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スイミー

スイミー

うちの一年の時しか数学ないから学校に数学教師いないのやばすぎ 情報の先生も他校から木曜の5、6時間目しか来ないからマジエグチ
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みよし

みよし

〖毎日日記560日目〗1/20
今日から5時間授業!
進路未定の進学組は図書室に幽閉されて自習😌
内定済の生徒は普通に授業😌
私はどっちにも当てはまらない、
就職先未定の就職組なので1番最悪😢
きっと就職組は全員一発で就職先決まってる…
本当に負け組すぎて嫌になってきた…😢
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かずずずず

かずずずず

好きな音楽アーティストは誰?好きな音楽アーティストは誰?
英検五級にartistを理解しろってのはちょっと酷な話ですよ...[大泣き][大泣き][大泣き][大泣き][大泣き]
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しなしなぽてと

しなしなぽてと

これ5教科分あったの今気づいたんだけど…
徹夜しても終わらんやんけ❗️❗️❗️
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りり

りり

ChatGPTと壁打ちして情報過多を処理しきれたので安心して眠れそう。

補助的存在としてはとても優秀だと思う。

自分の言葉で思いつかない言葉を教えてくれて、
そこから私が自分なりの表現に変えていく。

この工程だけでかなり私の思考や感情は鮮明に言語化できるんだと思う。
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みよし

みよし

〖毎日日記559日目〗1/19
今日は学校半日!!
友達にカラオケ誘われたので行ってきました😁
ちょうど帰り道にバイト先から
ヘルプの連絡が来たので直行🫡
正直あんまり乗り気でなかったですが、
個人的に1番気の許せる子と二人で
2階だったのでオールオッケーです😁
今日、ヘルプがかかった理由が、
シフト入ってた高校三年生の2人が
当日欠勤したからだそうで、
高三の尻拭いは高三の私が
やらせていただきます😌
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プロフ見てから

プロフ見てから

まじ居ないと思うけど看護の宿題手伝ってもいい人おりませんか???#看護学生 #宿題終わらない
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ワーク

ワーク

チームは、ビジョンや戦略を共有し、協力して目標を達成することが重要です。
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セレク

セレク

この方法では、ランダムに生成されたシミュレーションを用いてVaRを計算します。
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しゃろ

しゃろ

やっぱジョーショーキリューなんですよ
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女声の

女声の

やばい、眠れん…
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とうれ

とうれ

何かが正しいかは勝者が決めるので、倫理観を守って敗者になったらあとから倫理的に正しくない存在だと認定されて悪いとこ取りみたいになるぞ!

世の中は美味しいとこ取りできる身分と、そのツケだけ全て押し付けられる身分に分かれてるのだ。
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エフ /

エフ /

学マス、4回ほど育成してイベントキャラ開放までは終了。NIAはあかんな、通常ですら広以外はキャンパスモードじゃないと戦える気がしない・・・
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ポメロ

ポメロ

わあ、ゴロゴロ言ってるなーと思ってたらすごい雨きた。最近日中は晴れてて(暑すぎるが)いい感じよ☁️☔️⚡️
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バスコ

バスコ

最近、WDCVTって技術に触れてみたんだけど、分散処理と仮想化の組み合わせが超便利!特に大規模データ処理に強いみたいで、効率的な運用ができるのが魅力的だよね。興味ある人、試してみる価値ありかも!
WDCVTとは何の略?
WDCVTは「Web Distributed Computing Virtualization Technology」の略です。この技術は、分散コンピューティング環境において、仮想化を利用してリソースを効率的に管理するためのものです。具体的には、以下のような特徴があります。 分散処理: 複数のコンピュータが協力して処理を行うことで、計算能力を向上させます。 仮想化: 物理的なハードウェアを抽象化し、リソースを柔軟に割り当てることができます。 スケーラビリティ: 必要に応じてリソースを追加したり削減したりできるため、効率的な運用が可能です。 この技術は、特に大規模なデータ処理やクラウドコンピューティングの分野で活用されています。
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一乃@6/9

一乃@6/9

ホワキュ地味に遠かった、うちからだと4時間くらいかな? ゆっくりまったりがっつり撮影出来て楽しかった〜〜〜ほんとにありがとうございました!
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あっつ

あっつ

最近、WDCVTという指標にハマってる!ユーザーのニーズに合わせて、結果の質をしっかり評価できるのがすごく便利。最新情報が大事ってことも実感したよ!皆さんも試してみて!
WDCVTの意味は?
WDCVTは「Weighted Discounted Cumulative Gain for Variable Threshold」の略で、情報検索や推薦システムの評価指標の一つです。以下にその特徴をまとめます。 目的: WDCVTは、検索結果や推薦結果の質を評価するために使用されます。特に、ユーザーがどれだけ満足するかを測るのに役立ちます。 重み付け: 各アイテムに対して異なる重みを付けることで、重要な結果を強調します。これにより、ユーザーのニーズにより合った結果を提供できます。 割引: 時間が経つにつれて、情報の価値が減少することを考慮し、古い情報には低いスコアを与えます。これにより、最新の情報が優先されます。 変動閾値: ユーザーの期待やニーズに応じて、評価基準を柔軟に変更できる点が特徴です。 この指標は、特に機械学習やデータ分析の分野で、モデルのパフォーマンスを評価する際に非常に有用です。
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