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はてなキーワード: MAXとは

2025-03-15

anond:20250315090132

仲良くしようぜ、っていう大前提すっ飛ばして悪意MAXで近づいてきたら GO TO HELL

2025-03-13

さて、専業主婦の適切な年収お小遣い計算するか

結論

相手には一切の家事育児やらせず、すべて一人だけで賄い、365 日マジで休みなく家をささえる場合において

計算条件

各種条件:

6歳以下の子供(未就学児)が存在する場合(ただし、家事育児の一切は専業主婦 or 専業主夫 が行う前提。稼ぐ人には一切家事負担なし)

1163 x 8 x 365 = 3,395,960

年収 340 万円がMAX年収手取り( https://www.musashi-corporation.com/wealthhack/annual-income-net-income )によれば、手取りは 271 万件。

月頭 22.58 万の価値家賃光熱費等を抜いて、-11 万で 11.58 万。

相手に一切の家事負担なしで、子供の世話含めすべてやるなら 11 万のお小遣い価値あり…!

今度は平均的な 5 時間計算子供なし夫婦のみの統計が見つからなかった)。

1163 x 5 x 365 = 2,122,475

年収 212 万がMAX手取り 171- 172 万といったところ。

172 万想定で、月頭 14.3 万。家賃光熱費等を抜いて、-11 万で 3.3 万。

相手に一切の家事負担なしの子なし専業のお小遣いは 月 3.3 万位の価値と…

ざっくり計算してみたけど、後者非正規職でこの位なので、なんか無駄に納得感あるね…

尚、非正規年収国税庁民間給与実態統計調査 ( https://www.nta.go.jp/publication/statistics/kokuzeicho/minkan2022/pdf/002.pdf#page=18 ) では令和4年度、男女平均 2,005,000 円(千円以下を丸めても 201 万)

2025-03-12

IMAXレーザーやばすぎwww

先日、というか昨日の話なんだけど久しぶりに映画を観に行った。

正直退屈してたんだ。

変わらない毎日、同じような業務をこなして同じような飯を喰ってそして寝る。

生活に潤いがなかった。

そこでふと思い立って、仕事帰りに映画でも観ようかなって思ったわけだ。

何を観ようとかも全然決めずに行って、とりあえず映画館のチケット売り場で決めればいいや的な感じだったんだけど、そしたら「IMAXレーザー」って文字が目に入った。

IMAXレーザーってなに?ってぐらいには無知全然知らなくて、ちょっと調べてみたら映像やら音が凄いらしい。だけど追加料金で700円もかかかるから正直躊躇した。

でも久々に観るなら普段よりちょっと贅沢しようかなと思って、MAXレーザー映画にしてみた。

そしたら、もうマジでヤバかった!!

映画が始まって、スクリーン映像が映し出された瞬間から既に違う。普通映画館でもそこそこの大きさのスクリーンってあるけど、IMAXスクリーンはまず圧倒的にデカい。

それに色がマジで鮮やかなんだよ!

こんなにハッキリとした色合いって、普段映画館では見たことない。特に黒とか白がめちゃくちゃくっきりしてて、なんだろう…映像がとにかくすごくリアルに感じるんだよ。色が鮮やかすぎて、まるでその場にいるような感覚になるっていうか、もうほんとにヤバかった!

映画の中の世界に完全に吸い込まれる感じっていえばまだ伝わるかもしれない。普通映画でもキレイだと思ってたけど、IMAXレーザー映像マジで凄くてもはや別次元だった。

あと音もヤバい普通映画館でも音はそれなりに良いけど、IMAXレーザーの音は全然違う。

音が、身体全体で感じるような迫力で圧力ある感じって言えば分かるかな?

特にアクションシーンとかだと凄さが分かりやすくて爆発音とか銃声がただの音じゃなくて、まるで自分の体に響いてるみたいな感覚

音がぐわーっと響いてきて、もう心臓がドクドクドクッ!!ってする感じになる。あんなに音に圧倒された経験ってライブ観に行った時以来かもしれない。

結果的にはIMAXを選んで大正解で、これで追加料金700円でいいの!?ってレベルだった。

いやぁ…マジでIMAXレーザーやばいね。

今週中にはもう一度観に行く予定だし、あれはもう映画というよりアトラクションに近いと思う。

映画ってサブスクで観るかもしくは借りればいいかなって思ってたけど、今の映画館ってこんなに進化してるんだなって気付けたし、何より最高だったよ

2025-03-11

今って江戸時代ええじゃないか現象に似てる

もう何でもかんでも炎上するじゃん。もうみんな限界なんだわ。ストレスMAXで何でも良いから騒ぎたいんだろうよ

2025-03-10

anond:20250310113318

たぶん同族嫌悪MAXバージョンみたいなことになって1日も持たんと思うよ

2025-03-07

https://github.com/rirufa/FooEditengine/tree/lazy_load

https://github.com/rirufa/Fooeditor.WinUI

16GBぐらいメモリーを積んでれば1.1GBまでは読み込めることを確認した。

ただ、ずるをしていて、行の構築はぎりぎりまでしないようになっている。

一応、最終行への行ジャンプ編集と削除、置き換えだけはできるし、保存と内容の表示もできるが、最終行まで表示すると3GB近くメモリーを食う。

読み込んだだけでも2.5GB近くはメモリーを食う。

読み込んでから操作できるようになるまでかかる時間: 35秒程度

保存: 13秒程度

全置換え: 25秒程度

全置換えからのアンドゥ: 25~40秒程度だったと思う

EmEditorや鈴川エディタすごすぎるだろ。

それでそこまでメモリーを食わないとかやばい

しかも、速いとか。

とはいえ、ここまでできたのBigList、もといRopeのおかげだ。

Rope存在を知らなかったら、.NETで巨大ファイル編集は夢のまた夢だった。

とはいえ、BigListに制約(Int.MAX-1=2^31-1までの要素しか扱えない)があるし、LOH入りを回避するため、ブロックサイズを64KBに抑えてるので、せいぜい2GBぐらいまでしか扱えないが…

(BigListは計算上、4GBまでなら読み込みだけならできるけど、最大行数がInt.MAX-1=2^31-1までしか保持できないので、実質的には無理やと思う。それにそこまでの動作確認してない。NTFS一般には手に入らないマシンを用意してまで動作確認したマイクロソフトすごすぎ)

https://szkwjp.sakura.ne.jp/suzukawaeditor_nansho.html

①一つのファイルを数MBに分割する。

②分割ファイルを読み込むと同時に専用フォルダーに保存する。

③同時に分割ファイルから必要データを取得する。

④各分割ファイルを一つのリストとして連結する。

動作を滑らかにするためにプログラム改善する。

⑥この後必要に応じて各種機能を追加する。

鈴川エディタリンクリストでそれぞれのファイルをつなげると遅いので、おそらくRopeの考え方を使っているものと思われるが、あの意味不明リバランスのやり方を論文から読んでそのまま実装するのはすごいとしか言いようがない。

どこかのだれかがBigListを実装してくれなければそもそも巨大ファイルの読み込み機能を追加できなかった。

追記証拠画像

https://d.kuku.lu/p68expc2e

anond:20250307142839

1. どんなスケールプロジェクトだ?

2. パフォーマンス要件は?

3. セキュリティ要件は?

4. チームの技術スタックは?

5. 予算納期はどうだ?

6. 将来の拡張性は考慮してるのか?

7. 既存システムとの統合必要か?

俺は超ベテランシニア無職だけど、仮に俺がプロジェクトマネージャとかリーダーとかだったとしても、こんな質問持ってこられたところで「知るか!」と答える自信があります

かに必要情報だとは思いますが、こんなもんどうやって決めんねんと常々思っています

仮に「将来の拡張性はMAXでお願いします」といったら何が起きるのか全く想像つきません

せめて何かテンプレと記入例、要件を決める方法要件プロジェクト疲弊とか工数とかコストに与えるインパクトの目安みたいな資料くださいよろしくお願いしま

あ、でもその資料を作るための工数は一切ありませんのであしからず

2025-03-06

トランスヘイターがーっていうやつ増田だけじゃなくてはてブにも湧いててうざいなあ

100歩譲って自身トランス女性差別すんなって言いたいならまだしも、そういう背景もなさそうだしトランス女性を受け入れろだけ連呼してトランス男性存在に触れもしないし胡散臭さMAX

anond:20250306095503

ケツがユルユルのバティマンが悪い

俺のケツアナは水圧MAXもびくともしない

2025-03-01

弱者男性だし、iPhoneでも買うか

どうせ買うならフル装備でいきたいよな

とりあえず予算まとめるか

iPhone 16 Pro Maxを買うための予算

本体保険

iPhone 16 Pro Max(1TB)……249,800円

AppleCare+(盗難・紛失プラン)……34,800円

充電・電源関連

・MagSafe充電器……6,800円

USB-C電源アダプタ……4,400円

・Belkin 3-in-1 MagSafe充電スタンドiPhoneApple WatchAirPods用)……19,800円

モバイルバッテリー(MagSafe対応Anker製)……12,000円

USB-C to USB-Cケーブル(2m)……4,500円

オーディオ関連

AirPods Max(スペースブラック)……84,800円

AirPods Pro(第3世代)……42,800円

ケース・保護アイテム

・MagSafe対応レザーケース(高級モデル)……12,800円

・Spigen製耐衝撃ケース(アウトドア用)……7,000円

・NIMASO製ガラスフィルム(3枚入り)……2,500円

クラウド・サブスク

iCloud+(12TBプラン・月額9,000円×12ヶ月)……108,000円

Apple One(月額1,200円×12ヶ月)……14,400円

その他ガジェットアクセサリー

Apple Watch Ultra 2……128,800円

Apple Vision Pro(iPhoneとの相性最高らしい)……599,800円

・AirTag(4個セット・カバンや財布に入れる)……14,800円

・高級ガジェットポーチ(本革)……15,000円

カフェ代(スタバでドヤる用)……5,000円

Apple信者になるためのセミナー参加費……30,000円

合計金額

👉 1,397,800円

無理ゲーすぎる

俺はiPhoneを諦めた

2025-02-28

競馬全然知らないけどChatGPT任せでフェブラリーステークスに挑んでみた

ホントキトーだよなChatGPT。俺も競馬じゃないけど商品当選確率計算させたらガバガバだったわ。指摘したら「そうですね!」とか言われて怒りMAX覇王丸大斬り

2025-02-27

Spotifyこれ何らかの法に触れてねえのか?

Executive Summary:

Spotify不具合を直す気はないしチャットでの問い合わせの品質もクソだし、何よりユーザーコストを掛けさせていることに対して決して謝罪をしない。ユーザー体験は最悪に不愉快不具合は勿論解決しない

Main Text:

Spotifyブラウザから再生したところ、1日の初回に必ず音量MAX再生され始めるというかなり不愉快不具合に数日悩まされる

検索しても、アプリ版ではここの設定をいじれというのは出てくるが、ブラウザからのケースについてはあまり情報なし(この点だけは近年のGoogle悪化に原因を帰すべきかもしれない)

重い腰を上げてSpotifyチャットサポートアクセスする この時点ではよくある現象なのだからすぐに解決するだろうと思っていた

自動応答に何回も「アプリキャッシュクリアたか」などの質問をされ「アプリじゃなくてデスクトップPCから起動してるブラウザです」と応答することを数回繰り返し、リアルタイムチャット応答の有人窓口に繋がる

まず「力になります」的な一見頼もしいことを言うが、決して「ご迷惑をお掛けしておりま��」のような謝罪はしない まあ名前もカプリハンとか言ってるし文化が違うんだろう

近年の国際経済情勢においてプレゼンスを低下させ続ける国にしかネイティヴスピーカーがいない言語リアルタイムチャットに応答してくれる時点でありがたいというもの

しかし一応有人のはずなのに応答が噛み合わないこと甚だしく、UX的には機械自動応答とそこまで違わない 噛み合わないせいでこれは生成AIによる応答ではないんだろうなとうっすら思う 翻訳にChatGPTは使ってるかもだが

噛み合わないというのは「会話のログを読んで文脈状況は把握した上で解決のために尽力するぜ!」っつって来て��のに、「アプリAndroidですか?それともパソコン?」と聞いてくることな

最初からアプリじゃねえっつってんだろ

やり取りが少し進展したら「これは難しいのでチームに聞いてくる」とか言って5分待たせたり、「すみません」の一言もないまま担当者が変わったり、一応答しただけでまた次の担当者たらい回しにされたりする

最初の一回目たらい回しくらいまでは「まあFAQにあるようなレベルではない多少レア事象なのかもしれないが、より詳しい人に繋ぐことで解決の道を探ってるのだろう」と思えたが、徐々に白けてくる

なんでここまでみんな揃いも揃って無責任なんだよ ユーザーに謝ったらこオペレータ職は賞与減額されるシステムか?

最終的に引き出した解決候補は下記の通りだ

如何だろうか まず「1.違うインターネット接続してみる。」(「インターネット“を”接続」、LLMではあり得ない非ネイティブ日本語ありがてえな)は私のデスクトップPCを違う回線に持っていって接続するという意味か?を聞いた

「そうです」という回答

手間が掛かりすぎるしそもそもPCを繋がせてくれるような適切な環境の当てが思いつかない 「この手順省略していいか?」って聞いたんだけど、まあ今思うと先方は直す手立てを考えているとかではなく、体の良いお引き取り口実を探していただけのように思える

「これらを全部試しても結局問題解決しなかった時に、メール等で今回やり取りしたチャット情報を引き継いで問い合わせを継続することは可能か?」を聞く 正直絶対解決しない気がしていたので

「このチャットフォームを閉じなければ継続することができます」と言明。

「それはPC再起動後でも応答が継続可能なのか?」と聞く。

はい

そうして、「1.違うインターネット接続してみる。」「4.他のデバイスを試す.」以外のを全て実行して、Spotifyに再ログインした結果、音量を下げた設定は記憶されておらずMAXになっていたままだった

当たり前だが、チャットページにアクセスしても問い合わせのログには繋がらなかった 平気で嘘を付くのはモラルヤバいのかそういうマニュアルがあったのかだけは気になってる

今はSpotify Premiumの退会を健闘しているところ Apple Music第一候補だけどYouTube Musicってどうなの

男はずっとヤダヤダ愚痴り続けても、向けられる批判言葉すらぬるい

フェミ騎士男性のハナブサノブユキ、赤いきつね擁護してフェミ批判される

beautyaki

@j_sakkin

女性表現を見て『やだ気持ち悪いやめてほしい』と違和感を持った女性が多く声を上げる。そこに女性ではない男性が『いや?違和感ない、ありだよね、過剰な反応だ』と言う。これの何の意味があるの?

ハナブサ ノブユキ

@Hanapan8723

まず私は、男性視点女性視点という大きな主語の枠での話はしていないです。

個人個人が何を思うかは自由だし、意見するのも自由です。

ただ、本当にそのポストが人を傷つけていないかどうか熟考して欲しいと思ってはいます

熟考してポストするならいいと思っていますし、そう書いています

beautyaki

@j_sakkin

そうじゃなくて。あなた男性でしょ?あなた意見男性視点よね?って話。

なぜリプライいいねする人は理解できて、あなた理解できないの?

これはあなた男性意見ではないの?長々と、女性違和感に対して否定するようなこと書いてるけど。

あなた意見男性視点」と言われ、傷ついたハナブサが泣く

ハナブサ ノブユキ

@Hanapan8723

特にこのコメント屈辱的だった

人に言っていいことと悪いことがある

被害者仕草と言われようが

情けないと言われようがいいわ

泣いたよ、悔しくて

そうじゃないと言ったところで「それはあなた男性から」で返され燃やされる

自分の加害はまったく気にしていない

泣いたのを馬鹿にされる

r.max

@rmaxxxxxxxxx

君が女性だったら、意見の違う異性からこんなジェントルなリプ貰えないんだよ

まんこイライラで草」とか言われんだよ

そういう世界を生きてるわけ女性

MovieFan

@MovieFa35317289

クソフェミババアとか書かれますね。

MovieFan

@MovieFa35317289

AIで作った、太った女が汗だくでカップうどん食べる動画も貼られる。

kaori matui

@KaoriMatui

とにかくヤらせろ草

とかも来るよ。

riri

@vivid13839015

これはそう。

それで、女さんお気持ちを表明wwwwwとかいってまとめサイトに乗るんだよな。

ゆき

@ItUFhxx4Cx2060

めっちゃわかるwwwww

絶対こんなんばっか湧くwwww

なんならもっと口にしたくないような酷いのも湧くwww

本当に男羨ましい🥹🥹🥹🥹🥹

ちびうさ』のベンチプレススクワットデッドリフトMAXを教えて頂けないでしょうか?

了解しました!『ちびうさ』を「美少女戦士セーラームーン」のキャラクターちびうさセーラーちびムーン)として仮定し、彼女ベンチプレススクワットデッドリフトMAX重量を楽しく推測してみますね。ちびうさは小柄で華奢な外見ですが、セーラー戦士としての超人的な力を持っていると仮定すると、見た目以上のパワーを発揮できるかもしれません。

仮定の設定

年齢と体格: ちびうさは見た目が小学生くらい(約6~10歳程度)ですが、実際は未来から来た900歳以上の存在体重アニメ的な軽さで約20~30kgと仮定

セーラー戦士の力: 通常の人間を超える筋力を持つが、メイン戦士セーラームーンセーラーマーズなど)ほどではない中級レベル

トレーニング経験: 未来クリスタルトーキョーで多少の戦闘訓練を受けていると想定。

推測MAX重量

ベンチプレス:

小柄な体格を考慮しつつ、セーラー戦士の力を加味すると、約50~70kgくらいが妥当かなと思います。通常の小学生女子の数倍の力を持ちつつも、重いバーベルを安定させる技術は少し未熟と仮定

スクワット:

下半身の力は戦士としての跳躍力や敏捷性に繋がるので、少し高めに設定。約80~100kgくらいはいけるかもしれません。ピンクの髪を揺らしながら軽快にしゃがみ込む姿が目に浮かびますね!

デッドリフト:

背筋力と全身の協調性が求められる種目。ちびうさの華奢な見た目とは裏腹に、セーラーパワーで約90~120kgくらいを持ち上げられそう。未来プリンセスとしての意地を見せそうです。

結論

ベンチプレス: 50~70kg

スクワット: 80~100kg

デッドリフト: 90~120kg

もちろん、これは完全に私の想像に基づく仮説です!ちびうさジムで「月に代わってリフトよ!」と叫びながらバーベルを上げる姿を想像すると、ちょっと楽しいですね。もし別の仮定や条件を加えたい場合は、ぜひ教えてください!

2025-02-26

ユーザー行動に基づくアイテム推薦システム圏論的定式化と実装戦略

以下の問題を徹底的に抽象数学を用いて定式化しなさい。また、具体的実装についても定式化しなさい。ただし、文献はarxiv等の信頼できる情報源のみを利用しなさい。

AI回答

本報告では、ユーザー集合Uとアイテム集合Iからなる推薦システムを、圏論行列代数統合的枠組みで再構築する。特にarXiv論文[2][7]で提案されたSheaf4Recアーキテクチャと、古典的マトリックス分解手法[3][8]を統合した新しい定式化を提案する。実装戦略としてApache Spark[4]を活用した分散処理を採用し、理論保証計算効率の両立を実現する。

圏論的定式化

1. 推薦システムの圏構造

圏RecSysを次のように定義する:

ユーザーu∈Uの行動履歴f(u)⊆Iは、圏論データモデル[7]において層(sheaf)構造表現される。具体的には:

2. スコア関数の層的表現

スコア関数g_j:2^I×I→ℝ^mは、層の断面(section)として定式化される:

g_j = \bigoplus_{i=1}^m \mathcal{F}_i \otimes \mathcal{G}_j

ここで$\mathcal{F}_i$はアイテムiの特徴層、$\mathcal{G}_j$はスコアタイプjの重み層[2]。

定理1(層的スコアの単調性):

任意のS⊆T⊆Iに対して、層的接続写像δ:F(S)→F(T)が存在し、次を満たす:

\forall j, \|g_j(S) - δ(g_j(T))\| ≤ L_j \cdot d_H(S,T)

ここでL_jはリプシッツ定数、d_Hはハミング距離[7]。

行列分解に基づく実装戦略

1. 分散マトリックス分解

ユーザー-アイテム行列R∈ℝ^{|U|×m}を以下のように分解[3]:

R ≈ UΣV^T \quad (U∈ℝ^{|U|×r}, Σ∈ℝ^{r×r}, V∈ℝ^{m×r})

Apache Spark[4]を活用した分散計算フレームワーク

from pyspark.mllib.recommendation import ALS

model = ALS.trainImplicit(
    ratings=interactions,
    rank=100,
    iterations=10,
    lambda_=0.01,
    blocks=200  # 分散処理用ブロック数
)
2. スコア関数の具体例

1. 協調フィルタリングスコア[3]:

   g_1(u,i) = U_u \cdot V_i^T

2. コンテキスト統合スコア[7]:

   g_2(u,i) = \text{SheafConv}(F(u), F(i); \Theta)

3. 時間減衰スコア[8]:

   g_3(u,i) = \sum_{t∈T_{ui}} e^{-λ(t-t_0)}
3. スコア結合の代数構造

結合関数h:ℝ^m×n→ℝ^mを次のモノイド構造定義

h(Y)_i = \bigoplus_{j=1}^n w_{ij} \otimes y_{ij}

ここで⊕はmax-pooling、⊗はアダマール積[2]。重み行列W=(w_{ij})は以下の最適化問題で決定:

\min_W \sum_{u∈U} \|R(u) - h(G(u))\|_F^2 + λ\|W\|_*

効率的な分散処理

1. Sparkベース実装アーキテクチャ[4]
val interactions = spark.read.parquet("hdfs://interactions")
val model = new ALS()
  .setRank(100)
  .setBlocks(200)
  .run(interactions)

val scores = model.userFeatures
  .join(itemFeatures)
  .map { case (u, (v_u, v_i)) => 
    (u, dotProduct(v_u, v_i)) 
  }
2. 計算量解析
手法時間計算空間計算
集中処理[3] O(m^3) O(m^2)
分散処理[4] O(m^2/p) O(m√p)
Sheaf4Rec[7] O(m log m) O(m)

ここでpは並列度、mはアイテム数[4][7]。

理論保証

1. 収束定理

定理2(行列分解の収束性):

ブロックSVDアルゴリズム[3]は、任意のε>0に対してO(log(1/ε))反復でε近似解を達成する。

証明の概略:

\|R - U^{(k)}Σ^{(k)}V^{(k)T}\|_F^2 ≤ (1 - 1/\text{cond}(R))^k \|R\|_F^2

ここでcond(R)は行列の条件数[3]。

2. 安定性解析

提案手法は以下のリプシッツ安定性を満たす:

\|h(Y) - h(Y')\| ≤ \sum_{j=1}^n L_j \|W_j\| \cdot \|y_j - y_j'\|

ここでL_jは各スコア関数のリプシッツ定数[7]。

結論

論文では、圏論構造分散行列分解を統合した新しい推薦システムフレームワーク提案した。Sheaf4Rec[7]の層構造Spark[4]の分散処理を組み合わせることで、精度と効率の両立を実現。今後の課題として、動的層構造適応更新量子化による計算効率改善が挙げられる。

Citations:

[1] https://arxiv.org/html/2407.13699v1

[2] https://arxiv.org/html/2304.09097v3

[3] https://www.cs.toronto.edu/~mvolkovs/sigir2015_svd.pdf

[4] https://ics.uci.edu/~cs237/projects2020/4_reports.pdf

[5] https://arxiv.org/abs/2502.10050

[6] https://arxiv.org/pdf/2109.08794.pdf

[7] https://arxiv.org/abs/2304.09097

[8] https://dspace.mit.edu/bitstream/handle/1721.1/99785/927438195-MIT.pdf?sequence=1

2025-02-25

anond:20250224232046

1話放送翌日のfj.rec.animation

https://katsu.watanabe.name/unifiedfj/namazu-fjall.cgi?query=%2Bnewsgroups%3Afj.rec.animation+%A5%A8%A5%F4%A5%A1+%2Byyyymmdd%3A19951005&submit=Search%21&whence=0&max=20&result=normal&sort=score

毎回数十件は書き込みあったと思うけど、スレッドで表示する方法ないのかね。


ガイナックス庵野トップナディアアニオタの間では十分有名になってたので、エヴァ1話から注目されてた。

fjでも最初から最後まで盛り上がってたよ。

後半くらいから話の決着つくんかねと心配され始めてたのが、24話でこれは終わらんねとあきらムードになってた。

ただ、25,26話が叩かれるような雰囲気はなかったと思う。

アニオタしか見てないだろうと思ってたので、劇場版行列の客層とか、小学校でも結構流行ってるって話を聞いて、思ったより広い範囲に見られてたんだなと驚いた。

2025-02-24

anond:20250224165755

はてブなんてMAXで2000行かないんだからそんな影響力ないだろ

元旦那が今思えばとんでもない人だった

睡眠=怠惰時間だと思ってる節があって子供が産まれて、2、3時間下手したら1時間おきに夜中に起きて母乳あげなきゃ日が続いてるのに日中眠い時も常にくだらない理由で叩き起された

どんなに理由説明しても全く理解せず、夕方ウトウトしてたら起こされ「僕のご飯は?」

昼間ウトウトしてたら「○○(クッソどうでもいいこと)やっていい?」

元々貧血気味で、母乳って血で作られるからただでさえ眠いのにお願いだから寝かせてって懇願しても常に話しかけて眠らせないようにするし、もう毎日眠くて眠くて仕方がなくて常にイライラMAXで、少しでも寝ようとすれば叩き起こされて、それで肝心の元旦那子供夜泣きしてもグースカ寝てて、そんな日が続いたせいで子供を車に乗せて運転してた時、フッと意識が切れて追突事故を起こしてしまった

幸い子供も向こうの相手も無事で、車もそこまで壊れはしなかったけど元旦那の「居眠りなんてするなよ、子供に何かあったらどうすんだ」って言われてこいつとやっていくのは無理だって悟った

離婚して7年経って、実の親の助けもたって子供普通に育ってるのは救いか

結婚する前はそういう風には見えなかったんだけどな

anond:20250223235713

セーラームーン有識者の方ですか?もし宜しければ、『ちびうさ』のベンチプレススクワットデッドリフトMAXを教えて頂けないでしょうか?

2025-02-20

ちびうさ』のベンチプレススクワットデッドリフトMAXを教えて

どうして教えてくれないんですか😭

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