毛がすごい状態になってしまったネコが保護されました。引き取った動物福祉団体がネコの様子をFacebookに投稿しています。 飼い主の高齢女性が亡くなったため、アメリカ・ピッツバーグにある動物福祉団体に運ばれてきたネコ。その体毛はドレッドヘアーのように絡まり合っていました。飼い主は生前、飼育を放棄している状態だったようです。毛の重さは何ポンド（1ポンド＝約454グラム）もあり、重たくて動くのも大変そうです……。 ドレッドヘアーのように毛が絡まり合っていました（画像はFacebookより） 同団体の医療チームが重たくなった毛を刈り落とし、ネコもさっぱり。刈る前と後の写真を見比べると、すごい量の毛があったことがよく分かります。ネコは前の飼い主の遠い親戚に引き取られる予定とのことで、これからは元気で暮らせるといいですね。 刈り落としてさっぱり（画像はFacebookより） Facebookのコメン

初心者に最初にぶち当たるのが『環境構築』という大きな壁なんですよね。そこで何割の人がスタートラインにすら立てずに挫折するだろうか…5割は超えるかもしれない…— ビタワン@社畜ちゃん②巻2/27発売予定 (@vitaone_) 2017年2月5日 環境構築が壁で、楽しい（かどうかは人によるが）プログラミングにたどり着けなくてモチベーションが、というのはわかるが、環境構築を経験してその辺の洞察身につけてもらわないと現場で困る、というような話もあって、二ヶ月速習でiOSエンジニア、みたいな講習はその視点欠けててダメ— 現場の声 (@mizchi) 2017年2月5日 よほどよくできた環境でもない限り、何作ろうとしても初動でうまいこといくケースが少ないので、それを解決するための勘と体力は絶対に必要なんだよなー— 現場の声 (@mizchi) 2017年2月5日 僕も完全独学でプログラミング始めたの

2. https://github.com/ksasao/Gochiusearch  ごちうサーチ (Gochiusearch)  ご注文はうさぎですか？のスクショから 何羽・何分何秒かを高速検索  Windows/Mac/Linux 対応  1期・２期 全フレーム の画像 約100万枚のインデックス を約3MBに圧縮して保持

学校じゃ学問、道徳とかを教えてるけど、もっと本質的な事をちゃんと教えろよ。 例えば、中卒高卒じゃまともな仕事に付けないから、Fランレベルでもいいから大学を出ろとか、 仕事とは言え、一度体を壊したり精神を病んでしまうと元に戻れなくなるから、まずは守りを固めろとか、 教養レベルの学問、最低限の道徳は必要とは思うけど、もっと人生ゲームのルールについて教えるべき。 普段着で富士山登らしたり、武器なしで戦場に行かしたりするのと同じ事だぞ？

玉井先生による音楽教室からの著作権使用料徴収についての説明をまとめました。わかりやすさを重視するために時系列に手を加えています。

どうも！今回はCMネタ。 妻夫木さんが出演している、グリコCMについてです。 「smile.Glico 笑顔トリビア」篇 と題したこのCM。 笑顔がテーマとなっており、亡くなった担任の先生を偲んで同級生が久しぶりに集まる…というストーリーです。 シーンごとに、笑顔についてのコピーが挿入されているのですが、『笑顔の回数』について、思わず考えさせられました。 今回はそんなグッとくる、グリコのCMについて掘り下げます！！ 目次 笑顔がなくても、生きてはいける。 子どもは１日平均４００回笑う あなたが笑うと、世界は変わる。 笑顔がなくても、生きてはいける。 バスの中、主人公である妻夫木さんは暗い表情をしています。 仕事なのか、恋愛なのか…原因はわかりませんが、とにかく落ち込んでいる様子。 車内には、愛らしい赤ちゃんを前に、笑顔の高校生が。 なんとも微笑ましい光景ですね。 ですが、妻夫木さんは思わず

３日夕、安倍晋三首相との会談を終えたマティス米国防長官が官邸を立ち去る際、数十人の記者がコメントを求めて殺到し、マッチョなＳＰ（セキュリティーポリス）に哀れにもはね飛ばされてしまった…。 ６６歳のマティス氏は海兵隊出身の退役大将。そのたたずまいは物静かで、穏やかな老紳士といった印象だった。とはいえ、中東で数々の対テロ戦を指揮した現役時代の実績に加え、「アフガニスタンには男の風上にも置けないやつらがいる。彼らを撃つのは死ぬほど楽しい」「会う人は誰でも殺す計画を立てておけ」など冷徹な発言でも知られ、「マッド・ドッグ」（狂犬）という異名を持つ。 そんなマティス氏の「一言」が欲しい。若い記者たちはエントランスに姿を現したマティス氏に向かって突進した。 マティス氏を警護する米国のＳＰたちも、若い日本人記者たちに当惑しながらも、遠慮がちに制していたが、記者たちがしつこくＩＣレコーダーを突き出すと、アー

電子情報通信学会「パターン認識・メディア理解研究会」（2016年2月14日＠九州工業大学，福岡県飯塚市)でのプレゼン資料です． 対応する原稿は以下です． 電子情報通信学会技術研究報告, PRMU2015-133 http://www.ieice.org/ken/paper/20160221UbGo/ 以下はアブストラクトです．=========================== 印刷数字，手書き数字，多フォント数字を対象として，畳み込みニューラルネッ トワーク(CNN) による認識実験を試みた．いずれのタスクにも大規模な データセットを用いた．得られた認識率は，印刷数字について99.99%，手書き数字について99.89%，そして多フォント数字について96.4%であった． さらに印刷数字と手書き数字の混合認識という，予想される困難性からか従来あまり試みられなかった課題についても，CNNの利