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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
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@repo_science · Post #4131 · 05/18/2024, 09:06 PM
#DL 📱 Zeus New Pytorch Ecosystem Tool Zeus is an open source toolkit for measuring and optimizing power consumption of deep learning workloads. 🖥Github ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
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@amneumarkt · Post #706 · 11/21/2025, 07:53 AM
#dl Introducing more symmetries in attention https://github.com/NVIDIA/torch-harmonics https://neurips.cc/virtual/2025/loc/san-diego/poster/117783
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@amneumarkt · Post #691 · 10/05/2025, 07:41 AM
#dl Park, Chanwook, Sourav Saha, Jiachen Guo, Hantao Zhang, Xiaoyu Xie, Miguel A. Bessa, Dong Qian, et al. 2025. “Unifying Machine Learning and Interpolation Theory via Interpolating Neural Networks.” Nature Communications 16 (1): 1–12. https://www.nature.com/articles/s41467-025-63790-8
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@amneumarkt · Post #683 · 06/28/2025, 07:04 AM
#dl A few cool ideas in this model. Introducing Gemma 3n: The developer guide - Google Developers Blog https://developers.googleblog.com/en/introducing-gemma-3n-developer-guide/
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@amneumarkt · Post #681 · 06/14/2025, 08:43 AM
#dl So tensorflow and jax are deprecated in the transformers package. https://github.com/huggingface/transformers/pull/38758
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@amneumarkt · Post #662 · 02/21/2025, 07:42 AM
#dl Sure, nobody uses it anyways.
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@amneumarkt · Post #625 · 10/03/2024, 09:31 PM
#dl PyTorch Native Architecture Optimization: torchao | PyTorch https://pytorch.org/blog/pytorch-native-architecture-optimization/
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@amneumarkt · Post #624 · 10/03/2024, 06:07 PM
#dl https://soumith.ch/blog/2024-10-02-training-10k-scale.md.html
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@amneumarkt · Post #602 · 07/20/2024, 05:48 AM
#dl There is this new lib called scale. One could compile CUDA code to use it on AMD GPU. https://docs.scale-lang.com/manual/how-to-use/ I don't know who is more pissed off, NVidia or AMD.
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@amneumarkt · Post #556 · 03/16/2024, 09:09 AM
#dl This repo is really nice. yuanchenyang/smalldiffusion: Simple and readable code for training and sampling from diffusion models https://github.com/yuanchenyang/smalldiffusion
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@amneumarkt · Post #506 · 11/13/2023, 08:30 AM
#dl Google & USC benchmarked a prompt based forecasting method, and the results are amazing. Cao D, Jia F, Arik SO, Pfister T, Zheng Y, Ye W, et al. TEMPO: Prompt-based Generative Pre-trained Transformer for time series forecasting. arXiv [cs.LG]. 2023. Available: http://arxiv.org/abs/2310.04948
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@amneumarkt · Post #484 · 06/12/2023, 06:13 AM
#dl https://twitter.com/armin_kekic/status/1667181047480479751?s=20
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