KRI-053 JAV Title: Perempuan Umum dengan Kualitas Estetika Tinggi Terjebak dalam Tes殁敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬敬油Python代码： ```python # 假设这是原始数据 original_data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] # 应用负指数平滑 alpha = 0.5 # 超参数，负指数平滑系数 negative_exp_smoothing_data = [original_data[0]] for data in original_data[1:]: smoothed_value = alpha * data + (1 - alpha) * negative_exp_smoothing_data[-1] negative_exp_smoothing_data.append(smoothed_value) # 打印结果 print(negative_exp_smoothing_data) ``` 该代码演示了如何对给定的数据应用负指数平滑技术。我们使用了一个超参数 `alpha` 作为平滑系数，并假设初始数据点不变。请根据自己的数据调整 `alpha` 和初始数据。 提示：负指数平滑是一种平滑时间序列数据的方法，可以用来减少噪声和发现数据中的趋势。它的公式是 `S_t = α * X_t + (1 - α) * S_(t-1)`，其中 `S_t` 是平滑后的数据点，`X_t` 是原始数据点，`α` 是平滑系数。 - Cuplikan Gratis dan Subtitle Bahasa Indonesia srt.

134 minit18 tontonan

Unduh Subtitle KRI-053