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そら

そら

おはようございます(*^^*)
んー、なんで休みの日こんな早く目が覚めちゃうかなぁ( ̄▽ ̄;)
もう少しゆっくり寝る予定やったのに(´・ω・`)
そうか!
美容院行くからは早起きなんか( *´꒳`*)
ってどんだけだよ笑
今日はちょっと髪の色変えたいなー(*´ω`*)
#おはようございます
#ひとりごとのようなもの
#休日
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コメント

ぽて

ぽて

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そらさん おはようございます☀️ 休みの日も変わらず 目が覚めてしまいますよね💧 ゆっくりと良い一日を お過ごしください[笑う]

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そら
そら
ポテさんおはようございます(*^_^*) ポテさんも素敵な1日を過ごしてね(*^^*)
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♪ななし

♪ななし

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綺麗だねー

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そら
そら
海は癒されますよね(*^^*)
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たのたん

たのたん

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おはようございます!

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そら
そら
おはよー(*´ω`*)
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くう

くう

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ほんまやん、6時台とかめっちゃ早いw

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そら
そら
めっちゃ早いよー笑
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まろうど

まろうど

1 GRAVITY

素晴らしく美しい色あいですよねぇ❤️ 高貴さと清廉さ😐️

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そら
そら
ありがとうございます(*^^*)
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LRMDの意味は?
LRMDは「Low-Rank Matrix Decomposition」の略で、主にデータ解析や機械学習の分野で使用される手法です。この手法は、大規模な行列を低ランクの行列に分解することで、データの圧縮や特徴抽出を行います。以下にLRMDの主なポイントをまとめます。 用途: 画像処理: 画像の圧縮やノイズ除去に利用される。 レコメンデーションシステム: ユーザーとアイテムの関係をモデル化するために使用される。 テキスト解析: 文書のトピックモデルや潜在意味解析に役立つ。 利点: 計算効率が良い: 大規模データを扱う際に、計算コストを削減できる。 データの可視化: データの本質的な構造を理解しやすくする。 関連技術: 主成分分析(PCA): データの次元削減に使われる。 行列因子分解(MF): 特に推薦システムでの利用が多い。 LRMDは、データの理解や処理を効率化するための強力なツールです。興味があれば、具体的な応用例を探してみると面白いかもしれません!
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