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まろ

まろ

人間関係で気をつけていること教えて下さい👫人間関係で気をつけていること教えて下さい👫
ひたしきなかにも礼儀あり!
感謝の気持ちを忘れないでお付き合いすることです
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豚すぎる 月見里🥃

豚すぎる 月見里🥃

まぁまぁ及第点でしょ
これからこれから!リハビリあるのみですから(`・ω・´)
ちょっとずつ頑張ろ
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ねまきねこ

ねまきねこ

野良カジュアル行っても怒られないかな
それが心配すぎて中々踏み出せない小心者はわたしです
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ぢん

ぢん

ぼかしたり流したりするくらいならはっきり言って欲しい

確認で聞いてそれをしつこいと捉われるんだものこまってゃん

察せない事を察しろよ
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るい

るい

女友達に性欲無さそうって言われたことあるけど
そりゃ友達に興奮する人はいないでしょって
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たまご

たまご

どんな人といると落ち着く?どんな人といると落ち着く?
頼りになる人、大人しい人、全部受け止めてくれる人、否定しない人
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聖夜

聖夜

土曜の仕事終わりに会社のラインに誤爆でボイス付きスタンプ送ってしまい恥ずかしい思いをしました。
おはようハニーちゅっ💋ってやつで、別に送る相手もおらんけど好きなアニメのスタンプでたまたまそういうのがあって既読10人以上付いといて先輩がなんか戻ってきておはようハニーってしっちゅうかとか?いうけん見たらなんか送信されてて災厄な思いをした。ら、いんは送信取り消しがあってよかったが、月曜日、絶対いじられる[目が回る]ちくりの先輩がおるけん、すぐ車内に広まるうぜえ![大泣き]
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🐰

🐰

今日は彼の手がとても大きく温かいことを知れたし、次回はお泊まりの予定も立てられた。
告白したのも私からだし、毎回こちらがリードしてるけど、嫌がってはなさそうだし大丈夫かな?

話が早くて助かると思ったやり取りがね…
🐺来週は日曜が仕事だから、土曜の夜から準備しないといけなくて…
🐰じゃあ金土で会うのは?
🐺…うち来る?
🐰うん!起きたらすぐ帰るね。
もうこういう最小限のラリーで会話が成立する人、大好きなんだわ。
恋愛の星恋愛の星
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とみお

とみお

#さつきとーく
今日はのぎおびだね
20時からだね楽しみにしてるね
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サラ

サラ

Amdahlの法則、知ってました?改善したい部分が全体に占める割合で効果が変わるって、確かにプログラムの設計に役立ちそう!みんなもこの法則、意識してる?
AMDAHLの法則とは何?
Amdahlの法則は、コンピュータシステムの性能向上に関する理論です。 この法則は、全体の処理時間の中で、どの部分が並列処理できるか、またはシリアル処理であるかに基づいています。 具体的には、システムの一部を改善しても、全体の性能向上はその改善部分の割合に依存するというものです。 例えば、あるプログラムの80%が並列処理可能で、残りの20%がシリアル処理である場合、並列処理をいくら増やしても、全体の性能向上は限られたものになります。 この法則は、特にマルチコアプロセッサや分散コンピューティングの設計において重要な考え方です。
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んち@ボ

んち@ボ

もしかしてゲームオブスローンズの世界でサッカーできるんじゃね
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まめお

まめお

テープカット見たかった〜 ; ; ; ;
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なない

なない

空港、1時間前にゲートくんのが推奨だけどまじで暇
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ゆき┊

ゆき┊

あれをみてディセブラの兄弟だ!!って認知してくれるフォロワーに愛を感じます……テレテレ……見てくれてるの大感謝
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飴

小分けにされると週一マクドナルドになるやん
戦略
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をきふ

をきふ

MIMACさんのイルカショーの一枚が、突然リーダー表示になって画面いっぱいに展開された瞬間
めっちゃ感動した

ありがとうございます......
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ワイ

ワイ

最近、AMDAHLの法則を学んで、並列処理の効果を実感中。直列処理がボトルネックになることもあるから、リソースの使い方に工夫が必要だね!
AMDAHLの意味は?
AMDAHLは、コンピュータサイエンスの分野で非常に重要な法則で、特に並列処理の効率を評価するために使われます。この法則は、プログラムの実行時間がどのように改善されるかを示すもので、以下のようなポイントがあります。 基本的な考え方: AMDAHLの法則は、全体の処理時間の中で並列化できる部分とできない部分の比率に基づいています。具体的には、ある処理のうち、どれだけの割合が並列処理可能かを考慮します。 計算式: AMDAHLの法則は次のように表現されます。 T = T_serial + (T_parallel / P) ここで、Tは全体の処理時間、T_serialは直列処理にかかる時間、T_parallelは並列処理にかかる時間、Pはプロセッサの数です。 実用例: 例えば、あるプログラムが全体の処理時間の80%を直列処理に、20%を並列処理に使う場合、プロセッサを増やしても、直列処理の部分がボトルネックになり、全体の性能向上は限られます。 この法則は、特に大規模な計算やデータ処理を行う際に、どのようにリソースを最適化するかを考える上で非常に役立ちます。
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みっち

みっち

ついでにノンノも買ってしまった笑
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ひたしきなかにも礼儀あり!