EST JaviMemero 🦅

SOY ESEEEEEEEE

antes leer a paulo coehlo era motivo de burla y ahora todos presumen leer superación personal, urge que vuelva el bullying hacia los libros basura

Sheinbaum recibió antes a bts que a las madres de desaparecidos :)

Bart, no quiero asustarte... Pero confirmaron el primer perro con gusano barrenador en la CDMX… Y la autoridad en el tema animal es Ana Villagrán.

@ivillasenor Contra el libre y soberano estado de Yucatan

¿Pues contra quién compiten? ¿Timbuktu?

@PumaChairo Siempre creí que el nombre de la moreniza era apología al CO, pero jamás lo dije por que me iban a funar xd

La Mayiza. La Chapiza. La Moreniza.

Ballin out.

Youtuber Moist Cr1TiKaL weighs in on #TheBoys Season 5 recent episodes. "There is nothing that has been filler about the episodes, there just giving you more information on the characters. And every single episode progresses the overall plot....It is actual just brain rot attention spans right now that can't stand actually watching something longer than 60 seconds or anything somewhat slow to build up to something" (Via: penguinz0 on Youtube)

Pueden tirarme todas mis cuentas pero nunca podrán borrar de la historia que su líder Naasón Joaquín se declaró culpable de 3 cargos de abuso a menores. Él nunca va a salir ya, así que hagan corajes pero yo sigo aquí y puedo volver a empezar.

A geração Z está preferindo jogar Assassin's Creed Black Flag em vez de fazer sexo.

@PumaChairo Es muy de izquierda claro que si

Un MORENISTA te va a ver con esta cara y te va a decir "es absolutamente necesario tener a los pedofilos de la luz del mundo legislando para consumar la cuarta transformación."

Qué son 17 años más?? Siempre puedo hacer otro chamaco.

@Tougi_mahjong Es una concha, pan dulce muy rico

これなに？メロンパン？🤔❓️🇲🇽

⚠️ADVERTENCIA: nuevo #FrenteFrío y #AirePolar recorrerán este fin de semana, poniendo fin a la #OlaDeCalor 🥶Sábado: norte, noreste y oriente con lluvias dispersas, viento y marcado descenso térmico (fresco a frío 10-20°C) ✅Domingo: centro se refresca y sureste menos calor ¡MÁS DETALLES MAÑANA!

No dicen la marca.

@Elrromanov Comentocratas del bienestar™ be like: BiciTaxi >>> Metro

Los comentócratas y opiniologós del Bienestar, se emocionan mucho por un tren aún inconcluso y con material rodante extraído del Interurbano *Cadena de oración por los discriminados y olvidados de Chalco, a los que le prometieron Tren y los dejaron con un Trolebús improvisado🤡

@When_Papeadas @alanafloresf Aporte para @When_Papeadas

@alanafloresf Mija, hablaste por diez minutos en un discurso más falso q tu talento y nadie te peló, te pusiste a robar una celebración y encima todo para que te mandaran a comerciales para que no tuviéramos que aguantar el suplicio que fue oírte. No tengo ganas de leerte también acá w, syfm.

Hoy se concluye una de las etapas más importantes de mi vida. Gracias Dios por que sé que todo tiene un por qué y un para que aunque a veces no lo entienda. Querido boxeo: me diste las ganas de vivir, de sentirte y de amarte como a ningún otro deporte, me abriste las puertas oportunidades y a personas maravillosas, nunca olvidaré todo lo que conseguí gracias a ti, me diste los mejores momentos de mi vida, aprendí que las alas son mías y el cielo no es de nadie. Sin duda alguna fue la preparación más dura que tuve sobre todo por el lado emocional, agradezco cada momento y cada aprendizaje. Gracias por todo a todos 🥊❤️‍🩹🇲🇽

@FridaRuh @leonpalafox Gravisimo qué alguien que quiera enseñar cosas sobre machine learning no sea consciente sobre el sesgo inherente a los datos, incluso desde su método de obtención, gran acierto qué no le hayan dejado dar su clase

Y aquí es donde otra vez caemos en el reduccionismo y eso puede ser bastante peligroso. @leonpalafox Cálculo es una herramienta matemática, sin embargo ML es una práctica sociotécnica. Confundes el contenido con el contexto. La perspectiva de género en ML no cambia las derivadas, cuestiona: - Qué problemas priorizamos (¿credit scoring o detección de violencia digital?) - Qué sesgos replican los datos (ImageNet, word embeddings) - Quién valida equidad (accuracy ≠ fairness para todos los grupos) - Quién sufre los errores (reconocimiento facial 34% peor en mujeres negras) Las ecuaciones son neutrales. Los humanos que eligen datasets, métricas y aplicaciones, no.

Como le explico a mi mamá que el que me haya caído mal su comida no es algo personal? 🫪