Daimler Pedestrian Detection Benchmark Daimler Pedestrian Detection Benchmark [Home Gavrila] [Resume] [Research] [People] [Publications] [Datasets] [Media Coverage] [Open Positions] [Search] Copyright © 2001-2013 Gavrila. All rights reserved. Disclaimer.

Haar状特徴に基づくブースト分類器のカスケードを利用する高速物体検知 Rapid Object Detection With A Cascade of Boosted Classifiers Based on Haar-like Features はじめに このドキュメントでは高速物体検知のためのブースト分類器のカスケード の訓練と使いかたについて説明します． 過完備Haar状特徴の集合は，シンプルな個体分類器のための基底を提供します． 対象物検知の例としては，顔，目および鼻の検知やロゴ検知などがあります． ロゴ検知には，対象物のサンプル画像を注意深く多数収集する必要がないため， このドキュメントでロゴ検知を物体検知の例として取り上げ，説明します． ここでは，サンプル画像を注意深く多数収集する代わりに，1つの原画像から 対象物の多数のサンプル画像を生成するユーティ

インストール † 展開するときにディレクトリーを作ってくれないので注意しましょう． mkdir svm_light mv svm_light.tar.gz gunzip -c svm_light.tar.gz | tar xvf - make all gunzipの-cオプションは圧縮ファイルをそのままにして伸張した結果を標準出力に書き出すもので，tarの引数-は標準入力から入力されたファイルを展開するものです． これだとコンパイルだけで，パスを通さないと使えません． パスが通っているところにコンパイルされたファイルを移動させると，いつでもターミナルから実行できるようになります． sudo mv svm_learn svm_classify /usr/local/bin make clean 最後のmake cleanは不要になったファイルを消すためのオマケです． コンパイルでできたファイ

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svm_learn svm_learn [options] example_file model_file で学習する。 example_fileは後で説明する書式に従って記述したテキストファイルで、model_fileは学習結果を収めるファイルでsvm_learnが作るものなので適当な名前を指定するだけで良い。 つまりmodel_fileを保存しておけば学習状態を独立して管理できる。 オプションに関しては基本的に-cオプションしか弄らないで良さそう。-cに渡す数値が大きくなるほどマージンを広くとるが学習に時間を要する。 ちなみに-zオプションは動作モードの選択で、分類、回帰、ランキングが選べる。 example_fileの書式 <target> <feature>:<value> <feature>:<value> ... <feature>:<value> # <info> <targ

SVM-Lightの機能 SVM-Lightは、サポートベクターマシンを利用するためのツールであり、C言語で記述されています。SVM-Lightの主な特徴を以下に挙げます。 高速で最適化をするためのアルゴリズム 分離、回帰の両問題を解くことができる αの誤差率、精度を計算 何千ものサポートベクターを扱うことができる 数万の学習データにも対応 よく知られるカーネル関数に加え、あなた自身が定義した関数の利用が可能 要素の多くが0であるデータに最適 SVM-Lightをもとにしたサポートベクター回帰(SVR)はAI-UnitのmySVMで利用できます。 SVM-Lightについて SVM-LightはVapnik氏が考案したパターン認識装置サポートベクターマシンを実装したものです。最適化アルゴリズムはJoachims氏による提案を採用しています。このアルゴリズムは必要メモリ量を計測し、また、効率

Author: Navneet Dalal OLT toolkit for Windows: Wilson Suryajaya Leoputra, Curtin University, Australia, has modified OLT toolkit for windows. You can download the source code from his website. Download the binaries or the library version of the software for Linux from here. Release date: 13 Aug, 2007. NOTE the code accepts only linear SVM models. These are OLD binaries. Users are requested to use

Shogun - A Large Scale Machine Learning Toolbox This is the official homepage of the SHOGUN machine learning toolbox. The machine learning toolbox's focus is on large scale kernel methods and especially on Support Vector Machines (SVM) [1]. It provides a generic SVM object interfacing to several different SVM implementations, among them the state of the art OCAS [21], Liblinear [20], LibSVM [2], S

最近Shogun – A Large Scale Machine Learning Toolbox という機械学習のツールボックスを使い始めたので，shogunについて紹介します． まず紹介ページの英語を適当に日本語に訳してみます． SHOGUNは大規模なカーネル法と特にサポートベクタマシン(Support Vector Machine: SVM)[1]に重点を置いている機械学習ツールボックスである．いろいろなSVM実装（OCAS [21], Liblinear [20], LibSVM [2], SVMLight, [3] SVMLin [4] and GPDT [5]）に対するインターフェースになる汎用的なSVMオブジェクトを提供する．SVMは様々なカーネルと組み合わせることができる．このツールボクスは線形カーネル，多項式カーネル，ガウシアンカーネル，シグモイドカーネルだけでなく，Lo

Description Pictures of objects belonging to 101 categories. About 40 to 800 images per category. Most categories have about 50 images. Collected in September 2003 by Fei-Fei Li, Marco Andreetto, and Marc 'Aurelio Ranzato.  The size of each image is roughly 300 x 200 pixels. We have carefully clicked outlines of each object in these pictures, these are included under the 'Annotations.tar'. There i

Databases or Datasets for Computer Vision Applications and Testing Generally, to avoid confusion, in this bibliography, the word database is used for database systems or research and would apply to image database query techniques rather than a database containing images for use in specific applications. I have chosen to use dataset to describe collections of images used by researchers in some doma

Update!. Demo is now with CMake, the cross-platform, open-source build system. Download Now! In this tutorial we go to create a basic number OCR. It consist to classify a handwrite number into his class. To do it, we go to use all we learn in before tutorials, we go to use a simple basic painter and the basic pattern recognition and classification with openCV tutorial. In a typical pattern recogni

The histogram of oriented gradients (HOG) is a feature descriptor used in computer vision and image processing for the purpose of object detection. The technique counts occurrences of gradient orientation in localized portions of an image. This method is similar to that of edge orientation histograms, scale-invariant feature transform descriptors, and shape contexts, but differs in that it is comp

製品カテゴリーやメーカー名から、目的の機種を探す。 ※製品カテゴリーまたはメーカー名のみの検索も可能です。

HOME SPOT CUBE メーカーサイト 【割引についてのご注意】ご利用月の末日に「ISフラット」もしくは「プランF（IS）シンプル/プランF（IS）」をご利用の場合に月額利用料から420円を割引します。なお、利用月の途中にau携帯電話の解約等で自動解約となった場合、「ISフラット」もしくは「プランF（IS）シンプル/プランF（IS）」を廃止した場合は、前月をもって割引は終了します。 ※Microsoft、Windows®7、WindowsXP、Windows®VistaおよびInternet Explolerは、米国 Microsoft Corporationの米国およびその他の国における登録商標または商標です。 ※AndroidおよびChromeは、Google Inc.の商標または登録商標です。 ※Safariは、米国Apple Computer.Incの米国およびその他の国にお

ヘルプとフィードバック お探しの情報が見つかりませんか？ チーシート(PDF) を読んでみてください． ユーザグループ/メーリングリスト （英語）で質問してみてください． このドキュメントに誤りなどを見つけたらbug report まで報告してください．また，日本語訳に関する誤りや指摘はOpenCV.jpまでお願いします．

SVMlight Support Vector Machine Author: Thorsten Joachims <thorsten@joachims.org> Cornell University Department of Computer Science Developed at: University of Dortmund, Informatik, AI-Unit Collaborative Research Center on 'Complexity Reduction in Multivariate Data' (SFB475) Version: 6.02 Date: 14.08.2008 Overview SVMlight is an implementation of Support Vector Machines (SVMs) in C. The main featu

This dataset was collected as part of research work on detection of upright people in images and video. The research is described in detail in CVPR 2005 paper Histograms of Oriented Gradients for Human Detection and my PhD thesis. The dataset is divided in two formats: (a) original images with corresponding annotation files, and (b) positive images in normalized 64x128 pixel format (as used in the

Note to the reader: I started this web page in the 1990's when there were only a handful of companies with computer vision products. Since then, computer vision has had huge success in developing useful applications, and it is no longer feasible for my list to keep up with the constant growth in the number of companies working in the field. Most large tech companies also have computer vision group

David Lowe is Professor Emeritus with the Computer Science Department of the University of British Columbia. From 2015-2018, David Lowe was a Senior Research Scientist with Google in the Machine Intelligence Group. From 2009-2015 he was co-founder and chairman of Cloudburst Research, a computer vision startup in Vancouver that was acquired by Google in May 2015. From 1987-2015, he was a professor

VisualStudioで新規にC++/CLIのプログラムを作成する場合は以下の手順で行います。 VisualStudioを起動すると下図のようなウィンドウが開きます。 次に作成の文字の右側にあるプロジェクトの文字をクリックします。 すると下図ウィンドウが開きます。 ここで、 プロジェクトの種類：CLR テンプレート：Windowsフォームアプリケーション を選択し、プロジェクト名に適当な名前を入力し、OKボタンをクリックします。 （ソリューションのディレクトリを作成のチェックは入れておきます。） すると下図のようなウィンドウが表示されます。 この状態で、ツールバーにある再生ボタン（デバッグ開始）をクリックすると、ビルドの確認ダイアログボックスが表示されるので、はいボタンをクリックします。 するとプログラムがビルドされ、これだけで空のウィンドウが表示されるだけのプログラムが実行されます。

※本Webサイト内にある、すすたわり (N.Aibe)の作成したドキュメント、 画像などは全てN.Aibeが著作権を有しています。

2011年5月18日に，自動車技術会春季大会に参加してきました． そこで，豊田中央研究所の方が発表されていた，FIND特徴量について報告します． 詳細は以下より． [研究目的] - 歩行者を検出する さらに，歩行者の移動方向を推定→横断中の歩行者は危険であると判断 歩道を歩いている歩行者は安全なので無視する [FIND特徴量] : HOG特徴量の改良 - HOGのおさらい HOGはセル内のエッジ勾配特徴量を記述している 一定領域の形状を記述できる しかし，類似した物体に対しては誤検出してしまう →頑健な検出精度を持つ特徴量が必要 - HOGからの改良点 特徴量の取得まで行ってから調和平均により記述する セルの二つの特徴同士を調和平均により新しく記述する 要素間の相関関係を特徴量化可能 対象の輪郭形状をより精緻に表現 - 実験の結果，FIND特徴はHOGやCoHOGよりも高い精度を誇る -

CBCL SOFTWARE: Model of Object Recognition: Over the years, CBCL has developed and implemented several different software versions of the model of object recognition. The most up-to-date description of the model is "A Theory of Object Recognition: Computations and Circuits in the Feedforward Path of the Ventral Stream in Primate Visual Cortex" [Serre, Kouh, Cadieu, Knoblich, Kreiman, and Poggio (

This database contains images of side views of cars for use in evaluating object detection algorithms. The images were collected at UIUC by Shivani Agarwal, Aatif Awan and Dan Roth, and were used in the experiments reported in [1], [2]. The download package contains the following: 1050 training images (550 car and 500 non-car images) 170 single-scale test images, containing 200 cars at roughly the

Car Data CBCL CAR DATABASE #1 Readme File Available 128 x 128  PPM format images 516 files 17.8 Megabytes compressed : 24.8 Megabytes uncompressed tar / gz format compression README DOWNLOAD Copyright 2000 Center for Biological and Computational Learning at MIT and MIT All rights reserved. Permission to copy and modify this data, software, and its documentation only for internal research use in

一般物体認識とは，制約のない実世界シーンの画像に対して計算機がその中に含まれる物体を一般的な名称で認識することであり，コンピュータビジョンの究極の課題の一つであります．世の中には物体のカテゴリー数が数万種類あるといわれ，これらを認識することは非常に難しい問題です．しかしながら昨今では，回転やスケールに対する特徴量の不変性，機械学習の進歩，Bag-of-keypoints等のアプローチの進展，計算機の高速化等により，一般物体認識の問題にチャレンジする研究が増えています．本オーガナイズドセッションでは，顔.人検出における有効な特徴選択，画像分類問題，物体認識の高速化の各側面から，それぞれの分野の第一線で活躍中の講師をお招きし，最新の一般物体認識の研究動向を紹介し，現在の課題を明確にするとともに今後の展開などについて会場の皆様とともに議論を深めたいと思います．

引き続きOpenCVでの物体検出について述べよう． ポジティブサンプルを作成したら，次はいよいよトレーニング．haartraining.exe -data classifier/test -vec vec/positive.vec -bg bg/negative.txt -npos 100 -nneg 100 -mem 2000 -minhitrate 0.90 -maxfalsealarm 0.01 -nstages 3 -w 24 -h 24 "-data"引数には作成するカスケード識別器名を記述する．ここではclassifierディレクトリの下のtestディレクトリとして作成される．testディレクトリの下に，トレーニング後の各ステージのパラメータがテキストとして保存される． "-vec"引数にはcreatesamples.exeで作成したポジティブサンプルデータを指定する． "-b

One document to learn numerics, science, and data with Python¶ Tutorials on the scientific Python ecosystem: a quick introduction to central tools and techniques. The different chapters each correspond to a 1 to 2 hours course with increasing level of expertise, from beginner to expert.

Discover the best Tweets, photos and perspectives from NASCAR drivers and their families, crews, commentators, celebrities and fans at http://twitter.com/#nascar

Thanks for all the congratulations and tweets. What an awesome day. Cant thank you the fans enough. ‪#winning‬ ‪#NASCAR‬

公園や街路樹、庭など、都会を見渡すと意外に緑が多い。特に都会や高級住宅街と呼ばれるところほど意識して緑を作っている。おそらく多くの人もそう感じているだろうし、自分自身の体感でもそう思う。しかし、それが客観的な事実であることを調べるには、裏付けるデータが必要だ。以前は行政や一部の関係者しか、地域のデータを入手することはできなかっただろう。しかし現代では誰でもアクセス可能な、世界中各地域の様子の詳細なデータセットがある。GoogleEarthだ。 サイエンティフィック・アメリカンやシカゴ・トリビューンでライターとして活躍しているTim de Chant 氏のブログ「都会の緑は収入格差を示す」によると、米国の210都市、10万人の調査の結果、平均収入とその地域の緑化率に相関関係があることがわかったそうだ。平均収入が高い地域と低い地域の「緑化率」の比較は、例えば上に示した、オークランドの２地域、ウ

【1:2001】 私が2年後 1 名前：みき 投稿日：16/05/12 02:01 ID:主関東地区に就職したらどうなるかな？(o^^o) 1992 名前：名無しさん 19/08/20 20:28 ID:fI い 1993 名前：名無しさん 19/08/20 20:29 ID:D. う 1994 名前：名無しさん 19/08/20 20:29 ID:D. え 1995 名前：名無しさん 19/08/20 20:30 ID:D. お 1996 名前：名無しさん 19/08/20 20:30 ID:D. さ 1997 名前：名無しさん 19/08/20 20:30 ID:D. よ 1998 名前：名無しさん 19/08/20 20:30 ID:D. お 1999 名前：名無しさん 19/08/20 20:30 ID:D. な 2000 名前：名無しさん 19/08/20 20:30 ID:D.

脳化指数（のうかしすう、英語: encephalization quotient、略称：EQ）とは、脳の重さと体重から、 式 [EQ] = [定数] × [脳の重量] ÷ [体重]2/3 で算出される値である。体重が大きいほど脳も重くなる傾向があるため、それが補正される。動物の知性の指標として、ハリー・ジェリソンが1973年に考案した[1]。 算出[編集] 脳の重量はアロメトリーに従い、全体重の冪に比例する傾向がある。脳化指数の提唱当時は、体重の2/3乗に比例すると考えられていた。そのため脳化指数は、脳の重量を体重の2/3乗で割り、適当な係数を掛けた値で表される。ただしより詳しい計測・解析の結果、この冪指数は3/4乗と判明した[2]ため、2/3乗を使った脳化指数には、体重が大きい動物ほど過大に見積もるバイアスが少し（体重10倍で+21%、1000倍で+78%）ある。 脳化指数は単独の数値に

大阪市中央区東心斎橋で男女２人が刺され死亡した事件で、大阪府警に殺人未遂容疑で現行犯逮捕された自称、住所不定の無職、礒飛（いそひ）京三容疑者（３６）が、大阪府警の調べに対し、「こういう事件を起こそうと思って、昨日の夜からうろうろしていた」と供述していることが、捜査関係者への取材で分かった。

刑務所出たばかり　礒飛容疑者「自殺しようにも死にきれず殺せば死刑と」 １０日午後１時ごろ、大阪市中央区東心斎橋１丁目の路上で、通行人の女性から「人が刺された」と１１０番があった。警察官が現場に駆け付けたところ、成人の男女２人が腹などを刺され血を流して倒れており、いずれも病院に運ばれたが、間もなく死亡した。 　大阪府警は、殺人未遂の疑いで、現場にいた住所不定、無職礒飛京三容疑者（３６）を現行犯逮捕。２人を刺したことを認め、「自殺しようと思い、現場近くで包丁を買ったが、死にきれず、人を殺せば死刑になると思った。誰でもよかった」と供述している。 　２人と面識がないとみられ、府警は容疑を殺人に切り替え、南署に捜査本部を設置。通行人を無差別に狙った通り魔事件として調べる。 　捜査本部によると、死亡した男性は東京都東久留米市の音楽プロデューサー南野信吾さん（４２）で、ライブツアーの同行で大阪に来てい

１０日昼すぎ、大阪・ミナミの路上で起きた殺人事件。人通りが多い日曜日の繁華街に悲鳴が響き渡りました。 「血がだーっと流れていたので慌てて警察に連絡した」（目撃した人） 「騒然としていた、とりあえずみんな遠目から見るという感じだった」（目撃した人） 　午後１時ごろ、大阪市中央区東心斎橋１丁目で男が通行人２人を刺し、東京都東久留米市の南野信吾さん（４２）と、６０代くらいの女性が死亡しました。 　殺人未遂の疑いで逮捕されたのは住所不定、無職の自称、礒飛京三容疑者（３６）です。 　現場は心斎橋筋商店街のすぐ近くで、事件当時は買い物客などで賑わっていました。 「『あかんわ、あれ通り魔や』と誰かが言っていた。僕と（容疑者の）目があってこっちに向かってきた」（目撃した人） 「私たちも刺されてたかもしれないし怖い」（目撃した人） 　大阪府警は通り魔殺人事件として捜査本部を設置、経緯などを詳しく調べています

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QUOjs - Micro JavaScript Library スマホのタッチイベントを一気に実装できる13KBの軽量ライブラリ「QUOjs」 タップ、ダブルタップ、ホールド、スワイプ、スワイプ上下左右、ドラッグといったイベントを実装するのに使えそう モバイルということで3G回線にも配慮した13KBは嬉しい。 今後はローテートやピンチイン・アウトにも対応予定だそう 実装はjQueryライクで超簡単。 関連エントリ たった2KBで動作するスマホ用マルチタッチジェスチャーライブラリ「Hammer.js」 スマートフォンでの指ジェスチャの説明に使えるアイコンセット「Cue」

菅前首相は１０日、東京電力福島第一原子力発電所事故を検証する国会の「事故調査委員会」が首相官邸の過剰介入を批判する論点整理をまとめたことについて、自らのブログで「他の政府機関が十分に動かない以上、官邸として、原子力災害対策本部長として、直接対応せざるを得なかった」と反論した。 また、東電の第一原発からの撤退について「全員撤退を決定した形跡は認められない」としたことについて、「経済産業相と官房長官が撤退の意思表示と受け止めた事実は大きい。官邸の誤解と一蹴するのは一方的な解釈だ」と批判した。さらに、事故調の調査結果を全て公開するよう求めた。

01 « 1234567891011121314151617181920212223242526272829 » 03 前もどこかでまとめたような… 2011/12/26追記：dojo.DeferredとjQueryのDeferredを追加。 dojo.Deferred dojo.DeferredListで複数のDeferredをまとめることもできる。 "promise" による JavaScript での非同期プログラミング var deferred = dojo.xhrGet({ url: "search.json", handleAs: "json" }); deferred.then(function (data) { /* 結果を処理 */ }, function (error) { /* エラーを処理 */ }); jQueryのDeferred "promise" による J

「私は○○という一部上場企業に勤めていてね、２年目から××開発プロジェクトのメンバーに抜てきされて日本中を飛び回ったもんだよ。飛行機のマイルが…（以下略）」。いかにも、定年退職を迎えた元モーレツ社員が口にしそうな内容だが、違う。実は最近、会社をわずか２～３年で辞めた若者がこのような〝自慢〟をしているらしいのだ。 昨秋、インターネット上で話題となったブログの「博報堂を辞めました」という文章を書いたのは入社２年目の若手社員だった。彼は数千字に及ぶ長文の中で辞めた理由についてこう説明している。 「なぜ辞めたのか。みんなに聞かれます。それはそうでしょう、エリート街道を自ら飛び降りたのですから。理由を一言で言うのは正直難しいですが、言うとすれば『生きる』ということを僕なりに見つめたいと思ったからです」（ブログから引用） うーむ、オジサンにはよくわからん理由だ。エリート街道なんて言葉を使うあたりには上

オウム真理教の会話分析: NHK（「未解決事件」2012年5月26日放映）への取材協力 NHKの社会番組部の葛城豪ディレクターから3月の半ばに，NHKが入手した，オウム真理教団の「内部テープ」の分析を依頼された．とにかく総数700本を越えるという膨大なテープの量だったが，とりあえず，葛城さんと相談していくつか焦点を絞った．それでも，分析を施したのは数時間分だった．同時に，分析チームを編成し，小宮友根，早野薫，黒嶋智美，岩田夏穂という，いつもなにかとお世話になっている面々にメンバーに加わっていただいた． 「会話分析」の手法にのっとり，研究チームでまずは，いつものように詳細なテープ起しの作業から始めた．4月8日付けで，A4版16枚の「暫定報告書」を書き上げるまで，おそらく5～6回にわたり，それぞれ5～8時間ほどのデータ・セッションと議論を行なった．暫定報告書を提出したあとも，何回か補足的な会合

MVVMパターン的な実装は、他のプラットフォームでは選択肢の一つにすぎませんが、WPF/Silverlight(Windows Phone 7 含む)においては唯一の選択肢です。コードビハインドを書かないことはMVVMパターンそのものの定義とは関係ありません。まずはスキルにあったレベルでMVVMパターンを意識した実装を初めてみませんか？ 以前の勉強会発表資料（わんくま勉強会での発表資料の半分以上をカットし、Androidテスト祭り分追加）を加工し、社内勉強会、そのほかの勉強会・ブログなどで自由に使える資料として公開します。私の個人名は抜いてあります。 無許可の改変・引用なども問題ありません。ただ、資料の直接の商用利用などはご遠慮ください。 ブログに張り付けたい場合、下のbマークから埋め込み用URLを取得できます。 「コードビハインドを書くのはMVVMパターンではない」などの誤解が、MVVM

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黒うにゅう： さて今回は、せっかく１０周年記念でもあることだし、オレらがこの世界に降り立ってからの歴史や出来事を、当時の資料や写真を見ながらユルーく振り返っていこうと思う。 基本的にはまゆらを知らない人向けなので、知ってる諸君は適当に懐かしんでもらいたい。 【ゴースト時代】 【ゴースト時代のまゆらと黒うにゅう】 まゆらと黒うにゅうは、元々「何か」というデスクトップアクセサリソフトの追加キャラクターでした。 「何か」は現在「伺か」という名前になってます。くわしくはググって下さい 【公開終了時の公式サイト】 ゴーストまゆらは、２００１年３月９日に公開され、ちょうど１年後の２００２年３月９日に公開を終了しました。 ３月９日という日付には、特に意味はありません

1 ：以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします：2012/06/08(金) 02:31:49.72 ID:+L8iQx220 オカ板なんて行くもんじゃねーわ… http://hayabusa.2ch.net/test/read.cgi/news4vip/1339090309/ 2 ：以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします：2012/06/08(金) 02:32:26.75 ID:9NOtev030 洒落怖行って来たの？ 3 ：以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします：2012/06/08(金) 02:32:27.97 ID:i16d1eM90 ここでも怖い話を・・・・・ 4 ：以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします：2012/06/08(金) 02:32:45.26 ID:JSNrUuX2i おい、後ろ 7 ：以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします：2

HTML5のフォームバリデーションはもう使ってますか？ HTML5では、javascriptを書かずただHTMLタグに以下のような属性を追加するだけで、フォームのバリデーション機能が付加されることになっています。対応ブラウザでは、確認した範囲でDOCTYPE宣言はHTML4のままでも機能します。 属性/タイプ バリデーション内容 required 必須入力のチェック placeholder=”表示文字列” 空の場合の表示文字列 type=”email” メールアドレスバの妥当性 type=”url” URLの妥当性 textarea maxlength textareaの最大文字数 これらを使うとどんなUIになるか、テストフォームを作成してみました。 Firefox, ChromeなどIE以外のブラウザで（IEしかないならインストールして）、このテストフォームの「確認」ボタンをクリックして

１７年目の氷解 このところ立て続けに、オウム真理教事件で長年指名手配された容疑者が捕まったり、捜索されたりという事態になっています。 実は、私はオウム事件に強いこだわりとトラウマを今に至るまで持ち続けてきました。それというのも、これまでまんざら自分がオウムと無縁ではなかったからです。 １９８４年といえば、私が出家した年ですが、オウム真理教の前身、「オウム神仙の会」が麻原によって設立されたのもこの年のはずです。 ですが、それ以前に、彼は宗教的な活動を始めていたはずで、私が後に思い出したは、千葉県の松戸で、ヨガグループのような活動をやっていたのが、当時の麻原ではないかということです。 私はまだ出家する前でしたが、千葉在住の友人に「変わったヤツが面白いことをやっている」と誘われて、見に行ったことがあるのです。あからさまに胡散臭かったので、早々に退散してきましたが、狭いビルのような、アパートのよう

・studygiftの件は私は事件に関して正確に流れを追ってきたわけでもなく、ほぼ井上記者の記事のみを参照して、自分の最近考えてきたことに照らし合わせただけなので、問題点として見落としているところは多いと思います。ひとつの見方として提示すればよかったのですが、「これが一番問題だ」とか、「◯◯すべき」などと書く立場になかったし書きすぎでした。 ・後半の押井監督の本の読み方について、強引に自分の考えに持ってこようとしすぎました。そもそも押井監督の論を誤読しひどい形で援用している可能性もあり、その点は自分がものを書くときにやりがちな悪癖であるという自覚もあります。 ・この2点が昨日書いた記事の問題点で、公開して早速後悔しているのですが、私はいま、ブログを書いてちやほやされたり頭がイイと思われたりしたいわけではないので、積極的に、間違っていても自分の意見を文章にしておきたいと思っています。同時に、