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「ひっぱり」【洒落怖】
536: :03/02/22 18:43 ID:
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重症なネトゲ廃人の俺の昔話(つい最近も含む)
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- 【洒落怖】
「変なアパート」【洒落怖】
840: :03/02/24 15:16 ID:
「変なアパート」【洒落怖】 →続きを読む
20歳の時、私は夜の仕事をしていて
同じ店の一つ年上の女の子と一緒に、あるアパートの一室を借りて一緒に暮らすことになりました。
そこは繁華街からも近くて家賃も月5万とお手ごろ価格。
鉄筋3階建ての二階の部屋で
間取りは洋室6畳と和室6畳で、間に4.5畳のキッチンとユニットバス。
引越した初日、夜中1時半ごろ仕事が終わったのですが
私は実家の母が風邪で寝込んでいたもので、その日は実家へ帰る事に。
で、同居人だけをアパートに帰らせました(実家はわりと近かった)
次の日昼過ぎにアパートへ戻ったのですが、何だか同居人の様子が変です。
彼女は自室(洋室の方)のベッドから出ようとしないのです。
理由を聞いたところ、昨夜アパートへ帰ってから
朝までずっと私の部屋(和室の方)から『カリカリコリコリ』と妙な音がしていたとかなんとか・・
あまりにも彼女が怯えていたので、私は和室をすみずみまで調べました。
で、「ねずみだよ」って適当に答えを出して彼女を安心させました。
でも彼女はその日から熱を出して寝たきり状態に・・・
まあ私一人の給料でも生活できるから、ゆっくり休めって事で
私は彼女をアパートに置いて夜の仕事に出かけました。
同じ店の一つ年上の女の子と一緒に、あるアパートの一室を借りて一緒に暮らすことになりました。
そこは繁華街からも近くて家賃も月5万とお手ごろ価格。
鉄筋3階建ての二階の部屋で
間取りは洋室6畳と和室6畳で、間に4.5畳のキッチンとユニットバス。
引越した初日、夜中1時半ごろ仕事が終わったのですが
私は実家の母が風邪で寝込んでいたもので、その日は実家へ帰る事に。
で、同居人だけをアパートに帰らせました(実家はわりと近かった)
次の日昼過ぎにアパートへ戻ったのですが、何だか同居人の様子が変です。
彼女は自室(洋室の方)のベッドから出ようとしないのです。
理由を聞いたところ、昨夜アパートへ帰ってから
朝までずっと私の部屋(和室の方)から『カリカリコリコリ』と妙な音がしていたとかなんとか・・
あまりにも彼女が怯えていたので、私は和室をすみずみまで調べました。
で、「ねずみだよ」って適当に答えを出して彼女を安心させました。
でも彼女はその日から熱を出して寝たきり状態に・・・
まあ私一人の給料でも生活できるから、ゆっくり休めって事で
私は彼女をアパートに置いて夜の仕事に出かけました。
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- 【何でもいいから怖い話を集めてみない?】
「蛇田」【何でもいいから怖い話を集めてみない?】
157: :2012/10/16(火) 17:36:46.38 ID:
「蛇田」【何でもいいから怖い話を集めてみない?】 →続きを読む
自分らの地域で実際にあった出来事なんだけど落ちも何もないんでここに書く
自分の住んでるところは田舎の中核都市で
田んぼはなくなってくけど家はあんまり建たず人口は増えも減りもせず
郊外に大型店はできるものの駅前の小売店は軒並みシャッターを閉めてるようなところだ
自分の家のまわりも田んぼだったんだが
県立大学のキャンパスが分かれて移ってくるってんで
そのあたりだけ急にバタバタと建物ができた
学生めあてのアパートが多いんだが、その他にも飲食店とかいろいろだな
で、田んぼの中に一枚だけ地元では「蛇田」と呼ばれる一枚があって
そこは田んぼの南の隅に竹と藁で作った簡単な祭壇が設けられてあった
ちょうど盆送りの棚みたいな感じで
月に何回かお供物があがっているのを見たことがある
これがアルミホイルにのせた鶏肉なんかで
そんなことをすればカラスが来るだろうと思うだろうが
自分が見たかぎりでは荒らされて様子はなかった
自分の住んでるところは田舎の中核都市で
田んぼはなくなってくけど家はあんまり建たず人口は増えも減りもせず
郊外に大型店はできるものの駅前の小売店は軒並みシャッターを閉めてるようなところだ
自分の家のまわりも田んぼだったんだが
県立大学のキャンパスが分かれて移ってくるってんで
そのあたりだけ急にバタバタと建物ができた
学生めあてのアパートが多いんだが、その他にも飲食店とかいろいろだな
で、田んぼの中に一枚だけ地元では「蛇田」と呼ばれる一枚があって
そこは田んぼの南の隅に竹と藁で作った簡単な祭壇が設けられてあった
ちょうど盆送りの棚みたいな感じで
月に何回かお供物があがっているのを見たことがある
これがアルミホイルにのせた鶏肉なんかで
そんなことをすればカラスが来るだろうと思うだろうが
自分が見たかぎりでは荒らされて様子はなかった
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- 【山にまつわる怖い・不思議な話】
「山のおっさん」【山にまつわる不思議な話】
55: :2013/12/24(火) 03:12:46.37 ID:
「山のおっさん」【山にまつわる不思議な話】 →続きを読む
過去ログを見てて似たような体験をしたので書きます。
怖くはないかもしれませんが・・・。
自動車運転免許を取って以来、
もう6年近く愛車のジムニーを転がして各地へ旅へ出たり、林道やクロカンを楽しんでおります。
以前、近くの山に結構難所の多い林道があると仲間内から聞き、練習がてら何度かその山に入っては遊んでいました。
その林道、途中まではノーマルの四駆車でも上がれるような林道なんですが、ある場所を境に急に悪路になります。
もちろんその先の悪路で遊んでいるんですが、たまたま夜にふらっとコーヒーでも飲もうかとその山へ入りました。
いつもどおり愛車は快調、ぐいぐいと急坂を登っていきます。
実はその道の境目の端に古い鳥居があるんですが、管理もされておらず苔むしっており、
いい気持ちではなかったんで、あまり近づくのはよしていました。
鳥居を過ぎて、適度な悪路を楽しんだあと、
開けた場所で焚き火をしながら、お気に入りの豆を挽いて一服つけていました。
怖くはないかもしれませんが・・・。
自動車運転免許を取って以来、
もう6年近く愛車のジムニーを転がして各地へ旅へ出たり、林道やクロカンを楽しんでおります。
以前、近くの山に結構難所の多い林道があると仲間内から聞き、練習がてら何度かその山に入っては遊んでいました。
その林道、途中まではノーマルの四駆車でも上がれるような林道なんですが、ある場所を境に急に悪路になります。
もちろんその先の悪路で遊んでいるんですが、たまたま夜にふらっとコーヒーでも飲もうかとその山へ入りました。
いつもどおり愛車は快調、ぐいぐいと急坂を登っていきます。
実はその道の境目の端に古い鳥居があるんですが、管理もされておらず苔むしっており、
いい気持ちではなかったんで、あまり近づくのはよしていました。
鳥居を過ぎて、適度な悪路を楽しんだあと、
開けた場所で焚き火をしながら、お気に入りの豆を挽いて一服つけていました。
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「カメラの顔認識システムとその応用」【洒落怖】
187: :2014/01/08(水) 21:08:56.75 ID:
「カメラの顔認識システムとその応用」【洒落怖】 →続きを読む
死ぬほど怖くはないけど、じんわりと背筋が固まるような話を。
ただ、俺はこれ最恐に怖い話だと思ってる。
さっきテレビで関係する話が出てて思い出したので。
数年前の事。俺はとある企業でとある研究チームの一員だった。
といっても白衣を着て薬品を扱うような研究職じゃない。
俺達がやってたのは『カメラの顔認識システムとその応用』の研究。
1台のメインコンピュータにアプリケーションを入れてそこに各地の防犯カメラの映像を送ると、
顔を認識して『ID:0001はX→Y→Zを通った』ってログを勝手にどんどん作成してくれる、みたいな。
ただ、そんなのは当時でも結構ありふれてたから、
そのベースとなる顔認識アプリケーションにじゃんじゃん機能を加えていくことになった。
数撃ちゃ当たるって奴だな。
最初に取り組んだのは『年齢推定』の実装だった。聞いたことあるんじゃないかな。
メカニズムとしては天気予報と同じで、予め顔と年齢をセットで数千通り読み込ませておいて、
カメラが顔を認識したらその『正解リスト』を基に予想値をはじき出すって感じ。
シンプルな方法の割には精度が高くて、試験段階でも4割くらいはピッタリ当てて、後は誤差プラマイ8歳程度。
結構面白かった。
でもまあ『年齢推定』なんてのも色んなとこが挑戦してて、もっと独特なモノを実装せねば、と奮闘していた。
幸い俺達の手元には大量の顔写真&個人情報サンプルがあったので色々と試すことが出来た。
名前、学歴、出身地・・・などなど。
流石に名前予測は無理だった。ああいう離散的な物はコンピュータには理解できない。
だが驚くことに、学歴推定(中卒・高卒・大学卒・一流大卒の4パターンだったが)は6割近い正答率を誇った。
また出身地も、北海道から沖縄までの連続的な値としてコンピュータに認識させると、
(都道府県レベルで)10%近い正答率だった。
「なんだ10%か」と思うなかれ、これは結構衝撃的だった。
年齢の推定は人間でもおおよそアタリは付けられるが、
出身地の推定を10回に1回もピッタリ当てられる人はそうそういないだろう。
要するに、十分量のサンプルがあればコンピュータの推論は割りとアテになる、ってこと。
ここまで前書き。本題はここから。
ただ、俺はこれ最恐に怖い話だと思ってる。
さっきテレビで関係する話が出てて思い出したので。
数年前の事。俺はとある企業でとある研究チームの一員だった。
といっても白衣を着て薬品を扱うような研究職じゃない。
俺達がやってたのは『カメラの顔認識システムとその応用』の研究。
1台のメインコンピュータにアプリケーションを入れてそこに各地の防犯カメラの映像を送ると、
顔を認識して『ID:0001はX→Y→Zを通った』ってログを勝手にどんどん作成してくれる、みたいな。
ただ、そんなのは当時でも結構ありふれてたから、
そのベースとなる顔認識アプリケーションにじゃんじゃん機能を加えていくことになった。
数撃ちゃ当たるって奴だな。
最初に取り組んだのは『年齢推定』の実装だった。聞いたことあるんじゃないかな。
メカニズムとしては天気予報と同じで、予め顔と年齢をセットで数千通り読み込ませておいて、
カメラが顔を認識したらその『正解リスト』を基に予想値をはじき出すって感じ。
シンプルな方法の割には精度が高くて、試験段階でも4割くらいはピッタリ当てて、後は誤差プラマイ8歳程度。
結構面白かった。
でもまあ『年齢推定』なんてのも色んなとこが挑戦してて、もっと独特なモノを実装せねば、と奮闘していた。
幸い俺達の手元には大量の顔写真&個人情報サンプルがあったので色々と試すことが出来た。
名前、学歴、出身地・・・などなど。
流石に名前予測は無理だった。ああいう離散的な物はコンピュータには理解できない。
だが驚くことに、学歴推定(中卒・高卒・大学卒・一流大卒の4パターンだったが)は6割近い正答率を誇った。
また出身地も、北海道から沖縄までの連続的な値としてコンピュータに認識させると、
(都道府県レベルで)10%近い正答率だった。
「なんだ10%か」と思うなかれ、これは結構衝撃的だった。
年齢の推定は人間でもおおよそアタリは付けられるが、
出身地の推定を10回に1回もピッタリ当てられる人はそうそういないだろう。
要するに、十分量のサンプルがあればコンピュータの推論は割りとアテになる、ってこと。
ここまで前書き。本題はここから。
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義兄が凄過ぎる件について【その2】
1: :2009/09/03(木) 21:33:02.53 ID:
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義兄貴が凄過ぎる件について
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