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【検索用 らふぃん 登録タグ 2021年 GUMI VOCALOID ら シシア 初音ミク 吉田夜世 曲 曲ら 殿堂入り】 + 目次 目次 曲紹介 歌詞 コメント 作詞：Yasson 作曲：Yasson 編曲：Yasson 絵：シシア（Twitter） 唄：GUMI・初音ミク 曲紹介 その表情で踊り狂え 曲名：『ラフィン』 Yasson氏の9作目。 歌詞 （piaproより転載） 大気圏まで響かせようか 怖いのは慣れたモノだろ 枚挙なんかに暇を割くな 構ってちゃキリがないだろ 完膚なきまで打ちのめすんだ 痛いのは慣れた筈だろ 最後勝ったならそれで遁さ 彼岸花咲けばまた会おう 僕は品行方正光風霽月 言笑自若の塊だ 大天才！ つまらない世界見下したって構わないでしょ？ 大正解！ 心にうつりゆくよしなしごとは全て修正 パッパッパラ 踊り躍れよ タッタッタラ 音に飲まれよ パッパッパラ 笑い飛ばせよ タッタッタラ 徒然タッタッタ 未だ快刀乱麻に囚われんだ 才能ばっかに逸り空転 アイオライトに願う様な 性があったって良いだろう 何度あんたに嫌われようが 今更意味はないだろう 最後あんたに問い詰めようか 被害者はどちらなのかと ここで品行方正光風霽月 言笑自若のお通りだ 大天才！ つまらない世界見下したって構わないでしょ？ 大正解！ 心にうつりゆくよしなしごとは全て修正 パッパッパラ 歌い散らせよ タッタッタラ 喉を枯らせよ パッパッパラ 空気を鳴らせよ タッタッタランラパッパッパリラリラ 品行方正光風霽月言笑自若の化身となって 人面獣心巧言令色旧套墨守を壊すのだ 大天才！ つまらない世界見下したって構わないでしょ？ 大正解！ 心にうつりゆくよしなしごとは全て修正 パッパッパラ 踊り躍れよ タッタッタラ 音に飲まれよ パッパッパラ 笑い飛ばせよ タッタッタラ 徒然なれば パッパッパラ 歌い散らせよ タッタッタラ 喉を枯らせよ パッパッパラ 最後も笑えよ タッタッタランラルラルラパッパッパ コメント これだいすき -- 名無しさん (2021-10-24 21 27 45) 伸びろー！！！！！！！！！ -- 夏草 (2022-03-06 02 13 30) もっと伸びる。てか伸ばす。 -- ﾙｰﾃﾞﾙ (2022-07-22 22 53 00) もっと評価されるべきだと思う -- 名無しのボカロ厨 (2024-03-04 11 55 39) 名前 コメント
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Format Title Artist Label Model Number Release Press 7 BABY 泉まくら 術ノ穴,JETSET JS7S109 2015/11/19 - 231071520_624.v1448982369.jpg Side Track Title Produce A 1 BABY DJ MITSU THE BEATS B 2 LULLABY 食品まつり PERTAIN CD 愛ならば知っている
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ろくがつのくまくまわんぴーす（うすべに） 入手法/作り方 夏のクラシックワンピ（薄紅）＋くまくまぬいぐるみ、熱する、かなり 作成アイテム 上トレイ 下トレイ 方法 時間 SUCCESS FAIL GREAT ６月のくまくまワンピース（薄紅） マルガレッテ まぜる ちょっと ３月のくまくまワンピース（薄紅） 腐ったFAIL GREAT ６月のくまくまワンピース（薄紅） ロサの花 まぜる ちょっと ４月のくまくまワンピース（薄紅） 腐ったFAIL GREAT ６月のくまくまワンピース（薄紅） チューリップ まぜる ちょっと ５月のくまくまワンピース（薄紅） 腐った６月のくまくまワンピース（薄紅） GREAT ６月のくまくまワンピース（薄紅） ひまわり まぜる ちょっと ７月のくまくまワンピース（薄紅） 腐ったFAIL GREAT ６月のくまくまワンピース（薄紅） バナナ まぜる ちょっと ８月のくまくまワンピース（薄紅） 腐ったFAIL GREAT ６月のくまくまワンピース（薄紅） - わける かなり くまくまパン 腐ったFAIL GREAT 腐り復活 上トレイ 下トレイ 方法 時間 SUCCESS FAIL GREAT 猶予 腐った上トレイ - 作り方 時間 SUCCESS × GREAT 名前 コメント
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amazonで探す @楽天で #ぼくが地球を救う を探す！ 木22TBS 2002.07.04～2002.09.12 9.6% 公式HP wikipedia 前 P.S. 元気です、俊平 次 真夜中の雨 http //www.dmm.com/digital/tod/-/title/=/id=150239/japandorama-001 Hulu NETFLIX dTV PrimeVide U-NEXT TVer Paravi GYAO youtube検索 / Pandora検索 / dailymotion検索 / bilibili検索 1 大きさじゃないのよ男は 1 2002/07/04 12.4% 1 大きさじゃないのよ男は 2 2002/07/04 2 淡白なのにモテモテ君 2002/07/11 10.5% 3 ナースのおもちゃ 2002/07/18 9.3% 4 女の敵サラリーマンホストをやっつけろ 2002/07/25 9.5% 5 高ビー夫人のお色気大作戦 2002/08/01 11.7% 6 ブリッコOLの恥ずかしい過去 2002/08/08 10.0% 7 大ちゃん、ぼくの女に手を出すな 2002/08/15 8.1% 8 階段がないじゃん 2002/08/22 8.9% 9 ヒロインは性格ブス！ 2002/08/29 8.2% 10 5000万分の1のヒーロー 2002/09/05 8.1% 11 人類最高の男！ 2002/09/12 8.9%
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日向坂で会いましょう #228 遅ればせながら上半期の個人的重大ニュースを発表しよう！ 高瀬の重大ニュースは嘘じゃない。 2023年2月の重大ニュースとして「まなふぃ、コタツを買う。」を挙げた高瀬。1月のニュース「まなふぃ 野生のリスに遭遇」(実話と判明)に引き続き、若林に「嘘だと思う…」と疑われてしまった。 若林が「写真ある？だって」と証拠の提出を求めると、「写真は……」とたじろぐ高瀬に、「ないでしょ」とますます疑惑が深まった。佐々木久美も「フェイクニュース？」「やってるかも」と便乗し出す始末。高瀬は疑いを晴らしたい一心で、「本当です、本当です」と弁明。若林が「本当？」と尋ねると、高瀬は思わず「是非、うん」と謎の回答。 若林は「さすがに(見に行くのは)無理よ」としつつ、「ロケならやりたいな、まなふぃがコタツを買ったのは本当か。俺もロケしたいね」と前人未踏の地である高瀬宅のロケに期待を寄せた。
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かまくらのひと。呼称はジ。意味はおそらく五番目。 こきゅーとすでのハンドルネームはかまくら在住のとるにたらない不定形生物さん。 オリジナルは南極大陸在住、極地戦仕様の青いひと。 青いひとの地味なひとと呼ばれることに遺憾の意を示している。 ご近所さんに、くちばしの鋭いひとたちがいる。突付かれたり拝まれたりと仲良くやっているようだ。 火口のひとと仲が良い（喧嘩するほどなんとやらということわざがある） 南極大空洞の鍵
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くがつのくまくまわんぴーす（ちゃ） 入手法/作り方 淑女のワンピース（茶）＋くまくまぬいぐるみ、まぜる、かなり 作成アイテム 上トレイ 下トレイ 方法 時間 SUCCESS FAIL GREAT 猶予 ９月のくまくまワンピース（茶） - わける かなり くまくまリボン 腐った９月のくまくまワンピース（茶） GREAT ９月のくまくまワンピース（茶） 裁ち鋏 まぜる ちょっと ３月のくまくまワンピース（茶） 腐った９月のくまくまワンピース（茶） GREAT ９月のくまくまワンピース（茶） ロサの花 まぜる ちょっと １０月のくまくまワンピース（茶） 腐った９月のくまくまワンピース（茶） GREAT ９月のくまくまワンピース（茶） チェリータルト まぜる ちょっと １１月のくまくまワンピース（茶） 腐った９月のくまくまワンピース（茶） GREAT ９月のくまくまワンピース（茶） ポインセチア まぜる ちょっと １２月のくまくまワンピース（茶） 腐った９月のくまくまワンピース（茶） GREAT ９月のくまくまワンピース（茶） リボン まぜる ちょっと １月のくまくまワンピース（茶） 腐った９月のくまくまワンピース（茶） GREAT ９月のくまくまワンピース（茶） バースデーケーキ まぜる ちょっと ２月のくまくまワンピース（茶） 腐った９月のくまくまワンピース（茶） GREAT 腐り復活 上トレイ 下トレイ 方法 時間 SUCCESS FAIL GREAT 猶予 腐った９月のくまくまワンピース（茶） - わける ちょっと 木綿の布 腐ったFAIL GREAT 名前 コメント
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てきとうに・・
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毒咀│新手（氷厘亭氷泉）│虫部│ http //www10.plala.or.jp/cotton-candy/momomi/maki-0901.htm
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package enc; import org.encog.Encog; import org.encog.engine.network.activation.ActivationSigmoid; import org.encog.ml.data.MLData; import org.encog.ml.data.MLDataPair; import org.encog.ml.data.MLDataSet; import org.encog.ml.data.basic.BasicMLDataSet; import org.encog.neural.networks.BasicNetwork; import org.encog.neural.networks.layers.BasicLayer; import org.encog.neural.networks.training.propagation.resilient.ResilientPropagation; public class pro{ public static void main(String[]args){ pro t=new pro(); } pro(){ double[][] x=new double[100][2]; double[][] y=new double[100][1]; int s; for(s=0;s 100;s++){ x[s][0]=10*Math.random(); x[s][1]=10*Math.random(); double z=(x[s][0]-5)*(x[s][0]-5)+(x[s][1]-5)*(x[s][1]-5)+Math.random(); y[s][0]=0; if(z 10)y[s][0]=1; } BasicNetwork net = new BasicNetwork(); net.addLayer(new BasicLayer(null ,false ,2 )); net.addLayer(new BasicLayer(new ActivationSigmoid( ),true,2)); net.addLayer(new BasicLayer(new ActivationSigmoid( ),true,2)); net.addLayer(new BasicLayer(new ActivationSigmoid( ),false,1)); net.getStructure().finalizeStructure(); net.reset(); MLDataSet ts = new BasicMLDataSet(x, y); final ResilientPropagation train = new ResilientPropagation(net, ts); int epoch = 1; int mode=0; do { train.iteration(); System.out.println("(" + epoch + ") = " + train.getError()); epoch= epoch+1; if(train.getError() 0.01)epoch=1000; } while( epoch 100); train.finishTraining(); double[][] x1=new double[100][2]; double[][] y1=new double[100][1]; for(s=0;s 100;s++){ x1[s][0]=10*Math.random(); x1[s][1]=10*Math.random(); double z=(x1[s][0]-5)*(x1[s][0]-5)+(x1[s][1]-5)*(x1[s][1]-5); y1[s][0]=0; if(z 10)y1[s][0]=1; } MLDataSet tsx = new BasicMLDataSet(x1, y1); for(MLDataPair pair tsx ) { final MLData output = net.compute(pair.getInput()); System.out.print(pair.getIdeal().getData(0)); System.out.print("***"); System.out.println(output.getData(0)); } Encog.getInstance().shutdown(); } }