TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← GZ学习频道

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Find similar content

Source channel @olddriverGDstudy · Post #51 · Mar 24

#上头诫#知识 噫吁嚱,呜呼哀哉。佳丽之心, 如渊似海云雾间。前有鬼者心有属,今有上将四人间。心似骄阳深似火,怎当白桓是真心。柳间戏水不得喻,错将弱颜当磐石。今日不见凄鬼之心散步言语现,此时却如千万金石尽如吼头甜。千言万语悬浮脑海间,百转千回纠缠心火炼。上将游戏四水间,怎奈四水通流涧。不得可可不得乖,碧水深潭心坏怜。心知真己不觉少,奈何四水风见消。索向索梁不觉走,回神已在深涧见。深涧云气鬼雾袅,崖山悬顶有佳囡。云烟做红霞,鬼雾做红妆。似是云波似是锦,可文鬼泣是有心。东升日出朝阳起,云散无效鬼泪去。不知南柯曾觉晓,梦里梦外梦惺惺。囡囡心念念,鬼鬼向戚戚。柳七窃窃似潇潇,新年却已入人牢。谁知何时却明晓,涉水不足总深腰。无问无知无所念,有情有景有春宵。尽知尽晓秀哥谣,不管不顾十诫飘。愿此流真做悲景,莫要上头惹人笑。

Results

2 similar posts found

Search: #numeric

当前筛选 #numeric清除筛选
Cul8r.

@cul8r_channel · Post #3096 · 06/27/2025, 10:06 AM

Забрал свои New Balance x Stone Island Marina, быстро сфоткал и хочу сказать пару слов. Кеды вышли в рамках скейтерской линейки #numeric, поэтому говорить о каких-то роскошных материалах и современных технологиях не приходится. В данном случае, конечно, есть ряд интересных деталей, включающих в себя фактурный, но неудобный язычок, объёмную, словно вспененную вставку спереди и красивый брендинг сзади. В остальном, всё довольно простенько, но свежо. Самым приятным бонусом тут выступают детали, в виде лаконичной коробки с брендингом SI Marina, оранжевого свистка Stone Island и резинового пыльника в духе спасательных жилетов. Тот самый случай, когда комплектация привлекает внимание и добавляет несколько очков к релизу. Ну люблю я всякие ништяки, простите. Так же, много говорили о том, что кроссовки маломерят, но в целом, всё оказалось в рамках допустимого. Мой 10US, ощущается так же, как и на других кроссовках NB. Ощущения немного отличаются, но не из-за ошибки на производстве, а из-за самой формы обуви и плотного носа, который намекает о принадлежности к скейтерской теме. В целом, мне нравится куда идёт «стон», особенно, когда он выпускает такие вот субкультурные эксперименты и заигрывает с разной аудиторией. Чуть позже выгуляю и сделаю пару онфитов фотографий на ноге.

Hashtags

djangoproject

@djangoproject · Post #129 · 08/31/2016, 03:36 PM

https://pypi.python.org/pypi/numpy #NumPy is a general-purpose #array-processing package designed to efficiently manipulate large #multi-dimensional arrays of arbitrary records without sacrificing too much speed for small multi-dimensional #arrays. NumPy is built on the #Numeric code base and adds features introduced by #numarray as well as an extended #C-API and the ability to create arrays of arbitrary type which also makes NumPy suitable for interfacing with general-purpose #data-base applications.