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江川剛史|相互

江川剛史|相互

私はサラダには、シーザーサラダドレッシングを使う。焼肉屋のチョレギサラダも美味しいね。
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もふこ

もふこ

今デニーズだがこれ以上なにかを注文してしまうと太るしお財布にも優しくないよぉぉ
って思ってたけど「クリスマス」っていう強い免罪符見つけた どしよかな
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ゆあ

ゆあ

くりすますぱーちー
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クロ羊

クロ羊

#自炊 #食べることができる幸せ #おうちごはん #夜ご飯 #ぼっちクリスマス
クリームシチューかけゴハン、ハーブソースで漬け込んだむね肉ソテーとポークウインナー、クリームチーズ、アボカドとレタスのサラダ。
メリークリスマス[いいね]everyone[大笑い]
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アクア

アクア

とりあえずケーキ🍰
ローソンのだけど
2個入りでお手頃価格✨
しかもそんなに大きくもないから
甘党でない人にはナイスなサイズ👍
名店のケーキもいいけど
クリスマスには作り置きだから
普段の美味しさ感 少ないし
歳とってくると、充分です
最近コンビニスイーツ美味しいしね[笑う]

皆さんも素敵な夜を過ごせましたか✨
でもサンタさんは来なかったな…[大泣き]

#クリスマス
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えむ

えむ

16センチ高さ5センチ31のキティーのアイスケーキ。
befor:めっちゃ可愛い🩷(躊躇いなくキティーとミ
ミィーを両断して4当分)
after:一人1/4結構でかいな→ゲロ甘すぎんか→…もう食えぬ
結論:美味いけど溶けるから忙しいし後半耐久リレーみたいだから来年は普通のケーキ買うと誓った
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ふか

ふか

クリスマスにしっかり1人で日高屋キメた❤️‍🔥
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みどり

みどり

昨日偶然いただいたロールケーキの残りにホイップ適当に塗って、今日これまた偶然いただいた苺をのっけたもの😊
今は満腹なので明日の朝いただくのである
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よしださん

よしださん

かわいいなって思って買ったら
お顔は書いてなくて、ハリボテでした😇
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NONAME

NONAME

豊田屋の白子鍋が食べたいナァ!(大声)
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さとう

さとう

なんだこの関口と山本に対する熱量
単独から9ヶ月経ってんだぞ(笑)
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ー般人

ー般人

めちゃくちゃ剣持では?
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御杉

御杉

クレストじゃなくてリーダー付与にすれば良かったのでは?
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氵冓脇

氵冓脇

2023ドラフトの方々もういなくなり始めて笑えない
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五寸カ

五寸カ

読まれなかったメール、読まれたメール。
どちらも水物。流れてどっか行く。
だから同じような内容を送っちゃう。
#ゴゴボラケ
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あきお

あきお

最近KAGGLEHUBに参加したんだけど、初心者でも安心して学べる教材がいっぱい!コンペも楽しいし、データサイエンティスト仲間が増えて嬉しい😊 みんなも是非試してみて!
KAGGLEHUBとは何ですか?
KAGGLEHUBは、データサイエンスや機械学習のコミュニティであるKaggleに関連するプラットフォームやリソースの一部です。具体的には、以下のような特徴があります。 学習リソース: KAGGLEHUBでは、データサイエンスや機械学習に関するチュートリアルや教材が提供されており、初心者から上級者まで幅広いレベルの学習が可能です。 プロジェクトとコンペティション: Kaggleの特徴的な要素として、データセットを使ったコンペティションがあり、参加者は実際のデータを用いて問題解決に挑むことができます。 コミュニティ: KAGGLEHUBは、他のデータサイエンティストや機械学習エンジニアとつながる場でもあり、知識の共有やネットワーキングが促進されます。 ツールと環境: Kaggleは、Jupyter Notebookなどのツールを使ってデータ分析を行うための環境を提供しており、実際に手を動かしながら学ぶことができます。 このように、KAGGLEHUBはデータサイエンスの学習や実践に非常に役立つリソースです。興味があれば、ぜひ参加してみてください!
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とうれ

とうれ

これを機に自衛隊や警察みたいな人間関係がなくて、銃を扱える仕事が生まれたら目指してみたいなぁ。

猟銃持ってジムニーでパトロールするだけの仕事とかあったらいいのにね。
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くんも

くんも

ミツネに耳栓ない装備は歴戦傷が首に生えてるときちーことがわかった
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ooku suzuk

ooku suzuk

ウメちゃんのヴァイパーふかしかわからんけど攻めのイメージないよなあ
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るるー@

るるー@

最近KAGGLEHUBを使い始めたんだけど、コンペに参加するのがすごく面白い!他の人のデータセットも試せて、学べることがたくさん。データサイエンスに興味がある人にはぜひおすすめ!
KAGGLEHUBの特徴は何ですか?
KAGGLEHUBの特徴は以下の通りです。 データサイエンスのプラットフォーム: KAGGLEHUBは、データサイエンスや機械学習のプロジェクトを共有し、コラボレーションするためのオンラインプラットフォームです。 コンペティション: ユーザーは様々なデータセットを使ってコンペティションに参加でき、他のデータサイエンティストと競い合うことができます。 データセットの共有: KAGGLEHUBでは、ユーザーが自分のデータセットをアップロードし、他の人と共有することが可能です。これにより、さまざまなプロジェクトに利用できるデータが集まります。 学習リソース: プラットフォームには、チュートリアルやノートブックが豊富に用意されており、初心者から上級者まで学びやすい環境が整っています。 コミュニティ: KAGGLEHUBは活発なコミュニティを持ち、フォーラムやディスカッションを通じて知識を共有し合うことができます。 これらの特徴により、KAGGLEHUBはデータサイエンスの学習や実践に非常に役立つプラットフォームとなっています。
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