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鴨川あゆ 爽やかな水色の最中種ですっきりした生姜風味の餅を折り込んだお菓子です。 #俵屋吉富 の夏の人気商品の一つですが、実は一つ一つ手作業でお作りしています。 熱い蒸気に当てながら手早く最中種を折る作業は大変ですが、その中でも職人はふっくらとした可愛らしい形に仕上げております🐟

42,642 просмотров • 3 месяцев назад •via X (Twitter)

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今日は、私のパン作りの仕事の一部を皆さんにシェアしたいと思います。ナイジェリアではパンはとても人気があり、多くの家庭で楽しまれています。ナイジェリアのパンは柔らかく、少し甘くて、とても食べごたえがあります。焼きたてのパンがオーブンから出てくるときの香りは、いつも本当に素晴らしいです。 この動画は、今週の初めに私がパンを焼いている様子です。お客様の何人かが約30個のパンを注文したので、私は時間をかけて丁寧に準備し、焼き上げました。パン作りは私にとってただの仕事ではなく、本当に楽しめることです。パンを焼いたり、他のペストリーを作ったりするとき、私はいつも笑顔で、楽しみながら作業しています。 今回使った材料は、小麦粉、砂糖、イースト、バター、塩、卵、ミルク、そして温かい水です。これらの材料をよく混ぜてしっかり焼くと、柔らかくて甘く、とてもおいしいパンになります。多くのナイジェリア人がこのパンを大好きです。 2つ目の動画では、作り方をもっと分かりやすくするために、ボイスノート(音声)でも説明しています。そうすることで、皆さんがより理解しやすくなると思います。

Faith Faithful

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新サービス「Finboard」をリリースしました!カスタマイズ型の上場企業データベースです。 ストレイナーももうすぐ設立7年になりますが、これまで大変な作業の一つが財務データの収集でした。 手作業で集めるのは難儀ですし、法人向けの製品は高価です。廉価に使える素晴らしいツールも出てきましたが、生の財務データが欲しい当社のニーズに合うものが見つかりませんでした。 なければ作ってしまおうという考えで、昨年から作り始めたのがFinboardです。NotionライクなUIにBloombergのようなDBが組み合わさったら強力なのでは…?という着想もありました。 プロダクトを形にしていく中、イチオシ機能となったのが「カードビュー」です。企業リストを財務データ等でスクリーニングできる上、業績グラフや株価チャートを一望できます。 財務スクリーニングはどうしても一時的に業績の良い企業が紛れたり、逆境下にある優良企業がもれてしまいます。グラフなら持続的に成長している会社か否かが一目で分かるので、良い会社を見つけ出すことに役立ちます。 昨年末からこっそりストレイナーからの導線を張っており、気づいてくださった方もおられると思います。告知なしでもプレミアムプランを購読いただいたり、お問い合わせをいただいた際には開発者として大変励みになりました。 色んなことができるので、デモ動画を作成しました。ご興味のある方はぜひチェックしてみてください!

のぞえ / Strainer

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「仕事がなくなる」よりも深いのは「意味がなくなる」恐れだ。産業化は生産を工業化しただけでなく、アイデンティティまで工業化した。「何をしているの?」が「あなたは誰?」になった世界で、AIがタスクを肩代わりし始めれば、次に崩れるのは自己像そのものかもしれない。 アクラム・アワド「AIは私たちを無用にしてしまうのでしょうか? もし働かないなら、私たちは誰なのでしょうか? もし生み出さないなら、私はまだ意味があるのでしょうか? 何世紀にもわたって、私たちは自分のアイデンティティや価値を『何をしているか』に結びつけてきました。農家、工場労働者、コーダー、コンサルタント——仕事と職は、現代の社会における秩序と定義の原理になりました。 ですが、いつもそうだったわけではありません。産業革命の前は、私たちのアイデンティティは信仰や家族や共同体から来ていました。仕事は人生の一部でしたが、それ自体が人生の定義ではありませんでした。そこに工業化がやって来て、私たちは生産だけでなく、アイデンティティまでも工業化しました。『何をしているの?』は『あなたは誰?』の言い換えになったのです。 そして今日のAIは、そのモデルを完全に解体しつつあります。AIはあらゆるタスクを自動化しています。製造や物流、デザイン、顧客対応、さらには創造的な仕事にまで。いまのAIは曲を作り、コードを設計し、本を挿絵化し、そしてそれ以上のこともできます。実際、世界経済フォーラムは、2025年までにAIが人間より多くのタスクを行い、何億という雇用が危険にさらされると予測しています。 ですが、これは仕事だけの話ではありません。意味の話です。尊厳の話です。かつて私たちに価値を与えていたただ一つのものが、時代遅れになったときに何が起きるのか、という話です。そして注意しなければ、私たちは大恐慌に向かうかもしれません。ですが今回は、所得の大恐慌ではなく、アイデンティティの大恐慌です」

Tsubame

93,869 просмотров • 9 месяцев назад

KAORI🍉channel Telegramより (30日 13:53 Skye Princeからの引用投稿) ※📚normotさんによる翻訳 〈動画訳〉 皆さん、こんにちは 分かりやすい説明で、混乱する点も全くありません メッドベッドには最低周波数が設定されており、魂を売っていない、少しだけ高い波動を持つ人だけが使用できます そうです、これは長年そうでした ずっとそうでした だからこそ、ディープステート、セレブ、アドレノクロムを使用している人たちは、メッドベッドを使用できないのです そうです メッドベッドを分解し、粉々に引き裂き、解体して、それを使って何か別のものを作り出すのです メッドベッドの技術を使って、何か別のものを作り出すのです もしかしたら、空飛ぶ車を作っているのかもしれません ポータルを作っているのかもしれません レプリケーターを作っているのかもしれません レプリケーターは、メッドベッドと同じ技術です あるいは、反重力装置を作っているのかもしれません メッドベッドを分解すると、その最小振動周波数は失われます なぜなら、その周波数はメッドベッド自体に設定されているからです しかし、メッドベッドの部品を取り外し、その技術だけを使って別のものを作ると、最小周波数はなくなります いいですか?洗濯機を例に考えてみましょう 洗濯機のモーターを取り外して、芝刈り機に取り付けることができます これで芝刈り機になります 同じモーター、同じ技術が洗濯機を動かしているのです それが今度は芝刈り機も動かしているのです メッドベッドだけは、最小振動周波数を持っています しかし、メッドベッドからその技術を取り除くと、もはやその最小周波数は存在しなくなります つまり、悪党どもがメッドベッドを手に入れたら、その技術を取り出し、別のものを作り出して悪用できるということです 難しいことではありません ロケット科学のような難解な話でもありません 混乱するようなことでもありません あらゆる技術は、善にも悪にも利用され得るのです 重要なのは、その使い方、つまりリバースエンジニアリングによって別のものを作り出すことです 例えば、メッドベッドの技術についてですが、悪党どもに雇われた科学者がいれば、メッドベッドを分解し、動力源となる技術を取り出して兵器を作り出すことができます 実際に彼らは既にそうしています 秘密宇宙計画の兵器の多くはどこから来ていると思いますか? 指向性エネルギー兵器はどこから来ていると思いますか? そうでしょう? メッドベッドには最低限の振動周波数が設定されていますが、そこから技術を取り出せば、あとは何でもありです いいですか?混乱するようなことでもありません 複雑なことでもありません 偽情報でもありません 何も変わっていません ただ、皆さんがより多くの情報を知るようになっただけです すべてが変わってしまった、すべてが混乱していると思っているかもしれません でも、そうではありません パズルのピースが増え、情報が増えただけです 進化するとはそういうことです 私がこの旅を始めたとき、本当に基本的なことから始めました 何も変わっていません ただ、より多くの情報を提供しているだけです 今、すべてが変わってしまったと思っているかもしれませんが、そうではありません あなたがより多くの情報を受け取る準備ができているからこそ、より多くの情報を受け取っているのです

KAORI🍉

11,967 просмотров • 4 месяцев назад

シンギュラリティのトリガーである「再帰的自己改善」は、すでに少し前に起きているという。もちろん、まだ全自動ではないが、「進歩のどこまでがAIでどこまでが人間なのか」は曖昧になってきている。著者性が溶けるこの感覚こそ、分単位で進むシンギュラリティの手触りなのだ。 サリム・イスマイル「再帰的自己改善(RSI)がシンギュラリティの本当のトリガーだという話は、以前からしてきました。そしてそれは、すでに少し前に起きているんです。だから今やっているのは、その道筋を加速しているだけです。私たちは今この瞬間にも、産業時代を恒久的に抜けつつあります」 デイブ・ブランディン「ええ、シンギュラリティが分単位で展開していく様子は、私が経験した中で最も興味深いものだと本当に思いますし、アレックスの言うとおりです。いまは、人間がループの中にいて貢献している時期ではあるのですが、進歩のどこまでがAIでどこまでが人間なのかが、本当に曖昧なんです。実際にコーディングしていると、『あれは自分のアイデアだったのか?』となります。 半分は自分のアイデアのようでも、AIが別の案を提案してきて、それを採用していくうちに、結局それが自分のアイデアだったのかどうかも分からなくなります。ただ、いまのモードでは、こうしたコアアルゴリズムの研究の多くが、『500本のテストを走らせて、どのハイパーパラメータが良かったか、どのニューラルトポロジーが良かったかを教えて』という形になっています。相対論を発明したり発見したりするような話ではありません。 いろいろな試行を大量に回して、うまくいったものを選んで再デプロイし、そうするとより賢いAIになって、さらに多くの試行をする——その繰り返しです。私たちはその道筋をかなり進んでいる可能性が高いと思います」

Tsubame

15,386 просмотров • 7 месяцев назад