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#吐槽

In reply to nevent1q…f6kp
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Ahaha, this is Chinese Internet Slang. Though I don't really understand the slang of the crypto guys either.

via Nostr@cxplay
#吐槽

@[email protected]

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Pockies(@yotsuko@fedibird.com) says:

本来我都忍住了。
但看到老师这个惟妙惟肖的“( `-´ )”颜文字直接没绷住。
这是官方认证“300斤胖墩美少女”的节奏。

-这性癖实在过于超前,搞得连最近沉迷坦克人妻的我都有点顶不住。-
-高傲的吉尔无奈的垂下了头。-

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#吐槽

@lhc_fl 《孤独美食家》

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ネフレン・ルク・インサニア(@lhc_fl@stelpolva.moe) says:

又是被知乎大粪泥头车创死的一天!而我决定一个人被创死这次不把臭气带到fedi鉴赏了()

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#article #read

没意思的高考作文

...
---人生就是抵达未知之地
---坦诚交流才有真正的相遇
---历久弥新
---他人定义与自我定义
---生活需要认可度,那么什么是认可度
这些都是啥?设计这些题目的时候,出题老师自己想清楚了这些问题没有?世界什么时候变成一个只有一面的硬币了?怎么就抵达未知之地了?已知之地不需要翻面深挖的?怎么就真正相遇了?虚伪和矫饰不是文明的特征么,不是刚好可以确认彼此都有相同的文明基础,可以彼此认同么?怎么来的笃定,怎么就觉得考生顺着论证一下就好?
当然,这么出题安全把稳,考生不容易写偏,公众不容易挑战,四平八稳,不求有功但求无过。只是这种封闭和保守的出题方式,让高考作文变得没有任何意思。在核心论点确定的情况下,大家比试的是谁能背更多范文结构,谁能引述更多名人名言,谁能够把一篇文章写得更面面俱到---这不就是八股么?大家不比选材,大家比拼雕花。
我看不如这样,明年高考干脆在作文部分直接放一段视频,然后让考生用800字介绍小帅、小美以及大魔王之间的故事,找出其中的坏人,并且分析为什么他是坏人。

- https://mp.weixin.qq.com/s/J1CxFNlwIOxqqYbnNkaEsg
- https://archive.ph/3zUVa

via Nostr@cxplay_clip 没意思的高考作文
#吐槽

GPL 许可就像 CC-SA 许可, 但是 Creative Commons 只有 CC0, CC-BY, 根本没有 CC-SA.
CC0 里的 0 代表放弃所有权利, 包括 GPL 许可里面核心的以 "相同方式共享" 的 SA 例外条款. 在知识和艺术领域我觉得还是需要 CC-SA 的, 就像现在的一些项目里禁止使用 AI 生成代码, 就是因为这些代码里面可能会包含与项目许可不兼容的许可, 特别是 GPL 许可.
而知识和艺术这边的 CC 就根本没有 GPL 甚至 AGPL 这样的强烈排他许可, 要么公有领域 CC0, 要么署名使用(BY), 然后再在 "署名使用" 的基础上添加更多额外条款(SA, NC, ND).

PS: 那么... 知识和艺术品也能用 GPL 许可吗?

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#吐槽

In reply to nevent1q…zr8a
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这种中英混杂的说话方式我最早在商务英语见过, 作为一门追求 "速成" 的专业语言, 学习者最后说话变得中英混杂是难以避免的结局. 而这些流行文化的情况根本就不属于语言学习的任何一种表现(以及 code-mixing 和 code-switching), 这只是一种用符号表达某种文化内涵的行为, 也是一种 "梗文化", 一种模因.

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#吐槽

最近太 busy, 所以准备在 gap day 做一些 chill 的事情好 work balance, 于是我和几个 base 在本地的朋友进行 citywalk 的时候被 ride bicycle 的人 attack 了, police 对我们进行一个 talk, 那位 bro 给我了点 money, 成功 solve 了这个 trouble. So, 我们点了 Starbucks 和 KFC 在公园作 brunch, 对美团外卖上的团购 coupon 进行了一些 research, 途中一个 random people 想加入我们的 conversation 和 wildeat party, 但是我们都 say no, 因为 this guy 操着一口标准 mandarin 很明显是 outsider. Well, 其实我个人对 outsider 并不 exclude, 但是我很 cherish 我的朋友, 他们的 perspective 我必须 respect.

#梗文化

via Nostr@cxplay
#吐槽

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苏暖暖(@namenomonster@stelpolva.moe) says:

小鬼是很烦,但是小鬼干死圈子的我真没见过,反而是不教小鬼的话他们会找二道贩子,而二道贩子是真的会干死圈子的,上次半个gal圈爆了

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#吐槽

@[email protected] 这还真是令人唏嘘...

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煮杏为酪(@fattyrabbit@o3o.ca) says:

挺唏嘘的一件事,今天是高考第一天,铺天盖地的消息都关于这些18岁的高三生,而今天毒化实验室接到的一份检测是否吸食过冰毒的样本,也来自一位18岁的女生。

via CXPLAY (@[email protected])
#article #read

孟加拉国警察被指控在 Telegram 上出售公民个人信息

TechCrunch 看到的一封由孟加拉国高级情报官员签署的信件显示,据称出售的数据包括公民的国家身份详细信息、手机通话记录和其他“机密信息”。
这封日期为 4 月 28 日的信由准将穆罕默德·贝克 (Mohammad Baker) 撰写,他担任孟加拉国国家电信监控中心 (NTMC) 的主任,该中心是该国的电子窃听机构。贝克在接受 TechCrunch 采访时证实了这封信及其内容的合法性。贝克在一次在线聊天中表示,“部门正在对这两起案件进行调查”,并补充说,孟加拉国内政部命令受影响的警察组织“对这些警察采取必要的行动”。

NTMC 是孟加拉国内政部下属的政府情报机构。该机构的核心任务是监控所有电信流量并拦截电话和网络通信,以检测和防止对国家安全的威胁。作为其使命的一部分,NTMC 运行国家情报平台(NIP),这是一个内部政府门户网站,保存公民机密信息,如国民身份详细信息、手机注册和手机数据记录、犯罪档案和其他信息。NTMC 自己的调查得出的结论是,这些特工比其他人更频繁地使用 NIP 平台,并访问和收集与他们无关的信息。
去年,一名安全研究人员发现 NTMC 在不安全的服务器上泄露了人们的个人信息。据《连线》报道,泄露的数据包括真实姓名、电话号码、电子邮件地址、地点和考试结果。
> https://www.wired.com/story/ntmc-bangladesh-database-leak/

https://techcrunch.com/2024/06/06/bangladeshi-police-agents-accused-of-selling-citizens-personal-information-on-telegram/

via Nostr@cxplay_clip A Spy Agency Leaked People's Data Online—Then the Data Was Stolen
#article #read

亚马逊收购印度视频流媒体服务 MX Player

一位知情人士告诉 TechCrunch,两家公司于周三晚间就该交易达成了最终协议。消息人士称,这笔交易对 MX Player 的估值不到 1 亿美元,远低于这家流媒体公司筹集最后一笔资金时的 5 亿美元估值。
亚马逊正在收购 MX Player 的部分资产,但不是整个公司,腾讯也是该公司的支持者之一。交易完成后,MX Player 的许多高管将转移到亚马逊。
亚马逊发言人证实,在本文发表后,亚马逊已同意购买 MX Player 的部分资产。

Times Internet 于 2018 年以 1.4 亿美元收购了 MX Player。这款起源于韩国的应用程序因其独特的本地视频播放功能而在印度广受欢迎。此功能使该应用程序能够支持多种视频文件格式,使其与发展中市场流行的经济实惠的 Android 智能手机高度兼容。
收购后,Times Internet 采取了战略举措,将 MX Player 从本地视频播放应用程序转变为综合视频流媒体平台。该公司投资在该应用程序中添加各种授权和原创内容,包括电视节目、电影和游戏,以满足印度以及英国和美国等许多国际市场日益增长的在线娱乐需求。

- https://techcrunch.com/2024/06/06/amazon-buys-indian-video-streaming-service-mx-player/
- https://news.slashdot.org/story/24/06/06/1158219/amazon-acquires-mx-player

via Nostr@cxplay_clip Amazon buys Indian video streaming service MX Player
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Firefox Nightly 引入实验性的本地图像替代文本生成功能

Firefox 130(目前稳定版是 v126)将为使用屏幕阅读器的视觉障碍者提供一项辅助功能:利用运行在本地的机器学习模型为图像自动生成文本描述。该功能将首先作为 PDF 编辑器的一部分提供,之后将扩大范围,作为常规浏览的一部分提供给使用屏幕阅读器的用户。它使用的机器学习模型是基于 Transformer,通过 COCO(Common Object In Context)或 Flickr30k 等数据集训练去识别图像中的不同对象,使用前需要一次性下载不到 200MB 大小的文件,虽然性能比不上知名大模型如 GPT-4 Turbo with Vision 或 LLaVA,但对于描述图像足够正确,对硬件需求也很低。

- https://www.solidot.org/story?sid=78341
- https://hacks.mozilla.org/2024/05/experimenting-with-local-alt-text-generation-in-firefox-nightly/

via Nostr@cxplay_clip
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