【独自解説】六本木クラブ襲撃事件、“人違い”による殺人事件が起きた背景…リーダー格とされる元『関東連合』の“残虐王子”、その人物像とは?「人を引き寄せるものが強くあった」 2024年9月10日 UP 2012年9月2日、東京・六本木のクラブで酒を飲んでいた飲食店経営者の男性が集団で襲われ、殺害された事件。その2か月後、リーダー格とされる元『関東連合』見立真一容疑者は、フィリピンに国外逃亡していたことがわかりました。なぜ犯罪者はフィリピンに巣食うのか?『関東連合』の今は?元『日刊まにら新聞』記者・水谷竹秀氏、元埼玉県警捜査1課・佐々木成三氏のダブル解説です。 ■2012年、日本を震撼させた襲撃事件…あの夜、一体何が― 『六本木クラブ襲撃事件』事件概要 日本を震撼させた『六本木クラブ襲撃事件』。事件現場となったのは東京・六本木にある旧クラブ『FLOWER(フラワー)』で、飲食店経営の男性客(当
日本イーライリリーの注意欠陥/多動性障害(AD/HD)治療薬「ストラテラ」(一般名=アトモキセチン)について、先発医薬品と後発医薬品を合わせ、全10社の製品が供給制限の状態となった。すでに先発品と後... この記事は会員限定です。会員登録すると最後までお読みいただけます。 ログインIDとパスワードを お持ちの方はこちらからログイン 会員登録がまだの方は こちらから会員登録
はじめに 「グローバルな環境で働いてみたい!」と思いながらも、英語に自信がなくて一歩を踏み出せないエンジニアは多いのではないだろうか。かくいう僕もその一人だった。大学受験を最後に英語の勉強などしておらず、受験勉強の貯金で読み書きはなんとかなったけど、スピーキングとリスニングはほぼできない状態。そんな状態で、英語が共通言語の会社に入社。しかも自分のチームにはベトナム・台湾・アメリカなど様々な国のメンバーがいて、みんな普通に英語で会話している。英語が第一言語ではない人ですらスラスラ話している中、僕だけが沈黙…。正直「これじゃあ話にならない」と焦った。 この記事では、そこから1年(2024年5月~2025年5月)で業務を100%英語でこなせるようになるまでに試した勉強法を書く。また、これはあくまで、自分に通用した方法であり、万人受けするものではないことを最初に断っておく。しかし、過去の自分と同じ
つらつらと自分の考えをまとめます。それはそうとAIに投げて前提を共有したいので言語化します。 不労所得を月10万を一旦目指してます。 できることAIあるから割とつくるだけならなんでもできる様になった スマホアプリ・webアプリ・Line bot... 機能はシンプルなCRUDくらいかな、シンプルなCRUD以上に必要な機能みあたらないけど、あとは普通に生成AI含め外部のAPI叩いたり 作らないもの人が人を呼ぶもの、代表的なものだとSNSやレビューサイト。人が集まらないと成り立たない構造は個人開発者がするにはまず無理。大手に勝てない 専門性が高いもの、金融系(決済、投資、ローン)、医療系、個人情報を大量に扱ったり、個人開発でするにはかなり割に合わない 市場がでかいもの、今だと話し相手としてのAIとかコードアシスタントツール。この辺は色んな人がやっているし、結局モデルを持っているOpenAIやG
Introduction Data preprocessing is a necessary step in any machine learning workflow, affecting both the model’s effectiveness and the ease of maintenance. While scikit-learn is commonly used for preprocessing due to its integration with the broader Python ecosystem, DuckDB offers a practical alternative by enabling SQL-based data transformations within Python. Its declarative syntax supports modu
はじめに Render.comでRailsアプリケーションをデプロイしようとした際、starterプラン(512MB)ではメモリ不足でアプリが正常に動作せず、月額$25のプランにアップグレードすることになりました。 しかし、適切な最適化を行うことで、メモリ使用量を大幅に削減し、starterプランでも快適に動作させることができるようになりました。この記事では、その具体的な方法とコスト削減効果について解説します。 問題:starterプランでのメモリ不足 発生した問題 Railsアプリケーションの動作が極端に遅い(トロトロ状態) メモリ使用量が512MBの制限を超過 アプリケーションが頻繁にメモリ不足でクラッシュ 一時的な対応 メモリ不足を解決するため、一時的に月額$25のプランにアップグレードしました。これにより動作は安定しましたが、ランニングコストが気になる状況でした。 解決策:メモリ使
ラーメンの年間消費額3年連続日本一の山形市にある山形大学などの研究チームは、およそ6700人を対象に、ラーメンを食べる頻度と死亡リスクの関連を調査しました。 その結果、週に3回以上ラーメンを食べる人は喫煙や高血圧などとの関連が認められました。全体としては、統計的な優位性は得られなかったとしながらも、死亡リスクが1.52倍高まる傾向があることが分かりました。 特に、70歳未満の人やアルコールを飲む人、麺のスープを半分以上飲む人のリスクが高いということです。 研究チームは、食塩の過剰摂取を通して健康に悪影響を及ぼす恐れがあるため、ラーメンを食べる頻度や食べ方に注意することが健康維持のために重要だと指摘しています。 (「グッド!モーニング」2025年8月17日放送分より)
概要 2つの画像のハッシュ値をそれぞれ求め、ハッシュ値間の類似度を求めます。 完全に一致しているかどうか、ではなく類似度が分かるので、しきい値を適切に設定するとあいまいな画像一致判定ができます。 本稿はC#を前提として記述していますが、使用しているアルゴリズムは他の言語でも実装があるようなので、一定の参考になると思います。 前提 前述のとおり本稿はC#を前提として記述しています。 このアルゴリズムを使うには、CoenM.ImageSharp.ImageHashをNuGetでインストールし、以下のnamespaceを追加してください。 ライブラリ CoenM.ImageSharp.ImageHash GitHub NuGet ハッシュ値を求めるアルゴリズム CoenM.ImageSharp.ImageHashでは、pHash(Perceptual Hash)、aHash(Average Ha
The Sparsity Problem: The Vast Emptiness Netflix has millions of users and thousands of titles. Most cells in the User-Item Matrix are empty – this is the sparsity problem. It's hard to recommend when data is missing. Matrix Factorization solves this by finding hidden patterns. 5. The Hidden Factors Revolution: Unveiling Latent Desires To beat sparsity, recommendation systems uncover hidden factor
AITuberの開発者さんを調べていると、多くの方がオリジナルのモデルを持っていて、羨ましいなぁと私は思っていました。 はじめはVRoid Studioで制作することを考えましたが、やはりBlenderの高い自由度が魅力的であり、わたしはBlenderを使ったVRMモデルの制作に挑戦することにしました! そして、イラスト・モデリング経験ゼロの状態からBlenderを触り始めて2ヶ月、ついに初めてのVRMモデルが完成しました! この記事では、主にキャラクターモデリング後の制作過程についてまとめています。私と同じで初めてBlenderを触る方、キャラクターモデル制作に挑戦する方の参考になれば幸いです。 ※モデリングについての詳しい内容はこちらの記事をご覧ください。 はじめにこんにちは、TK256です! 挑戦中のAITuber開発 #100日チャレンジ は本日Day90を迎え、完全初心者から始め
Ix6XYEVb96nkIidkd8DPwVtkZJJSXHuV Ix6XYEVb96nkIidkd8DPwVtkZJJSXHuV a3e41141f8dba28f9c3d1c737244e33e
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