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はてなキーワード: 実用とは
知っているけど子供の東大生に受けないし言う必要がないから言っていない。そもそも東京大学の数学の問題に実質がないのは、よかれという趣旨で、仮に理想的で完成した問題であっても
受験生が発見するのが難しい箇所は問題文に記載するという方針を採用し、受験生にさせないという様々な配慮に出たものであるし、この、ぺちらぼ（糞ラボ）の技術吏員って結局は、
おぺちとかで構成されるクソガキだけど、一般世間に迷惑をかけているだけじゃん。なんで理解できないんだこいつ？ 実用数学検定１級で事務処理能力と実用問題が出来ただけで、
純粋数学が出来るわけじゃないだろ。何が言いたいんだよこいつ。ただの出来上がっていて座っているだけの糞なのに、自分には実力があると思い込んでいて何もいいところがない。
珍しく女性に偏重した男女不平等だったけど、これも男女平等への重要な一歩だ。
たしかに導入直後は混乱もあるだろうが、根本的な仕組みとして不平等な仕組みだったので長期的に見れば良い改正だと思っている。
少なくともオレは安心して結婚して子どもを持てるな、と思ったよ。
海外でも日本人女性と結婚すると子を連れ去られるから結婚してはいけない、という呼び掛けを時々見かけていたがそういうのもだんだんと減っていくだろう。
共同親権という枠組みは維持したまま、細かい調整を随時加えていけば十分実用的で安全な仕組みになるはずだ。
あとは夫婦別姓などの他の男女平等施策も進んでいってほしいところ。
誰かが反対でもしようものなら論理ではなく、全く別の過去の行動を取り上げて人格批判や印象論での批判ばかりで、ほぼ誹謗中傷といっても良いレベルだった。
そのせいで賛成派はSNSでは怖くて声を上げられず、ノイジーマイノリティがSNSを跋扈する状況となった。
まあ科捜研の女の「拡大して鮮明化」も、んなわけあるかいってゲラゲラ笑って見てたら実用化したし
このたび余輩の故郷中津に学校を開くにつき、学問の趣意を記して旧く交わりたる同郷の友人へ示さんがため一冊を綴りしかば、或る人これを見ていわく、「この冊子をひとり中津の人へのみ示さんより、広く世間に布告せばその益もまた広かるべし」との勧めにより、すなわち慶応義塾の活字版をもってこれを摺り、同志の一覧に供うるなり。
でもぶっちゃけ自分が学校を作るから書いてるのでポジショントークなんですよね
文字は学問をするための道具にて、譬えば家を建つるに槌・鋸の入用なるがごとし。槌・鋸は普請に欠くべからざる道具なれども、その道具の名を知るのみにて家を建つることを知らざる者はこれを大工と言うべからず。まさしくこのわけにて、文字を読むことのみを知りて物事の道理をわきまえざる者はこれを学者と言うべからず。いわゆる「論語よみの論語しらず」とはすなわちこれなり。わが国の『古事記』は暗誦すれども今日の米の相場を知らざる者は、これを世帯の学問に暗き男と言うべし。経書・史類の奥義には達したれども商売の法を心得て正しく取引きをなすこと能わざる者は、これを帳合いの学問に拙き人と言うべし。数年の辛苦を嘗め、数百の執行金を費やして洋学は成業したれども、なおも一個私立の活計をなし得ざる者は、時勢の学問に疎うとき人なり。これらの人物はただこれを文字の問屋と言うべきのみ。その功能は飯を食う字引に異ならず。国のためには無用の長物、経済を妨ぐる食客と言うて可なり。ゆえに世帯も学問なり、帳合いも学問なり、時勢を察するもまた学問なり。なんぞ必ずしも和漢洋の書を読むのみをもって学問と言うの理あらんや。
かわんごが去年書いとったわ
https://twitter.com/gweoipfsd/status/1721334849582321937
Winnyを規制してなければ、日本はITで勝てたと思っちゃう人が大勢いるところこそ、日本がITで全く勝ててない理由が現れているよね。ゲームのルールを全く理解していない。
https://twitter.com/gweoipfsd/status/1723495304052519229
動いたのはすごいけど、システムとして実用性を考えると、要するにP2Pによる分散型データベースということになると思うんだけど、処理能力も応答速度などの性能が低すぎて、かつ必要とするネットワーク帯域や電力が大きすぎて、採用するメリットは全くないというのが僕の見解です。
https://twitter.com/gweoipfsd/status/1721828013804012033
例えば、ユーザー数が増えたときに、ある特定のコンテンツを追加するのに必要な通信量はどうなるか分かりますか？あと、ユーザーが消費可能なコンテンツ量に上限がある場合、ユーザーが増えた場合に実際に消費可能なコンテンツ量とWinnyにより発生する通信量とはどのような関係にありますか？
ネットワークが大きくなると１件あたりのトランザクションコストが上がるという「スケールデメリット」はP2P系共通の問題ですので、winny単体の問題ではありません。重ねて言いますが、クソ設計です。問題外。
そのとおりです。winnyとかはインデックスどころかコンテンツまでキャッシングしていますから、ネットワークの大きさに比例して、ユーザーが追加されると、ユーザーに不必要なトラフィックがより発生するという構造になっています。根本的にスケールするのが困難な設計です。
https://twitter.com/gweoipfsd/status/1723083589364130152
そうです。本人がまったくつかわないデータをバックグラウンドで通信しまくるので、ネットワーク全体に本来不要なトラフィックが大量に発生します。P2Pが素晴らしいと当時言っていた人は、余った帯域を有効活用しているだけだと主張していたのですが、プロバイダ側はトラフィックの相当部分がＰ２Ｐにとられてしまって大迷惑。結局、Ｐ２Ｐソフトは余った帯域を無料で使って有効活用では無くて、プロバイダの投資したインフラにただ乗りして食い潰していたわけです。
https://twitter.com/gweoipfsd/status/1722887998738715117
中央サーバーを使わない技術が素晴らしいというのはＰ２Ｐのエヴァンジェリストたちの根拠のないイメージだけのプロパガンダであって、まともなエンジニアはあんなもの評価しません。本当にそれでなんらかの性能が向上するなら、あちこちで採用されています。
https://twitter.com/gweoipfsd/status/1722425316319391757
エンジニアとしてP2P系の設計はクソだし、革新でもなんでもないということを言ってるんですが。
https://twitter.com/gweoipfsd/status/1722589202712576251
ノード数Nのネットワークで１個のデータを追加するのにN個のノード全部と通信する必要があるアーキテクチャーを採用している限り、解決は原理的に無理ですね。少数のサーバ間だけをp２pにして、あとはクライアントサーバーにするか、DNSサーバのように階層構造を作るか。ただ、これはノードがダイナミックに変わる場合には採用しにくい。
湖西線は、京阪系の江若鉄道という私鉄でした。北陸への短絡線の湖西線を整備するときに路盤を譲り、廃止になってしまった過去があるのです。
北陸新幹線の敦賀開業という微妙に運賃値上げの乗り継ぎ不便な状況を鑑みるに湖西線は元の所有者の京阪に返してもらったほうがいいように思う。
・出町柳から大津京まで比叡山をぶち抜くトンネルでつながります。
・大津京から先、京阪の車両が走れないので、標準軌に改軌されます。
・京阪本線のダイヤが乱れるのがいやなので、比良あたりの区間には風よけのシェッドが付きます（観光路線なので、琵琶湖の眺望は確保されます）。
・近江今津から西に分岐して、小浜線の上中まで線路がつながります。
・ついでに、西舞鶴まで改軌と電化して京阪特急が走る若狭リゾートラインになります。
・京阪が社運をかけて近江中庄から敦賀までトンネルを掘ります。
・富山、金沢から乗り入れできることにJR西日本が気づきます。
・湖西線が出町柳経由になったおかげで大津京-山科-京都の線路がヒマになります。
・ミニ新幹線「雷鳥」号が富山、金沢から京都駅まで走るようになります！
・大阪へ行きたい人は、大津京で分割した前8両の中之島行きにご乗車ください！
うん。全然、規制されてないよ。これからは否が応でもAIの時代が来るよね。便利すぎるもん。処理速度が人間とは段違い。もっと生命に関わるような倫理的問題があるならまだしも、たいした問題もないし、庶民を言いくるめればすぐ実用化できる。
オルカンに突っ込んであとはほったらかし。という投資法はかなりラクで実用的だ。
だが、この手法には山崎元が死んだことで欠点ができた。それは山崎元のせいにできなくなったということである。
ほったらかし投資で資産を溶かしたとき、めちゃくちゃ人のせいにしたい。山崎元を掲示板やTwitter（現X）でこきおろして溜飲を下げたい。
俺は人のせいにできる手法を探していた。そんなとき、以下の記事を見つけた。
https://gentosha-go.com/articles/-/59917
これはかなり魅力的な手法だ。比較的ラクだし、素人の俺にも理にかなっているように見える。なにより万が一資産を溶かした場合、投資塾ゆうのせいにできる。掲示板やTwitter（現X）でボロクソ批判できる。
今のところ日本では代理出産の遺伝子元は親として認められないみたいだけど
No.75／代理出産は許されるのか？ （それを否定した最高裁平成１９年３月２３日決定について） | 弁護士法人ふくざき法律事務所
この手順は、Latent Diffusion Modelsを使用してテキストから画像を生成するための一般的なアプローチを示していますが、いくつかの誤りや欠落がある可能性があります。以下にいくつかの修正と補足を示します。
1. **ライブラリのインポート**: `diffusers` ライブラリは存在しないため、代わりに `torch`、`transformers`、および `diffusion` ライブラリを使用する必要があります。
```python
import torch
from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, AutoTokenizer
from diffusion import LatentDiffusion
```
2. **環境のセットアップ**: 事前学習済みモデルとトークナイザーを使用する前に、必要なモデルとトークナイザーをダウンロードする必要があります。
```python
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("nlptown/bert-base-multilingual-uncased-finetuned-xnli")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("nlptown/bert-base-multilingual-uncased-finetuned-xnli")
```
3. **テキストプロンプトの前処理**: `encode_plus` メソッドを使用して、入力をトークン化し、テンソルに変換します。
```python
inputs = tokenizer.encode_plus(prompt, return_tensors="pt")
```
4. **Latent Diffusion モデルの定義**: `diffusion` ライブラリから `LatentDiffusion` をインスタンス化する際に、モデルとトークナイザーを渡します。
```python
ldm = LatentDiffusion(model=model, tokenizer=tokenizer)
```
5. **画像の生成**: `generate` メソッドを使用して画像を生成します。
```python
image = ldm.generate(inputs)
```
6. **生成された画像の可視化**: 画像を表示するために適切なライブラリを使用します。例えば、Matplotlibを使用して画像を表示できます。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
plt.show()
```
もう何度目かってネットバズり
https://news.yahoo.co.jp/articles/b6f7eb9bc88b7cebbee9538c441e8444c004845c
ネズミなら10年ぐらい前に生やすのに成功したのにまだ人間に応用できないのか
俺は今のところ歯は全部あるが1本マズイのがあるので早く抜いて生え変わらせてほしい
その辺の話をもうちょい詳しく入れとくと、iPS細胞から精子・卵子を作って、体外受精して、妊娠・出産までいったのはマウスのみ。
「人間でも同じ手順でやりゃいいじゃん」と思うかもしれないが…まあ、研究も進んでるし、解決法もあるんだが、結局は倫理的な問題があって実用化されるのは当分先だと思われる。現段階だと実験すらされてないと思う。
