与「DS關係」相关的搜索结果

「..喵、喵喵可以當主人的肉便..」 『閉嘴。』 『肉便器不需要說話，安靜被幹就好了』 有時主人半夜醒來睡不著就會把我抓來幹一幹，射給我後就可以倒頭就睡了🥴被主人灌滿後依畏在主人懷裡聽著主人熟睡的打呼聲，好幸福❤️🥰 看更多🥵： #DS關係# #主僕關係#

報告，希希被魔王收編為女僕了😳他現在是希希的主人了🥰我們建立了D/S關係，但不是常見的主奴主寵而是主僕，因為希希從小就很嚮往女僕，比起奴寵，我的認同比較是僕💕所以我現在是主人的喵喵女僕兼性奴了🤤希好滋潤啊有老公的德國粗長直、床伴的下彎和主人的上翹和深愛我的人，太幸/性福了真是抱歉啊🥹

接触发卡产品也快两年时间了，从最开始啥都不懂到后面慢慢爬坑摸索，分享一些感受： 整个链路基本上就是Fintech公司——发卡行/Processor——卡组。各个地区的发卡行能拿到的条款是不一样的，最夯的是美国本土/波多黎各的卡bin。 比如市面上目前最顶级的美国实体卡，返现能到2%左右，但还要扣除包括小额单笔交易费/3ds认证费等杂七杂八的费用，最后能拿到1.5%就不错了，而这个钱还需要和发卡行分润，所以最终能在1%-1.2%的范围是理想的，但现实情况可能是1%以下。 如果是其他地区的发卡行，返现肯定会低很多，不过不同的能力不一样，比如有的fx会便宜。也有一些虚拟卡的bin，能做到比2%更高的返点，但通常对于消费商家的类目有要求，比如只能广告投放啥的。 FX市面上基准现在是1%-2%，这个很正常，往往不是Fintech产品多收，而是发卡行的价格就这样。极个别能做到1%以内的，但返点上肯定就会低。 那么市面上为啥还有这么多高cashback的呢？一句话就是，平台在烧钱补贴。目前世界范围内最大的几家Fintech发卡产品，cashback基本就是1%-1.5%，所以超出这个范围就意味着是不盈利/烧钱的。 对于消费者来说当然是好事，尤其U卡赛道已经从原本加收1%到现在倒贴1.5% cashback，最好的建议就是使劲嫖，算下来真的比平常用银行/电子钱包支付还要划算，当然这中间有拿代币补贴的，有设置各种鸡贼条件的，自己甄别就好。目前还没听说过太多跑路的，但通常条件给的好的也都是比较不错的团队和大公司。如果返现给的高的离谱，可能就仔细思考下了，毕竟商业模式和成本分析就是以上这样。 对于创业者来说该如何选择呢？ 1.如果不是主营业务，不一定需要花时间找底层发卡行，一个是合规成本很高（虽然发卡合作不强制要支付牌照，但还是会要求非常完善的合规&反洗钱Policy，一个完整团队的人力成本至少一年得二十万美金起），然后发卡行收取的固定费用和每个月最低费用通常也都在上万美金级别。 2.按照我上面说的range对比一下，如果你的渠道比这个条件差，那你肯定没找到最好的。当然，不意味着你一定要花大量时间去换渠道，因为稳定和适配是最重要的。 3.不要一味烧钱，最终拿cashback换来的客户未必是忠诚的，留存也不会太好。核心应该是提供其他产品功能和真的能帮到用户的附加价值。

【本日初日㊗️】 東京War:DS外伝 『京都神狼組異聞-血塗れの夜明け-』 in恵比寿エコー劇場 6月3日(水)開演 19:00 (受付開始 18:15/開場 18:30) プレゼントBOXあり🎁 当日券あり🎫 皆様のご来場をしっかり準備してお待ちしております！ #東京戦区# #京都神狼組異聞#

#めっちゃ楽舞友公演# ありがとうございました ꧦ𐅁𐀸𐋠𛰙᭜𖫴𖫰𖫱𖫳𖫲𖫲𖫳𖫴𖫰𖫱꛰ﯩᩝ︪᭜𖫴𖫰𖫱𖫳𖫲𖫲𖫳𖫴𖫰𖫱꛰ީᩝ𛰚 🎀 平成17年生まれの私はジェイボードで公園へ行きドッヂボールをして遊び、家ではベイブレードとWiiパーティーとゴーバケーションとマリオカート（3DS）に明け暮れていました♩

#Claude# Code v2.1.152 版使用 DS 系列模型会报 API 400 错误，问题原因是 A 社调整思考块的处理逻辑，若 API 提供方在回传时丢弃思考块内容就会报错。 按照 A 社最新要求，在启用思考模式后的后续对话中应该将思考块原样回传，所以无论是过滤还是丢弃思考块都会引发错误，目前最简单的解决办法就是降级到 v2.1.150 版：

《W/NEW》Nov. 08 (Sun) ACO『MULIEBRITY〜ACO 30th Anniversary All Time Best〜』ワンマンライブ member : ACO(vo.g) @ACOANNANN 中村圭作(key)、磯貝一樹(g)、玉木正太郎(b)、GOTO(ds) 11/8(日)、ACOデビュー30周年記念ライヴの追加公演が渋谷WWWにて開催決定！ チケットの先着先行は本日20時より受付開始🪷 🎟 ℹ️ キャリア初のAll Time Best盤、本日発売✔︎ 💿アルバム特設サイト

🚨 Claude Code made me 6 trading bots in 15 mins In the US alone, emotional retail traders lost more than $1.8 billion on liquidations While billions of amateur traders were staring at charts, overtrading, and getting wrecked on fees, a quiet group of algorithmic traders treated prediction markets like a hyper-liquid data engine They didn't guess outcomes -> they knew the structural price gaps in advance Here is how they did it, and why manual trading is completely dead: It's all about removing emotion and deploying cross-market statistical arbitrage Linear Spread Cointegration Formula: S_t = P_P,t - β * P_K,t - μ Ornstein-Uhlenbeck Continuous Dynamics Formula: dS_t = θ(μ - S_t)dt + σ dW_t Euler-Maruyama Discretization (MLE Calibration) Formula: S_t_i = S_t_i-1 * e^(-θΔt) + μ(1 - e^(-θΔt)) + ε_t Level 1 Order Book Imbalance (OBI) Formula: I_t = (V_b(t) - V_a(t)) / (V_b(t) + V_a(t)) Volume-Weighted Micro-Price Prediction Formula: P_micro(t) = P_mid(t) + I_t * (Δspread / 2) Cross-Venue Predictive Signal Optimization Formula: ΔP_Kalshi(t + δ) = f(I_Polymarket(t), P_micro,Polymarket(t) - P_micro,Kalshi(t)) In the era of advanced AI, the winner is not the one who guesses the score, but the one who lets automated systems execute with absolute patience and discipline. AI does the hard parts now -> you don't even need a CS degree to build this The full behind-the-scenes live system build is now available to the public 📝

刚刚一小时自己烧了80刀，试了Opus，Codex，Grok，DS逆向Mod黄油，全军覆没… 狗叫Unity都只能到C#那一步，面对狗叫奇葩内嵌RPG引擎都成了无头苍蝇但人类是个人都能看懂…一个WolfRPG这堆模型胆大艺不精，纷纷去硬刚字节码，你模仿Mtool也行啊…# 也许黄油水平不高但过于脱离语料覆盖，于是纷纷全跪了…