2018年7月31日のブックマーク (3件)

  • ハゲは治る

    個人差があるが、現代技術ではハゲはそこそこの確率で治る 毛根が死んでなければとか、薬を飲み続ければとか、いろいろ制約はあるが 都内のたぶん一番高いクラスじゃないか?くらいのハゲ専門外来に行ってる 月額3万円程度 私の場合はすごく効くらしくて、2ヶ月くらいで目立たなくなる が、3ヶ月飲むのをサボると明らかにてっぺんが危うくなる 病院は盛況で、内装は「めっちゃ儲かってます」と言わんばかりにキラキラしてるし、立地も最高の場所にある もちろんハゲたおっさんで溢れているんだが 意外なことに(?)想像するようなハゲ散らかした小汚いおっさんは居ない 結構皆若いし、当たり前だけど髪に月3万円かけるような輩は全体的にオシャレだ でもオシャレでもハゲはハゲなので、ハゲ薬はすごい そして同時に気づくが、ハゲ薬があると知って飲まない人も大勢いる 結局髪にいくらかけるかって話だ プロペシアだけなら皮膚科で月7000

    ハゲは治る
    meowz
    meowz 2018/07/31
    カツラじゃだめなのかな?維持費はそこまでかからないし、日によって好きな髪型できるし、自毛で頑張るより楽な気がするんだけど
  • B'zの歌詞をPythonと機械学習で分析してみた 〜LDA編〜 - 下町データサイエンティストの日常

    1. Part概要 前PartではB'zの歌詞を「TF-IDF」を用いた分析を行いました。 Partではトピックモデルの一つである「LDA」を用いた分析についてお話しします。 pira-nino.hatenablog.com 2. LDAとは 2.1 LDAのイメージ 先に簡単な説明をしてしまいます。 LDAは「たくさんの文書データから単語のグルーピングを行う」モデルです。 このグループ1つ1つを「トピック」と呼びます。 例えば、大量のニュース記事にLDAを適用する例を考えます。 ニュース記事データにLDAを適用した例 LDAでは「各トピック(トピック数は予め指定)における各単語の所属確率」が算出されます。 理論的なことはさておき、文書データから単語をいくつかのグループに自動で分けてくれる手法 との理解で大丈夫です。 よく勘違いされることとして以下の2点を示します。 トピック数(いくつ

    B'zの歌詞をPythonと機械学習で分析してみた 〜LDA編〜 - 下町データサイエンティストの日常
    meowz
    meowz 2018/07/31
    “「「泣いて泣いて泣き止んだら」と「パーフェクトライフ」は曲調は全然違うが歌詞的には似ている単語で構成されている」”
  • 剛力彩芽が叩かれる背景に、日本人の国民性

    視聴率的に惨敗でも、連ドラ主演に起用され続けることから、ネット上では「ゴリ推し」などと叩かれてきたタレントの剛力彩芽さんが、またしても壮絶なリンチにあってしまった。 交際を宣言したスタートトゥディの前澤友作社長と同じタイミングで、ロシアW杯を観戦した写真をInstagramにあげたところ、「浮かれすぎ」「ファンへの配慮がない」などとバラエティに富んだ批判が殺到し、結局過去の投稿を「すべて削除」することになった。 ネット民が脊髄反射で石打ちの刑をおっぱじめる「不倫」というわけでもないし、なにかの法やマナーを犯したわけでもない。単に、恋人との旅行を楽しんでいただけなのに、匿名安全エリアから誹謗(ひぼう)中傷を受けるのは、「いじめ」にも通じる陰湿さと言える。 もちろん、お笑い芸人の大久保佳代子さんが断言したように、「女のひがみ」という面もあるかもしれないが、そういう言葉だけでは説明できない「いじ

    剛力彩芽が叩かれる背景に、日本人の国民性
    meowz
    meowz 2018/07/31
    こういうの書く人って、海外のゴシップを全く研究せず言うよね。アメリカや韓国の方がすごいのに、それを「日本人の国民性」として書くなんて無知を晒してるだけだよ