TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← GZ学习频道

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Find similar content

Source channel @olddriverGDstudy · Post #38 · Mar 17

#知识 性爱技巧 有男生问我:爱爱时很快就射,怎么办?我回答:节奏放慢,不要着急插入,而要做足“三个半小时”: 1️⃣狂吻半小时,吻得她透不过气,吻得她嘴肿,让她深切感受到你对她的真实激情; 2️⃣玩弄半小时,在嘴上继续狂吻,在胯下开始抠摸,抠摸她的阴蒂,抠摸她阴道内的各个兴奋点,抠得她忍不住喘气呻吟,全身扭动而顾不上让你再吻; 3️⃣舔阴半小时,上边放开她的嘴,下边抽出你的手,趴下身去,把你的脸紧贴她的阴部,狂吻她的阴唇,狂舔她的阴蒂,狂吸并且狂咽她的阴液,让她浑身发抖,在高潮中连连叫床……这时,这时,你才可以在她“进来,进来,快进来”的连声央求下,从容不迫地挺身而出,掰开她的双腿,奋力插将进去,并且一插到底!这样,即使你很快就射,她也已经像死猪一样顾不上说你什么了!

Hashtags

Results

1 similar post found

Search: #textanalysis

当前筛选 #textanalysis清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2363 · 10/11/2024, 09:00 AM

#NLP#ML#AI#NaturalLanguageProcessing#DeepLearning#Python#УдаленнаяРабота#ИП#LLM#TextAnalysis Вакансия: ML/NLP разработчик Грейд: Middle+/Senior Локация: строго РФ Формат работы: удалённая, трудоустройство только по ИП Зарплата: 250-350 тыс. руб. 💸 📌О проекте: Мы разрабатываем интеллектуальную Систему анализа проектной документации для обработки и анализа текстовых данных. В рамках проекта вы будете участвовать в создании когнитивного поиска, рекомендательных систем и digital-ассистентов, помогая реализовать передовые решения на основе естественного языка. 📌Задачи: - Разработка моделей для структурирования текстов и понимания запросов на естественном языке 🧠 - Решение NLP задач для когнитивного поиска и рекомендательных систем - Разработка NLU моделей для digital-ассистентов - Развитие и оптимизация больших языковых моделей (LLM) 📌Мы предлагаем: - Удалённую работу с гибким графиком 🏡 - Трудоустройство по ИП с прозрачными условиями - Участие в интересных проектах по текстовому анализу - Возможности для профессионального роста 🚀 - Работа с передовыми технологиями и решениями 📌Наши ожидания: - Опыт работы с NLP задачами от 3 лет - Глубокие знания машинного обучения и deep learning в NLP - Практический опыт работы с задачами для русского языка: классификация текста, topic modeling, NER, Text2SQL - Участие в хакатонах или Kaggle будет плюсом 🏆 📌Технологический стек: Python, NLTK, DeepPavlov, Hugging Face, LSH, faiss, nmslib, HNSW, Spark, Pandas, Numpy, Sklearn, Keras, PyTorch, Tensorflow, RNN, CNN, Transformer, BERT. 📌Преимуществом будет: - Опыт работы с LLM, включая RAG, LangChain, LoRA - Навыки fine-tuning и prompt engineering Если хотите присоединиться к нашему проекту, пишите в Telegram: @BekhterevaElena.