TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← GZ学习频道

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Find similar content

Source channel @olddriverGDstudy · Post #98 · Sep 12

#舔逼三步 第一步(初舔B) 亲阴唇时要把女性的明唇尽量吸吮到嘴里,用舌头轻扫轻舔,女性会觉得阴唇部位特别有点痒,她很想你亲更多位置,亲得更广些,别理她们,你亲你的就行了,你可以趁着她们正享受着的时候,轻轻的咬一下她的阴唇她肯定会“啊”的一下惊叫,身子抽动一下,在她还没来得及说话时,你快速把嘴唇整个贴在她的阴道口,这种做法可以让女性一下子感觉到整个阴部很温暖很舒服, 刚才的那声“啊”还没叫完就变成“噢”的一轻呼了。这时开始应该动手了,你应该用大拇指轻轻的将她的阴唇向两边分开蛋出女性的阴道口,用舌头在阴道口周围打转绕圈,时轻时重,时而整个嘴唇贴上。 这时候你可以稍为停下不亲阴道口,而是用湿润的舌尖轻轻撩几下她的阴蒂,把她的感觉从明蒂里撩拨起来,女性会轻叫几下,然后你再回去亲她的明道口和阴唇。 第二步(挑逗期) 不要在这时候再亲她的阴蒂,要让女性半吊在那种感觉里,而且男性要开始从女性的会阴处向阴蒂方向往上轻舔,慢点,舌头到达阴道口时左右拨动,把阴唇一边拨开一边向上继续舔,一点点向阴蒂部位接近。就是偏不要亲到阴蒂那,差不多到的时候你用舌尖轻轻的,越轻越好,只是在她的阴蒂上轻扫轻点一下(舌头要含点口水) ,随即反方向按上述亲法朝阴道口部位舔去。这样会把女性给急死的,她一急,自然就兴奋了。亲阴道口时,舌头长的男性可以尝试把舌头插入女性的明道内搅动。舌头宽厚的男性可以把舌头由阴道口自下往上扫动。 第三步(猛攻) 现在开始可以集中精力夺取“珍珠”了,清把舌头上移至女性的阴蒂处集中精力。女性的阴蒂是非常敏感的,如果你太大力舔动,她的痛感多过快感,就没意思了。亲吻阴蒂要注意几点,舌头一定要湿、轻、尖,一定要保持舌头湿润,亲舔阴蒂时一定要轻,要用舌尖来舔。进攻明蒂要用“点、挑、拨、压、搅”五字诀。点,是指用舌尖轻点轻触女性的阴蒂顶端;挑,是指舌头从阴蒂下面向上挑动;拔,是用舌头左右拨动女性的阴蒂;压,是时不时用舌头压女性的阴蒂,把它稍为压下即可;搅,是当你含住女性的阴蒂时用舌头在明蒂四周搅动。进攻明蒂要用“点、挑、拨、压、视员五字决,点,是指用舌尖轻点控用女性的阴蒂顶端;挑,是指舌头从阴蒂下面向上挑动; 拔,是用舌头左右拨动女性的阴蒂;压,是时不时用活头压女性的阴蒂,把它稍为压下即可, 搅,是当你含住女性的阴蒂时用舌头在阴蒂四周搅动。你可以感觉到她们的阴蒂下似乎有点筋会在跳动,这在你含着女性的阴蒂时感觉非常明显。不要随便中断女性的感觉,动作要平均,因为你突然而快节奏的动作很容易让女性到达高潮。觉得可以给对方高潮时,应该用整个嘴唇含住女性的阴蒂部位, 上嘴唇压在阴蒂上方的阴毛根部,下嘴唇左石分开女性的阴唇,尽量贴近阴道口,用口含住女性的阴蒂(留点空间),让女性觉得她的阴蒂是飘浮在你的嘴里的,用五字决发动进攻。让对方猛的一阵抽搐,看着她快到时,轻轻一放,然后马上又含上去。 (评论区附图解) 标签:#知识,#技巧

Results

5 similar posts found

Search: #databricks

当前筛选 #databricks清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2587 · 03/02/2025, 12:04 PM

Ищем Data Engineer (Middle/Middle+/Senior) в аутстафф-компанию Top Selection для работы над зарубежным ритейл-проектом. Грейд: Senior Название компании: Top Selection Локация: Не важно Часовой пояс: МСК Предметные области: ритейл Формат работы: Удалёнка Мы ищем Data Platform Engineer с опытом работы в Microsoft Fabric или Databricks для построения и оптимизации дата-платформы в ритейле. Основная задача – разработка облачной платформы обработки данных, интеграция с различными источниками и аналитика в реальном времени. Работа в ритейле требует глубокого понимания данных о продажах, цепочке поставок, потребительском поведении и управлении товарными запасами. Обязанности: Ключевые обязанности (MS Fabric): - Проектирование архитектуры данных на Microsoft Fabric (OneLake, Lakehouses, Synapse Data Warehouse, Power BI). - Разработка и внедрение ETL/ELT-конвейеров данных (Fabric Data Pipelines, Azure Data Factory). - Оптимизация хранения и обработки данных в OneLake и Lakehouses. - Настройка Real-Time Analytics (анализ транзакций, логистика, продажи в режиме реального времени). - Интеграция с Power BI и построение семантических моделей. - Оптимизация SQL-запросов для больших объемов данных в Synapse Data Warehouse. - Автоматизация CI/CD-конвейеров (Azure GitOps). - Обеспечение безопасности данных и соответствие стандартам работы с персональными и коммерческими данными. Технологии, с которыми предстоит работать: - Microsoft Fabric: - OneLake (облачное lakehouse-хранилище данных) - Lakehouses (совмещение Data Lake и традиционных DWH) - Data Pipelines (аналог Azure Data Factory) - Synapse Data Warehouse (облачный аналитический движок) - Real-Time Analytics (потоковая обработка данных) - Power BI & Semantic Models (бизнес-аналитика) - KQL (Kusto Query Language) для анализа событий и логов - DevOps & CI/CD: - Azure GitOps, YAML-пайплайны - Автоматизированное развертывание и управление инфраструктурой данных Требования: - Практический опыт работы с Microsoft Fabric или Databricks (или другим релевантным облачным стеком). - От 2 лет опыта в data engineering и облачных хранилищах данных. - Глубокие знания SQL, Python, Spark/PySpark, T-SQL. - Опыт оптимизации SQL-запросов и работы с большими объемами данных. - Понимание архитектуры баз данных и lakehouse-концепции. - Опыт работы с ETL/ELT-процессами, DataOps, CI/CD для данных. Пожелания: Будет плюсом: - Опыт работы с потоковыми данными (Kafka, Event Hubs, Stream Analytics). - Знание ритейл-данных (ценообразование, товарные запасы, программы лояльности). - Опыт работы с Delta Lake, Databricks ML. - Оптимизация SQL-запросов и настройка кластера Spark. Сертификации (желательно): - Microsoft Certified: Fabric Analytics Engineer Associate - Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate - Databricks Certified Data Engineer Associate/Professional Контактные данные: @mherchopurian / @datasciencejobs #вакансия#DataEngineer#Middle#MSFabric#Databricks#Удаленно

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15513 · 02/20/2026, 02:30 PM

#python#agents#claude#cursor#databricks#vibecoding The Databricks AI Dev Kit enhances AI-driven development by providing your coding assistant (Claude Code, Cursor, etc.) with trusted Databricks knowledge and best practices. It includes a Python library, MCP server with 50+ tools, markdown skills teaching Databricks patterns, and a web-based builder app. You can build Spark pipelines, jobs, dashboards, knowledge assistants, and deploy ML models faster and smarter. The benefit is that your AI coding assistant gains direct access to Databricks functionality and patterns, enabling you to develop data and AI applications more efficiently with built-in governance and best practices. https://github.com/databricks-solutions/ai-dev-kit

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2029 · 04/15/2024, 04:25 PM

#вакансия#удаленно#dataengineer#de#spark#databricks#kafka # Ищем Data Engineer на проектную занятость в Dodo Engineering (возможен неполный рабочий день) Компания: Dodo Engineering Локация: Remote Должность: Data Engineer (middle+/senior/lead) Занятость: проектная, на 3-6 месяцев, возможен вариант на неполный рабочий день (4 часа). Вилка: 350 000 - 500 000 р Формат: ГПХ\ИП О команде Мы разрабатываем платформу данных для it команд в Dodo. На данный момент перед нами стоит амбициозная задача по оптимизации затрат на дата платформу, поэтому в усиление нашей команде ищем на проектную занятость data engineer. Срок проекта - 3-6 месяцев. Мы ищем коллегу с бэкграундом в разработке, уверенным знанием Spark, Spark SQL. Если работали с databricks — будет большой плюс. Наш стек технологий: У нас современная платформа, которая базируется на облачных сервисах Azure Databricks. Данные загружаем с помощью debezium или принимаем события в Event Hub (Kafka). Храним в Delta Lake, всё раскладываем по слоям и Data Vault. Витрины храним в Kusto, а визуализация в Superset. Основной язык — python. Чем предстоит заниматься: - Оптимизация витрин, помощь другим командам в работе с данными и нашим инструментом - Оптимизация процессов в databricks для снижения затрат на compute и storage - Развертывание и обслуживание data сервисов Требования: - Уверенное владение одним из языков программирования: Python, Scala, Java. - Построение пайплайнов данных с мониторингом и логированием; опыт в оптимизации/изменении существующих пайплайнов. - Spark, Spark Streaming (у нас Structured Streaming) - Желателен опыт оптимизации аналитического кода Отправить резюме и задать вопросы можно тут: @AKoronnova 👉 Не забудьте уточнить, что вы из @datasciencejobs

Venture Village Wall 🦄

@venturevillagewall · Post #3425 · 12/18/2024, 12:12 PM

Databricks Secures $10B Funding Round Databricks has successfully raised $10 billion in a funding round that concluded on December 17, 2024. For more details, visit Databricks. #Databricks#Funding#Tech#Investment#Data#Cloud#Analytics#Software#BigData#Startup#Round#Financing#VentureCapital#Database#Platform#Enterprise#AI#ML#SaaS#Growth#Innovation

Venture Village Wall 🦄

@venturevillagewall · Post #3881 · 01/15/2025, 10:00 AM

Major Funding Rounds Announced Multiple companies secure significant funding this month: - Databricks: $5B on Dec 17, 2024. - Nordic Investment Bank: $795.2M on Jan 9, 2025. - Brex: $235M on Jan 13, 2025. - Bjelin Group: $204.31M on Jan 13, 2025. - Caidya: $165M on Jan 13, 2025. - Harbinger: $100M on Jan 14, 2025. - Vita Group: $84.53M on Jan 10, 2025. - Aerin Medical: $32.5M on Jan 13, 2025. - Clear Labs: $30M on Jan 13, 2025. - Labviva: $25M on Jan 13, 2025. - Raspberry AI: $24M on Jan 13, 2025. - Conceivable Life Sciences: $18M on Dec 17, 2024. - Pimax VR: $13.64M on Jan 13, 2025. - Intelex Vision: $6.82M on Jan 13, 2025. - bythen: $5M on Jan 14, 2025. - Genesy AI: $4.82M on Jan 14, 2025. - Primus: $3.5M on Jan 13, 2025. - Wultra: $3.09M on Jan 15, 2025. - BIMINI Biotech: $3.06M on Jan 13, 2025. - Red Sky Health: $3M on Jan 13, 2025. Details can be found in the respective links. #Funding#Investment#Databricks#NordicInvestmentBank#Brex#Caidya#Harbinger#VitaGroup#AerinMedical#Labviva#RaspberryAI#ConceivableLifeSciences#PimaxVR#IntelexVision#GenesyAI#Wultra#AI#VC#Healthcare