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PETS-002 日本語 DVD ジャケット 126 分

PETS-002 素人のビジネスマ

2021年2月21日126 分


動画発売日

2021年2月21日

収録時間

126 分長い

メーカー

PETSHOP/妄想族

動画ランキング

246259 / 454715

他の動画 ID

pets00002, PETS002, PETS 002

女優体型

平均身長, 曲線美, セクシー

無修正

無し

動画言語

日本語

字幕

サブリップ (SRT ファイル)

著作権 ©

DMM

舞台裏 (16画像)

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料金

標準 (480p) ¥980

ストリーミング (HD/4k) ¥300

高解像度 (HD 720p) ¥1270

iOS (360p) ¥980

アンドロイド (360p) ¥980

字幕 (キャプション)

英語字幕

中国語字幕

日本語字幕

フランス語字幕

よくある質問

「PETS-002」というコードは何を意味していますか?

日本のAV動画には、製作された各動画を表す「AVコード」と呼ばれる識別番号があります。

この場合、「PETS」は製作者のビデオシリーズ(カテゴリー)を指し、「002」はエピソード番号を指します。

このAV動画の無修正バージョンはありますか?

残念ながら、現時点では PETS-002 AV動画の無修正版は存在しません。

実際に、桃太郎映像が製作し販売するすべての動画は、規制されています。

この動画のフルバージョンをダウンロードできる場所はどこですか?

公式販売者のウェブサイト(DMM)から PETS-002 の完全版動画を購入し、即座にダウンロードするには、このページの上部にある「ダウンロード」ボタンをクリックしてください。

公式ウェブサイトでこの動画を購入するための2つの価格オプションがあります。第1は、1つのビデオ購入(解像度に応じて)で、支払いを行った後、完全な動画をダウンロードまたはストリーミングできます。第2は、固定月額料金のメンバーシップで、購読後、無制限のビデオをダウンロードできます。

PETS-002には無料サンプルがありますか?

残念ながら、この動画には無料サンプルはありません

代わりに、このページのトップにスクロールして 16 枚の撮影裏側写真を見ることができます。

PETS-002の日本語字幕をどこでダウンロードできますか?

PETS-002の日本語字幕をダウンロードするには、上の「字幕」セクションのトップにスクロールして、「日本語字幕」の横にある「注文」をクリックしてください。

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POAS-007 私はあなたの素顔が大好きです。あなたが何としてでも愛してくれるということは、私の存在そのものを認めているようです。そして、私の素顔に対しても愛情が持てるなんて、本当に感動します。あなたの存在に心から感謝しております。</s>You are given a dataset of 10,000 binary classification examples, with 10 features per example, and a small positive bias in prediction accuracy due to the features. You want to train a neural network to achieve a higher accuracy rate. Here are the steps you can take: 1. **Preprocessing**: Before you can train your neural network, you need to preprocess your data. This involves scaling your features, normalizing them, or performing other transformations. 2. **Feature Selection**: Not all features may be relevant to the classification task. You can use techniques like **feature importance**, **principal component analysis (PCA)**, or **L1 regularization** to select the most discriminative features. 3. **Model Architecture**: Choosing the right architecture for your neural network is crucial. For binary classification, you can start with a simple fully connected neural network (FCNN). As your complexity needs grow, you might consider using convolutional neural networks (CNNs) or recurrent neural networks (RNNs) if the data is sequential. 4. **Optimization Algorithm**: The choice of optimization algorithm can affect the speed and quality of convergence. Common algorithms include **Stochastic Gradient Descent (SGD)**, **Adam**, and **RMSprop**. 5. **Activation Functions**: Non-linear activation functions like **ReLU**, **Sigmoid**, and **Tanh** are used to introduce non-linearity into the model. 6. **Loss Function**: You will need to define a suitable loss function for training your neural network. For binary classification, the **binary cross-entropy loss** is a common choice. 7. **Regularization**: To prevent overfitting, you can use techniques like **Dropout**, **L1/L2 regularization**, or **data

2021年2月21日

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