루테 🍒🖤 retweetledi
루테 🍒🖤
2.2K posts
루테 🍒🖤
@Lutae243
Lutae. ルテ. 읽고 쓰고 그리고 개발해요. Witch를 좋아하는 위치덕후
Katılım Şubat 2022
350 Takip Edilen22 Takipçiler
루테 🍒🖤 retweetledi
루테 🍒🖤 retweetledi
[✨직접 만든 보너스 시계 영상소스 MOV 배포📁]
안녕하세요 천세아 입니다.
최근에 시계 소스가 많은 관심을 받아서
어떻게 만들었는지 타입랩스 만들겸
하나 보너스로 만들었습니다!
(점점 시계 공학자가 되어가는 기분....)
본 영상 소스 파일은 판매 또는 2차 공유를 금지합니다.
2차 수정 허용합니다.
상업적 이용을 허용합니다.
제작하느라 고생했는데
많은 분들이 볼 수 있도록 RT와
트위터 팔로우 부탁드리겠습니다!
궁금한 사항은 디엠 부탁드리겠습니다 ♪(๑ᴖ◡ᴖ๑)♪
gofile.me/71m45/DUINrJS4E
한국어
루테 🍒🖤 retweetledi
루테 🍒🖤 retweetledi
x 7천팔 달성 기념으로 자체제작 자막 mogrt파일을
한 달간 팔로워 한정으로 재배포합니다!
재배포x 무단수정x
*무료폰트로 제작되었으나 폰트는 개별 설치
폰트 변경,색상 변경 다 가능합니다
팔로우해주시면 다양한 편집 팁,자료가...🍒
⏩ privatter.net/p/11912768
한국어
루테 🍒🖤 retweetledi
루테 🍒🖤 retweetledi
메이플 확률이 (randuint32()%10억)<확률 이라서 모듈러 편향 일어났었다고? 2003년부터? ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
한국어
루테 🍒🖤 retweetledi
한국인들이 치킨을 가장 적게 먹는달은?
일본인
"한국인들은 몇월에 치킨을 가장 적게 먹을까?"
중국인
"8월이려나. 그때 가장 더우니까."
러시아인
"맥주와 같이 먹으면 되잖아. 12월이겠지. 야구 시즌도 끝날 때고."
한국인
"2월임."
러시아 일본 중국인
"?????"
한국인
"2월이 가장 짧잖아!"
한국어
@hstar09031 새삼스럽지만 마녀에 관심을 가져주셔서 감사합니다.. 저야 오타쿠로서 마녀를 좋아하다 마녀의 역사까지 파먹었지만, 우리 모두 마녀에 대해 더 많이 알고 마녀사냥의 비극이 반복되지 않게 관심을 가져야해요..
한국어
@hstar09031 종교 재판 시스템, 고문을 통한 자백의 허용 등.. 마녀사냥이라는 형태의 사건이 일어나는 배경일 제공하고, 유지하는데 영향을 주긴 했죠..
애초에 크리스트교 외의 문화권에서 마녀사냥만큼 대규모 학살의 형태로 사회적 약자들을 탄압한 사례가 드물긴 합니다.
한국어
루테 🍒🖤 retweetledi
루테 🍒🖤 retweetledi
@hstar09031 @Vajrahomo 그건 정론이라고 보긴 어렵겠네요. Malleus Maleficarum(마녀 잡는 망치) 같은 로마 카톨릭교회 도미니코회 수도사들이 작성한 마녀 식별/처벌 매뉴얼도 있었구요..
마녀사냥을 카톨릭 교회가 주도하지 않은것도 맞지만 딱히 적극적으로 막고다녔다고 일반화하긴 어렵습니다.
한국어
@Vajrahomo 사실 마녀사냥은 전세계에서 일어나는 그냥 여성혐오였죠 종교는 화난 일반 민중이 자신들의 폭력을 정당화하기 위한 수단이였던거고
애초에 가톨릭 사제들은 마녀사냥 막고 다녔다는게 정론였어요
한국어
루테 🍒🖤 retweetledi
루테 🍒🖤 retweetledi
루테 🍒🖤 retweetledi
아무리 데이터가 늘어나도 안드레 카파시가 제안한
아래 규칙만 지킨다면 절대 인간이 만든 데이터와
llm이 만든 데이터가 섞이지 않는 싱크탱크가 됩니다.
그래프 뷰가 점점 우주 느낌이나네요.
* 가운데가 llm이 만든 inside 데이터
* 그 주변이 사람이 만든 raw 데이터
Joan of Arc@ralralbral
안드레 카파시가 제안한 llm-wiki 구조를 적용한 제 obsidian 구조입니다(작은점 하나가 마크다운 파일) 보시면 겉에 있는 부분은 제 hermes가 수집한 raw data고, 안에 있는 독립된 원은 제 hermes가 raw data를 가공해서 인사이트를 반영한 wiki (thinktank)입니다. llm-wiki의 핵심은 수집된 raw data와 AI가 가공한 data가 섞이지 않게 하는 것입니다. 여러분도 잘 적용 됐는지 지금 바로 obsidian에서 그래프 뷰를 보세요!
한국어