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飛羽真センセイ、倫太郎くん、芽依ちゃんが華麗に踊る、 エンディングテーマ『仮面ライダーセイバー』の着メロもあるよ。 こちら( )から すぐにダウンロードだ! 🔖大好評「キャストブログ」!大秦寺/スラッシュ役・岡宏明さんが久々登場!🔖 「セイバー」のキャストたちが写真も提供!コメントも楽しめちゃう 「ファンタジック本屋かみやまに毎日通ったら異世界バトルに遭遇した件」。 明後日28日(日)「仮面ライダーセイバー」第28章放送後は、 大秦寺哲雄/仮面ライダースラッシュ役の岡宏明さんが久々の登場 です! 今回も「つづく。」とあったからコラムの続きが読めるんだね。 もう楽しみでしか無い! 明後日の「セイバー」第28章を見たら、 でチェックだよ! エレメンタルドラゴンのライドブックでパワーアップした飛羽真センセイ。 マスターロゴスはそんなセイバーに対してどんな手を打って出るのか? そして賢人の思惑は? さらにレジエルを失ったメギドたちは? 新たな展開となりそうな明後日放送、28章を少しだけご紹介! サウザンベースの倫太郎君と蓮君が深刻な表情で話し合い? ということは、ついに!? あ、やっぱり!蓮君が賢人君に会うんだな。ん?でも賢人君の表情がビミョー。。。 予告で「どーして!」と叫んでいた蓮君。いったい何がどーしたん? あとは明後日の「セイバー」28章でチェックしてね! 予告で見たマスターロゴスの言葉、「そろそろ消えてもらいましょ」。 気になるよね、何に消えてもらいたいんだ?? そして賢人が今度は蓮に!? もう早く見たい〜! あ、それと 主題歌CDプレゼントの応募も締め切り前にお忘れなく! では、今週はここまで。 ブログの結末はオレが決める! 【朗報】兎田ぺこら、エアーマンを倒す！ | ぶいぶいぶいにゅーす. また来週!
いいね コメント リブログ meme [ nqrse ] 歌詞置き場。 2020年05月16日 02:20 日夜動く思考と感情の渦上辺だけのまた口約束聞きつける野次馬無知が凄く集る本心すらも忘れて去る時だけの偽善だけど人間綺麗な自分が大好きで針は0:05また昨日が終わった絶対なんて絶対無い私の体内の絶縁体が何千何万と使い古されたそのセリフを必死に拒む時が経つにつれて薄くなるイメージあの時の「好き」は嘘じゃない性格勿論見た目も含めて痛みも忘れてまた少女は繰り返すんだ半透明の過去へ貴方の元へBadend確定でも貴方の元へ彼はもう遠くへもっと奥へ勿論届かない いいね コメント リブログ エメラルドシティ [ nqrse cover ] 歌詞置き場。 2020年05月16日 01:50 浮うかばれない昨日きのうごと切きり離はなして行いこうどうなったって良いいよ今日きょうも微妙びみょうだった明日あすと同おなじよ嫌いやになりそうな気きがした大人おとなになりたくはなかった筈はずの僕ぼくが白線はくせんに取とり残のこした夢ゆめを商店街しょうてんがい通どおりのもう一人ひとりの僕ぼくを乗のせて行いこう逃避行とうひこう暫しばし目めを閉とじようこのまま朝あさが来きても覚さめない夢ゆめを見みせてよ何なにより大事だいじな事ことを大事だいじな物ものを捨すて去されば楽らくに いいね コメント リブログ
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そして、クレスたちは『世界を救う』ことができるのだろうか?
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...... 「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. 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
レコチョクでご利用できる商品の詳細です。 端末本体やSDカードなど外部メモリに保存された購入楽曲を他機種へ移動した場合、再生の保証はできません。 レコチョクの販売商品は、CDではありません。 スマートフォンやパソコンでダウンロードいただく、デジタルコンテンツです。 シングル 1曲まるごと収録されたファイルです。 <フォーマット> MPEG4 AAC (Advanced Audio Coding) ※ビットレート:320Kbpsまたは128Kbpsでダウンロード時に選択可能です。 ハイレゾシングル 1曲まるごと収録されたCDを超える音質音源ファイルです。 FLAC (Free Lossless Audio Codec) サンプリング周波数:44. 1kHz|48. 0kHz|88. 2kHz|96. 0kHz|176. 4kHz|192. 0kHz 量子化ビット数:24bit ハイレゾ商品(FLAC)の試聴再生は、AAC形式となります。実際の商品の音質とは異なります。 ハイレゾ商品(FLAC)はシングル(AAC)の情報量と比較し約15~35倍の情報量があり、購入からダウンロードが終了するまでには回線速度により10分~60分程度のお時間がかかる場合がございます。 ハイレゾ音質での再生にはハイレゾ対応再生ソフトやヘッドフォン・イヤホン等の再生環境が必要です。 詳しくは ハイレゾの楽しみ方 をご確認ください。 アルバム/ハイレゾアルバム シングルもしくはハイレゾシングルが1曲以上内包された商品です。 ダウンロードされるファイルはシングル、もしくはハイレゾシングルとなります。 ハイレゾシングルの場合、サンプリング周波数が複数の種類になる場合があります。 シングル・ハイレゾシングルと同様です。 ビデオ 640×480サイズの高画質ミュージックビデオファイルです。 フォーマット:H. 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. 264+AAC ビットレート:1. 5~2Mbps 楽曲によってはサイズが異なる場合があります。 ※パソコンでは、端末の仕様上、着うた®・着信ボイス・呼出音を販売しておりません。
95}{2}} \sqrt{\frac{\hat{p} (1-\hat{p})}{n}} \leq p \leq \hat{p} + z_{\frac{1-0. 95}{2}} \sqrt{\frac{\hat{p} (1-\hat{p})}{n}} \end{eqnarray} \\ \hat{p} - 1. 96 \sqrt{\frac{\hat{p} (1-\hat{p})}{n}} \leq p \leq \hat{p} + 1. 96 \sqrt{\frac{\hat{p} (1-\hat{p})}{n}} $$ 0. 04311 - 1. 96 \sqrt{\frac{0. 04311 (1-0. 04311)}{4059}} \leq p \leq 0. 04311 + 1. 04311)}{4059}}\\ 0. 03685 \leq p \leq 0. 04935 \\ $$ 以上より, 有意水準 5%片側検定と95%信頼 区間 では,95%の可能性で真の母比率は5%ではないことを示しています.. 有意水準 1%検定と99%信頼 区間 有意水準 1%左片側検定と99%信頼 区間 有意水準 1%左片側検定 棄却域を$P(Z \leq -2. 326)=0. 01$ より,$Z \leq -2. 326$ 検定統計量の式は \begin{eqnarray} z = \frac{\hat{p} - 0. 017 >Z (=-2. 326) \end{eqnarray} よって帰無仮説$H_0$は,棄却されず, 有意水準 1%で 母比率$p=5\%$であるということを否定できない. 信頼度99%信頼 区間 99%信頼 区間 の導出式は, \begin{eqnarray} \hat{p} - z_{\frac{1-0. 99}{2}} \sqrt{\frac{\hat{p} (1-\hat{p})}{n}} \leq p \leq \hat{p} + z_{\frac{1-0. 99}{2}} \sqrt{\frac{\hat{p} (1-\hat{p})}{n}}\\ \hat{p} - 2. 576 \sqrt{\frac{\hat{p} (1-\hat{p})}{n}} \leq p \leq \hat{p} + 2. 576 \sqrt{\frac{\hat{p} (1-\hat{p})}{n}} \end{eqnarray} $$ 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! 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.
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,$Z \leq -1. 645$ 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.