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SVS-072 日本語 DVD ジャケット 245 分

SVS-072 「ガン突き大量精子をぶっかけたり、興奮したりイキ狂う女性12人との雄汁まみれの輪姦を4時間楽しむ作品」

2021年2月22日245 分


動画発売日

2021年2月22日

収録時間

245 分とても長い

メーカー

AVS collector’s

動画ランキング

73493 / 505054

他の動画 ID

svs00072, SVS072, SVS 072

女優の数

17人

女優体型

背が低い, 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 (12画像)

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AV女優

高梨りの
胸のサイズ: -
身長: -
スリーサイズ: -
血液型: -
有村のぞみ
誕生日: 1996年02月14日
胸のサイズ: E
身長: 155 cm
スリーサイズ: 86-58-88
血液型: -
優月まりな
胸のサイズ: K
身長: 148 cm
スリーサイズ: 108-58-85
血液型: -
枢木みかん
誕生日: 1991年06月25日
胸のサイズ: E
身長: 155 cm
スリーサイズ: 83-58-86
血液型: -
愛乃零(浅見せな)
誕生日: 1994年10月14日
胸のサイズ: D (ナチュラル)
身長: 163 cm
スリーサイズ: 87-56-87
血液型: -
浅見せな
胸のサイズ: -
身長: -
スリーサイズ: -
血液型: -
AIKA
胸のサイズ: -
身長: -
スリーサイズ: -
血液型: -
彩葉みおり
胸のサイズ: -
身長: -
スリーサイズ: -
血液型: -
新村あかり
胸のサイズ: -
身長: -
スリーサイズ: -
血液型: -
西田カリナ
誕生日: 1995年07月07日
胸のサイズ: B
身長: 159 cm
スリーサイズ: 78-56-82
血液型: A
中尾芽衣子(NOA)
胸のサイズ: -
身長: -
スリーサイズ: -
血液型: -
中尾芽衣子
胸のサイズ: -
身長: -
スリーサイズ: -
血液型: -
あいか
胸のサイズ: -
身長: -
スリーサイズ: -
血液型: -
兼咲みゆ(愛乃零、浅見せな)
胸のサイズ: -
身長: -
スリーサイズ: -
血液型: -
有坂深雪
誕生日: 1998年01月07日
胸のサイズ: C
身長: -
スリーサイズ: 82-55-84
血液型: -
君島みお
誕生日: 1988年04月25日
胸のサイズ: F
身長: 162 cm
スリーサイズ: 92-59-88
血液型: B
NOA
胸のサイズ: -
身長: -
スリーサイズ: -
血液型: -

料金

高解像度 (HD 720p) ¥780

標準 (480p) ¥480

ストリーミング (HD/4k) ¥300

iOS (360p) ¥480

アンドロイド (360p) ¥480

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

「SVS-072」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、「SVS」は製作者のビデオシリーズ(カテゴリー)を指し、「072」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 SVS-072 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 SVS-072 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、SVS-072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。

SVS-072の日本語字幕をどこでダウンロードできますか?

SVS-072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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