昌幸最後の輝き。第二次上田合戦は本多サドとのたぬき勝負! しかし今年も西軍が負けるのだった・・ ※しばらくコメント欄を閉じます ※次回から、ツイート取得時間を21:00〜21:30に変更します。 続きを読む
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こんな記事が話題になっていた。 www.ishidanohanashi.com おれも物心ついたときからなにも考えず、「将来は灰色のスーツを着たサラリーマンというものになるのだろう」と漠然と思い浮かべて生きていた。ただ、サラリーマンになるにもそれ相応の学歴なども必要だろうから、という理由で塾に通い、中学受験をしたりした。神奈川県にはア・テストというものがあって……という理由をいちいち説明しないが、算数、数学、そして音楽や体育という実技から逃げるための中学受験という面もあった。おれは自分が想定していた中で最低のすべり止めの二次試験になんとか合格した。そこにも落ちていたら、地元の荒れ気味な公立中に通い、また別の人生を歩んだだろう。 それから6年間、おれは漠然と中高一貫の私学に通った。そして、大学に入り、灰色のサラリーマンになるために。男しかいない学校だった。高校3年になってからは、予備校にも通
www.ishidanohanashi.com 「決まりきったレールには乗りたくない」 「“普通”のサラリーマンにはなりたくない」 いやいや! 若々しい、潤いに満ちた表現ですね! 最近の若い人には少なくなりましたが、90年代の、まだバブルの残り香が残っていた頃には、あなたのような事を言ってわけのわからない人生選択をする人がたくさんいたんですよ。「私が私であるために」「他の連中とは違った自分であるために」みたいな気分が、社会全体にフワーンと漂っていたのでした。 でも、歳月が流れて、みんな生活に余裕がなくなって、“普通”のサラリーマンがつまらない職種から理想の職種になっちゃって、「決まりきったレールには乗りたくない」なんて言う人は少なくなってしまいました。 それはさておき。 あなたのブログ記事を通読して、「これは本当に自分で選択した人生なんだろうか?」と首を傾げました。 ブログの文中、あなたは
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福島第一原発事故の被害が伝えられる際には、客観的な根拠や現地の一般の人々の声以上に、政治的な思惑や社会的な影響力が強い人たちの「大きな声」ばかりが目立ちました。このことが情報を錯綜させ、福島に対しての誤解や支援のミスマッチによる復興の遅れ、風評被害などを拡大させてきたと言えます。 今回の記事では、そのような「大きな声」の一部を具体例として集めました。 目的としているのは、これらの事実を事実として、当時の空気感と共に記録に残すことです。震災と原発事故がとくに報道や伝達の段階において、どのような被害を実際にもたらし、なぜそのような事態が起こってしまったのか、それを考察するための記録資料として残すためです。具体的な記録を残すために実例を用いますが、一つひとつの事例をもって特定の人物や団体を非難することが目的ではありません。 なお、これらの「大きな声」はいわゆるノイジーマイノリティであって、震災後
問題 今日は復習もかねて問題を出すよ。 急ですね。 かっこに入る選択肢を選んでね。 Can you tell the difference between rice grown in Japan and ( )? (1) American rice (2) rice of America 問題 解説 これは平成6年のセンター試験で出題された問題だよ。本来は四択だけどここでは二択にしているからね。 えー・・・・・・センター試験の問題ですか。僕にはまだ早いですよ・・・・・・。 じゃあ簡単にするために問題文の和訳をつけておくね。 Can you tell the difference between rice grown in Japan and ( )? 日本で栽培された米と ( ) の違いがわかりますか? (1) American rice (2)
2016年09月15日00:00 【朗報】ワイのイッヌがお散歩解禁したwwww Tweet 1: 名無しさん@おーぷん 2016/09/10(土)19:12:43 ID:X1N 転載元:tp://hayabusa.open2ch.net/test/read.cgi/news4vip/1473502363/ なんだこいつ!?ってなる生き物の画像を貼るスレ http://blog.livedoor.jp/nwknews/archives/4731852.html めっちゃ喜んでて草 4: 名無しさん@おーぷん 2016/09/10(土)19:13:53 ID:PaW >>1 可愛い もっともっと 5: 名無しさん@おーぷん 2016/09/10(土)19:14:20 ID:X1N 芝生がむっちゃすき 6: 名無しさん@おーぷん 2016/09/10(土)19:15:08 ID:mqW >>1
こんにちは。あんどう(@t_andou)です。 ディープラーニングによる学習精度を上げるためには大量のデータが必要と言われていますが、学習済みのモデルを流用することで少ないデータから効率よく・高精度な学習をさせることが可能な場合があります。 それが Fine Tuning と言われるものです。 具体的なやり方については↓こちらの記事がとてもわかりやすかったので、著者のFrancois Cholletさんより許可を頂き、翻訳させていただきます。 Building powerful image classification models using very little data 注意:意訳しています。間違っているところも多々あると思いますので、ご指摘いただけると幸いです。 本文が長いので3回程度に分けて投稿する予定です。 データの準備・データの水増し 1から小さな畳み込みニューラルネットワ
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