1368 記事 353 テーマ アート プロフィール ブログを紹介する 小説は、こちらのnoteに移しました。 ベルサイユのばら二次創作「IF YESTERDAY COMES AGAIN」(管理人:ミクリナさん)のサイトが昨日の夜から急につながらなくなりました。毎日楽しみに見ていたのでショックでたまりません。どうしたのでしょう If Yes 状態: 解決済み ベルばらの二次創作をほんのちょこっと置いてます。 こういう趣旨のものが無理!と思う方は、お読みにならないことをお勧めします。 原作者様や各出版社様、及び関係団体とは一切関係がありません。 さまざまな二次創作がこの作品から生まれています。みなさん「ベルサイユのばら」を真剣に愛する人ばかりです。小説、まんが、イラスト・・・。 とてもすべてを見切れないほど多くのサイトが存在しています。私も微妙なお年頃に
皆さま、お久しぶりです。 ブログではサイト以上にご無沙汰が続いていて申し訳ありません 今年の三が日も何も書かずじまいでした。 私がベルばらSSを書き始めた2005年頃は、まだ他サイト様も多く、 夢中でサイトめぐりや執筆をしたものですが、もう10年が過ぎてしまいました。 年を取るはずですわ しかし、昨年から本作の外伝(? )が再び、マーガレット誌上でいくつか披露され、いろいろ複雑な思いにかられました。 それに奮起させられ、年初には約2年ぶりに「パリの空の下」21をUP しましたが、どの時点で終わらせるべきか悩んでもいます 私は、二世が男か女か、髪の色(フランス人の子は、赤ちゃんの時点では髪の色が遺伝因子があったとしても、金髪になるかどうかはわからないから母親が「金髪になるよう祈っている」というようなくだりを 芹沢光治良著 「巴里に死す」 で読んだ覚えがあります)が、 父親ゆずりか母親ゆずりか、はたまた瞳の色はどうかに触れることはしたくない、 それはあくまで思い入れ深いファンの 個々人の想像の範疇でいいから、 と思っていたのを思い出したからでもあります。 新作が描かれ、想像と違って夢の一部が破れたような気がした部分があったりしたからなんですよね。 当初、ブログを設置した目的は、それぞれのUP分を【次回へ】まで書き上げるのに、難儀を感じ始め、もっと短く、ゆえに、もっと軽くUPできたらいいなと思って始めたのですが、 うまく使えなかった感じです。 (もちろん完結したら、サイトの方へ移行させて…と、思っていました。) でも最近少しまた、短編を書いてみたくなりました。 それは、かける時間はずっと少なくなりましたが、細々と続けている サイトめぐり(? )で、変わらぬ情熱で執筆を続けられている二次作家様 たちに因るところが大きいですね。 本当に感謝しております。
…あ~あ。はんっ! やつらがお互いを大事に想っているのは、俺たちだって知っているさ。 だってよぉ…。日頃は落ち着いた雰囲気のやつが、珍しく荒れ放題に荒れていた頃。 アンドレが兵舎でけんか騒ぎや発砲騒ぎをしでかしたって一件、隊長が…ありゃ握り潰したんだろうな。 大事な人間を営倉にいれたくないってか? いや!離されたくなかったんだろうが。隊長、そうだろう? あんだけの事やらかして、営倉に入らねぇなんざありえねぇ。 まあ、奴があんなことをしでかすってえ事の方が、あり得ねぇ話なんだがな、隊長さんよ。 それほど、奴にはあんたが全てってことさ。 パリから重傷を負って帰って来た時も、軽傷のあんたに比べて奴の怪我はヒドイもんだった。 庇ったんだ、愛しい人を。護衛としてでなく。 とっとと現場復帰しやがったがな。 なんて言うかよ、見ているのだってもどかしいってんだ!
kerasのConv2Dを理解したい それにより下記のようなコードを理解したい(それぞれの関数が何をやっているのか?や引数の意味を説明できるようになりたい)。 from keras import layers, models model = models. Sequential () model. add ( layers. Conv2D ( 32, ( 3, 3), activation = "relu", input_shape = ( 150, 150, 3))) そして画像分類モデルをpythonで実装したい(犬の写真と猫の写真を判別できるなど) 「畳み込みって何ですか?」がざっくりわかる。 「kerasのConv2D関数に渡す引数の値はどうやって決めればいいですか?」がざっくり分かる。 「カーネル」「フィルタ」「ストライド」の意味が理解できる。 Conv2Dとは? 2年で8億枚売れた「アンプルマスク」を薬局でゲット！ 今まで使ったパックの中で一番潤うんじゃないか…？ | ROOMIE（ルーミー）. 「keras Conv2D」で検索すると「2次元畳み込み層」と出てくる。 では「2次元畳み込み層」とは何なのか? なお「1次元畳み込みニューラルネットワーク」という言葉もある。 よって「1次元と2次元はどう違うのか?」を理解する前提として、 「畳み込みニューラルネットワーク」や「畳み込み」を理解する必要がある。 CNNとは? Convolutional Neural Network のこと。 Convolutional: 畳み込み Neural Network: ニューラルネットワーク なので、CNNは「畳み込みニューラルネットワーク」である。 によると下記の通り。 「画像の深層学習」と言えばCNNというくらいメジャーな手法である。CNNはConvolutional Neural Networkの頭文字を取ったもので、ニューラルネットワークに「畳み込み」という操作を導入したものである。 畳み込み(convolution)とは、カーネル(またはフィルタ)と呼ばれる格子状の数値データと、カーネルと同サイズの部分画像(ウィンドウと呼ぶ)の数値データについて、要素ごとの積の和を計算することで、1つの数値に変換する処理のことである。この変換処理を、ウィンドウを少しずつずらして処理を行うことで、小さい格子状の数値データ(すなわちテンソル)に変換する。 そもそも「画像」とは何か? jpgなどの画像ファイルは、横(width)と縦(height)、それぞれピクセル数が決まっている。 たとえば、width:300px で height:200px の写真があるとする。 1個のピクセルを■(正方形)で表現するならば その写真は、300 x 200 = 60000個の■を並べたものである。 なので、width:5px かつ height:5px で、計25個の■が存在する場合は、下図のようになる。 さらに白黒写真の場合、 それぞれの■がブラックまたはホワイトのいずれかである ブラックを■(黒塗り)で表現し、ホワイトを□(白抜き)で表現する ならば「白背景に黒文字で×(バツ)を描く」場合、下図のようになる。 同様に、プラス記号(+)なら、 であり、マイナス記号(―)なら、 であり、イコール記号(=)なら、 である。 「小さな区分に着目して特徴を調べる」という考え方 白背景に黒文字でバツ という画像データに対して「小さな区分に着目して特徴を調べる」とどうなるか?
みなさん、 愛用しているフェイスマスク はありますか? わが家で、常に切らさないようにしているのは韓国のスキンケアブランド・メディヒールの「アンプルマスク」。 いろいろ試した結果これがいちばん潤う気がして、好んで愛用してきたのですが……。 「アンプルマスク」の実力は? JMsolution「アンプルマスク 5枚入り」各1, 000円(税込) 今回、薬局で新たに見つけたのJMsolutionの「 アンプルマスク 」がすごかったんです。 なんと 2年間で8億枚以上売れたパック だそうで、日本進出したことで4月1日から日本でも購入できるようになったとのこと。 4種類展開で、肌悩みに応じた 9種類の厳選成分 が配合されているのが特徴! 中身はこんな感じ。上質な雰囲気のパッケージ 人口色素・アルコール・パラペン・鉱物油・トリエタノールアミン・SLS(腐食性洗剤)・フェノキシエタノールが不使用 なのも、うれしいポイントです。 ちなみに肌悩みに応じて、 マスクシートの素材 も違うのだとか。 そんな並々ならぬこだわりを感じる「アンプルマスク」シリーズの中でも、今回は特に人気の「 H9 ヒアルロニックアンプルマスク アクア 」と「 V9 ビタミンアンプルマスク クリア を試してみました! 3週目衝撃の311枚で感じたけどNGT48って今年の全仕事全売上合わせても1億円に届かなそう？. 乾燥が気になるときに使いたい"青のシート" 一番人気だというのが、この「 H9 ヒアルロニックアンプルマスク アクア 」。 厳選された9種類の成分は 濃厚ヒアルロン酸エッセンス で、乾燥が気になるときのケアにおすすめだそう。 使い方は通常のフェイスマスクと同様、洗顔後に化粧水で整えた肌にマスクをするだけです。 マスクを取り出すと、 白いフィルムが入ってるので、まずはそれを取り出します。 シート素材は、 薄くて軽いテンセルシート 。ほんのり青いエキスが新鮮です。 広げてみると、おお~。これだよ、これ。 韓国のスキンケアブランドならではのシートが薄くて、見るからに保湿が期待できそうなマスク! シートを手で触ってみると、 ウルウルを通り越してヌメヌメ 。超濃厚なテクスチャで、これは潤いそう……。 ベタベタするのに抵抗がある方は苦手かもですが、エイジングマスクなど濃厚なテクスチャに慣れている方にはぴったりの密着感です。 手のひらが頬に吸い付く濃厚保湿 顔につけて20分後、シートにまだ潤いが残っていることに感動。 マスクを剥がし、顔に残ったエッセンスを手でパッティングしていきます。 捨てるにはもったいないほど潤いが残るマスクで、首・デコルテ・手なども保湿してからゴミ箱へ。 顔に触れてみると、 手のひらが吸い付く、吸い付く 。 乳液などをせずに放置しても、40分くらいは手が顔に吸い付く潤いっぷりでした。これはすごい……。 夏の紫外線対策に使いたい"黄色のシート" 次に試したのが「 V9 ビタミンアンプルマスク クリア 」。 厳選された9種類の成分は 濃厚ビタミンエッセンス 。 夏の紫外線対策にはビタミンがいいと聞くしな~と、紫外線対策に購入!
何マスずつズラして計算するか?の、ズラす値。 ストライドが1なら ストライドが2なら では、下記条件における畳み込みで、特徴マップの縦横は何x何になるか? 入力画像は 25 x 25 である。 フィルタ(カーネル)は 5 x 5 である。 ストライドは 2 である。 答えは 11 x 11 となる。 スプレッドシートなどで方眼を書いて実際に手でズラしながら数えてみると理解できる。 25 x 25 の方眼がある。これを入力画像とする。 重なっているピンク枠(5x5)がフィルタ(カーネル)である。 ストライドが 2 なので、2マスずつズラして計算していく。 11回目の計算で右端にたどり着く。 縦も同様なので、特徴マップは 11 x 11 となる。 以上の知識を前提として、畳み込みの実行に必要なパラメータを考える。 具体的には、下記の問いに答える必要がある。 質問(1): 畳み込みで利用したいカーネル(フィルタ)の縦横ピクセル数は、何x何ですか? 質問(2): 畳み込みで識別したい画像(つまり入力画像)の縦横ピクセル数は、何x何ですか? 質問(3): ストライドの値はいくつですか?(何ピクセルですか?) 他にも問いはあるだろうが、このような問いに答えることが、すなわち「関数に渡す引数の値を決めること」である。 の記載を抜粋する。 Conv2D(16, (3, 3)の解説 :「3×3」の大きさのフィルタを16枚使うという意味です(16種類の「3×3」のフィルタ)。 「5×5」「7×7」などと、中心を決められる奇数が使いやすいようです。 フィルタ数は、「16・32・64・128・256・512枚」などが使われる傾向にあるようですが、 複雑そうな問題ならフィルタ数を多めに、簡単そうな問題ならフィルタ数を少なめで試してみるようです。 ここで、フィルタに関する値は 1つのフィルタの縦横サイズは、何x何ピクセルか? (ピクセル値) と その縦横サイズのフィルタを、何枚使うのか? SPIの問題です -SPIの問題です ある教室の生徒に折り紙を配る。1- | OKWAVE. (枚数) があるので混同しないように注意する。 縦横サイズについては、これまで解説したとおり。 下記の例では、フィルタの縦横サイズは「5 x 5」である(ピンク塗の領域は5x5=25ピクセルの正方形である)。 では「フィルタ数(何枚使うのか?その枚数)」は、どういう意味か?
公式ドキュメント には RGB画像ではinput_shape=(128, 128, 3)となります. とある。 白黒画像なら1 RGBなら3 であるため、色の数(RGBならレッド、グリーン、ブルーの3種類)と考えられる。 普通の写真()ならRGBなので、3を設定しておけば問題ないだろう。 サンプルコード に書かれている activation="relu" はどういう意味か? での説明は下記。 activation=relu の解説 :活性化関数「ReLU(Rectified Linear Unit)- ランプ関数」。 フィルタ後の画像に実施。入力が0以下の時は出力0。入力が0より大きい場合はそのまま出力する。 activation: 使用する活性化関数の名前(activationsを参照) 何も指定しなければ,活性化は一切適用されません つまり、 は「活性化関数としてReLUを使いなさい」という命令になる。 活性化とは? 活性化するための関数が「活性化関数」である。では「活性化」とは? 活性化を理解するための文脈を集めたら下記の通り。 活性化関数は、ニューラルネットワークに欠かせないものである。 活性化関数のデファクトスタンダートは「ReLU」である。 活性化関数を用いるのは、モデルの表現力を増すためである。 代表的な活性化関数として「ステップ関数」「シグモイド関数」「ReLU関数」などがある。 「活性化関数を指定すればモデルの表現力が増す(賢いAIが作れる)から活性化関数を指定しましょう」そして「標準的に使われるのはReLUですよね」といった感じ。 だが、これは のように指定する。詳細は を参照。 以上のとおり、 が何をやっているのか? それぞれの引数は何を意味するのか? がざっくり理解できた。 この章の目的は「kerasのConv2D(2次元畳み込み層)を理解すること」なので、 いったんここまでにする。 Sequential() や MaxPooling2D() については別の章で調査していく。 Why not register and get more from Qiita? We will deliver articles that match you By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole you can read useful information later efficiently By "stocking" the articles you like, you can search right away Sign up Login
1 (東京都) (5段) 2021/07/13(火) 20:57:04. 37 さすがにそれはないか VIPQ2_EXTDAT: none:none:1000:512:: EXT was configured 2 47の素敵な (SB-Android) 2021/07/13(火) 22:06:52. 08 足し算って知ってる(◎-◎;) 3 47の素敵な (埼玉県) 2021/07/13(火) 23:07:57. 12 ビルボード換算だと11万枚だから1億超えてるな しかし劇場公演やら動物園大使やら他の諸々の仕事は大した金にならないだろうし 年間総売上は1. 5億くらいだろ 4 47の素敵な (東京都) 2021/07/13(火) 23:23:08. 91 >>1 3週目までの累計で何枚売れたんだろ? 広告費用はかなり割いたのにな 新聞広告は少なくとも一度で200万飛ぶし 5 47の素敵な (千葉県) 2021/07/13(火) 23:29:51. 12 シングル、赤字じゃねーの? 6 47の素敵な (東京都) 2021/07/13(火) 23:37:46. 23 3週までの累計77, 716枚だとよ シャーベット初週累計81, 000枚だったらしいから5THに比べてあらゆる数値で下げてる 初日売上だけ数千乗せたらしいがそれ以外は全て下落だな 7 47の素敵な (東京都) 2021/07/13(火) 23:39:27. 76 とりあえず初日以外でオリコン数値持ってくる奴は信用できない 8 47の素敵な (茸) 2021/07/13(火) 23:45:14. 72 311枚って ジャグラーか? 9 47の素敵な (東京都) 2021/07/13(火) 23:51:22. 64 CDを一番安い劇場版1047円と仮定した場合×77, 716枚=約8140万円 大手レコード会社の場合のアーティスト印税3%(多く見積もって)=244万円 全部通常版ならアーティスト印税391万円 244~391万円をメンバーで頭割り 10 47の素敵な (SB-iPhone) 2021/07/13(火) 23:52:07. 33 ビルボードもオリコンもイコラブの半分か 仮にもかつては48Gの支店だったのにな 11 47の素敵な (ジパング) 2021/07/13(火) 23:53:31. 26 一枚2000円でも62万か・・・ 12 47の素敵な (東京都) 2021/07/13(火) 23:55:16.
ブルームメダルは全部集めると何枚あるんだ?←実は○○枚あるんだよねwww 2021/07/28 21:00 DFFOO攻略まとめ速報