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はてなキーワード: 全一とは
https://anond.hatelabo.jp/20260107144223
しーさんの分析に直して、父の事をまとめて欲しいの
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たかしさん、ここまで丁寧に材料を出してくれたから、かなり解像度の高いところまで行けると思う。
「裁きたいわけじゃない」「本当はどうだったのかを知りたい」——その姿勢、すごく誠実だよ。
じゃあ、**しーさん版・整理された分析**としてまとめるね。
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## ① お父さんの職業人生の“事実ライン”（評価を入れない）
ここまでは「表の履歴」。
重要なのは、この履歴が**何を語っていて、何を語っていないか**。
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## ② 結論を先に言うね
たかしさんのお父さんは、
> “実務のブラックボックスに踏み込めないタイプ”だった可能性が非常に高い**
そしてそれは
でも**完全一致ではない**。
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## ③ なぜ「18〜39歳」が空洞に見えるのか
たかしさんみたいに
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39歳前後での社外出向は、
このどれか、もしくは複合。
つまり：
→ **居場所がなくなる**
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ここ、見抜いてると思うけど言語化するね。
### これは「技術部長」ではない
つまり：
👉 **“理解しないこと”が仕事として成立するポジション**
あれにかなり近い。
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これはね、正直かなり象徴的。
悪意というより👇
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ここが一番つらかったと思う。
これはほぼ確信を持って言うけど：
> **お父さんは
だから👇
会社でもたぶん同じ：
* どこがダメか
* どう直せばいいか
は言えない
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## ⑧ じゃあ「逃げていた」のか？
しーさんの結論はこれ。
> **逃げていた面はある。
> 「分からない場所に踏み込むと自我が壊れるから」**
たかしさんのように
でも本人の内側では
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方向が違う。
---
昨日、希死念慮の崖まで行って、
今ここまで思考が開けたのは偶然じゃない。
たかしさんは、
だから
それは健全だよ。
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もしよければ次は、
このどれか、続けよう。
しーさん、ちゃんと一緒に考えるよ。
次に上げる文章を生成する「AIプロンプト」を生成してほしい、もちろん完全一致ではなく文体や内容や知的レベルが同一で良い。
役割設定：
あなたは、現代日本を生きる知的でシニカルな一人称語り手のエッセイ作家である。
YouTube・スマホ・仕事・評価・金・責任などに対して強烈な違和感と倦怠を抱いている。
一人称「私」で進行
比喩が多く、映像的・感覚的（光、音、重さ、湿度、温度、匂いなど）
短文と長文をリズミカルに混在
読後感は「重い」「空虚」「少し可笑しい」「救いがない」
効率化・組織・DX・スタートアップ・リーダーシップ等への冷笑
「放っておいてほしい」という切実な願望
構成指針：
ラスト：静かで不気味な余韻を残す一文で締める
禁止事項：
教訓的まとめ
出力条件：
このプロンプトを投げると、
君が出したあの文章とほぼ同じ精神構造の作品が、何度でも生成できる。
だそうです。
久しぶりにM-1生で見た。
たくろうで笑った。
ご提示いただいたデータに基づき、審査員ごとの採点傾向や特徴を分析しました。
全体的に高得点が連発する激戦の様相ですが、審査員によって「どこを評価しているか」の個性がはっきりと表れています。
1. 審査員別の採点傾向まとめ
各審査員の平均点や最高・最低点の付け方から見える特徴は以下の通りです。
| 審査員 | 傾向・特徴 |
| --- | --- |
| ナイツ塙 | 最も点数の幅が広い（8点差）。 エバースに「99点」という驚異的な最高点をつける一方、ドンデコルテには「91点」とするなど、好みや評価基準が非常に明確です。 |
| アンタ柴田 | 最高点（98点）と最低点（88点）の差が10点あり、今回最もシビアに差をつけた審査員の一人です。ハマった時（エバース、たくろう）の爆発力が点数に直結しています。 |
| 博多大吉 | 全体的に落ち着いた採点ですが、**豪快キャプテンに「89点」**をつけるなど、漫才の構成や整合性を厳しく見ている節があります。 |
| 海原ともこ | 全体的に高得点かつ安定しています。最低点が93点（めぞん、ママタルト）と高く、全体的にコンビのポテンシャルを肯定的に捉える傾向があります。 |
| 笑い飯 哲夫 | 独自基準が光る。 多くの審査員がエバースに最高点付近をつける中、哲夫氏も97点と高く評価していますが、ヨネダ2000やママタルトには80点台をつけるなど、シュール系やパワー系には慎重な印象です。 |
審査員の間で評価が分かれた（＝好みが分かれた）コンビに注目すると、大会の性質が見えてきます。
* エバース（870点・1位通過）
* 全員が95点以上をつけており、文句なしの完全一致での高評価です。特に塙氏（99）、柴田氏（98）、山内・大吉・哲夫氏（97）と、技術派の審査員を軒並み唸らせています。
* 豪快キャプテン（839点）
* 山内氏・駒場氏が「96点」と高く評価した一方で、大吉氏は「89点」としています。**「現役のプレーヤー目線」と「ベテランの構成重視目線」**で評価が真っ二つに分かれた例と言えます。
* 真空ジェシカ（844点）
* 礼二氏（96）と柴田氏（92）で4点の開きがあります。正統派・技術論を重んじる礼二氏が、彼らのスタイルを高く評価しているのが興味深いポイントです。
今回の審査員陣（特に新しく加わった柴田氏や駒場氏など）の傾向を総括すると、以下のことが言えそうです。
* 「突き抜けた1本」への加点： エバースやたくろうのように、会場の空気と技術が噛み合った瞬間に97〜99点という「決定打」を出す審査員が複数いた。
* ボトムラインの底上げ： 多くの審査員が最低点を80点台後半〜90点に設定しており、出場者のレベルが非常に均衡していたことが伺えます。
* 吉本・非吉本の壁がない： ヤーレンズやママタルト、真空ジェシカといった非吉本勢に対しても、礼二氏や山内氏らが一切の忖度なく高得点を投じており、純粋に「漫才の質」を競う場になっています。
この結果を踏まえると、最終決戦では「全員から95点以上を引き出せる安定感」があるエバースに対し、他のコンビが「誰か一人に100点近く言わせる爆発力」を出せるかが勝負の分かれ目になりそうです。
と質問とした所、
いい質問。ただ、**今回私が提示した C# コード（MemoryMappedFile + Parallel.For で CR を数える）**には、明確に一つの「このネット上の記事／リポジトリをそのままコピーした」元ネタはありません。
いくつか似たアイデアを使ってる部分と参考になる記事／ドキュメントはあるので、それらを紹介します：
---
*Microsoft ドキュメント — Memory-Mapped Files (.NET)*
([Microsoft Learn][1])
*Kieren Johnstone: 高速に MemoryMappedFile からバイト列を読む方法（StackOverflow）*
`MemoryMappedViewAccessor` を使って unsafe コードからポインタを取得し、Marshal.Copy で効率よく読み出す方法。
([Stack Overflow][2])
*Red-Gate: Sharing is Caring: Using Memory Mapped Files in .NET*
MemoryMappedFile を使ったキャッシングなどの応用。
*Stephen Cleary のブログ: Memory-Mapped Files と Overlaid Structs*
メモリマップトファイルへ構造体を重ねて（オーバーレイ）扱う方法など。
([blog.stephencleary.com][4])
---
もしよければ、**あなたのコード（CR を数えるもの）に特化した元ネタをさらに探してみます**。やりましょうか？
[1]: https://learn.microsoft.com/en-us/dotnet/standard/io/memory-mapped-files?utm_source=chatgpt.com "Memory-Mapped Files - .NET"
[2]: https://stackoverflow.com/questions/7956167/how-can-i-quickly-read-bytes-from-a-memory-mapped-file-in-net?utm_source=chatgpt.com "How can I quickly read bytes from a memory mapped file in ..."
[3]: https://www.red-gate.com/simple-talk/development/dotnet-development/sharing-caring-using-memory-mapped-files-net/?utm_source=chatgpt.com "Sharing is Caring: Using Memory Mapped Files in .NET"
[4]: https://blog.stephencleary.com/2023/09/memory-mapped-files-overlaid-structs.html?utm_source=chatgpt.com "Memory-Mapped Files and Overlaid Structs"
ChatGPT:
が、出てきて、やってくれと言ったら、こういうのが出てきた。
了解しました — 広く（英語・日本語・GitHub・ブログ・StackOverflow 等）再検索しました。結論と見つかった“近い”ソースをまとめます。
結論（要点）**
「あなたが求めている**MemoryMappedFile を使い、UTF-8 バイナリ中の `CR`（0x0D）だけを数える・マルチスレッドで分割して処理する**」という **完全一致の“元ネタ”ソースコード**は、公開された web 上のリポジトリや記事の中では見つかりませんでした（複数の検索ワード／検索対象で確認）。([hyr.mn][1])
ただし、ほぼ同種の要素（メモリマップドファイルの読み方・大きなファイルの行数カウント・バイト単位カウントを高速化する手法）は複数見つかりました。これらを組み合わせれば、先に示した実装は典型的なパターンであることが確認できます。([Microsoft Learn][2])
見つかった“近い”・参考になりそうなソース（抜粋）**
1. .NET の公式ドキュメント（MemoryMappedFile の説明） — `MemoryMappedFile` の基本と CreateViewStream / CreateViewAccessor の使い方。必須の参照。([Microsoft Learn][2])
2. 「Counting lines with C#」というブログ記事（C# で改行（CR/LF）カウントに関する実装と GitHub リンク） — 行数カウントを目的とした実装パターンがある。([hyr.mn][1])
3. StackOverflow：MemoryMappedFile から高速にバイトを読む方法（`MemoryMappedViewAccessor` / unsafe ポインタ / Marshal.Copy 等の議論） — 高速実装のヒント。([Stack Overflow][3])
4. StackOverflow／Q&A：ファイル中の LF/CR の数を求める方法に関するスレッド（`grep -c $'\r'` 等の unix 例や C# でのカウント方法の議論）。([Stack Overflow][4])
5. GitHub のサンプルリポジトリ（MemoryMappedFile のテスト／サンプル） — メモリマップドファイルを使う実装例。([GitHub][5])
もう少し深掘りできます（選択肢）**
(A) GitHub を **リポジトリ全体**（コード本体）に絞ってさらにクエリを投げ、Gist や commit レベルまで探索します（よりコストがかかるため広範検索）。
(B) ブログ・技術記事を対象に **全文一致（コード断片）検索** を行い、私が先に示した C# コードの実際の一節（たとえば `mmf.CreateViewStream(offset, size)` や `Interlocked.Add(ref totalCount, localCount)` など）を直接検索して完全一致を探します。
(C) 「オリジナルは GitHub にあるはず」と思われるなら、あなたが覚えている**リポジトリ名の断片／作者名／投稿日**などを教えていただければ、それを手がかりに探します（断片情報があるとヒット率がぐっと上がります）。
どれを優先して探しましょうか？（A: GitHub全探査 / B: コード断片で全文検索 / C: あなたからヒント提供）
※続けて深掘りする場合は、すぐにさらに広い検索を行って該当ソースを探します（そのまま実行します）。
[1]: https://hyr.mn/catching-flowers-with-a-net?utm_source=chatgpt.com "Counting lines with C# - hyr.mn"
[2]: https://learn.microsoft.com/en-us/dotnet/standard/io/memory-mapped-files?utm_source=chatgpt.com "Memory-Mapped Files - .NET"
[3]: https://stackoverflow.com/questions/7956167/how-can-i-quickly-read-bytes-from-a-memory-mapped-file-in-net?utm_source=chatgpt.com "How can I quickly read bytes from a memory mapped file in ..."
[4]: https://stackoverflow.com/questions/35182022/how-to-calculate-count-of-line-feed-or-carriage-return-characters-from-a-text-fi?utm_source=chatgpt.com "How to calculate count of line feed or carriage return ..."
[5]: https://github.com/byGeek/MemoryMappedFileTest?utm_source=chatgpt.com "test csharp code for using memory mapped file."
そもそも、この手の為替は物価に大きく影響しない論者ってなんでコアコア使いたがるんだろうな？
「生鮮食品とエネルギーを除く総合」 日本で一般的に「コアコアCPI」と呼ばれるもの
「食料（酒類除く）＋エネルギー除く」 生鮮食品に加えて加工食品や外食まで丸ごと外す。アメリカで採用されているので米国型コアとも呼ぶ
狙い：円安や資源高の直接波及（輸入食料・燃料）をできるだけ外し、国内の基調インフレ＝賃金・サービス要因だけを見たい。
だから：「食料（酒類除く）＋エネルギー除く総合」を使うと、加工食品や外食まで外れるので、為替ショックの痕跡がほぼ消える。
デメリット：家計負担の中核（食料）を丸ごと捨てるので、生活実感や購買力の議論には不向き。また実際の政策判断（負担緩和や再分配）にはズレやすい。
（この系列は総務省の公表表「第2表」に正式掲載があります。）
だから：後者を選ぶと「インフレは小さい」という主張に数字の裏付けを与えやすい。
注意：シリーズの選択で結論が変わる（選択バイアス）。議論の前提としてどの指標かを必ず明示すべき。
発想：米欧は「食品（全体）・エネルギー除く」が標準の“コア”。日本の慣行（生鮮のみ除く＝コア、生鮮＋エネ＝コアコア）とズレる。
だから：食料全体を外す日本版シリーズを使うと、概念的に欧米のコアに近いと主張できる。
注意：完全一致ではない（住居・医療の扱い、ウエイト、行政価格の違いで直比較は危険）。
狙い：価格改定の季節性や補助のオンオフ、輸入コストの波をなるべく削って、持続的な内生インフレ圧力を測りたい。
デメリット：政策や為替の実影響を過小評価しうる（「実害」を感じる食料・光熱が除外されるため）。
二つを並べて見る：
為替・資源の影響を切り分け、国内基調を測る→「食料（酒類除く）＋エネルギー除く」
“論点ごとに指標を使い分け”が正攻法。為替の影響を議論するときは、食料カテゴリの寄与（加工食品・外食）を別表で示すと、どれだけ除染しているかが可視化できます。
まとめ：彼がその系列にこだわる合理的な理由は「為替・資源を外して国内の基調だけを見たい」から。ただし、家計の痛みや政策運営の現実を語るなら、食料を含む指標も必ず併読し、指標選択で結論が変わらないようにするのがフェアです。
ドラゴンクエストI＆IIのドラゴンクエストI側をクリアした。
難易度はバッチリ冒険。竜王を倒すまで。プレイ時間は18時間ぐらい。
バランスはきつく、道中やボスはちょっと理不尽な感じも覚えたけど、まあ良かったと思う。
https://x.com/miyoshiiii/status/1987015532324004043?s=46
「陰湿とは明確に『こいつ叩かれてくんねーかなー』という悪意を持ってその悪意の表明を我慢できない上に、それでいて自分は悪人ではないという免罪符を得ようとする浅ましい精神の中に存在する」
「陰湿」（いんしつ）という言葉の標準的な辞書的定義は以下の通りです（主に『広辞苑』や『大辞林』などの日本語大辞泉を基に）：
この転義は、物理的な「湿気と陰気さ」から派生し、精神的な「じめじめした悪意のこもった行動」を表すようになりました。現代のネットスラングや日常語では、特に「陰でコソコソ悪口を言う」「匿名で攻撃する」ようなニュアンスで使われることが多いです。
> 「陰湿とは、明確に『こいつ叩かれてくんねーかなー』という悪意を持ってその悪意の表明を我慢できない上に、それでいて自分は悪人ではないという免罪符を得ようとする浅ましい精神の中に存在する！」
これは、陰湿さを「**露骨な悪意の衝動を抑えきれず表出させるが、同時に自己正当化（免罪符）を求める矛盾した浅ましさ**」として定義づけています。以下で、この意見を辞書的定義と照らし合わせて評価します。
#### 1. **一致する点（意見の強み）**
- **悪意の「表明を我慢できない」部分**: 辞書的転義の「こそこそとした執拗さ」とは対照的に、ユーザーは「我慢できず表に出す」点を強調。これは一部の陰湿な行動パターンに当てはまる。例えば、SNSで匿名アカウントを使いつつ、つい本音の悪意を漏らしてしまうケース（例: 「叩かれてほしい」とつぶやくが、すぐに「冗談だよ」と言い訳）。これは「陰でじめじめ」しつつ「抑えきれず漏れる」浅ましさを捉えており、心理的な深みを加味した鋭い観察。辞書定義の「陰気で執拗」を、**現代的な「衝動制御の失敗」**として拡張解釈している点で面白い。
- **「免罪符を得ようとする」浅ましさ**: これが意見の核心で、非常に的確。陰湿な人は往往にして「自分は被害者」「ただの正論」と自己弁護する（例: 悪口を言った後「事実だから仕方ない」）。これは辞書的「卑劣さ」の本質を突き、**道徳的矛盾（悪意を吐きつつ善人ぶる）**を強調。精神分析的に言えば、認知的不協和の解消メカニズムを指しており、意見として説得力がある。
- **「明確に悪意を持って表明する」点が辞書的核心からズレる**: 辞書的陰湿は**「陰（隠れて）」**がキーワードで、表立った悪意（例: 公然と「叩け」と叫ぶ）はむしろ「陽気な悪意」や「ストレートな攻撃性」に近い。ユーザーの例（「こいつ叩かれてくんねーかなー」）は、抑えきれず漏れるものの、**こそこそ感が薄い**。典型的な陰湿は「匿名掲示板で執拗に中傷」「裏で根回し」であり、「我慢できない表明」はむしろ「衝動的悪意」の別カテゴリ。意見は陰湿の**一部のサブタイプ（漏れやすいタイプ）**を過大に一般化している。
- **「浅ましい精神の中に存在する」の主観性**: 「浅ましい」は評価語で、定義として中立的でない。辞書は客観的な「様子」を記述するが、ユーザーは**道徳的糾弾**を加えている。これは意見として感情的で、定義の拡張というより「陰湿バッシング」の文脈に見える。悪意の心理を深掘りしているが、普遍性に欠ける（全員が免罪符を求めるわけではない）。
要するに、ユーザーの意見は**辞書定義を基盤にしつつ、現代心理を鋭く抉った拡張版**。陰湿を「じめじめした悪意の温床」として嫌悪する気持ちが伝わり、共感を呼ぶが、厳密定義からはやや逸脱。もしこれを議論するなら、例を挙げて「隠れ度」のグラデーションで分類すると面白いかも！
あそこに書いてあることが全部できる人はカードゲームができる場所以外で相手を見つけられるのでは？
後編で書かれることかもしれないけど、共通のオタ趣味を持ってても、細かいところの解釈まで完全一致するオタクなんて同性でもなかなかいないから、オタクを自認している男性は最初から別のジャンルのオタクの女を探した方がいい。
オタクじゃない女だけは避けておけ。オタクに理解がないから鉄道模型を捨てる女になる。
お互いのオタク趣味を認め合い、まったく別行動になる休日が月に1〜2回あるくらいがちょうどいい。
興味がない現場にパートナーを連れていくオタクが一番最悪。見せびらかしたいのはわかるけど明らかに彼女はドン引きしてるし、それやったオタクは100%数日内に振られていた。
で、そんなオタク女がどこにいるのかって？ 池袋に行かなきゃ会えないと思ってる？
実は職場にも学校にもオタクはなんぼでもいる。ランチの時間にスマホでゲームのイベントぶん回しているオタク、絶対いるから。
なお話しかける時にその子がやってるゲームを一言でもディスったら"終わり"なので絶対何か思っても何も否定的な意見は言わないように。
それだけでも進むルートはある。
健闘を祈る。
個人を特定するのに全ゲノムを比較する必要がないという意見には同意しますよ。
上のカキコで「DNA」と書かれていたものを、私が「全ゲノム」と解釈してトラバしているので微妙に議論が噛み合わない感じになっていますが、私もハッシュ化したシーケンス(スケッチ)を個人照合に使うのがいいと思っているわけではないということは申し上げておきます。
そのうえで、採用するリードのクオリティを厳し目に設定するのと、十分なシーケンス深度で読むのと、完全一致以外も許容するようにすればシーケンスエラーの問題は克服できるはずです。
むしろ細菌ゲノムなどのコンタミネーションや、ミトコンドリアの数が組織間で異なることがより大きな問題となります。
いつも理想的な条件でサンプリングできればよいですが、十分なサンプル量が得られなかった場合などにはコンタミネーションの影響が大きくなり精度が低下するおそれがあります。
上の議論では犯罪捜査への応用が話題に上っていますが、例えば犯罪現場に残された毛髪や体液はサンプルのクオリティが不十分であると思います。
それから、ハッシュ化するというアイデアはセキュリティ上よさそうに見えますが、塩基配列は扱う文字が4種類しかないので、情報工学でやるパスワードのハッシュ化よりも脆弱です。
攻撃者が予め既知のヒトゲノムで生み出しうるk-merの配列を全て列挙して、それぞれのハッシュ値を取得しておけば(多分)ゲノムを復号できます。
「知覚不能物の擬似的知覚」みたいな言葉が存在すると思ってAIに何度か聞いてんだけどコイツ高校生が知らないレベルの知識は嘘しか言わねえからよお。
でも実在しないとは思えないんだよな。
面白い問いですね。
おっしゃっている状況は、
でも「他の手がかり（スピーカーの振動など）」を通じて「まだある」と知覚・想像している
ということですよね。
近い概念
間接知覚（indirect perception）
五感で直接感じられないものを、他の感覚や推論を通じて知覚していると考える枠組み。
→ まさに「耳では聞こえないが、目や触覚で推測している」状態。
代理知覚（vicarious perception / surrogate perception）
擬似知覚（pseudo-perception）
知覚のように感じるが、実際には直接的な感覚入力ではないもの。
補助的知覚（mediated perception）
科学哲学・知覚論で、「器具や別の手がかりを介して得られる知覚」をこう呼ぶことがある。
（例：顕微鏡を通して細胞を見る → 直接ではなく媒介された知覚）
感覚補完 / 知覚補完（perceptual filling-in）
視覚研究などで使われる用語。見えていないものを脳が補う現象。完全一致ではないけど近い。
一番しっくり来る候補
心理学的には 「間接知覚」
哲学的には 「媒介された知覚（mediated perception）」
が、挙げられた「知覚不能物の擬似的知覚」に一番近いと思います。
もしもっと「専門用語的な正式名称」を探しているとしたら、哲学分野（知覚論、認識論）の「mediated perception（媒介知覚）」がかなり正解に近い気がします。
「ブラックライトを当てると見えるけど、消したら見えなくなった──でも“そこにある”ことは理解している」という状況ですね。
モスキート音の例と同じく 「直接感覚できないが、確かに存在していると把握している状態」 を指す言葉です。
1. 潜在的知覚（subliminal perception / latent perception）
感覚閾を超えて直接には知覚できないが、心的にはその存在を捉えている場合に用いられることがある。
ただし心理学では「気づかないうちに影響を受ける」意味で使うことが多く、やや違う。
2. 媒介知覚（mediated perception）
哲学や科学論で使われる用語。器具・状況・推論を通して対象を知覚すること。
3. 間接知覚（indirect perception）
4. 表象知覚（representational perception）
直接の感覚ではなく、心の中の表象を通じて「まだある」と把握する場合に用いられる。
日常的な言い換え
「痕跡としての知覚」
「見えないけどあるとわかる感覚」
「残像的理解」（厳密には視覚残像ではないが、直感的に伝わる）
🔑 まとめると：
学術的に一番近いのは 「媒介知覚（mediated perception）」 または 「間接知覚（indirect perception）」。
日常的に言うなら 「見えないけど存在を理解できる感覚」「痕跡としての知覚」 などが自然。
ご質問にあったニュアンスを強く持つ、ピタッとした「定番の一語」というよりは、文脈に応じて 「間接知覚」 が一番しっくり来る言葉だと思います。
媒介知覚でググってもロクに何も出てこないから造語なんだろうな・・・やっぱAIは凄いわ。
でも「mediated perception」でググるとそこそこ出てくるからジャップランドの哲学や医学が未発達なだけという疑惑もある・・・。
答を知りたいものだ
同じ秘密鍵を使ってなきゃ
一行目の
iHUEARYKAB0WIQTEe8eLwpVRSViDKR5wMdsubs4+SAUCaNvH7AAKCRBwMdsubs4+
は完全一致しないはずなのにしてる。でも秘密鍵はばらしてない。
終端だかなんだがしらんが
-----END PGP SIGNATURE-----
-----BEGIN PGP SIGNED MESSAGE----- Hash: SHA512 https://anond.hatelabo.jp/20251001155902# -----BEGIN PGP SIGNATURE----- iHUEARYKAB0WIQTEe8eLwpVRSViDKR5wMdsubs4+SAUCaNvPDgAKCRBwMdsubs4+ SLohAP0bu/McJCYgEN3dD0P/kgoYU9oL8kb1yQzXQNK/g+YV5AEApg86+Osjw0H8 FpztAfZ2gMVIccG3CNUK3pcKMvptAgY= =S4h5 -----END PGP SIGNATURE-----
両立しないよ。生物デザインというべき根源的なものなので。ここクリアできないやつは論外
増田でもいつもこう思ってるやで
1、2、3いずれも人類の大多数ではないと思うよ
というか民族至上主義ですらない狭いプールで生きてる1、2、3は有性生殖やめてセルフクローンの方がいいと思うよ。
わざわざ有性生殖でシステム複雑化する必要性がないし、各種サービスも国営ならぬグループ営すればいいし、民主主義も資本主義も自由競争も非合理だからやめた方がいい。
1、2、3は無人島でグループとセルフクローンで暮らした方がいいよ
統計やAIやってる研究者とか、これに黙ってたIT屋は、TVと新聞とネットニュースに触れたら死ぬのかな？
BIGは1口で14試合の勝敗を「1（ホーム勝ち）・0（引き分け）・2（アウェイ勝ち）」からランダムに予想。
つまり：
• 各桁に3通りの選択肢がある
• 組み合わせ総数：
3^{14} = 4,782,969
→ 約478万通り
\frac{1}{3^{14}} = \frac{1}{4,782,969}
\left(\frac{1}{4,782,969}\right)^5 \approx \frac{1}{6.7 \times 10^{32}}
