
はてなキーワード:Dateとは
タスクタイプのENUMとタスク内容のStringと日付をDBに保存するコマンドプログラムを書いて タスク内容はタスクタイプによっては固定になる場合と任意のStringの場合がある
これで下のようなものが出たがENUM側に持たせてるので言い方の問題だと思うよ
public staticvoidmain(String[] args) {
Scanner scanner = new Scanner(System.in);
System.out.println("Task type:");
for (TaskType type : TaskType.values()) {
System.out.println("- " + type.name());
}
TaskType taskType = TaskType.valueOf(scanner.nextLine().trim());
if (taskType.hasFixedContent()) {
taskContent = taskType.getFixedContent();
System.out.println("Task content fixedas: " + taskContent);
} else {
System.out.print("Enter task content: ");
taskContent = scanner.nextLine();
}
System.out.print("Enter taskdate (yyyy-MM-dd): ");
LocalDate taskDate = LocalDate.parse(scanner.nextLine());
Task task = new Task(taskType, taskContent, taskDate);
System.out.println("Task saved successfully.");
}
}
DAILY_REPORT("Daily report submission"),
MEETING(null),
MAINTENANCE("Systemmaintenance task");
privatefinalString fixedContent;
TaskType(String fixedContent) {
this.fixedContent = fixedContent;
}
public boolean hasFixedContent() {
return fixedContent != null;
}
publicString getFixedContent() {
return fixedContent;
}
}
基本胸糞だし表面的にはハッピーエンド装ってるのでもだいたい闇が深い。
創作と作者の人格は切り離せというがどう考えても作者の人間性が知れる。
dorawiiより
-----BEGINPGP SIGNEDMESSAGE-----Hash: SHA512https://anond.hatelabo.jp/20251029124213# -----BEGINPGP SIGNATURE-----iHUEARYKAB0WIQTEe8eLwpVRSViDKR5wMdsubs4+SAUCaQGNGAAKCRBwMdsubs4+SMhzAQDwjcWLCJVXOap7AMTALL2dBF9mEYcoRabXyIKEmU3AkAD/S65tdZimwBgND+RN4Su9ysK42i9j5D5TkkJNIadsQQ8==xvh0-----ENDPGP SIGNATURE-----
Literally, "bitch brat". A younggirlwho actssassy and provocative towards adults in a sexually charged manner. Often qualifies for loli. The masculine equivalentis called "osugaki".
Typical attributes include smug or naughty expressions, a mocking laugh, a singlefang /skinfang, twintails, short shorts, miniskirts/microskirts, exposed midriff,calling people "zako",etc.May be an oppai loli.
Not to be confused with erogaki ("erotic brat")whois sexually forward or seductive withoutbeingsassy, or kusogaki ("shitty brat")whoissassy without a sexual undertone.
The present meaning seems todate back toAugust 2018, after the announcement of Grim Aloebeing added to Bombergirl. Formore details, see comment #2388484.
JSONと比べたときの**YAMLの「闇深」仕様**、ありますね…。
YAMLは人間に優しいと言われながらも、その仕様はときに**悪魔的**。
以下、ITエンジニアなら一度は踏んだであろう「地雷」を、**論理的かつ少し自虐的に**まとめてみました:
---
good:value:okbad:value: nightmare # ←ここ、インデントずれてて無効。だけど一見わからない。
---
password: no # ←文字列じゃなくてfalse になる可能性serial: 012345 # ← 8進数!?→エラー
---
message: | これは複数行のスカラー値です。
---
defaults: &defaults timeout: 30 retries: 3service: <<: *defaults retries: 5 # 上書きされるが、複雑になると意図しない結果に</pre>
---
---
---
もしYAMLを安全に扱いたいなら、\*\*JSON supersetとしての使い方(厳格YAML)\*\*を意識したり、**JSONに寄せて書く**のが一番平和だったりします。
---
要するに、YAMLは「賢く書こうとすると沼る」。
「素直に、簡潔に、禁欲的に」が正解です。
でも誘惑が多いのよね、あの子……。
東京23区と周辺のいくつかの市で、東京選挙区での参政党の得票率がどんな要因と関係しているのか、軽い気持ちで回帰分析してみた。
変数の多重共線性とか処理はガバガバなので軽い気持ちで見てほしいんだが、ざっくりまとめると、「大学院卒業者の割合」が高い地域では得票率が低く、「役員の割合」が高い地域では逆に得票率が高い、という傾向がありそう。
使ったデータはNHKが出している投票所別の得票率。手入力なので誤りがあるかもしれない。
それに、東京都の人口統計と国勢調査(令和2年の)などから市区町村ごとの属性データをくっつけて、変数を一律で標準化したうえで回帰分析を行った。
都内の市区町村のうち、データが揃ってる27地域を対象にした(23区+町田・八王子・調布・西東京)。
20万人以上の市しか一部のデータが見つけられなくて、そこはごめんって感じ。
まず、説明変数を11個使って線形回帰分析をしたところ、決定係数は0.83(調整済み決定係数は0.71)だった。何を使ったかは後で。
そこから影響が特に大きそうな4変数(平均年齢、大学院卒業者割合、役員の割合、情報通信業の割合)に絞って分析し直すと、決定係数は0.73(調整済み決定係数は0.68)になった。
詳しくはこれ
国勢調査は5年に1回しかなくて、最新の結果が令和2年のだった。
4つの変数の関係を見てみると、平均年齢は他の3つの変数(大学院卒、役員、情報通信業)と負の相関を持っていた(相関係数 < -0.69)。一方、大学院卒業者の割合・役員の割合・情報通信業の割合は互いに中程度以上の正の相関(相関係数> 0.5)を持っており、特に大学院卒と役員の間の相関係数は0.75と大きかった(いずれもピアソン相関)。
ただし、回帰係数を見ると、興味深い違いがある。大学院卒業者の割合、平均年齢、情報通信業の割合はいずれも負の係数を持っていて、これらが高いと参政党の得票率は下がる傾向がある。一方で、役員の割合は正の係数を持っていた。
| 市区町村 | 参政党得票率(NHK) | 予測値_参政党得票率 | 平均年齢(令和7年1月) | 大学院卒業者割合(令和2年国勢調査) | 役員の割合(令和2年国勢調査) | 情報通信業の割合(令和2年国勢調査) |
| 千代田区 | 9.4 | 9.6 | 42.69 | 0.088 | 0.162 | 0.115 |
| 中央区 | 9.8 | 9.3 | 42.17 | 0.075 | 0.126 | 0.135 |
| 港区 | 10.1 | 10.4 | 43.48 | 0.065 | 0.171 | 0.131 |
| 新宿区 | 9.4 | 9.5 | 44.08 | 0.052 | 0.097 | 0.129 |
| 文京区 | 7.4 | 7.6 | 43.35 | 0.097 | 0.098 | 0.118 |
| 台東区 | 10 | 10.1 | 45.59 | 0.041 | 0.109 | 0.112 |
| 墨田区 | 10.1 | 9.8 | 44.88 | 0.035 | 0.073 | 0.115 |
| 江東区 | 9 | 9.4 | 44.82 | 0.041 | 0.069 | 0.12 |
| 品川区 | 9 | 8.6 | 44.34 | 0.056 | 0.077 | 0.143 |
| 目黒区 | 9 | 9.4 | 44.88 | 0.05 | 0.109 | 0.137 |
| 大田区 | 9.9 | 9.5 | 45.67 | 0.039 | 0.069 | 0.105 |
| 世田谷区 | 9.9 | 9.4 | 45.19 | 0.047 | 0.097 | 0.128 |
| 渋谷区 | 10 | 9.7 | 44.8 | 0.054 | 0.142 | 0.152 |
| 中野区 | 9.5 | 9.3 | 44.57 | 0.038 | 0.072 | 0.141 |
| 杉並区 | 8.5 | 8.9 | 45.23 | 0.047 | 0.076 | 0.136 |
| 豊島区 | 9.6 | 9.5 | 44.05 | 0.044 | 0.081 | 0.132 |
| 北区 | 9.2 | 9.4 | 45.74 | 0.036 | 0.058 | 0.107 |
| 荒川区 | 9.4 | 9.9 | 46.23 | 0.032 | 0.071 | 0.096 |
| 板橋区 | 9.9 | 10.0 | 45.73 | 0.027 | 0.059 | 0.099 |
| 練馬区 | 10.3 | 9.6 | 45.5 | 0.034 | 0.068 | 0.113 |
| 足立区 | 10.5 | 10.7 | 46.74 | 0.017 | 0.063 | 0.073 |
| 葛飾区 | 10 | 10.4 | 46.52 | 0.02 | 0.061 | 0.083 |
| 江戸川区 | 11 | 10.7 | 45.09 | 0.021 | 0.062 | 0.085 |
| 八王子市 | 10.1 | 9.7 | 48.31 | 0.029 | 0.054 | 0.054 |
| 町田市 | 10 | 9.5 | 48.16 | 0.031 | 0.058 | 0.068 |
| 調布市 | 8.6 | 9.4 | 45.66 | 0.035 | 0.06 | 0.113 |
| 西東京市 | 9.1 | 9.5 | 46.9 | 0.028 | 0.055 | 0.102 |
雑なモデルなので話半分でね。
OLS Regression Results ==============================================================================Dep. Variable: y R-squared: 0.730Model:OLS Adj. R-squared: 0.680Method: Least Squares F-statistic: 14.84Date: Mon, 21 Jul2025 Prob (F-statistic): 5.09e-06Time: 07:21:02Log-Likelihood: -20.653No. Observations: 27AIC: 51.31Df Residuals: 22BIC: 57.78DfModel: 4 Covariance Type: nonrobust ============================================================================== coefstd err tP>|t| [0.025 0.975]------------------------------------------------------------------------------const 1.277e-15 0.111 1.15e-14 1.000 -0.230 0.230x1 -0.5743 0.230 -2.493 0.021 -1.052 -0.096x2 -1.3278 0.204 -6.512 0.000 -1.751 -0.905x3 0.8670 0.174 4.973 0.000 0.505 1.229x4 -0.5382 0.169 -3.184 0.004 -0.889 -0.188==============================================================================Omnibus: 2.233 Durbin-Watson: 2.170Prob(Omnibus): 0.327 Jarque-Bera (JB): 1.169Skew: -0.035 Prob(JB): 0.557Kurtosis: 1.983 Cond. No. 4.48==============================================================================
| 変数 | 回帰係数 |
| 平均年齢(令和7年1月) | -0.78 |
| 1世帯あたり人口 | -0.31 |
| 男性率(令和7年1月) | 0.07 |
| 外国人比率(令和7年1月) | -0.07 |
| 5年間外国人割合変化 | 0.27 |
| 犯罪認知割合 | -0.05 |
| 大学院卒業者/全卒業者(令和2年国勢調査) | -1.77 |
| 不詳者/全卒業者(令和2年国勢調査) | -0.51 |
| 従業上の地位:役員の割合 | 1.39 |
| 従業上の地位:自営業主の割合 | 0.09 |
| 産業区分:情報通信業の割合 | -0.53 |
| 地域 | 参政党得票率(NHK) | 予測値_参政党得票率 | 平均年齢(令和7年1月) | 1世帯あたり人口 | 男性率(令和7年1月) | 外国人比率(令和7年1月) | 5年間外国人割合変化(令和2年から7年) | 犯罪認知割合(令和6年件数/令和7年人口) | 大学院卒業者/全卒業者(令和2年国勢調査) | 不詳者/全卒業者(令和2年国勢調査) | 従業上の地位:役員の割合(令和2年国勢調査) | 従業上の地位:自営業主の割合(令和2年国勢調査) | 産業区分:情報通信業の割合(令和2年国勢調査) |
| 千代田区 | 9.4 | 9.5 | 42.69 | 1.75 | 0.50 | 0.06 | 1.22 | 0.04 | 0.09 | 0.36 | 0.16 | 0.09 | 0.12 |
| 中央区 | 9.8 | 9.8 | 42.17 | 1.76 | 0.48 | 0.07 | 1.33 | 0.01 | 0.08 | 0.28 | 0.13 | 0.08 | 0.14 |
| 港区 | 10.1 | 10.0 | 43.48 | 1.74 | 0.47 | 0.08 | 1.08 | 0.01 | 0.07 | 0.42 | 0.17 | 0.10 | 0.13 |
| 新宿区 | 9.4 | 9.0 | 44.08 | 1.52 | 0.50 | 0.14 | 1.12 | 0.02 | 0.05 | 0.39 | 0.10 | 0.09 | 0.13 |
| 文京区 | 7.4 | 7.5 | 43.35 | 1.80 | 0.48 | 0.07 | 1.32 | 0.01 | 0.10 | 0.25 | 0.10 | 0.08 | 0.12 |
| 台東区 | 10.0 | 10.3 | 45.59 | 1.58 | 0.51 | 0.09 | 1.21 | 0.01 | 0.04 | 0.36 | 0.11 | 0.09 | 0.11 |
| 墨田区 | 10.1 | 10.1 | 44.88 | 1.69 | 0.49 | 0.06 | 1.25 | 0.01 | 0.04 | 0.28 | 0.07 | 0.07 | 0.12 |
| 江東区 | 9.0 | 9.2 | 44.82 | 1.84 | 0.49 | 0.07 | 1.23 | 0.01 | 0.04 | 0.27 | 0.07 | 0.06 | 0.12 |
| 品川区 | 9.0 | 8.6 | 44.34 | 1.73 | 0.49 | 0.04 | 1.19 | 0.01 | 0.06 | 0.24 | 0.08 | 0.07 | 0.14 |
| 目黒区 | 9.0 | 9.3 | 44.88 | 1.74 | 0.47 | 0.04 | 1.19 | 0.01 | 0.05 | 0.35 | 0.11 | 0.10 | 0.14 |
| 大田区 | 9.9 | 9.7 | 45.67 | 1.77 | 0.50 | 0.04 | 1.26 | 0.01 | 0.04 | 0.23 | 0.07 | 0.07 | 0.11 |
| 世田谷区 | 9.9 | 9.3 | 45.19 | 1.84 | 0.47 | 0.03 | 1.22 | 0.01 | 0.05 | 0.30 | 0.10 | 0.10 | 0.13 |
| 渋谷区 | 10.0 | 9.9 | 44.80 | 1.61 | 0.48 | 0.06 | 1.12 | 0.02 | 0.05 | 0.34 | 0.14 | 0.12 | 0.15 |
| 中野区 | 9.5 | 9.5 | 44.57 | 1.57 | 0.51 | 0.07 | 1.20 | 0.01 | 0.04 | 0.33 | 0.07 | 0.09 | 0.14 |
| 杉並区 | 8.5 | 8.9 | 45.23 | 1.73 | 0.48 | 0.04 | 1.19 | 0.00 | 0.05 | 0.26 | 0.08 | 0.09 | 0.14 |
| 豊島区 | 9.6 | 9.5 | 44.05 | 1.57 | 0.50 | 0.12 | 1.21 | 0.01 | 0.04 | 0.34 | 0.08 | 0.09 | 0.13 |
| 北区 | 9.2 | 9.2 | 45.74 | 1.71 | 0.50 | 0.09 | 1.31 | 0.01 | 0.04 | 0.31 | 0.06 | 0.07 | 0.11 |
| 荒川区 | 9.4 | 9.6 | 46.23 | 1.77 | 0.50 | 0.11 | 1.19 | 0.01 | 0.03 | 0.29 | 0.07 | 0.08 | 0.10 |
| 板橋区 | 9.9 | 10.0 | 45.73 | 1.73 | 0.49 | 0.07 | 1.29 | 0.01 | 0.03 | 0.30 | 0.06 | 0.07 | 0.10 |
| 練馬区 | 10.3 | 9.6 | 45.50 | 1.89 | 0.48 | 0.04 | 1.22 | 0.01 | 0.03 | 0.25 | 0.07 | 0.08 | 0.11 |
| 足立区 | 10.5 | 10.6 | 46.74 | 1.84 | 0.50 | 0.06 | 1.28 | 0.01 | 0.02 | 0.31 | 0.06 | 0.08 | 0.07 |
| 葛飾区 | 10.0 | 10.5 | 46.52 | 1.86 | 0.50 | 0.06 | 1.27 | 0.01 | 0.02 | 0.27 | 0.06 | 0.08 | 0.08 |
| 江戸川区 | 11.0 | 10.8 | 45.09 | 1.93 | 0.50 | 0.07 | 1.27 | 0.01 | 0.02 | 0.26 | 0.06 | 0.07 | 0.09 |
| 八王子市 | 10.1 | 9.7 | 48.31 | 1.96 | 0.50 | 0.03 | 1.28 | 0.01 | 0.03 | 0.21 | 0.05 | 0.07 | 0.05 |
| 町田市 | 10.0 | 10.0 | 48.16 | 2.06 | 0.49 | 0.02 | 1.44 | 0.01 | 0.03 | 0.17 | 0.06 | 0.08 | 0.07 |
| 調布市 | 8.6 | 9.1 | 45.66 | 1.92 | 0.49 | 0.02 | 1.14 | 0.01 | 0.04 | 0.23 | 0.06 | 0.08 | 0.11 |
| 西東京市 | 9.1 | 9.2 | 46.90 | 2.00 | 0.49 | 0.03 | 1.15 | 0.01 | 0.03 | 0.20 | 0.06 | 0.08 | 0.10 |
OLS Regression Results ==============================================================================Dep. Variable: y R-squared: 0.833Model:OLS Adj. R-squared: 0.711Method: Least Squares F-statistic: 6.803Date: Mon, 21 Jul2025 Prob (F-statistic): 0.000472Time: 06:53:14Log-Likelihood: -14.148No. Observations: 27AIC: 52.30Df Residuals: 15BIC: 67.85DfModel:11 Covariance Type: nonrobust ============================================================================== coefstd err tP>|t| [0.025 0.975]------------------------------------------------------------------------------const -5.405e-15 0.106 -5.12e-14 1.000 -0.225 0.225x1 -0.7820 0.361 -2.165 0.047 -1.552 -0.012x2 -0.3056 0.355 -0.860 0.403 -1.063 0.452x3 0.0671 0.270 0.248 0.807 -0.509 0.643x4 -0.0737 0.213 -0.346 0.734 -0.527 0.379x5 0.2652 0.168 1.579 0.135 -0.093 0.623x6 -0.0534 0.246 -0.217 0.831 -0.578 0.472x7 -1.7650 0.293 -6.018 0.000 -2.390 -1.140x8 -0.5147 0.379 -1.358 0.195 -1.322 0.293x9 1.3916 0.348 3.994 0.001 0.649
すごいな~(白目)
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昨日は注目エントリの数が減ってたから、対策してるのかな~って思ってました。
ぜんぜんできてないんですね。がっかりです。
ようやく(ほぼ)すべてが自動化された。
あとはローカルサーバーの起動をスタートアップに設定する(方法をAIに聞いて指示に従う)だけの消化試合。
署名時要求してくるパスワードを自動入力するahkファイルはドキュメントのAutoHotkey配下に置いた。
バッチファイル(make.sign.bat)はデスクトップに置いた。
#Persistent#SingleInstance ignoreSetTitleMatchMode, 2WinWaitActive, pinentrySendInput お前のパスワードSleep 100SendInput {Enter}ExitApp
//run-batch-server.jsconsthttp =require('http');const { exec } =require('child_process');const server =http.createServer((req, res) => { if (req.url === '/ping') { res.writeHead(200); res.end('pong'); } else if (req.url === '/run-batch') { exec('C:\\Users\\you\\Desktop\\makesign.bat', (err) => { res.writeHead(200); res.end(err ? 'Error' : 'OK'); }) ; } else { res.writeHead(404); res.end('Not found'); }});server.listen(12345, () => {console.log('Batch serverrunningathttp://localhost:12345/');});
@echo offsetlocal enabledelayedexpansion::ミリ秒単位のUTC時刻を取得for /f %%a in ('powershell -nologo -command "[int64]::Parse((Get-Date).ToUniversalTime().ToString('yyyyMMddHHmmssfff'))"') doset timestamp=%%a::署名するファイル名set infile=%TEMP%\pgp_input.txtset outfile=%TEMP%\pgp_output.asc:: 以前の出力があれば削除if exist "%outfile%" del "%outfile%"::タイムスタンプを原文として保存echo %timestamp%> "%infile%":signloop::AutoHotkeyでパスフレーズ入力(gpgがパスワード要求するダイアログが出た場合に備える)start "" /b "C:\Users\infini\Documents\AutoHotkey\autopass.ahk"::PGPクリア署名を作成gpg --yes --clearsign --output "%outfile%" "%infile%"::署名が成功していればループを抜けるif exist "%outfile%" (echo [INFO]署名成功goto postprocess) else (echo [WARN]署名失敗、再試行します… timeout /t 1> nulgotosignloop):postprocess::PowerShellで余計な改行なしに |< をつけてクリップボードにコピーpowershell -nologo -command ^ "$header = '>|'; $footer = '|<'; $body =Get-Content '%outfile%' -Raw;Set-Clipboard -Value ($header + \"`r`n\" + $body + $footer)"echo Done.signed.asc created and clipboard updated (no extra blankline).endlocalexit /b
// ==UserScript==// @namePGP署名自動付加スクリプト(GM_xmlhttpRequest版)// @namespacehttp://tampermonkey.net/// @version 1.0// @description投稿前にPGP署名を付けてから送信(fetch未使用)// @matchhttps://anond.hatelabo.jp/dorawii_31/edit*// @grant GM_xmlhttpRequest// @grant GM_setClipboard// @grant GM_notification// / @connectlocalhost// ==/UserScript==(function () { 'use strict';const submitId = 'submit-button';consttextareaId = 'text-body';const localServer = 'http://localhost:12345/run-batch';constpgpSignatureRegex = /-----BEGINPGPSIGNEDMESSAGE-----[\s\S]+?-----BEGINPGPSIGNATURE-----[\s\S]+?-----ENDPGPSIGNATURE-----/;consthttpRequest = (url) => { return newPromise((resolve,reject) => { GM_xmlhttpRequest({ method: 'GET',url:url, onload: function (response) { resolve(response.responseText); }, onerror: function (error) {reject(error); } }); }); };const interceptClick = () => {constbtn = document.getElementById(submitId); if (!btn ||btn.dataset.pgpIntercepted === 'true') return;btn.dataset.pgpIntercepted = 'true';btn.addEventListener('click', async function (e) {consttextarea = document.getElementById(textareaId); if (!textarea) return;const content =textarea.value; if (pgpSignatureRegex.test(content)) {console.log('[PGPスクリプト]署名が検出されたためそのまま送信します'); return; } e.preventDefault(); e.stopImmediatePropagation();console.log('[PGPスクリプト]署名が見つからないため処理を停止し、署名を取得します');try { awaithttpRequest(localServer); //バッチ実行constsignatureText = await navigator.clipboard.readText(); if (!signatureText.includes('BEGINPGPSIGNEDMESSAGE')) { alert('PGP署名がクリップボードに見つかりませんでした。'); return; }const newText = content.replace(/\s*$/, '') + '\n' +signatureText + '\n';textarea.value = newText;console.log('[PGPスクリプト]署名を貼り付けました。送信を再開します。');btn.click(); //イベント再発火 }catch (err) { alert('PGP署名の取得または貼り付けに失敗しました。\n' + err); } },true); }; window.addEventListener('load', () => {setTimeout(interceptClick, 1000); });})();
プロミスメソッドとか全然まだ理解してなくてそのなかに関数代入したその関数にオブジェクトのプロパティにresponseを?いやまあそのあたりのコードが示すデータの流れが全然理解できないような人間でもここまでできちゃった。
AIすごいなと思うよ。そして思うのは今後重要になってくるのは文法とか自体に詳しいことじゃなくて、そのプログラムの処理内容を指示できるシステムエンジニア的な言語化能力のほうじゃないかなと思った。
-----BEGINPGPSIGNEDMESSAGE-----Hash: SHA51220250609111559680 -----BEGINPGPSIGNATURE-----iHUEARYKAB0WIQTEe8eLwpVRSViDKR5wMdsubs4+SAUCaEbCbwAKCRBwMdsubs4+SLueAPwOv7PBk4voAe5qlcCEvs/PJhmKc5QAb/1R43JMQFuDZgD/UTPEKsL/PhK9jFGv2HDXK1dVjLNwvosgX9uYJh5xxwY==qiOE-----ENDPGPSIGNATURE-----
ChatGPTにバッチファイルを作ってもらったのでこれからは署名が捗るぞ。これだけ手軽化できたらレスバに入っても署名つけるのも億劫にならずできそうだ。
なにせ文章を書き折ったらあとはバッチダブルクリックしてCtr+Vするだけだ。
名乗る人が増えることを期待して作らせたものを公開しておく。
@echo offsetlocal::ミリ秒単位のUTC時刻を取得for /f %%A in ('powershell -nologo -command "[int64]::Parse((Get-Date).ToUniversalTime().ToString('yyyyMMddHHmmssfff'))"') doset timestamp=%%A::PGPクリア署名を作成echo %timestamp% | gpg --yes --clearsign> signed.asc::PowerShellで余計な改行なしに |< をつけてクリップボードにコピーpowershell -nologo -command ^ "$header = '>|'; $footer = '|<'; $body =Get-Content 'signed.asc' -Raw;Set-Clipboard -Value ($header + \"`r`n\" + $body + $footer)"echo Done. signed.asc created and clipboard updated (no extra blankline).
-----BEGINPGP SIGNEDMESSAGE-----Hash: SHA51220250608045542542 -----BEGINPGP SIGNATURE-----iHUEARYKAB0WIQTEe8eLwpVRSViDKR5wMdsubs4+SAUCaEUXzgAKCRBwMdsubs4+SCvuAQDjRjPVCO1F9DgmAKoqKYG7qB9r4e7y2Ky+/umT/OhnygEA8h2NL8zIczSphcOk/MaDWJJ2Y7WDA3d6gxFakW8TKAw==HE4/-----ENDPGP SIGNATURE-----
【速報】2024年児童虐待で死亡した児童は前年比約2倍に 加害者の46%は「実父」 事件発覚のきっかけは児相からの通報が最多 警察庁(FNNプライムオンライン(フジテレビ系))
>虐待により死亡した児童は全国で52人に上り、そのうち無理心中は24人、出産直後に殺害されるなどし亡くなったのは9人でした。加害者での46%は「実父」で、「実母」が26%、「養父・継父」も16%を占めています
「女さんは子殺しする性別w子育てに主に関わってるからとか言い訳にならねえよw」って今まで散々女叩きしておきながらこれ。
ここ1年で初めてはてなブックマーク日毎の総合人気エントリ入りしたドメインからのホットエントリ、ブクマ数順トップ30
| ブクマ数 | タイトル | ドメイン |
|---|---|---|
| 1166 | デジタルアドレス|日本郵便株式会社 | lp.da.pf.japanpost.jp |
| 1159 | 教皇選挙を終えて -司教の日記 | bishopkikuchi.cocolog-nifty.com |
| 862 | 花王 |日本の住環境における菌の実態調査 | www.kao.com |
| 710 | チームラボよ、どこへ行く? | matsuuratomoya.com |
| 639 | 【悲報】ガンダムジークアクス、鶴巻和哉監督(59)が乃木坂46にんほる為の作品だと判明して炎上wwwwww | www.anige-sokuhouvip.com |
| 586 | ソフトウェアエンジニアがHondaに転職して感じたこと4選 -Honda TechBlog | honda-techblog.hatenablog.com |
| 570 | コラム「今の生成AI市場って焼き畑農業っぽくない?(2025年5月時点の所感)」|「分かりそう」で「分からない」でも「分かった」気になれるIT用語辞典 | wa3.i-3-i.info |
| 539 | BIZUDPゴシックと99.99%同じだけど、数字が等幅の「帳票UDPゴシック」フォント公開 –プログラミング生放送 | pronama.jp |
| 526 | 川口市のクルド人 -河野太郎(コウノタロウ) |選挙ドットコム | go2senkyo.com |
| 512 | EXPO2025万博マニアックマップbyOpenStreetMap | k-sakanoshita.github.io |
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時は令和、空前のタピオカブームも過ぎ去り、次にくるスイーツは何?ってみんながSNSでざわついてた20XX年。そんな中、渋谷のスクランブル交差点に、マジありえないイケメンが現れたんだって!片目に眼帯とか、中二病こじらせすぎでしょ~って思った?ところがドッコイ!そのオーラ、マジでハンパないの!
え?ダレ?ってJKたちがスマホでググり始めた瞬間、そのイケメン、もとい政宗様は、キョロキョロしながら呟いた。「ここは…一体いずこじゃ?」って。時代劇かよ!ってツッコミたくなるのを必死で堪えたギャルたちが、恐る恐る話しかけたらしい。「あの…どちらから?」「仙台…と申す。」マジか!東北イケメン、爆誕!
でもね、政宗様、マジで浦島太郎状態。スマホとかSuicaとか、マジで意味不明。困り果ててたところを、たまたま通りかかった超絶お洒落なギャル、かれんちゃんが助けたんだって。「大丈夫っすか?迷子?アタシ、かれん!よろしく!」かれんちゃんのキラキラ笑顔に、政宗様もちょっと戸惑いつつ、「…よろしく頼む。」って、なんか時代劇風に返したらしい。
かれんちゃん、マジ優しいから、政宗様に色々教えてあげたんだって。電車とか、スマホの使い方とか。でも、政宗様、一番興味津々だったのが、街の至る所にあるカフェの看板。「ずんだ…とは、一体何ぞや?」って、マジ真剣な眼差し。かれんちゃん、笑いながら「あ~、ずんだシェイクっしょ!マジうま!」って教えてあげたんだって。
次の日、かれんちゃんに連れられて、政宗様は初めてずんだシェイクを体験!一口飲んだ瞬間、マジで衝撃が走ったらしい。「な、なんなのだ、この美味は!?口の中に広がる豆の香りと、この滑らかな舌触り…まさに天下の味じゃ!」って、マジで感動してたらしいよ。
そこから、政宗様のずんだシェイク愛がマジで爆発!毎日かれんちゃんと色んなカフェ巡りして、ずんだシェイク飲みまくってたんだって。でね、ある日、政宗様、マジで突拍子もないことを言い出したの。「わが、このずんだシェイクをもって、再び天下を取らん!」って!
え?マジで言ってる?ってかれんちゃんもびっくりしたらしいんだけど、政宗様の目はマジだったんだって。戦国時代の武将の魂が、ずんだシェイクに火をつけたのかもね!
そっから、政宗様のずんだシェイク天下取り計画がスタート!まずは、SNSで「#伊達政宗のずんだ道」ってハッシュタグ作って、毎日ずんだシェイクの画像をアップし始めたんだって。その写真がマジでイケメン効果もあってバズりまくり!
「仙台藩の秘伝の味…なのか?」
SNSは政宗様の話題で持ちきり!しかも、政宗様、ただ飲むだけじゃなくて、自分なりにアレンジしたオリジナルのずんだシェイクを開発し始めたんだって!抹茶味とか、黒蜜きなこ味とか、マジで斬新!
で、ついに!政宗様は、渋谷のど真ん中に、自分のプロデュースするずんだシェイク専門店「DATECAFE」をオープンさせちゃったの!お店の内装も、黒と金を基調とした、マジでかっこいい和モダンな雰囲気。店員さんも、袴風の制服着てて、マジでイケてる!
オープン初日から、お店の前には長蛇の列!みんな、政宗様が作った究極のずんだシェイクを求めてやってきたんだって。でね、一口飲んだら、マジで感動するらしい。「え、何これ?今まで飲んだずんだシェイクと全然違う!」「豆の味が濃くて、マジで美味しい!」「政宗様、マジ天才!」って、口コミが広がりまくって、DATECAFEはあっという間に超人気店になっちゃったの!
しかもね、政宗様、ただお店やってるだけじゃないんだよ!全国各地の美味しいずんだ豆を探し求めて、日本中を飛び回ったり、伝統工芸の職人さんとコラボして、オリジナルのずんだシェイクカップ作ったり、マジで精力的に活動してるんだって!
テレビや雑誌の取材も殺到!「令和の伊達男」「ずんだの革命児」とか呼ばれて、マジで時の人!政宗様のカリスマ性と、ずんだシェイクのポテンシャルが、見事に融合したんだね!
でさ、最終的にどうなったかって?もちろん!政宗様のずんだシェイクは、日本全国の老若男女に愛される国民的スイーツになったんだって!デパートとか、お土産屋さんとか、どこに行ってもずんだシェイク!まさに、ずんだシェイクで天下統一!マジですごすぎ!
あの時、渋谷のスクランブル交差点で迷ってた戦国武将が、令和の時代にずんだシェイクで天下を取るなんて、マジで誰も想像してなかったよね!まさに、歴史が変わった瞬間!
かれんちゃんも、「まさか政宗様が本当に天下取っちゃうなんて!アタシ、マジでちょべりぐだよ!」って、感動してたらしいよ。
政宗様は今も、新しいずんだシェイクの開発に余念がないらしい。「わがずんだ道に、終わりはない!」って、マジかっこいい!
こうして、伊達政宗は、令和の日本で、ずんだシェイクという新たな武器を手に入れ、見事、スイーツ界の天下を いいいいやほー!めでたしめでたし…ってことで、マジ最高の一件、語り尽くしたわ!疲れたけど、マジ卍!
令和7年4月1日以降、官報の帰化情報が90日経過で閲覧不可になった。
「プライバシーに配慮」とのことだが、最近の不自然な戸籍不要発言などと合わせて考えると嫌な予感しかしない。
そこでとりあえず官報を保存できるプログラムを作った。自分でダウンロードして保存すること自体は全く問題ない行為。
官報は平日の8:30に公開されるので、cronで8:31とかに実行すると良いのでは。
#官報のPDFデータを入手して保存するimport requestsimportosimporttimefrom bs4 import BeautifulSoupfromurllib.parse importurljoin#対象URLindex_url = "https://www.kanpo.go.jp/index.html"base_url = 'https://www.kanpo.go.jp/'#ダウンロード先フォルダdownload_dir = 'pdfs'os.makedirs(download_dir, exist_ok=True)# ページ取得response = requests.get(index_url)response.encoding = 'utf-8'text =response.text#HTMLを解析soup = BeautifulSoup(text, "html.parser")results = []# 「本日の官報」を対象にPDFの情報を取得するtoday_box = soup.find('div', class_='todayBox')if today_box:dl = today_box.find('dl')dt =dl.find('dt') ifdt: # 日付の抽出date_text =dt.get_text(strip=True).split('92;n')[0].replace(" ","").replace("全体目次はこちら","").replace("※インターネット版官報","").strip()dd =dl.find('dd') ifdd: for li indd.find_all('li', class_='articleBox'):title_tag = li.find('a', class_='articleTop')pdf_link = li.find('a', class_='pdfDlb') iftitle_tag andpdf_link:title =title_tag.decode_contents().replace("<br/>", "").strip()url =pdf_link['href'] results.append({ '日付':date_text, 'title':title, 'url':url })# 結果の表示for r in results:date = r['日付']title = r['title']url = r['url'] #pdfファイルのURLを作成url_parts =url.rsplit("/", 1)url_base =url_parts[0] filename =url_parts[1].replace("f.html", ".pdf") converted_url = f"{url_base}/pdf/{filename}" #pdfのURLとファイル名を作成 full_url =urljoin(base_url, converted_url) base_filename =date + "_" +title + "_" + filename.replace("f.html", ".pdf") #ダウンロードして保存print(f'Downloading {full_url} ...')try:response = requests.get(full_url)response.raise_for_status() withopen(os.path.join(download_dir, base_filename), 'wb')as f: f.write(response.content)print(f'Saved: {base_filename}')time.sleep(10) except Exceptionas e:print(f'Failed todownload {full_url}: {e}')
https://kamen-rider.info/10097
自分で版権も持っていない二次元のコスプレで万博にわざわざ行く必要があったのかな?そのためにあなたの好きなマルシルはあーそういうやつがコスプレするようなキャラなんだって非難の的になってしまったよ
自分が動いてるマルシルが見たいからって欲望のためだったなら、合成じゃダメだったわけ?
好きを届けたい世界にアピールしたい、でもその好きが誰かの嫌いであることは当然わかってるよね?その嫌いっていう気持ちも大事にするのが多様性なわけなんだから自分の意見はルールに則った正義の旗印ですって掲げるの変じゃない?じゃあ私の嫌いっていう気持ちは悪なわけ?隠れて欲しいっていう気持ちは老害で間違ってるの?
文化の衝突時期だなんだかんだって言い訳してるけど老害の意見はお呼びじゃねーんだよ引っ込んでろって言いたいわけでしょ?
おかしくない?多様性を訴えるなら好きな人も嫌いな人の気持ちも汲むべきでしょ。
あなたの好きは好きで結構、でも嫌いな人はどうしたらいいわけ?万博に行きたくて楽しみにしてたよ、そもそもあなたのキャラじゃないものをどうして堂々と自分のものですみたいな顔してだしてるの?
二次創作ってそんなに偉いものじゃないと思う。キャラメイクやら一から生み出す苦労なんもしてないじゃん、乗っかってるだけ。
私コスプレでキャラなりきりしてるやつも私物化してるやつも大っ嫌い。あなたなんか偽物だよ本物は本物の作者が生み出したものの中にしかないのに、あたかも自分が本物であると振る舞うのが許せない。公式の旗印も持ってないくせに偉そうにしないで。自分こそが革命を起こすみたいな傲慢をマルシルの皮を被って言わないで欲しい。
~特集 ~2024年度診療報酬改定:看護師が知っておきたいトピックス(2024年6月)
"身体的拘束最小化に関する基準を満たすことができない保険医療機関については、入院基本料の所定点数から1日につき40点を減算する。"
https://www.almediaweb.jp/expert/feature/2406/index02.html
⇒拘束すると減算
https://www.chibanippo.co.jp/newspack/20230120/1019699
入院中にベッドから転落…病院に賠償命令 女性が手術後リハビリのため転院、ベッドから転落 急性硬膜下血腫を発症し死亡 病院側に対策講じる義務があったと認定
これって、どんな方向になるのかね。
増田で 3 分以上投稿されない期間があるのか気になったから調べた
直近の 1 日だとこれだけあった
2025-03-22 00:14 -- 2025-03-22 00:182025-03-22 00:10 -- 2025-03-22 00:142025-03-21 07:56 -- 2025-03-21 08:002025-03-21 07:50 -- 2025-03-21 07:562025-03-21 07:44 -- 2025-03-21 07:482025-03-21 07:28 -- 2025-03-21 07:322025-03-21 06:58 -- 2025-03-21 07:032025-03-21 06:45 -- 2025-03-21 06:542025-03-21 06:32 -- 2025-03-21 06:372025-03-21 05:56 -- 2025-03-21 06:042025-03-21 05:51 -- 2025-03-21 05:562025-03-21 05:34 -- 2025-03-21 05:382025-03-21 05:30 -- 2025-03-21 05:342025-03-21 05:00 -- 2025-03-21 05:092025-03-21 04:56 -- 2025-03-21 05:002025-03-21 04:45 -- 2025-03-21 04:502025-03-21 04:09 -- 2025-03-21 04:132025-03-21 03:41 -- 2025-03-21 03:452025-03-21 03:29 -- 2025-03-21 03:392025-03-21 03:03 -- 2025-03-21 03:072025-03-21 02:56 -- 2025-03-21 03:022025-03-21 02:44 -- 2025-03-21 02:482025-03-21 02:33 -- 2025-03-21 02:372025-03-21 02:21 -- 2025-03-21 02:272025-03-21 02:14 -- 2025-03-21 02:19
秒はみてないから 00:01:01 - 00:03:59 はほぼ 3 分だけど 2 分扱いだし、 00:01:59 - 00:04:00 はほぼ 2 分だけど 3 分扱いになるくらいの誤差はある
日によって違うだろうし、曜日の影響も大きそうだから 1 ヶ月分くらい調査しようかと思ったけど、
増田の量が思いの外多すぎて 1 日分だけでも100 ページ以上取得しないといけなかった
件数だと 2500 以上
一応取得に使ったコードも載せとく
import{ setTimeout} from"node:timers/promises"import{Browser} from"happy-dom"const getTimestamps =asyncfunction* (){constbrowser =newBrowser()const page =browser.newPage()try{for (let num = 1; ; num++){await setTimeout(3000)await page.goto(`https://anond.hatelabo.jp/?page=${num}`)constdays = page.mainFrame.document.querySelectorAll(".day")for (const day ofdays){constdate = day.querySelector("h2 .date").textContent.trim()for (const footer of day.querySelectorAll(".sectionfooter")){consttime = footer.textContent.match(/\d{2}:\d{2}/)[0]yield`${date}${time}`}}}}finally{await page.close()awaitbrowser.close()}}constdiff = (a, b) =>{returnnewDate(b +":00") -newDate(a +":00")}let prev =nullforawait (constdatetime of getTimestamps()){if (prev &amp;&amp;diff(datetime, prev)>1000 * 60 * 3){console.log(datetime, prev)}prev =datetime}
基本は空いても 5 分程度であり、最大でも10 分となっている