07 ID:hi/dyYIY アニメだけが飛び抜けて脚本のレベルが低いところ 27 風の谷の名無しさん@実況は実況板で 2021/07/25(日) 17:11:34. 67 ID:OarYuM00 童顔にデザインするのをやめてほしいな
Zchスレタイ一覧 なろうの異世界ものを語るスレ 作者:ID:dt30++/6 なろうの異世界ものを語るスレで語られた、男たちの異世界冒険譚、そのログ。 ブックマーク登録する場合は ログイン してください。 このランキングタグは表示できません。 ランキングタグに使用できない文字列が含まれるため、非表示にしています。 +注意+ 特に記載なき場合、掲載されている小説はすべてフィクションであり実在の人物・団体等とは一切関係ありません。 特に記載なき場合、掲載されている小説の著作権は作者にあります(一部作品除く)。 作者以外の方による小説の引用を超える無断転載は禁止しており、行った場合、著作権法の違反となります。 この小説はリンクフリーです。ご自由にリンク(紹介)してください。 この小説はスマートフォン対応です。スマートフォンかパソコンかを自動で判別し、適切なページを表示します。 小説の読了時間は毎分500文字を読むと想定した場合の時間です。目安にして下さい。 この小説をブックマークしている人はこんな小説も読んでいます! 異世界居酒屋「のぶ」 古都の路地裏に一風変わった店がある。 居酒屋「のぶ」 これは、一軒の居酒屋を巡る、小さな物語である。 ローファンタジー〔ファンタジー〕 連載(全250部分) 528 user 最終掲載日:2021/06/25 09:35 転生したらスライムだった件 突然路上で通り魔に刺されて死んでしまった、37歳のナイスガイ。意識が戻って自分の身体を確かめたら、スライムになっていた! え?…え?何でスライムなんだよ!!
00 ダメなテンプレが流行りすぎてじんわり展開する恋愛ものが皆無なところ 53: 名無しの読者さん 2020/05/01(金) 01:52:28. 02 >>50 じんわり系もランキングにいくつかあるだろ 100作のうち5作くらいは 51: 名無しの読者さん 2020/04/30(木) 21:28:37. 03 そういうの欲しいなら幼馴染テンプレ関係なくなろうラブコメカテゴリで漁る時点で間違ってるというか…… カクヨムやアルファの低ポイントをスコップした方がまだ良いと思う 52: 名無しの読者さん 2020/04/30(木) 23:12:20. 16 結局なろうである限りざまぁとか復讐とかそういう後ろ暗いネタからは逃げられないんだよなぁ 54: 名無しの読者さん 2020/05/01(金) 02:36:22. 93 ノクタの方が心理描写ちゃんとしててわらた… 55: 名無しの読者さん 2020/05/01(金) 23:11:31. ＳＳ三昧の日々 なろうの異世界ものを語るスレ. 23 なろう現実恋愛の大人気作家ジェットン先生が新作上げてるじゃん 56: 名無しの読者さん 2020/05/05(火) 05:36:28. 49 ジェットン先生が今回こそ完結まで書き上げられるかに興味が尽きない 57: 名無しの読者さん 2020/05/09(土) 00:47:11. 08 なんで女の子は呼び出されてホイホイついてって危ない目にあうんやろ あと日本に性犯罪者予備軍多すぎなのなんなん 59: 名無しの読者さん 2020/06/06(土) 19:41:28. 28 頭腐った作品しかねえな 60: 名無しの読者さん 2020/06/09(火) 13:33:23. 82 ついに勇者とか言い出していよいよハイファンじみてきたな 元々じつは最強主人公が俺つえーして美少女にモテモテに!とかハイファンと何が違うんだよってジャンルだったけど 61: 名無しの読者さん 2020/06/09(火) 18:18:31. 84 なろうの「異世界に行けば重婚オッケー」って解決策は 当時、能力学園物で複数ヒロイン問題に悩んでた業界に 衝撃が走ったもんさ 62: 名無しの読者さん 2020/06/17(水) 21:34:52. 99 ボディガードとか、アイドルのマネージャーとか、高校生が出来る仕事な訳ないだろう 車の免許もなくて、深夜も働けない。そんな人間に仕事を頼む会社があるか なんで年齢設定を考えてない小説ばかりなんだろう 63: 名無しの読者さん 2020/06/19(金) 09:16:10.
88 現実恋愛って「恋愛」とはついてるけど中身は恋愛じゃなくて 主人公すげー!を現代舞台でやってるだけだよねこれ 64: 名無しの読者さん 2020/06/19(金) 10:37:03. 51 探せば普通の恋愛もある 65: 名無しの読者さん 2020/06/19(金) 10:59:22. 58 むしろ探さなきゃないのか… 66: 名無しの読者さん 2020/06/19(金) 11:00:08. 72 ランキング上位のあらすじだけ読んだだけでも頭おかしくなる 67: 名無しの読者さん 2020/06/19(金) 19:27:53. 75 女性の胸の大きさを言う主人公がとにかく気持ち悪い 付き合ってない女性に胸が大きい・小さいって言うのは当然セクハラ ド直球のセクハラを読まされるのはキツい 84: 名無しの読者さん 2020/06/26(金) 23:38:55. 71 >>67 セクハラ警察の方ですか? 68: 名無しの読者さん 2020/06/19(金) 23:34:53. 71 だって作者が男ばっかだし…… 69: 名無しの読者さん 2020/06/20(土) 14:04:11. 98 付き合ってる相手にも、面と向かって胸の大小の話なんてしないと思う…… 70: 名無しの読者さん 2020/06/20(土) 17:13:18. 03 なろうの現実恋愛は読者男しかいないんだと思うよマジで だから男ウケするような話しかないし書くのも男ばっかりになる そりゃそういうのしか集まらないよねっていう 73: 名無しの読者さん 2020/06/20(土) 23:56:21. 82 >>70 異世界恋愛が女向け作品を書く女作者に占拠されたほうが先だからやむを得ない住み分け グダグダ言う前にあっちをなんとかしろ 75: 名無しの読者さん 2020/06/23(火) 17:53:25. なろうの異世界ものを語るスレ - イチオシレビュー一覧. 36 >>73 もともと現実恋愛も女性作者が多かったんだよ 詳細検索で現実恋愛を評価高い順にして 2004年から2012年ぐらいまでに絞り込んでみればわかる 上位はほぼ女性作者による女性向け作品 男性作者が顕著に汚染し始めたのはここ2ー3年ぐらい 72: 名無しの読者さん 2020/06/20(土) 23:20:30. 71 タグに「ご都合主義」が入っている作品は大抵ダメだ 設定ガバガバなのが多い 74: 名無しの読者さん 2020/06/21(日) 01:06:34.
661 ななしのよっしん 2017/08/08(火) 13:09:34 ID: 6wo+v/CdWJ >>659 三流 悪役 みたいな捨て セリフ 残して恥ずかしくないの? 662 2017/08/08(火) 13:31:02 ID: z/h4gxkRHD 8月10日 に マサツグ様 が発売され、 日本 中の ラノベ が 過去 のものになる ラノベ 論争もこの時すべて終わる 全日 本人がこの日より マサツグ様 を崇め奉る信奉者でしかなくなるのだ 663 2017/08/08(火) 14:15:07 ID: cTW/4vobda >>662 お前 、 小説家になろう の 大百科 でも煽ってただろ。 ID ちがってもすぐわかるね 664 2017/08/08(火) 16:19:48 ID: ObZ8J/JxOf >>661 だって 掲示板 でこうなったら大抵の場合徒労に終わるじゃ ん? >>652 の例えを見た感じ、商品価値と作品価値が別物ということはわかってるみたいだし、それでいいかなあって 665 2017/08/08(火) 17:17:14 ID: bpOQK5nwnx >>664 そもそも具体的な基準も出さずに >>642 みたいなこと言って 何か実りのある徒労ではない話が出来るとでも思ってたの?
DWH(データウェアハウス)とデータレイクの違いって?
ビジネスではしばしば、性能面で優れているデータレイクを導入するのが正解という意見を見聞きします。しかしながら、必ずしもデータレイクが正解とは言えません。大切なのは、ビッグデータ分析に何を求め?かつ予算との兼ね合いなどを考慮することです。 データウェアハウスは長年発展してきた経緯から、コモディティ化が進みデータを管理するためのコストがデータレイクよりも圧倒的に安くなります。そのため、非構造化データを扱わないような企業の場合、性能面で優れているデータレイクよりもデータウェアハウスを導入する方が正解だと言えます。 何が正解で何が不正解なのかは各企業の環境と、ビッグデータ分析などの目的に応じて変わります。自社にとって必要なものは何か?をしっかりと見極めていきましょう。
経営上の意思決定スピードを高めるためのデータ活用が当たり前になった昨今のビッグデータ時代において、データを適切な状態で保管することが大きな課題になっています。企業が生み出すデータ量は年々増加しており、その構造は複雑化しています。これらの問題を解消し、課題解決に向けたソリューションを提供するのがデータウェアハウスやデータレイクです。ですが、これら2つのシステムもまた用途が異なり、適材適所で活用できないと思うようなデータ分析活動には取り組めません。本記事では、このデータウェアハウスとデータレイクの違いをご紹介します。 データウェアハウス・データレイクとは?
もちろん、利用用途が明確になっているのであれば、データウェアハウス(DWH)を構築するのがベストです。 データレイクを活用するにはクラウドを利用しましょう データレイクは先述の通り、容量が大容量になる場合があります。場合によってはペタバイト級の容量が必要になる場合があります。ペタバイト級のデータを保存する場合、高性能なストレージ製品が数台~数十台必要になります。加えて、データ分析用のコンピュータも用意する必要があります。このように、データレイクを一から構築するには、多大なコストがかかってしまいます。 従って、AWSやGoogle Cloudのようなパブリッククラウドのサービスを利用してみましょう。先述のように、AWSのS3やGoogle CloudのCloud Storageを利用すれば、大容量のデータレイクがすぐに構築できます。また、 Google CloudのBigQuery を利用すれば、構造化データのみになりますが、データの保存のほかに、高速な分析も可能になります。 他の企業との競争力を維持するためにも、クラウドサービスを利用し、データの利活用を積極的に行ってみてはいかがでしょうか? 弊社トップゲートでは、 Google Cloud 、または Google Workspace(旧G Suite) 導入をご検討をされているお客様へ「Google Meet で無料個別相談会」を実施いたします。導入前に懸念点を解決したい方、そもそも導入した方がいいのかをお聞きしたい方はお気軽にお申し込みください! トップゲート経由でGoogle Cloudをご契約いただけるとGoogle Cloudの利用料金はずっと3%オフとお得になります! データウェアハウスとデータレイクは何が違うのか？. お申込みはこちら データ活用にご興味がある方におすすめの記事をご紹介! 最後までご覧いただきありがとうございます。以下では、データ分析に関する記事をピックアップしております。データ分析基盤やGoogle CloudのBigQueryに関して理解を深めたい方は以下の記事がオススメです。 データ分析基盤間の違いを理解したい方にオススメの記事 データ分析の歴史から紐解く!データウェアハウスとデータマートの違いを徹底解説 データ分析基盤の一つであるデータマート概要と設計ポイントをご紹介! データウェアハウス(DWH)とは?メリットや活用例まで一挙に紹介 クラウドベンダー間のデータウェアハウス(DWH)を比較したい方にオススメの記事 クラウドDWH(データウェアハウス)って何?AWS, Azure, GCPを比較しながら分析の手順も解説!
データウェアハウス(DWH)とは、ウェアハウス(倉庫)が語源になっていて、データをすぐに取り出して分析できるように、整理し、保存しておく場所のことです。そのため、保存されるデータは主に構造化データになっています。また、データウェアハウス(DWH)は目的をもって設計がなされています。 たとえば、どのようなデータを格納し、どのようなアウトプットが必要とされるかを、事前に決めて設計します。そのため、データウェアハウス(DWH)は、構築期間が少々長くなるという特徴があります。データの形式や加工方法について、データウェアハウス(DWH)の利用者と十分に認識合わせを行った上に、事前に設計する必要があるためです。 データレイクとは?
非構造化データとは、メールやPDFファイル、エクセルやワードで作った書類、動画や音楽データなど、日々の業務や生活で作成された雑多なファイルのような、データ単体では意味を持ちますが、それぞれのデータ間に関係性がない(または、関係性が極端に薄い)データのことを指します。 これらのデータについては、構造化データのようにデータベースに格納しにくいという特徴を持ちます。非構造化データは以下のような特徴があります。 非構造化データの特徴1. 構造化データと比べ、膨大な量が存在する 先述の通り、世の中のデータの大半は非構造化データです。構造化データのように、「列」「行」にそれぞれ関係性を持たせ、保存しているデータは世の中にはごく少数です。PDFファイルや、エクセル・ワード等で作成されるデータは日々色々なところで生まれ続けているからです。実際に、仕事で構造化データを作成している時間よりも、非構造化データを作成している時間のほうが多いのではないでしょうか? 非構造化データの特徴2. データの定義からデータレイクとデータウェアハウス（DWH）の違いをわかりやすく解説！ | 株式会社トップゲート. 活用方法が定まっていない PDFファイルや仕事で作成した書類は、それ自体には意味を持ちますが、「データ」という観点でみると、明確な活用方法や分析方法は定まっていません。「後で使うかもしれないのでとりあえず保存はしておくが、データとしての分析対象にもできない」というファイルなのです。 データの活用 構造化データや、非構造化データの活用はなぜ必要なのでしょうか?