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DAYA-015 日本語 DVD ジャケット 144 分

DAYA-015 【個人撮影】巨乳の淫乱なお姉さんと甘くてねっとりした淫語プレイをするのは若月みいなさんです。

2021年2月22日144 分


動画発売日

2021年2月22日

収録時間

144 分長い

監督

Aida Yumeno

再生回数

436 回

動画ランキング

21474 / 509670

他の動画 ID

daya00015, DAYA015, DAYA 015

女優の数

1人

女優体型

豊満, 平均身長

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 (22画像)

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女優: 若月みいな

趣味: 美容、おしゃべり、韓流好き、パイズリ
誕生日: 1995年01月19日
星座: 山羊座
胸のサイズ: I
身長: 169 cm
スリーサイズ: 99-66-97
血液型: -

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料金

標準 (480p) ¥1480

ストリーミング (HD/4k) ¥500

高解像度 (HD 720p) ¥1980

iOS (360p) ¥1480

アンドロイド (360p) ¥1480

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

「DAYA-015」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、「DAYA」は製作者のビデオシリーズ(カテゴリー)を指し、「015」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 DAYA-015 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 DAYA-015 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。

この動画の無料サンプルをダウンロードしたいです。可能ですか?

残念ながら、DAYA-015の無料サンプルをダウンロードすることはできません

ただし、ページのトップにスクロールして「再生」ボタンをクリックすることで無料サンプルを視聴できます。

DAYA-015の日本語字幕をどこでダウンロードできますか?

DAYA-015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22日

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