2013年09月14日13:00 カテゴリレシピ 【艦これ】神レシピ降臨か！？新電探レシピ 150: 名無しさん＠お腹いっぱい。 2013/09/14(土) 06:20:02.90 ID:VLJ+pAPb X/X/251/250よりX/X/250/251の方が電探でるって 三日くらい１０回ずつやってみたけど昨日２２号つくったっきり電探でねーぞ 今日のデイリーも２１艦戦・ペンギン・ペンギン・５２艦戦ってなんじゃこりゃ 完全に艦載機レシピじゃねぇかよ、１０％程度で電探説はどこにいったんだ このレシピ言った人でてきなさい！ 189: 名無しさん＠お腹いっぱい。 2013/09/14(土) 06:29:33.28 ID:AUYWqkZZ >>172 99/100/251/250を大和でやって5回で14号と32号出たよ俺は 191: 名無しさん＠お腹いっぱい。 2013/09/14(土) 06:29

問いを持たないと、知識はあなたを素通りしていく。 けれども、知識がないと問いは形をなさず崩れていく。 問いと知識は、循環的因果性で結ばれている。 砕いて言えば、鶏と卵の関係にある。 問いは既に知っているところから、その「外」へと踏み出すところに生まれる。 知らなければ、問うための足場がない。 知っているところに留まるならば、問いは得られない。 人は知と無知（未知）の境界で問う。 知ることは、知識を増やすが、知と無知の境界も増やす。 しかし知識の増加に比べると、境界の増加は遅い。 球体をたとえに使うなら、体積（知識の量）が８倍（＝２の３乗）増えるとき、表面積（知と無知の境界）は４倍（＝２の２乗）しか増えない。 知識は問いを減らしはしない。だが、知識ほどには問いは増えない。 問うこと自体は難しいことでも、珍しいことでもない。 知りたがりの動物である人の内には、たくさんの問いが詰まっている。 し

「航海日誌（ジャーナル）」をつけよう。 自分の現在位置を知るために。 そして「目的地」にたどり着くまで、様々なリソース（時間、気力、お金、……）を管理（manage）するために。 自学自習する者には、セルフ・モニタリングが必要だ。 自分が日々感じ考えたことを記す「日記」とは区別したい。 できればバイタル・データを含む、数値化可能な記録を主としたものの方が、上記の目的には役に立つ。 体温も血圧も血糖値も、今は自宅で簡単に計れるが、それでも最も迅速に計測できるのは体重である。日内変動があるから、朝と晩の二度、計りたい。 日付と天候はもちろん記録する。 「航海日誌」の中心は、「今日はどの方向へ、どれだけ進んだか」の記録である。この記録が累積することで、「現在の位置」を算出することができる。 読み進んだ、あるいは解き進んだ本や論文のタイトルに加えて、開始ページと終了ページ、そして今日進んだページ数

（使い方） 上記の表を埋められるところから埋めていく。 １度のチャレンジで、この表をすべて埋めるのは、かなり難しい。書けないところは残しても構わない。「どこが書けないか」「どこが書くのが難しいか」も、重要なフィードバックになる。 左上が「明日の自分」。右へ行くほど自分から遠く広い領域、下へいくほど現在から遠い時間になっている。 未来について記述する際には、２つのアプローチがある。すなわち「理想としての未来」と「現実的な未来」である。 「こうであったらいいな」という理想の未来を書いても、「どうせこんなもんだろう」という現実的な未来を書いても、「最悪こうなってるかもしれない」という最悪な未来を書いてもよいが、できれば理想と現実の２つは書いておきたい。これも書きやすい方から書いていく。 数年後には「家族」や「所属」や自分が関わってる「業界」は変わっている可能性が高い。なので理想と現実の２つは書い

「ウェブリブログ」は 2023年1月31日 をもちましてサービス提供を終了いたしました。 2004年3月のサービス開始より19年近くもの間、沢山の皆さまにご愛用いただきましたことを心よりお礼申し上げます。今後とも、BIGLOBEをご愛顧賜りますよう、よろしくお願い申し上げます。 ※引っ越し先ブログへのリダイレクトサービスは2024年1月31日で終了いたしました。 BIGLOBEのサービス一覧

皆さんが回答なさっているように、「あえて」テーマを考えさせてそれをサポートするという研究体制を取っているなら素晴らしい研究室かもしれません。あなたに強制的にやらせて鍛えさせるという魂胆なら、必至こいてついていくしかないでしょう。 ただし、現実的にはテーマを考えるのが面倒とか、あまりよいテーマがないからとりあえず考えさせてきまぐれにテーマを与えられたりするという教授がいるのも事実です。ある意味修士ならかなり適当にやっても卒業できてしまうので、テーマがボロボロでも教授に被害が行くことはないのが問題なのかもしれません（もちろん裏では指導力とか噂されるでしょうが、、、）。ただ、学生からすればそんな適当な考えでやられてはたまりませんよね。修士といえどある意味人生かけているわけで、学部生以下の内容でおわったらそれこそ自分のプライドが許さない、でもそういうテーマが見つけられるだけの考え方やそもそもできる

さて「何を書いてもいい」と言われると、逆に困るのが人の性。 無限の可能性に包囲されていては、一歩も進めまい。選択肢を切り落としていく必要があるのだ。 研究や論文のテーマは「狭い」ほどいい。 あまり狭くて特殊なテーマだと「参考文献」がなくて困ります、という人がいるが、本当に「無い」のならこんなにいいことはない。 第一人者になれるではないか。 しかし大抵は、探し方が悪いか、探しているものが間違っているかのいずれかである。 自分が取り組もうとしている研究対象について扱った文献がないことと、参考文献がないことはイコールではない。当たり前だ。 なんでこんな勘違いが生じるかといえば、参考文献に教えてもらおうという魂胆があるからだ。 変な言い方だが、参考文献は、あなたが期待するような〈参考〉にはならない。 参考文献は、ムスッとして愛想のないのが普通だ。 こちらから踏み込んで聞き出してやらないと、ぎゅーぎ

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どもお久しぶりです。林岳彦です。ローソンなどで売ってるいなばのタイカレーはそうめんのつけ汁として使ってもマジうまいのでオススメです。 さて。 今回は前々回の記事： 因果関係がないのに相関関係があらわれる４つのケースをまとめてみたよ（質問テンプレート付き） - Take a Risk：林岳彦の研究メモ の続編として、逆のケースとなる「因果関係があるのに相関関係が見られない」ケースについて見ていきたいと思います。あんまり長いと読むのも書くのも大変なので、今回はまずは前編として「検定力の問題」に絞って書いていきます。 （＊今回は上記の前々回の記事での記述を下敷きに書いていきますので、分からないところがあったら適宜前々回の記事をご参照ください） まずは（今回の記事における）用語の定義：「相関」と「因果」 今回も少しややこしい話になると思うので、まずは用語の定義をしておきたいと思います。（＊細かいと

今まで自分が見つけたコンピュータビジョンの研究に役に立ちそうなフリーのライブラリやソースコードをまとめてみました。自分ではまだ使っていないものも多いので、そこはご容赦を。主にC/C++が中心です。 またライブラリ形式でない、いわゆる学会で発表した研究のコードをそのまま公開しているという人がたくさんいて、それに関しては特にメジャーなもののみ紹介しています。なにぶん僕の観測範囲は限られてますので、「このライブラリに触れないのはおかしい」、「説明が間違っている」等、ご意見大歓迎です。 定番(Standard) OpenCV 定番中の定番です。コンピュータビジョンに関して広範なアルゴリズムが実装されています。 http://code.opencv.org/projects/OpenCV/wiki/WikiStart Point Cloud Library ３次元点群データを扱うならこれ。Kinec

出版不況といわれる昨今でも、変わらず売れている「ビジネス書」。今回は、『ビジネス書を読んでもデキる人にはなれない』の著者・漆原直行氏に「社会人であれば読んでおきたい、定番ビジネス書」についてお話をうかがいました。 出版不況といわれる昨今でも、相変わらず売れているジャンルといえば、ビジネス書。 書店に足を運ぶ度に続々と新刊が登場し、書棚の中身や平積みコーナーに置かれる本は、めまぐるしく変化しています。これも読まなきゃ、あれも読まなきゃとプレッシャーを感じる人もいるのでは。 ビジネス書を読んでもデキる人になれないワケ そんな人にまず読んでほしいのが、ビジネス書を2000年代から振り返り、振り回される人の姿、カラクリ、適切な付き合い方など、ビジネス書を巡る過去～現状について書かれた、『ビジネス書を読んでもデキる人にはなれない』です。 ビジネス書の「読み手」「書き手」「売り手」の三者の視点から描か

ご注意下さい 最近、「ワールドビジネスサテライト」の制作会社を名乗り、番組に取り上げるよう計らうので一定の費用を払え、という売り込みをする会社がある、との情報が寄せられました。「ワールドビジネスサテライト」を始めとする報道番組は、あくまで報道番組の視点から番組が独自に取材対象の選定にあたっており、当社や番組制作会社が取材対象者から金銭を受け取って番組を制作することはありません。 不審な働きかけがあった場合には、テレビ東京までお問合わせください。

Pythonの文字列置換は、置換の仕方やバージョンによって利用すべきモジュールが異なっており、少しわかりにくいので、Python 2.xでのstrとunicode、3.xでのstrでの置換をまとめます。 文字列による単純な置換 (str.replace) str (2.x) / unicode / str (3.x)のどれでもほぼ同じです。 src = 'I like orange.' dst = src.replace('orange', 'apple') # 'I like apple.' str.replaceの第3引数で置換を行う最大回数を指定できます。 str.replace (2.x) str.replace (3.x) 正規表現による置換 (re.sub) str (2.x) / unicode / str (3.x)のどれでもほぼ同じです。 import re src =