ラノベ版「いっき」がなんかおかしい 権べがイケメンに、田吾は……女体化!?
伝説のゲーム「いっき」のノベライズ版「いっき ーLEGEND OF TAKEYARI MASTERー」のカバーイラストが、発売元である一二三書房のサイトで公開されました。イラストの中心にはちろん主人公の「権べ」が……って、誰だこのイケメン！ いっき ーLEGEND OF TAKEYARI MASTERー キャラクター紹介を見ると、表記が「権べ」から「権兵衛」に変わってはいるものの、確かにこいつが主人公で間違いない様子。お、おう……まあ確かに竹ヤリ持ってるしね。 そしてもう1つ腑に落ちないのが、権兵衛に寄り添うかわいい女の子の存在。まさかこいつが2プレイヤーキャラの「田吾」なのか!? と思ったら、こちらは「田吾のひとり娘」のタエちゃんだそうです。やったねタエちゃん！ 残念ですが田吾はリストラされてしまったようです。 他にもストーリー解説を読むと、「彼らがなぜ【いっき】を起こしたのか？」「彼ら
「カープうどんおじさん」が現れた マツダスタジアムの謎オブジェが誰得すぎる
広島東洋カープの本拠地球場・マツダスタジアムに、「カープうどんおじさん」なる謎の人物オブジェが設置されています。等身大サイズで妙にリアルです。 公式サイトより オブジェは、今年5月にスタジアムのライト側コンコースに登場。マツダスタジアムでよく遭遇するシーンを再現した人物オブジェの第2弾なのだとか。まるで、本物のおじさんのような精巧な作りにドキッとします。なお、第1弾はカープの応援歌「CCダンス」を踊る売り子のおねえさんのオブジェでした。スタジアムでは今後も新たな等身大オブジェを設置していくと告知しています。 advertisement 関連記事 きっかけはタモリ！ ハイサワー恒例の「倉庫飲み」は酒飲みたちのパラダイスだった しかも無料！ 「タモリ倶楽部」の企画をきっかけに、博水社が年2～3回のペースで開催しているという「倉庫飲み」イベント。スルーできるわけがないし、行かない理由もない。 ね
多変量時系列解析 1 VARモデル
★新サイト完成しました! ３秒後に自動的に移動します 変わらない方は こちらからどうぞ http://logics-of-blue.com/var%E3%83%A2%E3%83%87%E3%83%AB/ Rを用いたVARモデ ル の簡単な解説と計算方法を載せます。 VARモデルとは 前回紹介したのは1変量のARIMAモデルというものでした。 これは「過去の自分のデータから将来の自分を予測する」というものです。たとえば、2000年にサンマがたくさんいたら過去の2001年にもたくさんい ることになるだろうという風に、サンマの予報をするなら、サンマの漁獲量だけに注目してして予測をします。 でも、去年餌になるプランクトンが多かったから今年はサンマが増えた、という風に、「ほかのやつら」の影響を受けているかもしれませ ん。 そんな場合をモデルで表して予測をしてやろうというのが今回扱うVARモデルという
理系の研究論文を書くために使ったMacのアプリ-Macを使い始めて半年でのまとめ- | rakkyooの備忘録
はじめに Macを使い始めて半年となり，ようやっと慣れてきた気がします．Macのみを使って，試行錯誤をしながら一年間研究生活をして，論文を書くまでになったので，その間使ったソフトのまとめです． 理系の研究生活をしていると， 計画して 実験して データを処理して グラフを書いてみて 説明用の図を作って 論文orプレゼンにして の繰り返しなのですが，１and３〜６がmac上での作業になります．mac上でどんなソフトを使いながら半年間格闘したのか，以下にまとめていきます． ○ アウトラインを固める(１．計画して) 計画をする上では，まずは思いついたことをリストアップしていく作業が多いのですが，そんなときは，OmniOutliner Pro – The Omni Group を使っています．ちょっぴりお値段はしてしまうのですが，日常使う物なので，使いやすいアウトラインエディタを探していたら，最終的
サービス終了のお知らせ - NAVER まとめ
サービス終了のお知らせ NAVERまとめは2020年9月30日をもちましてサービス終了いたしました。 約11年間、NAVERまとめをご利用・ご愛顧いただき誠にありがとうございました。
HTMLにおけるimg要素のalt属性
HTML Standardの4.8.1.1 Requirements for providing text to act as an alternative for imagesをざっと把握できるように日本語で箇条書きにしただけのものです。最終的には原文をしっかりと読むべきでしょう。 基本 必ず定義されるべきである その値は空であってはならない その画像に代わりになる最適な文字列である ページ上の全ての画像をそのalt属性の値で置き換えてもページの意味合いが変わってはならない 画像のキャプションや題名、銘とみなされるような補助的な説明を意味するものであってはならない 前後で解説されている情報の繰り返しであってはならない 画像以外に何も含まれていないリンクやボタンで使われる場合 リンクやボタンの目的を明確に伝える文字列を指定する わかりやすく説明するために文章ではなく画像のチャートやグラフを
「RT、ダメですよ」――ネット選挙運動、未成年者は禁止 総務省が注意呼びかけ
ネット選挙運動解禁でも未成年は選挙運動はできません──総務省は、満20歳未満のネットユーザーがネット上で選挙運動を行わないよう注意を呼び掛けるチラシを公開している。 7月に実施見通しの参院選からネット選挙運動は解禁されるが、公職選挙法により未成年者による活動は禁止されている。「未成年者が特定の候補者を当選させるために以下のようなことをすると、法律違反で罰せられるおそれがありますので注意してください」と、具体例を挙げている。 ネット選挙運動に当たるとして挙げているのは、（1）自分で選挙運動メッセージを掲示板・ブログに書き込み、（2）他人の選挙運動の様子を動画共有サイトなどに投稿、（3）他人の選挙運動メッセージをSNSなどで広める（リツイート、シェアなど）（4）送られてきた選挙運動用電子メールを他人に転送（一般有権者も禁止）──など。実際に選挙運動に当たるかどうかは個別に判断されるとしている。
フラットデザインのコツ的なアレ - 納豆には卵を入れる派です。
P4Dで教えていただいたエンジニアさんに聞かれたので、なんか整理しきれてなくてざっくりなんですが、取り急ぎ、なんかそれっぽくなるコツみたいなのを独断と偏見でまとめてみました。 3色〜5色くらいの色を画面の中で均等に使うのおすすめ 作りたいサービスが何で色分けできるか考えます。ちょうどよく3〜5種類くらいのステータスやカテゴリなどがあったら、それに応じて色が変わるとかするとうまくハマる。かも。 Flat UI Colorで色選び http://flatuicolors.com/ という便利なサイトがあって、ここから3〜5色くらい選ぶとよいです。クリックするとカラーコードがコピーされます。あら便利。赤は他の色と仲良くするのが難しめ。 Sassで彩度を抑えると落ち着いた色調になって、使いこなしの難易度が低くなります 上のサイトもそうなんですが、Flat UIによく使われている色は、鮮やかなが多く
floatを解除する手法のclearfix と 次世代のレイアウトの話
floatを解除する手法のclearfix と 次世代のレイアウトの話 2013-06-20 / 2013-06-30 2011年にclearfixについて記事を書きましたが、Micro clearfixなどの新しい手法も出てきました。 記事を書いてから2年が経ち、色々思うところも出てきたので、改めてclearfixについて書きます。 floatを解除するには CSSでレイアウトの構築を行う際に、よくfloatプロパティが用いられます。 しかしfloatを使用すると、「親の背景が表示されない」「下の段のレイアウトが崩れる」などのトラブルが起こりやすくなります。 floatプロパティの特性 親の背景が表示されない理由は、floatプロパティを指定しているボックスが浮動化し、通常のボックスのフローから外されることが原因です。 通常フローから外されたボックスは、親のボックスの高さを認識できなくな
第19回 ロジスティック回帰の学習 | gihyo.jp
前回はロジスティック回帰モデルを紹介し、その負の対数尤度関数まで求めました。 今回はここからロジスティック回帰の学習手順を導きます。 確率的勾配降下法の復習 「学習」というとなにやら高尚で複雑な響きがありますが、機械学習が実際にやっているのは、適当なモデルを決めて「一番良い」パラメータを選ぶことでした。 何を「一番良い」とするかは難しいところですが、機械学習の多くのモデルでは「誤差が最も小さい」あるいは「尤度（観測された事象の確率）が最も大きい」といった指標で「一番良い」を選びます。つまり「関数を最小（または最大）とするwを求める」ところに落とし込まれるわけです。 この「関数の最小化」を「最適化」と呼びますが、これは一般にはとても困難な問題です。1次元空間上の話なら中学や高校の数学で解けますが、機械学習の問題の多くがそうであるように、何万次元もの高次元空間上で厳密解を求めるのは不可能に近い
Rとカテゴリカルデータのモデリング(1)
データサイエンスの分野では、観測データからノイズを取り除き、一定の法則を見つけ出して抽象化することをモデリングと呼ぶ。量的データの最も簡単なモデルは回帰分析である。本欄の第13回～16回(2004年8月号～11月号)で線形・非線形回帰モデルについて説明した。本稿では、カテゴリカルデータのモデリングについて説明する。 モデリングには、応答変数が何らかの確率分布に従うという仮定の下で、モデルに必要となる係数・パラメータを推測する方法が最も多く用いられている。一般の線形回帰分析はデータが正規分布に従うという仮定の下で、モデルの推定を行う。 カテゴリカルデータの場合は、観測データが２項分布、ポアソン分布、多項分布、などの確率分布に従うと見なし、モデルを推測する。 しかし、何らかの仮定の下で構築したモデルが真のモデルであるかどうかは判断できない。同一のデータについて異なる仮定の下で推定した複数のモデ
Brave New Product - 品評に代えて - MacBook Air Mid 2013 : 404 Blog Not Found
2013年06月19日20:45 カテゴリ書評/画評/品評 Brave New Product - 品評に代えて - MacBook Air Mid 2013 Late 2010, Mid 2011 に引き続き、Mid 2013を引き続きまた勝ってしまった、もとい買ってしまったので。 いや、負けてしまった、というべきか。 今回購入したのは、13-inch/Core i7/US Keyboard/8GB RAM/512GB SSD 。 Model Name: MacBook Air Model Identifier: MacBookAir6,2 Processor Name: Intel Core i7 Processor Speed: 1.7 GHz Number of Processors: 1 Total Number of Cores: 2 L2 Cache (per Core):
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
レノボの最新スマホK900のパワフルスペック＆合金ボディーにメロメロ - 週刊アスキー
新着記事
「ニッセンオンライン」でも不正ログイン発生、126アカウントで