@hunt3red1tz: bro lost his girl and turned his hair white and got the six eyes and limitless #gojosatoru #edit #blowup? #mydressupdarling #jjk

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Saturday 16 May 2026 13:47:16 GMT
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blacky_889
KIRO :
song name?
2026-07-12 20:54:23
0
theepoststudent
The Student Reposter :
so that's how gojo got his powers
2026-05-25 03:12:49
1589
andrei_your_boy
￴ ￴ ￴￴￴ ￴￴ ￴￴ ￴￴￴ ￴￴￴￴ ￴￴￴ :
peak to mid💔
2026-05-25 02:11:14
439
erwenflrs_0
erwenflrs_0 :
Nah Read this
2026-07-12 06:11:06
0
luck2haveu
Lucky:) :
gojo is better than gojo
2026-05-25 07:51:16
220
nemesisprime242
J.U.S.T.I.N.E :
context: gojo thought Marin didn't need him anymore because she became popular so he gained six eyes and limitless and became the strongest sorcerer.
2026-06-23 21:25:29
48
hunt3red1tz
𝑻 | HUNTER❤️‍🔥 :
if this goes viral, ill sing the tsundere song
2026-05-16 13:49:09
187
aszsomeone
Athaeza :
He dyed he's hair white and and put on blue eye contacts and vowed to be the strongest btw
2026-05-25 03:06:34
58
sano_edilashvili
SNO🫪 :
Mid to peak💔
2026-05-25 07:08:23
19
drakenof0
hades :
i thought gojo was gojo and bro become gojo✌️✌️
2026-06-23 04:53:48
6
johncedriknacita
knight :
gojo+saturo=
2026-06-27 01:23:53
6
israeli193
RIP_GODLY🇵🇭💀☠️🗿 :
gojo backstory
2026-05-25 02:09:51
35
lol599299
LOL :
why changing peak to mid ? those who will disagree just don't know whats peak i think
2026-05-25 17:54:31
5
official_nakupalsidavid
official_nakupalsidavid :
Why 270 Likes Bro This Should Be 200K🥀
2026-05-24 05:56:55
5
me2idkman
Miku Nakano :
Gojo right?
2026-05-25 14:41:54
18
athena_has_my_heart
R_J :
why did unhappy turn to funk🥀 it ruins the song
2026-05-25 03:14:27
36
nicolas.blais2
Nico_lemyto :
peak to absolute cinema
2026-05-25 05:36:22
7
kobe_chetter
𓆩𓁺𓆪➤kabs.. :
romance to peaker than peakness
2026-07-02 06:44:39
5
not_robot692
ADZ :
got married btw😂✌️
2026-05-25 04:17:37
33
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COMMENT INVERSER UNE MATRICE ? 7 MÉTHODES INDISPENSABLES ! 🧮 L'inversion de matrice est l'un des piliers fondamentaux de l'algèbre linéaire, utilisé partout de la physique quantique au machine learning. Mais saviez-vous qu'il existe de nombreuses manières d'y parvenir, chacune adaptée à des situations bien précises ?  Dans cette vidéo MathNovaX, nous décortiquons les 7 méthodes incontournables pour inverser n'importe quelle matrice carrée : 1️⃣ La méthode de l'Adjugée (Cofacteurs) — L'approche algébrique classique. 2️⃣ L'Élimination de Gauss-Jordan — La méthode systématique par réduction de lignes. 3️⃣ La Décomposition SVD (Singular Value Decomposition) — Idéale pour les systèmes mal conditionnés. 4️⃣ Le Théorème de Cayley-Hamilton — Une approche élégante via le polynôme caractéristique. 5️⃣ L'Itération de Newton-Schulz — Une méthode numérique quadratique auto-correctrice. 6️⃣ La Série de Neumann — Pour les matrices proches de l'identité. 7️⃣ La Décomposition de Cholesky — Ultra-efficace pour les matrices symétriques définies positives. 📐 Un exemple numérique concret (3×3) est présenté étape par étape avec la méthode de l'adjugée. 🚨 DÉFI DOCTORAT (PhD Level) en fin de vidéo ! Serez-vous capable de prouver et de généraliser la formule de décomposition spectrale pour les matrices défectives ? Répondez en commentaire ! 💬👇 🔔 Suivez MathNovaX pour ne rater aucun concept mathématique modélisé avec soin ! #MathNovaX #AlgebreLineaire #Matrice #Mathematiques #CalculMatriciel #SVD #GaussJordan #Cholesky #NewtonSchulz #Physique #Science #Education
COMMENT INVERSER UNE MATRICE ? 7 MÉTHODES INDISPENSABLES ! 🧮 L'inversion de matrice est l'un des piliers fondamentaux de l'algèbre linéaire, utilisé partout de la physique quantique au machine learning. Mais saviez-vous qu'il existe de nombreuses manières d'y parvenir, chacune adaptée à des situations bien précises ? Dans cette vidéo MathNovaX, nous décortiquons les 7 méthodes incontournables pour inverser n'importe quelle matrice carrée : 1️⃣ La méthode de l'Adjugée (Cofacteurs) — L'approche algébrique classique. 2️⃣ L'Élimination de Gauss-Jordan — La méthode systématique par réduction de lignes. 3️⃣ La Décomposition SVD (Singular Value Decomposition) — Idéale pour les systèmes mal conditionnés. 4️⃣ Le Théorème de Cayley-Hamilton — Une approche élégante via le polynôme caractéristique. 5️⃣ L'Itération de Newton-Schulz — Une méthode numérique quadratique auto-correctrice. 6️⃣ La Série de Neumann — Pour les matrices proches de l'identité. 7️⃣ La Décomposition de Cholesky — Ultra-efficace pour les matrices symétriques définies positives. 📐 Un exemple numérique concret (3×3) est présenté étape par étape avec la méthode de l'adjugée. 🚨 DÉFI DOCTORAT (PhD Level) en fin de vidéo ! Serez-vous capable de prouver et de généraliser la formule de décomposition spectrale pour les matrices défectives ? Répondez en commentaire ! 💬👇 🔔 Suivez MathNovaX pour ne rater aucun concept mathématique modélisé avec soin ! #MathNovaX #AlgebreLineaire #Matrice #Mathematiques #CalculMatriciel #SVD #GaussJordan #Cholesky #NewtonSchulz #Physique #Science #Education

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