枩田優介

Multi tool use
| 枩田 優介
Yusuke Matsuta パナソニック・パンサーズ No.13 |  |
|
---|
基本情報 |
---|
国籍 |
日本
|
---|
生年月日 | (1982-10-31) 1982年10月31日(36歳) |
---|
出身地 | 福井県福井市
|
---|
ラテン文字 | Yusuke Matsuta
|
---|
身長 | 200cm |
---|
体重 | 90kg |
---|
血液型 | O型 |
---|
選手情報 |
---|
所属 | パナソニック・パンサーズ
|
---|
愛称 | マツタボ |
---|
ポジション | MB
|
---|
指高 | 275cm |
---|
利き手 | 右 |
---|
スパイク | 355cm |
---|
ブロック | 340cm |
---|
テンプレートを表示 |
枩田 優介(まつた ゆうすけ、1982年10月31日 - )は、日本の男子バレーボール選手。福井県福井市出身。ポジションはミドルブロッカー。Vプレミアリーグのパナソニックパンサーズ所属。
来歴
越廼中学1年のときにバレーボールをはじめる。
全日本ジュニア代表、ユニバシアード代表などを経験し、東海大在学中の2001年にワールドグランドチャンピオンズカップで全日本入り。大学卒業後パナソニック・パンサーズに入団した。
球歴
全日本代表 - 2001、2004-2005、2009、2012年
- ワールドリーグ - 2004年、2005年
- ワールドグランドチャンピオンズカップ - 2001年、2009年
所属チーム
- 福井工大福井高校
- 東海大学
パナソニック・パンサーズ(2005年-)
外部リンク
- Vリーグ 公式プロフィール
- パナソニック・パンサーズ 選手紹介
パナソニック・パンサーズ 2018-2019
|
---|
スタッフ | - 監督 川村慎二
- コーチ 古田博幸
- コーチ モッタ パエス マウリシオ
| S | 2 深津英臣 8 関田誠大 20 新貴裕
| WS |
1 清水邦広
4 大竹壱青
5 渡辺奏吾
9 今村貴彦
11 池田政之
13 ミハウ・クビアク
15 福澤達哉
| MB |
3 山添信也
6 白澤健児
10 山内晶大
21 兒玉康成
22 小宮雄一郎
| L |
12 専田和也
16 伊賀亮平
17 永野健
|
|
バレーボール全日本男子
|
---|
バレーボール全日本男子 - 2001 グラチャン
|
---|
1 細川延由 | 2 高橋智則 | 4 泉川正幸 | 5 甲斐祐之 | 6 朝日健太郎 | 7 眞鍋政義 | 8 津曲勝利 | 9 川浦博昭 | 11 加藤陽一 | 14 山本隆弘 | 17 阿部裕太 | 18 枩田優介 |
監督: 田中幹保 |
|
|
 | この項目は、バレーボール関係者に関連した書きかけの項目です。この項目を加筆・訂正などしてくださる協力者を求めています(Pバレーボール/PJバレーボール)。 |
xNG005kTen7HH22,Mlvs,OtgjPt D2jL7WFHouPM7U 6D,IsrqJ v3fI6tQlR,0j 8
Popular posts from this blog
Ramiro Burr's New Blog - to go back: www.ramiroburr.com From Latin rock to reggaeton, boleros to blues,Tex-Mex to Tejano, conjunto to corridos and beyond, Ramiro Burr has it covered. If you have a new CD release, a trivia question or are looking for tour info, post a message here or e-mail Ramiro directly at: musicreporter@gmail.com Top Tejano songwriter Luis Silva dead of heart attack at 64 By Ramiro Burr on October 23, 2008 8:40 AM | Permalink | Comments (12) | TrackBacks (0) UPDATE: Luis Silva Funeral Service details released Visitation 4-9 p.m. Saturday, Rosary service 6 p.m. Saturday at Porter Loring, 1101 McCullough Ave Funeral Service 10:30 a.m. Monday St. Anthony De Padua Catholic Church, Burial Service at Chapel Hills, 7735 Gibbs Sprawl Road. Porter Loring (210) 227-8221 Related New Flash: Irma Laura Lopez: long time record promoter killed in accident NewsFlash: 9:02 a.m. (New comments below) Luis Silva , one of the most well-known ...
1 I having trouble getting my ResourceDictionary.MergedDictionaries to load from app.xaml. My WPF app has a static class with a Main defined and startup object set to it. Within Main I created an instance of App and run it. The override OnStartup fires and the mainwindow.cs InitializeComponent gives the error "Message "Cannot find resource named 'MaterialDesignFloatingActionMiniAccentButton'. If I put the resources in the mainwindow.xaml everything is fine, but I wanted them to load at the app level so I they are not in each page. Any help appreciated. public partial class App protected override void OnStartup(StartupEventArgs e) base.OnStartup(e); var app = new MainWindow(); var context = new MainWindowViewModel(); app.DataContext = context; app.Show(); from the Main.. var app = new App(); app.Run(); app.xaml.. <Application x:Class="GS.Server.App" xmlns="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml/presentation" xmlns:...
up vote 2 down vote favorite There is a clear pattern that show for two separate subsets (set of columns); If one value is missing in a column, values of other columns in the same subset are missing for any row. Here is a visualization of missing data My tries up until now, I used ycimpute library to learn from other values, and applied Iterforest. I noted, score of Logistic regression is so weak (0.6) and thought Iterforest might not learn enough or anyway, except from outer subset which might not be enough? for example the subset with 11 columns might learn from the other columns but not from within it's members, and the same goes for the subset with four columns. This bar plot show better quantity of missings So of course, dealing with missings is better than dropping rows because It would affect my prediction which does contain the same missings quantity relatively. Any better way to deal with these ? [EDIT] The nullity pattern is confirmed: machine-learning cor...