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参考①:s**t kingz “Get Ready For The Show”
STYLE HIPHOPの由来はジャズダンス
実は、スタイルヒップホップの由来はジャズダンスだと言われています。
というのも、もともとジャズダンスはMVの振り付けでよく踊られていましたが、ジャズダンスの振付師がヒップホップのエッセンスで振り付けを作ったことがきっかけになったそうです。
実際にスタイルヒップホップは、ジャズダンスのような「手振り」の動きが多いのも特徴の1つです。
STYLE HIPHOPで踊られる曲
スタイルヒップホップでは、ヒップホップミュージックやR&Bの曲で踊られることが多いです。
とはいえ最近では、ポップスなど他ジャンルの曲で踊られることも多く、新しくリリースされた音楽を使用することもあります。
基本的にオシャレな曲を使うことが多く見た目もオシャレなダンスなので、エンターテインメント業界においては特に人気のあるスタイルです。
参考②:日本では「三浦大知」さんが有名
ちなみに、このMVに出演しているのは【参考①】で紹介した「s**t kingz(シットキングス)」の方々です。「スタイルヒップホップといえばs**t kingz」というくらい有名なクルーなので、ぜひ覚えておきましょう。
ポイント:STYLE HIPHOPはこんな人におすすめ
歌詞やイメージに合う振り付けで踊りたい
オシャレでかっこいい振り付けを踊ってみたい
人気のダンスを踊ってみたい
STYLE HIPHOPを始めるなら基礎練習からやってみよう
STYLE HIPHOP(スタイルヒップホップ)に興味があるなら、以下の基礎練習をやってみましょう。
ヒップホップダンスの基礎練習
ジャズダンスの基礎練習
すでに説明をした通りスタイルヒップホップは、ヒップホップとジャズ両方の性質を持っているダンスなので、どちらの基礎も出来ると良いですね。
もちろん人によってヒップホップダンスのノリが多かったり、反対にジャズの表現が多かったりすることがあるので、最終的にやるべきことは異なります。
とはいえ、上記の基礎がベースになることは間違いなく、特にスタイルヒップホップは元々ジャズ要素が強いため、ジャズの基礎はしっかり練習しておきましょう。
ちなみに、アーティストの振り付けやMVもジャズがベースになっていることが多いので、やっておいて損ではないと思います。
参考③:ジャズ系のヒップホップダンス
実はヒップホップダンスには、ジャズの要素を取り入れた踊り方がたくさんあり、スタイルヒップホップもその1つです。
以下の記事ではジャズ系統のヒップホップダンススタイルを紹介しているので、気になる方はぜひ参考にしてみてください。
特に「ジャズファンク」という踊りはスタイルヒップホップにとても似ていて、基礎も同じような練習になるので参考になるはずです。
ジャズヒップホップとは?【踊りの特徴や似ているダンスも解説】
ジャズヒップホップとはどんなダンスなのか知りたいですか?本記事では、ジャズヒップホップがどんなダンスなのか解説し、ジャズ系のヒップホップダンス7種についても紹介しています。ジャズヒップホップとはどんなダンスなのか知りたい方は必見です。
www.ryuhei8.com
参考:STYLE HIPHOPの練習におすすめの動画【3つを紹介】
実はスタイルヒップホップのレクチャー系の動画は非常に少なく、きちんと練習できる教材がありません。
とはいえ繰り返しですが、スタイルヒップホップはヒップホップとジャズの要素が多いので、それぞれの基礎をやっておきましょう。
「完璧にスタイルヒップホップを踊れるようになる」とまでは言えませんが、それなりの基礎は身につくはずです。
というわけで、それぞれの基礎に関する動画2つと、スタイルヒップホップにおすすめの動画を1つ紹介していきます。
①:【ジャズダンス】アイソレーション【基礎レッスン】
「ジャズの基礎」とありますが、アイソレーションはどんなダンスにも共通する基礎です。
特にスタイルヒップホップでは、体を器用にコントロールする力が求められるのでしっかりやっておきましょう。
②:【ダウンとアップ】ヒップホップダンスの基礎講座①
そもそも論ですが、ダンスをするうえでリズムをきちんと取れること(リズム取り)は超重要です。
詳しいことは以下で解説していますが、「アイソレーション」と「リズム取り」はダンスの初歩であり最重要の練習。しっかりと反復練習しておきましょう。
以下の記事も要チェックです。
【超重要】ヒップホップダンスの基礎練習3つを解説【結果が変わる】
ヒップホップダンスの基礎練習は何をしたらいいのかお困りですか?この記事では、ヒップホップダンスにおいて超重要な3つの基礎練習や具体的な練習方法について解説しています。ヒップホップダンスの基礎練習について知りたい方は必見です。
www.ryuhei8.com
③:s**t kingz | Lloyd “Lay It Down”
前半に紹介した「s**t kingz(シットキングス)」さんのレッスンの動画。基礎練をつつ、上記のような振り付けを「真似する」こともかなり練習になります。
最初は難しいかもですが、繰り返しやっていくと”よく使われる動き”や”パターン”を体で覚えることができるので根気強くやってみましょう。


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続いては機能性です。最近の勉強机はそれはもう様々な機能が付いています。
例えば収納はもちろんのこと、テーブルライトやテーブルラック、チェストなんかが付いてくるものもあります。
それ以外にも、置く場所によって形を変形できたり、ベット付きだったり、そういった機能をどの程度求めるかで結局は値段が変わってきます。
機能性は、おおよそは「値段に比例していろんな機能が追加される」と思ってもらうといいと思います。
なので、何が必要で、何が不必要なのかをしっかりと把握しておくと良いでしょう!
他にも、デザインや木の材質などいろいろありますが、これはもう値段と相談するしかないと思います。
上記の条件を満たしつつ、いくらまでならOKかを検討すれば自ずと買いの机は見えてくると思います!
ちなみに、学習机の値段の相場は7万円前後とのことです。ただし、机の大きさというのはまちまちなのであくまで参考程度に考えてもらうといいと思います。
また、照明や収納のことを考えると実施にはもう少し高くなるのかもしれません。これを参考にして機能をどこまで持たせるかを考えるといいでしょう。
使う期間はどれくらいかを考える
最後に、「どんな机にするか」というのに最も関わってくるのがこの「使う期間」です。
使う期間というのは、だいたいそのまま「勉強机を買おう」と考えている時期によると思います。具体的には、
のうちのいずれかだと思います。これらについて、考えるべきポイントを解説していきます。
小学校入学時は作りのしっかりしたものを
勉強机の購入時期としては小学校入学時が1番一般的なのではないでしょうか?
特に、「小学校入学までに机に座る練習をする」という教育方針を持っているという家庭も多いと聞きます。
小学校入学前の購入だと、高校まで考えればかなり作りのしっかりしたものを検討した方がいいと思います。
変に安いものを買うと帰って高くつく可能性があるからです。また、デザインは極力シンプルなものにして置くと後悔が少ないでしょう。
小さなキズなどもかなりつくと思うので、汚れが目立つ色は極力避けた方が無難でしょう。
小学校低学年では勉強のしやすい机がおすすめ
小学校低学年での勉強机の購入も選択肢のうちの一つです。特に、学校の勉強を本格的にするようになるのはこの辺りでしょうか?
特に、初めてのお子さんのケースだと小学校に持って行く荷物の量がわからないからといって2,3年生の頃に机を買うケースが多いです。
このころのポイントとしては、長く使えるのはもちろんのこと、机を将来どう使っていくかということを考えなくてはなりません。
例えば下に兄弟や姉妹がいる場合にはお下がりになるかもしれませんし、一人っ子の場合でも高校になったらその机をリビングに持って来て…なんてこともあるかもしれません。
そういったことを考えて購入を検討しましょう。
中学校入学時は成長期ということ忘れずに
最後の購入検討の機会は、中学校入学時ではないでしょうか?このころ、自分の部屋をもらって、その時に勉強机を新しくするという家庭が多いみたいです。
先ほどまでのケースと違うのは、この場合は「買わない」ということも頭の中に入れて置くべきということです。
例えば今までリビングで勉強していたのだとしたら、例え自分の部屋を持っていてもリビングで勉強させるという選択肢もあります。
また、例え購入するにしても、小学校みたいに収納があって、ライトがあって…というような多機能なものでなくて、ただの机でもいいかもしれません。
大切なのは、子どもの意見も聞いてみることです。
中学生になる子供なら「自分の部屋をこうしたい」という希望が多少なりともあると思います。それを軸にして考えてみると決めやすいと思います!
タイトルにも書きましたが、中学生くらいの子どもの成長はめちゃめちゃ早いです。
僕も中学で30cm くらい身長が伸びました。
なので、そういったことにも対応できるような机を購入することをおすすめします!
高校進学時は、いつまでも使える机を
高校に進学した時に机を新しく購入するというご家庭もあるかもしれません。
この時はもともとどんな机があったのかや、新しく机を買う目的(今までのものだと小さい、背丈に合わないなど)を考えてみるとどんな机を買うのかのイメージがつくと思います。
一般的に、高校入学以降に購入を検討している人は、「大人になっても使えるか?」を考えてみるといいと思います。
また、下に弟や妹がいる人はお下がりの机になるかもしれないので、そういうことも考えて購入を検討することをおすすめします!
では、いよいよオススメの学習机を紹介していきます!
それぞれの順番はあまり関係ないので、どれか気に入ったものを調べてみてください!
No1. シンプルデザインのコンパクトデスク!
開梱設置無料 鏡面エナメル学習机 学習デスク 4点セット ウリエル (ライトピンク【開梱組立便セット】)
エイゼントレイディング
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見た目がシンプルで置き所に困らないのと、収納性の高さがGoodです。特に収納については、足元にも物をおけたり、棚にコードを通す穴があったりなど至れりつくせりです。
また、上の棚みたいなやつの配置を変えたり、取り外したりできるのでパソコンを置いたりも気軽にできます。
デザイン的には女の子向けですが、男の子でも全く大丈夫だと思います。
値段もデザインも割と一般的な部類なので、この辺りの値段とデザインを見て、一つの目安にするといいとおもいます。
No2. あったかい木目のLOWYA(ロウヤ)
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続いては、LOWYA(ロウヤ)の学習机セットです。このセットのいいところは全てが独立しているところです。
どの部分も自由にできるので、どこに何を置くかをかなり高い自由度で決められるのがありがたい。しかも、デザインが主張しすぎていないので例えば上のラックだけをリビングに持ってくるなんてこともできます。
また、椅子が子供の成長に合わせて変えられるので長く使うこともできます。
ただし、口コミでは「組み立てのめんどくささ」が不評のようです。その代わり、お値段はかなり安いんですけど…
DIYに自信があるという方にはいいのかもしれませんね !!
No.3 照明メーカーならではの机
【ポイント10倍!!4月1日(水)ワンダフルデー♪】コイズミ 学習机 学習デスク ビーノ コイズミビーノ 幅105 リフティングワゴン デスクマット 木製 シンプル デスク 学習椅子 学習チェア勉強机
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こちらの商品は、楽天市場で人気No1 の学習机です。セットなので最初に揃えるのに良いのかもしれません。
また、メーカーのコイズミさんは、主に照明を製造、販売している会社です。その照明メーカーが作ったのがこの学習机です。
照明メーカーだけあって、ライトに対する思い入れはピカイチ。目の悪いお子さんにはピッタリかもしれません。
また、ベッド付きの机の評価も高いので是非見てみてください!
No.4 無垢材といえばコレ!カリモク
カリモク 学習机/ボナシェルタ デスク 幅110cm 奥行60cm【ボナシェルタ】※シアーホワイト対応 カラー:MK)モカブラウン
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カリモクは、国内の大手総合家具メーカーの一つです。特に、無垢材にとっても精通していて、その扱いに付いては日本トップクラスです。
また、ショールームや展示会などでも見かける機会も多く、学習机といえばコレ!といったデザインも素敵です。
気になるのは値段。購入を考える新学期なんかに割引がされていることもあるのでチェックしてみてください!
また、このカリモクとベネッセが共同開発した学習机というのもあるので気になったら是非調べてみてください!
ちなみに、カリモクの机のデザインはめちゃめちゃシンプルなので大人になっても書斎におけるレベルです。
実際にSNSなどの口コミを見ても、「中学生からずっとカリモクを使っている」という人もいてびっくりしました!
No.5 グッドデザインが光る日本の机 オカムラ
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過去にグッドデザイン賞を受賞した経験もある、シンプルなデザインが光る学習机です。
写真だけではわかり辛いのですが、デスクの天板のカーブが本当に美しいです。
毎月2月ごろにはもう「完売」や「キャンセル待ち」になってしまい、4月までに間に合わなくなることがあるので少しでも興味があればぜひ詳細を調べてみてください!
机選びは勉強の第一歩です
勉強机の選び方のポイントと、オススメの勉強机をいくつか紹介しました。この他にも、勉強机は色々とあるので、この記事で説明した基準とかを参考にしてもらえればと思います。
注意点をもう一度書いておくと
値段は高ければいろいろな機能が付く場合が多い
サイズや色などは(できるだけ) 妥協しない
長く使うことを考えると耐久性とデザインが大切
こんなところだと思います。
勉強机は、子供の勉強との長い付き合いになります。
単なるインテリアとしてではなく、「勉強するための机」という目的を持って、機能性やデザインなどをしっかり選んでいければいいと思います。
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ただ、就職、転職ともに本人はストレスを感じる時期でもあるので、暮らし始めてすぐはケンカが増えるかもしれません。
② 賃貸の更新のタイミング
付き合って一定期間が過ぎ、安定した関係を築いているカップルの場合、一人暮らしをしている側の物件の賃貸契約更新がタイミングになることも。
そのまま継続するか、引っ越しするかを考えたとき、「いっそのこと彼氏、彼女と一緒に住んで広い部屋を借りる?」と同棲に踏み出すパターンです。
③ 結婚を本格的に意識したタイミング
婚約した、本格的に結婚を意識したカップルが、結婚前のお試し期間として同棲を始めるのは王道パターン。
結婚後に初めて一緒に暮らし始めるよりも、お互いの生活パターンや実家暮らしで身についた常識の違いなどが見えてくるので、オススメです。
★おすすめのタイミングは閑散期!
ちなみに、同棲向けの2DKや2LDKタイプの物件が見つかりやすいのは、不動産の閑散期とされている6月〜8月、11月〜年末。
学生や会社員の引っ越しシーズンを外すことで、ゆっくりと相談でき、内見の希望、家賃交渉なども伝えやすい時期です。
逆に繁忙期となるのが、引越しシーズン真っ只中の1月〜3月、9〜10月。どうしてもの理由がなければ、この時期は避けたほうがベターです。
運命よりも、確実な出会いをしたい方はこちら
同棲のメリットデメリット
カップルなら誰もが憧れる同棲。どんなメリットとデメリットがあるのでしょうか。予め確認しておきましょう。
お互い1人暮らしだった場合、経済的負担が軽くなる
生活リズムが違っていても毎日会える
お互いの生活スタイルを確認できる
日常の小さな喜びを共有できる
体調を崩したときも安心
将来の結婚生活がリアリティを持って想像できる
結婚後に新婚気分が味わえない
恋人感覚が薄れ、マンネリしやすい
結婚が先延ばしになる可能性がある
価値観の違いが浮き彫りになってしまう
ケンカをしたとき、逃げ場がない
別れるとなったとき、持ち物の分け方が難しい
実際には、メリットもデメリットも同じくらいあるようです。
withで恋をはじめる!
【関連記事】 同棲のメリット&デメリットとは?結婚に結びつく憧れの同棲生活のコツ
同棲を始める前に確認しておきたいポイント
同棲前「大好きな彼氏、彼女と一緒に暮らせて楽しいに決まっている!」と前のめりになる気持ちはよくわかります。
とはいえ、同棲生活を幸せなものにしていくためには、いくつか事前に話し合っておいた方がいい現実的なポイントがあります。
① 同棲の初期費用にかかるお金について
初めての1人暮らしで経験済みかもしれませんが、賃貸住宅を借りるときの初期費用は、家賃だけでは足りません。
敷金礼金や仲介手数料、翌月の前家賃など諸々含めた家賃の約5ヶ月分
引越しを業者に頼むなら引越し代
電気ガス水道、インターネット回線の契約などの諸費用
また、新生活に向けて家具や家電を買い揃える場合は、それも計算に入れましょう。いずれにしろ、同棲スタートにはお金がかかります。
「お金の話をするのはちょっと……」などと敬遠せず、必要な費用をリスト化し、お互いにどれくらい出せ合えるかを確認しましょう。
② 家賃や生活費の折半の仕方
実際に生活が始まると毎月の家賃、光熱費、食費、雑費が発生します。
きっちり半額ずつ出し合うのか、家賃は彼氏、光熱費は彼女といったように費目ごとに分け合うのか。また、2人の間でのお金の行き来、精算の仕方も相談しないといけません。
彼氏もしくは彼女名義で共通口座を作り、予めお互い振り込む形を取る
片方が一旦全額負担し、もう一方が後から振り込む形を取る
共通の家計財布を作っておいて、毎回精算する形を取る
など、お互いに納得の行く精算方法、支払いの割合を決めておきましょう。お金の管理がルーズになると、金銭感覚のズレが生じ、別れにつながりかねません。
実家暮らしのときは両親が担ってくれた部分の大きかった家事も、同棲生活ではどちらかが担当しなくてはいけません。
当たり前のことではありますが、外でデートや旅行ではわからなかった暮らしのリアルがそこにあります。家事の分担はとても重要な取り決め事項です。
「洗濯担当」「料理担当」「掃除担当」などの家事の役割で完全に分ける方法
できる方ができるときに負担する方法
「お風呂担当はお風呂掃除とお風呂を入れる」「キッチン担当は料理や食器洗い、キッチン掃除」など、部屋ごとで家事を分ける方法
など、様々な分担方法があります。お互いに納得できる方法はどれかを相談して決め、3ヶ月後、半年後など、一定期間が過ぎたら見直しの話し合いもしていきましょう。
④ なんのための同棲か認識をすり合わせる
「好きだから一緒に住む」は大前提として、その先にどんな未来を描いているのかについて触りだけでも話し合っておきましょう。
結婚はまだ視野に入れていないけれど取り敢えず一緒に住むのか
1年後の結婚を前提に一緒に住むのか
彼氏、彼女が資格試験に合格する、独立できるまで支えたいのか
なんのための同棲かの認識を合わることで、お互いの人生を支え合える存在になっていけるはずです。また、結婚のタイミングを逃すことを防ぐことにもつながります。
【関連記事】 【結婚前のチェックリスト】結婚後に後悔しないために確認したい価値観と性格
2人でコツコツ進めよう!
2人での生活はどちらかに負担が大きく偏ってしまってはうまくいきません。
「好きだから一緒に住む」と決めたのに、片方の負担が大きくなり、同棲に疲れて「こんなはずじゃなかったのに」となってしまっては切ないですよね。
そうならないためにも、あくまでも「共同経営者」の気持ちで2人生活を作っていきましょう。
また、同棲を始めるにはお金も労力も必要です。1人だけで進められるものではないので、2人で認識をすり合わせながらコツコツ準備していきましょう。
withで相性のいい彼氏を作る!
出典:メンタリストDaiGoの「心理分析してみた!」
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ATON (27) AURALEE (36) G.H.Bass (25) Hanes (35) Hender Scheme (47) JOURNAL STANDARD (24) KIJIMA TAKAYUKI (56) KLEMAN (48) LACOSTE (25) LLARSEN (46) PUMA (24) Steven Alan (40) Tシャツ (27) YOAK (43) YOKE (30) YOKO SAKAMOTO (24) コーデュロイ (26) コート (30) サファリハット (27) サングラス (31) サンダル (41) ショートパンツ (28) ストライプシャツ (30) スニーカー (59) スラックス (48) タックイン (27) タートルネック (23) ダッドスニーカー (22) チロリアンシューズ (51) デニム (27) ニット (39) バケットハット (30) ビッグシルエット (33) ブラウン (21) ポロシャツ (26) ユニクロ (38) ローファー (31) ワイドシルエット (22) ワイドパンツ (84) ワントーンコーデ (22) 古着 (64) 白T (41) 白シャツ (32) 腕時計 (35) 革靴 (73)
「~ライン」と呼ぶのは省略形で、正式には「~ラインシルエット」と呼ぶことが多いです。
それぞれの特徴を順番に解説していきます。
Iラインシルエットの特徴
Iラインシルエットとは、アルファベットのIのように上から下までストンと落ちるようなスリムなシルエットのことです。
すべてのシルエットの中でも最もオーソドックスタイプ。
全身を直線的にすることで縦長にスラっと見えるため、スタイルがよく見えるというメリットがあります。
スーツやセットアップといったビジネススタイルでもIラインシルエットが採用されており、キレイめでスマートな着こなしにもぴったりです。
しかもIラインは基本的にどのような体型の方でも似合うので、万人におすすめできます。
おしゃれなIラインコーデの作り方
Iラインコーデの組み方としては、トップスとボトムスのシルエットを統一することが基本です。
ただし、ただシルエットを統一すればいいというわけではありません。
トップスとボトムスがあまりにも細身すぎると、なんだか窮屈そうで近寄りがたい印象になってしまいます。
反対にトップスもボトムスもシルエットがワイドすぎると、ダボっとしすぎて野暮ったく見える可能性があります。
なので、全身をワイドすぎずタイトすぎないシルエットでまとめることが、程良く抜け感がでておしゃれに仕上がるコツです。
なお、Iラインはシルエットに抑揚がない分コーデが単調で無難になりがちなので、色や柄にも気を配りましょう。
Yライン(Vライン)シルエットの特徴
Yラインシルエットとは、アルファベットのYのように上半身にボリュームがあり下半身が細いシルエットのことです。
アルファベットのVのようにも見えることから、Vラインと呼ぶこともあります。
ボリュームに変化が生まれることでコーデにアクセントがつき、おしゃれかつスマートにまとまりやすいというメリットがあります。
上半身にボリュームが出ることで、マッチョで着膨れしたりぽっちゃりといった体型のコンプレックスをカバーすることもできます。
さらに下半身が細身であることでスッキリとして見えるため、スタイルが良く見えるのも特徴です。
反対に、下半身が太いなどのコンプレックスがある方は、細身のパンツをはくと目立ってしまうのでおすすめできません。
おしゃれなYライン(Vライン)コーデの作り方
Yラインコーデは、トップスにワイドシルエットを選び、ボトムスに細身かテーパードシルエットを選ぶことが基本です。
ボリューミーなニットやコート・ダウンジャケットなどを取り入れると、簡単にYラインコーデができます。
パンツはスキニーでもいいですが、個人的には程良く余裕のあるテーパードパンツがおすすめ。
ゆるっとしたこなれた雰囲気が出ながらもだらしなく見えないので、とてもおすすめです。
なお、細身のパンツをはく時は、大きいシューズをはくとバランスが悪く見えてしまうので、スッキリとしたフォルムのシューズを選びましょう。
Aラインシルエットの特徴
Aラインシルエットとは、アルファベットのAのように上半身が細く下半身にボリュームがあるシルエットのことです。
メリットとしては、下半身が大きく見えることでずっしりとした印象に見えるため、コーデ全体に安定感が生まれやすいということ。
さらに下半身にボリュームがあることで、足やお尻が太いといった体型のコンプレックスをカバーすることもできます。
反対に、上半身が太いなどのコンプレックスがある方は、細身のトップスを着ると目立ってしまうのでおすすめできません。
おしゃれなAラインコーデの作り方
Aラインコーデは、トップスにジャストサイズを選び、ボトムスにワイドシルエットのパンツを選ぶのが基本です。
ただし、あまりにも細身のトップスを選ぶとバランスが悪く見えるので、あくまで程良いシルエットを選びましょう。
パンツの種類は問いませんが、下にストンと落ちるようなシルエットや少しフレアになったワイドパンツを選ぶと、Aラインコーデが作りやすいです。
あとは、裾に向かって広がるシルエットのロングコートを着ても、おしゃれなAラインコーデになります。
Aラインは男らしい雰囲気にまとまりやすいのでとてもおすすめです。
Xラインシルエットの特徴
Xラインシルエットとは、アルファベットのXのようにウエストのくびれを強調したシルエットのことです。
ボトムスに広がりが出ることでより一層ウエストが細く見え、スタイルが良く見えることがメリット。
スリムに見えることからレディースではよく取り入れられますが、メンズでは取り入れている方は正直多くありません。
ですが、Xラインシルエットはメンズが取り入れるとエレガントな印象を与えることができるため、個人的にはとてもおすすめです。
ただしウエストが細いことが条件なので、お腹周りが気になるなどのコンプレックスを持っている方にはおすすめできません。
また、メンズでXラインシルエットを作るのは他のシルエットに比べると少し難しいことも覚えておきましょう。
おしゃれなXラインコーデの作り方
Xラインコーデは、ウエストを絞ることが基本です。
レディースではワンピースやフレアパンツなど洋服の種類が豊富なので、Xラインを作る方法は沢山ありますが、メンズでは基本的に2種類しかありません。
トレンチのようなコートでウエストを絞るか、トップスをタックイン(裾をパンツの中に入れる)してベルトを絞るかの2択です。
トップスは袖がワイドなもの、パンツはワイドシルエットを選ぶと、Xラインがより強調されます。
今回のポイントを簡単にまとめておきます。
Iラインは縦長のシルエットが強調されてスタイルが良く見える
Yラインはおしゃれかつスマートにまとまりやすい
Aラインは男らしくコーデに安定感が出やすい
Xラインはウエストを強調されてエレガントな印象になる
自分の体型にコンプレックスがある方は、この3つのどれかを意識することでそれを隠すことができるわけです。
ただ、「隠す」というワードはちょっとネガティブなので、ぜひ自分の体型を「活かす」という気持ちでチャレンジしていただきたい。
今回の3つのラインシルエットはあくまでおしゃれなコーデを作りやすくするヒントみたいなもので、絶対守るべきルールではありません。
それを逸脱して自由にコーデを組んでも問題ないです。
僕も短足・偏平足・絶壁という複数のコンプレックスを持っていますが、似合わないけど自分が似合うと思うアイテムを探して取り入れたりしてます。
僕は失敗するたびにおしゃれになっていくと思ってるので、ぜひ色々と試してみてくださいね。
それではまた別の記事でお会いしましょう。
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JKEN(ジェイケン)
【ファッションブロガー】会社員5年間勤務→某大手企業のファッションコーディネーター(WEB販売員)経験→ファッションブログ開設→ブログ開設2年で月間10万PVを突破。ファッション初心者がおしゃれになる方法や、人気スニーカーのレビュー記事等の有益情報を無料で公開中。
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「おーおしゃれだなー」、「こんな飾り方もできるんだー」と見ていて純粋に楽しかったし、エアプランツ(チランジア)の種類も随分と多くあるみたいだった。
そんな中で一番最初に目に留まったのが『キセログラフィカ』というエアプランツ(チランジア)。
「なにコレ、めちゃくちゃカッコいい」
キセログラフィカを最初に見た時に感じた純粋な気持ちがそれだった。
そしていつか育てたいという気持ちがどんどん大きくなっていった。
キセログラフィカとの出会いが、自分のエアプランツ(チランジア)に対する興味をさらに加速させた。
今振り返れば、チランジアライフが始まるきっかけがこの時だった。
この時点では、チランジアとエアプランツの何が違うのかも分かってませんでした(笑)
(いろんなサイトでチランジアと言ったり、エアプランツと言ったりしていたので…)
それでいろいろと調べていった結果、チランジアという植物がエアプランツという名前で知られるようになっていったんだなということ。
チランジアとはアメリカ大陸に分布するブロメリア科(パイナップル科)の植物で、その多くが樹木や岩石に着生する着生植物。
土に根を下ろさずに葉から雨や空気中の水分を吸収する様子からエアプランツ(Airplants)と呼ばれるようになったそうです。
チランジアについては詳しく書かれている本やサイトがありますし、自分自身まだまだわかっていないことが多いので、自分と同じようにチランジアに最近興味を持ち始めてこのブログに来てくれたあなたに向けてざっくりと書いておきますが、タイプとしては”エアータイプ”と”タンクタイプ”の2種類に大きく分類されます。
エアータイプは葉の表面から水分を摂取する種類で、タンクタイプは株元に水を貯めて摂取する種類です。
さらにエアータイプは、葉の表面にあるトリコームが多く白銀色に見える銀葉種(ぎんようしゅ)とトリコームが少なく緑色に見える緑葉種(りょくようしゅ)に分けられます。
銀葉種はトリコームが多い為、乾燥に強く、蒸れに弱い。
緑葉種はトリコームが少ない為、水分を好み、乾燥に弱い。
【チランジアタイプざっくり分類】
銀葉種(代表種:イオナンタ、ハリシー、キセログラフィカ)
緑葉種(代表種:ブラキカウロス、ブルボーサ、ストリクタ)
(代表種:プンクトゥラータ、ビフローラ)
一般的にエアプランツとして紹介されているのがエアータイプで、かつチランジアに興味を持ち始めた時によく見るのが銀葉種じゃないかと思います。
チランジア(エアプランツ)には水やりが必要
自分が最初そうだったのですが、”空気中の水分を吸収して育つ植物”とか”水やりの回数も少なくていい”という情報を目にしてチランジア(エアプランツ)に興味を持つ場合があるかもしれません。
ただ、実際にはチランジアは葉から直接水分を吸収して育ちます。空気中の水分を吸収しているのかは分かりません・・・
水やりの回数についても、確かに乾燥には強いと思いますが、適度に水やりをしないと葉先が枯れこんだり葉が内側に丸まってきたりします。
種類によっては水やりをこまめにした方が元気になると感じています。
やっぱり生きている植物ですからね。
チランジアについての情報が何かと間違って広まっている気がします。
チランジア(エアプランツ)初心者です
そんなこんなで自分はまだまだチランジア(エアプランツ)のことはよく分かっていません。(2015年9月時点)
ですので、間違っていることが書いてあったり、変なことをしていたら、「おっチランジアに最近興味を持ち出したんだな」とニヤニヤして頂けると幸いです。
(アドバイスして頂けたらとても嬉しいです。)
おそらく今後チランジアを育てていく中で枯らしてしまうこともあるかもしれません。
植物を枯らすということはできるだけしたくありませんが、植物を育てるということ自体がほぼ初めてですから、いつかそういう時を迎えてしまうかもしれません。
そうなってしまったら、そのチランジアには「ごめんな」と「ありがとう」の気持ちを伝えて何かを学ぶつもりです。
そして次のチランジアに活かして行こうと思っています。
試行錯誤のチランジアライフになると思いますが、楽しく大切に育てて行こうと思います。
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こちらはインターネットを介した取引になりますので、24時間、365日、対応してくれます。
そのため仕事などで忙しい方でも、安心して利用できます。
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text:
【HBFPV HB64 V5】0802 25000KVモーター搭載1セルブラシレス Whoop。いろんな意味で渋い機体です! | ぶらり@web走り書き
そして室内テストではかなり散々なものでした。
現在室内機として飛ばしているUS65の構成は、0603 19000KV機と0802 17500KVの2機を飛ばしています。
25000KVモーター、良いのか悪いのか判断しかねていますが腕がない私には慣れがかなり必要なようです。
電費の面でいうと260mAhバッテリーで2分がやっとで1分半くらいですかね!
KV値の高いモーターが使われているので電費の面はこんなところなんでしょうが、機体構成もなかなか渋い構成となっています。
今回この『HBFPV HB64 V5』の機体構成を見ていきます。
【HBFPV HB64 V5】機体構成をチェック!
機体内部構成をチェック!
【HBFPV HB64 V5】機体構成をチェック!
専用プラケースに入ってご到着。
V5という事は何度も改良が加えられてきたという事なのかな?
HBFPVというメーカー初めてなのでよく分かりません。
付属品は、ペラ外しレンチとプラスドライバーが付属しています。
このあと機体を解体して内部構成をチェックしたのですが、ペラガードを固定しているネジなどかなり小さいものなので予備ネジとか付属してるとありがたかったのに。
機体サイズは64mmとなっています。
65mmフレームUS65と比べてもほぼ同じサイズですね。
700TVLのカメラとなりAIOタイプではなく小型のVTXがキャノピー内に収められています。
US65デフォルト状態の重量が約22gだったので少し重いですかね。
モーターはプラグ式ではなくESCにはんだ付けされています。
またモーター根元部分もケーブルがはんだ付けされており、断線してもはんだで直せるので良さそうです。
ブラシレスモーターってこの部分の断線ですぐに使えなくなりますからね!
バッテリーホルダーですがかなりタイトなサイズとなっており、少し膨らんだバッテリーを使うとなかなか差し込めない!
もう少し余裕があってもよかったのに。
ペラは31mmサイズ、モーターは0802 25000KVでシャフト軸径は1.0mmとなります。
機体内部構成をチェック!
それでは機体を解体して内部構成を見ていきます。
受信機はFrsky Pro D8、VTXは25mW出力(Smart Audio対応)となっています。
CLIコマンドラインからVTXの周波数の設定を試みたのですがなぜか上手く設定できなかったので、キャノピーからVTXを取り出し物理スイッチから設定しました。
FCとESCの2段構成となっています。
1セル機では珍しいですね!
ブザーポートは探しましたがどうやらないようです。
FC&ESC固定ビスは透明なプラねじが使われています。
取り付け穴のサイズは16mm×16mmとなっているので通常のWhoopフレームに取り付けるにはマウンタ等必要です。
また小型Toothpickなんかにも簡単に組み換えできそうなので、これも面白そう!
機体の解体が出来ましたが、1セル機にしては内部構成が少し複雑です。
1セル機なのでそうそう壊れるものではないと思いますが、メンテナンスなどで機体をバラす際は手間がかかります。
いろんな意味でかなり渋い(マニアック)な機体ですね!
25000KVモーター、電費の面から言うとかなり悪いです。
260mAhバッテリーで室内&野外でテスト飛行してみましたが、野外だと1分半もたないと思います。
室内でも飛行時間は1分半から2分といったところです。(デフォルトで設定されている警告電圧3.3Vを3.1Vまで下げていましたがかなり早い段階から警告が出ます)
25000KVモーターという事でパワーに関してはど素人の私レベルでも違いはわかります。
室内テストでは慣れもあるかと思いますが飛ばしきれず、野外テストに持ち込みました。
あとスロットルを入れて速度が出てくると発生する機体の揺れが気になりました。
PIDの調整で抑えられると思いますがいろいろやってみます。
まだテストレベルの飛行なんですが、1セル機の0802モーターでいうと19000KVあたりがパワー&電費の面から一番バランスが取れているのでしょうかね?
その点から言えば使用用途が結構限られる非常にマニアックな機体だと思います。
扱いきれるとコース周回かなり速いんでしょうね、きっと!
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text:
※参考サイト:厚生労働省 平成22年度「出生に関する統計」の概況 人口動態統計特殊報告 - 出生の年次推移
きょうだいの年齢差を考える前に、現在は一人っ子が急増中
参考までに国勢調査により、平成2年~22年の間、世帯人員が3人までは増加傾向にありますが、4人以上になると一貫して減少していることから、きょうだいの年齢差という話以前に1人っ子が多くなったという現状が見られます。
※参考サイト:総務省統計局  統計データー 国政調査からわかったこと
子供たちの保育所・保育園でのきょうだいの年齢差
長男の認可外保育所で、長男と同じクラスの子供達は全員きょうだいがいます。
そのきょうだい間の年齢差は、年子から7歳差までと幅広いものの、2歳差、3歳差が約8割とほとんどの割合を占めていました。
長女・次女の認可小規模保育所では、受け入れる子供たちの年齢が3歳未満と低いこともあるのか、きょうだいがいない人も多いです。
ただ長男同様、きょうだいがいる場合は2~3歳差が多かったです。
実際の第1子と第2子の年齢差はどのくらいなのか?
参加型サイトである「EPARKママこえ」では、第1子と第2子の年齢差のアンケートをとったところ、このような結果が出ました。
出典:EPARKママこえ 子だくさん家族への第一歩。 一人目と二人目の年の差は?
190人のお母さんへのアンケート結果として、ほぼ6割が2~3歳差に集中しているようです。
その次に4歳差・年子の順に来ていますが、2歳差は4歳差の約3倍ほどの人数がいるので、2歳差・3歳は多いことがわかりました。
2歳差の経済的な問題点
2歳差が「EPARKママこえ」のアンケート結果では一番多いですが、個人的には2歳差の場合は経済的な点ではメリットが少ないように感じます。
「2歳差だと入学・卒業時期がかぶらない」というのはよく聞く話で、確かに大学・高校などの受験はかぶらないのですが、子供が小さい時は幼稚園・小学校の入園・入学がかぶらない分、上の子供が使っている道具などのおさがりを利用することができず、新たに買いなおす必要があります。
私の場合は2歳差で3人を産んでいますが、現在長男の通っている3年保育の保育所では、長男の体操服やほとんど使っていないスモックなどは、2歳下の長女は登園時期がかぶっているのでまた新たに買う必要があります。
それに加えて体操用の帽子の色が学年ごとに違っているので長男はピンクを使っていますが、長女が入園時は黄色、次女が入園児は水色と、2歳差で3人産むと帽子の色が誰一人とかぶらないので買いなおす必要が出たり、小さい時にしか使わないようなお昼寝布団などを買う必要が出てくるので、出費になります。
上の子供が通う幼稚園が2年保育の場合であれば、上の子供の卒園とともに、性別が同じならば幼稚園道具一式のおさがりができるので、あえて2年保育で行くというお母さんもいらっしゃいました。
ただ、子供がまだ小さい頃は、一回の出費もそれほど多くないので、高校や大学のことを考えれば、経済的にはそこまでメリットが少ないとも言いきれないのかなと感じました。
経済面の話を書きましたが、3年保育の場合は幼稚園の時期から、行事がかぶります。
2歳差のお母さんたちは、保育参観、遠足などの行事を、年少と年長クラスを行ったり来たりして、その日一日はバタバタと駆け回っている姿をよく見ます。
子供の年齢差を2歳差にしている多くの理由
子供同士の年齢が離れすぎていないことで一緒に遊べることや、入学時期がかぶらないことによる金銭面の問題から2歳差を希望している人が多いようです。
その他にも同じ保育所・幼稚園に通っているきょうだいがいると兄弟枠があって入園しやすかったり、割引や補助が出るなどの生活面を考えて、2歳差を希望している人もいます。
実際の子供の年齢差は、2歳差・3歳差が多い
2歳差・3歳差が子供の年齢差が多いことがわかりました。
2歳差・3歳差は、子供達の年齢が遠すぎず、近すぎないところにメリットがありますが、子供達を何歳差で産むかきちんと計画を立てていても、実際は計画より早くなったり、遅くなったりすることもあります。
まずは一気に子育てを終わらせたいのか、ゆっくりと子育てをしたいのかを夫婦で話し合うことが大事なのだと思います。
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text:
そこで私はチームメイトを各年代ごとに集め、なぜ私たちのチームは上下関係がここまで厳しいのか討論をすることに決めました。
その討論で後輩からは、もっとキャプテンが後輩を守る行動をしてほしいと言われ、その日から私は嫌われ役を勝って出て、同級生が後輩に対して良くない行動をしていた時は率先して注意をしました。
初めは同級生には「偉そう」とか「指図をするな」などと言われることもありましたが、後輩や、上下関係をあまり良く思っていない同級生から少しずつ信頼をされうようになり、最後までキャプテンをやり遂げました。
卒業時にはチームメイトから「最高のキャプテンだった」と花束を渡され責任を持ってやり切ることの大切さを学ばせていただきました。
御社で働くことができたなら、責任を持って最後まで乗り越えた先に幸せが待っていることを知っている私が、必ず御社の力になりたいと考えています。
そして、これからもさらに人間として磨きをかけていき、ひと回りもふた回りも成長していきたいと考えています。


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text:
ゆうちょPayの口座設定でエラーがでたときの対応メモ。エラーの原因と必要な手続き。
arima-yama.com
2019-05-14 09:36
今回の5%ポイント付与キャンペーンの概要は以下のとおりです。
2020年9月1日から2021年3月31日
キャッシュレス決済に対応する郵便局の窓口でゆうちょPayで支払
荷物(ゆうパック、ゆうメールなど)運賃
切手、はがき、レターパックなどの販売品
カタログ、店頭商品などの物販商品
支払い金額の5%相当のゆうちょPayポイント付与
※一か月1,500ポイントまで
ただし以下の点は注意してください。
ポイントの有効期限1年間 ※支払いの翌月末にポイント付与
ゆうちょPayポイントでの支払いは、ポイントがつかない
一か月あたりの上限1,500ポイント
ゆうちょPayポイントで支払いをした分には、ポイントは付与されません。
また一か月あたりのポイント付与上限があるので、利用額が3万円を超える場合は月を分けて利用するほうがお得になります。
あとキャッシュレス決済対応郵便局であっても、以下の商品やサービスはゆうちょPay(キャッシュレス決済)で支払いできません。
印紙、宝くじ、代金引換郵便物等の引換金、税付郵便物の関税、地方公共団体事務(各種証明書等の交付、バス回数券の販売などの受託事務)
マイナポイント事業に合わせて
今回のキャンペーンは9月から始まるマイナポイント事業に合わせて開催され、ゆうちょPayをマイナポイントに登録した時の特典も、他社と比べて好条件の部類になっています。(独自で1,500ポイント付与)
マイナポイント事業と独自特典、5%のポイント付与キャンペーンを複合させることで、新規ユーザーの獲得に力を入れているのがうかがえます。
ゆうちょPayはスマホ決済サービスのなかで後発のサービスですが、以前より対応店舗も増え使い勝手もよくなっているので、郵便局の窓口をよく利用される方はチェックしてみてください。
マイナポイントでおすすめのキャッシュレス決済サービス3社の比較
マイナポイント事業でおすすめのキャッシュレス決済サービスを3社紹介。各社キャンペーンの特典内容と注意点。サービスを選ぶ際のポイント。
arima-yama.com
2020-07-21 10:55
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text:
【完全版】ワクチンを打った人がとるべき対策とは? – はじめに(希望が見えるかもしれません。) | 神仙堂薬局
※ 1回目接種から2回目までちょうど3週間
このキレイな形の赤血球を顕微鏡で確認し、この医師は「本気で血液浄化に取り組めば、ワクチンの毒性をここまキャンセルできるということを、明瞭な形で示してくれた。」と判断したのですが…
また、人間は視覚優位なので、この赤血球の画像で氣を抜いてしまう可能性が大です。そして、それはこの患者さんにとり命取りとなりかねません。
この記事は希望をもってもらうことが目的ですので、詳細は次回以降に譲ります。が、ワクチン接種者の解毒とはどのような形で進むのか?ワクチン接種者の方がヘモグロビンのデータを提供してくれましたのでご紹介します。
あるワクチン接種者の記録!
データを提供いただいた方は女性で、ワクチンは1回打っています。偶然、その日に当社のHPに巡り合い、すぐに解毒をはじめたそうです。
なお、この解毒方法をご紹介する理屈の根拠は、私が漢方や中医薬を学んできたこと。また、その東洋医学の考え方の理屈が千島学説で裏付けられているからです。少々値が張りますが、本格的に食事改善をする人。ガンや糖尿病など慢性疾患がある人にはバイブルとなりますのでご紹介しておきます。
血液と健康の知恵[新装版] 単行本 – 2021/1/9 千島 喜久男 (著)
DSが認めずに日陰の道を歩んだノーベル賞を確実にとったであろうこの理論が、コロナ禍の2021年に日の目を浴びた事。また、偶然に私がそれを手に取ったことに驚いています。また、千島先生が当社から車で数分の藤枝農学校(現:藤枝北高)で研究者としての第一歩を踏み出されたことにもご縁を感じています。
ワクチン接種後の様子!
8月23日ワクチンを打った当日37度の発熱。その10日後も37度少しの発熱がありました。また、その日は水のような下痢がありましたが、腹痛はなかったそうです。動画中では無症状と紹介していましたが、発熱と下痢がありました。副作用としては以上で、他の方のように苦しむことはなかったそうです。
また、1回目を打った当日の夜、偶然当社のHPに出会い翌日よりデトックスをはじめました。
なお、この女性はワクチン接種前から5ALAと松葉茶を飲んでいました。
ワクチン接種前のヘモグロビン値:11.3(鉄剤服用中)
※ ヘモグロビン:赤血球の赤い色素のことで、私たちの体の中を巡って酸素を各器官に届ける
解毒のため、5ALAと松葉茶に加えて亜鉛とNアセチルシステインを飲み始めました。また、1日2食の16時間節食を開始し、これを1か月続けました。すると…
9月3日、ワクチン接種からおおよそ12日目に血液検査を受けるとヘモグロビン値は8.7(もちろん鉄剤服用)に悪化していました。
貧血の評価(ヘモグロビン値)・12~10g/dl  軽度の貧血
・9~7g/dl   中度の貧血→この女性は1回の接種で8.7
・6~4g/dl   重度の貧血→ワクチンのロットによるが、2回接種はこのレベルも覚悟する必要あり   【貧血で起きる症状】動悸や息切れ 顔色や皮膚、爪などが青白くなる 固形の食べ物が飲み込みにくくなる うつ
また、この頃からしばらく、ものすごい体臭が出ていたようです。本人が「すれ違った人が例外なく振り返って私を見ていました!」そう口にしたほどです。私はこの体臭を排毒と判断しています。また、10日目の下痢も排毒の関連症状だとも考えています。
4週間後、9月21日のヘモグロビン値!
この日まで1日2食の16時間節食でした。そして、当日のヘモグロビン値は7.8と、9月3日の8.7よりさらに悪化していました。
また、この次の日より1日1食を10日間続け、その後7日間のリンゴ+ニンジンジュース断食に入りました。その後、1日1食を続けてワクチン接種日より8週間後の10月19日を迎えました。
8週間後、10月19日のヘモグロビン値!
この日のヘモグロビン値は9.5で、前回・前々回より数値が回復していました。また、ワクチン接種後は「死んでしまう!」と恐怖に怯える毎日だったそうですが、この頃には「死ぬのが怖くなくなった!」そうです。
その後、12週間後まで1日1食を続けました。
12週間後、11月16日のヘモグロビン値!
12週間後のヘモグロビン値は12.4です。ワクチン接種前より数値が改善していました。ただし、まだ鉄剤を服用中でした。が、その後7日間のリンゴ+ニンジンジュース断食を再度試みると数値は鉄剤無しで12.6に改善したそうです。
ということで、私も洗脳されていたことがわかりました。
貧血の原因は食べすぎです。
良質な赤血球ができるには、適切に小腸を休ませることが必要となります。
再度、時系列を確認します。
1.8月23日ワクチン接種:接種前のヘモグロビン値11.3
2.翌日(当日?)からデトックス開始
3.9月3日、接種から12日。ヘモグロビン値8.7
→10日目に37度少しの発熱と下痢
4.接種より4週後の9月21日 ヘモグロビン値7.8
5.接種より8週後の10月19日 ヘモグロビン値9.5
6.接種より12週後の11月16日 ヘモグロビン値12.4
7.その後、ヘモグロビン値は鉄剤無しで12.6へ
私からすると、10日目の下痢は体が解毒をしている証拠だと考えます。また、その前から体臭が出ていたということも同じです。また、重要なのは解毒をはじめて12日目はもちろん、4週間後はそれ以上にヘモグロビン値が悪化していることです。
そしてこの時、顕微鏡で赤血球の状態を確認すれば、その形は変形したものになるでしょう。それは、MCV(赤血球の平均的な大きさ)値からも容易に想像できます。
MCV:赤血球の平均的な大きさの変化!
繰り返しますが、MCVとは赤血球の平均的な大きさを表す指標です。では、なぜ赤血球の大きさが変わるのか?
それは、赤血球のヘモグロビン量の変化です。ヘモグロビンが減れば赤血球は小さくなり、逆に増えれば大きくなります。
この女性のMCV値の変化は次の通りです。
MCVとヘモグロビン値9月3日:74.7(Hb:8.7)
9月21日:69.4(Hb:7.8)
10月19日:76.8(Hb:9.5)
11月16日:82.7(Hb:12.4)
※ ヘモグロビン値の数値変化と連動し、それが大きくなればMCV値が、小さくなれば低くなることが確認できます。
よって、MCV値が小さくなった接種後4週間でなら、顕微鏡で写真を撮れば赤血球の形は正常とはかけ離れたものとなったことでしょう。
冒頭の医師の患者は、2回目接種後の赤血球の状態はキレイになっていました。1回目の形が崩れた赤血球の写真のわずか3週間後です。一方で、私が伝えたワクチンの解毒を行った方は、映像はありませんが4週間後のヘモグロビンやMCVの数値は大きく悪化しています。そして、この数値の悪化こそが解毒されている証拠である。私はそう確信しています。
さて、この差がどこにあるのか?
その理解が無ければワクチンの解毒など、デトックスをしたことにはなりません。
有名となられた医師の指摘は、時にはそれを信じた人が不幸となります。それが善意の医師であるならなお更です。
繰り返しますが、サプリメントをたくさん飲んだからと言って…
「本気で血液浄化に取り組めば、ワクチンの毒性をここまキャンセルできるということを、明瞭な形で示してくれた。」
その理屈など、詳しくは次の記事でご紹介します。
「ワクチンを打ったが、もしかしたら…」
そう、希望が見えた方は拡散していただけるようお願いいたします。
なお、次回は「【完全版】ワクチンを打った人がとるべき対策とは? – 隠されていた赤血球の真実!」と題して解毒についての情報をご紹介していきます。
メールマガジンのご紹介:そろそろ今後の社会を、生き方を考え直す時期が来たと思う方はこちらをご覧ください
↑ 孤独でいたい方は読むのは時間の無駄です。
2022年2月8日Blog’s
Posted by sinsd
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langs: ja ja ja ja ja zh ja ja ja ja ja ja en ko ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja en ja ja ja de ja ja en

text:
1. インドの司法制度の概略  p.2
2. インドにおける訴訟件数及び決着時間の傾向(一般的訴訟及び知的財産訴訟)  p.3
3. インド政府による迅速な訴訟解決への取り組み  p.4
4. これらの出来事を受けてデリー高等裁判所で行われている取組みの促進  p.10
5. 訴訟の迅速化における他の裁判所の進捗 p.11
6. 訴訟手続きの迅速化における残課題と改善の見通し  p.12
7. インドの裁判制度が直面しているその他の主要な問題と、改善の見通し  p.12
8. インドで知的財産訴訟を提起する日本企業へのアドバイス   p.13
インド知的財産レポート2011年第2号「インドにおける裁判審理の迅速化」(2011年12月、日本貿易振興機構)
https://www.globalipdb.inpit.go.jp/jpowp/wp-content/uploads/2013/11/761a5e6461801b16e94101977eb0449c.pdf
特許庁総務部企画調査課 根本雅成
手続   裁判所   訴訟   インド   民事訴訟法   裁判審理   迅速化   裁判制度   IN-lm-4001   IN-lm-9700   IN-lm-9999   IN:インド
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text:
投稿日:2022年9月14日
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クーポンの利用は先着順となっており、利用上限枚数に達し次第終了となります。クーポンの詳細は以下の通り。
愛知県蒲郡市の宿泊で使えるクーポン
クーポンごとに利用条件が異なります。利用条件をご確認の上、利用可能施設でご利用ください。
クーポンの詳細と獲得はこちらから。
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10,000円OFFクーポン
予約対象期間:2022年9月14日(水)10:00 ~ 2022年10月31日(月)9:59
宿泊対象期間:2022年9月14日(水)チェックイン ~ 2022年11月1日(火)チェックアウト
利用人数条件:1室大人2名以上、10名以下
金額条件:1部屋あたり24,000円以上
利用上限枚数:400枚
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楽天トラベルでは全国各地で使えるご当地クーポンを随時配布しています。詳しくは下記リンクより。
楽天トラベル ご当地クーポン
-クーポン情報, 楽天トラベル
じゃらんにて栃木県日光市で使える宿泊割引クーポン配布開始!全国誰でも利用可能!
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じゃらん、都民割「もっとTokyo」クーポンを10月3日10時より配布
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東京都民割「もっとTokyo」が10月31日まで延長!1人1泊あたり5,000円割引!
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10月11日から全国旅行支援を実施予定の都道府県まとめ!
10月11日から実施を予定している「全国旅行支援」では交通付旅行商品が最大で8,000円、それ以外に関しては最大で5,000円割引されます。県民割・ブロック割では対象の地域が限られていましたが、全国旅 ...
毎月5と0のつく日は楽天トラベルで高級宿と温泉宿が5%OFF!併用可能な10%OFFクーポンも登場!
楽天トラベルでは毎月5と0のつく日(5日、10日、15日、20日、25日、30日)は高級宿が5%OFFとなるクーポンが利用可能となっています。そして2020年10月20日からは高級宿に加えて温泉宿も5 ...
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text:
私が困ったようなことは、だいたい皆んなも似たようなことで困っているはずだし。
私がリアルタイムに悩むようなことは、後にも先にも悩んだ人/これから悩む人が多数いるはずだし。
私が気づきになったようなことは、発信をしていれば「確かに!」と同じくエウレカする人がきっといるはずなのだ。
普通の人、は裾野が広くて良きことぞ。
キャリア相談者とは、何かしらの共通点がある
実際に相談の申し込みがある人は、年齢も状況も仕事内容も異なるんですね。
しかし、どこかしらの部分で、互いに理解できる悩みやを抱えていたり、ガッツリ価値観が合うことが多いのですよ。
申し込んでくださった側も、共通項や考え方の部分に何かしら一致するものを感じたから声かけてくれたんじゃないかなー、と想像をしているのだ。
少し前のことですが、面白いくらい自分の属性や価値観と近い方からの相談申し込みがあって、すごく嬉しかったんですよ。
なんだかんだ、「ターゲット設定」=「自分」にしているので、まっすぐ、届けたいと思っている層に届いていた事実が嬉しかったのよね。
まあもちろん想定外の出会いも嬉しくはありますが、ある程度届けたい「ターゲット」を意識をして発信をしているにも関わらず結果として全然違う層に刺さっているとしたら、それは発信の過程で方向や内容や見せ方がズレてしまっている証拠でもあるので。
そろそろブログもツイッターも開始して一年になるわけで、ブログを読んでくれる人もTwitterをフォローしてくれる人も、何かしら気に掛かる・琴線に触れた部分があるから「読む」時間を投下してくれるわけで、そういう意味でも、じんわりと嬉しさが広がるのだよなあ。
元大手転職エージェント→現HR業界営業の人→育休→2021年4月復職|NO残業・定時帰宅主義|キャリアコンサルタント|転職・キャリア・育児を中心にブログ発信|キャリア&副業の厳選記事はnoteで執筆|リアルに根ざしたキャリコンになるぜ|お問い合わせはこちら→miyukichi314.mailあっとgmail.com
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text:
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text:
----check-----
ここで、力の加減がわかりにくくて力が強くなる子って、いくらゆで卵でも”それ割れまっせ”って言いたくなるくらいの勢いでゴンゴンします。
この時期のそういう方って、体の動いた具合とか力加減とかが頭に対して伝わりきらないとか、弱くしてるけど体に思ったより力が入っちゃうことが多いです。
いっぱい体を動かすことも大事。でも、できればそれ以外に遊具とか物を使って遊んで、遊びの中で”狙う・調整する”などの動きが出るように遊ぶと、力の加減がわかりにくい子にとっていい遊びになる。
「………(黙々と殻をめくってる)」
-----check-----
この時期、卵が多少ボロボロでも”できた!”っていう感じで自信にもなるし、またやってみたい!みたいな素直な気持ちって出てきます。
これが、2歳後半~3歳を超えてくると、卵のきれいな形…みたいなものが経験からわかってくるので、”もっときれいにむきたかったぁ~”みたいなことで、言葉にはできないけど泣いて崩れていきます。
大人にとっては、 と声をかけたくなりながら、泣く時間が長いと ってバッサリいきたくなるやつです。
卵の殻向きに再度チャレンジ。
「うんうん。コンコンするー。」
この時期、状況を読めてくるのは前やったことを覚えていることが大きいから。
なので、いろんなことを経験させてみましょう!…みたいな話になってきます。
上にも書いたみたいに、この時期くらいから1回やったことは覚えていることがより多くなってくる時期です。
子どもは言葉にならなくても、様子を見てたら って言いたくなるような様子もあります。
いろんな経験をすると、「あ~これ前やった、あれね!」みたいなことをたくさん思うようになって、物や状況を見るだけで、「○○するの?」って考えられるようになる時期です。
その後、 と言われて、半熟卵の殻を半分だけ割るとかいう経験をしてると、「卵って割るだけじゃなくて、そんなやり方もあるんや!」っていう、同じ物でも違う経験をして、少しずつ”そんなときもある”って思いながら、違いを学んでいくわけです。
この前のブログの終わりに、なんで2歳6ヶ月頃に大きい・小さいを聞かれる課題をするのか…って書きました。
ゆで卵の例でわかるかわかりませんが、2歳6ヶ月くらいの子は…
①卵を全部むくバージョン
②卵を半分むくバージョン
…の違いは、卵がゆでなのか、半熟なのかを見て理解できるからです。
これが1歳後半から2歳初めくらいの子には、“卵は全部殻むくもの!”ってなるので、この違いを理解するのって難しいわけです。
なので、それを大小や長短の課題を通して、2つの違いを理解してるかを見て、2歳6ヶ月レベルなのかを見ます。
なので、大小がわかることがいいんじゃなくて、違いを理解してるかを見るってことです。
…めちゃ長文で熱く語ってる感じになってますが、ニュアンスわかりますかね??
まぁ、そんなところ見てるんやなー、だから課題ができないといけないわけじゃないんやなーって思っといてもらえたらokです。
肝心なのは“でき方”なので、課題ができなくても気を落とさないでください。
ちなみに、いろんな経験って書きましたが、それって具体例がなくて難しいですよね。
自分でも言っておいて、何をどうすれば?って思います。
この時期であれば、前にもどこかの記事にも書きましたが…
“いつも遊んでる遊び方を少し変え続けること”がいろんな経験になります。
ボールコロコロして、キャッチボールしてるなら、バウンドを取り入れてみたり、1人が階段の上から落としてもう1人がキャッチしてみたり。
おいかけっこしてて、いつもは追いかけてるけど、今日は追いかけてもらうとか、タッチの代わりにしっぽ取りにするとか。
ゴミぽいとかお皿を運ぶお手伝いをしてくれてるなら、今回はいつものゴミ箱じゃなくて台所のゴミ箱へ…とか、お皿はテーブルじゃなくて食器棚に片付けてもらうとか。
ゆで卵の例がわからなければ、このへんの例も壊滅的にわからなくて恐縮なんですが、この時期はいつもと少し違ったことをして、そこから違いを見て学ぶ時期なので、こんなふうに少し変えて経験してもらうことをオススメします。


langs: ja ja ja ja ja en en en en en es en en zh ja ja ja ja ja ja ja zh ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja en

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投稿日: 2020年1月17日2020年4月11日
チェロに興味のある方はご存知の方が多いと思いますが、イギリスのスティ―ヴン イッサ―リスというチェロ奏者をご存知でしょうか?僕の現在生きているチェロ弾きの中で本当に大好きな人は、ミクローシュ ペレーニ と スティ―ヴン イッサ―リスの二人なのです。昨日久しぶりにイッサ―リスのコンサートに行き、生演奏に触れてきました。エルガーのチェロ協奏曲でした。上手く伝えられませんが、本当の音楽がそこにはありました。本当の詩がありました。   アンコールの鳥の歌も、カザルスのそれとは違ったイッサ―リスの音楽がありました。またイッサ―リスのチェロを聴きたいですね。
投稿日: 2019年12月30日2020年4月10日
芦屋市在住のチェロ弾きです。
はじめまして。ブログを始めました。兵庫県芦屋市に住んでいて、関西を中心にチェロの演奏や指導をして活動しています。
プロ、アマチュアの音楽家、音楽愛好家の皆様に有益な情報を発信したり、私自身の活動を報告出来れば良いなと思っています。


langs: ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja

text: 町では、現状、自動運転車の取り組みには監視をつけて行っていますが、町では今後、システムの性能を上げ、完全な無人化での運行を目指したいとしています。


langs: ja ja ja ja ja ja ja en ja ja ja ja ja ja ja en ja ja ja en ja en ja ja ja en ja ja en ja ja ja en ja ja en ja ja en ja ja en ja ja ja en ja ja ja en ja ja en ja ja en ja ja en ja ja ja ja ja en ja en zh en ja en en en ja en en ja en ja ja ja en es en en nl en ja ja en ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja en ja en ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja ja en en en en en en en en ja en ja ja ja ja ja ja en

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1回に500円玉大ほどのジェルを使用します。
粘り気のあるジェルで、よく伸びます。
「レモンジンジャー」の香りがふんわりと香ります。さわやかで良い香りですね。
以前使用した「ベジフルールスムージーマッサージマスクのグリーン」と同じようなすがすがしい香りがします。(それよりもちょっとレモン感を強くした感じでしょうか。)
マスカラ、ラメ入りリップ、アイライナー、コンシーラーを塗ってみました。
クレンジングジェルをやさしくなじませます。
しばらくすると温感効果を感じました。心地よい暖かさでとっても気持ちがいいです。
公式HPによると、温感効果は+5度。スチームタオルで温めたような感じだそうです。
まずはリップとコンシーラーが落ちました。
十分にメイクになじませたところで、お湯で洗い流します。この時点ではマスカラとアイライナーは全く落ちていません。
お湯で洗い流すと、すっきりとメイクが落ちました~。
肌はとても潤っているので、すぐにつっぱったりすることはありません。お肌もつるつるになりました。
ジェルに粘着力があるので、ジェルが落ちにくいのかな?と思っていましたが、そんなことはありませんでした。
ジェルがお湯にするすると溶けて、とてもすっきりするんですよね。
温感のクレンジングが好きな方
肌をつるつるにしたい方
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におすすめのクレンジングジェルでした。
シュシュモア ホットクレンジングジェル
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text:
今回の記事では、Transformer や画像を扱うための Vision Transformer(ViT) についての簡単な解説をおこない、実際に ViT を利用して衛星画像の分類タスクを行います。コードはGoogle Colaboratory(GPU) 上で動かすことを想定していますので、すぐに実行できるようになっています。
Transformer は2017年の論文 「Attention Is All You Need」
Transformerで学習する際には、RNNのように順に単語を渡していくのではなく、Encoderには時系列順に並べた文章データを渡します。Encoder側ではSelf-Attentionと呼ばれる、入力の文章の単語間での結びつき(関連度)を学習します。例であげている文章 I don’t like tomatoes. の場合、don’t は動詞の否定をする単語のため、入力文章の単語間では like と一緒に注目した(単語間の関連度を高める)方が精度がよくなります。このように単語間の関連度情報を持つことで、翻訳等をする際にも、どの情報を一緒に利用すると良いのかを学習していきます。
Transformerでは学習時には、RNNのように逐次結果を入力に利用するのではなく、まとめて(並列)処理ができるようになったため、学習の速度が向上しています。
予測時においてはDecoder側の入力は用意されていないため、 から順に入力していき、予測した確率分布を次の予測の入力に渡して、 が出てくるまで生成していく必要があります。
BERTは2018年の論文
「BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding」 で発表され、今回扱うような Vision Transformer 等の基礎の部分になっていて、主にTransformerのEncoderの部分を利用しています。
TransformerのDecoder部分は使わずに、Encoder部分のみを利用し、文章を抽象化した状態で利用できるようになるため、色々なタスクに応用することが可能になりました。
BERTでは次のような事前学習(Pre-training)を行います、
入力: 一部の単語が隠された(マスクされた)2つの文章
タスク1: マスクされた単語に何が入るかを予測するMLM(=Masked Language Modeling)
タスク2: 2つの文章が内容的に連続しているものなのかを予測するNSP(Next Sentence Prediction)
この事前学習でエンコーダ部分を学習させたものに対してファインチューニング(実際にBERTを利用したいデータセットを用いての学習)を行い、各自の利用したいタスクに適用させます。
Source : BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding, Devlin, J. et al. (2018)
事前学習には、大量の計算リソースが必要なため、個人で利用する場合等においては、公開されている事前学習済みのモデルを利用することが多いです。その時も、TensorFlowやPytorch等のライブラリでも利用可能な学習済みモデルは異なるため注意が必要です。
Vision Transformer(ViT)
自然言語処理で処理速度や精度を上げてきた Transformer を別の分野でも利用する動きが出てきて、その中でも画像の処理でてきたのが Vision Transformer(ViT)です。
ViTは2020年の論文 「An Image is Worth 16×16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale」で発表されました。
CNNを全く使わずにAttentionのみでモデルが構築されています。画像タスクでも同じくAttentionの強みが利用でき、CNNでは難しかった画像の離れた位置の情報も利用しやすくなりました。
自然言語タスクでは単語をベクトル化していましたが、ViTでは画像を複数枚に分割することで、入力情報とします。
Source : An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale, Alexey Dosovitskiy, et al. (2020)
ViTでも事前学習には大量の学習データや学習時間が必要です。
Googleが保持している大量の非公開の画像データセットで学習した、事前学習済みのモデルは公開されているため、その学習済みのモデルを利用してファインチューニングをすることで、独自のデータセットやタスクに対応できます。
ViTを利用した画像分類
それでは実際に自分たちで用意した画像を利用して分類していきます。
今回のソースコードは以下で公開していますので、適宜参照してください。
https://github.com/sorabatake/article_20454_transformer
以前の宙畑の記事で利用された、雲画像の分類を行っていきます。
CNNを使って衛星データに雲が映っているか否か画像分類してみた
このデータセットは、衛星画像に雲が写っている(cloudy)か、写っていない(clear)かの分類タスクです。
Clearの例 Credit : sorabatake
Cloudyの例 Credit : sorabatake
ViTを利用するためのライブラリ
今回はPyTorchで学習を行います。Google Colab 上で動かす想定のためバージョン等も現在(2021年5月時点)での環境で実行しています。
モデル構築は PyTorch で学習済みの画像処理モデルが扱える、pytorch-image-models というライブラリを利用していきます。
https://github.com/rwightman/pytorch-image-models
ここからGoogleColab用のコードを記述していきます。実行する時にはメニューの「ランタイム」から「ランタイムのタイプを変更」を選択して、ハードウェアアクセラレータはGPUを選択してください。
pytorch-image-models は timm で登録されているので、pipを利用してインストールします。
!pip install timm
主なライブラリのバージョン等は次の通りです。
torch==1.8.1+cu101 torchvision==0.9.1+cu101 timm==0.4.5 Pillow==7.1.2
利用するライブラリをインポートしていきます。
import argparse import operator import os import time from collections import OrderedDict import timm import torch import torch.nn as nn import torchvision import torchvision.transforms as transforms from PIL import Image from timm.data import create_dataset, create_loader, resolve_data_config from timm.optim import create_optimizer from timm.utils import AverageMeter, accuracy from timm.utils.summary import update_summary from torch.autograd import Variable from IPython.display import display
学習時に利用するパラメータの設定等を記述していきます。timm側で用意されている、いくつかの機能がCLIでの引数を前提とした形式でしたので、argparseを利用しています。
parser = argparse.ArgumentParser(description="Training Config", add_help=False) parser.add_argument( "--opt", default="sgd", type=str, metavar="OPTIMIZER", ) parser.add_argument( "--weight-decay", type=float, default=0.0001 ) parser.add_argument( "--lr", type=float, default=0.01, metavar="LR" ) parser.add_argument( "--momentum", type=float, default=0.9, metavar="M", ) parser.add_argument( "--input-size", default=None, nargs=3, type=int, metavar="N N N", ) args = parser.parse_args(["--input-size", "3", "224", "224"]) EPOCHS = 30 BATCH_SIZE = 32 NUM_WORKERS = 2
今回利用するデータセットは、全体で200MB弱なので、直接Colabのインスタンスにアップロードも可能ですし、GoogleDriveなどと連携して、利用することも可能です。
# 適宜GoogleColab上のデータセットディレクトリ(train, validation, testが含まれれるディレクトリ)のパスを指定してください dataset_path = '/content/drive/MyDrive/VisionTransformer/'
モデルの構築を行います。
# 対応モデルを確認 model_names = timm.list_models(pretrained=True) model_names
timmで利用できる、学習済みモデル一覧を確認できます。ViT以外も豊富に用意されていますが、目的のものは ‘vit_*’ という形式で用意されているので、今回は ‘vit_base_patch16_224’ を利用します。
NUM_FINETUNE_CLASSES = 2 # {'clear': 0, 'cloudy': 1} の2種類 model = timm.create_model('vit_base_patch16_224', pretrained=True, num_classes=NUM_FINETUNE_CLASSES) model.cuda()
データの設定値やPyTorch処理用のデータセット・ローダを作成していきます。
data_config = resolve_data_config(vars(args), model=model) dataset_train = create_dataset('train', root=os.path.join(dataset_path, 'train'), is_training=True, batch_size=BATCH_SIZE) dataset_eval = create_dataset('validation', root=os.path.join(dataset_path, 'validation'), is_training=False, batch_size=BATCH_SIZE) dataset_test = create_dataset('test', root=os.path.join(dataset_path, 'test'), is_training=False, batch_size=BATCH_SIZE) loader_train = create_loader(dataset_train, input_size=data_config['input_size'], batch_size=BATCH_SIZE, is_training=True, num_workers=NUM_WORKERS) loader_eval = create_loader(dataset_eval, input_size=data_config['input_size'], batch_size=BATCH_SIZE, is_training=False, num_workers=NUM_WORKERS) loader_test = create_loader(dataset_test, input_size=data_config['input_size'], batch_size=BATCH_SIZE, is_training=False, num_workers=NUM_WORKERS)
損失関数やオプティマイザを作成していきます。
train_loss_fn = nn.CrossEntropyLoss().cuda() validate_loss_fn = nn.CrossEntropyLoss().cuda() optimizer = create_optimizer(args, model)
学習部分を記述していきます。
先に1エポック分の学習用関数を定義します。
def train_one_epoch(epoch, model, loader, optimizer, loss_fn, args, output_dir=None): second_order = hasattr(optimizer, "is_second_order") and optimizer.is_second_order batch_time_m = AverageMeter() data_time_m = AverageMeter() losses_m = AverageMeter() model.train() end = time.time() num_updates = epoch * len(loader) for _, (input, target) in enumerate(loader): data_time_m.update(time.time() - end) output = model(input) loss = loss_fn(output, target) optimizer.zero_grad() loss.backward(create_graph=second_order) optimizer.step() torch.cuda.synchronize() num_updates += 1 batch_time_m.update(time.time() - end) end = time.time() if hasattr(optimizer, "sync_lookahead"): optimizer.sync_lookahead() return OrderedDict([("loss", losses_m.avg)])
続いてバリデーション用の関数も定義します。
def validate(model, loader, loss_fn, args): batch_time_m = AverageMeter() losses_m = AverageMeter() accuracy_m = AverageMeter() model.eval() end = time.time() with torch.no_grad(): for _, (input, target) in enumerate(loader): input = input.cuda() target = target.cuda() output = model(input) if isinstance(output, (tuple, list)): output = output[0] loss = loss_fn(output, target) acc1, _ = accuracy(output, target, topk=(1, 2)) reduced_loss = loss.data torch.cuda.synchronize() losses_m.update(reduced_loss.item(), input.size(0)) accuracy_m.update(acc1.item(), output.size(0)) batch_time_m.update(time.time() - end) end = time.time() metrics = OrderedDict([("loss", losses_m.avg), ("accuracy", accuracy_m.avg)]) return metrics
続いて、実際に学習を実行していきます。バリデーションデータで指標(今回は単純な正答率)が良かったモデルを保存していきます。
num_epochs = EPOCHS eval_metric = "accuracy" best_metric = None best_epoch = None compare = operator.gt # 学習結果CSVファイルやファインチューニング後のモデルデータの出力先 output_dir = "/content/drive/MyDrive/VisionTransformer/output" for epoch in range(0, num_epochs): train_metrics = train_one_epoch( epoch, model, loader_train, optimizer, train_loss_fn, args, output_dir=output_dir ) eval_metrics = validate(model, loader_eval, validate_loss_fn, args) if output_dir is not None: update_summary( epoch, train_metrics, eval_metrics, os.path.join(output_dir, "summary.csv"), write_header=best_metric is None, ) metric = eval_metrics[eval_metric] if best_metric is None or compare(metric, best_metric): best_metric = metric best_epoch = epoch torch.save(model.state_dict(), os.path.join(output_dir, "best_model.pth")) print(epoch) print(eval_metrics) print("Best metric: {0} (epoch {1})".format(best_metric, best_epoch))
私の実行環境では次のような結果になりました。21エポック目での結果が良かったので、もう少し学習数を減らしても良いのかもしれません。
29 OrderedDict([('loss', 0.1153580967305849), ('accuracy', 95.66666666666667)]) *** Best metric: 97.66666666666667 (epoch 21)
今度はテストデータを利用して精度を確認していきます。
一番良かったモデルの情報を読み込みます。
model.load_state_dict( torch.load( os.path.join(output_dir, "best_model.pth"), map_location=torch.device("cuda") ) )
評価モードに変更し、画像単体での予測を出せるようにします。
model.eval() image_size = data_config["input_size"][-1] loader = transforms.Compose([transforms.Resize(image_size), transforms.ToTensor()]) def image_loader(image_name): image = Image.open(image_name).convert("RGB") image = loader(image) image = Variable(image, requires_grad=True) image = image.unsqueeze(0) return image.cuda() m = nn.Softmax(dim=1)
clearとcloudyから1枚選んで結果を表示してみます。
clear_image_path = os.path.join(dataset_path, 'test/clear/12_3542_1635.png') predicted_clear_image = image_loader(clear_image_path) display(Image.open(clear_image_path)) m(model(predicted_clear_image))
tensor([[0.7519, 0.2481]], device='cuda:0', grad_fn=) Credit : sorabatake
[0.7519, 0.2481] という結果になっていて、1個目の数値が clear の確率、2個目の数値が cloudy の確率なので、地表にも白い建物が存在するなどしていますが clear と予測できています。
cloudy_image_path = os.path.join(dataset_path, 'test/cloudy/12_3503_1735.png') predicted_cloudy_image = image_loader(cloudy_image_path) display(Image.open(cloudy_image_path)) m(model(predicted_cloudy_image))
tensor([[0.0083, 0.9917]], device='cuda:0', grad_fn=) Credit : sorabatake
こちらは、2個目が0.9917と雲が写っている cloudy と予測できています。
今度は、テストデータ全体に対して処理を行い正答率を出してみます。
def test(model, loader, args): batch_time_m = AverageMeter() accuracy_m = AverageMeter() model.eval() end = time.time() with torch.no_grad(): for _, (input, target) in enumerate(loader): input = input.cuda() target = target.cuda() output = model(input) if isinstance(output, (tuple, list)): output = output[0] acc1, _ = accuracy(output, target, topk=(1, 2)) torch.cuda.synchronize() accuracy_m.update(acc1.item(), output.size(0)) batch_time_m.update(time.time() - end) end = time.time() return {'accuracy': accuracy_m.avg}
結果は、{‘accuracy’: 98.25} となり、CNNを使った宙畑の記事でのテストデータの正答率は約88%だったのに比べて精度を向上することができています。
CNNに比べて単純にモデルも複雑になっているため、精度を比較しても、あまり意味はありませんが、現在無料で公開されている技術を使って行える画像分類タスクのモデルとしては、候補に入れておいても良さそうです。
今回はTransformer や画像を扱うための Vision Transformer(ViT) についての簡単な解説に加えて、実際に ViT を利用して衛星画像の分類タスクを行いました。Attentionを加えることで、画像の離れた位置の情報等も扱いやすくなるため、今回のような雲が写っているかの識別だけでなく、どのような雲の形状(高層雲or低層雲)なのかを分類するようなタスクにも相性が良いと思われます。ぜひ公開しているコードを参考にオリジナルのデータで衛星画像を予測してみてください。
Google Colaboratory
Transformer
田上健太(Tisch合同会社)
Tisch合同会社では、島根県松江市・出雲市を中心に地方発の 衛星データ x AI x 不動産を組み合わせた事業を手掛ける。
個人ではTellusユーザグループの運営やKaggle等のデータサイエンスの話題を取り上げるPodcast Regonn&Curry.fmで情報を配信中。
Transformer
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text:
在ソ連・在ロシア日本国大使館に勤務し、鈴木宗男さんとも関係が深かったという佐藤優さんです。
著書は共著を含めて100冊を超えるような佐藤優さんですが、基礎知識の重要性とその学び方にはスタディサプリを進めています。
教科書を読んでみると、小学校4年生のものですら意外と難しいのだが、「スタディサプリ」では、それが非常にわかりやすく動画でまとめられている。
つまり、小学校4年生からカバーされているといっても、「スタディサプリ」が役立つのは現役小中高生に対してだけではない。社会人になってからの学び直しにも、有効なのだ。
調べる技術 書く技術 誰でも本物の教養が身につく知的アウトプットの極意 (SB新書) | 佐藤 優(著)
佐藤優さんは「いい質問ですね」で有名な池上彰さんとの共著でもスタディサプリに次のように説明をしています。
池上  佐藤さんもされているそうですが、どのくらいの時間をかけていますか?
佐藤  多いときは 1 日 2 時間、短くても 30 分は見ています。
僕らが毎日やっている最強の読み方―新聞・雑誌・ネット・書籍から「知識と教養」を身につける70の極意 | 池上 彰、佐藤 優(著)
2016年に出版された書籍の時点で55歳の佐藤優さんが、スタディサプリで短くても1日30分見ているのですね…。
メンタリストDaiGoさんがかつて、佐藤優さんの著書「読書の技法」という書籍を読んで、速読の技術を学んだとも言われています。
本をたくさん読むメンタリストDaiGoさんも名前を挙げているような著名人が佐藤優さんで、その佐藤優さんがスタディサプリを紹介されているのですね!
「東大に行け!」受験漫画の王道「ドラゴン桜(三田紀房さん)」より
当時学生だった人は知らない人も少ないであろう「ドラゴン桜」の最新作「ドラゴン桜2」では、1巻でいよいよ指導開始していくというタイミングでスタディサプリが紹介されます。
当面の学習はスタディサプリを使って行う
これからの学習はITだ!ITの活用が新しい時代の勉強だ!
ドラゴン桜2(1) | 三田紀房 (著)
あの阿部寛さんがドラマで演じて有名な桜木健二が、東大を目指そうとした学生2人にまず始めさせたのがスタディサプリ登録でした。
クセの強い色々な講師が出てくるのかと思いきや、まさかの誰でも登録できるオンラインサービスでした(笑)
ドラゴン桜2もドラマ化されているのですが、スタディサプリがそのまま紹介されています。
なぜスタディサプリは大人の学びなおしに有効なのか
スタディサプリが大人の学びなおしに最適である理由として、かけている基礎知識・前提知識を学ぶことが出来るということです。
学習というものは基本的に前提知識がある前提で進めていきます。
その前提知識がかけているとその先の応用は何も理解できないという事例をご紹介します。
例えば英語は積み重ねが重要で、一つでも欠けていると急にわからなくなる
例えば中学生で習う英文法を思い出してください。
This is a computer which I bought yesterday.
これは私が昨日買ったコンピュータだ。
この文章を”This”や”is”も知らない人が理解できるでしょうか。
おそらくこの文章の理解に至るまでは次の理解が必要です。
英語の語順(be動詞文)
ここまである程度理解しているうえで「関係代名詞」という内容に入りますよね。
イメージとしては積み木です。
同様にプログラミングも積み重ねで理解できる
プログラミングも積み重ねの典型的な例です。
プログラミングをしたことない人が以下のコードを読むとします。
おそらくこの内容を説明するためには「プログラムは上から下に読む」ということから始めて「”=”は代入のこと」「変数には型があって…」など説明していったらキリがないですよね。
我々が普段「分からない」と思っているものは、このように前提知識がないからであることが非常に多いです。
いきなりプログラマーになろうとしたり、英語ペラペラを目指そうとしているのですよね。
スタディサプリでは何を学べばいい?
前提知識の重要性はここまで説明した通りですが、学校で習うような数学・英語・現代文のような科目を何から学べばいいかと悩むと思います。
これから出来るようになりたいことにより大きく異なると思いますが、参考までに私がスタディサプリで英語を学んだ事例があります。
英語力0の社会人が「スタディサプリ 中学講座」を活用して、2ヶ月でTOEICを450点まで伸ばした方法英語が何もわからない大人の社会人がスタディサプリ「中学・高校講座」を使ってTOEICを200点から450点まで2ヶ月で伸ばした方法をご紹介いたします。英語初心者必見です!...
私は実際にスタディサプリを大人の社会人になってから利用しました。
お恥ずかしながら中学1年生のアルファベットから全部見直して、三単現のsあたりから分かっていないということが判明しました。
そこから分からない部分を埋めていく勉強を2か月続けたことで、TOEICで450点まで上げることが出来ました。(当初200点…)
英語が全くできない・分からないけど、TOEICで点数を挙げる必要がある
例えばこのような方はぜひ、スタディサプリで英語を学びなおせると良い方向に進むと思います。
いきなりTOEICの問題集解いたところで、テストを受ける練習と付け焼刃にしかならないと思います…。
それ以外に、ありえそうな話として「統計」などを学びたいという人は、算数や数学が理解できていないと話になりませんよね。
弁護士や司法書士など法律関連の職業についていくのであれば中学校レベルの公民が分からないと合格は夢のまた夢だと想像できます。
この記事では、スタディサプリは大人にも使われているサービスであるということを、佐藤優さんの著書や、ドラゴン桜2の1巻から引用をしてご紹介しました。
なぜ大人がスタディサプリを使って学ぶかというと、学習は基本的に積み重ねであることが多く、前提知識なしでは理解できないことが多いからであることを英文法の例を挙げて説明しました。
少しでも皆様の参考になり、学習を効率よく進められる手助けになれば嬉しいです。
(まとめ)大人でも英語や基礎知識習得に使えるスタディサプリに関する記事まとめ 森田ユウゴ 学生の頃にこんなサービスがあれば…。 この記事では、当ブログで人気の「スタディサプリ」に関する記事をまとめてい...
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森田ユウゴ from マジナライフ
各種ブログライター。 私の発信する情報で「それもっと早く知りたかった!」と言われたい。 私は楽天・Amazonでこれまで約600万円使ってきた元浪費家です。これまでの経験をもとに面白いと思った商品・サービスの紹介や人生を面白くするヒントを探して私が人柱になります!
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3. 成形 : 10個取り以上も可能(製品肉厚、材質、金型寸法による)
4. スライスカット加工 : 成形品(筒状)の両サイドのみ切り落とし、スライスカット加工をするため、製品自体のバリは発生せず仕上げ工程はなし。
5. 検査工程 : バリは発生していないため工数削減
一般的にはスライスカット品の寸法精度は±0.2~±0.3で管理されているが、弊社は最も高精度の製品は±0.05で管理されております。
一般にはスライスカット品の断面形状は○形状ですが、弊社では異形品や内径に凸起形状のあるものでも対応しております。


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ポスター・タペストリー・マルチクロスの飾り方まとめ。綺麗に飾る方法を考えました。 | はいれぽ! - haigaki
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なぜならまじでハッピーな気分になるからです。
タペストリーはお値段もそこそこしますし複数買いも難しくとりあえずは保存しておきたいという方、まずは紙ポスターからトライしてみてはいかがでしょうか。
私が言っているハッピーの意味がわかると思います。
用意できる方は展示用と保存用を買う癖をつけるとともっと気楽に開封して飾れますよ。
ポスターの飾り方について
すでにポスターを飾っている方は画鋲を刺して壁に貼り付けるという方も多いと思います。
私はそのやり方をしたことがありません。
なぜならポスターに穴が空くからです。
実家に住んでいた中高生の頃はアニメポスターではありませんでしたがアーティストのポスターを画鋲ではなくテープ痕が残らないで綺麗に剥がせる両面テープというものを使って掲示していました。 しかし、大学生になって引っ越しをするときに部屋を整理しようと思って剥がすとそれがもう最悪でした。
壁にもポスターにもしっかりと痕が残っていたしテープの粘着質がとても汚い感じでした。
検討している方は気をつけてください。
私はオススメしません。
オススメのポスターフレーム
大学生になって一人暮らしをするようになって多少はグッズに使えるお金も増えたのでポスターフレームもいくつか試したりしました。
それで大人になって一人暮らしを再開してから最高のポスターフレームに出会ったので紹介いたします。
それはさっきから写真を貼っているコクヨのスチレンボードです。
まずは私が気に入っているこのポスターフレームのオススメポイントを挙げます。
構造がシンプルだけどしっかりしている
非常に軽くて取り扱いやすい
本当に綺麗です。 フレームはくすんだ銀色でこれがかなりいいです。
経験上何色であってもあまりピカピカしていると安っぽく見えます。
自分でポスターをはめ込んだらわかるんですがこのフレームはよく考えられたシステムになっています。 また、見た目が美しくて構造もしっかりしているのにその軽さには驚きました。 木ではなくてスチレンだからだと思います。
とても軽いので壁に掛けて掲示する時も安心感があります。
紐を通す穴が4隅の内3箇所にあるので同じ商品で縦向きでも横向きでも対応しています。
私は床に置いて壁に立てかけて飾っています。
画鋲で貼り付けるよりはお金がかかります。 また、これが一番のデメリットだと思ってるんですがセッティングがまぁまぁめんどくさいです。
最初は10分くらいかかると思います。
ポスターフレームのケアは3ヶ月~半年に一回くらい使い捨てタイプのメガネ拭きで表面やフレームを拭いてあげます。 飾ってるだけでも埃や油煙が付着しますから時々掃除してあげないといけません。
私は🔗小林製薬のメガネクリーナをよく使っています。
あと、個人的には極力直射日光には当たらないように展示しています。 太陽光線でポスターが劣化するからです。
この点に関してはタペストリーやフィギュアでも同様です。
ポスターサイズは店頭告知ポスターはB2サイズが一般的です。
飾るならB2サイズ以上(B2,B1,B0,A1,A0)が断然オススメです。
下記商品リンクもB2です。 キャンペーンの際の特典の名称(商品名)でわかることが多いですが不安だったらメジャーで測ってもいいです。
例えばここに貼っているごちうさの全員集合的なポスターは「B2告知ポスター」で一回り小さいやつは「A3クリアポスター」と呼ばれていました。
タペストリーはポスターに比べて展示するのには有利なグッズだと思います。
また保管もしやすいです。
ごちうさの場合だとポスターは円盤の購入特典として無料でいただけることが多いですが、タペストリーはB2サイズで3,800円くらいします。
商品としての利便性が高い分値段も高いです。
タペストリーの絵柄の種類の豊富さはさておき、単純にコストパフォーマンスだけを比較すると私はポスターの方が高コスパだと思います。 ポスターは非売品として無料配布されることが多いです。
「ポスター+ポスターフレーム」の価格はタペストリー単品と比べた時にずーっと安いです。
また、飾った時の見栄えもポスターの方がアクリル板の艶がキラキラしていて綺麗です。
ていうかタペストリーなんであんな高いねん! ごちうさB1タペストリー1つで6,480円て。
でもタペストリーの方が断然種類も多くその分可愛いのにも遭遇しやすいので毎回とても楽しみにして買ってしまいます。
今月も夏コミのごちうさB1タペストリーが届く予定です。
タペストリーは展示に最適
タペストリーは紐をどこかに引っ掛けるだけでいいので簡単です。
私の場合はフックを使っていますが、ポスターとは違ってタペストリーの生地は傷づかないので壁に画鋲を刺してそこにタペストリーを引っ掛けるというやり方はいいと思います。
私はタペストリーはフックに引っ掛けて飾っています。
他の人と同じ感じなのであまり特徴はないと思います。
大きさがあるタペストリーだとその重さのせいでフックがずれることがあるのでテープで固定しています。 近くで見るとテープがわかるし見た目は美しくありません。
しかし、タペストリー自体にはなんのダメージもないのでとりあえずこれでOKです。
もしいい方法があったら教えてください。
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text:
2020年2月15日国際小児がんデーに合わせて開催した『LIVE EMPOWER CHILDREN 2020』を企画したEmpower Children の保屋松清人さんです。
(同イベントはEvery Little Thingさんや倖田來未さんらが出演するチャリティーライブで、その他多数のアーティストが参加されました)
収益は、全国の小児がん拠点病院や支援団体を通じ、関連施設の拡充やがん治療の研究費に充てられ、更に小児がんの子供たちにエンターテイメントの力で笑顔を届けたいという理念のもと、ライブの様子を国立成育医療研究センター内で入院患児らを対象に同時配信されました。
https://empower-children.jp/lec/
この素敵なイベントを企画した保屋松さんにお話を聞きました。
自分の子供ががんにかかるなんて・・・
当時の自分を振り返ってみると、とにかくがむしゃらに息子の命を守りたいという一心で行動していたと思います。
なかなか難しい種類のがんだったので、ありとあらゆる治療法をあたりました。
エイベックスで有名アーティストのマネージメント業務に携わっていたこともあり、子どもの闘病中、治療を嫌がって毎日泣いていたに同時期に入院していた子供にアーティストからのメッセージを手渡すと、治療に前向きなったことをきっかけに「エンターテイメントは生きる力を支える」ということを再認識し、今回の企画を立ち上げました。
僕も、仕事柄とても忙しく時間も不規則ですし、いわゆる家庭を顧みない父親だったと思います。子どもが病気になって、初めて家族と向き合うことを考えさせられました。
24時間体制の付き添いではなかったですが、1年半ほど子どもの闘病を家族で乗り越えました。
妻と役割分担を考えて、僕にできることはなんだろうと考えた時、とにかく子どもの命を守りたい、そのためにできることはなんでもしようととにかく情報をあたりました。
その部分が自分にできる役割だと認識していました。
闘病中、主に情報交換という形で他のお子さんのお父さんともコミュニケーションをとることもありました。
子どものメンタルケアに関して、その家族ごとにケースバイケースだと思いますが、うちの場合は病名の告知を本人にはしない方針で進めていました。
「お父さんが、きちっと病気を治すからね。心配しないで治療にあたりなさい」ということはしっかり伝えていました。
今となっては、それが良かったのかはわからない部分はありますが、僕のできる範囲の子どもへのメンタルケアだったかなと感じます。
外見ケアに関して、うちは男の子だったのでそんなに気にはならなかったと思いますが、治療上髪の毛は抜けてしまう事は初めに伝えて、抜けるんだったら先に切ってしまおうと、僕がバリカンで髪を切りました。
あとは、外見ケアとは違うんですが、抗がん剤で本当に食事ができない状況になってしまって、その際に好きだったお蕎麦屋さんのそばだったら食べられるかもしれないと言って、近所まで買いに行って病院まで運んだりというのはしてましたね。
保屋松さんからメッセージ
諦めずに一歩踏む出すっていうのが大切なのかなと感じます。自分も当事者家族という部分もあるので、言葉にするのは難しいですけど、家族の中であったり
自分の置かれた環境であったりの中で自分にできることをしてきたというのが今につながっているかなと感じます。
『N-NOSE』すべての方に、まず初めに受けてほしい“がん”の1次スクリーニング検査
保屋松さんは、子どもの闘病中からの出会いで、嗅覚に優れた生物 ”線虫” によるがん患者の方の尿に含まれる微量な匂い物質を検知することを利用した新しいがん検査(『N-NOSE』https://hbio.jp/)を知り、小児がんへの活用を進めている。
『N-NOSE』https://hbio.jp
*Empower Children は、小児がん治療のためのチャリティーライブを小児がん拠点病院を始めとする様々な施設で、治療中で会場に来ることが出来ない子供たちに向けてもパブリックビューイングなのでライヴの模様を届ける活動にも取り組んでいる。