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やってしまいました…天井です🫠
ここから5枚分まくるのは厳しいかな…🥹
店内はジャグコーナーの初当たりよさそう🤡
カバネリや乙女5なども変わらず人気🙆🏻♀️
PR メッセ笹塚
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🚨🌈夕方速報🌈🚨
📍#楽園柏# #PR#
🎉SAO2 10000枚突破‼️👏✨
📈出玉もどんどん増えてます🥹✨
SAO2 10000枚突破🎉 5000枚over
戦国乙女5 3000枚over×4
東京喰種 3000枚over×10・5000枚🤩
GOD 5000枚over
真打吉宗 3000枚over
転生 3000枚over×2
攻殻機動隊 3000枚over
カバネリ 3000枚over×2
マギレコ 3000枚over
シャーマンキング 3000枚over
バイオ 3000枚over
朝から粘ってる台もまだまだ伸びまち我慢状態だったり、良📈も多数✨🥹
ここからの伸びにも期待です🎀
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「ここで辞めたら、この会社を選んだ自分が間違っていたことになる」と思って残っているなら、その2つは分けて考えていいと思います。
入社を決めた日のあなたは、あのとき手元にあった情報でちゃんと選んでいます。入ってから分かったことが増えただけ。だから確かめたいのは、今日の判断のほうです。
・今日この会社の求人を見たら、応募するか
・入社を迷っている友人に、この会社を勧めるか
2つとも「いいえ」なのに残っているなら、守っているのは会社より、選んだ日の自分のほうかもしれません。
偉そうに書いていますが、私は就職も転職も失敗しています。転職先では入社2日目に「ここじゃない」と気づいて、そこから毎日、前かがみで会社を歩いていました。
辞めても、残っても、負けにはなりません。どちらにするかは、今日の自分で決めていいんです。
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ここ数年、生成AIで複雑なデータ処理を実践するために、検証用の合成データを作る手法をアレコレ実装検証してきたけど、共通して良かったプラクティスは「1. 答えから先に作る」「2. 構造的に作る」「3. 生成AIやプログラムが成果物を評価し修正できるように作る」だと思う。
例えば日本語ドキュメント検索の文書データを作る場合、まずはドキュメントの構造と検索要件、期待する検索結果を用意して、目的の評価指標を定義してドキュメント化する。生成はその後。1.と3.が満たせていればテストしながら生成と開発をループできるし、2.が満たせていればプログラムから適切に読み込んで定義できる。
経験上、ドキュメントだけでなく、画像や動画も同様にこのプラクティスは使える。
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「ここまで遅れている国もなかなかない」坂上忍が日本の動物愛護を痛烈批判→法整備を訴え、鎧塚俊彦には「千葉県知事ですか？」と“反撃”
犬猫の殺処分ゼロを目指す基金の授賞式で、制度の遅れが改めて問われました。
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