紙袋の活用術とは? 捨てられない&溜ってしまう!「紙袋」の活用術【整理整頓・インテリアなどに】 | 東京ガス ウチコト. 【手提げだけではもったいない!? 】 PIXTA お買い物の度につい増えがちな紙袋。 捨てるのはもったいないと思いつつ、ただ取っておくだけになってしまっていませんか? せっかくなら上手に、また自宅でも活用したいところ。 紙袋は、 ・整理整頓 ・インテリア ・配送用個別包装 などに活用できるんです。早速「紙袋の活用術」を詳しく見ていきましょう。 紙袋の活用術【整理整頓】 しっかりした作りの紙袋は整理整頓にも最適です。紙なので簡単に加工でき、不要になったら処分できます。 まず、基本の紙袋ボックスを作る方法をご紹介します。 紙袋の収納ボックスの作り方 uchicoto 1, 紙袋の取っ手を切ります。 2, 上の写真の様に、お好みの深さになるように、内側に折り込んで箱を作ります。 【作り方のポイント】 余分な部分は切ってしまうより、内側に折り込みましょう。補強にもなり、切る手間がなく簡単なのでオススメです。 それではさっそく具体的な活用術を見ていきましょう。 活用術:土付き野菜のストック箱として 紙袋は通気性が良いので、野菜をストックするのにもおススメです。 じゃがいもやたまねぎなど、土付き野菜をストックする場所として活用するのはいかがでしょうか?
リンク 小物の収納に 街中でもらうポケットティッシュや、たまにしか使わないトランプや自撮り棒などの遊び関係のモノ、ほかにも 片付ける定位置のないものの収納に便利 です。 棚の代わりに 収納スペースにモノを置いただけでは 上にスペースがあまってしまうとき 、ありますよね? そんな時は、この紙袋の収納ボックスの内側に段ボールをつけて補強してあげましょう。そして、その箱を縦に置くのです。 その上にも何か物が置けるようになり、紙袋のボックスが棚の代わりになるのです。 本当にその紙袋必要? 紙袋の運命は「捨てる」か、「使う」かのどちらかなんです。 「ためる」という選択肢は必要ありません。ためたところでいつになっても使いませんから。 もったいないと思うのならば、使っていきましょう! 紙袋は皆さんの思う通り「使える」のです。 これを機に、あなたの家のたまっている紙袋を 有効的に! 【おすすめの関連記事】 【一人暮らしにおすすめ】100均収納アイデアで部屋もキッチンも広く! 一人暮らしの部屋は狭くて窮屈! 紙袋だけで自作できる！便利な収納ボックスの作り方と我が家での活用方法 | アオイロノヲト. そう思ったことはありませんか? この状況から脱するには、... 【大掃除チェックリスト】一人暮らしの大掃除のコツとは? 一人暮らしの大掃除ってなにかと面倒ですよね? そこで今回は、一人暮らしのための「大掃除...
今回は紙袋をリサイクルする使い道について解説しましたが、紙袋以外のリメイク術についてもっと知りたいという方は、下記のリンク記事を読んでみてください。 100均リメイクでおしゃれインテリアに!小物・収納・床などリメイク術をご紹介! 100均リメイクをマスターすると、安く簡単にインテリアをおしゃれにできます。お部屋に最適な小物や雑貨を作ったり、使い勝手のよい収納にアレンジ... 超便利！たまる紙袋を収納ボックスにリメイク！箱の作り方と活用法は？ | ぺんぎんの居場所. 【簡単DIY】ダイソーの額縁を使ったリメイク術11選!手軽にアレンジを楽しもう! ダイソーの額縁はアレンジすることでおしゃれにリメイクできます。100均グッズとは思えないほどの加工が可能です。ちょっとした手作り感覚でおこな... ダイソー「カラーボード」のDIY活用術6選!切り方や曲げ方含めてご紹介! ダイソー「カラーボード」を活用すると、インテリアをもっとおしゃれにできます。色とサイズの種類は複数あって扱いやすいです。切り方や曲げ方、接着..
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数あるブログの中から お越しくださり ありがとうございます 気持ちの良い季節ですね 今日は、 昨日お話しした紙袋のつづき。 『紙袋の便利な使い方』 についてお話しします。 お片付けで、明るい未来を✨ オンライン片付けアドバイザー おおいしゆかりです 紙袋の便利な活用法とは? 紙袋収納です!! 紙袋を箱のようにして、 収納ケースのように 使うんです。 では、早速!! 今日の作業:作る 紙袋収納を作っていきます! <手順> ①持ち手を取る ②設置場所に合わせた高さに 折り目をつける。 ③折り込む ④形を整えて完成♪ とっても、簡単なんです! そして、いろんなところで活躍します 今日のポイント:紙袋収納活用例 我が家の活躍方法をご紹介します ・冷蔵庫の野菜室 その時々で 大きさや量が違うことの多い野菜室。 紙袋ならではの柔らかさを生かして 形をがしなやかにフィット!して 無駄なく入れられて、オススメ ・キッチンの引き出し(調味料、乾物) もともと何の仕切りもなく、 並べていた場所でした。 よくモノが引っかかったり、 倒れたり。ストレスでした プラケース買う?とも思いましたが、 まずは紙袋収納を並べてお試し。 そのまま、ずっと使い続けています。 汚れたら捨てて新しいものに 変えちゃえばいいのでそれも 気分よく使えるポイント ・キッチンの引き出し(在庫の食材) もともと、 適当に入れていた木の箱が とても中途半端で入れにくかったので、 全部無くして紙袋収納にチェンジ。 この柔らかさで、ここにもフィット! ちょうど見やすい向きに並んでスッキリです キッチンは日によって モノの増減が激しい場所なので、 しなやかにフィットする紙袋が ちょうどいいです ほかにも、 ・お薬箱の仕切り ・ゲームの細々したのの仕切り にも使っています。 入れるモノによってとか、 持ち運びをするとか、 強度が必要とか 見た目がとか、、 でプラスチックや木箱などの ちゃんとしたケースの方が良い場合も もちろんあります でも、 紙袋で十分なところも色々あるので、 まずは 入れたいモノを決めて 、 それに 合わせたサイズ で 紙袋収納を作って、 試しに使ってみていただけると いいかなって思います とくに、 私のような右左脳タイプさんは、 普段見えないところは 紙袋使うのが大好き♡ って方が多い気がしています 自分は何タイプさん??
?というのも気になります。 兄くんは今年から理系コースを選択したので、理工系学部に向けて頑張っていくのは間違い… ウチの妹ちゃんは今年から中2です!中2というと「厨二病」の全盛期? あと反抗期の年頃でもありとても心配な時期なのですが、幸いにも妹ちゃんはそれほどでもなく、とても良い子です やはり兄くんの反抗期を目の当たりにしてきた下の子なので、同じような状… 4月から新しい塾に通い始めて数週間が経ちました。 兄くんは理系を選択しており、塾では苦手な「英語」と得意な「数学」の2科目を受講することになりました。塾の授業は1科目につき週1回ずつなので、週2で塾通いです。去年(高1)までは週1での個別指導塾通… コロナの猛威は一向に止まない中、新年度の学校生活は順調に始まっています!兄くんも妹ちゃんも新しいクラスにあまり不満は無いようで、ひと安心です(^^) これまで兄くんの塾選びにおいては、色々と起こったことを残しておきたかったので、数か月に遡って書… ようやく兄くんの塾が決まって、入会手続きと初期費用のお支払まで完了しました! 記事一覧 - おいおい！ 受験は大丈夫かい？. 勉強がそれほど得意ではなく、学習の習慣が付いていない兄くんをどうにかして大学受験で勝負できるようにしたいーと思い、ある程度の期間を掛けて塾選びをしてきました。 や… 兄くんの通う塾は、ほぼ決まりました。最終段階です。ただやっぱり実際の雰囲気などを知りたいので、個別説明の場をお願いしました。 兄くんは参加しないということで、私だけで話を伺いました。 電話での印象も良い感じだったので、それほど身構えずに訪問… 兄くんの大学受験向けの塾選び。いよいよ候補は2つに絞りましたー! ・大手予備校の代表としてK塾・地元特化型の中堅塾「A」 ※全国区じゃないので一応伏せときます と書きつつも、私の心はもう固まっています。 でもでも、とりあえずWebサイトで情報を集…
の中間層をいくつか増やしたとき、Kerasでは base_model. add ( Dense ( neuron_total, activation = 'relu')) PyTorchでは class MyNet2 ( nn. Module): self. fc1 = nn. fc2 = nn. Linear ( neuron_total, int ( neuron_total / 2)) #Intermediate modules to Output Layer self. fc3 = nn. Linear ( int ( neuron_total / 2), 2) x = self. fc1 ( x) x = self. fc2 ( x) x = F. relu ( x) x = self. fc3 ( x) となり、PyTorchでは入力も出力もノード数を明示しています。 ドロップアウトの比較 あまり詳しく把握しきれていないので不安がありますが、KerasではDropout適用を学習時と評価時で切り替える必要がないはずです。PyTorchでは()でDropoutを無効化するので、テスト画像を読み込む際は学習モードではないということを明示するため、 param = torch. load ( weights_folder_path + "/" + best_weights_path) model. load_state_dict ( param, strict = False) model. eval () # ~ Inference model_summaryの比較(パラメータ数) パラメータ数はご覧の通り、完全一致しました。 Figure 5. model summaryによるKeras(左)とPyTorch(右)の比較 GPU利用比較 小ネタですが、KerasではGPUを使う際に記述の変更の必要はありませんが、PyTorchの場合は #image, label = Variable(image), Variable(label) image, label = Variable ( image). cuda (), Variable ( label). 僕のヒーローアカデミア 2021 - クラス1-Aのメンバーはテストを受け、同時に他の生徒から攻撃を受けます - YouTube. cuda () のように書き換えする必要があります。 学習ループ比較 Kerasではtのように記述することで勝手に学習評価のループをエポック数分繰り返します。PyTorchではforループなどで以下のようにエポック数分繰り返します。 def train ( epoch): #~略 def validation (): for epoch in range ( 1, total_epochs + 1): train ( epoch) validation () 出力比較 また、PyTorchはデフォルトでlog_softmaxが使われているので、クラス確率の合計値は1にならないです(softmaxを指定するか、自分で換算する)。 まず、タスクマネージャでPCの稼働状況を確認すると、以下のような違いがありました。 Figure 6.
この連載では、基本情報技術者試験によく出題されるテクノロジー関連の用語を、午前問題と午後問題のセットを使って解説します。 午前問題で用語の意味や概念を知り、午後問題で技術の活用方法を知ってください。それによって、単なる丸暗記では得られない明確さで、用語を理解できるようになります。 今回のテーマは、 SQL です。 SQL とは?
MyNetで中間層のノードを500、学習回数を100epochで学習させた結果 Validationの損失値は下がらなくなります。おそらく、深層ではないただのニューラルネットでは分類できない問題なのでしょう。層を増やすか、CNN(畳み込みニューラルネットワーク)を用いるか、工夫が必要です。 おまけ 前回の工作機械ソムリエで出たメーカーのロゴについて2社のロゴ分類をします。形状に違いはありますが、ニューラルネット的には分類できるのでしょうか。これはMyNetで試してみます。 学習・評価ではネット上で収集した牧野フライス製作所のロゴとオークマのロゴを用いて、テストでは自分の手書きで書いたロゴを用いました。 自分で書いたやつ。 Figure 12-a. 牧野フライスのロゴの手書き Figure 12-b. オークマのロゴの手書き LossとAccuracyの推移は以下です。 Figure 13-a. Epochに対するLossの推移 Figure 13-b. Epochに対するAccuracyの推移 フックレンチとスパナレンチの学習よりはよく学習できているのではないでしょうか。 推測させると以下のようになりました。 Figure 14-a. 牧野フライスのロゴの推測結果 Figure 14-b. オークマのロゴの推測結果 この結果は非常に良く分類ができています。ロゴくらいの形状の違いがあれば深層ではないニューラルネットワークでも分類が可能なようです。 フックレンチとスパナレンチは単純なニューラルネットでは分類できない 企業ロゴであれば深層でなくても分類できる Windows10 CPU:Core i7-7700HQ Memory: 16GB Graphic board: GTX1060 6GB Strage: NVMe M. 2 SSD 1TB CUDA 9. 0. 176 cuDNN 7. 基本情報でわかる SQL 「英語だと思って日本語に訳せばわかる」 | 基本情報技術者試験 受験ナビ. 5 ※CUDA、cuDNNを導入していない方は環境構築が必要です。 Keras==2. 1. 5 tensorflow-gpu==1. 11. 0 torch==1. 0 scikit-learn==0. 19. 1 scipy==1. 4. 1 ※GPU対応のPyTorch導入はこちらを参考にしてください PyTorch==1. 0をWindowsへ導入 moriitkys 森井隆禎 ロボットを作ります。 AI・Robotics・3DGraphicsに興味があります。最近はいかにしてお金を稼ぐかを考え、そのお金でハードをそろえようと企んでいます。 資格・認定:G検定、Pythonエンジニア認定データ分析試験、AI実装検定A級、TOEIC:810(2019/01/13) Why not register and get more from Qiita?
1. 小学生は宿題がたくさん 上海市の小学校の授業時間は、一般的に 8 時~15 時半までである。放課後は各科目の宿題をこなすために宿題専門の塾に直行する子供が少なくない。宿題の量としては各科目でプリント 1 枚程度だが、国語や英語などは指定された部分を暗記して、学校で発表をしなければならないことも多い。夕食も塾で済ませ、19 時~20 時に親か祖父母、もしくはお手伝いさんが迎えに行って一緒に帰宅する。週末の分までまとめて宿題をこなす金曜日などは、22 時頃まで塾で頑張る子もいる。 宿題のプリントは 1 学期分だけでこんなにある(筆者撮影) ここで強調したいのは、中国では学校の宿題は親が手伝うことが前提となっていることだ。子供が一人で解けない問題も多い上、提出する宿題は全て正解でなければならないという暗黙の了解があるからだ。宿題の丸付けをするのは先生だが、提出前に正解にしておく必要があり、保護者か塾の先生が答えの確認を必ずしている。 毎日 1 教科 1 枚程度の宿題というから日本とそれほど変わらないかと思ったが、1 学期分の宿題のプリントの山を見ると、日本に比べて相当多いように感じないだろうか。 2.