有人說我卷娃,真太不了解我了🤣。我是最不卷娃的家長了,我讓孩子學寫代碼其實是因為我給孩子打遊戲徹底打飽了,孩子說玩遊戲沒意思,想學做自己的遊戲,我和他說做遊戲要學點代碼,於是假期帶他簡單入門一下。我讓孩子彈琴,老師問要不要考級,我們直接就說,我們家不考,純玩,享受音樂的樂趣就行。
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而tbs的傻逼剧本却玩了命的以恐怖分子视点叙事,并妄图让观众与之共情:“这只是一个被社会扭曲的善良孩子!”
主角的条子做犯罪侧写时甚至tm飙出来一句“连续爆炸案的犯人一定是个勤勉的人,对排除自己的社会抱有深刻怨恨!”。
整个第一集除了最后男二看不下去痛骂了这畜生一句外,针对犯人甚至没用过哪怕一个负面的形容词,简直tm叹为观止。
尤其是在现实已经连续两次选举途中发生恐袭,且最近一次正是炸弹袭击的时点,tbs的贵物还刻意做出这种正当化悲情化共情化恐怖分子的内容,岂止一个令人作呕和其心可诛。
tbs是真tm越来越吃相难看了。
上一季拍个反政府烂片第一集玩映射并正当化恐怖分子暗杀首相,这一季新片第一集又来整个青年连续炸弹魔:
基本案情是一个社会渣滓因校园霸凌成了家里蹲,成年之后无法融入社会决定向霸凌者复仇并制造炸弹——到这里还算“以暴制恶”姑且有同情余地。
但实际展开却是这畜生将制造的炸弹不断分发给别的社会渣滓连续制造了5次针对一般市民的无差别大规模炸弹恐怖袭击。
导致数十近百人因此受害。
而它狡辩分发炸弹原因居然是tm一句:“因为收到炸弹的人会对自己表达感谢,这让他这不被社会需要的人获得了满足”(言外之意犯罪都是“社会不需要他”的错)。
但实际上这畜生每一次恐怖袭击都会亲临现场查看炸弹的对人杀伤力以进行下一步“改良”。
这绝非仅仅是为了获得所谓满足感——这畜生毫无疑问的明确了解收到炸弹的人会在何时何处袭击什么人,这是彻头彻尾有计划有意识的在利用这些社会渣滓进行炸弹恐袭人肉实验。
其在视察现场时无疑看见了惨叫的受害者,血肉模糊的学生,惊恐尖叫的人群,甚至重伤的儿童,但这畜生却丝毫没有因无辜者的惨状就停止制作炸弹,反而继续分发。
仅仅是为了获得所谓“被人感谢的满足感”可做不出这猪狗不如的暴行。
这就是纯粹的恶,是妄图以“复仇”和“被社会抛弃”来脱罪化自己伤害大量无辜者的巨婴式邪恶。
我还想到了常玮平律师,他的妻子和儿子最近在美国安顿下来了。他甚至得到了多国大使馆的支持和发声,然而他的人生又经历了什么?你能对着他“润”出去的家人问得出“你们怎么做到的?我也想复制这样的经历”吗?还有今天首页看到的台湾人对维吾尔人的访谈视频,与亲友失联,成为黑户,在多个国家飘零辗转东躲西藏,最后在法国取得政治避难。还有前几年参加工人运动消失至今的学生们,聪明的他们在策划组织时难道是想着这段经历不知何年何月能用来当作润去欧美的资历吗。这种潜意识认为以运动组织者身份反共就能得到西方国家“青睐”或欢迎的想法,难道不是一种ccp泼污水洗脑留下的余臭?
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大家好,经过大约三周的开发过程,Linkleaner 准备正式和大家见面啦!在此之前,我们将为大家提供公开版本的 Beta 测试(之前为封闭 Beta 测试),以期在正式上线之前进行最后的准备。
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Linkleaner(Link Cleaner)是一款用于 iPhone、iPad 以及 macOS 的一款链接跟踪参数清理 app——当你在 app 里分享链接的时候,这些链接很有可能会带有「跟踪参数」。当你的好友或者粉丝点击未经处理的分享链接时,这些网站或 app 有可能会获知你们之间的社交关系,从而为「个性化推荐」以及「个性化广告」等提供参数修正。
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我确实是个Internet Person,只要有网络有环境能让我有一丝喘息之地来抒发感情,而不在乎别人的眼光,足够了。
我热爱写作,文字和情感真的是这个世界赠与我的礼物。我要保护自己的中文表达。
Criticizing China’s lockdowns are a “microaggression” and should be reported through online portal, UK university says
4月28日发布的新报告《中国的防火长城是如何检测和封锁完全加密流量的》
https://gfw.report/publications/usenixsecurity23/zh/
PDF: https://gfw.report/publications/usenixsecurity23/data/paper/paper.pdf
墙内PDF下载: https://www.swisstransfer.com/d/7288c0b4-558e-454a-9e49-95bbdd1442a5
"在这篇论文中,我们测量并描述了GFW用于审查完全加密流量的新系统。我们发现,审查者并没有直接定义什么是完全加密流量,而是应用粗糙但高效的启发式规则来豁免那些不太可能是完全加密的流量;然后它阻止其余未被豁免的流量。这些启发式规则基于常见协议的指纹、比特的占比以及可打印的ASCII字符的数量、比例和位置。我们对互联网进行扫描,并揭示了GFW都检查哪些流量和哪些IP地址。我们在一个大学网络的实时流量上模拟我们推断出的GFW的检测算法,以评估其全面性和误报率。结果表明,我们推断出的检测规则很好地覆盖了GFW实际使用的检测规则。 我们估计,如果这一检测算法被广泛地应用,它将有可能误伤大约0.6%的非翻墙互联网流量。"