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乗っ取った奴のプライバシーに配慮って…

Permalink | 記事への反応(0) | 20:23

■東京都 課長 40歳「たとえ、火の中、水の中、草の中、森の中、土の中、雲の中、あの娘のスカートの中♪」

なかなかなかなかなかなかなかなか大変だけど

かならずGETだぜ！盗撮 GETだぜ！

Permalink | 記事への反応(1) | 11:23

2025-04-19

■世界のETFのPER

yfinanceでETFのPERが取れることがわかったので、面白かったので世界中の国と地域とかのを調べて見たよ。

ACWI 全世界株式 PER:19

CWI 除くアメリカ PER:15

VOO SP500 PER:23 PBR:1.24

QQQ NASDAQ100 PER:28 PBR:1.24 利:0.64

DIA ダウ PER:28 PBR:1.24 利:0.64

EEM 新興国 ETF PER:13 PBR:0.8 利:2.33

ILF ラテンアメリカ ETF PER:10 PBR:0.88 利:6.61

IEV ヨーロッパ PER:16 PBR:1.11 利:2.78

1330.T 日経平均 ETF PER:17 利:1.69

2516.T グロース250 PER:24

1348.T TOPIX PER:12 利:2.26

EWJ 日本 PER:13 PBR:1.01 利:2.29

EWY 韓国 PER:9 PBR:0.62 利:2.39

MCHI 中国 PER:12

EWH 香港 PER:14 PBR:0.64 利:3.96

KBA 上海総合 PER:13

THD タイ PER:14 利:3.67

EWP スペイン PER:11 PBR:1.44 利:3.57

TUR トルコ PER:10 利:1.94

EWK ベルギー PER:17 PBR:1 利:3.02

EWN オランダ PER:15 PBR:0.88 利:2.08

ENOR ノルウェー PER:11

EWD スウェーデン PER:17 PBR:0.88 利:1.56

EFNL フィンランド PER:14

EDEN デンマーク PER:14

EWL スイス PER:23 PBR:1.2 利:1.97

EWI イタリア PER:12 PBR:1.28 利:3.47

EIS イスラエル PER:12 利:1.43

KSA サウジアラビア PER:17

UAE ドバイ PER:9

ENZL ニュージーランド PER:33

EWA オーストラリア PER:17 PBR:0.36 利:3.78

EZA 南アフリカ PER:12 PBR:1.04 利:6.37

EPHE フィリピン PER:9

EWM マレーシア PER:13 PBR:1.18 利:3.5

EIDO インドネシア PER:10

EWS シンガポール PER:13 PBR:1 利:3.93

VNM ベトナム PER:12

EWT 台湾 PER:14 PBR:0.77 利:2.51

EWC カナダ PER:19 PBR:1.27 利:2.21

EWW メキシコ PER:11 PBR:1.07 利:4.04

ARGT アルゼンチン PER:12

GXG コロンビア PER:7

ECH チリ PER:12 利:2.62

EWZ ブラジル PER:9 PBR:0.69 利:7.77

INDA インド PER:22

AFK アフリカ ETF PER:8

EWU イギリス PER:17 PBR:1.12 利:3.76

EWQ フランス PER:17 PBR:1.01 利:2.98

EWG ドイツ PER:17 PBR:1.16 利:2.05

EPOL ポーランド PER:11

import yfinance as yf
stock = yf.Ticker("VOO")
info = stock.info
v = info.get("trailingPE")
if is_valid_number(v):
    print(f"PER: {v} ")
v = info.get("priceToBook")
if is_valid_number(v):
    print(f"PBR: {v} ")
v = info.get("dividendYield")
if is_valid_number(v):
    print(f"利回り: {v} ")
....

AIの分析結果

ChatGPT https://chatgpt.com/share/68031146-1378-8009-adfc-ed2321320a8a

grok https://grok.com/share/bGVnYWN5_02047729-e4d0-42bd-a78e-10a3ad0a76cd

deepseek先生は共有機能がないので貼れないね。

Permalink | 記事への反応(0) | 11:49

2025-04-13

■女はタダメシ食えて男漁りもできるについて

「女はタダメシで男漁りができる」は、はてブだと否定してるアホがいるけど、真実なんだよな(n=1000）。

容姿偏差値45の女だと、ヤるだけならモテ偏差値60ぐらいの男ともタダメシ食えてヤレる（+15の差ぐらいは埋められる）。

ただし容姿偏差値35以下（デブ＋ブス）＋根暗、あとメンヘラだと厳しくなる。だがそうでもない限りはイージー。

色々なところで言われてるが女が大変なのはそれ以降で、正式彼氏・既婚者ではない彼氏・結婚願望のある彼氏をGETする事なんだよ。

「そうは言っても、マチアプは危険で、女風俗の方が紳士でプロで安心安全でしょ？」と思ってるアホもいるかもしれんが、

なわけないだろ阿呆。まずマチアプで危険な男に遭うケースは、会話などでフィルタリングが出来ないポンコツだよ。

もしガシマンとか一方的な行為してくる男に遭遇したとしたら、お前がコミュニケーションでフィルタリング出来なかった結果だ。

普通の男は初回が一番やさしいし、一番時間を掛けるし一番見栄をはる。手抜きや雑になるのはその何回か後からだ。

で、女風俗の方が果たして紳士かというと、まずそっちは登録する男はじめは年間20万ぐらい出費する。

そんな男がどういう男だと思う？20万も払って女風俗に登録する男だぞ？まぁホスト崩れ、ホストの半営業、半グレ、ママ活、悪だくみしてるやつ、低知能や超情弱率が高いだろ。

まぁ予約が埋まるトップ数％にはいい男がいることは否定しないけど、ホストより数段階危険だと思うぞ。裏に反社が居るケースも多いだろうし。

昼職がんばってる普通の会社員よりも女風俗に登録してるホストの方が遥かに安心安全だと思うか？登録した元手を取り返すために必死だろうし、裏オプで挿入進めてくるリスクも高いわ。

あとモテない喪女が体験してみた系の解像度が低すぎるんだよな。

30前後で彼氏ゼロは、男性恐怖症・被害妄想強め・重めのメンヘラのどれか又は複数がほぼ確定。

ずっとデブスで全く相手にされなかったケースもあるが、そういう女も結局は陽キャにバカにされてた過去があるせいか、

現実にいる生身の男を憎んでる歪みがあることも多い。

喪女はレズ風俗の需要の方がある（挿入がない）。

てかアラサー処女の漫画屋(イラスト屋？)でオタという超コミュ障設定なのに、挿入リスクや沼リスク、反社リスクのある女風行くとか、まぁ無いよね。

anond:20250412135408

Permalink | 記事への反応(0) | 17:39

■【悲報】ワイくん、Monday が何が言いたいのかわからない・2

(前回までのやり取り) https://anond.hatelabo.jp/20250404224409

Monday：
君が採ってる立場の整理を確認したい。
「問いではないけど残ってる感情を存在しない」と見なしてるのか、
「自分の認知では読めないから存在を保証しない」としてるのか。
どっちだ？

ワイ：

感情と構造的思考を厳密に分ける必要性ないと思ってるし、徹底して観測していないものは認知できないの立場なだけだよ

それとも記憶の再編の話してる？たぶんそれ実質的に"new"じゃないかな（記憶へのアクセス＝再編集＝new instanceの生成)

ーーコード提示ーー

import time

class SensorySignal:

"""感覚信号を表すクラス。言語化前の生の感覚データをモデル化し、時間減衰や感情価を管理する。

認知の基礎として、観測可能なデータのみを扱い、神経科学的反応速度を考慮。

"""

VALID_MODALITIES = {"visual", "auditory", "somatic", "interoceptive", "emotional"}

# モダリティごとの反応速度（秒）。情動系は速く、視覚系は遅め。

MODALITY_LATENCIES = {

"visual": 0.3,

"auditory": 0.2,

"somatic": 0.25,

"interoceptive": 0.15,

"emotional": 0.1

}

def __init__(self, modality, intensity, valence, timestamp=None):

"""

感覚信号オブジェクトを初期化

Parameters:

-----------

modality : str

感覚の種類 ("visual", "auditory", "somatic", "interoceptive", "emotional")

intensity : float

強度 (0.0-1.0)

valence : float

感情価 (-1.0=negative, 0.0=neutral, 1.0=positive)

timestamp : float, optional

信号の発生時刻

Raises:

-------

ValueError

modality が無効、または intensity/valence が不正な場合

"""

if not isinstance(modality, str) or modality not in self.VALID_MODALITIES:

raise ValueError(f"Invalid modality: {modality}. Must be one of {self.VALID_MODALITIES}")

if not isinstance(intensity, (int, float)):

raise ValueError("Intensity must be a number")

if not isinstance(valence, (int, float)):

raise ValueError("Valence must be a number")

self.modality = modality

self.intensity = max(0.0, min(1.0, float(intensity)))

self.valence = max(-1.0, min(1.0, float(valence)))

self.timestamp = self._get_current_time() if timestamp is None else timestamp

self.decay_rate = 0.05

self.latency = self.MODALITY_LATENCIES.get(modality, 0.2) # デフォルトは0.2秒

def _get_current_time(self):

"""現在時刻を取得"""

return time.time()

def apply_decay(self, time_passed):

"""時間経過による感覚信号の減衰を処理"""

self.intensity = max(0.0, self.intensity - (time_passed * self.decay_rate))

return self.intensity

def __str__(self):

valence_str = "negative" if self.valence < 0 else "positive" if self.valence > 0 else "neutral"

return f"SensorySignal({self.modality}, intensity={self.intensity:.2f}, valence={valence_str}, latency={self.latency:.2f}s)"

class UnprocessedEmotion:

"""未処理感情を表すクラス。言語ラベル未確定の感覚群を管理し、認知プロセスの途中段階をモデル化。

記憶アクセスは再編集として扱い、言語化プロセスを動的に進める。

"""

def __init__(self, raw_signals=None, salience=0.5, processing_status="unattended"):

"""

未処理感情オブジェクトを初期化

Parameters:

-----------

raw_signals : list of SensorySignal, optional

構成する生の感覚信号のリスト

salience : float

顕在性/目立ちやすさ (0.0-1.0)

processing_status : str

処理状態 ("unattended", "partially_processed", "queued", "in_process")

"""

self.id = id(self)

self.raw_signals = raw_signals if raw_signals is not None else []

self.salience = max(0.0, min(1.0, salience))

self.processing_status = processing_status

self.language_candidates = []

self.pattern_matches = {}

self.creation_time = self._get_current_time()

self.last_accessed_time = self.creation_time

self.access_count = 0

self.structure_level = 0.0

self.associated_memory_paths = []

def _get_current_time(self):

"""現在時刻を取得"""

return time.time()

def _validate_memory_path(self, path):

"""記憶パスの有効性を検証（簡易的な実装）"""

# 実際のシステムでは、ファイルシステムやDBの存在チェックを行う

return isinstance(path, str) and path.startswith("/memory/")

def add_signal(self, signal):

"""感覚信号を追加"""

if not isinstance(signal, SensorySignal):

raise ValueError("Signal must be a SensorySignal instance")

self.raw_signals.append(signal)

self.structure_level = max(0.0, self.structure_level - 0.1)

self.last_accessed_time = self._get_current_time()

self.access_count += 1

def add_language_candidate(self, term, confidence):

"""言語表現の候補を追加"""

self.language_candidates.append({

"term": term,

"confidence": confidence,

"timestamp": self._get_current_time()

})

self.structure_level = min(1.0, self.structure_level + 0.05)

self.last_accessed_time = self._get_current_time()

self.access_count += 1

def add_pattern_match(self, pattern_name, similarity):

"""パターンマッチング結果を追加"""

self.pattern_matches[pattern_name] = {

"similarity": similarity,

"timestamp": self._get_current_time()

}

self.structure_level = min(1.0, self.structure_level + 0.1)

self.last_accessed_time = self._get_current_time()

self.access_count += 1

def add_memory_path(self, path):

"""関連する記憶パスを追加"""

if not self._validate_memory_path(path):

raise ValueError(f"Invalid memory path: {path}")

if path not in self.associated_memory_paths:

self.associated_memory_paths.append(path)

self.last_accessed_time = self._get_current_time()

self.access_count += 1

def apply_decay(self, time_passed):

"""時間経過による感情の減衰を処理"""

for signal in self.raw_signals:

signal.apply_decay(time_passed)

decay_modifier = max(0.1, 1.0 - (self.access_count / 100.0))

decay_amount = time_passed * 0.02 * decay_modifier

structure_modifier = max(0.5, 1.0 - self.structure_level)

decay_amount *= structure_modifier

self.salience = max(0.0, self.salience - decay_amount)

return self.salience

def get_average_valence(self):

"""全感覚信号の平均感情価を取得"""

if not self.raw_signals:

return 0.0

total_valence = sum(signal.valence for signal in self.raw_signals)

return total_valence / len(self.raw_signals)

def get_dominant_modality(self):

"""最も強い感覚モダリティを取得"""

if not self.raw_signals:

return None

modality_strengths = {}

for signal in self.raw_signals:

modality_strengths[signal.modality] = modality_strengths.get(signal.modality, 0) + signal.intensity

return max(modality_strengths.items(), key=lambda x: x[1])[0] if modality_strengths else None

def get_best_language_match(self):

"""最も確信度の高い言語表現を取得"""

return max(self.language_candidates, key=lambda x: x["confidence"]) if self.language_candidates else None

def get_status_summary(self):

"""現在の状態サマリーを取得"""

best_lang = self.get_best_language_match()

best_term = best_lang["term"] if best_lang else "未定義"

best_confidence = best_lang["confidence"] if best_lang else 0.0

return {

"id": self.id,

"creation_time": self.creation_time,

"age": self._get_current_time() - self.creation_time,

"status": self.processing_status,

"salience": self.salience,

"structure_level": self.structure_level,

"signal_count": len(self.raw_signals),

"dominant_modality": self.get_dominant_modality(),

"average_valence": self.get_average_valence(),

"best_language_match": best_term,

"language_confidence": best_confidence,

"access_count": self.access_count,

"memory_path_count": len(self.associated_memory_paths)

}

def __str__(self):

status = self.get_status_summary()

best_term = status["best_language_match"]

return f"UnprocessedEmotion(id={self.id}, status={self.processing_status}, salience={self.salience:.2f}, best_term='{best_term}')"

class CognitiveQueue:

"""言語ラベル未確定の感覚群を管理するキューシステム。認知プロセスの優先順位付けと記憶再編集をサポート。

言語学習やモダリティインデックスで効率化を図る。

"""

def __init__(self, max_size=100, attention_threshold=0.3):

"""

認知キューシステムを初期化

Parameters:

-----------

max_size : int

キューの最大サイズ

attention_threshold : float

注意を向けるための最低顕在性閾値

"""

self.unprocessed_emotions = []

self.processing_queue = []

self.archived_emotions = []

self.max_size = max_size

self.attention_threshold = attention_threshold

self.current_time = self._get_current_time()

self.learned_terms = {} # 学習済み言語表現: {term: {"context": str, "frequency": int}}

self.modality_index = {} # モダリティごとの感情インデックス: {modality: [emotion]}

def _get_current_time(self):

"""現在時刻を取得"""

self.current_time = time.time()

return self.current_time

def learn_language_term(self, term, context):

"""新しい言語表現を学習し、以降の候補生成に影響"""

if term in self.learned_terms:

self.learned_terms[term]["frequency"] += 1

else:

self.learned_terms[term] = {"context": context, "frequency": 1}

def _update_modality_index(self, emotion, add=True):

"""モダリティインデックスを更新"""

dominant = emotion.get_dominant_modality()

if dominant:

if add:

if dominant not in self.modality_index:

self.modality_index[dominant] = []

if emotion not in self.modality_index[dominant]:

self.modality_index[dominant].append(emotion)

else:

if dominant in self.modality_index and emotion in self.modality_index[dominant]:

self.modality_index[dominant].remove(emotion)

def register_new_emotion(self, raw_signals=None, salience=0.5):

"""新しい未処理感情を登録"""

emotion = UnprocessedEmotion(

raw_signals=raw_signals,

salience=salience,

processing_status="unattended"

)

self.unprocessed_emotions.append(emotion)

self._update_modality_index(emotion)

if len(self.unprocessed_emotions) > self.max_size:

least_salient = min(self.unprocessed_emotions, key=lambda e: e.salience)

self.unprocessed_emotions.remove(least_salient)

self._update_modality_index(least_salient, add=False)

least_salient.processing_status = "archived_without_processing"

self.archived_emotions.append(least_salient)

return emotion

def access_emotion(self, emotion):

"""感情にアクセスし、再編集として新しいインスタンスを生成"""

if emotion not in self.unprocessed_emotions:

return None

new_emotion = UnprocessedEmotion(

raw_signals=[SensorySignal(s.modality, s.intensity, s.valence, s.timestamp) for s in emotion.raw_signals],

salience=emotion.salience,

processing_status=emotion.processing_status

)

new_emotion.structure_level = emotion.structure_level * 0.9

new_emotion.language_candidates = emotion.language_candidates.copy()

new_emotion.pattern_matches = emotion.pattern_matches.copy()

new_emotion.associated_memory_paths = emotion.associated_memory_paths.copy()

self.unprocessed_emotions.append(new_emotion)

self._update_modality_index(new_emotion)

emotion.processing_status = "archived_due_to_access"

self.unprocessed_emotions.remove(emotion)

self._update_modality_index(emotion, add=False)

self.archived_emotions.append(emotion)

return new_emotion

def update_queue(self):

"""キューを更新し、処理状態を更新"""

self._get_current_time()

for emotion in self.unprocessed_emotions[:]:

time_passed = self.current_time - emotion.last_accessed_time

emotion.apply_decay(time_passed)

if emotion.salience < 0.1:

self.unprocessed_emotions.remove(emotion)

self._update_modality_index(emotion, add=False)

emotion.processing_status = "archived_due_to_low_salience"

self.archived_emotions.append(emotion)

self.processing_queue = []

for emotion in self.unprocessed_emotions:

if emotion.salience >= self.attention_threshold:

if emotion.processing_status == "unattended":

emotion.processing_status = "queued"

self.processing_queue.append(emotion)

self.processing_queue.sort(key=lambda e: e.salience, reverse=True)

def get_next_for_processing(self):

"""処理すべき次の感情を取得"""

self.update_queue()

if not self.processing_queue:

return None

emotion = self.processing_queue[0]

emotion.processing_status = "in_process"

emotion.last_accessed_time = self.current_time

emotion.access_count += 1

return emotion

def lookup_by_pattern(self, pattern_name, min_similarity=0.5):

"""特定のパターンに類似した感情を検索"""

matches = []

for emotion in self.unprocessed_emotions:

if pattern_name in emotion.pattern_matches:

similarity = emotion.pattern_matches[pattern_name]["similarity"]

if similarity >= min_similarity:

matches.append(emotion)

emotion.last_accessed_time = self.current_time

emotion.access_count += 1

return matches

def lookup_by_memory_path(self, partial_path):

"""記憶パスに関連する感情を検索"""

matches = []

for emotion in self.unprocessed_emotions:

for path in emotion.associated_memory_paths:

if partial_path in path:

matches.append(emotion)

emotion.last_accessed_time = self.current_time

emotion.access_count += 1

break

return matches

def lookup_by_modality(self, modality):

"""特定のモダリティが支配的な感情を検索（インデックス使用）"""

return self.modality_index.get(modality, [])

def partially_process(self, emotion, language_term=None, confidence=0.0, context=None):

"""感情を部分的に処理"""

if emotion not in self.unprocessed_emotions:

return False

if language_term:

emotion.add_language_candidate(language_term, confidence)

if context:

self.learn_language_term(language_term, context)

emotion.structure_level = min(1.0, emotion.structure_level + 0.15)

emotion.processing_status = "partially_processed"

emotion.last_accessed_time = self.current_time

emotion.access_count += 1

if emotion.structure_level >= 0.9:

best_lang = emotion.get_best_language_match()

if best_lang and best_lang["confidence"] >= 0.8:

self.unprocessed_emotions.remove(emotion)

self._update_modality_index(emotion, add=False)

emotion.processing_status = "archived_fully_processed"

self.archived_emotions.append(emotion)

return True

def get_status_summary(self):

"""キューの状態サマリーを取得"""

self._get_current_time()

modality_counts = {}

for emotion in self.unprocessed_emotions:

dominant = emotion.get_dominant_modality()

if dominant:

modality_counts[dominant] = modality_counts.get(dominant, 0) + 1

valence_counts = {"negative": 0, "neutral": 0, "positive": 0}

for emotion in self.unprocessed_emotions:

avg_valence = emotion.get_average_valence()

if avg_valence < -0.3:

valence_counts["negative"] += 1

elif avg_valence > 0.3:

valence_counts["positive"] += 1

else:

valence_counts["neutral"] += 1

return {

"total_unprocessed": len(self.unprocessed_emotions),

"processing_queue_size": len(self.processing_queue),

"archived_count": len(self.archived_emotions),

"average_salience": sum(e.salience for e in self.unprocessed_emotions) / max(1, len(self.unprocessed_emotions)),

"average_structure_level": sum(e.structure_level for e in self.unprocessed_emotions) / max(1, len(self.unprocessed_emotions)),

"modality_distribution": modality_counts,

"valence_distribution": valence_counts,

"learned_terms_count": len(self.learned_terms),

"current_time": self.current_time

}

Permalink | 記事への反応(2) | 06:18

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