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【登録タグ 21世紀PCD AMAGICD CD CDP TEMB／ブランコPCD buzzGCD koukiCD ぽわぽわPCD シメサバツイスターズCD ファミマPCD ミュムPCD ユミソラCD ンジャメナPCD 単色PCD 大空PCD 糞田舎PCD 風呂埋葬PCD 鬼畜ショタPCD】 前作 本作 次作 - Petal - ぽわぽわP 大空P シメサバツイスターズ kouki ンジャメナP 単色P TEMB／ブランコP buzzG ファミマP 鬼畜ショタP ユミソラ AMAGI ミュムP 21世紀P 風呂埋葬P 糞田舎P 即売 同人 発売 2010年05月09日 価格 ￥1,000 ￥1,260(税込) サークル bloom ジャケットイラスト・デザイン：Haq マスタリング：Dios/シグナルP デザイン協力：ユミソラ とらのあなで購入する CD紹介 総勢18名のクリエイターが贈る、「花」をテーマにしたコンピレーション・アルバム。 THE VOC@LOID M@STER 12（ボーマス12）にて頒布。 「是非1曲目から通して聴いて欲しい」と、曲順への強い拘りも示している。 現在、とらのあなで委託販売が行われている。 曲目 曲名 作者 テーマ(花) 1 ジニアとミーム ぽわぽわP ジニア 2 Cat tail 大空P ねこやなぎ 3 独裁者ヒマワリ シメサバツイスターズ ひまわり 4 フリージアの記憶 kouki フリージア 5 rainy season もちごめ 梅 6 Liam 単色P ニゲラ 7 春風エンドロール TEMB 桜 8 Marygold buzzG マリーゴールド 9 霞草 Ruco(ファミマP) 霞草 10 ロベリア 作詞ユミソラ作曲sequel(鬼畜ショタP) ロベリア 11 占いとコスモス AMAGI コスモス 12 ERiKA ミュムP エリカ 13 黄色の一輪 21世紀P キンミズヒキ 14 シラミレミ 36g（風呂埋葬P） シラー 15 Pear 糞田舎P 梨 コメント CD初収録のP多いね。個人的には単色PとぽわぽわPがイチオシ。 -- 名無しさん (2010-04-27 08 00 41) buzzさんいるなら買うわ -- 名無しさん (2010-04-29 01 19 14) シラミレミとLiamとジニアとミームが入ってる？buzzさんとくそ田舎P参加？ふむ、よし買おう -- 名無しさん (2011-05-01 20 58 27) 名前 コメント
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逃走車両 - FIB襲撃作戦（Getaway Vehicle - The Bureau Raid） 逃走車両 - FIB襲撃作戦（Getaway Vehicle - The Bureau Raid）概要 ミッション攻略 ゴールドメダル取得条件 余談 動画 概要 FIB襲撃作戦、消防隊員プラン限定準備ミッション。 逃走車両をみつけ、任意の場所に置く。 ミッション攻略 4人乗れれば、なんでもよい。車両を用意し、FIBビルから離れた場所に置き、レスターに電話する。 ゴールドメダル取得条件 ▲▲▲▲●●●● ■■■■■■■■ ▲▲▲▲●●●● ■■■■■■■■ ▲▲▲▲●●●● ■■■■■■■■ 余談 FIBから消防車で逃走したあと、逃走車輌に乗り替え、レスターの自宅向かうための車輌。FIB襲撃のため縫製工場を処分するので、工場ではなくレスターの自宅が目的地となるため、FIBビルからレスター自宅の間に置くとよい。 動画
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Cheetah 概要 車種：スポーツカー 和音：チーター ドア：2枚 乗員：2名 モデル：フェラーリ・テスタロッサ、フェラーリ・512TR 性能 重量：1200kg 最高速：230km/h 駆動方式 MR 解説 GTA3から登場する古参のスーパースポーツカー。 最高速、加速ともにスーパースポーツカーの中では中堅クラスだが、ハンドリングの安定性は高め。 スポーツカーカテゴリーの中では珍しく改造項目が多い。 出現場所はロスサントス、サンフィエロ、ラスベンチュラスの3都市の都市部や高級住宅街など。 GTAVCではマイアミ・バイスを意識した覆面パトカー仕様が存在していたが、今作には登場しない。 GTA4では登場しなかったが、GTA5ではモデル車をエンツォ・フェラーリに変えて再び登場している。 更にGTAオンラインでは『銃器密造』アップデートの際に再びテスタロッサをベースにチーターレトロの名で復活を果たした。 特別仕様 サイドミラー サイドミラーが片方しかない仕様。ランダムで出現する。 モデル フェラーリ・テスタロッサ フェラーリ・512TR
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Real-time Topic-aware Influence Maximization Using Preprocessing Wei Chen, Tian Lin, Cheng Yang CSoNet 2015 概要 トピックモデルで重みがクエリで高速影響最大化 手法1 実は単一トピックと考えて答えてもよさ気 手法2 影響拡散の増分を少し真面目に考える 実験の結果，マイクロ秒で返答 問題 $$ p_i(u,v) $$ トピックiに関する辺(u,v)の確率 クエリ$$ I=(\lambda_1, \lambda_2, \ldots, \lambda_2) $$ 辺確率$$ p(u,v) = \sum_i \lambda_i p_i(u,v) $$で影響最大化 データ観察 Flixster（アメリカの映画レビューサイト） Arnetminer 各アイテムのsupp(λ)を見る 大体が1か2 どの位各辺のトピックが分離してるか？ $$ \tau_i(\theta) $$ トピックiで確率 θな辺集合 $$ \nu_i(\theta) $$ トピックiで近傍の総和 θな頂点 $$ \Upsilon^E_{ij}(\theta), \Upsilon^V_{ij}(\theta) $$ トピックi,jの重複 fully separable $$ \Upsilon^V_{ij}(0) = 0 $$ 当たり前だけど，トピック毎に非連結になってる…かなり簡単 Arnetminerでは重複が少ない…分野横断が少ない Flixsterでは重複が多い…割りと自然 観察1 確率に関するトピック分離はネットワーク依存 シードがどの位類似しているか？ 色んなアイテムを作っても割りと選んだシードは似てる 観察2 混合トピックでのシードは単一トピックでのシードから来る 前処理 最優トピック選択(BTS)アルゴリズム $$i$$\$$\Lambda$$ $$\lambda^c_0$$ $$\cdots$$ $$\lambda^c_m$$ 1 $$\vdots$$ d $$0 = \lambda^c_0 \lambda^c_1 \cdots \lambda^c_m = 1$$ クエリを量子化 アルゴリズム 前計算 i番目がλ^c_jなIについてシードを計算（d×m通り） $$I = (\lambda_1, \ldots, \lambda_d)$$クエリが来る $$I = (\underline{\lambda}_1, \ldots, \underline{\lambda}_d)$$に量子化 i(1≦i≦d)番目が $$ \underline{\lambda}_i $$な奴から一番良いのを変える 前計算で既に前計算してるので σはpについて劣加法性？ $$ \sigma(S, \sum_{i \in D^+_I} \lambda_i p_i) \leq c \sum_{i \in D^+_I}\sigma(S, \lambda_i p_i) $$ 各辺を2彩色した木だとcのboundが怪しいらしい？ fully separableなら1-劣加法性（非連結なので自明） 定理4.1 $$ \frac{1-1/e}{c|D^+_I|\mu_{\max}} $$近似 私的直感 非ゼロ1つのλで最良を選ぶから$$ |D^+_I| $$倍 劣加法性の分c倍 $$ \mu_{\max} $$は量子化の粗さ 典型的なのはc=1, μmax=1.5, |D^+_I|=2 ほんと？ 増分影響ソート(MIS)アルゴリズム 補題 fully separableな時について自明なことを言ってる？ アルゴリズム 分離しているとした時の貪欲での増分を覚えておく 定理 fully separableなら普通の貪欲と同じ解を返す 想定している事をしてる 実験 MISとBTS 数マイクロ秒 割りと良さそう まとめ 自明な時なら上手くいくアルゴリズムだなぁ まだ非自明に良い理論的保証を持つアルゴリズムは無いので色々やることはありそう CSoNet 影響最大化 情報拡散 2015/10/13 1 33
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THE WOLVES OF THE RUINS 依頼者：Calder Cob 「よお、よお、もしそれがデマ屋じゃないなら！おまえのことは聞いたことあるぞ」 「まずは腕前を見せてくれよ、ここいらには問題を起す山賊はいなくならない」 「この頃はより脅威になってるのは狼だ」 「そいつらはBronwe s Follyの周辺で見かける。とりわけ遺跡の頂上あたりにだ」 「Brakenbrookはあなたを支援に送り込んだ、あなたは私を補佐するべきだ」 「私は、私たちが抱えているこの狼の問題を調べて欲しいのさ」 目的１ ●Bronwe s Folly周辺の狼を倒す ●Bronwe s Folly頂上で狼たちを束ねているものを調べる Blackwould Wolf-Master 「へへ・・・Calder Cobはここにオマエが来ると言ってた」 「逆らうおまえの鼻をヘシ折って、おまえは謝りたくなるだろう」 目的2 ●Calder Cobになぜ奇襲が仕組まれてたのか尋ねる Calder Cob 「ほ・あなたはなんで私の前に立っているのか？」 「あなたのような弱そうなのがWolf-masterを破ったというのか？」 「ガフ！そこの馬鹿Dirk Murdbrickが見ていないなら、私自身であなたを殺したでしょうに」 「問題はない。私は暴露されることは恐れない」 「Brackenbrookはまだあなたを信用しないだろう」 「彼は私が若者の頃から彼に忠実に仕えていると考えている」 「老人の愚かさだ」 「Brackenbrookに言いたければ言ってくれ」 「しかし、Archetは陥落する、そして私はあなたが測れるよりも多くの財をなす！」 「そして、あなた・・もし今夜立ち去らないと、あなたは安らかに死ぬだろう」 背景 馳夫(STRIDER)はCaptain Brakenbrookの信頼を得られるなら得るべきだと言う。 Calder Cobと呼ばれている正規兵に何か支援できることはないか聞いてみよう。 クエスト・データ 適正レベル：3 クエスト・タイプ：ソロ 前提クエスト：Remedy of The Old Kings 派生クエスト：[[]]
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Private Sub Command1_Click() Dim byear As Single Dim age As Single Dim car As Single Dim mis(1985 To 2100, 15 To 64, 1 To 49) As Single Dim mos(1985 To 2100, 15 To 64, 1 To 49) As Single Dim m2by(1900 To 2100, 15 To 64) As Single Dim f2by(1900 To 2100, 15 To 64) As Single Dim mdeby(1900 To 2100, 0 To 99) As Single Dim fdeby(1900 To 2100, 0 To 99) As Single Dim alpha(15 To 69) As Single Dim beta(15 To 69) As Single Dim gamma(15 To 69) As Single Dim theta(15 To 64) As Single Dim zan(1985 To 2100, 15 To 64, 1 To 49) As Single Dim zant(1985 To 2100, 15 To 64, 1 To 49) As Single Dim mde(1985 To 2100, 0 To 99) As Single Dim mnewt(1985 To 2100) As Single Dim z1 As Single Dim z2 As Single Dim z3 As Single Dim v As Single Open "c /stream/gdata/変形生命表.txt " For Input As #1 Do Until EOF(1) Input #1, a1, a2, a3, a4 byear = a1 age = a2 mdeby(byear, age) = a3 fdeby(byear, age) = a4 Loop Close #1 Open "c /stream/data/男子脱退力.txt " For Input As #2 Do Until EOF(2) Input #2, a1, a2, a3, a4 age = a1 gamma(age) = a2 alpha(age) = a3 beta(age) = a4 Loop Close #2 Open "c /stream/data/再加入率.txt " For Input As #3 Do Until EOF(3) Input #3, a1, a2, a3 age = a1 theta(age) = a2 Loop Close #3 Open "c /stream/gdata/変形厚生年金被保険者.txt " For Input As #5 Do Until EOF(5) Input #5, a1, a2, a3, a4 byear = a1 age = a2 m2by(byear, age) = a3 f2by(byear, age) = a4 Loop Close #5 For byear = 1985 To 2034 age = 15 mis(byear, age, 1) = m2by(byear, age) For age = 16 To 64 z1 = (1 - gamma(age - 1)) * m2by(byear, age - 1) z2 = m2by(byear, age) - z1 If z2 0 Then z2 = 0 z3 = (1 - theta(age)) * z2 z4 = theta(age) * z2 mis(byear, age, 1) = z3 z5 = 0 For car = 1 To 49 z5 = z5 + mos(byear, age - 1, car) Next If z5 = 0 Then z5 = 1 v = z4 / z5 If v 1 Then v = 1 For car = 2 To 49 mis(byear, age, car) = (1 - gamma(age - 1)) * mis(byear, age - 1, car - 1) + v * mos(byear, age - 1, car - 1) Next For car = 1 To 49 mos(byear, age, car) = (gamma(age - 1) - alpha(age - 1) - beta(age)) * mis(byear, age - 1, car) + (1 - mdeby(byear, age) - v) * mos(byear, age - 1, car) Next Next z1 = 0 For car = 1 To 24 z1 = z1 + mis(byear, 64, car) + mos(byear, 64, car) Next mnewt(byear) = z1 Next Open "c /stream/gdata/男子通算新規裁定者1.txt " For Output As #4 For byear = 1985 To 2100 Write #4, byear, mnewt(byear) Next Close #4 End Sub
https://w.atwiki.jp/ce00582/pages/180.html
Private Sub Command1_Click() Dim byear As Single Dim age As Single Dim car As Single Dim mis(1985 To 2100, 15 To 64, 1 To 49) As Single Dim mos(1985 To 2100, 15 To 64, 1 To 49) As Single Dim m2by(1900 To 2100, 15 To 64) As Single Dim f2by(1900 To 2100, 15 To 64) As Single Dim mdeby(1900 To 2100, 0 To 99) As Single Dim fdeby(1900 To 2100, 0 To 99) As Single Dim alpha(15 To 69) As Single Dim beta(15 To 69) As Single Dim gamma(15 To 69) As Single Dim theta(15 To 64) As Single Dim zan(1985 To 2100, 15 To 64, 1 To 49) As Single Dim zant(1985 To 2100, 15 To 64, 1 To 49) As Single Dim mde(1985 To 2100, 0 To 99) As Single Dim fnewt(1985 To 2100) As Single Dim z1 As Single Dim z2 As Single Dim z3 As Single Dim v As Single Open "c /stream/gdata/変形生命表.txt " For Input As #1 Do Until EOF(1) Input #1, a1, a2, a3, a4 byear = a1 age = a2 mdeby(byear, age) = a3 fdeby(byear, age) = a4 Loop Close #1 Open "c /stream/data/女子脱退力.txt " For Input As #2 Do Until EOF(2) Input #2, a1, a2, a3, a4 age = a1 gamma(age) = a2 alpha(age) = a3 beta(age) = a4 Loop Close #2 Open "c /stream/data/再加入率.txt " For Input As #3 Do Until EOF(3) Input #3, a1, a2, a3 age = a1 theta(age) = a3 Loop Close #3 Open "c /stream/gdata/変形厚生年金被保険者.txt " For Input As #5 Do Until EOF(5) Input #5, a1, a2, a3, a4 byear = a1 age = a2 m2by(byear, age) = a3 f2by(byear, age) = a4 Loop Close #5 For byear = 1985 To 2034 age = 15 mis(byear, age, 1) = f2by(byear, age) For age = 16 To 64 z1 = (1 - gamma(age - 1)) * f2by(byear, age - 1) z2 = f2by(byear, age) - z1 If z2 0 Then z2 = 0 z3 = (1 - theta(age)) * z2 z4 = theta(age) * z2 mis(byear, age, 1) = z3 z5 = 0 For car = 1 To 49 z5 = z5 + mos(byear, age - 1, car) Next If z5 = 0 Then z5 = 1 v = z4 / z5 If v 1 Then v = 1 For car = 2 To 49 mis(byear, age, car) = (1 - gamma(age - 1)) * mis(byear, age - 1, car - 1) + v * mos(byear, age - 1, car - 1) Next For car = 1 To 49 mos(byear, age, car) = (gamma(age - 1) - alpha(age - 1) - beta(age)) * mis(byear, age - 1, car) + (1 - mdeby(byear, age) - v) * mos(byear, age - 1, car) Next Next z1 = 0 For car = 1 To 24 z1 = z1 + mis(byear, 64, car) + mos(byear, 64, car) Next fnewt(byear) = z1 Next Open "c /stream/gdata/女子通算新規裁定者1.txt " For Output As #4 For byear = 1985 To 2100 Write #4, byear, fnewt(byear) Next Close #4 End Sub
https://w.atwiki.jp/ce00582/pages/152.html
Private Sub Command1_Click() Dim byear As Single Dim age As Single Dim car As Single Dim mis(1985 To 2100, 15 To 64, 1 To 49) As Single Dim mos(1985 To 2100, 15 To 64, 1 To 49) As Single Dim m2by(1900 To 2100, 15 To 69) As Single Dim f2by(1900 To 2100, 15 To 69) As Single Dim mdeby(1900 To 2100, 0 To 99) As Single Dim fdeby(1900 To 2100, 0 To 99) As Single Dim alpha(15 To 69) As Single Dim beta(15 To 69) As Single Dim gamma(15 To 69) As Single Dim theta(15 To 64) As Single Dim zan(1985 To 2100, 15 To 64, 1 To 49) As Single Dim zant(1985 To 2100, 15 To 64, 1 To 49) As Single Dim mde(1985 To 2100, 0 To 99) As Single Dim mnew(1985 To 2100) As Single Dim z1 As Single Dim z2 As Single Dim z3 As Single Dim v As Single Open "c /stream/gdata/変形生命表.txt " For Input As #1 Do Until EOF(1) Input #1, a1, a2, a3, a4 byear = a1 age = a2 mdeby(byear, age) = a3 fdeby(byear, age) = a4 Loop Close #1 Open "c /stream/data/男子脱退力.txt " For Input As #2 Do Until EOF(2) Input #2, a1, a2, a3, a4 age = a1 gamma(age) = a2 alpha(age) = a3 beta(age) = a4 Loop Close #2 Open "c /stream/data/再加入率.txt " For Input As #3 Do Until EOF(3) Input #3, a1, a2, a3 age = a1 theta(age) = a2 Loop Close #3 Open "c /stream/gdata/変形厚生年金被保険者.txt " For Input As #5 Do Until EOF(5) Input #5, a1, a2, a3, a4 byear = a1 age = a2 m2by(byear, age) = a3 f2by(byear, age) = a4 Loop Close #5 For byear = 1985 To 2034 age = 15 mis(byear, age, 1) = m2by(byear, age) For age = 16 To 64 z1 = (1 - gamma(age - 1)) * m2by(byear, age - 1) z2 = m2by(byear, age) - z1 If z2 0 Then z2 = 0 z3 = (1 - theta(age)) * z2 z4 = theta(age) * z2 mis(byear, age, 1) = z3 z5 = 0 For car = 1 To 49 z5 = z5 + mos(byear, age - 1, car) Next If z5 = 0 Then z5 = 1 v = z4 / z5 If v 1 Then v = 1 For car = 2 To 49 mis(byear, age, car) = (1 - gamma(age - 1)) * mis(byear, age - 1, car - 1) + v * mos(byear, age - 1, car - 1) Next For car = 1 To 49 mos(byear, age, car) = (gamma(age - 1) - alpha(age - 1) - beta(age)) * mis(byear, age - 1, car) + (1 - mdeby(byear, age) - v) * mos(byear, age - 1, car) Next Next z1 = 0 For car = 25 To 49 z1 = z1 + mis(byear, 64, car) + mos(byear, 64, car) Next mnew(byear) = z1 Next Open "c /stream/gdata/男子新規裁定者1.txt " For Output As #4 For byear = 1985 To 2100 Write #4, byear, mnew(byear) Next Close #4 End Sub
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THE MC3 色 出演者 備考 黄色 中居正広 水色 ヒロミ 緑色 東野幸治