【コラボ】オリジナルハートロゴキャツプ

【SY32×SWEET YEARSコラボキャップ】 今季もSWEET YEARSとのコラボアイテム。 去年に引続き、今季はカラーバリエーションを増やして展開。、 スウィートイヤーズのアイコンでもあるハートロゴを使用した、SWEET YEARS×SY32のコラボキャップ。トレンドの6パネルキャップはメンズ&レディース共に人気。 アジャスターでサイズ調節可能。ユニセックスなのカップルやペアでもオススメです。 ニューヨーク発祥のトータルハットブランド「NEWHATTAN/ニューハッタン」より、コットン素材を使用した定番の6パネルキャップをベース。 素材:コットン 100%  サイズ:FREE カラー:CAMO,NAVY,BLACK,WHITE,RED,BLUE,OLIVE,PINK
頭周り深さツバ長さ
FREE: 約50〜62cm 約11cm 約7.5cm

 (約/cm)

スターカモスウェットパンツ

ロゴ、後左裾部分の星柄が迷彩柄刺繍(BLACKのみ金刺繍)になったスウェットパンツ。 同素材のジップフーディー、プルオーバーも展開しているためセットアップでの着用も可能。 素材:コットン 59% ポリウレタン 41% サイズ:S,M,L,XL,XXL カラー:BLACK,HEATHER GRAY,NAVY,CAMO
ウエストヒップ股上股下
S: 69cm 100cm 28cm 70cm
M: 72cm 103cm 29cm 71cm
L: 75cm 106cm 30cm 73cm
XL: 78cm 109cm 31cm 75cm
XXL: 81cm 112cm 32cm 76cm

 (約/cm)

スターカモ P/O

胸元ロゴ、左袖の星柄が迷彩柄刺繍(BLACKのみ金刺繍)になったベーシックプルオーバー。 プルオーバータイプには珍しい、サイドポポケット付。 フィンガーホール、再帰反射ピスネームなど機能性も高い。 同素材のジップフーディー、スウェットパンツも展開しているためセットアップでの着用も可能。 素材:コットン 59% ポリウレタン 41% サイズ:S,M,L,XL,XXL カラー:HEATHER GRAY,CAMO,NAVY,BLACK
着丈裄丈身幅袖口幅
S: 65cm 85cm 49cm 10.25cm
M: 66cm 86cm 52cm 10.5cm
L: 68cm 87cm 55cm 10.75cm
XL: 70cm 88cm 58cm 11cm
XXL: 71cm 89cm 61cm 11.25cm

 (約/cm)

スターカモジップフーディー

人気のスウェットアイテムシリーズ。胸元ロゴ、フード部分の刺繍カラーが迷彩柄デザインが特徴のジップフーディー。※(BLACKのみ金刺繍 / メッシュ部分:無地) フード裏がメッシュ素材、脇部分がリブ切替デザインになりスポーティー感を演出。 フィンガーホール、再帰反射の前中心ファスナーなど機能性も高いスウェットフーディー。 同素材のスウェットパンツも展開しているためセットアップでの着用も可能。 素材:コットン 59% ポリウレタン 41% サイズ:S,M,L,XL,XXL カラー:HEATHER GRAY,CAMO,NAVY,BLACK
着丈裄丈身幅袖口幅
S: 65.5cm 87cm 49cm 8.75cm
M: 66.5cm 88cm 52cm 9cm
L: 68.5cm 90cm 55cm 9.25cm
XL: 70.5cm 92cm 58cm 9.5cm
XXL: 71.5cm 93cm 61cm 9.75cm

 (約/cm)

@adidasfun

サロンフットボールとは弾まないボールのことで、「サロンフットボール」は、1930年にウルグアイで考案された。また、ブラジルでも同様のものが考案された。 #フットサル #サッカー #ユニフォーム

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アメリカはアイスホッケーのリンクに人工芝を敷いたインドアサッカー場が全米の至る所に普及しており、「MISL (Major Indoor Soccer League) 」というプロリーグも存在する。 #フットサル #サッカー #ユニフォーム

姿勢と血行を改善! 硬い下半身をほぐす速攻ストレッチ

体が硬いことのデメリットは、運動やスポーツをした時にケガをしやすいばかりではない。不良姿勢を引き起こしやすく、それが原因で内臓の働きにまで悪影響を与えることがあるという。今回は体の硬い部位の具体的な静的ストレッチについて、動画で解説しよう。

中性脂肪値を上げるのは油ではなく炭水化物

コレステロールや中性脂肪などの値が気になっている人は、油との付き合い方は気になるところだろう。前回「コレステロール値が気になる人は揚げ物や肉を控えるべき?」ではコレステロールをテーマにしたが、今回は、中性脂肪について、東京大学大学院教授の佐々木敏さんに栄養疫学の視点から解説してもらう。

Getting Started With Machine Learning

Hello! Welcome to the Machine Learning section of the Feedly Blog. We’ve been doing more and more ML work here in the company and thought it would be interesting jotting down some of our thoughts. My background is in software engineering so a lot of posts will be about how to approach ML from an outsider’s perspective, aka keeping up with the cool kids.

By the way, we are building out our ML team here, please drop us a note if you’re passionate about NLP. Anyways, on to the first post!


I originally went to college thinking I was going to work in computer hardware, maybe ending up at Intel or some company like that. But when I got to Carnegie Mellon, I found the computer science classes to be much more interesting and, not coincidentally, I seemed to do better in those classes. I really enjoyed almost every CS class I took. In fact, all but one: Intro to Machine Learning! I was really interested going into the course, but unfortunately, the professor seemed equally disinterested in teaching the course and was just not very good. So machine learning dropped off my radar for a good long while.

But a couple years ago, I noticed machine learning really gaining traction and my curiosity perked up all over again. This time, I started with a MOOC by Andrew Ng, who is a fantastic professor. The difference was night and day. I was immediately hooked and started scouring the web for more classes I could take. Here’s some advice and tips I’ve learned along the way.

Is it a Good Idea to Hop on the ML Bandwagon?

There’s no question Machine Learning is here to stay. There’s been a prolonged buzz about the field for awhile now and having followed developments closely, I can say there is substance behind the hype. There are some problems that machines are just better at solving than humans.

But that doesn’t make it the right for everyone. Working in machine learning is quite a bit different than other software engineering fields. It’s more research-y, more speculative. If you like to be able to plan out your work piece by piece and then have everything nicely tied up in a bow after x weeks, maybe it’s not a great fit. But if you enjoy working with data, continuously learning new techniques, and enjoy math (really) it might be a great career move.

How long will it take to get up to speed?

There are so many answers to this question. The first one that comes to mind is “forever”. Machine Learning is quite broad and moves incredibly fast. If, like me, you happen to need sleep you probably won’t be able to keep up with every development in the field. But another more optimistic answer might be 4 months at 10 hours/week. That, for example, should give you enough time to get through both parts of the excellent fast.ai courses.

This is not a trivial commitment as it’s probably going to be on top of your ongoing work and life commitments. But I can personally attest that it is possible, and not really that hard if you are willing to put the work in.

What are some good courses?

This really depends on how you like to learn. I personally love machine learning because of the elegant combination of so many fields of mathematics and computer science: probability, linear algebra, calculus, optimization, and much more. So I was naturally drawn to academic courses.

A terrific academic course is Stanford’s CS231n course. The videos I watched were done by Andrej Karpathy, who is a terrific lecturer. The course assignments were also well structured and doable remotely. Although the course is mostly about image problems and convolutional networks, they do start “from scratch” and also cover both feedforward and recurrent networks.

If you enjoy a more practical approach, the fast.ai courses are well done. There is no pretense here. Jeremy Howard approaches everything from a very grounded, systematic perspective and has designed the course so anyone with a moderately technical background can participate. Plus they’ve built up a nice community on their forums.

The aforementioned Andrew Ng has a new Coursera course sequence up (the course I took is quite outdated at this point). I haven’t personally tried it, but I’m sure there’s a lot of good stuff there. I would assume that everything there is also taught from a more practical perspective, but you can infer some of the math going on behind the scenes.

My recommendation would be to try a couple courses and pick the one that most captures your attention. But I would encourage you to eventually complete at least one practical course and one theoretical one. They complement each other quite nicely. To understand papers (and be warned: you will need to read academic papers), the academic courses will help you get acclimatized to the verbiage. To do projects, the practical courses will provide intuition on the dozens of decisions you have to make in any ML project.

If you need a math refresher or are looking for bonus points, MIT has a pair of great courses. A good grasp of probability is absolutely a must if you want to do any ML. The MIT class by John Tsitsiklis is amazingly well taught. The way the professor breaks down complex problems step by step until the answer just seems obvious is pure artistry.

The linear algebra class is also a fun one. The professor here is also very good and has a unique style. This one is not really necessary though, for most ML tasks you can get by with just understanding matrix multiplication.

What if I don’t know how to code?

Learn how to.

Most ML work is done in Python, which fortunately is pretty easy to pick up. And you don’t really need to be a world-class programmer to do most ML work. But I would still do a quick online course before doing any ML specific work. Having to learn coding and machine learning concepts (not to mention re-learning a bunch of math you’ve probably forgotten) all at once is a recipe for disaster. Give yourself a chance and pace yourself.

I’ve got a basic grasp on things, now what?

Well, now it’s time to start modeling! There are generally 2 ways to go: find a project at work/on your own or find a Kaggle competition. This depends on your particular situation, but I would recommend the Kaggle option. The main reasons are:

  1. The problem is defined. Structuring real life ML problem properly can sometimes be tricky. With Kaggle, this isn’t an issue.
  2. Similarly, sometimes building a data set can contain several hard to diagnose pitfalls. A Kaggle competition will provide you with data.
  3. With Kaggle, you’ll get a built-in community all working on the same thing. If you get stuck or need a little guidance, there’s a place to go.

On the other hand, if you have a problem at work that is tailor-made for an ML solution (image classification for example) then maybe a work project is a quick way to impress your coworkers and convince your boss to let you invest more time on Machine Learning.

So if you have been thinking about digging into Machine Learning, take the plunge! One of the best things about Machine Learning is that people are really generous with their time and knowledge. Once you get started you’ll find a great support system online to help you along the way.

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たんぱく質“たっぷり”の落とし穴、「ほどほど」がいいワケ

最近、筋肉の大切さが指摘される中で、「たんぱく質をしっかりとるべき」という意識が定着しつつある。だがその一方で、たんぱく質には、誤解されていることが多くある。その一つが、「たんぱく質はいいものだから、とればとるほどいい」という思い込みだとスポーツ栄養やメタボの予防・改善に詳しい神奈川県立保健福祉大学教授の鈴木志保子さんは指摘する。では、なぜよくないのか…。詳しく聞いていこう。

@adidasfun

選手が退場を命じられた(レッドカードを提示された)ことによりピッチ上の選手数が減ったチームは、その退場から2分経過後、あるいは相手チームよりも人数が少ない状態で失点した場合に選手を一人補充できる。 #フットサル #サッカー #ユニフォーム

「膝若返りスクワット」でロコモを防ぐ!

腰痛や肩こり、首や膝の痛みといった「整形外科的な痛み」の背景にあるのは、座り方や姿勢などの生活習慣。痛みを治し、再発させないための日常的な対処法を、整形外科医でカイロプラクターの竹谷内康修さん(竹谷内医院院長)が指南します。今月のテーマは「膝の痛み」。膝を若返らせるスクワットについても解説します。

@adidasfun

スペインでは、フットサルは「フットボル・サラ」と呼ばれており、スペイン代表チームは2000年・2004年のFIFAフットサルワールドカップ、2005年のヨーロッパ選手権などで優勝した。 #フットサル #サッカー #ユニフォーム

痛めつけるほど、筋線維は強くなっていく

筋肉こそ生命活動の原動力。筋肉が活動的になれば、代謝が活性化し、無駄な脂肪が落ち、健康で元気な体になります。世の中にはいろいろな「筋肉の常識」がありますが、残念ながらすべて正しいとは限りません。本連載では、筋肉博士・石井直方先生が、筋肉やトレーニングの正しい知識をやさしく解説していきます。第1回のテーマは「筋肉の仕組み」。知られざる筋線維の姿が明らかになります。

素足で履こう♪ 快適シューズ「VICTORIA(ヴィクトリア)」が人気のワケ

スペイン生まれのシューズブランド「Victoria(ヴィクトリア)」。大ベストセラーのキャンバススニーカーをはじめ、ローコストでハイセンスな靴が世界中でヒットしています。優しい素材使いだから素足でOK!紐なしだから脱ぎ履きがラク!香りのサプライズも隠されていて、魅力的な要素がたくさん。特に春夏シーズンは大活躍です。定番の1足に選ばれる人気の理由を、ここでご紹介します。

このまま飲み続けたら薄毛になる!?

アルコールは薄毛の原因になる――。ネットを検索すると、こういった情報が多数ヒットする。酒好き男子なら、気になっている人も少なくないだろう。だが、本当にお酒は薄毛につながるのだろうか。むしろ、少量の飲酒ならプラスになるといったことはないのだろうか。知られているようでいて、実はよく分からない、お酒と薄毛の関係を専門家に直撃した。

3月特集のお知らせ

3月に公開される有料記事を紹介する「特集」ページです。今月は2つの特集「筋肉を衰えさせない 食事の極意」「尿のトラブル 自力で解決!」を掲載します。

IWA 「城北水質管理センター施設見学ウオーク」開催!

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IWA 「城北水質管理センター施設見学ウオーク」開催!

2月28日(水)石川県ウオーキング協会は金沢駅もてなしドーム地下発着の「金沢市城北水質管理センター施設見学ウオーク」を平日にもかかわらず75名の参加者で開催した。2月の大雪でコースの残雪がまだあり、10キロコースを断念し、5キロコースのみで行われた。

■写真はあいさつする大路会長

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■写真はスタートする参加者

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出発式では大路孝之石川県ウオーキング協会会長があいさつし、リーダーの上田さんがコース説明、竿下さんがストレッチを指導して、9時過ぎにスタートし昭和44年(1969)に金沢市で初めて開始した城北水質管理センターでビデオによる説明、施設の幾多の改良、地球環境にやさしい施設であることが理解できました。

■写真は説明を聞く参加者

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その後、処理施設や発電施設を見学、質疑応答などを行い、途中勤労者プラザで休憩、集合写真を撮影して、金沢駅もてなしドームに11時半ごろ到着した。

■写真は発電システム見学の参加者

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■写真は七ツ屋大橋の参加者

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■写真は勤労者プラザで集合写真

心配された天候も晴れて、穏やかで気温も11度とウオーキング日和でした。

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■写真は金沢駅金沢港口(西口)の参加者
*写真は500ピクセルの写真がダウンロードできます。原画ご希望の方はIWA事務局にメールにてお知らせください。メールにて送付致します。

 

Mathjax Test

\[
\left\{
\begin{array}{c}
a_1x+b_1y+c_1z=d_1 \\
a_2x+b_2y+c_2z=d_2 \\
a_3x+b_3y+c_3z=d_3
\end{array}
\right.
\]

放置は厳禁! 「脂肪肝」対策の新常識

肝臓は生命維持に欠かせない臓器で、実にさまざまな機能を担っている。だが、肝臓は「沈黙の臓器」だけあって、肝機能関連の数値がちょっと悪くなったくらいでは症状は現れない。「とりあえず今は大丈夫だから…」と放置している人も多いかもしれないが、甘くみてはいけない。本テーマ別特集では、誰もが正しく知っておくべき「肝臓の新常識」をまとめた。

痛風・尿酸値の「そこが知りたい」

多くの男性が気にする「痛風」、そして「尿酸値」。「プリン体を抑えた発泡酒などを選べばいい」「魚卵、レバーはダメ」など、いろいろな“常識”が知られているが、これらの常識がすべて正しいわけではない。

働き盛り世代を襲う「大腸がん」

数あるがんの中でも、ミドル以上のビジネスパーソンが最も気にするがんは「大腸がん」だろう。近年、大腸がんの増加が問題になっており、毎年約5万人もの人が大腸がんで命を落としている。しかし、大腸がんは早期発見であれば治る確率が高いがんでもある。だからこそ、早期発見がとても重要となる。本テーマ別特集では、大腸がん検査の最新事情、手術法、そして大腸がんを遠ざける食生活について紹介していく。

遠隔診療、普及に向け実験加速 生活習慣病を指導

スマートフォンなどを使い、医師がインターネットなどを介して患者を診察する遠隔診療の実証試験が相次ぐ。医師紹介のMRTや健康管理支援のウェルビーがそれぞれ、患者の行動への影響を調べる試験を始めた。2015年に厚生労働省が方針を明確にして遠隔診療は広まり、18年度の診療報酬改定では増額が決まった。実験で治療効果や医療費抑制につながる成果を示せば、さらなる普及につながる。

3月特集のお知らせ

3月に公開される有料記事を紹介する「特集」ページです。今月は2つの特集「筋肉を衰えさせない 食事の極意」「尿のトラブル 自力で解決!」を掲載します。

筋肉を維持するために本当に大切なものとは…誤解多い“たんぱく質”

「筋肉をつけるにはたんぱく質が大事」「太りたくないから、糖質を控えてたんぱく質を」――。最近、筋肉の大切さが指摘される中で、「たんぱく質をしっかりとるべき」という意識が定着しつつある。しかしたんぱく質には、誤解されていること、そして知っているようで知らないことが多くある。いくらとってもいいのか、肉と大豆ではどっちがいいのか、運動する人はプロテインが必要なのか。今回の特集では、スポーツ栄養学やメタボ予防に詳しい神奈川県立保健福祉大学教授の鈴木志保子さんに話を聞いていく。

放置は厳禁! 「脂肪肝」対策の新常識

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