人と同じように、様々な性格のワンちゃんがいて、気が強いワンちゃんも魅力的なところがありますね。 自分の愛犬が気が強い傾向にあると分かったら、仲良くなる接し方も分かってくると思います。 もし気が強い愛犬との接し方にお悩みの方は、是非この記事をヒントに、愛犬とより仲良くなれるように工夫をしてみてくださいね!
今回、子犬合宿に来てくれたトイプードルのきゅうくん。 活発で気の強い男の子♪ 私が大好きなタイプです(笑)!! 小さいのに気が強い犬たち - My Animals. 一般的に活発で気が強い犬は飼いにくいと言われることが多いようですが、そのような子は外交的で明るい子も比較的多いです。 きちんとルールを理解させて、良い方向に導いてあげれば、逆に自信のある、物怖じしない成犬になりえます。 それを失敗すると、大変なケースににもなりえますが・・・。 きゅうくんと昨日のブログで紹介した黒プーのみやびは同じタイプです。 どちらも、やんちゃでお転婆かもしれませんが、ものすごい可能性を秘めているのです(^^)v 物怖じせず、人も犬も大好き♡ そんなきゅうくんと行く散歩はとても楽しかったです!! 恵比寿ガーデンプレイス。 恵比寿は路地裏は飲食店が立ち並び、様々な人が出入りし、社会化にはぴったりの場所でした。 生まれて初めての歩道橋かな? おそるおそるでしたが、自分の足で降りることが出来ました。 とにかく、いろんなシチュエーションできゅうくんの反応を見ることに。 頭がとてもいい子なので、どんどん吸収していきます。 お散歩途中に、渋谷のカリン堂へ♪ ここは犬もOKの店長お気に入りのお店なのです(*≧∀≦*) ご飯もとても美味しいです!! お野菜たっぷりのランチは体に優しくて、ヘルシー。 きゅうくんもお利口に出来ましたU^ェ^U さぁ、どんどん歩こう!!
気が強くてすぐ威張るから困っちゃう…というケースや、うちの子ビビりだから他の子と遊べなくて…というケースもあると思います。 元々の性格もありますが、飼い主さん次第でも変わることが多いということを忘れないであげてくださいね。 著者:miki. m tags
おとなしくなったら優しく声をかけてあげて撫でたり 自由にしてあげたりします。 この二つであればショップの子でも比較的出来るのではないかと思います。 meg様、ご返信ありがとうございます。 ご提案ありがとうございます。 meg様もおっしゃるとおり、中々1頭に時間を掛けるのは難しいのですが、提案された2つのことを比較的お客様の少ない平日などにトライしてみたいと思います。 アドバイスありがとうございました。 良いご報告が出来るよう頑張ります! こんにちは、お返事が遅くなって申し訳ありませんでした。 柴ちゃんが少しでも扱いやすい子になってくれること、 またそういった柴の気質を理解してくれる 飼い主さんに巡り合えること願っています。
以前[Python]Mastodon botを作ってトゥート! してみた!! という記事を書きました。 [Python]Mastodon botを作ってトゥート! してみた!! Mastodon流行ってますよねー いつもTwitterにいる僕が今日はMastodonにいました。たのしー! ちなみにトゥート! とはTwitterで言う所のTweetです!! Twitterと比較するのもよろしくない気も... しかしbotを作ったと言いながら、プログラムから トゥート! しただけであり、botとは言えないものでしたので、作ってみましたー 5%の確率で性器を露出するドラえもん 5%の確率で.... チンポ(ボロン — 5%の確率で性器を露出するドラ●●ん (@5percent_Dora) May 16, 2017 それ以外だと道具を呟いているようです。 透視メガネ〜 — 5%の確率で性器を露出するドラ●●ん (@5percent_Dora) May 15, 2017 この垢本当に面白いですよねー。いつも笑わせて頂いてます。 てかアイディア思いついた人センスありすぎる。 しかも技術的にも特別難しくないのでアイディアを参考にさせて頂きます!! 真似?? パクリ?? 模倣?? オマージュ です。 だいたいオマージュと言っとけばいい風潮な気がする。 本家様の仕組み予想 本家様のTweetをよく観察するとtという文字が見えます。 twittbot というサイトを利用していると思われます。かなり前からあるサイトですねー twittbotはweb上でbotが作れるのと、サーバーがいらないので楽チンです。 ただサイトのルール上、ツイート出来る単語が700文字しか登録出来ないのがデメリットですねー なのでここからは私の予想ですが、登録したものをランダムにTweetする仕組みかと。 事前にa文字分道具or性器を登録しときます。(a>100) 道具をa x 0. 95 個登録 性器をa x 0. 05 個登録 登録したものをランダムにツイートする仕組みだと思います。 もし700文字フルに登録してあれば、35文字が性器、665文字が道具になります。 twittbotはTwitter用のサイトなので、Mastodonには直接使えませんねー なぜ20%も露出するのか? タイトルにもある通りなぜ20%なのかと。本家様は5%なのに...... 「5%の確率で性器を露出するドラえもん」は本当に5%だったのか - はしくれエンジニアもどきのメモ. まず5%だと完璧なパクリになってしまうってのがあります。 ただそれ以上に理由がありまして、 このbotを作るときに、"[緩募]5%の確率で性器出すドラえもんの絵描いて〜"ってメンバーに投げかけたら、 スドー君からこんな画像が...... これ...... めっちゃ性器出しそう wwwwwってなって20%になりました(以上) 道具集め〜 20%以外は道具。しかしオーカワは道具の名前を覚えていなかったので、 こちらのサイト の情報を参考にして道具の名前を集めてみました〜 道具はテキストファイルにまとめました〜 手順としては サイトから道具だけをコピーする。 (道具)などの トゥート!
はてブ を見ていたところ,面白い記事を見つけました. どうやら,以下のような BOT だったようです. 「5%の確率で性器を露出する ドラえもん 」とは、二時間に一回ランダムで ドラえもん の ひみつ道具 をつぶやく人気のTwitterBOTだ。通常は「どこでもドア」「 タケコ プター」等、普通の道具をつぶやいているのだが、名前の通り5%の確率で ひみつ道具 ではなく「チンポ(ボロン」とつぶやくのがミソである。 [1] 本当に5%だったのか, 正規分布 近似を利用した母比率の検定・信頼 区間 で検証してみたいと思います. 母比率推定問題 真の比率が5%であるのかを知りたいので,統計でいうところの母比率推定問題になります.墓碑率推定問題の代表例は以下がよくあります. 池の調査で,池の中にその種類の魚は何割いるか 選挙でその政党の得票率はいくらか TVのその番組の真の視聴率は? 今回使用する母比率の検定・推定には,二項分布が 正規分布 に近似することを利用した手法を使います.資料としては,確率・統計の教科書,WEB資料では [2] が参考になる. 元記事 [1] のデータと 正規分布 近似の母比率の検定・推定より,以下を仮定します. 標本比率:$\hat{p} = 4. 311\%$ 標本の大きさ:$N=4059$回 標本の大きさは十分大きいとし,母比率は 正規分布 に近似できるとする. 有意水準 5%検定と95%信頼 区間 有意水準 5%左片側検定と95%信頼 区間 有意水準 5%左片側検定 帰無仮説:真の母比率 $p=0. 05$ 対立仮設:真の母比率 $p <0. 05$ 棄却域を$P(Z \leq -1. 645)=0. 05$ より,$Z \leq -1. Mihimaru GT「恋の確率変動」の楽曲（シングル）・歌詞ページ｜20158618｜レコチョク. 645$ 検定統計量の式は \begin{eqnarray} z = \frac{\hat{p} - 0. 05}{\sqrt{\frac{0. 05(1-0. 05)}{n}}} \end{eqnarray} 代入して, \begin{eqnarray} z = \frac{0. 04311 - 0. 05)}{4059}}} = -2. 017 < Z (=-1. 65) \end{eqnarray} よって帰無仮説が棄却され. 有意水準 5%で対立仮説$H_1: p < 5 \%$が受容される. 信頼度95%信頼 区間 95%信頼 区間 の導出式は, \begin{eqnarray} \hat{p} - z_{\frac{1-0.
に 不要な文章の削除 全ての道具の語尾に"〜"を追加 面倒に見えますが、 シェル芸 使うと一瞬で出来ました~。 サイト開いてから3分位ですねーー 手作業なんかはうんちです。今度シェル芸を紹介出来る機会があれば紹介したいと思いますーー (多くの方が「シェル芸って何? 」ってなると思います。) 書きました!! JKもびっくり!! ゴリ押しでシェルスクリプトを実行してみたった 以前20%の確率で性器を出すドラえもん!! という記事を書きました。見て頂けたでしょうか? その中で道具を集め〜のシェル芸の部分の反響が多く、書いてみた所存でございます。 シェル芸ってなんだよ💢って人が多かった。たまにTw... で、集めた道具の数が 1847 個!!!!!!!!! 多すぎwwww ドラえもんって金持ちなんだな(小並感) 3分程で集めた数なのでもっとあるかもしれないですー 一応作った 道具リスト も公開しときます。 *1847行以降は性器のリストです。 botの仕組み 確率ということで擬似乱数を使います。 プログラムで乱数を扱うときは擬似乱数になりますねー 擬似乱数 (ぎじらんすう、 pseudorandom numbers )は、 乱数列 のように見えるが、実際には確定的な計算によって求めている 擬似乱数列 による乱数。 乱数列 - Wikipedia 道具の数は1847個で20%の確率で性器を出すという事でこのような数式を作りましたー 計算すると461. 75なので、繰り上げて462分の性器をテキストデータ(道具リスト)に足します。 後は擬似乱数で1〜2309のいずれかを生成にして、それに対応した道具 or 性器を トゥート! 【Mastodon bot】20%の確率で性器を露出するドラえもん | コンパス. する仕組みです。 作成したプログラム 今回作成したプログラムは以前紹介したプログラムを改変したものになりますので、真似する時は一読をお願いします。 [Python]Mastodon botを作ってトゥート! してみた!! Mastodon流行ってますよねー いつもTwitterにいる僕が今日はMastodonにいました。たのしー! ちなみにトゥート! とはTwitterで言う所のTweetです!! Twitterと比較するのもよろしくない気も... で、今回作ったのはこっち #! /usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import random import linecache from mastodon import Mastodon #toot準備 mastodon = Mastodon( client_id="", access_token="", api_base_url = ") #インスタンス #1〜2309の乱数生成 rand = random.
あ〜でもWindowsだとcron使えませんねーどうしようかなー(興味のある人はコメント欄に書いていただければ検討します。) 余談 てか、作ってから思ったけど、こんなに難しくしなくてええんでね???? もし、簡単に作るんだったらTwitterと連携した方が早い気が...... こういうサイトがありまして...... 画像がリンクになってしまうのが欠点ですが... これはTwitterの投稿をMastodonにも投稿するサービスですね。楽です...... コンパスのTwitterも連携していますねー スドーさんの記事が公開されました!! [料理企画]三日目。料理は魔術。 #ふざけた #企画 #料理 — コンパス (@CoMPasS_blog) May 17, 2017 うまそー(小声)。Mastodonもよろしくお願いします。 なので、本当に超簡単に5%の確率で性器を露出するドラえもんを作りたかったら、 twittbot でTwitter用のbotを作成 でMastodonにTwitter用のbotのツイートを転送 以上です。一番簡単だと思います。 長々と書いた文を一文で終わらせる感じ。大好き やっぱり僕はTwitter — オーカワ (@okawa_compass) May 16, 2017
04311 - 2. 576 \sqrt{\frac{0. 04311 + 2. 03489 \leq p \leq 0. 05131 \\ $$ よって, 信頼度99%信頼 区間 (3. 489%, 5. 131%) より,真値5%もありえる. 以上より, 有意水準 1%片側検定と99%信頼 区間 では,母比率は5%であることを否定できません. 結論 以上より, 有意水準 1%片側検定と99%信頼 区間 より,墓碑率(設定値)は5%であったと結論づけます. 有意水準 5%と95%信頼 区間 の場合,有意であり, 区間 外ではありました.しかし,5%とは$\frac{1}{20}$にはよくあることなので,元記事の取得範囲のデータでは,たまたま出にくかっただけではないかと判断します. 考察:どのくらいの標本の大きさがあれば母比率5%でないといえるか 今までは,標本比率$4. 311%$, 標本の大きさ$4059$の場合で扱ってました.今度は,標本平均を固定して,どのくらい標本の大きさがあれば母比率5%でないといえるかを99%信頼 区間 について見ていきます. 標本の大きさを4200 - 6000まで200刻みで変化させて計算した99%信頼 区間 を表1にまとめます. 表1. 標本比率4. 311%, 標本の大きさを4200 - 6000としたときの99%信頼 区間 標本の大きさ 99%信頼 区間 (%, %) 4200 (3. 504, 5. 118) 4400 (3. 522, 5. 1) 4600 (3. 54, 5. 082) 4800 (3. 556, 5. 066) 5000 (3. 571, 5. 051) 5200 (3. 586, 5. 036) 5400 (3. 599, 5. 023) 5600 (3. 612, 5. 01) 5800 (3. 624, 4. 998) 6000 (3. 636, 4. 986) よって,99%信頼 区間 において, データを計5800回程取得しても,標本比率が4. 311%だった場合は,設定値が5%でないといえます.