妹が誹謗中傷で困っていたので弁護士に相談したら犯人全員を特定して解決した話
みゆか @miyuka527 刀剣乱舞♡ゲーム♡グッズ♡ミュ/マイペースで本丸運営/源氏沼の奥底在住/お絵描きします/成人済み会社員/呼びタメ歓迎/楽しく交流/誹謗中傷や治安の悪い方はｺﾞﾒﾝﾅｻｲ https://t.co/Ev9NgwbVfj みゆか @miyuka527 誹謗中傷でお困りの方へ① 妹がSNS・２ちゃん等の誹謗中傷で疲弊→弁護士に依頼。書き込んでいた人全て特定、解決に至りました。お困りの皆様の参考になればと思い書かせて頂きました。 妹がSNS等でいわれのない誹謗中傷をうけ精神的に疲弊していました。私が警察に相談したところ ↓続く・・・ 2022-03-20 11:33:54 みゆか @miyuka527 誹謗中傷でお困りの方へ② 警察では対応できないので弁護士に相談してもらいたいとのことでした。早速、知り合いの弁護士に依頼しました。結果、誹謗中傷していた人全てを特定する
真面目なプログラマのためのディープラーニング入門
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
「男子が先」の刷り込みに配慮を 男女混合出席簿の導入進む 首都圏の小学校は9割超え 中学は25%が「男女別」：東京新聞 TOKYO Web
ジェンダー平等の観点から、公立小中学校で男女混合出席簿の導入が進んでいる。島しょ部を除く東京都内の区市町村と首都圏６県の政令・中核市計６８自治体に尋ねたところ、小学校は９３．２％が導入していた。一方、中学校は７４．７％にとどまる。専門家は「男女別出席簿は『性別で分けられる』という意識の刷り込みにつながる。繰り返し、『男子が先』に呼ばれる影響は大きい」と改善を求める。（奥野斐） 男女混合出席簿は、出席番号で男子の後に女子が続くのは男女平等にそぐわないなどとして、１９８０年代から導入され始めたとされる。本紙は１月から、６８自治体の教育委員会に現状を尋ね、「新型コロナで業務が逼迫（ひっぱく）している」という東京都福生市を除き回答を得た。 都内では、小学校の導入は９割超。中学校は導入ゼロが１６自治体で、そのうち１３自治体を多摩地区が占めており、武蔵村山市は「保健関係の個人情報が男女別で、混合名簿も
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