「bf」を含む日記

■anond:20220820133607

エーペックスやBFやCODじゃダメなんですか？

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■anond:20220810090343

ジャンプ作家や映画化やドラマ化するクオリティの作品かける作者で二次創作の同人誌出したことあるやつがどれだけいると思ってるんだ

二次創作を禁じるのは未来のオリジナルをかける作家の可能性をわざわざ締め付けて潰すのと一緒だよ

自分がそれをやってたことがあるから、大々的には禁止しないんだよ

得があるというより、損しかないから、まともな人は規制しないが正しい。

https://aucview.aucfan.com/yahoo/o1029643641/

https://www.suruga-ya.jp/product/detail/ZHOTI2020

https://www.suruga-ya.jp/search?category=11&search_word=%E3%82%88%E3%81%97%E3%81%AA%E3%81%8C%E3%81%B5%E3%81%BF&is_marketplace=0

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■ノンカフェイン／カフェインレスのお勧めと健康のためのTips

私も1年前から同じように平日はカフェインを避けて生活している。

参考までに、今、常飲している飲み物を紹介しておく。

また、元増田がどんな理由でカフェイン抜きの飲み物を探しているかは分からないが

私のように健康上の理由でカフェインを避けなければいけない人たちの参考になるよう

「健康上の理由でカフェインを避けたい場合」にTipsを書いてみた。

結論

結論としては、

　1.カフェインレスコーヒー

　2.カフェインレス紅茶

　3.好みのルイボスティー

　4.好みのフレーバードティー（お好みで）

　5.オーソドックスなハーブティー（口に合えば）

をその日の気分や体調で切り替えて飲むのがおすすめ。

口にしたことがなければ、3.〜4.はぜひ試してみることをお勧めしたい。

基礎知識

• カフェインを含まない飲み物を探すと、ノンカフェイン、カフェインレス、

　デカフェ、といった3種類の言葉が出てくる。これらの意味は

　知っておいた方が良いように思う。

• 「ノンカフェイン」

　- 元々がカフェインを含まない飲み物。麦茶、十六茶等のブレンド茶、

　　ルイボスティー等

• 「カフェインレス」

　- カフェインが少ない飲み物。明確な定義はない。例えば、100mlあたりで

　　いくらまでのカフェインであればカフェインレスを名乗って良い、

　　といった基準が存在するわけではない。

　- 後述のデカフェによってカフェインが少なくなっているコーヒー、紅茶を

　　カフェインレスとして販売しているケースが多いように見える

　- カフェインを避ける理由にもよるが、絶対にカフェインを

　　摂ってはいけないという強い理由がない限り、

　　カフェインレスは有力な選択肢となると個人的には考える

• 「デカフェ」

　- コーヒーや紅茶などのカフェインを含む飲み物から、

　　カフェインを少なくする加工を施した飲み物

　- どのくらいカフェインが少なくなっているのかは

　　コーヒー、紅茶、中国茶などの種類によっても、メーカーによっても

　　異なるのでチェックした上でつき合い方を考えて良いかも

飲み物の選択肢

• 「カフェインレスコーヒー」

　- 概要

　　- 様々なカフェインレスコーヒーの豆が小売店やカフェで売られている

　　- 正直に言えば、普通のコーヒーと比べると、味、香りは落ちる。

　　　多くのブランドが売られているので、お気に入りを探してみると良い

　- 購入場所

　　- 小売店、コーヒー豆専門店、カフェ

　- 参考例

　　- 私は無印良品のものを定期的に購入している。

　　- 他と比べると、無印のカフェインレスは悪くない味、香りに感じる。

　　　入手しやすいのも良い

　- 備考

　　- 同じカフェインレスでも、紅茶、中国茶よりコーヒーの方は

　　　残留カフェインは多いというのは知っておいて良いかも。

• 「カフェインレス紅茶」

　- 概要

　　- 紅茶の場合はカフェインレスでも中々美味しい。

　　　カフェインレスコーヒーほどのがっかり感はない

　　- 有名な紅茶ブランドはどこもカフェインレスを売っており、

　　　入手しやすいはず

　- 購入場所

　　- カルディ、イオングループの「酒のやまや」等の

　　　紅茶の取り扱いが多い輸入雑貨屋であれば大抵置いてある

　- 参考例

　　- 私は今はAHMADというブランドをストックしている。

　　　味、香りが悪くなく、入手しやすいのも良い。

• 「各種ルイボスティー」（ノンカフェイン）

　- 概要

　　- ノンカフェインの温かい飲み物と言えば、ルイボスティーが本命

　　- ストレートはくせがなく飲みやすい

　　- フレーバーのルイボスティーは普通に美味い。

　　　特にピーチ、マスカット、アップルの香りがついたものは鉄板。絶対に美味い

　- 購入場所

　　- 無印が入手しやすい。ピーチ、マスカットのティーバッグがおすすめ

　　　5年ほど前は、販売店舗も限られ、在庫数も少なく、

　　　売切れたら再入荷しない不人気商品だった。

　　　でも最近では、商品の種類も扱い店舗も増え、欠品することもなくなった。

　　　ぜひ試してほしい

　- 参考例

　　- 私の場合、前述の無印のティーバッグと紅茶専門店のルピシアで買った

　　　レモンフレーバーのルイボスティーが今はストックされている。

　　- その他、外国の有名紅茶メーカーのピーチ、アップルの

　　　ルイボスティーが美味しかったのだが、こちらはメーカーを失念してしまった……

• 「フレーバードティー」（ノンカフェイン）

　- 概要

　　- ノンカフェインのお茶は外国製品の方が種類が多い。

　　　いかにも外国っぽい香りのキツイものも中にはあるが、

　　　ピーチ、ベリー系のフレーバードティーは悪くない。

　　　なにより、ハーブティーによくある、何か物足りない感じ、

　　　白湯を飲まされている感じがない。

　　- ハーブティーは刺激が少なくて飲んだ感じがしないと感じた場合には

　　　ぜひ試してほしい

　- 参考例

　　- 私は「CELESTIAL」というメーカーの製品をストックしている。

　　　Amazonでの品揃えはこんな感じ→ https://www.amazon.co.jp/s?k=CELESTIAL&i=food-beverage&__mk_ja_JP=%E3%82%AB%E3%82%BF%E3%82%AB%E3%83%8A&crid=UERATDLEL9I9&sprefix=celestial%2Cfood-beverage%2C180&ref=nb_sb_noss_1

　　　このメーカーのFruit Tea Samplerという商品は5種類のお茶が

　　　入っているので、好みのものを探すのに良い。

　　　（サクマドロップのハッカ並みのハズレフレーバーも入っているが……）

• 「オーソドックスな各種ハーブティー」

　- 概要

　　- ハーブティーは大抵ノンカフェイン（私が知っている限りでは）

　　- 有名なハーブティーとしててはカモミールティー、ローズヒップティーの

　　　2つが挙げられる。この2つだけ紹介

　　- カモミールティー

　　　- 小ぎれいなマッサージ屋さんにいったときの良い香り。あれがカモミール。

　　　- ちなみに「カモミールティー」で検索するとサジェストに「まずい」が出てくる。

　　　　そこまで酷い味ではないものの、美容、健康に効果がなかったら、

　　　　多くの人が飲みたがるようなものではないと思う。

　　　- ミルクを入れると中々悪くない味になると個人的には思う。

　　- ローズヒップティー

　　　- 良い香り、美しい色、きつめの酸味

　　　- こちらも「ローズヒップティー」で検索するとサジェストに「まずい」が出る。

　　　　飲みやすくするためにミルクを入れると分離して悲しいことになる。

　- 参考例

　　- カモミールティーだけ常備している。

　- 備考

　　- ルイボスティーやカフェインレスコーヒー／紅茶が用意されている

　　　レストラン、カフェはまだまだ少ない。

　　　そうした場合にはハーブティーはありますか？と尋ねると良い。

　　　カモミール、ローズヒップのどちらかは置いてあるケースが多い。

健康上の理由でカフェインを避けたい場合

カフェインを摂らない／減らした生活に切り替える方法

• 私のように、健康上の理由でカフェインを避けたいという場合であれば

　下記のような方法が良いように思う。

　1.まずはノンカフェインに切り替えて生活してみる。

　2.どうしてもコーヒー、紅茶が飲みたい気分になってきた場合に

　　少しずつカフェインレス、あるいはカフェイン含む飲み物を取り入れる。

　　その際、例えば、休日朝のみカフェインレスを飲んで良い等の

　　ルールを決めて試すと良い

　3.カフェインレスを飲むことで健康に影響が出ないかを測定する。

　　影響の度合いにより、2.で修正したルールを見直す

カフェイン摂取ルールの例、

• 私は私の場合、色々試した結果、現在は下記のようなルールにしている。

　- 平日午前　　：ノンカフェインorカフェインレス

　- 平日午後以降：ノンカフェインのみ

　- 休日午前　　：カフェイン有りも含めなんでもOK

　- 休日午後　　：ノンカフェインorカフェインレス

　- 休日夕方以降：ノンカフェインのみ

• 個人差があると思うので、自分でカフェイン摂取と睡眠時間とを

　毎日、計測して様子を見るのがおすすめ

継続のコツ

• しっかりカフェインが入ったコーヒーと比べると、

　ノンカフェイン、カフェインレスはどうしても物足りなく感じて

　カフェインを避けようと考えても続かないことが多い

• でも、多くの商品を常備しておいて、今日はどれを飲もうかと

　そのときの気分で選んでいくと、不思議と楽しく、

　カフェイン抜きの生活を続けられる

https://anond.hatelabo.jp/20200416100712

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■anond:20220802082150

ただ作れば作るほど赤字になってます。

これはただのアホです。

ただついこないだようやくトヨタは価格転嫁を認めた。

https://www.google.com/search?q=%E3%83%88%E3%83%A8%E3%82%BF+%E6%97%A5%E6%9C%AC%E8%A3%BD%E9%89%84+%E4%BE%A1%E6%A0%BC%E4%BA%A4%E6%B8%89&oq=%E3%83%88%E3%83%A8%E3%82%BF+%E6%97%A5%E6%9C%AC%E8%A3%BD%E9%90%B5&aqs=chrome.4.69i57j0i10l9.9464j0j7&sourceid=chrome&ie=UTF-8

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■anond:20220725184629

https://www.google.com/search?q=%E3%81%AF%E3%81%A6%E3%81%AA%E5%8C%BF%E5%90%8D%E3%83%80%E3%82%A4%E3%82%A2%E3%83%AA%E3%83%BC+%E2%96%B3%E2%96%B3%E2%96%B3%EF%BC%9C%E6%95%99%E3%81%88%E3%81%A6%E3%81%82%E3%81%92%E3%81%AA%E3%81%84%E3%82%88%EF%BC%81+%E3%82%B8%E3%83%A3%E3%83%B3&oq=%E3%81%AF%E3%81%A6%E3%81%AA%E5%8C%BF%E5%90%8D%E3%83%80%E3%82%A4%E3%82%A2%E3%83%AA%E3%83%BC%E3%80%80%E2%96%B3%E2%96%B3%E2%96%B3%EF%BC%9C%E6%95%99%E3%81%88%E3%81%A6%E3%81%82%E3%81%92%E3%81%AA%E3%81%84%E3%82%88%EF%BC%81+%E3%82%B8%E3%83%A3%E3%83%B3&aqs=chrome..69i57.4239j0j4&sourceid=chrome&ie=UTF-8

荒らしやん。

Permalink | 記事への反応(0) | 18:48

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■anond:20220713152927

ネットで出てきた文章そのまま貼る、真偽は知らん

https://六マリアの悲劇.com/%E9%9F%93%E5%9B%BD%E3%81%AB%E6%B8%A1%E3%81%A3%E3%81%9F%E7%B5%B1%E4%B8%80%E6%95%99%E4%BC%9A%E6%97%A5%E6%9C%AC%E4%BA%BA%E5%A5%B3%E6%80%A7%E4%BF%A1%E8%80%85%E3%81%AE%E5%AE%9F%E6%85%8B/

日本人はみな、朝鮮半島を植民地支配したことを遺伝罪や連帯罪として背負っているとされ、韓国に嫁いだ日本人女性信者は夫や夫の家族に尽くすことでその罪を清算しようとする。統一教会が日本だけで霊感商法を行うのも贖罪させるためである。

Permalink | 記事への反応(0) | 15:38

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■群馬県には5か所に東村が存在した

東村 (曖昧さ回避)

https://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%9D%B1%E6%9D%91_(%E6%9B%96%E6%98%A7%E3%81%95%E5%9B%9E%E9%81%BF)

東村 (群馬県) - 群馬県には5か所に東村が存在した

東村 (群馬県群馬郡) - 群馬県 群馬郡 東村（あずまむら、現前橋市）

東村 (群馬県利根郡) - 群馬県 利根郡 東村（あずまむら、現沼田市）

東村 (群馬県佐波郡) - 群馬県 佐波郡 東村（あずまむら、現伊勢崎市）

東村 (群馬県勢多郡) - 群馬県 勢多郡 東村（あずまむら、現みどり市）

東村 (群馬県吾妻郡) - 群馬県 吾妻郡 東村（あづまむら、現東吾妻町）

Permalink | 記事への反応(0) | 21:12

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■学歴別の人材イメージ

独断と偏見で、学歴別の人材イメージをまとめてみた。

特定の大学や大学群、そこに所属する/所属していた人を誹謗中傷する意図はない。

あくまで大局的な見方であり、外れ値は存在するだろう。

あと、もちろん異論反論は自由だ。

S：超優秀層（上位1％）東京一工・国私立大医学部（上位）

非情に広い視野・高い視座を持ち、常人には見えない・理解できない思考で、各界のトップとして世界をリードすることができる人材。

逆に言えば大半の人には理解されないため変人扱いされることも。

A：優秀層（上位5％）旧帝・国私立大医学部（中位）

広い視野・高い視座を持ち、応用力に富んだ思考で現状の課題を打破できる人材。

泥臭い努力もでき、コミュニケーションにおいて字面には現れていない相手の期待を理解し応えられる。

各組織の戦略を担う役割として活躍することが可能。

B：勤勉層（上位10％）国立大（上位）・早慶（一般入試）・国私立大医学部（下位）

S・A層とは一線を画するものの、一般的には「頭が良い」と言われる人材。

複雑な指示も分解し、自分が出来るものと出来ないものの線引きを行った上で出来ることに取り組める。

「二軍のトップ」的な位置づけで活用すると成果を上げることが多い。

C：平凡層（上位20％）国立大（中位）・MARCH（一般入試）・早慶（非一般）・関関同立（一般入試）

知能レベルはS・A層の中学時代程度が限界点。一つの課題を解決することが目的の業務においてはそれなりの効率で成果を上げることが出来る。

時間と手間をかけて一点に特化させれば、付加価値を生み出すことは可能。

D：準平凡層（上位30％）国立大（下位）・日東駒専（一般入試）・MARCH（非一般）・産近甲龍（一般入試）・関関同立（非一般）

知能レベルはS・A層の小学校高学年程度が限界点。狭い範囲・短い時間軸に閉じた単純作業であれば、指示通りにこなすことが可能。

ビジネスの相手として耐えうる最低ライン。

E：ギリ人間層（上位70％）大東亜帝国以下の大学（BF大学除く）・短大・専門

3行以上の文章は読めず、自然数の四則演算を超える算数はほとんど出来ない。

自分で調べることも考えることもできず、声が大きい人の言うことに従うことで生きている。

単純な労働力としても消費者層としてもボリューム層であり、彼らをいかに効率よく使うか、効率よく騙すかがビジネス成功のカギ。

F：人の形をした何か（下位30％）BF大・高卒・中卒

3語以内の文章であればかろうじて意思疎通は可能（「あなた　お金　払う」等）だが、それ以上になると理解できなかったり、意味不明な独自解釈をする。

労働力としても消費者としても関わるだけ損する可能性が高いため、ビジネスではいかに彼らを回避するかが重要。

社会性・理性・知性とは無縁で感情と一次欲求に忠実なので、生物としては正しいのかもしれない。

Permalink | 記事への反応(2) | 20:47

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■

こういうマンガ系動画、オチとか結論を書かないようにしてるね

そのほうがコメントがつきやすいって気づいたんだろうね

https://www.youtube.com/watch?v=SBVwnbSrdEQ&ab_channel=%E3%83%A1%E3%82%B7%E3%81%AE%E3%82%BF%E3%83%8D

Permalink | 記事への反応(0) | 13:12

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■anond:20220530173250

昔BFでチーター疑惑賭けられた人は認定員入れて白確もらっているので

オフで第三者を入れてチーター否定するっていうのはFPS界隈では昔からかなりポピュラーな判定方法なんだけど

Permalink | 記事への反応(0) | 17:36

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■anond:20220419200107

参考ページ（続き）

追記

トラバ・コメ・ブクマしてくれた方々に感謝。人の興味を惹く内容を投稿できて良かった。

以下、説明しようと思ったトラバ・ブコメに返信。

hoimin-densetsuさんのセルクマか

ブクマエントリのdata-entry-createdと件のブクマの日時分が一致してるが、濡れ衣だ。

初代Core…Allendale(65nm、Meromアーキテクチャ)か

Core第1世代（Nehalem）のつもりで書いたが、Core Duoとかもっと古いのを失念してたので本文修正。

こんだけ知識あるおじさんがお金無いはずがない

技能を金銭にできない人々を我々は見てきたはず。

電源は新品がいい

古い電源でもイケるのではと憶測してそれを実証してみたいと思わなければ、自分もきっとそうした。

10年前にHDD 3TBってめちゃくちゃ高級品だと思う

旧PCのだいぶ後で、TV録画のために買った外付HDDが元。ケースが死んだので、中身をデータ用ドライブとして使っていた。

一体何にパソコンを使っていたのか

はてブと5chとTwitterとそれらの引用元を隅々まで読む作業、動画・漫画鑑賞、Paradoxゲーム、相場観察。

メインPCは別にあるんじゃないの

上記用途にしか使ってないので、他に良いPCを買うのは勿体なくてできなかった。

この増田んちのジャンク置き場ヤバそう

Socket7のM/Bとかその頃のPC雑誌とか、必要な人がいたら譲るんだが。

参考文献57まであって草

玉石混ぜて文章量を稼ぐムーブ。

学生さんの可能性も

老眼の始まったアラフォーで、日本人学生で、増田ユーザで、最近10年ぶりに自作PCをしたという積集合が空でない可能性とは。

無欲ではなく最高の贅沢なんだろね

過ぎた吝嗇は強欲と執着の発露だとは思う。

ヒキニート疑惑も抱いている

他の人は言うのを遠慮してたのに。

その間も知識アップデートはあったはず

生憎、数年前のRyzenショックを見逃す程度には、自作PC事情への関与が薄かった。

なんでブログで書かなかったの

完璧主義と自意識過剰と怠惰のせいでブコメすら継続的にできない性質なので。今回は衝動的に長文を書きたくなって投稿した。

多分友達になれる

追記を見たら、その気が薄れるのではないかな。

ドケチオブドケチ

支出を抑制しようとする情熱が収入を増大させる方に向かって欲しい人生だった。

古老の趣味やな

初老のおじさんに何てことを。

机の周りもめちゃくちゃ綺麗にしてそう

偏執狂は恐ろしく整備された部屋か恐ろしく汚い部屋かどちらかに住んでいるものだと思う。

「これ、安かったんよ」と自慢している大阪のオカンと共通する

そういう行為から抜け出せないならそうすることが許容される愛嬌は持ち合わせたいものだねと。

貧乏人はなぜ労力や時間という「コスト」を無視するんだ

考慮した上で優先事項から排除する性分なんだ。

Permalink | 記事への反応(1) | 20:02

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■

偏差値BF(ボーダーフリー)は3流呼ばわりされてもしゃーない

Permalink | 記事への反応(0) | 11:54

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■anond:20220309202856

アサヒペン社の障子紙製品を一覧にしました。（補修用のような物は対象外です））

Permalink | 記事への反応(1) | 20:30

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■"使用済み"収入印紙買取

何に使うの？

使用済みの収入印紙 買取強化中！！

ttps://funabashi.chibakan.jp/2022/01/19/%e4%bd%bf%e7%94%a8%e6%b8%88%e3%81%bf%e3%81%ae%e5%8f%8e%e5%85%a5%e5%8d%b0%e7%b4%99-%e8%b2%b7%e5%8f%96%e5%bc%b7%e5%8c%96%e4%b8%ad%ef%bc%81%ef%bc%81/

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■anond:20220127145131

乙女ゲームの他にゲームが全部好きだよ！罪ゲーになりがちだから片付けないと。乙女ゲーム好きと結婚と恋愛観とそこは関係ないんじゃないかな！！！私が好きなのはCoDとBFだよ！！FPS大好き！！撃ちまくりたいよね！！死体撃ちと屈伸最高！！イケメンゲームよりすっきりするよ！！

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■anond:20211218044022

ソースに本文隠しても俺なら余裕で晒しちゃうね

<a class="keyword" href="/keyword/%3Cfont%20face%3D%226%E6%9C%885%E6%97%A5%E3%81%AE13%EF%BC%9A50%E5%88%86%E5%89%8D%E5%BE%8C%E3%81%AB%E8%BF%91%E9%9A%A3%E3%81%AB%E5%BE%92%E6%AD%A9%E3%81%A7%E4%B8%8D%E5%AF%A9%E8%80%85%E3%81%8C%E7%8F%BE%E3%82%8C%E3%81%9F%26lt%3B%2Fp%26gt%3B%0A%09%26lt%3Bp%26gt%3B%E8%BF%BD%E8%B7%A1%E3%81%99%E3%82%8B%E3%81%A8500m%E5%85%88%E3%81%AE%E3%82%BB%E3%83%96%E3%83%B3%E3%82%A4%E3%83%AC%E3%83%96%E3%83%B3%E3%81%AB%E3%83%AC%E3%83%B3%E3%82%BF%E3%82%AB%E3%83%BC%E3%82%92%E6%AD%A2%E3%82%81%E3%81%A6%E3%81%84%E3%81%9F%26lt%3B%2Fp%26gt%3B%0A%09%26lt%3Bp%26gt%3B%E9%81%8B%E8%BB%A2%E5%B8%AD%E3%81%AB%E3%81%AF%E3%82%82%E3%81%861%E4%BA%BA%E4%BB%B2%E9%96%93%E3%81%8C%E3%81%84%E3%81%9F%26lt%3B%2Fp%26gt%3B%0A%09%26lt%3Bp%26gt%3B%E5%90%8D%E5%8F%A4%E5%B1%8B%E3%83%8A%E3%83%B3%E3%83%90%E3%83%BC%26lt%3B%2Fp%26gt%3B%0A%09%26lt%3Bp%26gt%3B%E3%82%BF%E3%82%A4%E3%83%A0%E3%82%BA%E3%82%AB%E3%83%BC%E3%83%97%E3%83%A9%E3%82%B9%E3%81%A7%E3%83%AC%E3%83%B3%E3%82%BF%E3%83%AB%E3%81%97%E3%81%A6%E3%81%84%E3%81%9F%26lt%3B%2Fp%26gt%3B%0A%09%26lt%3Bp%26gt%3B%E3%83%8A%E3%83%B3%E3%83%90%E3%83%BC%20%E5%90%8D%E5%8F%A4%E5%B1%8B%203373%20%E2%80%BB%E8%8B%A5%E5%B9%B2%E3%81%AE%E3%82%BA%E3%83%AC%E3%81%82%E3%82%8A%E3%81%8B%E3%82%82%EF%BC%9F%26lt%3B%2Fp%26gt%3B%0A%09%26lt%3Bp%26gt%3B%E8%BB%8A%E7%A8%AE%20%E6%97%A5%E7%94%A3NOTE%26lt%3B%2Fp%26gt%3B%0A%09%26lt%3Bp%26gt%3B%E8%89%B2%20%E3%82%B7%E3%83%AB%E3%83%90%E3%83%BC%26lt%3B%2Fp%26gt%3B%0A%09%26lt%3Bp%26gt%3B%E4%B8%8D%E5%AF%A9%E8%80%85%E6%9C%AC%E4%BA%BA%E3%81%AA%E3%81%A9%E3%81%AA%E3%81%A9%E3%81%AE%E5%86%99%E7%9C%9F%E3%82%92%E3%83%97%E3%83%AA%E3%83%B3%E3%83%88%E3%82%A2%E3%82%A6%E3%83%88%E3%81%97%E3%81%9F%E3%80%82%E9%81%8B%E5%96%B6%E4%BC%9A%E7%A4%BE%E3%81%AE%E3%82%BF%E3%82%A4%E3%83%A0%E3%82%BA%E3%81%AB%E5%95%8F%E3%81%84%E5%90%88%E3%82%8F%E3%81%9B%E3%81%9F%E3%82%89%E3%83%AC%E3%83%B3%E3%82%BF%E3%82%AB%E3%83%BC%E3%81%97%E3%81%9F%E4%BA%BA%E7%89%A9%E3%81%AE%E8%B6%B3%E5%8F%96%E3%82%8A%E3%81%AF%E3%81%99%E3%81%90%E3%81%AB%E6%8A%8A%E6%8F%A1%E3%81%A7%E3%81%8D%E3%82%8B%E3%81%AF%E3%81%9A%22%3E">

<font face="6月5日の13：50分前後に近隣に徒歩で不審者が現れた</p>

<p>追跡すると500m先のセブンイレブンにレンタカーを止めていた</p>

<p>運転席にはもう1人仲間がいた</p>

<p>名古屋ナンバー</p>

<p>タイムズカープラスでレンタルしていた</p>

<p>ナンバー 名古屋 3373 ※若干のズレありかも？</p>

<p>車種 日産NOTE</p>

<p>色 シルバー</p>

<p>不審者本人などなどの写真をプリントアウトした。運営会社のタイムズに問い合わせたらレンタカーした人物の足取りはすぐに把握できるはず"> </font>

</a>

Permalink | 記事への反応(0) | 23:39

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■anond:20211225161624

とりあえずsteamで1番dlされてるやつやっていけばええんちゃう

おすすめは

・borderlands

・no man's sky

・apex

・rimworld

・テラリア

・マイクラ(steamちゃうけど)

・BFシリーズ

・7dtd

・ARK

固定のメンバーおるならborderlandsと7dtdは特におすすめ あとマイクラ

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■anond:20211204145749

後編

プログラミングを学ぼうと思い立つ

行列はVBAなんかじゃ無理っぽいし、なんかプログラミング言語を覚えようと決める。

なんでも、統計やるならRという言語がいいらしい。

最近じゃPythonというのも人気らしい。

とりあえず両方試そうということで、RのためにRとRstudioをインストール。

Pythonはanaconda

プログラミングはなんかを製作する目標がないと挫折すると聞いていたので。

深層学習というものが流行ってると聞いて、ちょっと触りを勉強したくなる。

「Excelでわかるディープラーニング超入門」

https://www.amazon.co.jp/Excel%E3%81%A7%E3%82%8F%E3%81%8B%E3%82%8B%E3%83%87%E3%82%A3%E3%83%BC%E3%83%97%E3%83%A9%E3%83%BC%E3%83%8B%E3%83%B3%E3%82%B0%E8%B6%85%E5%85%A5%E9%96%80-%E6%B6%8C%E4%BA%95-%E8%89%AF%E5%B9%B8/dp/4774194743/ref=sr_1_1?__mk_ja_JP=%E3%82%AB%E3%82%BF%E3%82%AB%E3%83%8A&keywords=Excel+%E6%B7%B1%E5%B1%A4%E5%AD%A6%E7%BF%92&qid=1637482610&s=books&sr=1-1

この本は面白かったので、深層学習を目標にプログラミングを覚えよう！

後になって、これはとんでもない間違いだったことに気づく。深層学習と機械学習の違いも判らないまま、RよりPythonを先に触ることに。

教本にしたのはこちら。

「ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装」

https://www.amazon.co.jp/%E3%82%BC%E3%83%AD%E3%81%8B%E3%82%89%E4%BD%9C%E3%82%8BDeep-Learning-%E2%80%95Python%E3%81%A7%E5%AD%A6%E3%81%B6%E3%83%87%E3%82%A3%E3%83%BC%E3%83%97%E3%83%A9%E3%83%BC%E3%83%8B%E3%83%B3%E3%82%B0%E3%81%AE%E7%90%86%E8%AB%96%E3%81%A8%E5%AE%9F%E8%A3%85-%E6%96%8E%E8%97%A4-%E5%BA%B7%E6%AF%85/dp/4873117585/ref=pd_lpo_2?pd_rd_i=4873117585&psc=1

途中まではまあなんとか。

微分って便利だな。行列計算できるの便利だなっていうところまでいったが、クラスという概念が理解できず、途中からハテナが浮かんで読み進められず。

うん、もうちょっと易しい本を探そうと思って手に取ったのが

「独学プログラマー Python言語の基本から仕事のやり方まで」

https://www.amazon.co.jp/%E7%8B%AC%E5%AD%A6%E3%83%97%E3%83%AD%E3%82%B0%E3%83%A9%E3%83%9E%E3%83%BC-Python%E8%A8%80%E8%AA%9E%E3%81%AE%E5%9F%BA%E6%9C%AC%E3%81%8B%E3%82%89%E4%BB%95%E4%BA%8B%E3%81%AE%E3%82%84%E3%82%8A%E6%96%B9%E3%81%BE%E3%81%A7-%E3%82%B3%E3%83%BC%E3%83%AA%E3%83%BC%E3%83%BB%E3%82%A2%E3%83%AB%E3%82%BD%E3%83%95/dp/4822292274/ref=sr_1_1?__mk_ja_JP=%E3%82%AB%E3%82%BF%E3%82%AB%E3%83%8A&crid=1T6BBXYJ16G6T&keywords=%E7%8B%AC%E7%BF%92%E3%83%97%E3%83%AD%E3%82%B0%E3%83%A9%E3%83%9E%E3%83%BC&qid=1637483073&s=books&sprefix=%E7%8B%AC%E7%BF%92%2Cstripbooks%2C279&sr=1-1

なんとか読了。自信をつける。

しかし、Gitとかbashの章はさっぱり。

実は、いまだにコマンドプロンプトとパワーシェルとbashの違いが分かってない。

つづいてPyQに2か月くらい登録してみる。

https://pyq.jp/

とりあえずデータ分析コースを終わらせる。

なかなかPythonが楽しくなってきたが、クラス意味が今一つ掴めないままいったん中断。

この辺で、自分は統計に興味があってもプログラミングに興味がないんじゃないかということに気づく。

結局Excelへ戻り、PowerQueryとの出会って、再びPythonとRに回帰した話

なんだかんだもがきながら、PythonもRもモノにならず、日常のちょっとした計算やグラフを作ったりはExcelを使い続ける日々が続く。

あるいは、Excelで成形して、検定かけやすい形式にしてRで検定するとか。

Rに触れてなかったな、Rは完全に独学。「こんなことやりたいなぁ、ググってみるか、ほうなるほど」って感じ。

そんなさなか、放送大学で「Rで学ぶ確率統計」という講義があるのを知り、さっそく入学して受講。

なかなか面白かったし、PythonばっかりでRあんまり触ってなかったからいい刺激になった。

恥ずかしながら、負の二項分布やガンマ分布ってよう知らんかった。

しかし、講義は楽しかったがなにか書けるようになったかというとそんなことはなく、依然として基本はExcel。

まあ、実際csvじゃなく、手書きのデータとかをExcelに打ち込んだりする程度なんでPythonやRを使うまでもなかったというのもあるんだけど。

そんなときに出会ったのがこちら、パワークエリというもの

「Excelパワーピボット 7つのステップでデータ集計・分析を「自動化」する」

https://www.amazon.co.jp/Excel%E3%83%91%E3%83%AF%E3%83%BC%E3%83%94%E3%83%9C%E3%83%83%E3%83%88-7%E3%81%A4%E3%81%AE%E3%82%B9%E3%83%86%E3%83%83%E3%83%97%E3%81%A7%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E9%9B%86%E8%A8%88%E3%83%BB%E5%88%86%E6%9E%90%E3%82%92%E3%80%8C%E8%87%AA%E5%8B%95%E5%8C%96%E3%80%8D%E3%81%99%E3%82%8B%E6%9C%AC-%E9%B7%B9%E5%B0%BE-%E7%A5%A5-ebook/dp/B07SCK1ND9/ref=sr_1_2?__mk_ja_JP=%E3%82%AB%E3%82%BF%E3%82%AB%E3%83%8A&keywords=%E3%83%91%E3%83%AF%E3%83%BC%E3%82%AF%E3%82%A8%E3%83%AA&qid=1637483953&s=books&sr=1-2

パワークエリを覚えたらピボット形式のExcelファイルとか、セルの結合が多用されたExcelファイルを、成形加工するのが非常に楽になった。

しかも、同じフォーマットで記録されてるデータならフォルダにぶち込んで一気にまとめ上げることも可能！

控えめにいって神！

としばらくパワークエリを礼賛してたのだけど、各ステップはPythonのpandasやRのdplyrでも出来ることに気づく。というか最初から気づけ。

こりゃ、一気に覚えちまおう、統計というより、データの前処理だなと思ってUdemyでRの動画を買ってみた。

AIエンジニアが教えるRとtidyverseによるデータの前処理講座

https://www.udemy.com/course/r-tidyverse-preprocess/

すっかりR信者になる。

それまで教本を呼んでもdplyrの便利さが今一つわからなかったのに、パワークエリで具体的にモノを作ると、dplyrに翻訳したら、すいすい。スピード10倍。

便利さにようやく気付く。

ハドリーウィッカムって神だな。

そんで、pandasに翻訳したらどうなんだろ？と思ったらもっと速いｗ

すごいなPython。

Rへの入信はたった数週間。再びPythonに興味。

機械学習へ

さて、ゼロから作るディープラーニングを再開しようと思ったけれども、そもそも、機械学習をすっ飛ばして深層学習って無茶だったと反省し、まずは機械学習に。

機械学習のエッセンス -実装しながら学ぶPython,数学,アルゴリズム- (Machine Learning)

https://www.amazon.co.jp/%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92%E3%81%AE%E3%82%A8%E3%83%83%E3%82%BB%E3%83%B3%E3%82%B9-%E5%AE%9F%E8%A3%85%E3%81%97%E3%81%AA%E3%81%8C%E3%82%89%E5%AD%A6%E3%81%B6Python-%E3%82%A2%E3%83%AB%E3%82%B4%E3%83%AA%E3%82%BA%E3%83%A0-Machine-Learning/dp/4797393963/ref=tmm_hrd_swatch_0?_encoding=UTF8&qid=1637485264&sr=1-1

で、この本がすごい。

5章あるんだけど、機械学習のアルゴリズムは5章だけなんだなｗ

それまでは何に割かれてるんだって？数式の証明とか、便利な計算法、例えばニュートン法とかラグランジュ未定乗数法とかｗ

こんだけ引っ張っておいて、いよいよ本番の第5章もゴリゴリ数式をスクリプトに落とし込んでいってるのに、「これは学習のためでscikit-learnっての使えばたった1行」っていう無慈悲ｗ

いや、ほんと数学の勉強になったし、こうやってゴリゴリやるとなんのためにクラスというものが存在するのかようやくわかった。

線形代数って便利なんだなと。行列をスカラー値のように何の気なしに扱えるようになると、あの頃苦しんでいた実験計画法、タグチメソッド、今読み直したら別の印象があるんじゃないかなと思うようになったり。

この本を読む途中、「マンガでわかる統計学因子分析編」で学んだことが理解の助けになった。

なんたる僥倖。

線形回帰、リッジ回帰、SVM、PCA、ｋ-means、クラスター分析、一気に手札が増えた。

ふたたび実験計画法

Ｐｙｔｈｏｎで学ぶ実験計画法入門　ベイズ最適化によるデータ解析

https://www.amazon.co.jp/%EF%BC%B0%EF%BD%99%EF%BD%94%EF%BD%88%EF%BD%8F%EF%BD%8E%E3%81%A7%E5%AD%A6%E3%81%B6%E5%AE%9F%E9%A8%93%E8%A8%88%E7%94%BB%E6%B3%95%E5%85%A5%E9%96%80-%E3%83%99%E3%82%A4%E3%82%BA%E6%9C%80%E9%81%A9%E5%8C%96%E3%81%AB%E3%82%88%E3%82%8B%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E8%A7%A3%E6%9E%90-%EF%BC%AB%EF%BC%B3%E6%83%85%E5%A0%B1%E7%A7%91%E5%AD%A6%E5%B0%82%E9%96%80%E6%9B%B8-%E9%87%91%E5%AD%90%E5%BC%98%E6%98%8C-ebook/dp/B09C89HZRV/ref=sr_1_1?__mk_ja_JP=%E3%82%AB%E3%82%BF%E3%82%AB%E3%83%8A&keywords=python+%E5%AE%9F%E9%A8%93%E8%A8%88%E7%94%BB&qid=1637486019&s=books&sr=1-1

実験計画法って、fisherの古典的なやつ、ラテン方格に割り付けて、ってやつかと思ったら、線形代数使えればもうなんでもありなのな。

そこにきて、ベイズ、今まで避けてたのに出会ってしまった！！

結論から言うと、超面白い。

これ、すごいな。

Python万歳。

いいのかこんな便利分析個人でやれて。

機械学習と実験計画法がここでつながるとか、控えめにいって最高だな。

まだ読了してないので、また後日。

Permalink | 記事への反応(6) | 14:58

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■数学とプログラミングの勉強を開始して、何度も挫折して今に至る軌跡を晒す

2013年の秋、その時の自分は30代前半だった。

衝動的に数学を学び直すことにした。

若くないし、数学を学びなおすには遅すぎると思って尻ごみしていたが、そこを一念発起。

というか軽い気持ちで。ぶっちゃけると分散分析とやらに興味を持ったから。

数学というか統計かな。

統計的に有意差があったといわれてもその意味がさっぱりだった。

一応、理系の大学を出てるので、有意差という単語をちょいちょい耳にはしていたが、

「よくわかんないけどt検定とかいうやつやっとけばいいんでしょ？」

くらいの理解だった。

で、ありがちな多重比較の例で、3群以上の比較にt検定は使っちゃダメだよっていう話を聞いて、なんか自分だけ置いてけぼりが悔しくなって、Amazonをポチッとしたのが全ての始まり。

あと、あの頃はライン作業の工員だったから、脳が疲れてなかったし。

そんなわけで、自分の軌跡を晒してみる。

みんな数学とかプログラミング、とくにPythonの無料講座は無言ブックマークしてるから興味あるっぽいので、参考になれば。

アドバイスとかくれると嬉しい。

きっかけは大村平

「実験計画と分散分析のはなし」　大村平

https://www.amazon.co.jp/%E5%AE%9F%E9%A8%93%E8%A8%88%E7%94%BB%E3%81%A8%E5%88%86%E6%95%A3%E5%88%86%E6%9E%90%E3%81%AE%E3%81%AF%E3%81%AA%E3%81%97%E2%80%95%E5%8A%B9%E7%8E%87%E3%82%88%E3%81%84%E8%A8%88%E7%94%BB%E3%81%A8%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E8%A7%A3%E6%9E%90%E3%81%AE%E3%82%B3%E3%83%84-%E5%A4%A7%E6%9D%91-%E5%B9%B3/dp/481719457X/ref=asc_df_481719457X/?tag=jpgo-22&linkCode=df0&hvadid=295668542764&hvpos=&hvnetw=g&hvrand=17668988115346233997&hvpone=&hvptwo=&hvqmt=&hvdev=c&hvdvcmdl=&hvlocint=&hvlocphy=9053313&hvtargid=pla-525207011759&psc=1&th=1&psc=1

いきなり当たりを引いた。

軽妙な語り口で、懇切丁寧。受験の参考書の実況中継シリーズをわかりやすくした感じ。

数学がこんなに面白いと思ったことはない。

何者だと思ったら元航空幕僚長。

手を動かさずとも数式を追えるくらいの丁寧な式変形。かゆいところへのフォロー。

そこから、大村平さんの本を読み漁る日々。

前述の「実験計画と分散分析のはなし」よりも易しめの「統計のはなし」「統計解析のはなし」から始まり、「QC数学のはなし」「信頼性工学のはなし」「ORのはなし」「予測のはなし」「論理と集合のはなし」までぶっ通し。

内容的にかぶるところはあるものの、しかしそれがよかった。

しかし、やっぱり「実験計画と分散分析のはなし」が一番印象に残ってるのは、その後の勉強に役立っていったからだと思う。

余談だけど、最近亡くなったそうだ。ご冥福をお祈り申し上げます。

それと、

「マンガでわかる統計学 因子分析編」

https://www.amazon.co.jp/%E3%83%9E%E3%83%B3%E3%82%AC%E3%81%A7%E3%82%8F%E3%81%8B%E3%82%8B%E7%B5%B1%E8%A8%88%E5%AD%A6-%E5%9B%A0%E5%AD%90%E5%88%86%E6%9E%90%E7%B7%A8-%E9%AB%98%E6%A9%8B-%E4%BF%A1/dp/4274066622/ref=pd_lpo_2?pd_rd_i=4274066622&psc=1

本当は、回帰分析編を買うつもりだったんだけど、マーケットプレイスから間違えてこっちが届いた。

これがのちに役立つことになるとはこの時点では想像もつかず。

Webで学ぶ

大村さんの本はぶっちぎりでわかりやすいんだけど、あと一歩踏み込みたい。

共分散分析、平行線検定法、プロビット法、自分の住む業界で聞いたことがある単語が大村さんの本にはのってない。

そんなわけで頼ったのがこのページ。

統計学入門

http://www.snap-tck.com/room04/c01/stat/stat.html

覚えたものの、実際に計算となるとかなりややこしい。

t検定くらいならExcelでも一発でp値を出してくれる関数があるけれど、そこから一歩二歩踏み込んでいくと、自分で「あれの平方和を計算して」、「あっちの平方和を計算して」、「サンプルサイズが不揃いだから平均値で代用して自由度で補正して」、ということをExcel上でやらにゃならなかった。

1行に1レコードの形式じゃないとやり難いなぁ。そうじゃないとサンプルサイズが変わるごとに計算列が変わって困る。

と、おぼろげながらtidyデータの概念に気づく手前に来てた。

タグチメソッドとの出会い

勉強ブームは2013から2014年くらいまで。そこからしばらくはなんもやってない。

転職して事務仕事が増えたりしたせいもあったり。

そんななか、2018年ごろ、タグチメソッドの入門書と出会う。

「Excelでできるタグチメソッド解析法入門」広瀬 健一 , 上田 太一郎

https://www.amazon.co.jp/Excel%E3%81%A7%E3%81%A7%E3%81%8D%E3%82%8B%E3%82%BF%E3%82%B0%E3%83%81%E3%83%A1%E3%82%BD%E3%83%83%E3%83%89%E8%A7%A3%E6%9E%90%E6%B3%95%E5%85%A5%E9%96%80-%E5%BA%83%E7%80%AC-%E5%81%A5%E4%B8%80/dp/4496034883/ref=sr_1_4?__mk_ja_JP=%E3%82%AB%E3%82%BF%E3%82%AB%E3%83%8A&keywords=%E3%82%BF%E3%82%B0%E3%83%81%E3%83%A1%E3%82%BD%E3%83%83%E3%83%89&qid=1637426448&s=books&sr=1-4

これがまた面白い。

元工員だからかかもだけど、やっぱモノづくりはいいね。

なるほど、実験計画法をこう使うのか！

有意差があるかどうかじゃなくて、それを使ってどう改良するかか！

ついでに、その中で使ってる手法からコンジョイント分析にも興味が出る。

ははーん、人文科学の世界でも使えるんだね、分散分析と実験計画。と。

（分散分析をコンジョイント分析と呼ぶと怒られるけど、許して）

「入門パラメータ設計」

https://www.amazon.co.jp/%E5%85%A5%E9%96%80%E3%83%91%E3%83%A9%E3%83%A1%E3%83%BC%E3%82%BF%E8%A8%AD%E8%A8%88%E2%80%95Excel%E6%BC%94%E7%BF%92%E3%81%A7%E3%82%BF%E3%82%B0%E3%83%81%E3%83%A1%E3%82%BD%E3%83%83%E3%83%89%E3%81%AE%E8%80%83%E3%81%88%E6%96%B9%E3%81%A8%E6%89%8B%E9%A0%86%E3%82%92%E4%BD%93%E5%BE%97%E3%81%A7%E3%81%8D%E3%82%8B-%E4%BA%95%E4%B8%8A-%E6%B8%85%E5%92%8C/dp/4817192542

「上級タグチメソッド」

https://www.amazon.co.jp/%E4%B8%8A%E7%B4%9A%E3%82%BF%E3%82%B0%E3%83%81%E3%83%A1%E3%82%BD%E3%83%83%E3%83%89%E2%80%95%E3%82%BF%E3%82%B0%E3%83%81%E3%83%A1%E3%82%BD%E3%83%83%E3%83%89%E3%81%AE%E7%9C%9F%E9%AB%84%E3%82%923%E3%81%A4%E3%81%AE%E3%83%9D%E3%82%A4%E3%83%B3%E3%83%88%E3%81%8B%E3%82%89%E9%87%8D%E7%82%B9%E7%9A%84%E3%81%AB%E6%98%8E%E5%BF%AB%E3%81%AB%E8%A7%A3%E8%AA%AC-%E4%B8%AD%E9%87%8E-%E6%83%A0%E5%8F%B8/dp/4817193379/ref=pd_lpo_1?pd_rd_i=4817193379&psc=1

「品質を獲得する技術」

https://www.amazon.co.jp/%E5%93%81%E8%B3%AA%E3%82%92%E7%8D%B2%E5%BE%97%E3%81%99%E3%82%8B%E6%8A%80%E8%A1%93%E2%80%95%E3%82%BF%E3%82%B0%E3%83%81%E3%83%A1%E3%82%BD%E3%83%83%E3%83%89%E3%81%8C%E3%82%82%E3%81%9F%E3%82%89%E3%81%97%E3%81%9F%E3%82%82%E3%81%AE-%E5%AE%AE%E5%B7%9D-%E9%9B%85%E5%B7%B3/dp/4817103396/ref=sr_1_1?__mk_ja_JP=%E3%82%AB%E3%82%BF%E3%82%AB%E3%83%8A&keywords=%E5%93%81%E8%B3%AA%E3%82%92%E7%8D%B2%E5%BE%97%E3%81%99%E3%82%8B%E6%8A%80%E8%A1%93&qid=1637482074&s=books&sr=1-1

と読み進む。

この辺までは全てExcelで学習。

この辺から、行列の計算が出てきてExcelでは限界を感じるようになる。

後編に続く

Permalink | 記事への反応(6) | 14:57

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■anond:20211203161557

期待値が高すぎるんだろ

大ゴケしてるのってBFくらいじゃないか？

Permalink | 記事への反応(0) | 16:17

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■anond:20211124224602

ダイパリメイクをBFにかこつけて買ってしまおうかと思っている

Permalink | 記事への反応(1) | 22:46

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■anond:20211113170357

ダクソ3。オンラインにしとけば問答無用で邪魔しに来る、救護も来る。

「サリ裏」「輪の都」などと呼ばれる特定のスポットでは対人メインの人も多い。レベルでマッチングするので120くらいで固定しないと過疎ってしまう。

あとBFみたいな多人数FPSは負けてもチーム全体が悪いので責任感やらストレスが薄い。

Permalink | 記事への反応(0) | 17:12

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■anond:20211112121217

BFとかGFとかPF（ペンフレンド）だな

Permalink | 記事への反応(1) | 12:16

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■DQNが多い業種・業界

https://anond.hatelabo.jp/20211107104631

携帯電話代理店

高卒どころか中卒も大量にいる業界、たまにいる学卒のBFランク卒がほとんどである。売上至上主義でいかに客にいらないプランやオプションを契約させるかが鍵なので必然的にコンプライアンス意識の低い人材が生き残る。

そもそも彼らは販売店の社員でも携帯キャリアの社員でもなく、間に入った人材会社からの派遣社員である。どう考えても違法な多重派遣なんだけど竹中平蔵閣下のおかげで取り締まりされない。

携帯4大キャリアはエリートしか入れないが、それらを売る代理店は完全にソルジャーである。はてなのみんなが大嫌いなブラック代理店やブラック家電量販店が元締め。もちろんそこもDQN率高し。

不動産仲介・不動産管理

ここもDQNが多くコンプライアンス意識は低い人材が多い。不動産業界が法律で厳しく規制されているのは悪質な業者が多いからである。この業界もデベロッパーはエリート業界だが、仲介や管理はそれらの下請けのような存在である。

財閥系の不動産勤務？そりゃ随分なエリートかと思ったら○○不動産販売でBF大出身だったなんてこともある。

IT業界

以外に思われるかもしれないがIT業界もDQNが多い。日本では海外のようにCS学位とかいらないからである。もちろん一次請け上流ベンダーやらメガベンチャーやらはエリートだが、その下に開発会社という名の実質派遣会社がありそこに多くのDQNがいる。元水商売とか元トラック運転手のプログラマーなんてのも結構いる。偽装請負や多重派遣も横行しているが、そういうところでしか働けない人も多いのである。

技術力があればメガベンチャーや事業会社に転職可能なので、メガベンチャーにもたまにその手の人材がいるが、学歴などの背景がないので技術力でイキりがち。腕力が技術力に変わっただけでDQNの性根は治らないのである。たとえ高学歴でも痴漢やら不倫やらやらかすCTOなどもいる。はてブなんか見ている自称エンジニアは自分の身の回りにも心当たりあるんじゃないかな？

悪名高いWEBスクールもこの業界にDQNを増やす要因となっている

公務員(現業系)

公務員といえばエリートのイメージだが、現業系（清掃員やゴミ収集員など）はDQNが多い。大阪市で橋下徹が入れ墨職員排除をしていたが大体が現業系職員だった。

当時のはてブは橋下憎しで入れ墨公務員を自由だ人権だ文化だと頓珍漢な擁護をしていたが、日本において入れ墨(タトゥー)は反社会的勢力かDQNがやるものである。

上に上げた業界と同じく公務員も、中央官庁の上級職のエリートを頂点とする(選挙で選ばれる議員や首長など特別職を除く)。

さて、ここまで読んで気づいた人もいるかと思うが、どの業界も上流にはエリートがいて下に行くほど学歴も民度も下がっていくものである。

新聞なんかがわかりやすく、五大紙の記者などは旧帝やら上位私大卒のエリートが書いて、広告営業やら関連会社の不動産業などは中堅私大卒で回して、配達や拡張やらキツくてグレーな仕事は販売店のコンプライアンス意識低めの人がやっている。NHKなんかもそうですね。

世の中にはDQNにしか出来ない仕事があり、そこで雇用される人がいるという事実を、はてブにいるリベラル様は認識しておいたほうがいい。個人的にはNHK代理店とか携帯代理店なんてなくなっても困らないけどね。

Permalink | 記事への反応(1) | 01:07

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■ロシアではレオタードと水着とブルマーを区別しない（？）

ロシア語がわからない

ロシアの学校でブルマーが使われていたかどうか調べてきたが、はっきりとした結果は得られなかった。確かに、それらしい写真がないわけではないのだが、提灯ブルマーなのかショーツ型ブルマーなのか短パンなのか確認できない。おそらく混在しているし、時代による変遷があった可能性もある。

加えて、ブルマーを指す言葉がみつからない。ロシアの制服の歴史に関しては、ロシア語版のウィキペディアにしっかりとまとめられているのだが、体操着についてはなぜか言及がない。

ロシアの体育の歴史についてはこちらが詳しい。すまないが、ブルマーについて触れられていなかったので、翻訳するのが面倒だ。

ttps://www.rbth.com/history/331873-physical-education-in-soviet-schools

【写真は以下の通り】

ttps://sportkomanda.com/2020/05/01/uchitel-fizkultury-iz-80-h-kak-eto-bylo/

ttps://www.vogue.ru/gallery/kak-zanimalis-sportom-v-sssr?image=5f89d346feae6219bb140cf2

ttps://sputnik.by/20200614/fizkultura-v-sssr-redkie-foto-iz-arhiva-1950-1980-1037033196.html

ttps://skaramanga-1972.livejournal.com/526385.html

ttps://ru.fenikssfun.com/kartinki/lyubimyy-urok-vremen-sssr-fizkultura-kak-eto-bylo-1863

ttps://www.sports.ru/tribuna/blogs/teoretik/824953.html

ttps://samsmu.ru/chairs/physical-education/

ttps://ria.ru/20151031/1308500404.html

ロシア語のレオタードと水着

そんななか、比較的鮮明にショーツ型ブルマーと確認できる画像が見つかった。

https://meshok.net/item/234655307_%D0%94%D0%B5%D0%B2%D0%BE%D1%87%D0%BA%D0%B0_%D0%9A%D1%83%D0%BF%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D0%B8%D0%BA_%D0%A4%D0%B8%D0%B7%D0%BA%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D1%83%D1%80%D0%B0_%D0%B2_%D1%88%D0%BA%D0%BE%D0%BB%D0%B5_1973_%D0%94%D0%B5%D1%82%D0%B8_%D0%93%D0%B8%D0%BC%D0%BD%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0_2_%D0%BA%D0%BB

https://meshok.net/?partner=41680&related=%D0%94%D0%B5%D0%B2%D0%BE%D1%87%D0%BA%D0%B0+%D0%B2+%D0%BA%D1%83%D0%BF%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D0%B8%D0%BA%D0%B5+.+%D0%A4%D0%B8%D0%B7%D0%BA%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D1%83%D1%80%D0%B0+%D0%B2+%D1%88%D0%BA%D0%BE%D0%BB%D0%B5.+%D0%93%D0%B8%D0%BC%D0%BD%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0+.1973.+%D0%94%D0%B5%D1%82%D0%B8.++%D0%A1%D0%BF%D0%BE%D1%80%D1%82.

しかし、タイトルである「Девочка Купальник Физкультура в школе 1973 Дети Гимнастика (2 кл)」を翻訳すると、「少女レオタード学校での体育1973年児童体操（2年生）」となる。どう見てもブルマーなのに、レオタードと出てくる。また、試みに「レオタード」となっている「Купальник」で検索すると、なぜか水着ばかりヒットする。

翻訳によっては「水着の女の子」になる。

https://meshok.net/?related=%D0%94%D0%B5%D0%B2%D0%BE%D1%87%D0%BA%D0%B0+%D0%B2+%D0%BA%D1%83%D0%BF%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D0%B8%D0%BA%D0%B5

ロシア語ウィキペディアの「Купальникのページも、水着について書いてあるようだ。

https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D1%83%D0%BF%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D0%B8%D0%BA」

しかし、上の方を見ると「Купальник (спортивный)」というリンクがある。ここに飛んでみると、レオタードに関する画像が出てくる。

https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D1%83%D0%BF%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D0%B8%D0%BA_(%D1%81%D0%BF%D0%BE%D1%80%D1%82%D0%B8%D0%B2%D0%BD%D1%8B%D0%B9)

日本語版も「レオタード」へとリンクされている。

結論。ロシア語ではレオタードと水着は同義語。また、人によってはレオタードとブルマーを区別していない。少なくとも体操着の総称として使っている（？）。

ロシアのブルマーについては結局ほとんどわからなかったが、このちょっとした雑学が得られただけでも、よしとしたい。

弊害

さて、いろいろとブルマーについて検索してきたが、思わぬ弊害が生じてきた。気がつくと、無意識にツイッターやグーグルで「ブルマ」と検索しているのである。そればかりではない。検索結果には幼い子供の写真が含まれているせいか、ストライクゾーンの年齢がどんどん下がっていくのである。危険を感じたため、一旦ブルマーに関する調査はここで切り上げる。今回の調査がちゃらんぽらんなのはそのためだ。

自分が学生の時に同級生のブルマーで欲情するならともかく、十八歳未満の女性に執着するのはなんだか嫌だ。

新しい性癖

そんななかで、なんとなく「おっぱい」と画像検索したのだが、その中で巨乳の女性が縄で縛られ、胸を強調した姿のまま笑顔を見せているのを見て、思わずときめいてしまった。ひょっとしたら自分は新しい性癖を開花させてしまったのではないか、と思う。もともとほっそりしたおっぱいの小さな女性が好みだったのだが、おっぱいが大きい女性もきれいだと感じた。

グラビアとか

あと、最近はちょっとグラビアに興味が出始めている。思春期にグラビアの出ている漫画雑誌を恥ずかしくて買えず、しかも、グラビアアイドルなんてみんな同じようなエッチなお姉さんだと思い込んで、反発していた。

けれども、最近ツイッターで仲村まひろという女性が、バトントワリングをしている姿を見て、素直にかっこいいと思ってしまった。一芸に秀でていて、目標をもった個人として初めてグラビアアイドルを見た瞬間だった。アイドルとか全然興味なかったけど、頑張っている人を見るのはいいものだと、この年にしてやっとわかった。

それと九条ねぎという女性も気になっている。以前行きつけにしていたバニーガールバーLOFT101の看板モデルを務めていることで知ったのである。このお店はリーズナブルなのでおすすめだ。何を言ってるんでしょうね、我ながら。でも、久しぶりに行きたくなってしまった。

あとうしじまいい肉とか倉持由香とか、結局尻好きっぽい。

そういうわけで

ブルマーについてはしばらくお休み。今後は文体を変えた僕と増田のどこかですれ違うことでしょう。

またどこかで会いましょう。

Permalink | 記事への反応(5) | 07:51

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