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付き合ってるように見えるってどういうこと? そういわれたらどう返しますか? 片想いの同僚と私と後輩(男)で飲みに行きました。 そのとき後輩から、私と片想いの人とが、付き合ってるのかと思ったと言われました。 私はすごく嬉しかったのですが、どうリアクションを取ればいいのか分からず…彼の表情もまともに見られず…。 何度も言ってくるのを、笑って流すだけでした。 彼は、ナンパの話とかをしてたので脈はなさそうだし…。 私は、うっかり元彼をちらつかせるような発言をしてしまい、後悔しています。 その次の日は、普通に仲良く絡んだりしていました。 二人で恋愛系の話もしたり…。 それでまた周りからからかわれました。 でも、ただの同僚って感じでしょうか? 【無料小冊子】図解版 人間関係、こう考えたらラクになる - 斎藤茂太 - Google ブックス. 今の状況も楽しいし幸せなんですが…。 単純に付き合ってるほど仲がいいもしくは気があってるなのではないでしょうか? それともしも友達に同じことを言われたらその場で告白っていう手段もないことはないですよね まぁすごく恥ずかしいと思いますが・・・。 ThanksImg 質問者からのお礼コメント お二方ありがとうございました。 気が合うので、面白がって言われただけみたいでした。 お礼日時: 2012/4/26 12:40 その他の回答(1件) 付き合っているように見える! 言ったのが女性の場合→彼狙い 言ったのが男性の場合→あなた狙い と言う風にも取れますよね 素直でない方のようなのでチャンスは逃さないように… 1人 がナイス!しています
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(1)余りによる分類を考えます。 すべての整数は3k, 3k+1, 3k+2で表せますね♪ 合同式を知ってるならそれでも。 (2) (1)を利用しようと考えます。 すると、x^2を3で割った余りが0, 1とわかります。 後は, 7^(2n)の余りが1である事に気づけば、 y^2+10z^2の余りが0か1であると絞れるますね。 別解として対偶を取ると早いです (3) (2)からy, zのいずれかは3である事に気づきます。次に、xが平方数であり、7も平方数である事に気づけば、y^2+10z^2=p^2となるpが存在すればいいです。 整数問題では、積の形にするのも基本でした。 そこで10z^2=(p-y)(p+y) の形にします。 あとは偶数、奇数に着目してみて下さい。 y, zの値が決まってしまいます。 多分答えはx=7^(n+1)です。
今日のポイントです。 ① 関数の最大最小は 「極値と端点の値の大小を考察」 ② 関数の凹凸は、 第2次導関数の符号の変化で調べる ③ 関数のグラフを描く手順 (ア)定義域チェック (イ)対称性チェック (ウ)微分 (エ)増減(凹凸)表 (オ)極限計算(漸近線も含む) (カ)切片の値 以上です。 今日の最初は「関数の最大最小」。 必ずしも"極大値=最大値"とはなりません。グ ラフを描いてみると容易に分かりますが、端点 の値との大小関係で決まります。 次に「グラフの凹凸」。これは第2次導関数の "符号変化"で凹凸表をかきます。 そして最後は「関数のグラフを描く手順」。数学 Ⅱに比較すると、ステップがかなり増えます。 "グラフを描く作業"は今までの学習内容の集大 成になっています。つまりグラフを描くと今まで の復習ができるということです! 一石二鳥ですね(笑)。 さて今日もお疲れさまでした。グラフの問題は手 ごわいですが、ひとつずつ丁寧に丁寧に確認して いきましょう。がんばってください。 質問があれば直接またはLINEでどうぞ!
公開日時 2020年12月03日 23時44分 更新日時 2021年01月15日 18時32分 このノートについて しつちょ 高校1年生 お久しぶりです... ! このノートが参考になったら、著者をフォローをしませんか?気軽に新しいノートをチェックすることができます! コメント コメントはまだありません。 このノートに関連する質問
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25)) でドロップアウトで無効化処理をして、 畳み込み処理の1回目が終了です。 これと同じ処理をもう1度実施してから、 (Flatten()) で1次元に変換し、 通常のニューラルネットワークの分類予測を行います。 モデルのコンパイル、の前に 作成したモデルをTPUモデルに変換します。 今のままでもコンパイルも学習も可能ですが、 畳み込みニューラルネットワークは膨大な量の計算が発生するため、 TPUでの処理しないととても時間がかかります。 以下の手順で変換してください。 # TPUモデルへの変換 import tensorflow as tf import os tpu_model = tf. contrib. tpu. keras_to_tpu_model ( model, strategy = tf. TPUDistributionStrategy ( tf. cluster_resolver. TPUClusterResolver ( tpu = 'grpc' + os. environ [ 'COLAB_TPU_ADDR']))) 損失関数は、分類に向いているcategorical_crossentopy、 活性化関数はAdam(学習率は0. 10月01日(高1) の授業内容です。今日は『数学A・整数の性質』の“互いに素”、“互いに素の重要定理”、“倍数の証明”、“割り算の原理式”、“余りによる整数の分類”、“ユークリッドの互除法”を中心に進めました。 | 数学専科 西川塾. 001)、評価指数はacc(正解率)に設定します。 tpu_model. compile ( loss = 'categorical_crossentropy', optimizer = Adam ( lr = 0. 001), metrics = [ 'acc']) 作成したモデルで学習します。 TPUモデルで学習する場合、1回目は結構時間がかかりますが、2回目以降は速いです。 もしTPUじゃなく、通常のモデルで学習したら、倍以上の時間がかかると思います。 history = tpu_model. fit ( train_images, train_labels, batch_size = 128, epochs = 20, validation_split = 0. 1) 学習結果をグラフ表示 正解率が9割を超えているようです。 かなり精度が高いですね。 plt. plot ( history. history [ 'acc'], label = 'acc') plt. history [ 'val_acc'], label = 'val_acc') plt.
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