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2016年10月13日のブックマーク (3件)

  • 【ブロガー必見】Google神の機嫌を損ねずに下ネタをぶっ込む方法 - NIMONOISM

    どーも、にもの(@nimono_com)です。 この記事を読んでくれているということは、貴方も過去にGoogle神を恐れ、下ネタ投下を躊躇してしまった経験がお有りなのでしょう。 僕も何度もあります。 下ネタをどうしても使いたい場合○○○やxxxを用いた伏せ字で表現することが多いですが、そうしてしまうとイマイチその言葉の持つインパクトが伝わりません。 おっぱい触りたいよ〜〜〜!!! おっぱい〜〜!!! おっ○い触りたいよ〜〜〜!!! おっ○い〜〜!!! う〜ん。 これはふたつとも気でおっぱいを触りたいと思って書いたものですが、下だと気で触りたいのかネタなのかの判断が難しい。あわよくば感がある。 こっちはあわよくばとかそんな生半可な気持ちじゃねー。マジだ。 しかし、グーグルアドセンスで収益化を計っている以上、こういった表現にせざるを得ない。これは非常に多くのブロガーが直面する問題。(おっぱ

    【ブロガー必見】Google神の機嫌を損ねずに下ネタをぶっ込む方法 - NIMONOISM
    seki_syo
    seki_syo 2016/10/13
    該当の文章が読めてしまうのは、心が濁りきってるからだろうか…
  • TensorFlowによるDCGANでアイドルの顔画像生成 その後の実験など - すぎゃーんメモ

    memo.sugyan.com の続編。 あれから色々な変更しつつ実験してみたりしたのでその記録。 結論を先に書くと、これくらい改善した。 DCGAN ざっくりおさらい Generator: 乱数の入力から画像を生成する Discriminator: 入力した画像がGeneratorが生成したものか学習データのものかを判別する という2種類のネットワークを用意し、お互いを騙す・見破るように学習を行うことで Generatorが学習データそっくりの画像を生成できるようになる、というもの 学習用画像の増加 前回の記事では90人の顔画像データから生成していたけど、あれから収集を続けて もう少し多く集まったので、今回は260人から集めた顔画像100点ずつ、計26,000件を学習に使用した。 Feature matching openai.com の記事で紹介されている "Improved Tech

    TensorFlowによるDCGANでアイドルの顔画像生成 その後の実験など - すぎゃーんメモ
    seki_syo
    seki_syo 2016/10/13
    そのうち、自動生成された美少女と遊ぶVRとか出来てしまうのかしら…/あと、自動生成された顔に言い知れぬ恐怖を感じた。新種の不気味の谷みたい。
  • 【更新】「停電時に中国人が火事場泥棒」デマ、投稿者は取材拒否の後に投稿削除

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    【更新】「停電時に中国人が火事場泥棒」デマ、投稿者は取材拒否の後に投稿削除
    seki_syo
    seki_syo 2016/10/13
    最初はほっとけと思ったけど、いいねを押した人達が仮に信じたとして、明日には話の種として、その何倍もの人が事実として聞く可能性がある。そう考えるとこのデマツイの悪影響はデカすぎるし想像以上に罪は重い。