死ぬほど笑った漫画ランキング
個人的になので、有名なアレは入っていないと思う 実際の比較ではない、実際にその時笑ったかどうか １位 読み切りボボボーボ・ボーボボ ２位 あずまんが大王 ３位 すごいよマサルさん ４位 赤ずきんチャチャ ５位 エンジェル伝説 ６位 監獄学園 ７位 かぐや様は告らせたい ８位 WORKING！！ なんか忘れてる気がする ハトのお嫁さんとかめっちゃ笑った気がするけど全部読んでないんだよね 読み切りボボボーボ・ボーボボは初めて立ち読みで耐えられなかった、本編はさほど ーーー 1〜5位はマジで死ぬほど笑ったので暇ができたら読み返したい グルグルとはれぐぅは笑った気がするんだけど、笑ってなかったシーンも多かった気がして記憶が曖昧 幕張、浦安、稲中なー、絶対面白いんだろうけどなぜか読んでない代表格だな、たまたま読んでないのってあるよね 斉木楠雄や銀魂も良いんだけどアニメ派なんだよね ニニンがシノブ伝正
深層学習VS決定木：テーブルデータ分析の未来｜PKSHA Delta
深層学習の技術が著しく進歩した結果、コンピュータビジョンや自然言語処理、音声信号処理などの分野では深層学習モデルの性能が古典的な手法のを大きく上回っており、すでにスタンダードなアプローチになっています。 しかし、テーブルデータを扱うタスクにおいては、深層学習の有効性は明らかになっていません。本記事ではテーブルデータにおける従来手法と深層学習の比較論文のご紹介をしていきます。 背景近年、テーブルデータを扱う深層学習モデルも登場し、一部の論文では決定木ベースのモデルと同等かそれ以上の性能を示しています。しかし、私が実務で試す中では決定木ベースのモデルの方が性能が高く、学習と推論が速く運用コストでも優れているため、深層学習モデル採用には至っていません。 より一般的なテーブルデータのタスクにおける、決定木ベースモデルと深層学習モデルとの性能比較の文献を調べたところ、NeurIPS 2022で発表さ
訃報｜集英社『週刊少年ジャンプ』公式サイト
ジャンプ誌上でたくさんの作品を発表された鳥山明先生が逝去されました。 突然の訃報に、集英社・編集部一同大きな悲しみに包まれております。 『Dr．スランプ』『DRAGON BALL』『SAND LAND』...先生が描かれた漫画は、国境を越え世界中で読まれ、愛されてきました。 また、先生が生み出された魅力あふれるキャラクターたちと、その圧倒的なデザインセンスは、数多くの漫画家・クリエイターに大きな影響を与えてきました。 先生の偉大なご功績を讃え、感謝の意を表するとともに、謹んでご冥福をお祈り申し上げます。 週刊少年ジャンプ編集部 Ｖジャンプ編集部 ジャンプＳＱ．編集部 最強ジャンプ編集部 少年ジャンプ＋編集部 株式会社バード・スタジオ／株式会社カプセルコーポレーション・トーキョーと、先生と親交の深かった方々からコメントを頂戴しました。 ◆ ファン、関係者の皆さまへ 突然のご報告になりますが、
おとめ座｢スピカ｣、｢真珠星｣の話。和名の真実と背景
創られた星の名前・・・スピカは「真珠星」 今日梅雨入りの発表がありましたねぇ・・・星空が遠くなります。そんなときは星にまつわるお話でもと思いちょっと書いてみました。 2018年6月5日、午後10時、木星が南の空に明るく輝いています。今は木星のほうが明るく目立っていますが、その近くに｢アークトゥルス｣｢スピカ｣ふたつの星が輝いています。このふたつの星は｢恒星（こうせい）｣つまり私たちの昼間の｢太陽｣と同じ、自ら光を出している天体で｢星座｣をつくる星です。もうひとつしし座の｢デネボラ｣とつないでできるのが春の大三角です。デネボラが｢１等星｣ではなく２等星なのでちょっと地味に感じるかもしれません。 このうち｢スピカ｣は｢お誕生日の星座｣、黄道十二星座のひとつ｢おとめ座｣の星で｢おとめ座アルファ｣とも呼ばれます。おとめ座生まれの方！このスピカがあるあたりが｢おとめ座｣です！｢スピカ(Spica)｣
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