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【評価】福 【ブランド】スライ 【金額】10.5k 【購入場所】公式 【中身】 チェスターコート欲しかった商品きたー! 普通のモッズコート モッズコート昨年も入ってたやつw 長Tシャツ無地クロ 長Tシャツ英字 変な形タンクトップ黄色 ショーパン・デニム ショーパン・まみどりw カプリ・白 スキニーデニム キャミ黒 細ベルト ネックレス 【まとめwiki】文章のみ可能 コート3枚なので当たりかな 【評価】普通 【ブランド】SLY 【金額】10500 【購入場所】シェルター 【中身】 〇黒ライダースベスト 家族には馬鹿にされたけどわりと好き 〇グレーニット 明るいグレー触り心地がいい △すけすけ青シャツ あまり好きじゃない △ターコイズ唇柄スカート これぞSLY柄着るかわからない 〇グレースキニー サイズ1だし大きそう地元着にする ×くすんだカーキシャツ この色嫌い ◎デニムショーパン これぞSLY定番品薄い色で好き 〇タンクがついた白いTシャツ 汚しても良い用として着る △白いロンTつきグレータンクop あまり好きじゃない ◎白いタンク 黒いタンク 定番品だから着る白いタンクは持ってるけどこれで汚しても良い ◎黒いTシャツ×2 おいおい同じものが入ってるよと思ったら1つヒートなんとか?だった 丁度ユニクロでTシャツ型ヒートなんとか買おうと思ってたからよかった ただ2つの違いが見た目でもタグでもわからない説明書のタグ切ったら終わり 洗濯の書いてあるとこになにか印でも書いておくか 〇ボディミストと黒マニキュア 匂いわりと好きだけど強い 頭痛くなる 【まとめwikiへの転載】可 【評価】福よりの普通 【ブランド】sly 【金額】10000 【購入場所】丸栄楽天市場店 【中身】 ○アウター キャメルのノーカラーコート △タンクトップのワンピース?白 △シャツワンピース 白 長すぎ ○タンクトップとロンティーセット 白 ○サマーニット オレンジ×グレー ○タンクトップ 白 ○スキニー キャメル △ストレートデニム キャメル ○ニットタイトスカート グレー ○タイツ 黒 ○ミッキーの時計 △コルセット 黒とデニム 総額10万ごえだけど、春夏物多すぎ 白とキャメル多すぎ(゜ロ゜;ノ)ノ 【まとめwikiへの転載】可
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original (2019/05/14 付) Google 翻訳 (2019/05/23 付) # VGSL Specs - rapid prototyping of mixed conv/LSTM networks for images #VGSL Specs - 画像用の混合conv / LSTMネットワークのラピッドプロトタイピング Variable-size Graph Specification Language (VGSL) enables the specification of a 可変サイズグラフ仕様言語(VGSL)は、 neural network, composed of convolutions and LSTMs, that can process 処理可能なコンボリューションとLSTMで構成されるニューラルネットワーク variable-sized images, from a very short definition string. 非常に短い定義文字列からの可変サイズの画像。 ## Applications What is VGSL Specs good for? ##適用:VGSL Specsは何のために良いですか? VGSL Specs are designed specifically to create networks for VGSL仕様は、特に次の目的でネットワークを作成するように設計されています。 * Variable size images as the input. (In one or BOTH dimensions!) *入力として可変サイズの画像。 (一次元または二次元で!) * Output an image (heat map), sequence (like text), or a category. *画像(ヒートマップ)、シーケンス(テキストなど)、またはカテゴリを出力します。 * Convolutions and LSTMs are the main computing component. *コンボリューションとLSTMが主要なコンピューティングコンポーネントです。 * Fixed-size images are OK too! *固定サイズの画像もOKです! ### Model string input and output ###モデル文字列の入出力 A neural network model is described by a string that describes the input spec, ニューラルネットワークモデルは、入力仕様を記述する文字列によって記述されます。 the output spec and the layers spec in between. Example 出力仕様とその間のレイヤ仕様例: ` | ` [1,0,0,3 Ct5,5,16 Mp3,3 Lfys64 Lfx128 Lrx128 Lfx256 O1c105] [1,0,0,3 Ct 5,5,16 Mp3,3 Lfys64 Lfx128 Lrx128 Lfx256 O1c105] ` | ` The first 4 numbers specify the size and type of the input, and follow the 最初の4つの数字は、入力のサイズと種類を指定します。 TensorFlow convention for an image tensor [batch, height, width, depth]. Batch 画像テンソルのTensorFlow規約:[batch、height、width、depth]バッチ is currently ignored, but eventually may be used to indicate a training 現在無視されていますが、最終的にはトレーニングを示すために使用される可能性があります mini-batch size. Height and/or width may be zero, allowing them to be variable. ミニバッチサイズ。高さや幅はゼロで、可変にすることができます。 A non-zero value for height and/or width means that all input images are 高さおよび/または幅のゼロ以外の値は、すべての入力画像が expected to be of that size, and will be bent to fit if needed. Depth needs to そのサイズであることが期待され、そして必要ならば合うように曲げられるでしょう。深さが必要 be 1 for greyscale and 3 for color. As a special case, a different value of グレースケールは1、カラーは3です。特別な場合として、の異なる値 depth, and a height of 1 causes the image to be treated from input as a sequence depth、およびheightが1の場合、イメージは入力からシーケンスとして処理されます。 of vertical pixel strips. **NOTE THAT THROUGHOUT, x and y are REVERSED from 垂直ピクセルストリップ**注意してください、xとyは逆になっています conventional mathematics,** to use the same convention as TensorFlow. The 従来の数学、** TensorFlowと同じ規則を使用する。の reason TF adopts this convention is to eliminate the need to transpose images on TFがこの規約を採用しているのは、上に画像を転置する必要性を排除するためです。 input, since adjacent memory locations in images increase x and then y, while なぜなら、画像内の隣接するメモリ位置はxを増加させ、次にyを増加させるからです。 adjacent memory locations in tensors in TF, and NetworkIO in tesseract increase TFではテンソルの隣接メモリ位置、tesseractではNetworkIOの増加 the rightmost index first, then the next-left and so-on, like C arrays. C配列のように、最初に右端のインデックス、次に左から順にインデックスが続きます。 The last "word" is the output specification and takes the form 最後の「単語」は出力仕様であり、次の形式を取ります。 ` | ` O(2 1 0)(l s c)n output layer with n classes. n個のクラスをもつO(2 1 0)(l s c)n出力層。 2 (heatmap) Output is a 2-d vector map of the input (possibly at 2(heatmap)出力は入力の2次元ベクトルマップです(おそらく different scale). (Not yet supported.) 異なるスケール)。 (まだサポートされていません。) 1 (sequence) Output is a 1-d sequence of vector values. 1(sequence)出力は1-dシーケンスのベクトル値です。 0 (category) Output is a 0-d single vector value. 0(カテゴリ)出力は0-d単一ベクトル値です。 l uses a logistic non-linearity on the output, allowing multiple lは、出力にロジスティック非線形性を使用します。 hot elements in any output vector value. (Not yet supported.) 任意の出力ベクトル値のホット要素(まだサポートされていません。) s uses a softmax non-linearity, with one-hot output in each value. sは、ソフトマックス非線形性を使用し、各値にワンホット出力があります。 c uses a softmax with CTC. Can only be used with s (sequence). cはCTCでsoftmaxを使用します。 s(sequence)と一緒にのみ使用できます。 NOTE Only O1s and O1c are currently supported. 注O1とO1cのみが現在サポートされています。 ` | ` The number of classes is ignored (only there for compatibility with TensorFlow) クラスの数は無視されます(TensorFlowとの互換性のためだけにあります) as the actual number is taken from the unicharset. 実際の数はユニキャストから取得されます。 ## Syntax of the Layers in between ##中間層のシンタックス NOTE that all ops input and output the standard TF convention of a 4-d tensor all opsは4次元テンソルの標準TF規則を入出力することに注意してください。 [batch, height, width, depth] regardless of any collapsing of dimensions. [batch、height、width、depth] 寸法の折りたたみに関係なく This greatly simplifies things, and allows the VGSLSpecs class to track changes これは物事を非常に単純化し、VGSLSpecsクラスが変更を追跡することを可能にします to the values of widths and heights, so they can be correctly passed in to LSTM 幅と高さの値に変換するので、それらをLSTMに正しく渡すことができます。 operations, and used by any downstream CTC operation. ダウンストリームCTC操作で使用されます。 NOTE in the descriptions below, d is a numeric value, and literals are 注:以下の説明では、 d は数値で、リテラルは described using regular expression syntax. 正規表現の構文を使って記述します。 NOTE Whitespace is allowed between ops. 注:opsの間には空白が許されます。 ### Functional ops ###機能的なオペレーション ` | ` C(s t r l m),, Convolves using a y,x window, with no shrinkage, C(s t r l m)y、x、d収縮のないy、xウィンドウを使用して畳み込み、 random infill, d outputs, with s t r l m non-linear layer. ランダム充填dは、s t r l mの非線形層で出力します。 F(s t r l m) Fully-connected with s t r l m non-linearity and d outputs. F(s t r l m)d s t r l mと非線形に完全結合してdを出力する。 Reduces height, width to 1. Connects to every y,x,depth position of the input, 高さ、幅を1に減らします。入力のすべてのy、x、深さ位置に接続します。 reducing height, width to 1, producing a single vector as the output. 高さ、幅を1に減らして、出力として単一のベクトルを生成します。 Input height and width must be constant. 入力の高さと幅は一定でなければなりません。 For a sliding-window linear or non-linear map that connects just to the に直接接続するスライディングウィンドウの線形または非線形マップの場合 input depth, and leaves the input image size as-is, use a 1x1 convolution 入力深度、および入力画像サイズをそのままにして、1x1畳み込みを使用する eg. Cr1,1,64 instead of Fr64. 例えば。 Fr64の代わりにCr 1,1,64。 L(f r b)(x y)[s] LSTM cell with n outputs. n個の出力を有するL(f | r | b)(x | y)[s] n LSTMセル。 The LSTM must have one of LSTMには、以下のいずれかが必要です。 f runs the LSTM forward only. fはLSTMを順方向にのみ実行します。 r runs the LSTM reversed only. rはLSTMを反転してのみ実行します。 b runs the LSTM bidirectionally. bはLSTMを双方向に実行します。 It will operate on either the x- or y-dimension, treating the other dimension それはx次元かy次元のどちらかに作用し、他の次元を扱う independently (as if part of the batch). 独立して(あたかもバッチの一部のように)。 s (optional) summarizes the output in the requested dimension, outputting s(オプション)は、要求されたディメンションの出力を要約して出力します。 only the final step, collapsing the dimension to a single element. 最後のステップのみ、ディメンションを単一の要素に折りたたむ LS Forward-only LSTM cell in the x-direction, with built-in Softmax. LS x方向の順方向専用LSTMセル、内蔵のSoftmax。 LE Forward-only LSTM cell in the x-direction, with built-in softmax, LE x方向の順方向専用LSTMセル、内蔵のsoftmax、 with binary Encoding. バイナリエンコーディング ` | ` In the above, (s|t|r|l|m) specifies the type of the non-linearity 上記で、 (s | t | r | l | m)は非線形性のタイプを指定します。 ` | ` s = sigmoid s =シグモイド t = tanh t = tanh r = relu r = relu l = linear (i.e., No non-linearity) l =線形(すなわち、非線形性なし) m = softmax m =ソフトマックス ` | ` Examples 例: Cr5,5,32 Runs a 5x5 Relu convolution with 32 depth/number of filters. Cr5,5,32 32の深さ/数のフィルタで5x5のRelu畳み込みを実行する。 Lfx128 runs a forward-only LSTM, in the x-dimension with 128 outputs, treating Lfx128は128個の出力を持つx次元で順方向専用LSTMを実行します。 the y dimension independently. 独立したy次元 Lfys64 runs a forward-only LSTM in the y-dimension with 64 outputs, treating Lfys64は64個の出力を持つy次元で順方向専用LSTMを実行します。 the x-dimension independently and collapses the y-dimension to 1 element. x次元は独立しており、y次元を1つの要素に折りたたみます。 ### Plumbing ops ###配管作業 The plumbing ops allow the construction of arbitrarily complex graphs. Something 配管作業は任意に複雑なグラフの構築を可能にする。何か currently missing is the ability to define macros for generating say an 現在欠けているのは、例えばを生成するためのマクロを定義する機能です。 inception unit in multiple places. 複数の場所で開始ユニット。 ` | ` [...] Execute ... networks in series (layers). [...] ...ネットワークを直列(レイヤ)に実行します。 (...) Execute ... networks in parallel, with their output concatenated in depth. (...)...ネットワークを並列に実行し、その出力を詳細に連結します。 S, Rescale 2-D input by shrink factor y,x, rearranging the data by S 、 2次元入力を縮小率y、xで再スケールし、データを次のように並べ替えます。 increasing the depth of the input by factor xy. 係数xyで入力の深さを増やします。 NOTE that the TF implementation of VGSLSpecs has a different S that is NOTE VGSLSpecsのTF実装は異なるSを持っていること not yet implemented in Tesseract. Tesseractにはまだ実装されていません。 Mp, Maxpool the input, reducing each (y,x) rectangle to a single value. Mp 、入力を最大プールし、各(y、x)長方形を単一の値に縮小します。 ` | ` ### Full Example A 1-D LSTM capable of high quality OCR ###完全な例:高品質のOCRが可能な1-D LSTM [1,1,0,48 Lbx256 O1c105] [1,1,0,48 Lbx256 O1c105] As layer descriptions (Input layer is at the bottom, output at the top.) レイヤーの説明として:(入力レイヤーは一番下にあり、出力は一番上にあります。) ` | ` O1c105 Output layer produces 1-d (sequence) output, trained with CTC, O1c105:出力層はCTCで訓練された1-d(シーケンス)出力を生成します、 outputting 105 classes. 105クラスを出力します。 Lbx256 Bi-directional LSTM in x with 256 outputs Lbx256:xの双方向LSTM、256出力 1,1,0,48 Input is a batch of 1 image of height 48 pixels in greyscale, treated 1,1,0,48:入力はグレースケールで高さ48ピクセルの1画像のバッチであり、扱われる as a 1-dimensional sequence of vertical pixel strips. 垂直方向のピクセルストリップの1次元シーケンスとして。 [] The network is always expressed as a series of layers. []:ネットワークは常に一連の層として表現されます。 ` | ` This network works well for OCR, as long as the input image is carefully 入力画像が慎重に保存されている限り、このネットワークはOCRに適しています。 normalized in the vertical direction, with the baseline and meanline in constant ベースラインと平均ラインを一定にして、垂直方向に正規化 places. 場所です。 ### Full Example A multi-layer LSTM capable of high quality OCR ###完全な例:高品質のOCRが可能な多層LSTM [1,0,0,1 Ct5,5,16 Mp3,3 Lfys64 Lfx128 Lrx128 Lfx256 O1c105] [[1,0,0,1 Ct 5,5,16 Mp3,3 Lfys64 Lfx128 Lrx128 Lfx256 O1c105] ` As layer descriptions (Input layer is at the bottom, output at the top.) レイヤーの説明として:(入力レイヤーは一番下にあり、出力は一番上にあります。) ` | ` O1c105 Output layer produces 1-d (sequence) output, trained with CTC, O1c105:出力層はCTCで訓練された1-d(シーケンス)出力を生成します、 outputting 105 classes. 105クラスを出力します。 Lfx256 Forward-only LSTM in x with 256 outputs Lfx256:256の出力を備えたxの転送専用LSTM Lrx128 Reverse-only LSTM in x with 128 outputs Lrx 128:128出力のxの逆専用LSTM Lfx128 Forward-only LSTM in x with 128 outputs Lfx 128:xの転送専用LSTM、128出力 Lfys64 Dimension-summarizing LSTM, summarizing the y-dimension with 64 outputs Lfys64:次元要約LSTM、64個の出力でy次元を要約 Mp3,3 3 x 3 Maxpool Mp3,3:3 x 3マックスプール Ct5,5,16 5 x 5 Convolution with 16 outputs and tanh non-linearity Ct5,5,16:16の出力とtanhの非線形性をもつ5 x 5の畳み込み 1,0,0,1 Input is a batch of 1 image of variable size in greyscale 1,0,0,1:入力はグレースケールの可変サイズの1画像のバッチです [] The network is always expressed as a series of layers. []:ネットワークは常に一連の層として表現されます。 ` | ` The summarizing LSTM makes this network more resilient to vertical variation in LSTMを要約すると、このネットワークは垂直方向の変動に対してより回復力のあるものになります。 position of the text. テキストの位置 ## Variable size inputs and summarizing LSTM ##可変サイズの入力とLSTMの要約 NOTE that currently the only way of collapsing a dimension of unknown size to 現在のところ、未知のサイズのディメンションを折りたたむ唯一の方法は known size (1) is through the use of a summarizing LSTM. A single summarizing 既知のサイズ(1)は要約LSTMの使用によるものです。単一の要約 LSTM will collapse one dimension (x or y), leaving a 1-d sequence. The 1-d LSTMは1次元(xまたはy)を折りたたみ、1次元のシーケンスを残します。 1-d sequence can then be collapsed in the other dimension to make a 0-d categorical その後、他の次元でシーケンスを折りたたんで0-dカテゴリカルにすることができます。 (softmax) or embedding (logistic) output. (softmax)または埋め込み(logistic)出力 For OCR purposes then, the height of the input images must either be fixed, and その場合、OCRの目的のために、入力画像の高さは固定されていなければなりません、そして scaled (using Mp or S) vertically to 1 by the top layer, or to allow 最上位レイヤによって1に垂直方向に拡大縮小される(MpまたはSを使用)、または variable-height images, a summarizing LSTM must be used to collapse the vertical 高さ可変の画像。要約するLSTMを使用して垂直方向を折りたたむ必要があります。 dimension to a single value. The summarizing LSTM can also be used with a fixed 単一値への次元。要約LSTMは、固定のLSTMと一緒に使用することもできます。 height input. 高さ入力
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SLY、自分鬱かと思いきやこれあたりなのか?SLY初めてでわからん… 【評価】福普通鬱混合型(親切モード) 【ブランド】SLY 【金額】\10500- 【購入場所】シェルター公式 【中身】()内は表記サイズ △5分丈ナイロンモッズぽいコート\10500-(1) 5分丈って!ところが… ○黒灰ゼブラっぽい半袖T\2625- (1) ゆったりめVのT。 ○?蛍光オレンジ前フリルノースリシャツ\6510-(1) 形めちゃ好みしかし色激しいw夏か… △チェックシャツ緑×白×オレンジ\7140-(1) OH...おかんにお年賀であげる △チェックシャツ赤×白×緑\5250-(1) 一瞬パジャマかと思ったw寝るときよさそうだから着る ◎白背中レースぱっくりOP\7140-(1)前は胸下で切り替えがあるシンプルタイプ。可愛い! ◎デニムスリムストレートオーバーオール\15750-(0)形神!欲しかったので嬉しい!!! ○?ギザギザストライプパイルつなぎ\8400-(F)夏よさそう。飽きたら寝間着だ! △薄手デニムSP(長め)\8925-(0) 素材微妙…丈短く直して着る…か部屋着 △ポリプリントゆるぱん(8分?)\8925-(1) ワンピかと思った。柄好きだけど普段はちょと…? ◎ora×whiストライプオープントゥパンプス(s)\10500-靴サイズ怖かったけどピッタリ!可愛い! △真っ赤フェルトハットゴールドピン付き\5775- 帽子好きだけど!真っ赤って! ◎カシミア100日本製ロンググローブ\6825- コートはコレと合わせろということかw 値段のわりに良いカシミアでつけると格好良いし暖かい!!! 追って画像載せます 【まとめサイトへの転載】ここまで可 皆様あけおめ! 【評価】福 【ブランド】SLY 【金額】 10k 【購入場所】ZOZOTOWN 【中身】 △フードボア付きパーカーマント 8190 茶色のパーカーかと思いきや袖がない! ◎ストレートジーンズ 11340 ○シンプルな黄色ショートパンツ 5775 ○変わった柄のショートパンツ 7350 ○白黒ボーダータイトスカート 5250 ◎エメラルド背中空きカーディガン 6300 △ラメ要りボーダー丈短ニット 6510 △ラメ要りボーダーニットキャミソール 5250 ◎リゾート柄ノースリーブシャツ? 15750 透け感ありの襟付き袖無しカットソー。 ○カジュアルなビッグシルエット灰色Tシャツ 3800? セクシーなお姉さんがうっふーんな柄。 ◎無地白色半袖カットソー 4725 ◎無地黒色Tシャツ 2940 ○オレンジ色タンクトップ 5250 ○レベル高めのベルト 4725 普通の太さの黒革ベルトだがバックルの横に結び目があって一回切断されてる。 △白と黒のピンバッチ 1995 英語「NOT 」「WHY 」の二種類。なにがWHYなのか私が聞きたい 【まとめサイトへの転載】可 総額85000以上とのことで初めて買ってみましたが、沢山入ってて楽しかったw 【評価】福 【ブランド】スライ 【購入場所】パッセオンライン 【金額】10k 昨日はロデオで力尽きて開けられなかった ようやく開けた デニムショーパン 9450円 パステルイエローパンツ6300円 グレージュ変な丈パンツ9450円 ボーダーテロテロ着やすい大好き素材トップス・長袖3675円 雨弾きまくり!4分丈スプリングコート・黒10500円 レンガオレンジタンク3675円(下に4000円記載) オフホワイトキャミ2200円(シール剥がした跡あり) からし色・フェルトみたいなもさついたコート(毛31%)13650円 スカイブルーショートブーツM・15750円 腹巻きにもなるヒッピーナにっとスカート6825円 アラブなベスト8190円 靴が一番高いんだぜ! ワンピースがないよーっ! ニットトップスもないよーっ! 【評価】福 【ブランド】 SLY 【金額】 10k 【購入場所】 セレショ 【中身】 ◎黒ダウン フェザー30ダウン70であったかい。15k ○ブラックデニムロングパンツ 無難な形。15k ○カーキハイウエストロングパンツ カッコイイけどテーパードっぽい形。9k ○黒白ボーダーカーディガン 好みなんだけどちょっと薄い。春になったら着る。6k ○パステルカラーショートパンツ 派手かな?と思ったけど、万能黒トップスに合わせたらいけそう。5k △ベージュVネックニット 可もなく不可もなく。5k ○生成りニット ちょうど無地のが欲しかった。5k △黒スカート タイトで後ろだけが長めなモードなデザインだけど、薄い。7k ×ニット付シャツ 白シャツだけなら良かったのにからし色のニットがいらん。6k ×派手なラメのシャツ どこで着るんだ。5k ×寒色パッチワークみたいなシャツ 店頭で見た記憶がない。7k ×ワンピース からし色着ない。8k ×デニムベスト せめてスギちゃんが流行る前だったらと。8k ○シルバーリング(アクセサリー袋付) シンプルでかわいい。5k ×ヘアアクセ ショートだから付けられない。1k 合計106k レポ見てたからどんな奇抜デザインが来るのかと思ったけど、意外と普通だった。 ダウンがとにかく欲しかった物だったので、暖かいし嬉しい。 ちょっと甘めですが、ダウンとデニムが良かったので福でした。 【まとめサイトへの転載】可
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インスタグラムプラグイン 人気の画像共有サービス、Instagram(インスタグラム)の画像をアットウィキに貼れるプラグインです。 #ig_user(ユーザー名) と記載することで、特定ユーザーのInstagramのフィードを表示することができます。 例)@dogoftheday #ig_user #ig_tags(タグ名) と記載することで、特定タグのInstagramのフィードを表示することができます。 #dogofthedayjp タグ #ig_tag #ig_popular と記載することで、Instagramのpopularフィードを表示することができます。 詳しい使い方は以下のページを参考にしてください! =>http //www1.atwiki.jp/guide/pages/935.html
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RIP SLYME 新作が面白かったので追加w SPEED KING - RIP SLYME Uploaded by satsukidabesa すげ~衣装だよw RIP SLYME Nettaiya Uploaded by viss73 数年前はRIP SLYMEて興味なかったんだけど、 この曲と次のHot Chocolateがなんか妙にヒットw RIP SLYME Blow Uploaded by RUNRUN777 なんだろ・・・この独特な妙にバカらしいのが好きなんだろうか・・・w RIP SLYME - Hot chocolate Uploaded by smnosuke
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【登録タグ 曖昧さ回避】 曖昧さ回避のためのページ 河童Pの曲Lycoris/河童P ふむうの曲Lycoris/ふむう 曖昧さ回避について 曖昧さ回避は、同名のページが複数存在してしまう場合にのみ行います。同名のページは同時に存在できないため、当該名は「曖昧さ回避」という入口にして個々のページはページ名を少し変えて両立させることになります。 【既存のページ】は「ページ名の変更」で移動してください。曖昧さ回避を【既存のページ】に上書きするのはやめてください。「〇〇」という曲のページを「〇〇/作り手」等に移動する場合にコピペはしないでください。 曖昧さ回避作成時は「曖昧さ回避の追加の仕方」を参照してください。 曖昧さ回避依頼はこちら→修正依頼/曖昧さ回避追加依頼
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Polycom (NASDAQ PLCM) is a multinational corporation with approximately 3,200 employees[citation needed] and an annual revenue of approximately $1.2 billion in 2010.
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GNU Scientific Library についてのHOWTO集 リンク 公式サイト 公式マニュアル 公式マニュアルの日本語訳 目次 逆行列を求める 逆行列を求める LU分解法を使う場合 const int NROWS = 3; const int NCOLS = 3; double AData[] = { 1, 2, 3, 0, 1, 0, 0, 1, 1, }; double BData[NROWS*NCOLS]; gsl_matrix_view A = gsl_matrix_view_array(AData, NROWS, NCOLS); gsl_matrix_view B = gsl_matrix_view_array(BData, NROWS, NCOLS); gsl_permutation *p = gsl_permutation_alloc(NROWS); int signum; gsl_linalg_LU_decomp( A.matrix, p, signum); gsl_linalg_LU_invert( A.matrix, p, B.matrix); // B = A^(-1) gsl_permutation_free(p);