は、AI関連のおすすめ本15冊をランキング形式でご紹介してきました。本を使ってAIを勉強することにより、網羅的に深い知識を得ることができます。 徐々にAIは私たちの身近な存在となっており、今後は様々なビジネスシーンで活用されていくと思われます。 その時、AIの波に上手く乗れるように、今のうちから今回ご紹介した本を読んで、AIを勉強しておくと良いかも知れません。 ◇AINOWインターン生 ◇ Twitter でも発信しています。 ◇AINOWでインターンをしながら、自分のブログも書いてライティングの勉強をしています。

【Ai】ゼロから学ぶ!ディープラーニング(ニューラルネットワーク)とは? | Pathfinder

この記事を出発点に、是非AIの勉強を始めてみてください!

これで完璧!Aiを独学で習得したい人向けのおすすめ勉強方法まとめ | 侍エンジニアブログ

ディープラーニングに入門を決意しても、いったい何からどう始めればいいのかわからないですよね。ネットで調べてみても、ディープラーニングに関する書籍やサイトは山のようにあります。 これだけいろいろあるのだから、きっと自分に合うものがあるはず。でもそれをどうやって選べばいいのでしょう。 ここで選択を間違うととんだ遠回りをしてしまうことに。それだけは避けたいし、できれば最短コースで要領よく学習したいものです。 そこで今回は、ディープラーニングに入門する方がスムーズに学習できるよう必要な情報をまとめました。ここを読めば学習するにあたり最低限必要な知識、挫折しにくい学習方法、おススメの本やサイトなどがわかります。 さあ、一緒にディープラーニング入門の扉を開けて、最初の一歩を踏み出しましょう。 ディープラーニングとは ディープラーニングとは、人間がひとつひとつ手を加えなくてもコンピュータが大量のデータをもとに自動的にデータの特徴を見つけ出す技術のことです。 AI(人工知能)の中での位置づけは上の図をご覧ください。 人間でいうと「学習」にあたることを、コンピュータでするのが「機械学習」。そして、機械学習のうちニューラルネットワークを用いて、パターンやルールを発見するための特徴量を自ら見つけ出すことができるのがディープラーニングです。 たなべ ニューラルネットワーク?特徴量?

ゼロから作るDeep Learning ❷  輪読会 - Connpass

機械学習・制御における逆強化学習の位置づけ 1. 1 機械学習における位置づけ 1. 2 最適制御との接点 1. 3 逆強化学習の応用分野・従来の時系列データ解析との違い 2. 機械学習の基礎 (概要) 2. 1 識別的な機械学習の一般的な定式化 2. 2 正則化付き経験損失最小化 2. 3 典型的な識別問題(分類・回帰)の例 2. 4 逆強化学習における問題設定 3. 時系列データのモデリング: マルコフ決定過程と最適制御 3. 1 時系列データモデリング 3. 1. 1. マルコフ過程・動的システム 3. 2 報酬と紐付く時系列データモデリング 3. 2. 1 マルコフ決定過程 3. 3 報酬関数最大化問題: 最適制御・最適政策 3. 4 ベルマン方程式・価値反復法 4. 逆強化学習 4. 1 逆強化学習の定式化 4. 2 逆強化学習の損失関数の設計 4. 3 逆強化学習のパラメータ最適化 5. 逆強化学習の適用 5. 1 逆強化学習の実装 5. 2 研究事例から学ぶ逆強化学習の適用事例 5. 1 マルコフ決定過程(状態空間・行動)の設計の実例 5. 2 報酬関数設計の実例 6. 逆強化学習の最近の話題 逆強化学習の高速化・高次元化・文脈の活用・ マルチエージェント問題・深層学習との融合・落穂拾い 7. まとめ

urlretrieve(url_base + file_name, file_path) File "C:\Users\U\Anaconda3\lib\urllib\", line 247, in urlretrieve with osing(urlopen(url, data)) as fp: File "C:\Users\U\Anaconda3\lib\urllib\", line 222, in urlopen return (url, data, timeout) File "C:\Users\U\Anaconda3\lib\urllib\", line 531, in open response = meth(req, response) File "C:\Users\U\Anaconda3\lib\urllib\", line 641, in _response '', request, response, code, msg, hdrs) File "C:\Users\U\Anaconda3\lib\urllib\", line 569, in error return self. _call_chain(*args) File "C:\Users\U\Anaconda3\lib\urllib\", line 503, in _call_chain result = func(*args) File "C:\Users\U\Anaconda3\lib\urllib\", line 649, in _error_default raise HTTPError(req. full_url, code, msg, hdrs, fp) HTTP Error 503: Service Unavailable " urllib TPError: HTTP Error 503: Service Unavailable" 該当のソースコード import sys, os sys () #親ディレクトリのファイルをインポートするための設定 from dataset import load_mnist (x_train, t_train), (x_test, t_test) = \ load_mnist(flatten=True, normalize=False) print () 試したこと ほかの質問者さんたちの回答を見て、解決に努めた。 エラー文を調べるとアクセスが集中しているから起きているかもしれないとうの文言を見ました。 また、ウェブサーバーは正常に動作している物の、その時点で要求を満たすことができなかったため。 とも記載されていました。 これは今自分が使っているwifi環境がよくないということなんでしょうか。 補足情報(FW/ツールのバージョンなど) ここにより詳細な情報を記載してください。