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フジファブリック、相思相愛のPerfumeとツーマン決定
フジファブリックが6、7月に大阪と東京で対バンライブ「フジフレンドパーク2017」を開催。このうち6月26日に大阪・Zepp Osaka Baysideにて行われる初日公演のゲストが発表された。 大阪公演のゲストはフジファブリックのファンを公言するPerfume。フジファブリックはPerfume主催の「Perfume FES!! 2015 ～三人祭～」に招かれたり、2015年の「RISING SUN ROCK FESTIVAL」でPerfumeの「Baby cruising Love」をカバーしたりと、Perfumeと相思相愛の関係だ。明日5月2日12:00より、フジファブリックのオフィシャルサイトでは3公演すべてのチケット先行予約を受け付け、Perfumeのオフィシャルファンクラブ「P.T.A.」でも大阪公演のみを対象としたチケット先行予約受付が始まる。 フジファブリック「2マンツアー
黒髪信仰って差別じゃないのか
純日本人なんだけど地毛がかなり明るくて、高校でも染髪の指導が入らないように親から「地毛です」みたいな書類を提出させられた。それはまあこっちを配慮しての措置だったんだろうし、結構ありがたかった。 そんで今日バイトの面接に行ったんだけど、「髪の明るさが5レベル以下じゃないと雇えない」とか言われたわけ。5！！？？黒っ！！？地毛なのに駄目なの？意味不明じゃない？ 染髪した髪はチャラチャラして見えるとかは百歩譲ってわかるけどむしろ黒くするために染髪しなきゃいけなくなるんですけど……なんだそれ……。 黒髪のほうが清潔感あるとかいう意味不明な常識死んでくれ～茶髪はヤンキーだと思ってるジジババもこの際死んでくれ～ 追記 バイトが茶髪だからって嫌がる客も含めて差別だってことだよ ちなみに「純日本人」って冒頭にわざわざ書いたのは外国人の血が由来で髪が明るい人とは差別の質（？）が違うと思ったからだよ。 ハーフの
「地毛証明書」、都立高の６割で 幼児期の写真を要求も：朝日新聞デジタル
東京の都立高校の約６割が、生徒が髪の毛を染めたりパーマをかけたりしていないか、生まれつきの髪かを見分けるため、一部の生徒から入学時に「地毛証明書」を提出させていることがわかった。勘違いによる指導を防ぐ狙いがあるが、裏付けのために幼児期の写真を出させる例もあり、専門家から疑問視する声もある。 朝日新聞は全日制の都立高（１７３校）の校長や副校長らに取材し、地毛証明書の有無を聞いた。１７０校が取材に応じ、全校の５７％の９８校が「ある」と回答。少なくとも１９校が、幼児や中学生の時の髪の毛が分かる写真も求めていた。 「地毛証明書」「頭髪についての申請書」など呼び方や書式は各校で違うが、多くは保護者が「髪の色が栗毛色」「縮れ毛である」などと記入、押印する形。保護者も参加する入学前の説明会で染色やパーマが疑われる生徒に声をかけ、用紙を渡す例もある。１校当たり年間数人から数十人が提出している。今年度から導
複数列Slack - みずぴー日記
Slack のデスクトップアプリは、1つのチャンネルしか表示できないため一覧性が悪い。 そこで、複数のチャンネルを一度に表示できるアプリを作った。 📦ダウンロード https://github.com/mzp/SlackStack 😫チャンネル切り替え作業の増加 Slack のデスクトップアプリは、チャンネルを1つしか表示できない。 そのため、参加するチャンネルに比例し、切り替え作業が増えていく。 さらに切り替え作業中に未読が増え、延々とチャンネルを切り替え続けることになる。 また同様の理由でメッセージを見落すことも増え、チャットのレスポンスも悪化していく。 📑Slack☆Stack そこで一画面で複数チャンネルの内容を確認するためのアプリを作成した。 オフィスでは縦置きのモニタを使っているので、横方向にも縦方向にも重ねれるようになっている。 🔧開発の様子 ブラウザを並べる Sla
飯塚里志 — ディープネットワークによる画像補完（SIGGRAPH 2017）
概要： 本研究では，畳み込みニューラルネットワークを用いて，シーンの大域的かつ局所的な整合性を考慮した画像補完を行う手法を提案する．提案する補完ネットワークは全層が畳み込み層で構成され，任意のサイズの画像における自由な形状の「穴」を補完できる．この補完ネットワークに，シーンの整合性を考慮した画像補完を学習させるため，本物の画像と補完された画像を識別するための大域識別ネットワークと局所識別ネットワークを構築する．大域識別ネットワークは画像全体が自然な画像になっているかを評価し，局所識別ネットワークは補完領域周辺のより詳細な整合性によって画像を評価する．この2つの識別ネットワーク両方を「だます」ように補完ネットワークを学習させることで，シーン全体で整合性が取れており，かつ局所的にも自然な補完画像を出力することができる．提案手法により，様々なシーンにおいて自然な画像補完が可能となり，さらに従来の
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