黒めだか
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- 現在地 Tokyo-to, Japan
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- 自己紹介 日本のプログラマーです⚡️ i like programming & music & denpa @dempa_bot
2016年12月29日(木)
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かすたむおんなのこ ぷるぷるぷ～る - オープニングムービー youtu.be/whGDYwpwe5E erogetrailers.com/video/17255
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a.k.a.dRESS@ave;new @dRESS_avenew
ゲーム、アニメに続き『Project ???』主題歌もプロデュースしました！！お待たせしたね！安定どれちゅのぴったりピタゴラス。
『LOVEりぃ♡ぱーりぃ☆ぴったりぃ◎エンジェル！！』
作詞 しらたまぷりん
作曲・編曲 どれちゅ
あべにゅうぷろじぇくと feat.佐倉紗織
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ProjectQ buff.ly/2hONYHs Pythonベースのオープンソース量子計算フレームワーク．IBMの量子計算クラウドサービス buff.ly/2hOTr13 をバックエンドにすることもできる．
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🎵企業ブース2634 ケイブさま🎵 にて、新譜にpomme'tto(小紺ココ💖ななひら💖桃箱)参加させていただいておりまっす °˖✧◝(*´△`*)◜✧˖°めっちゃはぁはぁなゴ魔乙グッズたくさん😆✨✨よかったらチェックしてみてくださいね😍✨✨ twitter.com/cavegames/stat...
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本日のコミックマーケット91よろしくお願いいたします！Halozy「シ-78b」でお待ちしております！
福袋は何とか20部用意できました！
予定より中身は多く、最大で20種くらい入っています！ pic.twitter.com/JzYC97hmnL
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～電波の世界～ denpanosekai @denpanosekai
⚡️ “C91 電波ソング・萌えソング新譜まとめ”
Tweets for new releases of denpa songs, moe songs for C91!
twitter.com/i/moments/8140...
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2016年12月28日(水)
KOTOKO-Categorize LIVE『Melodic Zoo-リターンズ-』～candy rabbit～
セットリスト！！今日は作品タイトル付けてみました
KOTOKO6daysライブの3日目はキュンキュン電波ソング限定！最強に萌えましたw
デンパ最高！
#KOTOKO pic.twitter.com/FcgbGaeYj6
タグ： KOTOKO
posted at 20:55:19
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新譜届いた〜！
箔押しフレームとか絵本感とか予想以上にかなりいい感じ！実物是非見てほしいです！
confetto.chu.jp/secretale/ pic.twitter.com/htqDGlZ2LM
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posted at 18:16:34
甘々兎は開催場所が発表された時どーすんだよっって思ったけど運良く両日参加出来た
それでも今年KOTOKOが出た美少女ゲームイベ一つも参加してないから今日楽しみ
頭の中桃色にして電波ソングでキュンキュンして来る(1年ぶり3回目)
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生意気、言いました。seiwithmasterofram.blogspot.jp/2016/12/blog-p...
トークライブ『レペゼン6最終回』を終えて👷💦 pic.twitter.com/zHPBGyu81j
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posted at 16:38:05
流行ってるうちに俺も「PPAPをZAZENBOYS風にアレンジ」とか作ろうかと思ったけど心の中の向井秀徳が不意に「アッポゥよりパイナッポゥよりボウルにいっぱいのポテトサラダが食いてえ」とか「本能寺で食ってる」とか叫んで別の曲を演奏し始めるのでいつまでたってもアレンジ作業が進まない
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posted at 16:20:55
『夢眠ねむ』の声で歌が作れる⁉『VOCALOID4 Library 夢眠ネム』を2/16発売✨1月に開催『幕神アリーナツアー』で先行販売致します✨同日発売の『VOCALOID4 Library 兎眠りおん』との互換性で新たな声も‼
nemurion.com
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posted at 14:00:00
彼氏できましたー♡ほんとに離したくない。背負うものたくさんあるけど頑張る。もう幸せすぎるー♡うふっ 昨日別れて今日彼氏できるとかそーとチャラいな自分(笑)けど、まぢ一途になる。ほんと大好き。
shindanmaker.com/629237
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posted at 13:10:20
そして統計といわゆる人工知能のタスクの違いについての解説。
統計は低次のノイズが含まれたデータから法則性を見つけ出すこと、人工知能は高次のデータ内に潜む多数の複雑な構造を表現することを目指している、としている。
これは手法の選択を行う際の指針にもなると思う。 pic.twitter.com/zu6A4YISjT
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posted at 10:16:27
Hinton先生の講義で、なぜBackpropが過去上手くいかなかったのか～と言う話。多層では上手くいかなかった、というのが定説だが計算速度とデータ量、初期化の問題が本当の所だ、という指摘。
実際今では事前学習とか誰もやっていないので、この点が明らかにされてすっきりした感がある。 pic.twitter.com/NVRtBIZ1pY
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posted at 09:57:17
データベースの最新事情を追う連載「Database Watch」から、2016年の動向を振り返りながら、技術者に向けた「2017年にチェックしておくべきトレンド」を先読みします。 fb.me/1sMzEsLZS
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posted at 08:00:17
