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はてなキーワード: DIMENSION Wとは
https://anond.hatelabo.jp/20241026213447
https://anond.hatelabo.jp/20241029214132
お次はバーチャルボーイの19選をやるぞ。
②ギャラクティックピンボール（英語版）（任天堂）
⑥T&E ヴァーチャルゴルフ（英語版）（T&E SOFT）
⑪スペーススカッシュ（英語版）（ココナッツジャパンエンターテイメント）
⑯スペースインベーダー バーチャルコレクション（英語版）（タイトー）
⑲SDガンダム DIMENSION WAR（英語版）（バンダイ）
英語版が多いですね。
バーチャルボーイ向けで発売されたタイトルは、実はこの19本で全てです。
これらを全てプレイした上で、ここから10選なり5選なりを選べる方がいらっしゃいましたら、こちらはけちょんけちょんに貶していただいて大丈夫です。
なおVRは各社参入してますが全体的に市場を作れない徒花に終わりそうな気がしています。
首筋にジャック作ってプラグイン（最近は脳波をヘッドギアから遠隔操作する方が主流か？）できるようになってはじめて勝負できるようになるのかなと思ってます。
生きてる内には難しいかもですが。
ワイ：
x = torch.tensor([
[1.0,2.0,3.0],
[4.0,5.0,6.0]
])
Claude3.5 Sonnet：
はい、channel-wise 正規化（チャネル方向の正規化）を行います。この場合、最終次元（dim=-1）がチャネルとなります。channel-wise 正規化では、各チャネルの平均を0、分散を1に正規化します。
import torch x = torch.tensor([ [1.0, 2.0, 3.0], [4.0, 5.0, 6.0] ]) # チャネル方向（最終次元）の平均と標準偏差を計算 mean = x.mean(dim=-1, keepdim=True) std = x.std(dim=-1, keepdim=True) # Epsilon を追加して、ゼロ除算を防ぐ epsilon = 1e-5 # 正規化を実行 x_normalized = (x - mean) / (std + epsilon) print("元のテンソル:") print(x) print("\n正規化後のテンソル:") print(x_normalized)元のテンソル: tensor([[1., 2., 3.], [4., 5., 6.]]) 正規化後のテンソル: tensor([[-1.2247, 0.0000, 1.2247], [-1.2247, 0.0000, 1.2247]])
ワイ：
x = torch.tensor([
[1.0,2.0,3.0],
[4.0,5.0,6.0]
])
ChatGPT o1-preview：
import torch x = torch.tensor([ [1.0, 2.0, 3.0], [4.0, 5.0, 6.0] ]) # Compute mean and standard deviation along the batch dimension (dim=0) mean = x.mean(dim=0, keepdim=True) std = x.std(dim=0, unbiased=False, keepdim=True) # Perform channel-wise normalization x_normalized = (x - mean) / std print("Normalized Tensor:\n", x_normalized)Output:
Normalized Tensor: tensor([[-1., -1., -1.], [ 1., 1., 1.]])Explanation:
Compute Mean:
The mean is computed along the batch dimension (dim=0), treating each column as a channel.
mean = x.mean(dim=0, keepdim=True)This results in mean = [[2.5, 3.5, 4.5]].
Compute Standard Deviation:
The standard deviation is computed along the same dimension with unbiased=False to match the sample size.
std = x.std(dim=0, unbiased=False, keepdim=True)This results in std = [[1.5, 1.5, 1.5]].
Normalize:
Subtract the mean and divide by the standard deviation for each channel.
x_normalized = (x - mean) / stdThis yields the normalized tensor with standardized channels.
Note: Setting keepdim=True ensures that the mean and standard deviation tensors have the same number of dimensions as x, which is necessary for broadcasting during subtraction and division.
ChatGPTの方が正しいよね？
少年漫画か青年漫画中心に、面白いマンガ大人買いしたいから候補を挙げてほしい。
ぐらんぶる
ヴィンランドサガ（後半）
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【追記 ＆ まとめ】
みなさんありがとう。全部買ったらいくらだコレ。
＜kindleよりこれ使え＞
eBookJapan
＜この作者の全部読め＞
うすね正俊
3月のライオン、BANANA FISH、BLAME!、BLUE GIANT、COPPERS、Dimension W、GIANT KILLING、Helck、HELLSING、HUNTER×HUNTER、MONSTER、SLAM DUNK、trash.、アイアムアヒーロー、アイアンナイト、アイシールド21、アカギ、アドルフに告ぐ、アバラ、イティハーサ、イムリ、インベスターZ、海皇紀、ウルトラヘブン、えの素、エマ、エリア51、エリア88、おおきく振りかぶって、かくかくしかじか、風の谷のナウシカ、ガンツ、ギャングース、きりひと讃歌、キン肉マン、クッキングパパ、ゴールデンカムイ、こち亀、ゴルゴ13、ザ・ワールド・イズ・マイン、さらい屋五葉、シグルイ、シグルイ、シドニアの騎士、シュトヘル、スピリットサークル、それでも町は廻っている、だがしかし、ダンジョン飯、ちおちゃんの通学路、ちはやふる、デスノート、テラフォーマーズ、ドラえもん、ドラゴンボール、ドリフターズ、ニンジャスレイヤー、ノラガミ、のんのんびより、バイオーグ・トリニティ、バイオメガ、ハイキュー、ハイスコアガール、バガボンド、はじめの一歩、バリバリ伝説、ハルロック、ハンターハンター、バンビーノ、パンプキンシザーズ、ピースメーカー、ヒストリエ、ヒナまつり、ピンポン、ブッダ、ブラックジャック、フリージア、ベイビーステップ、へうげもの、ベルセルク、ホーリーランド、ぼくらの、ボクラノキセキ、ポケットモンスターSPECIAL、マップス、マップス・ネクストシート、まりかセヴン、まんが極道、みなみけ、ミナミの帝王、モブサイコ100、ゆゆ式、リクドウ、レ・ミゼラブル、レッド、レベルE、ワールドトリガー、亜人、暗殺教室、宇宙兄弟、宇宙大帝ギンガサンダーの冒険、嘘喰い、横山光輝史記、王様の仕立て屋、乙嫁語り、俺物語、夏のあらし、火ノ丸相撲、火の鳥、覚悟のススメ、岳、楽屋裏、監獄学園、寄生獣、暁星記、極黒のブリュンヒルデ、銀の匙、銀英伝、軍靴のバルツァー、血塊戦線、喧嘩稼業、喧嘩商売、皇国の守護者、鋼の錬金術師、刻刻、国民クイズ、今日のあすかショー、殺し屋1、山賊ダイアリー、紫色のクオリア、七つの大罪、実は私は、宗像教授異考録、獣の奏者、祝福王、少年の国、食戟のソーマ、新世紀エヴァンゲリオン、深く美しきアジア、神戸在住、進撃の巨人、壬生義士伝、静かなるドン、石の花、蒼天航路、代紋take2、大使閣下の料理人、大日本天狗党絵詞、地獄恋、中間管理職刑事、鉄風、天、天空侵犯、度胸星、土竜の唄、東京グール、湯神くんには友達がいない、特攻の島、美味しんぼ、描かないマンガ家、風雲児たち、僕のヒーローアカデミア、墨攻、無限の住人、無邪気の楽園（？）、名無しはいったい誰でしょう、幽麗塔、惑星のさみだれ、聲の形、蟲師
今回のクールって未来モノ、SFっぽいモノが多い気がするんだけどどうなんだろ？ ファンタジー系がちょっと減った？
順次追加する予定。
