1ドル紙幣にあるものはなんでも陰謀に見える（動画）
1ドル紙幣って見れば見るほどヘン。100人いれば100通りの解釈がありますよね。 ｢ダ・ヴィンチ・コード｣の続編｢天使と悪魔｣にもちょこっと出てくるけど、中には｢ええっ...それはちょっとアレじゃないの...｣というものも。1ドル札の謎に迫る、勝手解釈総ざらえ！ フリーメーソン 1ドル札の裏の右にあるイーグルは国璽の表、左のピラミッドは国璽の裏のシンボルをそのまま刻印しています。国璽とは、アメリカ建国の時につくられた国家の紋章のこと。コインのように裏表があったんですね。 で、陰謀論者によく言われるのは、この13段の未完のピラミッドは｢フリーメイソンの階級｣を指す、という説。それ以外にもフリーメーソンを匂わせるものが1ドル札にはゴロゴロあるのです。 （例） ・右の星から六芒星を拾って（5:35）左に重ねるとちょうど｢Mason｣のアナグラムを指し示す。 ・メイソンにとって特別な意味を持つ｢1
Mac標準ソフトのiPhotoで作る写真集がヤバい もっと流行るべき
本当は映像にまつわる事を書いていくつもりのブログなのですが、あんまりにもiPhotoが作る写真集が良すぎて是非いろいろな人にも知っていただきたくて、映像は関係ないけど書かせていただきたい次第です。iPhotoというのはMacを買うと最初から付いている写真管理用のソフトなのですが、それを使って超簡単にスーパーハイクオリティの写真集を作る事ができるのです（もちろんお金がかかります）。もうこれはいくらテキストと写真を使って説明しても、良さは伝わりきらないと思いますが、できるだけ頑張りたいと思います。 12月18日追記 値段について : ここで紹介しているハードカバータイプだとLサイズで約3500円、XLサイズで約5000円で、21ページ(多分)まで。それ以上は１ページ150円 かかるようです。2サイズのようです。 12月28日追記 作り方の記事アップしました。 僕はiPhotoを使って、母親の誕
サービス終了のお知らせ - NAVER まとめ
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卒論に今から使える論文表現例文集（日本語版）
英語で論文を書かなくてはならない研究者（たまごを含む）のために、英語論文の表現例文集がたくさん出版されている。 というのも、論文には、その構成にも言い回しにも〈定形〉がある。 自分の頭で一からひねり出すよりも、おきまりのパターンを活用した方がはやく良い結果を得られる。 普段、論文を書いていない、というか今まで書いたことがない人は、論文の書き方についてストックがないのだから、例文集から「借文」した方が効率的である。 本当は論文を書くのに先立って、他人の書いた論文をある程度読めば、そうしたパターンは自然に頭に入ってくるものである。 しかし「あるべき論」だけでは地球は回っていかない。誰もが夏休みの宿題を７月中に終わらせる訳ではないのだ。 以下、「借文」できるよう、論文に使われる表現・例文を集めてみた。 あまりボリュームがあっても使いにくいだろうから、数は絞りに絞ってある。 より多くの表現が必要な
こう言い換えろ→論文に死んでも書いてはいけない言葉３０
Author:くるぶし（読書猿） twitter:@kurubushi_rm カテゴリ別記事一覧 新しい本が出ました。 読書猿『独学大全』ダイヤモンド社 2020/9/29書籍版刊行、電子書籍10/21配信。 ISBN-13 : 978-4478108536 2021/06/02 11刷決定 累計200,000部（紙＋電子） 2022/10/26 １４刷決定 累計260,000部（紙＋電子） 紀伊國屋じんぶん大賞2021 第３位 アンダー29.5人文書大賞2021 新刊部門 第１位 第２の著作です。 2017/11/20刊行、４刷まで来ました。 読書猿 (著) 『問題解決大全』 ISBN:978-4894517806 2017/12/18 電書出ました。 Kindle版・楽天Kobo版・iBooks版 韓国語版 『문제해결 대전』、繁体字版『線性VS環狀思考』も出ています。 こちらは１０刷
暮らしの情報サイトnanapiはサービスを終了いたしました | nanapi [ナナピ]
2020年8月31日(月)をもちまして、nanapiに関わるすべてのサービスは終了いたしました。 nanapiは、2009年のサービス開始より「みんなで作る暮らしのレシピ」という考えのもと、ユーザーの皆さまに生活に関する様々な「ハウツー」を投稿していただく投稿型ハウツーサービスとして運営してまいりました。 約11年間にわたって皆さまからご支援をいただきサービスを継続できたこと、nanapi編集部一同、心より御礼申し上げます。 掲載されていたコンテンツなどのnanapiについてのお問い合わせは、nanapi@supership.jp までお願いいたします。 長きに渡りnanapiを応援してくださり、本当にありがとうございました。
主成分分析が簡単にできるサイトを作った - ほくそ笑む
あけましておめでとうございます。 本年もよろしくお願いいたします。 主成分分析 さて、昨年の終わりごろから、私は仕事で主成分分析を行っています。 主成分分析というのは、多次元のデータを情報量をなるべく落とさずに低次元に要約する手法のことです。 主成分分析は統計言語 R で簡単にできます。 例として iris データで実行してみましょう。 data(iris) data <- iris[1:4] prcomp.obj <- prcomp(data, scale=TRUE) # 主成分分析 pc1 <- prcomp.obj$x[,1] # 第一主成分得点 pc2 <- prcomp.obj$x[,2] # 第二主成分得点 label <- as.factor(iris[,5]) # 分類ラベル percent <- summary(prcomp.obj)$importance[3,2] *
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