賃貸が主流になる米国、家賃もネット入札へ米国の100大都市で賃貸派が占める割合は2015年には50%を超えた。ミレニアル世代の4分の3近くは賃貸住宅を選好する。こうした中で注目を集めるテクノロジーとは？
【動画】 大物YouTuber、お祭りのクジを全て買い占め当たりが入っていないことを証明 : 痛いニュース(ﾉ∀`)
【動画】 大物YouTuber、お祭りのクジを全て買い占め当たりが入っていないことを証明 1 名前： 毒霧(千葉県)＠＼(^o^)／ [EU]：2017/04/03(月) 19:35:15.29 ID:OHAkQdhO0● 大人気YouTuberのヒカルさん、現金300万円を持って縁日に凸 ↓ ニンテンドースイッチやPSVRを景品にしてるくじ引きの屋台を見つける ↓ 店にある全てのくじを買収すると宣言し、延々とくじを開封し続けるがいくらやっても出ない ↓ 店のバイトの兄ちゃんの表情が硬くなってくる ↓ 店の裏から怖いおじさん登場「そういうことすんなや」とキレる ↓ ヒカル「え？でも当たりは絶対に入ってるんですよね？」 ↓ 店「いや、もう当たりは出ちゃってる可能性もあるからなあ（すっとぼけ）」 ↓ ヒカル「皆さーん、このお店当たり入ってないですよー」 ↓ 終わり https://youtu.
閉店が続くアメリカ小売業｢最期の日々｣
2018年3月、米トイザらスは700以上の全店舗の売却もしくは閉店を発表した。 Business Insider/Jessica Tyler 2018年、アメリカでは3800以上の店舗が閉店する。 ドラッグストア大手のウォルグリーン（Walgreens）、トイザらス（Toys R Us）、ギャップ（Gap）はそれぞれ数百店舗を閉鎖する。 “小売業の崩壊”が業界を襲い、クリアランスセールとショッピングモールの閉鎖が広がっている。 “小売業の崩壊”がアメリカに広がっている。2018年、アメリカでは3800以上の店舗が閉店する。 メイシーズ（Macy's）、シアーズ（Sears）、JCペニー（JCPenney）などの百貨店、トイザらス、衣料ブランドのBCBG、アバクロンビー＆フィッチ（Abercrombie & Fitch）、Bebeなどが数十店舗を閉鎖する。 各地のショッピングモールを訪れてみ
iOS/Androidアプリを突貫工事で開発するときにやって良かった!悪かった!こと まとめ - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? ここ5年間で上場企業さんのアプリを30本ほど、新規開発・エンハンスを行なってきました。 基本はWebAPIを仕様したアプリで、たまにIoT系のアプリを作っていました。 開発規模は、半分がひとりぼっちで開発、そのほかがアプリ開発者がiOS,Android合わせて2-4人ぐらいでやっていた案件が多かった気がします。 アプリ開発ということもあり、それなりにタイトなスケジュールで開発してきたので、突貫で開発する時に各工程ごとにやって良かったとこ、悪かったことをメモっておきます。 要件定義にはほとんど関わってきていないので、それ以下の工程での話に
ディープラーニングを用いたエロ画像の収集と自動化 - Qiita
#はじめに エロ画像は最高です。 エロ画像さえあれば、誰でも自由にエッチなことができます。たとえ彼女がいないブサメンであっても、一人で性的に興奮することができます。そこに確かな満足を覚えて、幸せに浸ることができます。どんな嗜好も思いのままです。 故に我々人類にとって、エロ画像を集めることは、フンコロガシが糞を転がすのと同じように、種としての習性と称しても過言ではない行いなのではないかと思います。 しかしながら、我々は霊長類の長たる生き物です。かれこれ数万年に渡って同じように糞を転がし続けているフンコロガシと同じではいけません。より効率的に、より意欲的にエロ画像を収集してこその人類です。 ただ、そうは言ってもエロ画像の収集は非常に大変です。様々なサイトを巡り、十分に吟味した上で、フィッティングのあった品々を、確たるスキームに合わせて収集、構造化してゆく必要があるのです。日によって必要な一枚が
あなたの会社は本当に機械学習を導入すべきなのか？ - bohemia日記
こんにちは。ぼへみあです。 こんな記事を読みました。 japan.zdnet.com よくあることだと思いますが、上から降ってきた機械学習プロジェクトは99%失敗し、導入したとしても技術的負債という形でエンジニアを苦しめることになるので、やらないほうがいいと思います。 僕は普段から、ディープラーニング面白しれー、機械学習サイコーと世に広めてしまっているのですが、 こちらの講演を聞き、機械学習をシステムに組み込んで運用する際に、普通のシステム以上に技術的負債が発生しやすく、どの企業でも気軽に導入を進めるべきでないと思いましたので、今の考えをまとめてみました。 ディープラーニング、実サービスへの導入の実際 〜niconicoにおけるレコメンド、コメント解析、画像解析〜 | Peatix 機械学習は技術的負債の高利子クレジットカード 近年高い成果を上げ、ブームになっている機械学習を導入したいと考
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自宅のポストによく入っている広告のマグネットの意外な再利用方法が目からウロコだった「うちも25枚くらいあるわ」
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