中学時代にブサイクで頭悪いだけで周りからの歯止めの効かない心無いイジリや暴力で居心地が酷く悪くなって、白髪が増えだして学校バックレて不登校になって親から顰蹙買ったけどその後に「あの時学校行っておけば良かった」って思ったことは1度もないし、 高校の時はバイト先のおっさんに目つけられやすくて（なぜかどこ行ってもおばさん達には良くして貰えた）、面倒くさくなるとすぐ辞めたりバックれたりしてたけど、「あの時頑張ってバイト続けてれば」と思ったことは1度もないし、 その後市職員として公務員になったけど人間関係の濃さ故に俺みたいな頭と顔と要領が悪いゴミは真っ先に同期内でスケープゴートされて、仕事も覚えられないし同じ部署に入った同期と比較されてゴミのような扱いを受けて精神科で薬の世話にまでなった挙句バックレたけど、仕事離れた途端薬必要なくなったし「公務員だししがみついてれば良かった」って思ったことも1度もな

こんにちは、R&Dチームの河野(@ps3kono)です。深層学習モデルの開発を担当しております。 今回は、画像分類、画像検査、顔認識や異常検知など様々な分野に利用されている深層距離学習(Deep Metric Learning)について紹介したいと思います。 Deep Metric Learningとは 定番のクラス分類と距離学習によるクラス分類の違い 距離学習の進化 1. 対照的(contrastive)アプローチ サンプル選択(sample selection) 代表的な学習手法 Contrastive loss Triplet loss さらなる改善と進化 対照的アプローチの問題点 2. Softmaxをベースにしたアプローチ 代表的な学習手法 Center loss SphereFace CosFace ArcFace さらなる改善と進化(2019年以降) 推論 深層距離学習の利点

愛宕防水塗装@それじゃあ皆様さようなら @HH4_SDX_8252 2.7万現状渡しで内装DIY可の物件、遠方だった為に内見ができず、送って貰った動画や写真の映りが綺麗すぎて契約していざ入った結果あまりにも酷すぎて精神的にやられてる。コレの契約金で新しい物件を契約する費用はないし、今契約を解約すると違約金が発生する……泣き寝入りしかないのか……？？ pic.twitter.com/QIPwE4sPE4 2021-10-02 16:29:59

私はn=1の出来事に心を砕かないように気をつけています。また、有名とされている人の結婚・妊娠・出産・離婚・死去にはまず反応しないようにしています。目に入れてもすぐに忘れるようにしています。 その私にとって、この4年間耐えてきたことがあります。それは日本の天皇家のとある人（女性）の結婚報道です。 私が見る限り、クオリティペーパーから大衆紙に至るまで、そしてすべてのテレビ局で、4年前の会見からこれまでの間にこの件を取り上げていないところがないのではないかと思うぐらい、ずーっと報道され続けていました。 やれ、皇室の配偶者としての品格がとか、家庭環境がとか、どんな仕事をしているかとか、主に配偶者がどんな人かに着目した報道が多かったと、私の消したはずでも僅かに残っている記憶からはそんな印象があります。 この報道にいつも興味を向けていて、とにかく何でも知りたがる天皇家が大好きな人であれば当然ご存知の通

まめこ @omamesukiko わかる😂 あと、コロナで縮小された仕事もこれ実は要らないのでは…と思った内容もある。 でも慣習的なことだから、復活するんだろうなー twitter.com/yuyu2000_0908/… 2021-10-03 08:03:40