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お母さんのこと、好きですか? 私はそんなに好きじゃありません。 私を産み落とし、ひとつの命としてこの世に放ってくれた事実には感謝しています。 そのことを思えば、私はそれなりにいい人生を歩んで来られたと言えるでしょう。 ただ、母に感謝できることと、母のことを愛せるかどうかはまったく別のお話だと私は思っています。 母は、私を産んでから27年間失踪していました。 この記事は、私が母親をTikTokで見つけるまでの記録です。 「好きじゃない」し「嫌いじゃない」母に思っていたこと母のことを「そんなに好きじゃありません」と言える人間の胸中。 そこには憎しみや怒りとかいった激情が渦巻いていそうなものですが、そのような感情は私の中に殆ど存在していません。 私を捨てたという事実から「好きじゃない」のです。 でも、感謝をしているから「嫌いじゃない」のです。 パッとしません。 だって母を好きになろうにも、嫌いに
AWS東京リージョンで約1時間続いた障害、原因は主電源と二次電源が遮断されたことが原因。AWSが明らかに 一昨日(2025年4月15日)、Amazon Web Services(AWS)の東京リージョン(AP-NORTHEAST-1リージョン)のアベイラビリティゾーン(apne1-az4)において日本時間午後4時40分頃から約1時間続いた障害は、主電源と二次電源が遮断されたことが原因だとAWSが明らかにしました。 4つのアベイラビリティゾーンの1つで障害発生 AWS東京リージョンは、「アベイラビリティゾーン」と呼ばれる独立した4つのデータセンターを備えています。 各アベイラビリティゾーンはそれぞれが独自の電源とインターネットへの接続を備えつつ、高速なネットワークで相互に接続されています。これにより、万が一あるアベイラビリティゾーンが自然災害や障害などで使用不能になったとしても、その影響を他
はじめに こんにちは、ばーやんです!突然ですがネットワークの遅延ってなにからきているかわかりますか? pingで遅延などを測定していることはあってもそれが何から来ているかふわっとしている方も多いのではないでしょうか? 今回は遅延の解像度をあげるべく記事を執筆しました! おすすめの読者 ネットワークエンジニア、インフラエンジニア 遅延が重要な技術開発をしている方(ライブ配信、ゲーム、HPC等) 通信遅延の解像度を上げたい方 参考文献 通信遅延の分類の方法はいくつかあります。今回はCiscoのホワイトペーパー「パケット音声ネットワークでの遅延について」を参考にまとめていきます。気になったら読んでみてください。 遅延の全体像 全体像から見ていきましょう。 通信遅延の全体像です(元の記事が音声のみで特殊だったので少し抽象化しています。) 遅延が発生する順番は以下のような形 コード遅延:データをパケ
オンライン対戦ゲームって、ネガティブな感情の方を多く世の中に生み出してるんじゃないかな。 配信者とか、ゲームが上手い人は確かに多いけど、そうじゃない人はうまくできない自分を何度も目の当たりにすることになるし、頑張って上達しても、すぐにまた自分より強い相手が現れて、結局「自分って下手だな」って気持ちに戻される。 それでも「もうちょっと頑張ってみよう」って思えても、またすぐにつまずく。 もちろん、そういう切磋琢磨の過程そのものを楽しめる人もいて、そういう人はゲームからすごく大きなポジティブを得てると思う。 でも、そうなれなかった多くの人たちは、膨大な時間を使った結果、すごくたくさんのネガティブな感情を抱えて終わってるんじゃないかって思う。 虚しいよね、なんか。 虚しい。
「もしも、親が亡くなったら、どうしたらいいの?」 人生で、必ず直面しなければならない、親の死。 いつかその日が来ることを覚悟して。もしくは今まさに、親が亡くなった直後で、この記事を読まれているのではないでしょうか。 初めに、お伝えします。 親が亡くなった後にやることは、文字通り“山程”あります。 あなたがやることを、下記のリストに全部まとめました。 悲しみに暮れる暇もないまま、このように数々の手続きに忙殺される日々が待ち受けています。 とはいえ、しっかりと考えずに手続きを行ってしまうと、 「葬儀会社にぼったくられたり、相続問題で大損した…」 「葬儀で使う遺影の写真は、希望のものを使ってあげたかった…」 「お世話になったみんなに見送られたかったのを知らずに、家族葬にしてしまった…」 などと、後悔してしまうことは、案外少なくありません。 そこでこの記事では、親が亡くなったあとに知りたいことを全
なおマジレスすると「通勤時間から検索」については、指定駅から近い順に最大50駅までしか検索結果に表示されないゴミカス機能だから、特に駅の数が多い東京だと全然役に立たないよ。 https://t.co/VLXtNfNl0n pic.twitter.com/uzf7YD6Bsf — 中央区上落合 (@Kamiochiai_Chuo) February 26, 2025 マンション購入において新築と中古は気にするポイントやスピード感が全く異なります。一人一人丁寧に手取り足取り教えてくれて皆平等に抽選が行われる新築に比べて、中古は早いもの勝ちですし仲介業者の考え方や動き方を理解しておかないと普通に損します。人生が変わります。 一連の私のXの発信に対する引用リポストの内容が大変有益で一次取得の方に伝えるべきと思いましたので、一部ポストを参照させていただきつつ中古マンション購入にあたってのポイントをま
中小企業のための 「生成AI」活用入門ガイド ※本ガイドは、中小企業・小規模事業者を対象に、ChatGPTをはじめとする生成AIの活用に関する基本的な事項をまとめ たものです。生成AIサービスの利用にあたっては、最新の法令・各サービスの利用規約・ポリシー等をよくご確認くだ さい。東京商工会議所は、利用者が本ガイドの情報を用いて行う一切の行為について、いかなる責任も負いません。 【目次】 Part1 「生成AIとは?」基本概念と機能(②~⑫ページ) Part2 「どうやって使うの?」経営課題・業務課題別 活用ガイド(⑬~㊲ページ) (「中小企業の活用事例」(㉟~㊲ページ)) Part3 「実際に使ってみよう!」ChatGPT使用方法(㊳~㊸ページ) Part4 生成AIの活用にあたって注意すべきこと(㊹~㊻ページ) 2023年7月28日 第1版 作成 2025年1月7日 第6版 作成 近年、
「スト6やってるなぁ」と夫を見れば普段はランクマに潜らずトレモへ籠もって面白い挙動を探してはキャッキャと笑っているだけの夫なのに、対戦するとありえんくらい強くて腹が立ちます 夫の持ちキャラはトレモは別としてリュウ専門で、今のリュウはキャラ性能的に多少は持ち直したとは言えキャラ性能は平均を脱しれないと言われているはずなのに、こちらは環境を席巻するキャラを使っても全く勝てません 夫は「俺ずっとリュウ使ってるからなぁ」と言いますが、リュウはストリートファイターのナンバリング毎に基本設計は同じですが操作感や性能は違うので別キャラ使っているようなものです 結局、夫は波動昇竜キャラなら大抵ありえんくらい強いわけで、私はMASTERなのにランクマ潜ってないからこそ低ランクの夫へ負けるのが本当に悔しいです 夫はアケコン派で、私はパッド派のHORIファイティングコマンダーの最新型を使っています。夫所有の複数
TVerでデータエンジニアをしている山根と申します。 TVerでは「テレビを開放して、もっとワクワクする未来を TVerと新しい世界を、一緒に。」をミッションとして掲げ、民放各局のテレビコンテンツをいつでもどこでも、身近に届けるサービスを提供しています。 その再生回数は年々増加傾向にあり、2024年8月には月間ユーザー数が4100万人を、月間再生数は4.9億回を突破し、同年11月にはTVerアプリの累計ダウンロード数も8000万回を突破しました。 本記事では、TVerのデータを活用したサービス改善を支える基盤の工夫を、アーキテクチャを通して紹介していきます。 TVerにおけるデータ活用とデータ基盤の全体像TVerは、スマートフォンやタブレット(iOS/Android)、テレビアプリ、パソコンのWebブラウザから民放各局が制作したテレビコンテンツを視聴できるサービスです。会員サービス(TVe
個人開発者のDaniel Benmergui氏は1月15日、マインスイーパー型ローグライクパズルゲーム『Dragonsweeper』をPC(itch.io)向けに無料配信した。シンプルなルールながら深い戦略性を備えており、没頭するプレイヤーが続出するなど人気が広がっている。 本作ではドラゴンスレイヤーのJorgeとして、縦10×横13マスのタイル状ダンジョンの中央に鎮座するドラゴンの討伐を目指す。プレイごとにランダム生成されるタイルをクリックして、奥に潜むさまざまなモンスターを退治し、ドロップしたゴールドを拾い集めることでJorgeの体力上限を段階的に強化しつつ探索を進めていく。 各モンスターには固有のレベルが設けられており、倒すためにはレベルの値と同数の体力を消費しなければならない。体力の数を超えるレベルのモンスターを直接クリックしたり、そうした相手が潜んでいるタイルを開けたりしてしまう
こんにちは。けいすけです。 この記事の最後にGPTs配布をしていますので、記事は良いから取りあえずGPTsがほしい!という方は最後までぐいーーーーんとスクロールプリーズ! 最近こんなポストをしました。 ChatGPTだけでキレイなドット絵が描けるようになりました。 ドット絵って簡単そうですが、AIで作ろうとすると結構難しいんですよね。 たとえば、これを見てください。 DALL-E3でドット絵を描いて!とお願いして出てきたものです。 まあ、ドット絵っぽいといえばっぽいのですが、拡大してみると違いが分かります。 こんな感じで、ピクセルの端がにじんでいたり、ピクセルの境目が直線になっていなかったりします。 で、これをどうしたかというと、pythonで加工することでちゃんとしたドット絵になるわけです。 詳しい仕組みは省きますが、ニアレストネイバー法というもので、64×64に縮小すると、割りとキレイ
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