#吃瓜 #反差 美女的脚的肤色,白、嫩、透、滑、靓,无青筋、骨外露,如白玉,胜莲藕,玉一般温润,肤如凝脂。脚的俘面丰腴饱满。凹凸

#吃瓜 #反差 美女的脚的肤色,白、嫩、透、滑、靓,无青筋、骨外露,如白玉,胜莲藕,玉一般温润,肤如凝脂。脚的俘面丰腴饱满。凹凸的脚弓很美,十个脚趾似十根精雕细琢的短玉棒,晶莹剔透。脚后跟无褶皱、无裂痕、无角质,光滑圆润,珠圆玉润。脚的整体成流线型,很性感。足中之精品,足中之极品,足中之艺术品,可供欣赏,秀色可餐。抱贞洁之雅志,舒婉娈之欢颜。宁解颐而启齿,方堕珥而欹冠。苞温润以如玉,吐芬芳其若兰。俯者如羞,仰者如喜。向日嫣然,临风莞尔。岂褰帏而观跛,将忘怀于射雉。轻可买之千金,重回眸之百媚。拔类迈伦,孰与为比。泛潋酷烈,绰约婵娟。翠叶拥鬓,绿萼承颧。嗅之弥馨,察之愈妍。信色香之俱美,何扈芷而握荃。若夫萱草忘忧,合欢蠲忿。采杜若于洲中,搴芙蓉于泽畔。蓺菊百畦,滋蕙九畹。絜长度美,固不可一概而论也。方将移自南国,置之玉堂。违霜霰之凄冷,依日月之末光。凭雕槛而凝彩,度芝阁而飘香。破颜一笑,掩乎群芳。诚可以承天宠

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称昵:平野りお日本 家乡:埼玉 年龄:22 身高:168 罩杯:F Details / 女孩介绍 平野りお 60分钟44000(一次) 80分钟51000(二次) 120分钟63000(二次) 重磅送福利!为了感谢各位官爷对本店的支持和厚爱,特别推出高级AV女优白菜价惠顾各位!极品中的极品,那身材,真是多一两显胖少一两显瘦,匀称得体,完美的挑不出来一点缺点、肤白而弹性十足,爽滑细腻柔软无骨感,腰身纤细,但大蜜乳圆润挺拔,不管是握在手里,还是口舌吮吸,乳控铁子的最爱,粉红小玉穴也是极具诱惑,粉嫩细小、甘露欲滴,包裹感非常强烈!kiss,舌吻更是非常投入,其实好的日本女孩的口技,并不比原来东莞那些专业美女的差。温润柔和的小香舌给你的蛋蛋、肉棍吮吸,舔的也是非常的受用,老铁们,福利不常有、请抓紧预约!

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在古代审美观念上,所谓的女性美就是要体现出她们“阴柔”的一面,就是娇小、柔弱、娴静以及要有柔和的曲线等等。自“小”而言,樱桃小口、瓜子脸、杨柳细腰都是女性美的特质,至于脚也不例外。“三寸金莲”便是如此。 缠足现象始于五代时期。南唐后主李煜的宫嫔娘用布帛缠脚,使其呈“新月”状,穿着素袜,在黄金做成的莲花上跳舞,李煜看后十分喜欢,称其有凌云之态。 这种风气先兴起于宫闹之中,后进入民间,到北宋神宗熙宁年间就广为流传了,并把缠脚当成了妇女的美德,把不缠脚当做耻辱。 明朝开国皇帝朱元璋的皇后马氏,就是因为有一双天然大脚而受尽嘲笑。 这种审美心理事实上包含了浓厚的性意识,清朝文人李渔在其《闲情偶寄》中甚至公然声称,缠足的最高目的是为了满足男人的性欲。 由于小脚“香艳欲绝”, 玩弄起来足以使人“魂销千古”, 他竟将小脚的玩法归纳出了48种之多。 在古典名著《金瓶梅》中就有“罗袜一弯,金莲三寸,是砌坑时破土的锹锄”之类的说法。甚至穿在小脚上的绣鞋也被赋予了性的内涵。 清朝时,一位中国留学生被日本海关官员要求解释为什么携带一些小巧的编织绣鞋,这位学生有点害羞地说他希望在他空闲时间能欣赏到他爱人的“脚”。 过去的女孩一般在五六岁时开始缠足,其方法是用长布条将拇趾以外的四个脚趾连同脚掌折断弯向脚心,形成“笋”形的“三寸金莲”。“小脚一双,眼泪一缸。”其惨其痛,可想而知,这样做一般大都是在长辈的逼迫下进行的。 母亲或祖母不顾孩子的眼泪与喊叫,以尽到她们的责任,并以此保证孩子未来的婚姻生活。 除此以外,缠足似乎还有另一个目的。由于脚小不便于行走,让女人缠了足就可以防止“红杏出墙”。如同古代埃及的男人不给妻子鞋穿;中世纪的欧洲男人为女人制作了贞操带。 而实际上,在贫穷落后的中国,除了少数的富裕人家女子外,大多数小脚女人不得不为生计而奔波,她们付出的艰辛,要远远超过一个天足的女人。 这种人为的伤残行为之所以能广为流行,是因为它以人工的方式营造出了一种独特的“女性美”。在五代之前,即有诗文称赞女性小脚之美,五代之后缠过的小脚更是被誉为“金莲”、“香钩”、“步步生莲花”等等。 文人们甚至总结出了小脚的“四美”(形、质、姿、神)、“三美” (肥、软、秀)。到清朝。缠足之风大盛,汉族女子几乎没有不缠足的。 缠足作为一种习俗,也造成了另外一些习俗的形成,如古时候山西大同的赛脚会,就是女人们在农历六月初六这天,向人们展示自己的小脚,以博得好评为荣。 缠足,在历史上也曾被禁止过。清康熙帝曾明令禁止,太平天国也曾颁布过类似法令。 直到清末,海禁大开,在外来的文化和先进的知识分子不断呼吁声中,缠足的风气才非常缓慢地走向灭亡。特别是辛亥革命后,从城市到乡村缠足才逐渐被废除。 今天,我们还可以看到一些有一双被称为“解放脚”或“半裹脚”的妇女,而那些真正的“三寸金莲”已越来越少见了。 缠足这一习俗。体现了中国古代独特的审美标准和男尊女卑的社会结构。它的消亡,显示了妇女的解放和地位的提高,也标志了中国已从传统走向现代。 裹脚 裹小脚 #历史 #科普

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接上回 999号倩倩。据说是南湖好评王。声音稍嗲,本人轻熟女御姐范。怎么形容,外形有点像回家的诱惑的品如。做活非常细致,比白浅细致多了,态度也好多了。毒龙做了有5分钟吧,穿的情趣也有小构思。一个丝袜脚,一个把丝袜前端剪开裸足。脚很敏感,边亲脚边操会流水并夹紧。缺点也是不耐操,才操了半个小时就连连叫苦,什么你太厉害了就来了。搞得我很没兴致,啪不动了就给我打飞机,手上活好的跟啥一样,几分钟就把我拿下了。这货去手推店应该相当牛逼,但是我是来做大活的啊?敬业精神只能给个差评。第二发实在难搞,软了就让加个小飞,叫来她的姐妹替她挨草,她在旁边和我互动。倩倩水确实很多,活也很好,可是每次一个很好的活做完就要问我舒服吗这种邀功式问题问的我实在不舒服。由于我是凌晨4点去的,考虑妹子活力值已经快要用完了,就打个60分给个及格吧唉 877号没问名字,是白浅搬来的救兵,讲话巨骚无比,4人中最嫩的嫩妹。一推门进来就是有大鸡吧哥哥呀,我最喜欢厉害的哥哥了,哥哥操死我,我已经开始痒了..奶子是四位中最软最挺最翘最有弹性的,就像一个坚挺的小包子,我能吃一年。也是最耐操的,妈的她是真的骚,从骨子里透出来的骚。让人有种什么感觉,她是一个女嫖客,进来爽来了。水多不多戴套没察觉,但是啪她真的很爽,脚也很嫩。但是小飞只有20分钟时间紧张,没有顾上和她的脚有什么互动。后入准备体验一下足交且后入但是软了,很丧气,直接让她走了。这货好像一蹦一跳出去的,带着意犹未尽,可能是真的爽到了。没有点877的大钟是我的失败。此女活亦甚好,小飞的调情一下就把我弄硬了,但是换姿势的时候实在体力不支耷拉下来了唉。要不打个90分吧。 888号没问名字,是999叫来的外援。此女也极为耐操,而且超级嫩,后入看她的背,身材甜美,浑身如白玉。边摸边操,所到之处皆顺滑,该紧致的紧致,该柔软的柔软。而且极为主动,啪啪的活顶尖水准,女上背对啪直接给我整兴奋了。屁股绵软,但顾不上摸,就摸了一把还是把玩她的一双小脚去了。脚估计34码,绝了,又嫩又小,虽然没有品尝,光看着就很有感觉。也挺有眼色的,侧躺挨操了有一阵,我停下了,她就主动把脚凑过来给我足交。脚法很棒,搞的我很舒服,说换姿势也特别配合,可惜我并没有成功硬起来。时间是凌晨5点半,在加了她两个小飞之后我决定加个大钟,她欣然同意出去拿东西了。客服进来说下班了你该加加,先买个单你俩玩儿,其他工作人员好走。我在那洗澡呢,一听都5点半了表示那不加了,服务员礼貌退场,877号推门进来听说不加了也没什么怨言,亦礼貌退场。从叫声,到态度,到骚话,到外形,到皮肤,到下面的紧致,到配合度,甚至到眼色,都无可挑剔。就两点想吐槽下,一是假奶,四人中唯一一个。二是挨操的时候台词实在太多,话密了,什么表哥老公姐夫全来了,有人可能喜欢,我是喜欢纯叫。难以抉择,打个85分算了。 综上所述,4位对于足的尺度都是百无禁忌,可以足交,可以品足。估计是他们技师部对这点有特别交代或者培训,毕竟现在恋足实在多如麻,大部分人还在不好意思承认阶段。哈哈,反正谁都不认识我,我率先承认。那问题也是相当统一,除了877,明确表示不能深入扣b的有555和888,555甚至都不能摸,敏感体质。确实挺敏感的,但是这不让那不让实在是下头,想到这里再扣一半,555白浅最终评分2.5分。999虽然没有明说,但是在摸b的时候是有退让的,我擦。那个b是真滑,水是真多,这好b不让扣太浪费了。999再扣5分,不及格得了。 另外,和白浅啪的时候隔壁有个萝莉音叫声特别大,啪啪声也很大,听得我兽欲大增。问白浅,说隔壁是811号。太想操811了真的,现在就想,哎没遇到真可惜。相比之下白浅就不行了,啪了她三个小时不带叫的,把我当打桩机是吧?白浅0分,0分,0分 最后讲句公道话吧,由于工作原因,分两次,跟四位的交战都是在凌晨4点以后,店的营业时间是下午2点。我的体力也几乎是见底了。那么按照男人的理性思维去分析,这个点突然接到一个猛男单被操的七荤八素表示罢工,表示求饶,是不是也情有可原。而且我快天亮撑着困倦的双眼打桩也确实难硬,是极难伺候型客户。如果是下午头钟接的我的单,双方精神体力讲道理十倍不止。要不还是给白浅友情分5分吧。 而转念一想,按照同时间,与我交战的其他三位相比,为啥有人能喜提90分好评呢?看来还是得给白浅打0分。对,白浅0分。 发送关键词 地区+公开榜或者会所 (例如广州公开榜,广州会所) 全国可查 #站街会所 全国楼凤修车资源共享 全国站街资源共享 全国楼凤修车资源共享 @waiwei3161

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耗时五年制作的超级触摸互动SLG大作!睡歼触摸互动的天花板游戏!

耗时五年制作的超级触摸互动SLG大作!睡歼触摸互动的天花板游戏! 每一帧互动细节都是丝滑动态,临场真实感十足的顶级社保互动大作~ 游戏概述: 这是[color=deepskyblue]【私立さくらんぼ乳学校】在23年5月1日发布的一款睡歼触摸SLG大作。 游戏历经5年开发时间!通关完结要28小时!103条路线!超过700个剧情! 12.5GB容量,全动态立绘+场景,超精致CG,及细节拉满的丝滑动态互动~ 主打超社保的睡歼题材玩法,比3D互动更细致的全程2D丝滑触摸互动反馈! 售价高达300RMB!虽然卖得贵,但是品质爆炸,绝对是值得的极品大作! 游戏介绍: 这是一款[color=deepskyblue]【触摸睡眠歼模拟器】类型的超级互动SLG大作游戏。 研发周期5年!完全攻略要28小时!共103个路线,剧本超过700页! 在压倒性的大容量中,呈现出触摸睡眠歼游戏类型的最究极形态玩法~ 侵入女校并对女生进行那啥!你的梦想实现了~ “成为偷偷怀运全校女学生的超幸福男人吧!” 细致的触摸示例: 提裙子/张开腿/闻芒果/展开衬衫/解扣子/解罩罩/摸大腿/摸芒果/揉草莓/舔草莓/揉欧派/拉胖次/舔耳朵/舔芒果/金金摩擦/进入/出示学生证... 看见了吗,这么多的触摸反馈,在一款2D游戏上,这几乎是不敢想象的。 除了睡奸,游戏还有西瓜肚的表现,你可以尽情社保然后让这些JK怀运,最终你可以实现将所有JK全部纳入你的后宫。 除触摸部分,CV表现也是一大亮点,只能说这个体量的游戏对得起它的价格。 游戏剧情: 这是你未来的一段故事。某个事件后,你突然转换职业到设施管理行业。原本善良的你已变成一个犯罪者,在工作空闲的时候侵入女子学校,盯着居眠的女生下手。 全都是因为那个恶魔。自从被恶魔附身以来,你开始受到异常的欲望驱使。如果像这样继续下去,最终会毁灭自己。但是恶魔对你说话:当你用女学生发射时会出现光芒“收集更多这样的光芒吧!” 很快,许多梦魇恶魔如噩梦、银乱的恶魔会在你面前出现,并与你签订合同。通过梦魇恶魔的项目,你不断升级你的行为... 当这个梦想成真时,恶魔会揭示其真正目的。那个目的是什么?以及附身于你的恶魔的真实身份是什么?一个为那些病态地喜欢年轻女学生,只想和她们配合发射并只想着女学生生活的人所制作的故事。 游戏特点: ·侵入女子学校,エロ眼花缭乱的女学生们。但如果被发现,会被条子逮捕。 ·超丰富的互动触摸。揉欧派,吻唇,各种敏感词不能体现的细节,尽情地玩耍。 ·通过道具,可以进行睡歼。在女学生熟睡的时候袭击,进行各种不可描述的事。 女生有敏感度,触摸时有表情变化。享受呼吸变得紧促并在熟睡中那啥的姿态。 ·全AE动画和手绘动画:女生呼吸中起伏的欧派,全部都是60帧/秒动画呈现。 ·完美的内部发射动画,液体填满的全动画,手绘负责人为每一张画面努力工作! ·声优CV配音共有8位女主角。每个女主的所有声音都是由专业的独立声优提供。 游戏特色2: 随着物品的变化而改变的奇妙场景! 『梦见之瞳』 能够映射出一个人深度睡眠程度的眼睛。 『微睡之沙』 能够让人进入深度睡眠的沙子,轻微碰触也不会醒来。 『荆棘公主的纺锤』 永久沉睡的铅锤,随心所欲地发射吧~ 『巨蟒的泪水』 能够看到睡眠者エロ感度的眼睛。 『蛟之子宫液』 男性那啥里溢出的润滑剂。 『赎罪之血块』 宽恕犯罪并使其恢复CHU子之神的血液。 可无限次地享受女生第一次的快乐。 『无舌的铃铛』 利用奇妙的独角兽进行怀运检测器。 #妖梦员:The Nightmaretaker ~悪魔に凭かれた男~ 下载地址

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DeepMind推出具身智能“足球运动员” 过人、射门、防守样样精通 如今,由 Google DeepMind 研发的具身智能体(agent)一个微型人形机器人,不仅可以快速“奔跑”“过人”“进攻”,还可以阅读比赛,正确预测足球移动方向,以及阻挡对手射门等。 据介绍,在实验中,与对比基线相比,该机器人奔跑速度快了181%,转身速度快了302%,(跌倒后)起身时间缩短了63%,踢球速度快了34%,同时也能有效地将各种技能结合起来,远远超出了人们此前对机器人的固有认知。相关研究论文以“Learning agile soccer skills for a bipedal robot with deep reinforcement learning”为题,以封面文章的形式已发表在 Science 子刊 Science Robotics 上。“足球智能体”是如何踢球的?创建通用具身智能,即创建能够像动物或人类一样在物理世界中敏捷、灵巧和理解地行动的智能体,是人工智能(AI)和机器人领域长期以来共同追求的目标。深度强化学习(deep RL)已被证明能够解决模拟角色和物理机器人的复杂运动控制问题。如今,高质量的四足腿式机器人已经广泛应用,并被用来展示从稳健和敏捷的移动到跌倒恢复、攀爬、基本的足球技能(如带球、射门、截球或接球),以及用腿进行简单的操纵。然而,另一方面,对于人形机器人和双足机器人的控制,投入的工作要少得多,这些机器人对稳定性、机器人安全性、自由度数量和适用硬件的可用性提出了额外的挑战。现有的基于学习的工作更加有限,主要集中在学习和转移独特的基本技能,如行走、跑步、爬楼梯和跳跃。人形控制领域的新技术使用有针对性的基于模型的预测控制,从而限制了该方法的通用性。在这项研究中,为使机器人能够执行长期任务,Google DeepMind 团队讨论了基于学习的人形机器人全身控制。特别是,他们使用深度强化学习训练低成本的现成机器人踢多机器人足球,机器人在训练后展现出的敏捷性和流畅性远超人们的期望。他们专注于从本体感受和运动捕捉观察中获得的感觉运动全身控制,为此训练了一个智能体在模拟中进行简化的一对一足球,并直接将学习到的策略部署在真实机器人上(如下图)。图|机器人足球环境。Google DeepMind 团队创建了匹配的模拟(左)和真实(右)足球环境。球场长 5 米,宽 4 米,在真实环境中铺有 50 厘米的方形面板。真实环境还配备了一个动作捕捉系统,用于跟踪两个机器人和足球。(来源:该论文)据论文描述,训练流程包括两个阶段。在第一阶段,研究团队训练了两种技能策略:一个是起身站立;另一个是面对未经训练的对手进行射门得分。在第二阶段,通过提炼技能,并使用一种自我博弈形式的多智能体训练,来训练智能体完成完整的 1v1 足球任务,其中对手是从智能体自身的部分训练副本池中抽取的。图|智能体训练设置。分为两个阶段:在技能训练阶段(左),分别训练了足球技能和起身技能;在提炼和自我发挥阶段(右),将这两种技能提炼成一个既能从地上站起来又能踢足球的个体;第二阶段也包含了自我博弈:从早期训练中保存的策略快照中随机抽取对手。(来源:该论文)结果发现,与从头开始训练智能体进行完整的 1v1 足球任务相比,这种两阶段方法可以带来更好的定性行为和改进的模拟到真实的转移。据介绍,训练后的智能体展现了敏捷和动态的运动能力,包括行走、侧移、踢球、摔倒后恢复和与球的互动,并将这些技能流畅、灵活地组合在一起。另外,智能体也涌现出了一些意想不到的策略,这些策略比脚本策略更充分地利用了系统的全部功能,而这些策略可能是人类根本没有想到的。其中一个例子就是新出现的“转身行为”,即机器人用脚的一角做支点并旋转,这对脚本设计来说具有挑战性,但它的表现却优于较为保守的基线。并排比较学习行为和脚本行为。(来源:Tuomas Haarnoja)此外,这一学习方法可以发现针对特定比赛情况进行优化的行为。例如,与情景相关的敏捷技能,如踢移动的球;新出现的战术,如巧妙的防守跑动模式;以及适应比赛情况的步法,如在接近持球者时与追逐无球对手时相比,步法更短。而且,智能体学会了对足球和对手做出预测,根据比赛环境调整动作,并在较长的时间尺度内协调动作,从而最终完成进球。不足与展望研究团队表示,这项工作为在动态多智能体环境中实际使用深度强化学习灵活控制人形机器人迈出了重要一步。然而,该研究还存在一定的局限性,例如:1)领域特定知识和随机化:研究中的学习流程依赖于一些特定领域的知识和领域随机化,这是机器人学习文献中常见的做法。例如,奖励函数设计和起立技能的训练都需要手动选择正确的技能状态,这可能对更动态的平台来说难以实现或不切实际。2)未利用真实数据进行迁移:研究方法完全依赖于模拟到真实的迁移,而不是在训练中结合真实数据。在真实机器人上进行微调或在模拟训练中混合真实数据可能有助于改善迁移效果,并使得行为更加稳定多样。3)未考虑更大尺寸机器人:研究应用在小型机器人上,并未考虑与更大尺寸相关的额外挑战。当前系统可以在多个方面进行改进,例如,对于更大尺寸的机器人,可能需要考虑更多的动态和稳定性问题。4)性能随时间退化:机器人的性能会随时间快速退化,主要是因为髋关节变松或关节位置编码器校准失误。因此,需要定期进行机器人维护。5)自我博弈设置的不稳定性:在某些情况下,自我博弈可能导致学习不稳定。采用基于群体的训练方案可能提高稳定性,并带来更好的多智能体性能。6)奖励项的权重调整:研究中使用了多个辅助奖励项,其中一些是为了改善迁移(例如,直立奖励和膝盖扭矩惩罚),一些是为了更好的探索(例如,前进速度)。通过加权平均这些不同项作为训练奖励,并通过对超参数的广泛搜索进行调整。然而,多目标强化学习或约束强化学习可能能够获得更好的解决方案。在未来的工作中,研究团队提出了两个重点关注的方向。一个令人兴奋的未来工作方向是“多智能体足球”,即训练两个或更多智能体组成的团队。可以直接应用该论文提出的方法来训练这种设置下的智能体。在初步的 2v2 足球实验中,研究团队观察到智能体学会了劳动分工,这是一种简单的合作形式:如果队友更接近球,那么智能体就不会接近球。然而,这种方法也导致智能体表现出了更少的敏捷行为。另一个工作方向为“从原始视觉训练足球”,也就是说,仅使用机载传感器进行学习,而不依赖于运动捕捉系统的外部状态信息。与可以直接获取球、球门和对手位置的基于状态的智能体相比,基于视觉的智能体需要从有限的高维自我中心相机观测历史记录中推断信息,并随着时间的推移整合部分状态信息,这大大增加了问题的难度。目前,研究团队已经研究了如何训练仅使用机载 RGB 相机和本体感知的视觉智能体。通过神经辐射场模型创建了实验室的视觉渲染,并使机器人学会了包括球的追踪和对手及目标的情境感知在内的行为。 ... PC版: 手机版:

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