ChoZoba.pl - śmieszne zdjęcia, śmieszne filmy, śmieszne obrazki, ciekawe artykuły, memy, poradniki

2016-11-01 ziolko

Slow seks, czyli jak mieć dobry seks w związku i nie tylko

Liczba partnerów seksualnych, ilość orgazmów z rzędu, szybkość ich osiągania (kobiety) czy też umiejętność ich odwlekania (mężczyźni), niezliczoność pozycji seksualnych... Wiedza dotycząca wyrafinowanych technik seksualnych, zamiłowanie do gadżetów i przebieranek – to mi przychodzi do głowy, kiedy myślę sobie, z czym zwykliśmy wiązać pojęcie dobrego seksu. Z czasopism dla kobiet i mężczyzn (na szczęście nie ze wszystkich) wylewają się tony cennych porad pt. "Gdzie nacisnąć, żeby odleciał/a w kosmos". A jeśli ci się uda opanować i wdrożyć podpowiedzi redakcji, możesz zacząć myśleć o sobie, że - co jak co, ale - kochankiem/kochanką jesteś wybitnym/wybitną. Dlaczego zdecydowałam się na ten tekst? Głównie z powodu Liliany i Matyldy - moich klientek. "Nudna" vs "bezpruderyjna" Liliana w temacie seksu ma o sobie nie najlepsze zdanie. Nazywa siebie nudną. Do tej pory miała jedynie dwóch partnerów seksualnych, potrzebuje sporo czasu, żeby się pobudzić, nie bawi jej wskakiwanie w strój pielęgniarki, nie za każdym razem ma orgazm, a nawet jeśli, to nie ma mowy o dotarciu do gwiazd. Ale kiedy zadaję Lilianie pytania pogłębione, okazuje się, że tak naprawdę to jej dobrze. Seks jest dla niej przyjemny. Z rozmów z partnerem wynika, że dla niego też. No, ale z tego, co czyta, z tego, co opowiadają koleżanki, to może się jednak myli. Myli się w tym, że jej seks jest dobry. Dobry dla niej. I dobry dla niej i partnera wspólnie. Matylda ma inne doświadczenia. W temacie seksu jest otwarta, bezpruderyjna, chętnie opowiada o swoich seksualnych podbojach. Lubi mówić o tym, czego się ostatnio nauczyła, czego nowego dotknęła. A z czym przyszła? Z uczuciem pustki. "Wszystko wokół mnie jest takie byle jakie" - mówi.

0
1
2016-10-26 ziolko

Sieci neuronowe, czyli machine learning, czyli deep learning, czyli... sztuczna inteligencja

Sieci neuronowe są jedną z najważniejszych i najbardziej praktycznych metod sztucznej inteligencji. To bardzo obszerna dziedzina nauki, łącząca wiele innych dyscyplin. W ostatnich latach zainteresowanie sieciami neuronowymi stale rośnie, a doniesienia prasowe mówią nam o coraz to nowszych zastosowaniach praktycznych – choć czasem nie wiemy, że właśnie o sieciach neuronowych mowa. To tylko wstęp W dalszej części tego artykułu opowiemy, jak uczy się sieć neuronowa, o jakich rodzajach sieci najczęściej się mówi i jakie są najczęściej używane. Sieci neuronowe i AI to tak obszerna dziedzina, że nie mamy szansy choćby wspomnieć o wielu ważnych zagadnieniach. Świadomie upraszczamy i omijamy wiele kwestii. Potraktujcie ten artykuł jako szybkie wyjaśnienie, czym i dlaczego ekscytują się producenci i użytkownicy superwydajnych maszyn obliczeniowych, oraz zachętę do lektury innych źródeł. Trochę historii Historia sztucznej inteligencji zaczyna się na poważnie od perceptronu, wynalazku z lat 50. ubiegłego wieku. Nazwa kojarzy się z jakimś urządzeniem, i słusznie, bo wynalazca, psycholog Frank Rosenblatt, początkowo myślał o maszynie zbudowanej na podobieństwo organizmów biologicznych i umiejącej się uczyć. Chodzi jednak o pewien algorytm, który realizowano programowo, początkowo na uniwersalnym komputerze, a potem na komputerze z wyspecjalizowanymi peryferiami. Perceptron to algorytm klasyfikujący: uczy się jakieś klasy i daje odpowiedź: czy wejściowy zestaw danych do niej należy czy nie. Pierwszy perceptron zbierał dane z 400-pikselowego sensora optycznego i stwierdzał, czy widoczna figura geometryczna odpowiada wyuczonemu wzorcowi. Perceptron jest jednym z kilku rodzajów sztucznego neuronu: urządzenia o wielu wejściach i jednym wyjściu, które daje tylko jedną odpowiedź (najczęściej tak lub nie).

0
2
następna strona

ChoZoba.pl - śmieszne zdjęcia, śmieszne filmy, śmieszne obrazki, śmieszne gify, ciekawe artykuły, poradniki, generator memów.