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NATO軍は何故ウクライナのネオナチを武装SS化しているのか

NATOは後先のことを全く考えずに夥しい量の殺戮兵器をウクライナに湯水の如く供給して、ウクライナの過激ネオナチ集団を武装SS化しています。開戦当初はきちんと精査してウクライナ正規軍だけに殺戮兵器を供与していると言っていましたが、実際にはネオナチの手にもこういった殺戮兵器は大量に渡ってしまっています。

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ハンター・バイデンがウクライナで生物兵器を開発していた!

ロシアが垂れ流していた、ジョー・バイデンの放蕩次男坊ハンター・バイデンがウクライナで生物兵器を開発していたという情報はやっぱり本当でした。フォックスニュースのタッカー・カールソン氏が言うから間違いない情報だと思っていたらやはり正確な情報だったようです。

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【露烏戦争】何故ロシア軍はドローン戦争で劣勢を強いられているのか?

ロシア軍が80年代のアフガニスタン、90年代のチェチェン、21世紀のナゴルノカラバフ紛争での教訓を全く学ばなかったことが、今回の露烏戦争において大損害を被っている最大の原因となっています。アフガンではスティンガーにやられ、チェチェンではゲリラ戦に敗れ、ナゴルノカラバフではドローンを制する者が勝つというこの3つの教訓を肝に命じてさえいれば、少なくともここまでの惨状には陥らなかったはずです。

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アメリカのイラク・シリア侵略とロシアのウクライナ侵略は同じ穴の狢

今回の露烏戦争の泥沼化は、アメリカが冷戦メンタリティーから脱却が出来なかったことが最大の原因であると言えるでしょう。いわゆる色革命と呼ばれる旧ソ連諸国で起きた一連の革命の裏に常にアメリカの影がちらついていたことは否定できません。アメリカのネオコン・グローバリスト達は、こういった地域に新米政権を樹立して、天然資源・パイプライン利権を確保すると同時にロシア封じ込めをも視野に入れていたのです。

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プーチン氏がウクライナに侵攻しなければならなかった本当の理由

プーチン氏は、ウクライナへの侵攻はクリミア侵攻の時のように、ウクライナ国民の熱烈歓迎を受けて数日の内に終了すると考えていたはずです。しかしながら、この反ロシア派の徹底抗戦こそが、プーチン氏の言う、ネオナチによる弾圧から親露派を保護するという言い分が正しいことを、ある意味、証明してもいるのです。

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orchestrateとset in motionの意味・違い・用例

orchestrateとset in motionには意味上の違いはあるのか?例えば、You orchestrated this all. ≅ You set this all in motion.(これは全部おまえの仕業だ。)の公式が成り立ちますが、両者には明確な意味の違いが存在します。

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Is he good for this?におけるbe good forの意味

アメリカのChicago P.D.やLaw and Orderシリーズを見ていると、たまに、Is he good for thisといったような台詞を耳にすることがあります。この台詞は、刑事が誰かを疑う時に使われていて、thisは犯罪のことを指します。この場合のbe good forはどういった意味になるのかを考察してみたいと思います。

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err on the side of, if at all, tell on meの意味・用法

英国の小説家、劇作家、評論家であるArnold Bennett (アーノルド・ベネット)著の<em>Mental Efficiency</em>(1911年)に次のような一文があります。"I fancied I was erring, if at all, on the side of 'really,' and I trembled." この文のerring on the side of 'really,'と、if at allの意味を調べてみました。

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ドル円と原油価格の10年間推移をPandasでグラフにして考察

最近、原油高に呼応するかのように円安が続いてます。原油価格は2014年以来の水準まで高騰を続けています。円安・原油高は日本のGDPの6割を占める個人消費に悪影響を与えるので気掛かりなところです。今冬が厳冬だった場合、庶民にとっては、いろいろな意味で、文字通り厳しい冬になるだろうと思われます。現時点で、値上げラッシュで家計は火の車なので、冬が来るのがかなり怖いです。暖冬であることを祈るしかありません。

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Pandasのpivotとgroupbyで最新Covid-19データを処理

Covid-19(新型コロナウイルス)の最新データをPandasのpivot(pivot_table), groupby, shift等を使って処理してグラフにしようと思います。ピボットとグループ化の違いや、データフレームのコピー処理についても触れているので、Python、特に、Pandasの初心者にとってかなり役立つ内容になっているのではないかと自負しています。

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