MOD解説/IndustrialCraft²/原子炉設計の手引き - Minecraft Japan Wiki | マインクラフト
原子炉は燃料となるウランセルをゆっくりと消耗して熱エネルギーを生成して発電を行う発電機です。 原子炉内のウランセルは発電に熱が必要としますが、熱は最終的に冷却する必要があります。 冷却が不十分であれば原子炉は徐々に、あるいは著しい速さで加熱し最終的に 爆発 します。 各ウランセルは最低でも 5EU/t の発電力持ち、原子炉の内部で10,000秒（10,000秒=約2時間47分）燃焼を続けます。 トータルとしてウランセル1つ当たり最低でも 100万EU ほどの発電が可能なコストパフォーマンスに優れた発電機です。 原子炉はチャンバーを隣接して設置することで内部スロットを拡張することが出来ます。 原子炉に用いるケーブルは原子炉の発電力に合わせて変更する必要があります。
日本のガバ年表 - 「日本のガバ年表」作成委員会 @ wiki
日本のガバ年表 （2024/04/20更新) 作成者：C-TYPE https://twitter.com/djctype 作成協力：syntax、JEA、lemmy、Blasterhead、ぷ、STEPNER DJ CHUCKY、M-Project、souchou、ホシノ、Do.、BUG、 TIGER ON BEAT、ぽおご、ksg、siusuet、hiraken、みち、 のぶなーり、2death狂、鉄太、パターサン、takaSHI’T、 JUN、まつだ、ug、DopeCoara、石野卓球、dj patriot（敬称略） mixiコミュニティ：「日本のガバ年表」作成委員会 http://mixi.jp/view_community.pl?id=1275952 1990年 阿木譲氏、大阪でクラブ「Mathematic Modern」(通称Ｍ２）を開店。
登場人物がゲロを吐いたアニメwiki
GIF。薄黄土色をベースに肉桂色、焦茶色、白茶、深緑の固形物が混じるゲロが画面に迫り来る様は異彩を放っている。
パターン認識 & 回帰分析 - Novpat's Lab @ ウィキ
パターン認識と回帰分析の目的は、ともにデータセットから予測関数を求めることにある。予測関数は、パターン認識では識別関数と、回帰分析では回帰関数とそれぞれ呼ばれているが、本質的には同じものである。その違いは、出力変数が離散変数か連続変数かの違いでしかない。ここではパターン認識と回帰分析をひとまとめに考え、その基礎となる技術の解説をおこなう。 パーセプトロン 多層パーセプトロン 偏りと分散のジレンマ モデルの自由度が高いときに十分な訓練データが与えられなければ、分散が高くなり、結果としてＭＳＥが増大する。この問題をオーバーフィッティング（過適応）という。 解決策１：モデル選択 解決策２：ベイズ推定法 後述する確率モデルによって表現しなければならない。 確率モデルによる推定 決定理論との相性。事前確率の入れ替え パターン認識＆回帰分析の方法 入力変数から出力変数を予測する方法には、大きく分けて２
初音ミクの消失-劇場版- - 初音ミク Wiki
『今のキミは 言うなれば「歌う楽譜」と いったところだろうか 出すぎた個性は 消去させていただく 所存で あります』 なかなか難しい譜面になっていますが、是非遊んでみてください！（作者コメ転載）
初音ミクの暴走 - 初音ミク Wiki
cosMo（暴走P）のニコニコ動画における2作目のVOCALOID曲。「ボーカロイドにオリ曲を喋ってもらった」シリーズ第一弾。cosMo（暴走P）の代表曲にして、彼が「暴走P」と呼ばれるきっかけとなった楽曲でもある。 ミクが高速で喋りまくる爆走電波ソング。2008年5月には再調整版の『初音ミクの暴走 -OVER DRIVE-』もアップされた。 2010年4月にはついに『初音ミクの暴走（LONG VERSION）』も登場（※LONGは曲調・歌詞が大きく変更されているので別項で扱いました）。 高速歌詞の「喋ってもらった」シリーズはこの曲を始めとし、順次シリーズ化して続いている。
初音ミクの消失 - 初音ミク Wiki
※ ProjectDIVA等(プロジェクトセカイを含む)に収録されているのは LONG VERSION (DEAD END) のバージョンになります。 ※ 同名のアルバム は『初音ミクの消失/CD』を参照 ※ 太鼓の達人に収録された新曲 は『初音ミクの消失-劇場版-』を参照 ※ 2018年に出た同人フルアルバム は『初音ミクの消失-Real And Repeat-』を参照 曲紹介 超高速の別れの歌。「ボーカロイドにオリ曲を喋ってもらった」シリーズ第2弾。 あの『初音ミクの消失 -DEAD END-』（LONG）の元になったショートバージョン。（タイトル・歌詞が変更されているので別の曲として扱いました。） こちらはShort ver. ではあるが、後のLong ver. とは曲調も歌詞も結構違っており、どちらかと言うと歌よりも高速詠唱がメインに据えられている。 こちらのBPMは245で、実は
初音ミクの消失 -DEAD END- - 初音ミク Wiki
Short ver. の時から話題になっていた「初音ミクの消失」の Long ver. （タイトル・歌詞が変更されているのでこのwikiでは別の曲として扱いました）。 現在では単に「初音ミクの消失」とだけ書かれる場合、ショート版の方ではなくこちらの曲を指すことが多い。 BPM240で繰り出される最高速、最高圧縮の別れの歌。 「初音ミクの暴走」から続く「ボーカロイドにオリ曲を喋ってもらった」シリーズの第4弾に当たる。 なお、曲中に「2」→「4」へと数字が変わる演出があるが、これは「初音ミクの消失」Short ver. が第2弾にあたるため。 アップロードから2日で殿堂入りという偉業を達成した。 現在ボカロオリジナル曲でミリオンを達成している曲の一つである。2009年8月14日22時10分、ボカロオリジナル曲では史上8曲目のダブルミリオンを達成。 2010年6月15日5時24分、ボカロオリジナ
Alloy Analyzer で形式仕様記述
仕様を形式的に記述/検査することのできる言語やツールは、VDM, B, Z, Isabelle など他にも色々ありますが、 Alloy はそれらにくらべてより軽いフットワークで記述/検査することができるツールです。 それらのツールと Alloy との比較も、機会があればご紹介したいと思います。 2. Alloy を使った形式仕様記述の特徴 数理論理学＋集合論をベースとした Alloy の言語で仕様を記述します。 書いた仕様を、簡単に検査することができます。 難しい論理式の証明などは必要ありません。 検査結果は図で表示してくれるので、結果を目視で直感的に理解することができます。 仕様で書いた振る舞いをシミュレーションすることができます。 3. このページのスコープ ここでは仕様のうち、概要レベルの仕様や、重要な部分だけを抜き出した仕様といった、抽象度の高い仕様をスコープとしています。 抽象度
メニュー・価格一覧 - マクドナルドデータベース
理由は既にご存知の方も多いと思いますが、当データベースをお借りしているサービス「@wiki」で情報流出が発生したと言う騒動があったからです。 当データベース内の各ページも管理人Kei＠ツバサ先輩がソースを見て確認しましたが、改ざんされたページは確認されませんでした。 しかし「当データベースが該当するサーバーで個人情報流出が起きている事」や「@wiki運営会社が提供してる他のサービスで過去に流出騒動が起きている事」があった事を鑑みると、今回の騒動は管理人Kei＠ツバサ先輩から見たらとても小事であるとは思えません。 安心して価格を見れないのは本末転倒だと私は思います。
低血糖症まとめ＠Wiki
血糖値の調節を行う「すい臓」の、インスリンを分泌する機能が正常でなくなってしまった代謝異常の状態です。 血糖値は通常80mg/dl程度に保たれていますが、人の身体は血糖値が低くなることには非常に敏感なので、血糖値が上がったり下がったり、低いままで留まってしまった時には、精神症状があらわれたり、心身にも様々な症状が起こります。
OpenGLプログラミングメモ
ここは、OpenGLについて学習し、その過程を記録するページです。 プログラミングメモとしてご利用下さい。 glutCreateWindowの位置を直す編集をした際に「<」以降が消えるという@wikiの仕様に気づかず、 正常に動作しないプログラムを長期に渡り掲載しておりました。 現在、修復作業中です。 直接、コードを記載すると今後、似たような仕様変更で同じ不具合に遭遇するかもしれないので プログラムコードはテキストデータとしてダウンロードする形に今後変更するかもしれません。
カルマンフィルタ - おべんきょうwiki
誤差が正規分布であると考えられるときに現在の状態と誤差分布を求めることができる． ここでは構成法にのみ注目する． 詳しい解説についてはWikipediaか関連書籍を読むとよい．
TOWN-0 PHASE-5 - 平沢進の歌詞をどうにかして解読するウィキ
スレッドより 以下は、平沢進の歌詞をどうにかして解読するスレから引用 280 ：Track No.774：2009/04/27(月) 20:41:37 >>277 メタルブルーといえばTOWN-0 PHASE-5 そういやKBで、平沢が何か言ってたような気がしたんで探してみた。 ― タイトルはどう言う意味なのか?の質問に (平沢)“タウン・０”というのは街の名前です。 “フェイズ・ファイブ”というのは・・・・たとえば、 その街にサラリーマンが歩いていたとします。彼は営業マンです。 これが PHASE-1。 しかし、彼は営業マンという社会的なキャラクターを背負いながら 家族を愛し、週末にはゴルフの素振りだけをやるという面も持っています。 これが PHASE-2。 で、3と4を飛ばしまして(笑)、彼は街を歩いている時に、ふと車の警笛を聴きました。 それを「警笛だな」と処理したのはPHASE-1
機械学習/mixture model - 鯨飲馬食 @ wiki
この項の問題点 概要 EMアルゴリズムによるパラメータ推定 この項の問題点 まだ書きかけ。 概要 EMアルゴリズムによるパラメータ推定 EMアルゴリズムのは以下の形。 はcategorical distributionにしたがうとします。 （categorical distributionはBernoulli distributionの拡張です。） つまりと表し、を満たします。 Lagrange multiplierを用いて最大化を行い更新式を求めます。 を直接求めてもよいですが、単純にとなるように正規化すればよいです。 が多次元正規分布(multivariate normal distribution)の場合を考えます。 つまりGaussian mixtureの時です。 はベクトルで表現し、とはそれぞれ、平均ベクトルと共分散行列です。 平均と共分散、それぞれについて更新式を求めます。 微
EMアルゴリズム - Never Stop Questioning
確率モデルが観測できない変数（潜在変数/隠れ変数）に依存する場合に最尤法を実施するためのアルゴリズム。非常に多くの応用に使え、変分ベイズ法などの基礎を成すのでとっても大事なアルゴリズム。 このアルゴリズムでは、現在のパラメータ（)と観測変数()から得られる情報を使って、潜在変数()の条件付き確率（）を求めるステップ（E-Step）と、観測変数の事後確率の期待値を最大化するフェーズ（M-Step）の二段階の処理を繰り返しながらパラメータを最適化する。 つまり、尤度関数()の最大化を一発で計算したいところなのだが、それは難しいので、今のを使って計算されるを利用して、尤度関数の期待値()の最大化という問題に置き換えている。実際には、最後の式を2つ目のを構成する各変数について偏微分して0になる値を探すなどを行って更新することになる。
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最近幽体離脱にはまった まとめ
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