ギネス世界記録 @GWRJapan 小学校に通っていたとき、きっとあなたも図書館で広げたあの本です。※申請に関するお問合わせは、公式サイトからお願いします。 guinnessworldrecords.jp リンク ギネス世界記録 ギネスワールドレコーズ公式サイト ギネスワールドレコーズの数々の記録や、記録挑戦の方法などを紹介しています。また、企業・団体による記録挑戦のご提案なども行っています。 23 users 538
こんにちは、yukoです。 2023年も終わりに近づいてきましたが、不動産屋さんはじめました。 私の自己紹介は次回以降で改めてどこかでできたらと思いますが、今まで、投資銀行でM&Aアドバイザリーをしたり、商社で海外投資をしたり、テック企業でfintechサービスを作ったり、あたらしい暮らしを提案するスタートアップで働いてきました。 住宅売買に関する知識はあらゆるサイトで公開されているので、最近考えていることに触れつつ、マンション購入時に私自身が見ていたことや調べていたことを踏まえ、家を買う時はこれだけ見ておけばだいたいわかったな、という情報をまとめていきます。 これだけ見ておけば、と言いつつ14,000字の長文です。。既に一度売買をご経験されている方は、第三章だけでもお読みいただけたら嬉しいです! この記事の目標 第一章 購入前の準備 ・資産性を理解する ・お金についてがっつり考える 第二
概要 背景・目的 実験 実験の概要 定量評価 定性評価 おわりに 参考文献 DROBEで機械学習エンジニアをしております、藤崎です。 概要 類似商品検索の基盤となる複数の特徴抽出アルゴリズムについて、DROBEの保有するデータで評価した 定量評価によると、画像単体を入力とする ResNet-50(自己教師あり学習)とCLIPの性能が高かった 定性評価によって、取り扱うモーダルの違いによる各モデル出力の顕著な差異が確認できた 背景・目的 小売において、商品の在庫は無数に存在しています。そのため、消費者やサービス提供者が商品に紐づく情報(画像、商品の説明文など)を解釈して、特定の商品と類似したアイテムを人手で行うのは困難です。 この課題を解決するために、機械学習手法の活用が注目されています。 機械学習を用いた処理の流れは、 商品に紐づく情報を適切に 「要約」 し、 1.で 「要約」 した商品情
一番下に追記あり。 ipv4only.arpa への名前解決 Cloudflareの1.1.1.1を使ったドメインランキングを眺めていたら人気でないはずのドメインが日本国内ランキングで上位に。 ipv4only.arpaへの名前解決が大量に。 https://radar.cloudflare.com/domains/domain/ipv4only.arpa https://radar.cloudflare.com/domains/jp 51位にあった amazon.co.jp より高い位置に。 確実にネットワーク機器か何かソフトウェアが行っているDNS。(ランキング上位はそのようなものがどっちみち多いが) でも日本だけ多いのがとても不思議。 ipv4only arpaの名前解決をそんなに大量にするってどんな状況だろうか? ipv4only arpaのAAAAクエリの名前解決はDNS64 (
Twitterの内部構造を読解してみる 前口上 Twitterのようなマイクロブログサービスでは短時間で書き込みも多く、特にタイムライン周りは単にRDBのデータを出し入れるするだけではスケールしなくなります。 インターネット上に断片ながらTwitterの中の人がアーキテクチャについて解説した記事や動画がいくつか落ちていたので、Twitterがタイムラインをどうやってキャッシュしているかについてまとめてみたいと思います(推測を含みます)。 Twitterのテーブル構造 単純なTwitterのテーブル定義をRDBで定義すると以下のようになると思います。 tweets ツイート id user_id contents tweet_at followers フォロワー source_user_id destination_user_id users ユーザー id user_name timeli
女性は1泊2日の登山ツアーに参加してガイドらと10人余りで白馬岳などを縦走し、2日目、山頂から下山するため「白馬大雪渓」に向かう途中に、崩れやすい岩が多い登山道でよろけて転倒し、10メートルほど滑落しました。 全身を強く打ったうえ頭から出血していたため自力で下山できなくなり、要請を受けて出動した救助隊員などに背負ってもらって下山したということです。 救助された女性 「コロナ禍の間は登山に行くのを控えていて、外出自粛期間が終わり、行きたかった山にようやく行ったものの、体力がかなり落ちていると感じました。行動時間が長く疲れが出て、集中力が落ちていたのだと思います。自分の体力に見あったツアーを選択すべきでした。幸い命に関わる事故にならず軽いけがですみましたが、多くの方のお世話になりご迷惑をかける結果となり、自分自身の一瞬のミスの重さを感じています」
岸田文雄首相が内閣改造・自民党役員人事を行い、解散総選挙の時期にも関心が集まる中、自民党内では「次の首相」候補として様々な政治家の名前が語られている。一方の野党も、選挙を通じた連携や競争を通じて、誰が与党に対抗する力を得るのかが注目されている。 そこで、報道ベンチャーのJX通信社では、インターネットを通じた全国規模の調査を実施した。今回は、このうち主要な政党の党首、代表をはじめとする著名政治家への世論の「期待度」の調査結果を紹介する。 政治家への「期待度」の調査にあたっては、報道各社の世論調査で示された各党の支持率に概ね比例する形で、自民党から7名、立憲民主党と日本維新の会からそれぞれ3名、公明党と共産党から2名、れいわ新選組と国民民主党、社民党、参政党から各1名の計21名の政治家の名前を挙げて質問した。 全体では維新吉村氏、自民河野氏・石破氏らが上位に「期待する」は「大いに期待する」「や
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https://honkawa2.sakura.ne.jp/1553.html http://www.garbagenews.net/archives/1654942.html 第二次世界大戦だけ特殊なデータだが それ以外は1925年くらいからまっすぐ落ちている 1925年 子供5人時代 昭和初期 子供4人時代 戦後〜1980年 子供2人時代 1980〜現在 子供1〜2人時代 2030〜2040年 子供1人時代 ____ 直近の中韓では第二の起点が発生して何だろう?と不思議に思ってる 2016年くらい 日本でも2016年くらいがピークになってるから、同様の影響があったとは思うんだけど 不思議なのはイタリアとかでは2016年前後に特徴が存在してないんだよね むしろ2010年くらいがピークになってる、これは普通にリーマンショックだよね、アメリカも2007年ピークになってるからリーマンショックか
野菜にはナス科やアブラナ科などの科目がありますが、一つだけ選ぶとしたらどれが最強か考えてみました。 (最強というのは戦いに強いという意味ではなく、食べるとしたらどれが一番か、という意味です!) ナス科ナス科は、ナスはもちろん、他にも色んな野菜があります。 まずはトマト。そしてピーマン。パプリカもあります。彩りがいいし、栄養もありますね。 唐辛子もナス科。イタリア系の料理が捗りそう。 そしてじゃがいももナス科です。炭水化物もカバーして、ナス科は強いと思います。 ウリ科ウリ科は、きゅうり、ズッキーニがあります。そしてかぼちゃ。甘くて美味しいですね。 そしてこれを野菜に入れていいのか分かりませんが、スイカとメロンもウリ科です。 これらを野菜と認めるなら、子供はウリ科を選びそうですね。 アブラナ科アブラナ科は葉野菜が多いです。キャベツ、白菜、小松菜、チンゲンサイなど。 ブロッコリーもアブラナ科です
株式会社ゼンリン🗾 @ZENRIN_official ゼンリンの公式アカウントです。商品サービスや、地的なネタをつぶやいています。商品に関するお問い合わせは、お手数ですがzenrin.co.jp/product/suppor…へお願いします。 zenrin.co.jp 株式会社ゼンリン🗾 @ZENRIN_official これ最近知ったことなんですが、うどんやそばに添えられてるネギ、東西で違うようですね🧐 フォロワーさんに教えてもらいました...東日本は白ネギ、西日本は青ネギなんだそう...日々無意識に生きてるなぁと痛感しました。 ところで皆さんの地域は白ネギ、それとも青ネギですか? pic.twitter.com/VRSfFcxs0N 2023-08-22 18:37:18
Aguno @土曜日 西き16a @Aguno_ 売り子さん「コミケで買っていただいた本の数と時間帯別推移、スプレッドシートにまとめておきましたよ」 ぼく「……???」 pic.twitter.com/aBxAYXPNmr 2023-08-13 22:03:59 Aguno @土曜日 西き16a @Aguno_ コミケに行く人は気をつけてください。 絵描きは 「いつも見てます」 「新刊ほんとに楽しみにしてました」 「全部ください」 などの言葉をブースで投げかけられると、嬉しさのあまり絵をあげまくったり次も新刊を出す危険な習性があります。どんどんやってください。 twitter.com/i/web/status/1… 2023-08-12 19:39:11
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