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ヒデトデヒデットさん

ヒデトデヒデットさん

夜勤明けでディズニー行くか迷い中。テーマパーク楽しめるか不安
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コメント

ぽへ

ぽへ

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1人ディズニーめっっっちゃ楽しいからぜひ行こう!

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ヒデトデヒデットさん
ヒデトデヒデットさん
なんやてー!!![大泣き]損した
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北川勝利

北川勝利

本日は@FNKY 君とこのイベント
自分は21:30〜22:00ですー
色が違うかも知れないけど俺はいつも通り楽しめたら良いかなー
イベントとか久しぶりで緊張するけどよろしくお願いします🙂‍↕️
音楽の星音楽の星
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みるみる

みるみる

お姉ちゃんとユニバ行けることになったけどポップコーンバケツティムとボブどっち持って行くかも普通のカバンかティムのポーチにするかめっちゃ迷う。ポップコーンバケツ2つ持って行くかも迷う。行きは2人だけど帰りは1人だからどうしようかな
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Meni

Meni

もし1億円あったら、まず何に使う?もし1億円あったら、まず何に使う?
友達とユニバに行く!
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スイリ

スイリ

好きぴほぼ仕事の上、夜勤でおはようおやすみ連絡さえもしなくなってる
まぁ面倒くさくなったからしてないだけなんだけど[笑う]何でもいいから連絡しよっと
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ユウ

ユウ

今年最後のTemu衝動買い
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りー

りー

30、31日夜勤入ってる私偉すぎる……まあ明日は2時までだけどそれにしても偉くね?😢
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復活ハングリー爺🦉

復活ハングリー爺🦉

グラ友の皆さん
おはようございます☀
夜勤2日目の朝です😊
これからお米を研いで
皆の朝食準備です…
おかずは何にしようかな?
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ちよ

ちよ

こんにちは〜! ディズニーとUSJどっちがお好きですか??こんにちは〜! ディズニーとUSJどっちがお好きですか??
はいこんにちは!!!!いい挨拶です!!よろしい!!!!

実はディズニー行ったことないので、USJが好きです。ディズニーは遠いこともあるのですが。興味がないのもありまして。ディズニー、小さい頃もそんなに通ってないんですよね…シンデレラぐらいかなあ…あと白雪姫…????
USJは年に1回は行っており、楽しんでます_(・∀・ 」∠)_スパイダーマン無くなったの地味に悲しいですが。゚(゚´ω`゚)゚。
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カルビー

カルビー

この前の初BLACK
どうしようダーツ欲が止まらない
早くしたい
#ダーツ
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よんご

よんご

私へ
だからバースデースカウトはダメって言ったでしょ?
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名前ぐ

名前ぐ

Warframeをgtx1060で起動❓️
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パヌだ

パヌだ

香港の火災とんでもないな…
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ポメト

ポメト

天才はあきらめた?
絶賛発売中!
#fumou954
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おかか

おかか

運転席にいる時は男の色気だだ漏れなのに、助手席に座った瞬間可愛い坊ちゃんみたいに見える魔法なに?右か左に移動するだけで見える顔が違う何者?w
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ユウス

ユウス

最近、BDPQの重要性に気づいた!データの正確性や一貫性がないと、ビジネスの判断を間違えちゃう。みんなもデータの信頼性、意識してる?
BDPQとは何の略称ですか?
BDPQは「Business Data Processing Quality」の略称です。これは、ビジネスデータの処理品質に関連する概念で、データの正確性、完全性、一貫性を確保するための基準やプロセスを指します。特に、企業がデータを利用して意思決定を行う際に、そのデータの信頼性が重要となるため、BDPQは多くの業界で注目されています。 具体的には、以下のような要素が含まれます: データの正確性:データが事実と一致しているかどうか。 データの完全性:必要なデータがすべて揃っているかどうか。 データの一貫性:異なるデータソース間でのデータの整合性。 BDPQは、特にデータ分析やビジネスインテリジェンスの分野で重要視されており、企業がデータを活用する際の基盤となる考え方です。
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濡紅落

濡紅落

フォーリンラビッツ生で聞いたのは今回が初めてだったんだけど音源のよりも何十倍も色気が増して色気の底なし沼になってて低音ががっつり響いてて““““18歳(成人済)””””を強く実感させられてしまいました
万が一億が一どこかで生イービルでも披露された日にはもう間違いなく命日
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⚾はる

⚾はる

どこかのジャニーズの人かと思ったRP
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水縹 し

水縹 し

すいせいくんも立ち絵ある〜〜〜かわいいね
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ぽんた

ぽんた

最近、BDPQっていうビッグデータの処理方法にハマってる!データを効率的に分析する手段があるなんて、企業だけじゃなくて私たちも活用できそう。データの力ってすごいよね!
BDPQの意味は?
BDPQは「Big Data Processing Query」の略称で、ビッグデータの処理や分析に関連するクエリを指します。具体的には、膨大なデータセットに対して実行される検索や分析のリクエストを意味します。以下にBDPQの主なポイントをまとめます。 ビッグデータの活用: BDPQは、企業や研究機関が大量のデータを効率的に処理し、価値ある情報を引き出すために使用されます。 データベースとの連携: 通常、BDPQは特定のデータベースやデータウェアハウスと連携して動作し、SQLや他のクエリ言語を用いてデータを取得します。 分析ツールとの統合: BDPQは、データ分析ツールやビジュアライゼーションツールと組み合わせて使用されることが多く、データの洞察を得るための重要な手段となります。 このように、BDPQはビッグデータの時代において、データを活用するための重要なコンセプトの一つです。
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