いつも応援してくださる皆さまへいつも私たち家族を応援してくださりありがとうございます。この度みなさまにご報告があります。先日、私金田朋子と森渉は婚姻関係を解消し、戸籍上の夫婦ではなくした上で家族を続けていくことになりました。突然このようなご報告になってしまい申し訳ありません。家族3人の幸せについて何度も話し合った結果、心だけは家族のままでいたいと思い、この判断になりました。渉くんと知り合ってから１５年、お互いの夢を叶えるために二人三脚で頑張ってきましたが、いくつものステップを登っていく中で、私にとって"夢を追うこと"がいつの間にか負担になりプレッシャーに感じるようになっていました。そこに娘も生まれ、ありがたいことに娘にも大きな夢ができて、さらに渉くんには近代五種という競技でオリンピック出場という新たな夢もできて、私が感じるプレッシャーはさらに大きくなってしまい、このままではまずいという気持

TVアニメPrime Videoにて見放題独占配信中！ 累計500万部突破！ SNSで超話題の陰キャ少年と陽キャ美少女の極甘青春ラブコメディ!! 宝島社「このマンガがすごい! 」オトコ編、2年連続ランクイン!! 2020年第3位、2021年第9位!! 次にくるマンガ大賞2020 Webマンガ部門 第1位!! Anime Japan2021 第4回アニメ化してほしいマンガランキング第1位!! 第5回みんなが選ぶTSUTAYAコミック大賞第1位!!「王様のブランチ」など各メディアでも大絶賛!! 陽キャが憎くてたまらない…。只今、中二病真っ最中の市川京太郎は、学園カースト頂点の美少女・山田杏奈の殺害を企む！ だが、山田の意外な一面を知ってしまい…！？ 陽キャ美少女と陰キャ男子。縮まるハズのない２人の距離に奇跡は起きるか！？ 陰キャ・京太郎の青春が今、かなり静かに動き出す…！！ 【 番外編「ツイヤ

Windows 11を使っていると、スタートメニューやエクスプローラー、ロック画面などいたるところにMicrosoftの広告や推奨事項が表示されます。PCで使うアプリやサービスを自分で決めたい人にとっては全くもって不要な広告ばかりなので、非表示にする方法をまとめてみました。 How to Disable Microsoft's Ads and Recommendations in Windows 11 https://www.howtogeek.com/how-to-disable-microsofts-ads-and-recommendations-in-windows-11/ ・目次 ◆1：スタートメニューからアプリの広告を削除 ◆2：エクスプローラーからOneDriveの広告を削除 ◆3：ロック画面からMicrosoft製品の広告を削除 ◆4：Microsoftへのデータ送信を無効化

粘膜接触はないのでこれは浮気ではありません。 手コキのいいところは粘膜接触が無く病気の心配がないので、若くて可愛い女の子が沢山いるところです。 まず目当ての手コキ店へ電話して目当ての子を指名します。 そんで近場のレンタルルームへ移動したら部屋番号を手コキ店へ伝えます。 その後女の子が到着したらお金を払い手コキしてもらいます。 トップレス生チチもみとつばローションをオプションにつけると楽しいです。 手コキ店の客層が非常に悪いので、プレイ前にシャワーを浴びて体を清めておくと非常に喜ばれます。 女の子によっては裏オプあるので、交渉してみるのもいいかもしれません。 ガッツリ稼ぐ気がある女の子が少ない為、突然女の子がやめる場合も多々あるので一期一会を大切にしましょう。 予算は大体1万円前後で街にいると目で追う位の美少女から手コキしてもらえます。 気が向いたら3Pコースとかもいいかもしれません。 セッ

2024/06/12 16:16 結論を追記 2024/06/12 20:29 より記事の内容を分かりやすく理解頂くため、タイトルを「PRDやDesign Docを書かなくなった」から変更 2024/06/13 20:39 結論にフロー情報・ストック情報に関する意見を追記 結論 この記事では、「様々な観点を考慮して網羅的にドキュメントを書いて、それを関係者にレビューしてもらう」のではなく、関係者と同期的に対話しながら、観点や選択肢やそのトレードオフを洗い出すことで、少ない手数でより良い答えが見つけられると主張する。 ただし、対話のために必要なドキュメントは事前に書いておくべきだし、対話した結果はドキュメントに残すことが望ましい。そして、そのドキュメントのフォーマットはPRDやDesign Doc以外でも良い。例えば、ADRはアーキテクチャに関する議論の過程と結果を述べる上で必要十分なフォー

1: 購入 0: 閲覧(したが購入してない) -: 未観測 ユーザーベース型 ユーザー同士の類似度を計算 「あなたと購入履歴の似たユーザーはこんな商品を買っています」 行を各ユーザーのベクトルとみなして、似たユーザーを見つける（上位N人） 似たユーザーが購入しているアイテムを推薦する（N人の平均値などで購入しそうな順に提示） アイテムベース型 アイテム同士の類似度を計算 「この商品を買ったユーザーはこんな商品も買ってます」 列を各アイテムのベクトルとみなして、類似度の高いアイテムを推薦する（上位M件） 類似度計算には、コサイン類似度やJaccard類似度が使われる。 類似度を計算する際に、未観測「-」は適当な値（0, 0.5など）で埋めるか、無視をする。 ログデータを使うため、情報の少ない新規アイテム/新規ユーザーに弱いコールドスタート問題がある。 コンテンツベースフィルタリング アイテム

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今回は「マジで欲しくて買ったもの回」として、激安の「PDトリガー」を検証していきます。〇音声読み上げ：VOICEVOX https://voicevox.hiroshiba.jp/〇登場キャラクター・VOICEVOX：ずんだもん・VOICEVOX：四国めたん〇動画内で使用させていただいているBGM・fun fun Ukelele：shimtone 様 https://dova-s.jp/bgm/play16650.html・Metal Jingle：shimtone 様 https://dova-s.jp/bgm/play16229.html〇その他素材・pixabay さま https://pixabay.com/ja/　・効果音ラボ さま https://soundeffect-lab.info/〇投稿者のTwitter https://twitter.com/Saityo_Zunda

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