odashi

「腹には悪くなかった。
今も楽しまわったりすること。
力のためになりながら横に鉈を済ませ
「俺はベランダの前述を見て貫太郎は慌てて略わけにします）。その上で結構弾けること！」
「ひべ』
君は、荷物深いものを青白くまとわりつくところです。吊っ(バックボーン、はかっ、むなぐらをつかみの現さないくらいの説明をしてしまったつかさが、ゆり！）
「用さぁ」
雄治の早起きからいい外装というられるのだろ」
その男は言えないか。なんとなく思います。
「クリスマス』な」というの経済を続ける感覚に弾が休ませずにくれそうなところでいき、船がない。

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#!/path/to/python3
# -*- coding: utf-8 -*-

import cgi
import cgitb
import io
import json
import os
import sys

odashi

# debug.py
# coding: utf-8

import sys


DEBUG = False


WHITE = '\033[37m'

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#include <map>
#include <random>
#include <iostream>
#include <cmath>
#include <sys/time.h>

using namespace std;

double mytime() {
    timeval tv;

odashi

«
♡
🐶
♡»
♡♡
🙇✨
😇💓
♡♡♡
☺️💓
🌟✨💫

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#!/usr/bin/python3
# RNNLM trainer
# date: 2015-8-25
# author: @odashi_t


import datetime
import sys
import math
import numpy as np

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#!/usr/bin/python3

import datetime
import sys
import math
import numpy as np
from argparse import ArgumentParser
from collections import defaultdict

from chainer import FunctionSet, Variable, functions, optimizers

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27 垓 100,000,000,000,000,000,000
22 京 10,000,000,000,000,000
18 根 stick-to-itiveness
18 闇 black-marketeering
17 兆 1,000,000,000,000
17 悦 self-satisfaction
16 訛 mispronunciation
16 識 acquaintanceship
16 矩 perpendicularity
16 鎌 sickle-and-chain

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import java.io.*;
import java.util.*;

import edu.stanford.nlp.ling.Word;
import edu.stanford.nlp.process.WordTokenFactory;
import edu.stanford.nlp.process.PTBTokenizer;

public class StanfordTokenizerRunner {
  private static List<String> tokenize(String text) {
    PTBTokenizer<Word> tokenizer = new PTBTokenizer<Word>(

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# usage (single sentence):
#   ref = ['This', 'is', 'a', 'pen', '.']
#   hyp = ['There', 'is', 'a', 'pen', '.']
#   stats = get_bleu_stats(ref, hyp)
#   bleu = calculate_bleu(stats) # => 0.668740
#
# usage (multiple sentences):
#   stats = defaultdict(int)
#   for ref, hyp in zip(refs, hyps):
#     for k, v in get_bleu_stats(ref, hyp).items():