平幹二朗さん急死 ８２歳…現在放送の“月９”にも出演 （スポニチアネックス） - Yahoo!ニュース圧倒的な演技力で知られ、旭日小綬章を受賞した俳優の平幹二朗（ひら・みきじろう、本名同じ）さんが２３日、亡くなった。８２歳。 広島県出身。舞台や映画、ドラマで活躍し、生涯にわたり第一人者として君臨した。 私生活では、８４年に当時の妻だった女優佐久間良子（７７）と離婚。 フジテレビ「カインとアベル」（月曜後９・００）に出演中の急死となった。
寝息と寝巻き姿がいろいろとやばい……！ 天使と添い寝できるアプリ「一択彼女 加藤恵」の映像が公開
ソニー・ミュージックコミュニケーションズから、11月11日に配信予定のAndroid専用アプリ「一択彼女 加藤恵」の映像が公開されています。 一択彼女 加藤恵 PV第一弾 加藤恵は、丸戸史明さん原作のアニメ「冴えない彼女の育てかた」のヒロイン。同社は2016年3月に「加藤恵Project」を立ち上げ、最先端インタラクティブ技術や特殊なプロジェクション方式などを駆使した展示企画を実施（関連記事）。今回のアプリもその流れで制作され、“完全対話型生活蜜月アプリ”と題されています。 公開された動画は寝巻き姿の加藤恵が添い寝しているようなシーンで、寝ている時の動きと聞こえてくる寝息がLive2Dで素晴らしく表現されています。これはやばい……。 やばい……！ すでに事前登録も公式サイトから受付中で、アンケートに協力するとアプリで使える聖地背景セットがプレゼントされます。 また、10月22日に東京・秋葉
【艦これ】2016年10月21日アップデート 秋刀魚漁イベント/艦娘各種限定mode/新BGMなど
2016年10月21日のメンテナンス＆アップデートの内容を確認！ちょっと良い物も貰えそうな秋刀魚イベントや、艦娘達の各種限定modeが中心の内容っぽい！ 16秋刀魚イベ関連記事鎮守府海域1-1＆1-5でキラ付けしながらお試し周回！北方海域3-2＆3-3を艦娘育成＆任務消化＆レア掘り兼ねて周回！中部海域6-5下ルートで秋刀魚漁＆イベント任務完遂！【買い出しmode】なか卯コラボキャンペーンの第二弾で登場した「買い出しmode」の金剛、山城、天城の限定グラが実装！山城はしっかり艤装付けて買い出しに行ったんだなあ(ﾉ∀`)ｱﾁｬｰ 本日実施中の「艦これ」稼働全サーバ群メンテナンスに伴う、アップデート情報をお知らせしていきます。 01▼艦娘【買い出しmode】の期間限定実装 戦艦「金剛」「山城」、航空母艦「天城」に艦娘【買い出しmode】が期間限定実装されます。秋の夜長も、頑張ってまいりましょう！
天野屋は、甘酒屋の老舗です。米と糀だけを使った手作り甘酒です。
明神甘酒 甘酒は遠い昔からのものですが、文献に現れたのは、応神天皇が吉野に行幸されたとき醴酒（こざけ）を献上したのが、最初とされています。その醴酒が『甘酒』となったのは、慶長の始め頃のことです。 やがて甘酒は、江戸市民の日常生活に欠かすことのできない、唯一の《甘味源》となりました。江戸に散在する甘酒屋に対する人々の評判はつのるばかりで「富士山に肩を並べる甘酒屋」と句に詠まれるほどでした。 「明神甘酒」は、当店の地下６ｍの天然の創業当時からの土室（むろ）より作り出される糀（米かうぢ）をもとに、さらに手を加えて生成し熟成を待って作り上げられたものです。 「明神甘酒」は“生きている自然の甘味”です。 芝崎納豆 神田明神が現在のところに移された慶長のはじめ、その社の傍に「芝崎道場」と名付けられた、草庵がありました。 当道場の寒暑忍耐の修行に供した五行珍味の中に《金含豆（こんがんず）》と称し、富貴延
不偏標本分散の意味とn-1で割ることの証明 | 高校数学の美しい物語
平均 μ\muμ，分散 σ2\sigma^2σ2 の分布（母集団）からランダムに抽出したサンプルの値を x1,x2,⋯ ,xnx_1,x_2,\cdots, x_nx1,x2,⋯,xn とする。 このとき，u2=1n−1∑i=1n(xi−x‾)2u^2=\dfrac{1}{n-1}\displaystyle\sum_{i=1}^n(x_i-\overline{x})^2u2=n−11i=1∑n(xi−x)2 とおくと，E[u2]=σ2E[u^2]=\sigma^2E[u2]=σ2 となる。 u2u^2u2 を不偏標本分散と言う。 ただし，x‾=x1+x2+⋯+xnn\overline{x}=\dfrac{x_1+x_2+\cdots +x_n}{n}x=nx1+x2+⋯+xn は標本平均です。 不偏標本分散（不偏分散）の意味と，n−1n-1n−1 が登場することのきちん
Coursera Machine Learning 総復習用メモ - Qiita
はじめに もうすぐCoursera Machine Learningコースを終えることができそうです。 week11 のラストで、この動画で学んだことの一覧が映されてました。 Supervised Learning Linear regression Hypothesis Parameter Cost GradientDecent logistic regression neural networks SVMs Unsupervised Learning K-means,PCA,Anomaly detection Special application/special topics Recommender systems large scale machine learning Advice on building a machine learning system Bias/Varian
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