面白さ・ユーモア - ページ 4034

 
Andrey Kisselyov:
誰かがもっと必要としている。なぜ「良さ」がゴミ捨て場の隣の掲示板で失われなければならないのか?


を尊重します。


ゴミ捨て場へのリンクがある掲示板について、非常にあいまいな発言...

尊敬してますか?」的な愛着でイエス。

 
Олег avtomat:

ゴミ捨て場へのリンクがある掲示板について、非常にあいまいな発言...

"私を尊敬していますか?"のような固定観念ではい。

Olegさん、いいところを見逃してしまったので、オフトピックです、残念)

 
Vitaly Muzichenko:

Olegさん、いいところを見逃してしまったので、本題から外れますが、残念です)


いいんですそして、その話題は堅苦しい境界線がなく、次のスレッド、また次のスレッドとスムーズに流れていくのです...。茫々

 
Vitaly Muzichenko:

ヒューズなしで入れることも可能です =)。


ストップをかけずにエントリーするようなものです。

 
Yuriy Zaytsev:

ストップをかけずにエントリーするようなものです。

必ず停車する、DCが提供する)

 

アメリカには17世紀に発行された国債があり、今でも利子がついている。

ブロガーのTom Scott氏は、イェール大学(米国コネチカット州)のコーポレートファイナンス教授であるGeert Rouwenhorst氏に、教育機関のアーカイブに保管されている369年前の債券について話を聞きました。

1648年5月15日、ライン川下流域でダムや運河を運営する地主や富裕市民で構成されるオランダの協同組合De Stichtse Rijnlandenが発行した証券である。この文書は、レク川での桟橋建設に必要な資金を調達するために発行された。

ボンドは山羊革の一枚板でした。満期は明記されていないが、本文には「年利5%で永続的に利息をつける」と明記されていた(ただし、当初は3.5%、その後2.5%に引き下げられた)。

エール社は2003年に2万4千ユーロでこの文書を購入した。しばらくは、古代の債券を儲けるための手段とは考えていなかったスタッフたち。しかし、2015年、ルーウェンホルストはオランダのユトレヒトにある水資源公社本部に行き、26年ぶりに担保の利息を受け取った(約136.2ユーロ)。


Облигация 17 века, по которой до сих пор получают проценты
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Дмитрий:

アメリカには17世紀に発行された国債があり、今でも利子がついている。

ブロガーのTom Scott氏は、イェール大学(米国コネチカット州)のコーポレートファイナンス教授であるGeert Rouwenhorst氏に、教育機関のアーカイブに保管されている369年前の債券について話を聞きました。

1648年5月15日、ライン川下流域でダムや運河を運営する地主や富裕市民で構成されるオランダの協同組合De Stichtse Rijnlandenが発行した証券である。この文書は、レク川での桟橋建設に必要な資金を調達するために発行された。

ボンドは山羊革の一枚板でした。満期は明記されていないが、年利5%で無期限(ただし、最初に3.5%、次に2.5%に金利が引き下げられた)と明記されていた。

エール社は2003年に2万4千ユーロでこの文書を購入した。しばらくは、古代の債券を儲けるための手段とは考えていなかったスタッフたち。しかし、2015年、ルーウェンホルストはオランダのユトレヒトにある水資源公社本部に行き、26年ぶりに担保の利息を受け取った(約136.2ユーロ)。


真のセキュリティ

 
Younga:

しんちゅう


そうでもないんです。インフレで全部食べられてしまいました。

でも、一般的には......確かにユニカムですね。

 

ニューラルネットワークが見た、月の上のライオン、うさぎ、カニ


プログラマーの庄司大吾は、画像解析や認識に特化したニューラルネットワーク である畳み込みニューラルネットワークが、月面でどのように見えるのかを見てみたかったのです。このようなネットワークは、大量の画像データベースを通すことで、画像に何が写っているかを理解するように学習します。その結果、ニューラルネットワークは、月面の動物の輪郭を、カニ、ライオン、ウサギと見る傾向があり、衛星北部の寒海が写っていない場合はウサギ、寒海が写っている場合はライオンと見る傾向があることがわかりました。



 
СанСаныч Фоменко:

ニューラルネットワークが見た、月の上のライオン、うさぎ、カニ


プログラマーの庄司大吾は、画像解析や認識に特化したニューラルネットワークである畳み込みニューラルネットワークが、月面でどのように見えるのかを見てみたかったのです。このようなネットワークは、大量の画像データベースを通すことで、画像に何が写っているかを理解するように学習します。その結果、ニューラルネットワークは、カニ、ライオン、ウサギといった月の動物の輪郭を見る傾向があり、衛星北部の寒海が写っていない場合はウサギ、寒海が写っている場合はライオンを見ることが多いことが判明しました。


ニューラルネットワークは、一般的には偉大なデマであり、特にきれいなおもちゃに過ぎません。

予測精度を犠牲にしてでも、他の回帰手法や分類手法が適用できるのであれば、それらを適用すべきです。

そして、NSはダブりか、何も効果がなければ