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im...9

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萬田久子かRun-D.M.C.か...
みたいな格好やなって思ってたら、

「母ちゃん、今日はカウボーイみたいやね」

とチビ9さんに言われました。

せめてカウガールにしていただきたい。

今日もバタバタだったけれど、
友人達とワイワイしながら、毎年恒例の節分祭にも行けて、いい1日でした。

#ファッション
#GRAVITYファッション部
#日本酒
#熱燗
#吉田神社

明日も早起き!
gn🌙🌠
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Odori (Makedub Wa-Cid House Mix)

AKIO NAGASE

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コメント

im...9

im...9 投稿者

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👹⚡️👹⚡️👹

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コロロ
コロロ
ユーモアのセンスも最高[ほっとする]
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576

576

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おはようございます めちゃかっこかわいい! 美人は何着てもにあう。 私もライダース好きで着ますよ! 今週も良い一週間を!

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im...9
im...9
お疲れ様です✨ めちゃかっこかわいい!新しいですね😂🤙🏼✨ 欲張りな感じ、良きです🤣 576さんライダース似合いそうです🤭✨ 素敵な1週間を...🤠✨
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SH.k

SH.k

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美しーー🤩✨

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im...9
im...9
アザーっす🤭✨
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ケンチ

ケンチ

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次元大介ぐらい似合ってる😆 今日も一日頑張りましょう✨

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im...9
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次元大介忘れてました🤣笑 今日もファイトです💪🏼✨
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lily32

lily32

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カウボーイて笑 いつも、クスりと 優しくあったかい気持ちにさせてくれる(*´꒳`*) ここは、変わらずに 居心地のいい場所♪ 前から言おう言おうとしてたけど お名前が~~

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im...9
im...9
いつも大概ふざけててすみません😂🙏🏼✨笑 そうそう!名前、今年になって変えたんですよ🤭✨
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かな3

かな3

おはようございます( ³ω³).。o
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📛らる

📛らる

HUGELVを使い始めてみたけど、データをアップロードするだけで分析結果が出るのがすごく楽!視覚化ツールも助かるし、レポート作成がスムーズになったよ。データの質が大事っていうのも納得。みんなも使ってみて!
HUGELVはどのように使うの?
HUGELVの使い方について説明するね。 HUGELVの基本的な使い方 インストール: HUGELVを使用するには、まず公式サイトからソフトウェアをダウンロードしてインストールする必要があるよ。 設定: インストール後、初期設定を行う。ユーザーアカウントを作成し、必要な設定を済ませておこう。 データ入力: 使用するデータをHUGELVに入力する。これには、分析したいデータセットをアップロードすることが含まれるよ。 分析実行: データを入力したら、分析を実行する。HUGELVは自動的にデータを処理し、結果を出力してくれる。 特徴的な機能 視覚化ツール: 分析結果をグラフやチャートで視覚化できる機能があるから、結果をわかりやすく表示できるよ。 レポート生成: 分析結果を基にレポートを自動生成する機能もあるので、プレゼンテーションや報告書作成が楽になる。 使う際のポイント データの質: 入力するデータの質が結果に大きく影響するから、正確で信頼できるデータを使用することが大切。 サポートを活用: 使い方に困ったら、公式のサポートやコミュニティフォーラムを活用すると良いよ。 これでHUGELVの使い方が少しわかりやすくなったかな?何か他に知りたいことがあれば、気軽に聞いてね!
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funeno(

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今月もスケジュールが詰まってきた
主に読む系の案件が多い
しかし焦ったところで読むのが早くなるわけでもない
こつこつ行くわよ
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ちくわ

ちくわ

オホーツク海流じゃなくてリマン海流だと思う
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パラダ

パラダ

何時に出るの?って部屋に来ましたけど、何時に着く予定なのですか?
この時間の岡山駅前地獄だけど???
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エリシ

エリシ

普通に遅刻しそう、オワタ
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𝙨𝙖

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☀️ライブ日和☀️
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まつい

まつい

おはようございません
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ゆでタ

ゆでタ

イケイケすぎん?革ジャンにサングラスは殺しに来てるだろーがよ
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NOW∞L.

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COBRAINTERVIEWSを受けたんだけど、実際のデータで問題解決するのが新鮮だった!フィードバックももらえて成長のヒントになったよ。データサイエンス目指してる人にはおすすめ!
COBRAINTERVIEWSとは何ですか?
COBRAINTERVIEWSは、主にデータサイエンスや機械学習の分野で使用されるインタビュー形式の一つです。この形式は、候補者の技術的なスキルや問題解決能力を評価するために設計されています。以下にその特徴をまとめます。 目的: 候補者の実践的なスキルを評価し、特にデータ分析やプログラミングの能力を確認することを目的としています。 形式: 実際のデータセットを使用して、候補者がどのように問題を解決するかを観察します。これにより、理論だけでなく実践的な能力も評価されます。 質問内容: データの前処理、モデルの選択、評価指標の理解など、幅広いトピックが含まれます。候補者は、具体的なデータを使って分析を行い、その結果を説明する必要があります。 フィードバック: インタビュー後、候補者には具体的なフィードバックが提供されることが多く、これが今後の成長に役立ちます。 この形式は、特にデータサイエンスの職種を目指す人にとって、実際の業務に近い形でスキルをアピールできる良い機会となります。
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