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戦闘呪附：Wolfの群れを継続的に召喚します Howl 領域 使用 宝石 Conjuration Lv5 戦闘/陸上限定 3 主属性 副属性 効果量 効果発生数 3 - - - 射程距離 効果範囲 精度補正 疲労 - - - 300 特殊 戦闘呪附 ゲーム内説明文 The caster summons a pack of wolves to aid him in battle. The wolves will come from all directions and may even attack the enemy from behind. This spell is twice as effective if used in forest or mountain terrain. 和訳 術者はWolfの群れを召喚し、戦いを援護させます。Wolfはすべての方角から現れ、敵の背後を攻撃することさえあるかもしれません。この呪文は、森林か山岳で使われると二倍の効果を発揮します。 解説 継続的にWolfを召喚し続ける戦闘呪附。召喚はラウンドの終わりごとに発生し、森林か山岳では2倍の数のWolfが出現する。 Wolf自体の性能は低いが、説明にあるように戦場の全方位から押し寄せてくるため、敵の側面や背後を継続的に襲ってくれる。敵の行動を大いに阻害することができるだろう。 主な用途は敵の霍乱程度だが、敵が油断しているなら魔術師などを食い殺してやることもできる。適当に後方に置いているだけの相手であれば狙いやすい。 発動そのものは緑魔法が得意な国なら難しいことではないが、ギリギリの条件で使用すると疲労が凄まじく、発動者はほぼ確実に長時間昏倒する。うっかり殺されて呪附が途切れないように注意が必要。 コメント 名前 コメント
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名前「ナヴァロ」Neme【Navarro】 読み〔なヴぁろ〕 主演＆出演作品リスト 色設定リスト 参考資料リスト 称号『勇気の英雄士』『』『』限定称号『』 本名『ナヴァロ・ハウリング・ガントレット』FullName【Navarro-Howling-Gauntlet】 名前の由来『？？？、共鳴、篭手』通称〔愛称〕 性別：男性 種族：神、？？？ 種類：初代英雄士、守護神 ―特殊能力一覧― 核石―コアストーン― エレメント『』『』 ―主な武器一覧― 長剣『？？？？』 彼の基本所持武器である長めの剣。 守護武器『？？の羽根―Feather Of ????―』『？？？？』 ―基本色設定― 髪色【薄茶色】キャラメルブラウン 瞳色【金茶色】ブラウンゴールド 肌色【小麦肌】 一人称『儂、我〔ワレ〕』 二人称『貴殿、貴様、主〔ヌシ〕』『殿付け』 ―職業一覧― 十二英雄士…？？？ 王族騎士…？？？ 階級： コードネーム『【】』 性格：穏やかだが、少々気難しい。頑固で純粋な面も。 行動：忠誠心がとても強く、正義の心を持ち合わせており、意地でも使命感を貫く傾向がある。 ―特徴一覧― 髪形：少し硬めなカールしたセミロングヘアー、前髪は浮いた真ん中分け、髪を下ろすと背中辺りまである 服装： 瞳形： 肌質：潤った少し赤みを帯びた小麦肌、立派な鼻髭 ―身体設定一覧― 表情： 体格： 外見年齢：歳〔本来年齢：歳〕 身長：174㎝ 体重：㎏ 好きなモノ： 嫌いなモノ： 属性： 耐性： ―技一覧― 声優ＣＶ：中村 大樹 歌手ＣＶ：？？？？ ―基本台詞― 『』 『』 『』 『』 目的： ―所持品一覧― ―貴重品一覧― ―関連人物一覧― 十二英雄士…大切な仲間 十三呪闘士…宿敵 外伝要素： コラボ要素： オリジナル作品『』 コラボ作品『』 創作者名「流星群 輝流」or「ヒカルン」 創作協力者名「なし」 ―詳細情報一覧―
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ING... Ingham, Patricia. 1986. "Dialect as Realism Hard Times and the Industrial Novel". The Review of English Studies 37(148) 518–27. Ingham, Richard. 2009. "The persistence of Anglo-Norman 1230-1362 A linguistic perspective", in Language and Culture in Medieval Britain, ed. Jocelyn Wogan-Brown et al., pp. 44-54. Woodbridge Boydell Brewer. Ings. Welby. 2010. "Trolling the Beat to Working the Soob Changes in the Language of the Male Sex Worker in New Zealand". International Journal of Lexicography 23(1) 55-82.
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ゲーム情報（登録されているタグ） シリーズ＞Slingo ジャンル＞アイテム探し 製作会社＞Funkitron 製作会社＞未確認 言語＞英語 コメント欄へ移動 ゲーム配布ページ 英語 http //www.bigfishgames.com/download-games/6254/slingo-mystery/index.html 日本語 紹介文 Help Maggie Gold track down her ex-husband`s murderer! Freddy`s new wife is set to inherit his fortune, and leave Maggie without a cent! Explore a huge casino to find the final secrets left behind by Freddy in Slingo Mystery - Who s Gold. Unlock unique Slingo machines to open up different game modes, as you progress through amazing Hidden Object scenes and solve the mystery behind Freddy`s death. Can you help Maggie get what`s rightfully hers? Unique gameplay modes Immersive atmosphere Something fun for everyone! 画像 « » var ppvArray_0_f305df16832daf28d3ce26317ca4c081 = new Array(); ppvArray_0_f305df16832daf28d3ce26317ca4c081[0] = http //w.atwiki.jp/bfgmatome/?cmd=upload&act=open&page=Slingo+Mystery%3A+Who%27s+Gold&file=en_slingo-mystery-screen1.jpg ; window.onload=function(){ ppvShow_0_f305df16832daf28d3ce26317ca4c081(0); }; function ppvShow_0_f305df16832daf28d3ce26317ca4c081(n){ if(!ppvArray_0_f305df16832daf28d3ce26317ca4c081[n]){ alert( 画像がありません ); return; } ppv_0_f305df16832daf28d3ce26317ca4c081$( ppv_img_0_f305df16832daf28d3ce26317ca4c081 ).src=ppvArray_0_f305df16832daf28d3ce26317ca4c081[n]; ppv_0_f305df16832daf28d3ce26317ca4c081$( ppv_link_0_f305df16832daf28d3ce26317ca4c081 ).href=ppvArray_0_f305df16832daf28d3ce26317ca4c081[n]; ppv_0_f305df16832daf28d3ce26317ca4c081$( ppv_prev_0_f305df16832daf28d3ce26317ca4c081 ).href= javascript ppvShow_0_f305df16832daf28d3ce26317ca4c081( +(n-1)+ ) ; ppv_0_f305df16832daf28d3ce26317ca4c081$( ppv_next_0_f305df16832daf28d3ce26317ca4c081 ).href= javascript ppvShow_0_f305df16832daf28d3ce26317ca4c081( +(n+1)+ ) ; } function ppv_0_f305df16832daf28d3ce26317ca4c081$(){ var elements = new Array(); for (var i = 0; i arguments.length; i++){ var element = arguments[i]; if (typeof element == string ) element = document.getElementById(element); if (arguments.length == 1) return element; elements.push(element); } return elements; } ボリューム レス一覧 896 ：名無しさんの野望：2009/12/04(金) 23 26 35 ID I1PF9lhZ Slingo Mystery体験版やったけど面白かった 早く日本語版がこないかな コメント 名前 コメント トップページに戻る
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メニュー トップページ Team SlowLife ご紹介 宿帳 旅日記 その他の日記 オススメの旅先 へっぽこの部屋 滝マニア?へっぽこ滝日記!! へっぽこ一人旅!! 管理人室 GARAGE メニュー 旧HP リンク @wiki @wikiご利用ガイド ここを編集
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* ｜Niger-Congo languages｜Kordofanian languages｜ 言語類型 消滅言語 使用文字 type extinct language writing system ISO 639-3 【eli】 言語名別称 alternate names Eliri エリリ語、エリーリ語 方言名 dialect names 参考文献 references WEB ISO 639-3 Registration Authority - SIL International the LINGUIST List Ethnologue
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作詞：Loro 作曲：Loro 編曲：Loro 歌：巡音ルカ 翻譯：yanao 請取用翻譯者不要冒著被我發現然後詛咒一輩子的危險改動我的翻譯謝謝合作 CALLING! 已經不能再哭了 就算指針壞了還是在前進的鐘 還沒停止哭泣的心 雖是理所當然， 但已經非走不可了 為了書寫下一頁 停滯不前的筆記本 被不知意義為何的文字，填滿弄髒 逐漸滲透成黑 Hi! I m always calling! so always calling! 看啊就用兩手 將美麗的天空 用迸出的藍色 染上色彩吧 讓全身 都歸於零 已經不再等我了 交錯過的聲音逐漸轉小 看啊，溼答答的太陽 也用耀眼的笑容在支撐著自己 在口袋中搖晃的 寶物般的紙張 被你的溫柔 觸碰時 胸口深處便宛如爆炸 再見了，all precious days Hi! I m always calling! so always calling! 聽得見嗎？ 我的聲音 跨越過 分隔的距離 無論何時 都會傳達給你 let me hear your voice (and I can call again) let me hear your voice... Hi! I m always calling! so always calling! 此刻便是 我的容身處 在沮喪的同時 在跌倒的同時 在這段當下中 向前走去 I m always calling! I m always calling! 看啊就用兩手 將美麗的天空 用迸出的藍色 染上色彩吧 until world stop calling, I ll keep on calling
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Disc 1 Disc 2 CD情報 CD名 リリース日 アーティスト beatmania IIDX 20 tricoro ORIGINAL SOUNDTRACK Vol.1 2013.02.27 V.A. Disc 1 Track No. 曲名 アーティスト 演奏時間 01 Shining World DJ Genki Feat. yukacco 2 03 02 Neonlights DJ Noriken 1 57 03 ZED USAO 2 06 04 LUV CAN SAVE U Hideki Naganuma 2 07 05 Devilz Staircase OSTER project 1 52 06 狂イ咲ケ焔ノ華 覚醒ノPrim 2 11 07 Little Star REDALiCE Feat. Ayumi Nomiya 2 00 08 ILIAS Masayoshi Minoshima Feat. 坂上なち 1 53 09 下弦の月 iNO 2 02 10 Re GENERATION TAG Feat. ERi 2 01 11 To my star 星野奏子 1 55 12 メイメツ、フラグメンツ 中山真斗(Elements Garden) feat. 桜川めぐ 1 42 13 Take My Life Y&Co. 1 58 14 Fly you to the star Another Infinity Feat. Mayumi Morinaga 1 59 15 In Heaven Sota Fujimori 2 03 16 I know You know Suke+Suke feat. Ribbon 2 02 17 connective 猫叉Master Feat. *spiLa* 2 01 18 Spinning Around Dirty Androids 2 05 19 Echo Of Forever kors k 2 07 20 portal 猫叉Master+ 1 58 21 Plaludium Yuko Takahashi 1 56 22 YELLOW FROG from Steel Chronicle 劇団レコード 1 52 23 POINT ZERO 猫叉Master+ 1 54 24 Illegal Function Call U1-Asami 2 04 25 Deceive Your Insight Project B- 1 49 26 Howling PON 1 54 27 GRADIUS 2012 Sota Fujimori 2 10 28 Light and Cyber... Tatsh 2 05 29 BLUE STRAGGLER L.E.D. 1 54 30 Ascalon Qrispy Joybox 1 59 31 Breaking Dawn Featuring NO+CHIN, AYANO GUHROOVY 2 10 32 405nm (Ryu☆mix) Another Infinity 1 51 33 FLOWER DJ YOSHITAKA 2 05 34 Liberation dj TAKA 2 16 Disc 2 Track No. 曲名 アーティスト 演奏時間 01 Sol Cosine Job 2 DJ TECHNORCH 2 04 02 New Decade (IIDX Edition) Sota F. 1 57 03 S!ck Eagle 2 06 04 CONCEPTUAL Sota Fujimori 2nd Season 1 57 05 rumrum triplets yu_tokiwa.djw 2 08 06 SYNC-ANTHEM Tatsh Feat. 星野奏子 2 07 07 EΛΠIΣ dj TAKA 2 14 08 Thor s Hammer ユニバーサル度胸兄弟 1 46 09 Plan 8 Ryu☆ 2 06 10 仮想空間の旅人たち DJ MURASAME 4 06 11 planarian S-C-U 1 58 12 8bit Princess seiya-murai Feat. ALT 2 01 13 龍と少女とデコヒーレンス 黒猫ダンジョン 2 08 14 Tp-RZ CAPACITY GATE 1 51 15 トリカゴノ鳳凰 L.E.D. Vs. 幽閉サテライト 2 15 16 Proof of the existence 猫叉Master+ 2 10 17 Shining World (Extended ver.) DJ Genki Feat. yukacco 4 14 18 Neonlights (Full-Length ver.) DJ Noriken 6 21 19 ZED (Extended Mix) USAO 5 16 20 CONCEPTUAL -Extended Mix- Sota Fujimori 2nd Season 4 02
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レモンCH C9_Darjeeling流し
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最近Dirichlet Processというのを良く聞きます。 クラスタリングというとあらかじめのクラスタ数Kで決める手法が多いのですが、 この手法はKそのものを推定する手法だそうです。すごいですね～ ということで、Dirichlet Processの勉強をしたくて その学習手法の中で出てくるギブスサンプリングを 簡単な例でpythonで実装してみました。 ギブスサンプリングを用いてX～N(μ,σ^2)から 出力されたサンプルからμとσを推定します。 μの事前分布をガウス分布、σの事前分布を逆ガンマ分布としています。 #!/usr/bin/python #coding utf-8 from numpy import * from scipy import ndimage from scipy.stats import norm from scipy.stats import invgamma # サンプル数 n_sample = 30 # ステップ数 n_step = 1000 # 一次元ガウス分布の乱数 def r_gaussian(mu, sigma2, size=0) r_norm = norm.rvs(size=size) return [mu + sqrt(sigma2)*r for r in r_norm] # 逆ガンマ分布 def r_invgamma(alpha, beta, size=0) r_invgamma0 = invgamma.rvs(alpha, size=size) return [beta*r for r in r_invgamma0] # 推定したい平均と分散の2乗 mu_c = 3.0 sig2_c = 1.0 sample = r_gaussian(mu_c, sig2_c, n_sample) # muの事前分布パラメタ mu_o = 5.0 tau2_o = 10.0 # sigma2の事前分布のパラメタ nu_o = 10.0 lmd_o = 30.0 # 推定値 mu_e = 0.0 sig2_e = 1.0 avg_sample = mean(sample) sig2_sample = ndimage.variance(sample) data_mu = [] data_sig2 = [] # Gibbs Sampling for n in range(n_step) mu_e = r_gaussian((n_sample*avg_sample/sig2_e+mu_o/tau2_o)/(n_sample/sig2_e+1.0/tau2_o), 1.0/(n_sample/sig2_e+1.0/tau2_o), 1)[0] sig2_e = r_invgamma((n_sample+nu_o)/2.0, (sig2_sample+n_sample*(mu_e-avg_sample)**2+lmd_o)/2.0, 1)[0] data_mu.append(mu_e) data_sig2.append(sig2_e) #描画 import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) #ax.plot(sample) ax.plot(data_mu) ax.plot(data_sig2) ax.set_ylim([0.0, 5.0]) plt.show() 緑が分散で青が平均の推定値です。