ノートに条件を書くとその条件に合致する人物は消される。 例えば「中国人」とか「東京都民のうち、俺に与える害が益を上回る人物」とか。 消された人物は死ぬのではなく、人間が十分居住可能な惑星へ生きた状態で飛ばされる。 さらにその惑星へ飛ばされた人間は監視システムによりYoutubeへ様子がライブ配信される。 しかもノートへ条件を書くことによる自分のデメリットは無し。 で、俺がどんな条件を書くか。 中国人韓国人朝鮮人東京都民軍事産業で働く人軍人マフィア・暴力団員カルト宗教に属する人インフルエンサーアメリカ人のうち、俺に対して益より害を与える人あたりだな。 と、こうやって思考実験してみれば俺もまだまだ差別主義者であることがわかる。お前もどんな条件を書くか想像してみ？

アンガーマネジメントのことを 「まず6秒間我慢する。そうすれば怒りが収まるので、その後冷静に対応すること」 みたいな感じで理解してて、 「6秒我慢しても怒りなんか収まらねえよ」 とか言ってるバカが世の中に多すぎる。 あのな、アンガーマネジメントにおいて「怒り」とは「二次感情」と定義されるんだよ。 二次ってことは一次感情があって、「悲しい」、「不安」、「苦しい」、「後悔」、「困惑」、「恐怖」……こうした一次感情が積み重なって怒りという感情が発露される。 アンガーマネジメントとは、誰か・何かに怒りをぶつけてしまいそうになった時に、6秒間自分を落ち着かせて、そしてちょっとだけ冷静になった頭で怒りという二次感情の原因となった一次感情は何なんだと自己分析しろということ。 ※6秒ってのも目安であって別に多くても少なくてもいい ※我慢するのと自分を落ち着かせるのとは当たり前に違う 例えば、仕事において部

値段を言う女の子の話 蜷津直 【モーニング・ツー読み切り】ラッキースケベには対価がい！？前代未聞の（ほぼ）サイレント・センチメンタル・ラブコメ！

はじめに UKIです。久しぶりの記事執筆となります。 本記事は、仮想通貨botter Advent Calendar 2023の1日目の記事となります。 本記事の目的 仮想通貨botterと言っても様々なスタイルがあります。 筆者のbotスタイルは、「主に流動性の高いCEXにおいて、価格の上下を予測してトレードする」というオーソドックスなスタイルです。価格予測には単純なルールベースを使うこともありますが、最近ではガッツリ機械学習を用いてこれを予測することが多くなってきています。 さて本題に入りますが、皆さんは機械学習で価格予測モデルを構築するとき、「回帰問題」とするか「分類問題」とするか悩んだことはないでしょうか。 本記事では、トレーディングの効用を最大化するために、機械学習の問題設定をどのようにすべきか論じます。 参考書籍・参考文献 評価指標入門〜データサイエンスとビジネスをつなぐ架け橋

はじめに 11月も終わり、今年も残るところあと一か月となりました。 今年ももう終わるから今年中に成果を上げとけ！と言わんばかりに最近は新技術の登場が多いです。 今回取り上げるのも11月最後の大砲として出てきた新技術、その名もAnimate Anyone Animate Anyoneとはなんぞや 文字で説明するより見たほうが早い 凄くざっくり説明すると、一枚の絵と動きをボーン動画として入力すると、入力した絵がボーン動画と同じ動きをしてくれるよ！というもの。 似たようなものは今までもReferenceOnly × openpose × animatediffとかで出来ましたが、特筆すべきはその精度。 動画生成の大敵であるちらつきは一切なく、入力画像にかなり忠実な動画を生成しています。 さてこの技術、動画生成にずっと注目している自分としてはいますぐにでも弄り倒したいのですが、残念ながらコードとモ

riyaは「みなさまへ」として、「菊地創に関するお知らせ」と題した書面を投稿。「2023年11月16日、菊地創（享年44歳）が急性心不全により急逝しました。生前のご厚誼に深謝し、謹んでご通知申し上げます」と伝えた。 「eufoniusはデビュー20周年に向けたばかりのこともあり、とても精力的に動いていた最中でしたので、大変残念でなりません」と心境を吐露。 葬儀は近親者で執り行ったとし、「今まで菊地創を応援して下さった皆さま、お世話になりました関係者の皆さまに心より感謝します」とつづった。 菊地さんは1979年2月24日生まれ、北海道出身。eufoniusなどの活動を通じ、『CLANNAD』『ノエイン～もうひとりの君へ～』『true tears』などの多数のアニメソング・ゲームソングを手がけた。