いきなり何のカミングアウトなんだって感じなんですけど、普通の家庭で育ったと思ってたら虐待されてたっぽかったんですよ 人生がつらいみんなカウンセリングに行ってくれ！ よろしく頼みます https://t.co/a4WpVoPzMH
そと | 東5め17a on Twitter: "いきなり何のカミングアウトなんだって感じなんですけど、普通の家庭で育ったと思ってたら虐待されてたっぽかったんですよ 人生がつらいみんなカウンセリングに行ってくれ！ よろしく頼みます https://t.co/a4WpVoPzMH"
いきなり何のカミングアウトなんだって感じなんですけど、普通の家庭で育ったと思ってたら虐待されてたっぽかったんですよ 人生がつらいみんなカウンセリングに行ってくれ！ よろしく頼みます https://t.co/a4WpVoPzMH
65％の妻が「年収400万円未満の夫」に不満！ 離婚したくなる亭主の仕事2位「運輸業」 - ライブドアニュース
2017年5月2日 10時51分 リンクをコピーする by ライブドアニュース編集部 ざっくり言うと 離婚したくなる夫の職業について20〜49歳の既婚女性600人に調査した 娯楽業が18.2％で最も多く、次いで、運輸業と不動産業が同15.4％ 夫の仕事に不満があると回答した75.7％の人が、給料の低さを原因にあげた 「もう少し夫の収入が上がれば……」と思ってしまうこともあるだろう。リスクモンスターは4月28日、調査の結果を発表した。調査期間は1月28日〜29日、20〜49歳の既婚女性600人を対象に行った。 「飲食店、宿泊業」「医療、福祉」も離婚したくなる？ まず「夫の仕事に対する不満がある」と答えた人は50.2％。夫の年収別に不満の有無を集計すると「300万円未満」（65.1％）が最も不満が高く、次いで「300万円以上400万円未満」（64.5％）、「400万円以上500万円未満」（62
【画像45枚あり】フーリエ変換を宇宙一わかりやすく解説してみる
こんにちは，学生エンジニアの迫佑樹(@yuki_99_s)です． 工学系の大学生なら絶対に触れるはずのフーリエ変換ですが，「イマイチなにをしているのかよくわからずに終わってしまった」という方も多いのではないでしょうか？ 難しいのに加えて，教科書もちょっと不親切で，いきなり論理が飛躍したりするんですよね(僕の理解力の問題かもしれませんが) 僕がフーリエ変換について学んだ時に，以下のような疑問を抱きました． 出来る限り難しい式変形は使わずにこれらの疑問を解決できるようにフーリエ変換についてまとめてみました!! 多少厳密性を欠いても，とりあえず理解するという目的の記事なので，これを読んだあとに教科書と付き合わせてみることをおすすめします． それでは，いってみましょう!! 今回の記事は結構本気で書きました． フーリエ変換の公式 今回のゴールを確認するべく，まずはフーリエ変換及びフーリエ逆変換の公式
エイベックス、未払い残業代支給へ 数億円規模の見通し：朝日新聞デジタル
音楽大手のエイベックス・グループ・ホールディングス（ＨＤ、東京）が、約１５００人の全従業員を対象に未払いの残業代の有無を調べ、支給すべき対象者に未払い分を支払うことを決めた。昨年１２月に労働基準監督署から是正勧告を受けたのを機に、全社規模の社内調査を進めていた。 グループで働くすべての正社員や契約社員、アルバイトなど計約１５００人を対象に昨年６月中旬から今年１月中旬までの勤務状況を調べたところ、約半数が所属するアーティストのマネジメント、コンサート、音楽制作といった中核部門で、残業代が適切に払われていない例が多く見つかった。 こうした部署では仕事が夜にずれ込むことが多い。一定の残業時間分の残業代は払っていたが、それを超える長時間労働に対する残業代を支給していないケースが数多く見つかったという。調査対象の７カ月分の未払い残業代を５月中に支払い、今年２月以降に生じた未払い分は必要に応じて追って
Janetter、ネタツイートのXSSが刺さり無限に「んほぉぉ！イッぐぅぅ！！」とダイアログが出る体にさせられる
TERRY @terry_u16 湯婆婆「契約書だよ。そこに名前を書きな。働かせてやる。」 千尋> <script type="text/javascript">for(;;){alert("んほぉぉ！イッぐぅぅ！！");}</script> 湯婆婆「フン。んほぉぉ！イッぐぅぅ！！んほぉぉ！イッぐぅぅ！！んほ 2017-04-28 12:02:34
画像を塗りつぶした部分に一瞬で自然な画像を補完する技術を早稲田大学の研究者が開発
早稲田大学の研究者が、ディープネットワーク(畳み込みニューラルネットワーク)を用いた画像補完技術「Globally and Locally Consistent Image Completion」を公開しました。既存の画像補完技術とはレベルの違う精度を見せつけています。 飯塚里志 — ディープネットワークによる画像補完（SIGGRAPH 2017） http://hi.cs.waseda.ac.jp/~iizuka/projects/completion/ja/ SIGGRAPH 2017に論文が正式に採択されました。ディープラーニングによって複雑な画像補完を行う手法です。画像中の不要な物体を消したり、人の顔を変化させたりもできます。https://t.co/iHccQXmqEh pic.twitter.com/zhmVjIajcy— Satoshi Iizuka (@stsiizk) 2
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リトアニアの首都で伝統行事が開催 魔女などの衣装を身にまとい儀式 - ライブドアニュース
