時間	記事数	文字数	文字数平均	文字数中央値
00	38	7147	188.1	28.5
01	35	4023	114.9	63
02	24	2377	99.0	81.5
03	41	2791	68.1	24
04	27	2330	86.3	90
05	7	643	91.9	27
06	25	3303	132.1	89
07	30	5873	195.8	63.5
08	67	5046	75.3	38
09	129	8594	66.6	36
10	227	18682	82.3	50
11	158	13150	83.2	36.5
12	190	13529	71.2	33
13	150	15909	106.1	44.5
14	180	11354	63.1	34.5
15	87	6445	74.1	31
16	211	21967	104.1	31
17	232	20750	89.4	46
18	143	13434	93.9	36
19	91	9554	105.0	31
20	86	10629	123.6	43.5
21	129	15330	118.8	37
22	80	11535	144.2	30
23	87	14563	167.4	42
1日	2474	238958	96.6	38

本日の急増単語 ()内の数字は単語が含まれる記事数

特任准教授(7), 篠崎愛(9), ロボット三原則(5), 大判(7), 初公判(6), 資料集(4), トッポ(4), プリッツ(3), ジェットストリームアタック(3), 11月10日(3), SEED(8), 勝間(6), 書店(22), 低能先生(43), ゾーニング(37), 表紙(29), 本屋(24), エロ本(20), BL(48), 腐女子(61), 撤去(12), コーナー(18), 棚(15), 化粧(25), 雑誌(27), 荒らし(20), コンビニ(35), ホモ(14), イラスト(15), エロ(40), 界隈(20)

■正直男性を根絶しても問題ないのでは？ /201911 10185048(31), ■特に好きでもない人と結婚して10年 /201911 11162034(23), ■ネットフェミ腐女子がなぜ表現規制をしたがるか /201911 10185123(17), ■野菜食いたい時どうしてる？ /201911 11 121616(11), ■オタク系街コンに何度か参加して思ったこと /201911 11 120244(9), ■僕は男なんだけど /201911 11190202(8), ■ゾーニングって誰が困るんだ？ /201911 11 121615(7), ■anond：201911 11 101958 /201911 11 102634(7), ■親ちゃん！いい加減にして！ /20191109232634(7), ■勝間和代という人 /201911 11130056(7), ■ジュースの代わりになるものってない？ /201911 11180919(7), ■何て褒められたら喜ぶ？ /201911 11093155(6), ■KuTooもいいけどさ /201911 11095421(6), ■私は強い(さらに追記した) /201911 10045943(6), ■世の理 /201911 11134703(6), ■男オタクの腐女子嫌いは /201911 11162929(6), ■マカーでも満足できるWindows PC教えてくれ〜2nd Season〜 /201911 10 124914(5), ■anond：201911 11162640 /201911 11 17 2329(5), ■hagexがやった炎上の火付けは悪くないってことにしたいんだろうな /201911 11 10 10 20(5), ■ネットフェミ腐女子がなぜ表現規制をしたがるか再投稿 /201911 11 101958(5), ■anond：201911 11 115318 /201911 11 115605(5), ■馬鹿にされたと感じる褒めと、喜べる褒めの違い /201911 11 175311(5), ■理系、アスペ多すぎ問題 /201911 10193742(5), ■ロボット三原則みたいなのあるじゃん？ /201911 11185545(5), ■真のミソジニスト、発見される /201911 11142518(5), ■現29歳で27歳から婚活してるが /201911 11161154(5)

増田合計ブックマーク数 ()内の数字は1日の増減

6772981(28 24)

Permalink | 記事への反応(0) | 00:02

2019-11-11

■anond:20191111172643

戦ってる方の腐女子も

SEEDとか初期テニプリとか知ってるからアラフォーだと思う

Permalink | 記事への反応(1) | 17:27

■anond:20191111172156

「監督の嫁が腐女子だったから叩かれた」という話じゃなくて「SEEDの戦犯として監督の嫁が槍玉に上がったことが男オタクの腐女子フォビアのきっかけとなった」という話だからな。

Permalink | 記事への反応(0) | 17:26

■anond:20191111171757

あのな、その「監督の嫁」が腐女子だったんだよ。
「腐女子の脚本家がキラとアスランを贔屓してストーリーをめちゃくちゃにしてる」
という叩かれ方だったんだよSEEDは。

その通りなら順当な叩かれ方じゃないか。

Permalink | 記事への反応(1) | 17:21

■anond:20191111171322

趣味の場に女がいるとすごい敵意や嫌がらせや見下しを始める変な男ってオタク業界に限らずどこにでもいるよ？
いや、オタク業界ほど普通にはいないよ…
そりゃ増田がオタク業界以外を知らないだけ…

こっちはオタク業界外の話をしてるのに「そりゃ増田がオタク業界以外を知らないだけ…」は無理のあるおうむ返しじゃない？

強いて言うなら「増田はオタク業界をよくわかってないだけ…」とかでしょ。

ってかガンダムSEEDを叩いてるのはオタクだろ…ガノタがオタクじゃないなんて認識してる人初めて見た

ガンダムSEEDを叩いてるのがオタクじゃないとかどこに書いたの？？？

あなたの提唱するアングル（これまで楽しんでいた作品が腐女子向けに見えてくる）で叩いてたのではなく、

私の言ってるアングル（女がしゃしゃってくるな）で叩いてたんでしょって言ってるの

だって SEEDって最初から最後まで出来自体が叩かれてたでしょ。

どこまでもシュールで支離滅裂な出来の悪いお話。

不快な主人公。

泣いてるだけのカガリちゃん。

乳揺らしてるだけの艦長。

あなたの論でいけば「SEEDをすごく楽しんでたのに腐女子が楽しんでるのを知って腐女子向けに見えてきて楽しめなくなった！」じゃないといけないんでしょ？

でも実際は「SEEDがすげえクソでたまらない。『やめてよね』とかでネタ消費して頑張ろうとしたけど耐えられない。あ、監督の嫁がこんなクソ作っておいて偉そうに語ってる！これだから女は！みんな叩けー！」だったから。

ぜんぜん違うじゃん。

Permalink | 記事への反応(1) | 17:21

■anond:20191111171058

あのな、その「監督の嫁」が腐女子だったんだよ。

「腐女子の脚本家がキラとアスランを贔屓してストーリーをめちゃくちゃにしてる」

という叩かれ方だったんだよSEEDは。

この話がわからないならあんたは腐女子界どころかオタク界すら見てねえんだよ（笑）

Permalink | 記事への反応(2) | 17:17

■anond:20191111164044

SEEDで両澤千晶が戦犯扱いされたのが典型的だよね。

正しい理由なのでは……

Permalink | 記事への反応(0) | 16:48

■anond:20191111163357

違うね。

男はそういう解釈違い的な理由ではほとんど喧嘩しない。

そうではなく作品自体がつまらなかったのを腐女子のせいにしはじめたんだよ。

SEEDで両澤千晶が戦犯扱いされたのが典型的だよね。

Permalink | 記事への反応(2) | 16:40

2019-11-08

■もしも碇シンジがガンダムの主人公だったら

1st フラウボウが包帯点滴で代わりに乗る状況じゃないから乗らない

0080　MSに興味持たない

0083　そもそも軍隊に入らないから乗らない

Ζ　シンジは女みたいな名前じゃないからジェリド殴らないから乗らない

ΖΖ　ジャンク屋はやらなそう→乗らない

CCA　1st無いから乗らない

UC　オードリーが包帯点滴(

V　シャクティが包帯点滴?乗る:乗らない

SEED　三石琴乃さんが乗るなというけど乗るかも……

種死　 SEED次第、シンポジは無さそう

∀　地球に降りないから乗らない

OO　俺がガンダムじゃないから乗らない

AGE　見たけど忘れること強いられてる

鉄血　乗るとしたらぁ

NT　結構乗るかも

閃ﾊｻ　クェスもう死んでるから乗らない

ガイアギア　シャアのクローンじゃないから関係ない

W　乗らない

G　見てない

X　見れてない

ボトムズ　むせない

あと何があったっけ？

https://anond.hatelabo.jp/20191108074740

Permalink | 記事への反応(0) | 20:37

2019-08-22

■anond:20190822182239

Vガンはオリファー・イノエ（シュラク隊隊長の男）

SEEDはサイ・アーガイル（「サイが僕に勝てるわけないだろ」とキラに言われたあのサイ）

ついでにガンダムWのレディ・アンと、ガンダムXのジャミル・ニート＆テクス・ファンゼンバーグ（フリーデンの医師）、ガンダム00のティエリア・アーデがメガネだな

Permalink | 記事への反応(0) | 18:30

2019-07-25

■anond:20190725104350

そういう奴は5年後ぐらいに何かの拍子でシンカリオンが話題になると「ずっとみてました」と言わんばかりに語りだすから質が悪い。

しかも、熱心なロボットアニメファンは考察や感想を書き残すからそれを読み漁った上でな。

まぁ、俺のことなんだけど。SEED一切みてないのにGジェネのストーリーとネット上のSEED ファンの感想で情報を保管していってすまんかった。

Permalink | 記事への反応(0) | 10:56

2019-07-18

■ガンダムの乳揺れ

seed初めて見たときに衝撃だったんだが。

なんであの乳揺れ必要描写なの？

よーわからん

Permalink | 記事への反応(4) | 12:57

2019-06-27

■Fate/ZEROとガンダムUCの嫌われ方ってなんか独特だよな

FGOやSEEDみたいに新規狙いで間口を広げたから古参に嫌われてるっていうんじゃなくて

一見するとシリアスな作風で古参が求める作品に思えるんだけど内容が安っぽすぎて嫌われてるっていう。

こういう例、他にもある？

Permalink | 記事への反応(1) | 18:10

2019-06-25

■anond:20190625095304

40歳代のオタクは言うほどガンダムばっかみてないよ。

ガンダム見直して45歳ぐらいのガンダムオタクに話振ってみな。みんな印象でしかガンダムの話してないなってわかるから。

SEED以降はクソだと言いつつ、単純に最新作追うのに疲れてるだけだし、その証拠に鉄血は最初「鉄臭くて良い」とか言いつつ、その次の話がオルガに飛ぶぐらい中盤の話を見ていない。そして未だにAGEはクソという感覚で今を生きてるから。老害だよ、老害。

んで、Zぐらいの話をふると細かい所が頭から抜けてたりする。

Permalink | 記事への反応(1) | 09:54

■論文読んだ

Automatic classification of trees using a UAV onboard camera and deep learning

https://arxiv.org/abs/1804.10390

やったこと

Ecologyの研究には、情報科学の世界で研究されている画像解析の技術を使えば解決可能なものがある。著者らは、この一つである植物の分布の計測を試みている。具体的な解決方法は、UAVデータから撮影した画像データを元に、木々の種類を識別する分類器を作成である。手順として、最初に、UAVから画像と高度データを著者自らが撮影を行った。次にそのデータから学習用の教師データをいくつかの手順を踏んで作成する。この手順は、さらなる研究を行う際にも適用が可能である。結果、識別器は良い識別性能をだしている(Model1で83.1%)。前処理として、画像を切り分けて分類器にかけなければならないという点は未解決である。

しつもん

Introduction

システムの必要要件はなに？

Methods

Remote Sensing Data
- 画像ごとに80%のoverlapがある状態で撮影を行い、orthomosaic photoを使って、1枚の画像に再構成したということ？
- GCPs(https://www.borg.media/groundcontrolpoint-2017-12-08/)を10点で計測するのは、なんのため？なんのaccuracyが上がるの？
- a digital elevation model はなにのための物？地表の物体が地面から何メートルのところにあるかを計測するためのもの？説明がない。

UAV photography (orthomosaic photo)この２つは別の物のはずなので、同じように書くべきではないのでは？
- UAV photographyは生データのことで、
- orthomosaic photo は加工データのことですよね？

2.3.1. Object-Based Tree Crown Segmentation
- slope modelがなになのかがわからない。
- 2行目、cellとはなにか？pixelのこと？
- なぜ木々の境界がはっきりするのかがわからない。高低差を元になにかの処理をなにかにしているということ？
- Multiresolution Segmentationは何を元に何を識別しているの？画像に対して木々の境界がpolygonになって表示されるということ？
- Figure 1の各段階にどのようなデータなのか、描画してほしい。
2.3.2. Ground Truth Label Attachment to Tree Crown Map
- eCognition softwareは何を行うものなのか？色を元に、近傍をsegmentationするのか？
  - (1)まず最初に、手動で何があるかをおおよそ指定して、(2)eCognition softwareにかけてやると、教師データを元に、他のデータも識別する。(3)ミスを人間が見つけ、修正を行ったということ？(Grab Cutの手法に近い)

2.3.3. Each Tree Image Extraction with Ground Truth Label
2.4. Deep Learning
- 抜き出した木以外の領域は何で塗りつぶしたのか？単色？
- 塗りつぶした色によって学習結果が変わるはず。
- なぜ、これだけ良いデータを収集して識別のタスクを行ったのか？segmentation のタスクを行うべきだ(SegNetなどの利用をしない理由は？)
- GoogleLeNetのrandom seed がNoneになっているのは、どういう意味？

Results
- 1段落目は、具体的なデータを語らずに良い結果が得られたと言ってますが、なんのデータ？
- さらに、Resultsで突然データを増やしたと書かれているけど、どうやって増やしたのか？なぜ記述がないのか？
- Ise 2018への引用はついていないが、Referenceには記述してあるのは、なぜですか？
- model2がどのように作成されたのかがわかりません。
- 木以外の領域を塗りつぶして、画像データを作成するため、切り分けの仕方（木の伸び形状）によって学習が進んでいる可能性がある。
  - 木の領域を単色で塗りつぶして識別器にかけると、正しく認識されてしまうのでは？
  - 木の領域の長軸と短軸の特徴で分類かのうなのでは？

Discussion
- model2が92.7%の精度でclass4を識別すると書いてありますが、データがアリません。tableには91.95%となっています。
- システムの必要要件を満たすのか記述するべき。コストが抑えられていても、必要要件を満たせていないシステムになっていませんか？

Permalink | 記事への反応(0) | 11:22

2019-04-12

■迅雷について私が知っている二、三の事柄

迅雷とは
迅雷 (Xunlei, Thunder) は、中国広東省深セン市のIT 企業迅雷網路が開発したダウンロードマネージャ(ダウンロードソフト)である。ある種のP2P的な方式と通常のダウンロードの方式とを組み合わせて、様々なファイルのダウンロードサービスを提供する。P2P的な方式を採用するにより、いくぶん高速なダウンロードを実現する。
迅雷網路は迅雷のダウンロード方式をP2SPと呼んでいる。
この記事の内容は、P2SP方式とはなんぞや?という想像の話である。
迅雷を触ってみる
迅雷を起動すると、迅雷の話題の動画の画面が表示される。そもそも動画サイトの動画ダウンロードクライアントであったため、その経緯から考えれば自然な作りではある。
しかし、先に引用したwikipediaの迅雷の日本語の項目の説明文にはそのあたりの説明がなく、Wikipediaの記事から受ける印象とは少し異なる。
初回起動時の設定画面において、ブラウザに迅雷用の機能拡張を追加するように強く勧められる。これらを導入すると、ダウンロードリンクを踏むたびに迅雷が立ち上がるので、かなりうざい。
「迅雷口令」というフォーマットのダウンロードリンクはこれらがないと使いこなすのが面倒そうだが、「迅雷口令」というフォーマットのダウンロードリンクを見たことがないので、個人的にはブラウザ機能拡張は要らないと思う。
説明が後になったが、「迅雷口令」とはbittorrentでいうところのmagnetリンクみたいなものであるようだ。
筆者は日本のネット環境で迅雷を使っているため、通常のダウンロードでP2SPとやらの恩恵は受けられそうにない。ある程度のpeerが周囲にある場合は効果があるのだろうが。

また、有料会員への入会を勧められる。有料会員になると高速ダウンロードが可能らしい、私は動画を落とすつもりはないため、初回起動時に「どうせ、動画のダウンロードが早くなるだけだろ」と思っていた。それはそれで正解なのだが、どうやらそれ以上のサポートがあるらしい。詳しくはbittorrent 機能編で。
迅雷のbittorrent 機能について
私は迅雷の回し者ではないのだが、とりあえず誤解を解いておく。
迅雷はpeerのデータのダウンロードだけして、決してアップロードしてくれないというデマがあるが、実際はそうではない。
さて、迅雷でTorrentファイルを落とす場合は、他のbittorrentクライアントと同様に"*.torrent"ファイルをドラッグすれば良い。このあたりはμTorrentと何ら変わらない。なお同時最大ダウンロードは20までとなっている。
ところがμTorrentと異なり、Trackerサーバーを追加する機能がない。まぁ、Transmissionにも見受けられない機能なので、その機能がないだけで迅雷を叩くのもどうかと思うが。
で、迅雷でtorrentファイルを落とし始めると、torrentファイルごとに掲示板が付いている。ところが迅雷の利用者はbittorrentの仕組みを理解していないのか「慢!(日本語で「おそい」)」という書き込みを、ちらほら見かける。「田舎に帰りたい」という独り言も見たことがある。

話がずれたが、ダウンロードの仕組みとしては、最初の"*.torrent"ファイルに記載されたTrackerサイトにscrapeしに行く。迅雷のサーバーに常時接続しているのだが、こちらにも問い合わせを行う。あれっ?と気付いた方は健全である。迅雷クライアントはTrackerサイトに自身を登録しないのである。代わりに、迅雷のサーバーをSeedとして登録する。なんという迷惑行為。ターゲットとなっているTrackerサイトは確認できる範囲では http://tracker.torrentyorg.pl/announce のほか、複数箇所を汚染しているようである。
ここからは憶測となるのだが、迅雷のサーバーに接続してきたpeerのうち、十分なデータ量があるpeerを迅雷クライアントに紹介している模様。つまり、迅雷のサーバーがTracker代わりでもあるのだ。ただし、迅雷のサーバーに迅雷以外のbittorrentクライアントは接続できない。
そして、有料会員である場合は、迅雷のサーバーがクライアントの代わりにデータを収集してキャッシュするらしい。このキャシュサーバーこそが、こちらが幾らデータをアップロードしてもずっと0.0%表記で、相手からデータを奪えない悪名高いpeerの正体らしい。
迅雷のサーバーの理屈からすると、迅雷のサーバーのキャシュデータにアクセスできるのは有料会員だけなので、それ以外のpeerにはダウンロードさせない、ということなのだろう。いや、迅雷が生成したデータならともかく、人のデータでなに商売してるねん!と思う。

1時間まるっきりデータをダウンロードできなかった場合、ダウンロードは自動的に停止状態となる。この時表示されるエラーメッセージには、確認できたものとして2種類あった。
- Bt子任務下載失敗
  どうやらpeer自体が見つけられなかった場合らしい。
- Bt链接失敗
  peer自体は見つかったものの、接続できなかったらしい。
ていうか1時間で切れちゃうので、夜通し起動させておくことが出来ない。これは、迅雷ネットワークのピーク時間にも関わることとなる。あくまで個人の使用感として、深夜もしくは人々が外出する時間帯は、迅雷クライアントの稼働率がガッツリ下がっているようなのである。あくまで個人の感想としては、快適につながりやすい時間帯は夕方から夜間である。

あと、非課金ユーザーとして数週間、迅雷を使用して分かったのは、非課金ユーザーと有料会員は接続しないように操作されている可能性があるということ。でなければ、P2Pサービスであるので、非課金ユーザーが有料会員のpeerに接続した状態で有料会員が会員向けキャッシュデータを受け取った場合、非課金ユーザーにもキャッシュデータが流れて行ってしまう。それでは有料会員の有利性が崩れてしまうことになる。

話を少し戻して、迅雷のクライアントはTrackerサイトに自身をエントリーしないという話をした。このため、世界最大のシェア率を誇るはずのXunlei(迅雷)と遭遇することは非常に稀で、あちらから接続してこない限り出会う事は無い。前掲のスクリーンショットのように、出会った場合はカウンターでデータを受け取ることもできるが、逃げ足が速い。

で、結論として、非課金ユーザーとして迅雷を使うメリットは日本のネット環境では微妙であるということ。
非課金ユーザーと有料会員は接続しないのであれば、別のbittorrentクライアントで積極的にXunlei(迅雷)の有料会員からデータを受け取るほうがまだマシであると感じた。

Permalink | 記事への反応(1) | 21:03

「SEED」を含む日記

■プログラミングを独学して、労働組合2.0としてのwebサイトを作ってみた 2

以前から変えた部分での気付き

■どのゲームをすればよいのか

■ラノベとガンダムとアイドルが好きなんだけど

■ヒーローのフォームチェンジについて

■[増田統計]2019年11月11日月曜日の増田