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  Christopher Rothchester

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  人をコントロールしたいですか人を分析し自分が知りたいことをすべて把握したいですかもしそうであればこのまま読み続けてください 
  人間の行動は単純で奥深い概念です人間の心理には他人に影響を与えるために利用できる抜け穴がたくさんありますそのような抜け穴についてもっと知りたいですか今あなたは正しい場所にいるので何も心配することはありません聴衆をコントロールしたり自分の発言に同意させたりすることは新しい概念ではありませんそれは心理的操作と呼ばれるものですこれまで世界史に大きな影響を与えた人物のほとんどは他人を自分の意のままに動かすことに成功してきましたそのような人々は生まれながらにして高いレベルの説得の才能を備えているためマインドコントロールのように感じられると思うかもしれませんしかし実際はそうではありません人間の行動は一見予測不可能に見えるかもしれませんが一定の基礎がありそれをマスターすることができるのです核となる基礎をマスターすることで他人を支配したり操ったりしているという印象を与えることなく自分の望むものをすべて得ることがӗ

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  セキュリティ担当者のための 情報セキュリティ対策 実践ガイド -...

  Ito Kazuya

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  「サイバー攻撃の脅威に立ち向かうすべての担当者へ」 
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  Michi: The Cat (Japanese Edition)

  Bruno Barbosa

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  ミチは飼い主が家に引っ越したときに残した子猫です。 冬の真っ只中、寂しくて悲しい気持ち、ミチ パートナーと愛を求めて家を出ることにしました。 忘れられない小さな瞬間に満ちたこの本で、あなたの旅全体をたどってください。Michi is a kitten left by the owner when he moved home. In the middle of winter, I felt lonely and sad, and decided to leave the house in search of love with Michi's partner. Follow your entire journey with this book full of unforgettable little moments.

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  美の香り - 東日本の被災地で見つけた美

  Roger W. Lowther

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  辺りに漂っていたのは、確かにそこにある希望の香りだった。それは美の香りだった。東京在住の音楽家ロジャー・w・ラウザー宣教師が東日本大震災の被災地で見つけた音楽の力、希望の香り。ボランティアとして活動する中、美が恐怖と絶望に勝つ瞬間が何度もあった。避難所の体育館でのコンサート、炊き出し、人々との交流、それらの経験から書かれたメディテーションは、私たちに神の美しさとその存在を示し、励ましを与えてくれる。

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  ベクターグラフィックス - コンピューター ビジョンでベクター...

  Fouad Sabry

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  ベクター グラフィックスとは
   
  ベクター グラフィックスは、点や線などのデカルト平面上に定義された幾何学的形状から直接視覚イメージを作成するコンピューター グラフィックスの形式です。 、曲線、ポリゴン。 関連するメカニズムには、ベクトル表示および印刷ハードウェア、ベクトル データ モデルおよびファイル形式、およびこれらのデータ モデルに基づくソフトウェアが含まれる場合があります。 ベクター グラフィックスはラスター グラフィックスやビットマップ グラフィックスの代替手段ですが、特定の状況においてそれぞれ長所と短所があります。
   
  どのような利点があるか
   
  (I) 洞察 、および次のトピックに関する検証:
   
  第 1 章: ベクター グラフィックス
   
  第 2 章: ラスター グラフィックス
   
  第 3 章: SVG
   
  第 4 章: ラスター グラフィック エディタ
   
  第 5 章: ベクター グラフィック エディタ
   
  第 6 章: ラスタライズ
   
  第 7 章: ベクター グラフィック エディタの比較
   
  第 8 章: 画像ファイル形式
   
  第 9 章: 画像トレース
   
  第 10 章: Boxy SVG
   
  (II) ベクター グラフィックスに関するよくある質問に答える .
   
  (III) さまざまな分野でのベクター グラフィックの使用例。
   
  この本の対象者
   
  専門家、学部生、大学院生、愛好家、愛好家、そしてあらゆる種類のベクター グラフィックスに関する基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。
   
   

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  ベイジアンネットワーク - 基礎と応用

  Fouad Sabry

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  ベイジアン ネットワークとは
   
  ベイジアン ネットワークは、有向非巡回グラフ (dag) を介して一連の変数とその条件関係を表す確率的グラフィカル モデルです。 言い換えれば、ベイジアン ネットワークは有向非巡回グラフの一種です。 ベイジアン ネットワークは、考えられる複数の既知の原因のいずれかが、すでに発生したイベントの寄与要因である可能性を判断し、その可能性に基づいて予測を行うのに最適です。 たとえば、病気と症状の間に存在する確率的な関係は、ベイジアン ネットワークで表すことができます。 このネットワークは、提供された症状に基づいてさまざまな病気が存在する確率を計算するために使用される場合があります。
   
  どのようなメリットがあるか
   
  (i) 次のトピックに関する洞察と検証:
   
  第 1 章: ベイジアン ネットワーク
   
  第 2 章: 尤度関数
   
  第 3 章: ベイジアン推論
   
  第 4 章: 事後確率
   
  第 5 章: グラフィカル モデル
   
  第 6 章: 期待値?最大化アルゴリズム
   
  第 7 章: ギブズ サンプリング
   
  第 8 章: マルコフ確率場
   
  第 9 章: 事後推定の最大値
   
  第 10 章: ベイズ階層モデリング
   
  (ii) ベイジアン ネットワークに関する一般のよくある質問。
   
  (iii) 多くの分野でのベイジアン ネットワークの実際の使用例。
   
  (iv) 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明する 17 の付録 各業界でベイジアン ネットワークのテクノロジーを 360 度完全に理解することができます。
   
  本書の対象者
   
  専門家、大学生、大学院生、愛好家 、愛好家、およびあらゆる種類のベイジアン ネットワークに関する基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。
   
   

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