股間のムレとはサヨナラ!? 男性の快適を徹底追求したボクサーパンツ「SVBZERO」を穿いたら元のパンツに戻れなくなった件
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少し前に話題になっていた、工事が不要なタイプの食洗機を買って一週間が経ったので、レビューを書きます。 kakaku.com https://www.amazon.co.jp/dp/B07GR8L47Z/ エスケイジャパン Jaime 食器洗い乾燥機 工事不要 SDW-J5L 出版社/メーカー: エスケイジャパン発売日: 2019/01/21メディア: ホーム&キッチンこの商品を含むブログを見る ぼくがどれだけ食器洗いが嫌いかという話 ぼくはとにかく食器洗いが嫌いだ。 どのくらい嫌いかというと、過去に何度か自炊の習慣をつけようと試みたが、食べたあとに食器を洗うのが嫌すぎてそのまま何週間も洗わずにためてしまい苦しみ続け自炊に挫折している。 コップなどを洗うのも嫌で、飲み物を飲んだあとのコップや既成品を食べたあとの箸なども洗わずためてしまうため、何年か前からコップはすべて紙コップ、箸はすべて割り
シンガポール航空は10月11日(現地時間)、世界最長フライトを再就航させた。ニューアーク・リバティー国際空港とシンガポールのチャンギ国際空港を結ぶ。 同社は、最大19時間、約1万6000キロメートルにおよぶ路線を2013年まで運航していた。 同路線には新しいエアバスA350-900ULRが就航。 客室はビジネスクラスとプレミアムエコノミーのみ。 Business Insiderは、ニューアーク - シンガポール間の就航便、SQ21便に搭乗した。 シンガポール航空は10月11日(現地時間)、ニューヨーク近郊のニューアーク・リバティー国際空港と同社の本拠地シンガポールのチャンギ国際空港を結ぶ直行便を再就航させた。約1万マイル、最大19時間におよぶ世界最長のフライトだ。 11日夜遅く、新しいエアバスA350-900ULRを使ったシンガポール航空SQ22便はチャンギ国際空港を離陸、約18時間後の1
全国平均の有効求人倍率は上昇傾向も東京との格差が広がり続け、地方では職に就けないまま毎日をすごす若者たちの悲鳴がこだましている。 「東京に出たいけれど、そのお金も仕事だってない。この先どうしたらいいのか、正直考えたくない」 そう語るのは茨城県在住の西田敏文さん(仮名・27歳)だ。高校を卒業後、憧れだったバイクの修理店に就職。しかし、そこで彼を待っていたのは過酷な現実だった。 「労働時間は一日20時間ほどで、仕事が終われば家で3時間ほど寝てまた仕事に、という生活でした」 月の給料は8万円と交遊費すらままならなかったが、修業だと自らを奮い立たせ耐え忍ぶ日々を続けた。しかし、先に悲鳴を上げたのは体のほうだった。 「作業中、いつもなら簡単に締めているネジの回し方がわからなくなってしまって。どうしたら回るのかがいくら考えても出てこなくなった」 病院で医師から告げられたのはパニック症候群。修理店も退職
前から気になっていたものの、カーテンを手動で開けれなくなるのは厳しいなあと思っていたら手動で開けれるようになっていたので買ってみた。 結構気に入ってる。 めざましカーテン mornin’ plus(モーニンプラス) スマホ連動型カーテン自動開閉機 太陽の光でスッキリ目覚める 新機種 MN-C02 2018年度グッドデザイン賞受賞 出版社/メーカー: ロビット(Robit)メディア: エレクトロニクスこの商品を含むブログを見る 状態 左右ともに開くタイプのカーテンの左側につけている。 感想 朝の目覚めがよい 朝起きるのがめちゃくちゃ苦手なんだけど結構スッと起きれるようになった。 具体的には前までは8時半から15分毎にアラームを鳴らして9時半にやっとこさ体を起こせる状態になるという感じだったけど、今は7時半にカーテンが開いて8時半のアラームで体を起こせる状態になるという感じ。寝る時間は変わらず
盛れた写真に加工して撮影することができる定番アプリ「SNOW」ですが、「機械学習を使ってSNOWの加工を元に戻す研究をしていました」というエンジニアの男性が投稿した写真に注目が集まっていました。これはすごい。 これはスゴイ技術だ……!! 機械学習を使ってSNOWの加工が元に戻されている画像が話題自撮りする女子(※加工はされていません)自撮り写真は加工されすぎていて、実際とかけ離れてしまっているなんてこともしばしば。そんな盛れる自撮りアプリの元祖定番ともいえる「SNOW」で普及した、目が大きくなったり、あごがシャープになったりする加工をよく見かけます。 SNOWでよく見かける加工を、機械学習を使って元に写真に戻す研究をしていたというエンジニアさんが1枚の写真を投稿。「元画像」「SNOW」「SNOW戻し」と比較できる写真に注目が集まっています。 機械学習使ってSNOWの加工を元に戻す研究してま
最近ずっと NN/CNN/RNN/LSTM などで遊んでいたのだけど Seq2Seq の encoder/decoder と word embeddings を理解したかったので Seq2Seq の chatbot を動かしてみた。Keras でフルスクラッチで書いていたのだけど上手く動かず。論文読んでもわからないところがあったので https://github.com/1228337123/tensorflow-seq2seq-chatbot を自分なりに読み解いてプロセスが別れてわかりやすいように書き換えた。同時に日本語に対応させて Twitter Bot として動くようにした。 会話例 seq2seq Google 翻訳などでも利用されている seq2seq というタイプの Neural Networks を利用しています。入力も出力も時系列データ。例えば会話とか翻訳とかに使えます。
ChatGPT関連情報の追い方、個人・業務での使い方、サービスへの組み込み方、 ABEJAでの取り組み4例、ここ2週間のトピックなど行けるところまで
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