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

1 similar post found

Search: #llvm

当前筛选 #llvm清除筛选
Android Broadcast

@android_broadcast · Post #9894 · 03/17/2026, 05:32 AM

🤖Google ускорила ядро Android, скормив компилятору профили реального использования Команда LLVM toolchain в Google рассказала, как они применили AutoFDO (Automatic Feedback-Directed Optimization) к ядру Android — и результаты интересные. Идея простая: обычный компилятор принимает решения об оптимизациях на основе статических эвристик. Встроить функцию или нет, какая ветка условия чаще выполняется — всё это угадывается без реальных данных из приложений и пользовательских сценариев. AutoFDO меняет подход: компилятор получает профили реального выполнения кода и на их основе принимает куда более точные решения. Эта техника Google уже давно применяется к своей серверной инфраструктуре и ChromeOS, так что подход обкатанный и зарекомендовавший себя. Кто знаком с ART Profiles — идея покажется знакомой. Там тот же принцип: собираем данные о реальном выполнении, отдаём компилятору, получаем более точный нативный код. Только ART Profiles работают на уровне ART для Java/Kotlin-кода конкретного приложения, а AutoFDO — на уровне ядра, C/C++ и LLVM. Разные слои, одна философия. Для ядра профили собирают не с реальных устройств, а в лабораторных условиях: запускают топ-100 самых популярных приложений, используют simpleperf и аппаратные возможности ARM для записи истории ветвлений. Собранные данные показывают 85% совпадение с профилями реального парка устройств — этого достаточно, чтобы считать подход рабочим. Результаты на ядрах 6.1, 6.6 и 6.12: 👉 холодный старт приложений стал быстрее на ~4% 👉 время загрузки сократилось на ~1% 👉 ядро занимает ~40% CPU-времени на Android, так что любая оптимизация здесь ощутима Важный момент: AutoFDO не меняет логику кода, только влияет на решения компилятора — инлайнинг, раскладку кода. Функции, которые не попали в профили («холодные»), компилируются стандартным образом, без изменений. Сейчас это уже в проде — профили включены в ветки android15-6.6 и android16-6.12, так что устройства на этих ядрах уже собираются с AutoFDO. Pixel-устройства точно попадают в эту категорию. С другими производителями сложнее: многие используют сильно модифицированное ядро и не переходят на GKI из AOSP, так что там это может быть не применено вовсе. В планах — GKI-модули, вендорные модули через DDK и поддержка новых версий ядра. 🔗 Источник - блог Android Developers #Android#AndroidDev#Производительность#LLVM#Native