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そっと目を閉じて、深呼吸して。 あれこれ考えずに、肩の力を抜いて。 今の私たちが欲しいのは、 そんな心安らげる「場所」なのかもしれません。 頬を撫でる風。揺れる草木の音。季節の匂い。 いつもの場所に椅子を置いて、 ゆったりと身をあずけてみる。 ふたたび目を開くとそこにあるのは、 また同じようで、どこか違う一日。 そうしてやってくる明日にも、この先もずっと。 ニーチェアエックスは、私たちのそばにあります。 1970年、デザイナーの新居 猛(にい たけし)によって生み出された「ニーチェアエックス」。1950年代から折り畳み椅子づくりをはじめ、試行錯誤の末たどり着いたのが、脚部のX構造でした。 さらに木製の肘かけ、シートには綿の厚織生地を採用。すべてが相まって、快適な座り心地を実現しています。その後に続く「ニーチェアエックスシリーズ」の原点であり、生涯折り畳み椅子の開発に取り組んだ新居の集大成と
松尾研究室では複数のLLMに関する開発プロジェクトを推進しており、一緒に働いてくれる仲間を募集しています!! LLM研究者(特任研究員・特任助教・特任講師) [1] 効率的なLLMの学習方法に関する研究 [2] LLMの動作原理の理解 [3] LLMの社会的リスクに関する研究開発 [4] その他LLMの高度化や応用に関する研究 など。詳細はこちら LLM開発エンジニア(東京大学学術専門職員) [1] LLMのフルスクラッチ構築(1B〜100B),継続学習 [2] LLMの社会的リスクに関する研究開発 [3] 外部知識や外部ツールとの融合(LLM Agent) など。詳細はこちら その他全ての募集求人はこちら
登記は自分でする!絶対自分でできます!やる気さえあれば・・・ 頑張ってください。各書式ダウンロードできます が、書式が変わってるかもです。とりあえずお近くの法務局に出向き「登記相談」の窓口に行ってください。丁寧に教えてくださったり、書式の雛形をいただけますので・・・\(^o^)/このページを開いた方、もうすでに半分は出来たも同然です。奮闘をお祈りしています!! 不動産登記は司法書士(土地や建物の売買や相続、贈与する場合、抵当権設定などの権利関係の登記する人)や土地家屋調査士(土地・建物に関する調査・測量をする人、所有者に代わって、表示に関する登記の申請手続きをする人)に頼むものだ。 自分で出来ない、難しい、と思っていませんか? 自分の家、自分の土地だから自分で登記できるのです! まずWord・Excelが使える方できればAdobePotoshopなどのソフトが使えると尚便利だけど・・・(
新築一戸建ての登記を自分で行いたいのです。法務局に話を聞こうと思うのですが、実際、ご自分で登記された方の、なまの声を伺いたいです。また、登記に詳しい方の、ご意見もお願いしたいです。登記を個人で行うことは、不可能ではないはずですが、実際司法書士に依頼される方が多いということは、手順どおりではすまない部分や、トラブルがあるのでしょうか?また、登記の仕方によって、固定資産税などで損をすることになることもあるのでしょうか?ご意見お願いします! 質問日時: 2007/8/7 15:33:06 解決済み 解決日時: 2007/8/7 18:28:04 回答数: 4 | 閲覧数: 73565 | お礼: 100枚 共感した: 5 この質問が不快なら 私は昨年末に新築し、表示・保存登記は自分で行いました。 「登記」というのは、本来自分でするものです。 「この住所の土地に建っている家は私のものです!」ってい
結論から家は宗教みたいなもんで、各メーカーで訴求ポイントが違うのだから、自分たちにあったメーカーを選べば良い。 オシャレさ全振りメーカーで断熱気密ガバガバでも、自分たちが満足しているならそれでいいと思う。 住友林業とかめっちゃ憧れる。自分は家を建てる前に色々な情報を知ることができて、ラッキーだったと思う。 ので、みんな満足する家を建てられるよう、気密断熱の話題が上がったこのタイミングで記録を残しておく。メーカー選定編いきなり展示場に行くのは良くないらしいので(暇な営業が飛びついてくる)、まずスーモカウンターに行った。そこで4つぐらい紹介されたので2ヶ月かけて回った。最初は大開口の窓とか吹き抜けとか、そういうおしゃれな家に憧れた。が、やはりコストオーバーなのと、末尾に書いたyoutuberたちの動画を見たことで高気密高断熱という概念を知り、それがなるべく達成できそうなメーカーで建てることにし
AIが画像を自動生成してくれる「Stable Diffusion」がすごい。これを使ったサービス「DreamStudio」は1枚6秒ほどで画像を生成してくれて早いが、無料枠を超えて使うには課金が必要になる。 Google Colabという、Pythonの実行環境を提供してくれるサービス上でStable Diffusionを動かせるそうだ。お金はかからない。1枚の画像生成にかかるのは30秒ほど。その方法は以下で解説されている。 Google Colab で はじめる Stable Diffusion v1.4|npaka|note 自分でもやってみて、今は無事にStable Diffusionを使えるようになっている。しかしGoogle Colabを使うのも初めてだったので上の記事だけだと詰まるところもあった。ここではそれを解説したいと思う。 ライセンスの確認 Hugging Faceのトー
こんにちは、柴田です。 今回は「会員制メディア」のチュートリアルを全3回に分けてお届けします。 === 認証編ページ作成編完成編=== 会員制メディアは、一部の記事は会員しか見れないような形式のメディアです。 ビジネスでは近年よくあるユースケースであり、もしかしたら個人ブログに導入してみても一風変わっていて面白いかもしれません。 また、応用すれば課金しないと見れない記事のような仕組みも作れると思います。 今回想定している仕様は以下の通りです。 記事一覧画面と全公開記事(/public配下)は事前生成をしておき、静的に配信する会員向け記事(/private配下)はログイン済みユーザーのみ閲覧可能とし、SSRで配信する Next.jsを用いてJamstackとSSRの合わせ技を行い、認証にはAuth0を用います。 1. Next.jsプロジェクトを用意まずは、Next.jsのプロジェクトを作成
今度結婚する友人へ、サプライズムービーをプレゼントしようと思い、初心者ながら一肌脱いで、動画編集を始めてみた。 満を持して納得のいくFull-HD動画が完成。残すところはDVDに焼くのみ。ググってでてきたフリーソフトを使って、書きこんで完成した映像を見てみた。次の瞬間、 「え?画質わっる…。。頑張って綺麗に作ったのに。。」 というわけである。 今回は、「せっかく作った高画質(HD等)動画を、高画質なままでプレゼントしたい」、「できるだけフリーソフトで済ませたい」という方向けです。ネット調べても、上位でヒットするのは有料ソフトの広告目的のサイトや日本語の怪しいサイトばかりなので、誰かの役に立てればと思い。 DVDではHD動画を再現できない。BDへの書き込みが必要現在のスマホやビデオカメラで撮影した映像は、HD~4Kの解像度に達します。4K解像度は3,840×2,160。Full-HDでは1,
はじめに: 本講座は「機械学習ってなんか面倒くさそう」と感じている プログラマのためのものである。本講座では 「そもそも機械が『学習する』とはどういうことか?」 「なぜニューラルネットワークで学習できるのか?」といった 根本的な疑問に答えることから始める。 そのうえで「ニューラルネットワークでどのようなことが学習できるのか?」 という疑問に対する具体例として、物体認識や奥行き認識などの問題を扱う。 最終的には、機械学習のブラックボックス性を解消し、所詮は ニューラルネットワークもただのソフトウェアであり、 固有の長所と短所をもっていることを学ぶことが目的である。 なお、この講座では機械学習のソフトウェア的な原理を中心に説明しており、 理論的・数学的な基礎はそれほど厳密には説明しない。 使用環境は Python + PyTorch を使っているが、一度原理を理解してしまえば 環境や使用言語が
株の確定申告での外国株式・外国投信の取扱いや外国税額控除の方法を解説します。 0:00 今日の内容 0:44 大事な3つのこと 1:17 配当控除との違い、二重課税の排除 1:59 対象について 売却益やNISAは? 2:44 日本の株や投信の税率(分離課税) 3:08 海外の配当金の税率(米国・イギリス・ドイツ・香港・中国他) 3:40 具体例 4:12 「上場株式配当等の支払通知書」 4:48 2020年税制改正「投資信託等に係る二重課税調整」 5:38 実際にe-taxでやってみた実況 7:18 エラーメッセージ!? 7:53 外国税額控除の入力 9:23 所得税額(国外割合分) 10:10 控除限度超過額の繰越、控除余裕額の繰越、「外国税額控除に関する明細書(居住者用)」 11:20 最後にアドバイス ▼国内配当金の還付、配当控除について 「【最新!】配当金の還付で凄得!株の
これらの試算から、1人あたりのトラッキングによる通信量はおおよそ16.88kbpsから112.50kbpsと考えられます。 スター型ネットワークの場合 ここでメタバースでスター型のネットワークを採用することを考えます。 どのような構成かというと、クライアントがトラッキングデータをサーバーへ送信します。各クライアントへのトラッキングデータの送信はサーバーが行います。 こうした構成を行う場合、全てのクライアントのデータがサーバーを介し、各クライアントへ流れ込みます。そのため、通信速度は下り速度がボトルネックとなります。ここでは人口75%ラインの88Mbpsを上限として考えます。 先ほどの1人当たりのトラッキングに関わる通信量から算出すると、スター型の場合、801~5,340人が通信の限界になります。 フルメッシュ型ネットワークの場合 一方で、サーバーを介しないクライアント同士が直接つながるフル
0. アルゴリズムとは? まず、アルゴリズムとは何かを説明します。(0 節の説明はスライド「50 分で学ぶアルゴリズム」 の説明を参考にして書きました) さて、次の問題を考えてみましょう。 問題: 1 + 2 + 3 + … + 100 の値を計算してください。 単純な方法として、式の通りに 1 つずつ足していく方法が考えられます。すると、以下の図のように答えが計算されることになります。 これで答え 5050 が正しく求まりました。これはれっきとした アルゴリズム であり、この問題を 99 回の足し算 で解いています。しかし、計算回数が多く、計算に時間がかかるのではないかと思った方もいると思います。 ここで、方法を変えて、「1 + 100」「2 + 99」「3 + 98」…「50 + 51」の合計を求めることで、1 + 2 + 3 + … + 100 の値を計算してみましょう。 50 個の
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