Как научиться глубоко
Как делать глубокий минет - Лайфхакер
Что такое глубокий минет
Техники обычного минета основываются на ласках ртом, языком и губами. А при глубоком член до упора входит в рот и заполняет горло.
Далеко не все пары практикуют этот вид секса. Мешает одна сложность — рвотный рефлекс. Из-за него многим кажется, что такие трюки лучше оставить для порнозвёзд. Но на самом деле техникам глубокого минета может научиться каждый. Просто нужно потренироваться.
Как подготовиться к глубокому минету
Расслабиться
Для начала стоит подготовить себя морально. Если у вас есть какие-то страхи и опасения, постарайтесь избавиться от них, иначе во время секса не сможете расслабиться и получать удовольствие.
Помните: если вам не понравится, вы всегда можете остановиться. Не бойтесь выглядеть неловко или сделать что-то неправильно — с первого раза вряд ли у кого-то всё проходит идеально.
Потренироваться
Необязательно сразу практиковаться на мужчине. Попробуйте на фаллоимитаторе. Прикрепите его к столу так, чтобы вам было удобно, и приступайте. Чем чаще тренироваться, тем скорее сможете применить навык с партнёром.
Побороть рвотный рефлекс
Он появляется, когда фаллос входит в горло. Вам понадобятся время и тренировки. Горло должно привыкнуть к ощущению наполненности. Попробуйте следующее:
- Возьмите в рот фаллоимитатор и медленно продвигайте к горлу.
- Когда он коснётся нёба и стенок горла, появится рвотный рефлекс — спазмы и кашель. Постарайтесь расслабиться и подавить его, не вынимая фаллоимитатор.
- Дышите через нос и сконцентрируйтесь на том, чтобы расслабить горло. Иногда будет появляться тошнота, игнорируйте её.
- Выждите хотя бы 10 секунд, держа во рту фаллоимитатор. Пока не пытайтесь двигать им.
- Повторяйте это упражнение два-три раза в день в течение недели. После этого вы почувствуете, что рвотный рефлекс слабеет, а ваше горло уже не такое чувствительное. Теперь можно идти дальше — совершать движения ртом вперёд-назад.
- Это может усилить рвотный рефлекс. Но очень важно сохранять спокойствие и продолжать. Выберите комфортный темп. Сначала медленный, но со временем — более быстрый.
- Через несколько недель рвотный рефлекс снизится до такой степени, что вам будет легко вводить в горло фаллоимитатор. Спазмы и кашель исчезнут.
Позаботиться о безопасности
Без этого секс вряд ли будет комфортным. Перед половым актом сделайте следующее:
- Запаситесь оральным лубрикантом на водной основе. Слюны в качестве смазки иногда недостаточно, из-за этого при проникновении может появиться дискомфорт.
- Не забудьте надеть презерватив. Оральный секс хоть и считается более безопасным, чем вагинальный или анальный, но и здесь есть свои риски. Некоторые венерические заболевания могут передаваться таким путём. Например, ВИЧ, герпес, сифилис, гонорея, вирус папилломы человека и вирусный гепатит.
- Проследите, чтобы партнёр принял душ. Неприятный запах во время минета может вызвать рвотные позывы. Да и удовольствие от процесса вы вряд ли получите.
Как правильно делать глубокий минет
Основы вы уже знаете: нужно действовать так же, как и во время тренировок. Но для остроты ощущений можно добавить несколько интересных техник.
Техника 1
Возьмите пенис в руку у основания, губы сомкните на головке. Двигайте ртом из стороны в сторону. Вспомните, как вы качаете головой, говоря «нет», — это выглядит так же. Продолжайте, постепенно продвигая член к горлу.
Техника 2
Возьмите член в рот, держа рукой у основания. Сделайте поступательное движение, чтобы пенис вошёл лишь до середины. Повторите несколько раз. Затем резко опуститесь вниз, вводя фаллос до самого конца. Продолжайте, чередуя фрикции.
Техника 3
Опускайтесь от головки члена к его основанию, совершая круговые движения, будто по спирали, и точно так же возвращайтесь обратно.
Какие позы подходят для глубокого минета
Попробуйте все и выберите для себя наиболее удобную.
На коленях
Классическая поза для минета. Мужчина стоит, а партнёрша опускается на колени. Этот вариант удобен тем, что можно смотреть в глаза, а ещё ласкать руками мошонку. Под колени стоит подложить подушку или одеяло, чтобы после не было синяков.
Это отличная позиция для первого глубокого минета: вам не нужно изворачиваться, голова находится прямо напротив паха партнёра.
Сидя
Мужчина садится на кровать или в кресло, слегка откидывается назад и раздвигает ноги. Партнёрша располагается на полу между его ног. Как и в предыдущей позиции, женщина стоит на коленях. Но при этом может опереться руками или локтями о кровать.
Лёжа
Партнёр ложится на спину, немного раздвигает ноги. Девушка устраивается на животе так, чтобы голова оказалась напротив паха. В таком положении руки свободны, можно ласкать живот мужчины.
В этой позе длинные волосы иногда мешают. Их лучше убрать в хвостик.
Поза 69
Один из самых популярных и удобных вариантов, потому что оба партнёра могут ласкать друг друга.
На боку
Это разновидность позы 69. Только теперь партнёры лежат на боку.
Заключённая
В этой позиции доминирует мужчина: женщина ложится на кровать, а партнёр становится на колени напротив её лица. В этом случае двигается именно он — девушке будет сложно делать это ртом. Зато она может ласкать живот, бёдра, ягодицы и мошонку.
Отбойный молоток
Партнёрша садится на пол спиной к мужчине, а тот становится над ней. Голова женщины чуть запрокинута вверх и находится у него между бёдрами. Темп задаёт партнёр — он двигается, слегка приседая и разгибая ноги. Девушка в это время может не только взять пенис в рот, но и ласкать мошонку и бёдра.
Читайте также 🍌😍🍓
emilwallner / How-to-learn-Deep-Learning: Практическое руководство по изучению искусственного интеллекта, глубокого обучения и машинного обучения сверху вниз.
перейти к содержанию Зарегистрироваться- Почему именно GitHub? Особенности →
- Обзор кода
- Управление проектами
- Интеграции
- Действия
- Пакеты
- Безопасность
- Управление командой
- Хостинг
- мобильный
- Истории клиентов →
- Безопасность →
- Команда
- Предприятие
- Проводить исследования
- Изучить GitHub →
Учитесь и вносите свой вклад
Как научиться глубокому обучению за 6 месяцев | by Bargava
Вполне возможно научиться, следить и вносить свой вклад в современные разработки в области глубокого обучения примерно за 6 месяцев. В этой статье подробно описаны шаги для этого.
Предварительные условия
- Вы готовы тратить 10–20 часов в неделю в течение следующих 6 месяцев
- У вас есть навыки программирования. Вам должно быть удобно изучать Python по пути. И облако. (Предполагается, что опыт работы в Python и облаке отсутствует).
- Некоторое математическое образование в прошлом (алгебра, геометрия и т.д.).
- Доступ в Интернет и компьютер.
Step 1
Мы учимся управлять автомобилем - на вождении. Не изучая, как работает сцепление и двигатель внутреннего сгорания. По крайней мере, не изначально. При изучении глубокого обучения мы будем следовать тому же подходу сверху вниз.
Пройдите курс fast.ai - Практическое глубокое обучение для кодеров - Часть 1. Это займет около 4–6 недель. В этом курсе есть сеанс по запуску кода в облаке.Google Colaboratory имеет бесплатный доступ к графическому процессору. Начни с этого. Другие варианты включают Paperspace, AWS, GCP, Crestle и Floydhub. Все это здорово. Не начинайте строить собственную машину. По крайней мере, еще нет.
Step 2
Пришло время узнать некоторые основы. Узнайте об исчислении и линейной алгебре.
Что касается исчисления, Big Picture of Calculus дает хороший обзор.
Что касается линейной алгебры, то курс Gilbert Strang's MIT по OpenCourseWare просто великолепен.
После того, как вы закончите два вышеупомянутых, прочтите Матричное исчисление для глубокого обучения.
Step 3
Пришло время понять восходящий подход к глубокому обучению. Пройдите все 5 курсов по глубинному обучению на Coursera. Вы должны заплатить, чтобы получить оценку за задания. Но усилия того стоят. В идеале, учитывая имеющийся у вас опыт, вы должны иметь возможность проходить один курс каждую неделю.
Шаг 4
«Вся работа и никакие развлечения делают Джека скучным мальчиком»
Сделайте завершающий проект.Это время, когда вы углубляетесь в библиотеку глубокого обучения (например, Tensorflow, PyTorch, MXNet) и реализуете архитектуру с нуля для решения проблемы, которая вам нравится.
Первые три шага - это понимание того, как и где использовать глубокое обучение, и получение прочной основы. Этот шаг предназначен для реализации проекта с нуля и создания прочной основы для инструментов.
Step 5
А теперь приступайте к курсу Fast.ai, часть II - передовое глубокое обучение для кодеров.Это охватывает более сложные темы, и вы научитесь читать последние исследования и разбираться в них.
Каждый этап занимает около 4–6 недель. И примерно через 26 недель с того момента, как вы начали, и если вы неукоснительно следовали всему вышеперечисленному, у вас будет прочный фундамент в глубоком обучении.
Куда идти дальше?
Пройдите курсы CS231n и CS224d Стэнфордского университета. Эти два великолепных курса с большой глубиной зрения и НЛП соответственно.Они охватывают последние достижения в области искусства. И прочтите книгу по глубокому обучению. Это укрепит ваше понимание.
Удачного глубокого обучения. Создавайте каждый божий день.
.мыслей после прохождения курсов Deeplearning.ai | by Arvind N
Практики DL и инженеры ML обычно проводят большую часть дней, работая на абстрактном уровне Keras или TensorFlow. Но неплохо время от времени делать перерыв, чтобы разобраться в основах алгоритмов обучения и фактически выполнить обратное распространение вручную. Это одновременно весело и невероятно полезно!
Новое предприятие Эндрю Нг ad - это восходящий подход к обучению нейронных сетей - мощным алгоритмам нелинейного обучения на начальном и среднем уровнях.
В классическом стиле, курс проводится с использованием тщательно подобранной учебной программы, точно рассчитанных по времени видеороликов и точно размещенных фрагментов информации. Эндрю продолжает с того места, где закончился его классический курс машинного обучения, и вводит идею нейронных сетей, использующих один нейрон (логистическая регрессия) и постепенно добавляющих сложности - больше нейронов и слоев. К концу 4 недель (курс 1) студент знакомится со всеми основными идеями, необходимыми для построения плотной нейронной сети, такими как функции затрат / потерь, итеративное обучение с использованием градиентного спуска и векторных параллельных реализаций python (numpy).
Эндрю терпеливо объясняет необходимые концепции математики и программирования в тщательно спланированном порядке и в хорошо отрегулированном темпе, подходящем для учащихся, которые могут плохо разбираться в математике / программировании.
видеолекцияЛекции читаются с использованием слайдов презентации, на которых Эндрю пишет цифровым пером. Это казалось эффективным способом сосредоточить внимание слушателя. Мне было комфортно смотреть видео на скорости 1,25 или 1,5. Инструмент для викторин
Викторины помещаются в конце каждого раздела лекции и имеют формат вопросов с несколькими вариантами ответов.Если вы посмотрите видео один раз, вы сможете быстро ответить на все вопросы викторины. Вы можете проходить викторины несколько раз, и система предназначена для поддержания вашего наивысшего балла.
Задание по программированию ноутбуков JupyterЗадания по программированию выполняются с помощью ноутбуков Jupyter - мощных приложений на основе браузера.
Назначения имеют хорошую управляемую последовательную структуру, и вам не требуется писать более 2–3 строк кода в каждом разделе. Если вы интуитивно понимаете такие концепции, как векторизация, вы можете заполнить большинство разделов программирования всего одной строкой кода!
После того, как задание закодировано, нужно нажать одну кнопку, чтобы отправить код в автоматизированную систему выставления оценок, которая вернет ваш результат через несколько минут.Некоторые задания имеют ограничения по времени - скажем, три попытки за 8 часов и т. Д.
Ноутбуки Jupyter хорошо спроектированы и работают без каких-либо проблем. Инструкции точны, и это похоже на отполированный продукт.
Всем, кто заинтересован в понимании того, что такое нейронные сети, как они работают, как их строить и какие инструменты доступны для воплощения ваших идей в жизнь.
Если ваша математика ржавая, не о чем беспокоиться - Эндрю объясняет все необходимые вычисления и предоставляет производные в каждом случае, так что вы можете сосредоточиться на построении сети и сосредоточиться на воплощении своих идей в код.
Если ваше программирование заржавело, есть хорошее задание по кодированию, которое научит вас numpy. Но я рекомендую сначала изучить Python на codecademy.
Позвольте мне объяснить это аналогией: Предположим, вы пытаетесь научиться водить машину.
Курс FAST.AI Джереми с самого начала ставит вас на место водителя. Он учит вас вращать рулевое колесо, нажимать на тормоз, акселератор и т. Д. Затем он медленно объясняет более подробную информацию о том, как работает машина - почему вращение колеса заставляет машину вращаться, почему нажатие на педаль тормоза заставляет вас замедляться и останавливаться и т. Д.Он продолжает все глубже разбираться в устройстве машины, и к концу курса вы знаете, как работает двигатель внутреннего сгорания, как устроен топливный бак и т. Д. Цель курса - научить вас водить. Вы можете остановиться в любой момент после того, как научитесь водить достаточно хорошо - нет необходимости учиться строить / ремонтировать автомобиль.
Курс Andrew’s DL делает все это, но в полностью противоположный порядок . Он сначала расскажет вам о двигателе внутреннего сгорания! Он продолжает добавлять слоев абстракции, и к концу курса вы едете как гонщик F1!
Курс быстрого искусственного интеллекта в основном учит вас искусству вождения , в то время как курс Эндрю в первую очередь учит вас инженерному делу автомобиля .
Если вы раньше не занимались машинным обучением, не проходите этот курс. Лучшая отправная точка - это оригинальный курс машинного обучения Эндрю на coursera.
По завершении этого курса попробуйте пройти первую часть отличного курса глубокого обучения Джереми Ховарда. Джереми преподает глубокое обучение сверху вниз, что очень важно для абсолютных новичков.
Когда вы научитесь создавать глубокие нейронные сети, имеет смысл пройти этот новый курс специализации deeplearning.ai, который восполнит любые пробелы в вашем понимании основных деталей и концепций.
- Факты в значительной степени изложены голыми - все неопределенности и двусмысленности периодически устраняются
2. Эндрю подчеркивает инженерные аспекты глубокого обучения и дает множество практических советов по экономии времени и денег - третий курс в DL специализация была невероятно полезной для моей роли архитектора, возглавляющего инженерные команды.
3. Хорошо владеют жаргоном. Эндрю объясняет, что эмпирический процесс = метод проб и ошибок. - Он предельно честен в отношении реальности проектирования и обучения глубоких сетей.В какой-то момент я почувствовал, что он мог бы с таким же успехом назвать Deep Learning, как и прославленную кривую
4. Подавить всю шумиху вокруг DL и AI - Эндрю сдержанно и осторожно комментирует распространение шумихи об искусственном интеллекте в основных средствах массовой информации и В конце курса становится ясно, что DL не что иное, как терминатор.
5. Замечательный шаблонный код, который работает прямо из коробки!
6. Отличная структура курса.
7. Хорошие, последовательные и полезные обозначения.Эндрю стремится создать новую номенклатуру нейронных сетей, и я считаю, что он мог бы добиться в этом успехе.
8. Стиль преподавания, уникальный для Эндрю и перенесенный из ML - я почувствовал такое же волнение, которое испытал в 2013 году, когда прошел его первоначальный курс ML.
9. Интервью с героями глубокого обучения освежают - слышать личные истории и анекдоты мотивирует и увлекательно.
Хотелось бы, чтобы он чаще говорил « конкретно, »!
- DL это непросто.Чтобы «усвоить» концепции и заставить их работать, потребуется много времени. Некоторое время назад Эндрю написал ответ, который глубоко откликнулся на меня.
2. Хорошие инструменты важны и помогут вам ускорить процесс обучения. Я купил цифровую ручку, увидев, как Эндрю преподает с ней. Это помогло мне работать более эффективно.
.
