ザノンフィクション声優になりたくて ～カナコとせろりの上京物語～ ザノンフィクションで同じ境遇の二人が、別に撮影されて交互に様子が語られるタイプの会。　今回の境遇は「声優を目指して上京」したところ。 二人とも東京に住んで俳協ボイスという養成所でレッスンを受けているところから物語はスタートする。 声優になるためには 声優になるためにはこのようなフローになっている。 俳協ボイスは「２」にあたるところで、スタンダードクラスに入るにも受験が必要で、次のステップのアドバンスクラスに入るためにも受験が必要というかなり狭き門。 声優になりたい委員会より https://xn--n8jtc6ad0nv19pp9cstj8xjljc.net/test/ 主人公二人の紹介 松元せろ里さん。 せろ里という名前は本名。鹿児島から上京してきた。 バイトを掛け持ちしながらアドバンスの試験を受けて15/200の関門を見

まずは結果　＋66万 株の取引　36万 配当　18万 FX　15万 トータルは66万プラスで終わりました。 コロナショックのそこでインバースを握りしめていた割にはプラスで終われて良かったです。 日本株はかなり損切りして現金化したものを米国株に突っ込んだので日本株は-60万で米国株は+95万くらいでした。 Twitter見てると五千万やら一億やらという話しかされてないので、みんなスゴイなと思って興味から外している。 今年の戦略 場当たり的に判断するのでいつも失敗するのですが、今年はコロナは収束しそうなので売りでいこうかなと思ってます。 来年もプラスで終われますように。

ピクシーナイト（出資馬）の初戦 去年申し込んだうちの1頭のピクシーナイトが今日出走する。 今のところ1番人気で、調教タイムもよいので期待している。一口馬主としては7年ぶりのレースなので楽しみだ！ 毎月5000円くらい馬券で損をしているので、どうせ損をするなら一口のほうが良いような気がしている。 とりあえず無事に1周走って来てくれ。 レースの結果 ゲートはまずまずで道中は中段に付ける。 コーナーの前から徐々に仕掛けてラスト50mくらいで先頭に立ち勝ちました！ モーリス産駒は足がないと聞いてましたがこの仔もそんな感じ。 新馬戦に勝つと次は2歳重賞も目指せるので次走も期待です。 【中京５Ｒ・新馬】モーリス産駒ピクシーナイトが５番手から抜け出す（サンケイスポーツ） - Yahoo!ニュース 騎手コメント 福永祐一騎手 （１着　ピクシーナイト）「とても背中のいい馬ですが、少し太かった。道中はずっと余

zenbookとは ASUSがいくつか持っているブランドの中で、そこそこハイスペックで軽くて薄い、モバイル要素だけじゃなくて重い処理をやる予定の人にオススメのブランドです。 zenはスマホのzenphoneと同じで由来はこのように語られている。 ZENBOOKというブランド名の由来は、仏教の「禅の精神」である。「あわただしい日々の生活の中で“内なる平穏”とのバランスをいかにしてとるのか、あるいは簡素さの中にある美しさ、デザイン的な調和、あるいは美しさと性能のバランス、そういった部分が禅の精神に通じるものがあるのではないか」とシー氏は語る。 zenbook14 UM425IA スペック zenbook14 UM425IAを買う前はzenbook UX31uという2011年のモデルを中古で買って使っていて久しぶりのパソコン購入をした。 スペックはこんな感じ、Ryzen7がcorei7よりもコス

正確に書くとbitmexの表示が詐欺である 最近このバナーをよく見る。 10万円分買うと１万円分もらえるってことでかなり太っ腹だなと思って入会することにした。 売買画面はこんな感じ bid　売値 ask　買値 2934しか書いてなくて、まあbidかなと思って買ったら110,000円分買ったら、資産総額が95,000円になった。 どう考えてもbidだったら計算合わないなと思って色々調べてみるとまさかの中間レートのチャートだった。 bidとaskはこんなに小さくしか書いてない askは買うボタンを押した先にこんなに小さい文字でしか書いてない bidも売るボタンを押した先にこんなに小さい文字でしか書いてない LPに貼られている画面 おそらく少し古い画面のキャプチャでこちらはbidとaskが書いてある。 つまり大規模なキャンペーンを売って新規顧客を呼び込むので明確な騙す意図をもって消していることが

過去の記事をまとめたよ 機械学習の本を買ってから、データを収集、データの前処理、Azureに取り込み、機械学習を走らせて、結果を分析するまでの手順まとめ 機械学習の本を読んだ 子供が産まれる直前に読む時間もあるだろうと、クラウドではじめる機械学習 という本を読んだ。 ざっくり内容を書くと、マイクロソフトのAzure Machine Learning Studioを使いながら 機械学習を学ぶ本だった。 自分でも機械学習で何かを予想できそうだったので、競馬の予想をしてみようと思った。 できるかわからないけど、予想までの過程をまとめる。 クラウドではじめる機械学習 改訂版 --Azure ML Studioでらくらく体験 作者: 脇森浩志,杉山雅和,羽生貴史 出版社/メーカー: リックテレコム 発売日: 2019/05/23 メディア: 単行本（ソフトカバー） この商品を含むブログを見る Azu

競馬で勝ち馬を予測したところで儲からないと意味がない 競馬の予想を機械学習でやるにしても、勝つ馬を予測するのはオッズを見れば大体相関があるのでできる。 ただ、儲からないと意味がないので高オッズかつ勝てる馬をピンポイントで探せないと意味がない。 そういうことで、まずはオッズだけを見てお得な倍率はないのかを探ってみる 芝1200ｍだけに絞った2008年～2018年までの結果を分析 全3249レース、のべ出走頭数は49360頭のオッズを集計。 1倍台のオッズは492頭と、つくこと自体があまりないみたいだ。 1倍台の馬がいたときは半数程度は勝っている。 オッズ 頭数 勝ち数 １～２倍 492 241 ２～３倍 1355 434 ３～５倍 3791 761 ５～１０倍 7628 899 １０～２０倍 8724 522 ２０～５０倍 10876 277 ５０～１０００倍 16494 115 全体 49