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Description
ゆうパケット ふわふわキュートなキャンディポップ オックス生地1=10cm50cm(5) :550cm 101m 3 Textile designed by COLORFUL CANDY STYLE cm 110 100% 1. 5m(15) 1. 2.1. 5m 3. 4. 5.300 1=10cm 50cm10cm :550cm 101m () 2m 1m2=2m () PC + 0. 5cm1cm
数量：1=10cm単位での価格です。最低50cmから(数量：5)の販売となります。
※入力例:数量5→50cm/数量10→1m
※入力例:数量5→50cm/数量10→1m
ご注文・ご入金確認後、3営業日以内に発送予定です。（土・日・祝を除く）
こちらの商品は、生地以外の他商品と同時購入された場合、別送となります。
こちらの生地は商用利用可能です。購入された生地を用いた作品/商品を販売される際には、商品説明に必ず「Textile designed by COLORFUL CANDY STYLE」と明記して頂きますようお願いいたします。
※生地耳に商用利用不可と記載されている場合がございますが、商用利用可能です。
※生地耳に商用利用不可と記載されている場合がございますが、商用利用可能です。
パステルカラーがとってもキュートなふわふわポンポン。リボンやキャンディ、アクセサリーがちりばめられた遊びゴコロあふれるポップなデザインです。
中厚のオックス生地で、ツイルと比べ適度な張りがあるしっかりとした素材。通気性にも優れ、扱いやすいので、ポーチ、バッグ、巾着袋などの小物から、エプロン、クッションカバー、ランチョンマットなど幅広い用途に使える素材です。
サイズ（単位：cm）
生地巾：約110
生地品質：綿100%
※オックス、ツイル等、1.5m(個数15)までのご注文に限り、ゆうパケットでのお届けが可能です。
1.ゆうパケットはポスト投函でのお届けとなります。ポストに入らない場合は、持ち帰ります。
2.厚さ制限があるため、オックス、ツイル等1.5m以上・キルティング、ラミネートのご注文は宅急便でのお届けになります。
3.配達日時のご指定はできません。
4.代金引換は対応しておりません。
5.料金は全国一律送料300円となります。
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2.厚さ制限があるため、オックス、ツイル等1.5m以上・キルティング、ラミネートのご注文は宅急便でのお届けになります。
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4.代金引換は対応しておりません。
5.料金は全国一律送料300円となります。
ご購入について
数量：1=10cm単位での価格です。
販売は最低50cmから、10cm単位でカットいたします。
※入力例:数量5→50cm/数量10→1m
中切れについて
在庫状況によってはごくまれにですが中切れしている(途中で切れている)商品がございますのでご了承くださいます様お願い申し上げます。
〔ご注文内容〕 2m → 〔納品形態〕 1m×2枚=2m
※中切れ(途中で切れている状態)でのご納品になる場合は出荷前に弊社よりお客様にご連絡させていただきます。
●生地色について
生地および商品の画像は、できるだけ商品に近い色で掲載しております。同じ色名でも生地や商品によって明るさや鮮やかさなど色味が異なります。
※お客様のモニター設定やPCの機種、室内環境等により、色味に違いが発生してしまう場合もございます。
●お取扱いにおけるご注意
洗濯により若干の色落ちや、多少の縮みが発生する場合があります。
商品によっては+-0.5cm～1cmの誤差が発生してしまう場合がございます。
また、お揃い生地商品が完売の際はご了承ください。
数量：1=10cm単位での価格です。
販売は最低50cmから、10cm単位でカットいたします。
※入力例:数量5→50cm/数量10→1m
中切れについて
在庫状況によってはごくまれにですが中切れしている(途中で切れている)商品がございますのでご了承くださいます様お願い申し上げます。
〔ご注文内容〕 2m → 〔納品形態〕 1m×2枚=2m
※中切れ(途中で切れている状態)でのご納品になる場合は出荷前に弊社よりお客様にご連絡させていただきます。
●生地色について
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●お取扱いにおけるご注意
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商品によっては+-0.5cm～1cmの誤差が発生してしまう場合がございます。
また、お揃い生地商品が完売の際はご了承ください。
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4.2 ★★★★★
Based on 24 reviews
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Product Reviews
★★★★★ 1
Light on substance and heavy on flaws
Format: Paperback
The book has a great list of topics, but fails to provide much substance any of them.
Most of the provided code is just comments that avoid the actual crux of the issues being discussed. (e.g. #implement the logic to validate XYZ - while the whole point of this chapter is teach how the heck we validate XYZ!)
Some parts are plain wrong, for example the part on Graph based RAG is fundamentally flawed as it assumes the text embedding and the graph embedding are in the same latent space. (This is one of many more examples).
Seems like the book was rushed, and the author has limited hands on experience (if any).
At least we know based on the amount of flaws that it was not written by an LLM
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Reviewed in the United States on December 31, 2025
★★★★★ 5
Excellent book to truly understand LLM design patterns
Format: Paperback
I just finished reviewing Ken Huang's pocket book on LLM Design Patterns, and WOW what an amazing resource! This book is excellent if you want to truly understand how to create and enhance intelligent AI language models, all that in your pocket!
Ken makes the difficult things seem surprisingly easy, and that's the real MAGIC.
- How to prepare your data for training by making it extremely clean.
Developing the brains: the practical aspects of training, optimizing, and maintaining your models.
- Learn amazing prompting techniques (such as Chain-of-Thought and Tree-of-Thoughts) to improve your AI's reasoning and problem-solving abilities.
Learn everything there is to know about RAGs so that your LLM can incorporate outside expertise.
- It also delves into creating "agentic" AI that is capable of action and planning (not only simple plan and execute but also enhanced techniques like ReWoo!)
Really, this feels like a useful toolkit, so Ken thank you for that resource
Thanks, Idan Habler
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Reviewed in the United States on June 9, 2025
★★★★★ 3
A Broad Overview, But Light on Modern Fine-Tuning
Format: Paperback
I'm currently really interested in fine-tuning LLMs and recently completed my first LoRA-based fine-tuning on a quantized model. I came to this book looking for more detail on fine-tuning. While it touches on the topic, I found the content didn’t quite align with the current state of the field in 2025. Techniques like LoRA, QLoRA, and PEFT weren’t really covered, and the material leaned more toward what I think are older or lower level approaches. That made it harder to connect with what I’m actually working on.
That said, when I shifted to other chapters — like the sections on prompt engineering techniques such as Chain of Thought (CoT) and Tree of Thought (ToT) — I found more value. These sections were clearer, and I picked up a few practical insights, like using few-shot examples that walk through the CoT reasoning process. That’s not something I’ve tried before, and I can see how it might help smaller models that struggle with any type of reasoning tasks.
Overall, the book feels more like a broad overview of all LLM concepts. For someone exploring many topics across the LLM ecosystem, it offers a wide-ranging introduction. But for readers like me who are actively trying to learn and apply techniques like fine-tuning and quantization, it may leave you wanting up-to-date guidance.
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Reviewed in the United States on August 10, 2025
★★★★★ 5
Great foundation read for security!
Format: Paperback
This book is a great read! It builds a strong foundation and I would highly recommend it for builders who are interetsed in building on LLMs and ensuring everything is secure. Security is super important and this book does it justice!
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Reviewed in the United States on June 27, 2025
★★★★★ 5
Loved it
Format: Paperback
I’ve easily read dozens of tech books. I liked this one a lot. Sure, there were boring parts, but most of it was engaging, especially on dry subjects. I previously read “How AI Works” and found this more informative and way more enjoyable. I got through the 700 pages in about 5 weeks while also learning about probability and linear algebra from other books and online sources. I’d love to read something more advanced by the author, maybe getting into more modern applications. I feel more comfortable with the subject and feel I am now ready to conquer more advanced texts. I initially picked this up to give me some background before reading “How to Build a LLM (from scratch)”. I’ve ordered an intermediary Deep Learning with Python book as well, but wouldn’t mind a more advanced theory book to accompany these books. I’ll definitely be rereading sections of this book to further familiarize myself with topics like backpropagation. Highly recommend if you’re looking for a gentle, but broad introduction to the topic.
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Reviewed in the United States on November 14, 2025