@wnnlyu: เมะจะไปรู้อะไรน้อ🫠 #WithatxTeeteePor #teeteepor #twnpich #porsuppakarn

ᴡɴ'💌

Open In TikTok:

Region: TH

Friday 26 June 2026 06:15:00 GMT

6644

1478

3

77

Music

Download

No Watermark .mp4 (2.44MB) No Watermark(HD) .mp4 (3.66MB) Watermark .mp4 (5.07MB) Music .mp3

Comments

ᴡɴ'💌 :

ส่วนแม่เมะฟินนนน><

2026-06-26 06:18:21

3

หยุดม่ายด้าย ขาดจัยส์ :

งื้ออออออ แคะอ้อนเก่งที่สุด

2026-06-27 05:06:12

0

momme165 :

❤️❤️❤️🌹🌹🌹🕺🕺🕺🌹🌹🌹❤️❤️❤️

2026-06-26 13:17:22

0

To see more videos from user @wnnlyu, please go to the Tikwm homepage.

Other Videos

🚀 3 MACHINE LEARNING PROJECTS YOU CAN BUILD IN ONE WEEKEND No months of preparation. No complicated research papers. Pick a dataset, build a model, evaluate it, and turn it into a working project. 💻 1️⃣ CUSTOMER CHURN PREDICTOR 📉 Problem: Predict which customers are likely to stop using a service. Build these features: → Clean and explore customer data → Train Logistic Regression and Random Forest → Compare Precision, Recall, and F1-Score → Explain important features using SHAP → Create an interactive Streamlit dashboard Tech Stack: Python, Pandas, Scikit-learn, SHAP, Streamlit 🎯 Portfolio upgrade: Explain why a customer may leave and suggest retention actions. 2️⃣ HOUSE PRICE PREDICTOR 🏠 Problem: Estimate property prices using features such as location, size, and number of rooms. Build these features: → Analyze price distributions → Handle missing values and outliers → Encode categorical variables → Train Linear Regression and Random Forest → Evaluate with MAE, RMSE, and R² → Build a simple price prediction interface Tech Stack: Python, Pandas, Scikit-learn, Matplotlib, Streamlit 🎯 Portfolio upgrade: Compare model predictions with actual prices and explain prediction errors. 3️⃣ CREDIT CARD FRAUD DETECTOR 💳 Problem: Identify potentially fraudulent transactions. Build these features: → Explore class imbalance → Establish a baseline model → Compare Logistic Regression and Random Forest → Test class weighting or resampling → Evaluate Precision, Recall, and PR-AUC → Display suspicious transactions in a dashboard Tech Stack: Python, NumPy, Pandas, Scikit-learn, Streamlit 🎯 Portfolio upgrade: Explain why accuracy alone can be misleading when fraud cases are rare. 🗓️ YOUR WEEKEND BUILD PLAN SATURDAY * Morning: Dataset + data cleaning * Afternoon: EDA + feature engineering * Evening: Train baseline models SUNDAY * Morning: Evaluate + improve the model * Afternoon: Build the interface * Evening: Write README + upload to GitHub 🔥 THE SECRET TO A STRONG ML PORTFOLIO Don’t just upload a notebook. Include: ✅ Problem statement ✅ Dataset source ✅ Reproducible code ✅ Evaluation metrics ✅ Error analysis ✅ Working demo ✅ GitHub README One weekend. One finished project. One more piece of proof that you can build with ML. Save this roadmap and choose your first project. 🚀 #MachineLearning #MLProjects #DataScience #creatorsearchinsights #datascience

🚀 3 MACHINE LEARNING PROJECTS YOU CAN BUILD IN ONE WEEKEND No months of preparation. No complicated research papers. Pick a dataset, build a model, evaluate it, and turn it into a working project. 💻 1️⃣ CUSTOMER CHURN PREDICTOR 📉 Problem: Predict which customers are likely to stop using a service. Build these features: → Clean and explore customer data → Train Logistic Regression and Random Forest → Compare Precision, Recall, and F1-Score → Explain important features using SHAP → Create an interactive Streamlit dashboard Tech Stack: Python, Pandas, Scikit-learn, SHAP, Streamlit 🎯 Portfolio upgrade: Explain why a customer may leave and suggest retention actions. 2️⃣ HOUSE PRICE PREDICTOR 🏠 Problem: Estimate property prices using features such as location, size, and number of rooms. Build these features: → Analyze price distributions → Handle missing values and outliers → Encode categorical variables → Train Linear Regression and Random Forest → Evaluate with MAE, RMSE, and R² → Build a simple price prediction interface Tech Stack: Python, Pandas, Scikit-learn, Matplotlib, Streamlit 🎯 Portfolio upgrade: Compare model predictions with actual prices and explain prediction errors. 3️⃣ CREDIT CARD FRAUD DETECTOR 💳 Problem: Identify potentially fraudulent transactions. Build these features: → Explore class imbalance → Establish a baseline model → Compare Logistic Regression and Random Forest → Test class weighting or resampling → Evaluate Precision, Recall, and PR-AUC → Display suspicious transactions in a dashboard Tech Stack: Python, NumPy, Pandas, Scikit-learn, Streamlit 🎯 Portfolio upgrade: Explain why accuracy alone can be misleading when fraud cases are rare. 🗓️ YOUR WEEKEND BUILD PLAN SATURDAY * Morning: Dataset + data cleaning * Afternoon: EDA + feature engineering * Evening: Train baseline models SUNDAY * Morning: Evaluate + improve the model * Afternoon: Build the interface * Evening: Write README + upload to GitHub 🔥 THE SECRET TO A STRONG ML PORTFOLIO Don’t just upload a notebook. Include: ✅ Problem statement ✅ Dataset source ✅ Reproducible code ✅ Evaluation metrics ✅ Error analysis ✅ Working demo ✅ GitHub README One weekend. One finished project. One more piece of proof that you can build with ML. Save this roadmap and choose your first project. 🚀 #MachineLearning #MLProjects #DataScience #creatorsearchinsights #datascience

I will dream about the Mac N Cheese bites 😍😍😍😭 #Mcdonalds #Tastetest

I will dream about the Mac N Cheese bites 😍😍😍😭 #Mcdonalds #Tastetest

Dưới đây là cách chơi FF chuyên nghiệp Cài đặt độ nhạy (Sensitivity): Đây là bước cực kỳ quan trọng. Trong năm 2026, giới hạn độ nhạy có thể lên tới 200. Bạn nên bắt đầu với mức General (Nhìn xung quanh) khoảng 130–160 để xoay người nhanh nhưng vẫn giữ được tâm bắn ổn định. Tùy chỉnh nút (HUD): Hãy sắp xếp các nút bấm (bắn, nhảy, ngồi, đặt Bom Keo) sao cho thuận tay nhất. Nếu bạn quen chơi các game FPS khác, hãy đặt vị trí tương tự để không bị nhầm. 2. Giai đoạn nhảy dù và Loot đồ Chọn điểm rơi: Nếu mới chơi, đừng nhảy vào các khu trung tâm (như Cổng Trời hay Đảo Thiên Đường) vì rất dễ

Dưới đây là cách chơi FF chuyên nghiệp Cài đặt độ nhạy (Sensitivity): Đây là bước cực kỳ quan trọng. Trong năm 2026, giới hạn độ nhạy có thể lên tới 200. Bạn nên bắt đầu với mức General (Nhìn xung quanh) khoảng 130–160 để xoay người nhanh nhưng vẫn giữ được tâm bắn ổn định. Tùy chỉnh nút (HUD): Hãy sắp xếp các nút bấm (bắn, nhảy, ngồi, đặt Bom Keo) sao cho thuận tay nhất. Nếu bạn quen chơi các game FPS khác, hãy đặt vị trí tương tự để không bị nhầm. 2. Giai đoạn nhảy dù và Loot đồ Chọn điểm rơi: Nếu mới chơi, đừng nhảy vào các khu trung tâm (như Cổng Trời hay Đảo Thiên Đường) vì rất dễ "bay màu" sớm. Hãy đợi máy bay đi đến gần cuối bản đồ rồi mới nhảy vào các khu ít người để an toàn nhặt đồ. Không mở dù sớm: Hãy để nhân vật rơi tự do đến khi game tự mở dù để tiếp đất nhanh nhất. Ai xuống trước sẽ có súng trước và chiếm ưu thế. Ưu tiên trang bị: Tìm ngay vũ khí, Giáp và Mũ. Đừng quên nhặt Bom Keo (Gloo Wall) – đây là vật phẩm "cứu mạng" quan trọng nhất trong Free Fire để tạo lá chắn tức thời. 3. Kỹ năng chiến đấu cơ bản Tận dụng tâm ngắm: Game có chế độ hỗ trợ ngắm (Aim Assist). Khi kẻ địch lọt vào tâm ngắm, tâm sẽ chuyển sang màu đỏ, lúc này hãy nhấn bắn. Kỹ thuật "Kéo tâm": Để bắn vào đầu (headshot) dễ hơn, khi nhấn nút bắn, bạn hãy vuốt nhẹ nút đó lên phía trên. Di chuyển linh hoạt: Đừng đứng yên khi bắn. Hãy tập thói quen vừa di chuyển zig-zag hoặc nhảy để đối phương khó bắn trúng bạn hơn. Sử dụng Bom Keo: Khi bị bắn mà không có vật cản, hãy lập tức đặt Bom Keo ngay trước mặt để che chắn thay vì nằm xuống (vì nằm xuống trong Free Fire rất dễ bị bắn trúng đầu). 4. Một số mẹo nhỏ cho bạn Chọn nhân vật: Mỗi nhân vật có kỹ năng riêng (như hồi máu, tăng tốc chạy, hay tạo giáp). Hãy đọc kỹ và chọn nhân vật phù hợp với lối chơi của bạn. Luôn chú ý vòng bo: Đừng mải mê loot đồ hay chiến đấu mà quên mất vòng bo đang thu hẹp. Luôn di chuyển vào vùng an toàn sớm. Luyện tập: Bạn có thể vào chế độ Huấn luyện (Training) để tập bắn và tập đặt Bom Keo thật nhanh trước khi vào trận đầu hạng. #fypシ゚viral #xh #freefire

I don’t break hearts, I shatter egos my sweet prince. #booktokgirlies #girlsinscrubs #healthcareworker #fypシ #fyppppppppppppppppppppppp

I don’t break hearts, I shatter egos my sweet prince. #booktokgirlies #girlsinscrubs #healthcareworker #fypシ #fyppppppppppppppppppppppp

#الطايف_الان #الطايف #اكسبلور

#الطايف_الان #الطايف #اكسبلور

About

Robot
API

Legal

Privacy Policy