有适合学生党减肥的花费不高的减肥方法吗？

有适合学生党减肥的花费不高的减肥方法吗？ 斩魂的回答 减肥最简单的操作就是少吃，不但不花费，还能给你省钱！ 每顿吃个七八分饱，少吃高油高糖高热量食物，不要吃各种奶茶饮料蛋糕面包烧烤油炸和零食，早睡早起，如果还能有时间去跑个步或是游泳什么的，那你瘦的可就快了。 要是你觉得闲得嘴巴很无聊，没事去泡图书馆，你总不好意思在图书馆吃吃喝喝吧，不但能控制自己少吃，还能多读书学习学习，增长知识提升自身，培养优雅气质，简直是两全其美。 在宿舍也别没事就吃吃吃了，追剧的时候别躺着坐着了，站起来，边看剧边做做深蹲，箭步蹲等等徒手运动，也可以拉伸，或者拉拉弹力带，举个小哑铃什么的，不影响你追剧的同时，还能锻炼身体消耗更多的卡路里，没空吃东西还能省钱，减少热量摄入，三全其美。 晚上早点睡，不要熬夜，也不会觉得饿想要吃宵夜，晚上吃得越多，早上反而更饿，所以早睡还能帮你控制食欲，让你变瘦。 via 知乎热榜 (author: 斩魂)

[严肃医学向]关于鸡巴的使用原理

[严肃医学向]关于鸡巴的使用原理 1.精子完整生成的周期是64-72天，可以透过饮食作息改变精子品质跟生成数量，但不能靠外力改变生产周期。 精子没有射完一说，因为每次射精都是2-5ml，由于生理机制，『库存』不会一次清空。 饮食作息影响睪固酮(如烟酒则危害)，睪固酮影响精子产生效率，同时影响性欲与活力。比如健身完，睪固酮短期间上升，会马上想找女朋友。 2..敏感度原理，性刺激反应源于大脑的多巴胺系统，射精时分泌。反复奖励会使大脑麻痹迟钝→刺激降低。射精时会同时分泌『催乳素』，会使人冷静冷却，降低性欲，即进入圣人模式的原因。 为什么五天没射精，看到路上的短裙美女牛牛就要炸，而天天射精的反应不会那么剧烈? 因为精子自然生成积累之后，附睪膨胀，产生压力(就像膀胱积累尿)，神经系统会传达到大脑，大脑『改变认识』也改变了对外界刺激的『敏感度』。 (此乃现象学所言，知觉不是物自身(美女)，而是主体建构，主体官能改变，影响客体认知) 生理→神经→大脑→外界。 由于构造主导方式不同，精子不存在压力太大就会『膛炸』(像憋尿)，多余的精子会化成胺基酸被分解与吸收。 (也会触发梦遗) 3.为什么么频繁射精会导致不适感? 次要原因：多巴胺与催产素释放过度后，大脑会调整神经反应，变得迟钝，所以射到最后『不太爽』 主要原因：鸡巴会随着摩擦次数，增加角质，变得更粗糙。而由于频繁射精，身体的润滑分泌物，生产供给不上需求，所以你撸起来会很『干』，反之三天没撸，就会很『丝滑』。 比如你两天撸六次后，你会获得一只磨砂纸般的干鸡巴。 (会随着不使用时间自动修复) 润滑油可以替代分泌物功能，但目前没有修复鸡巴表面的产品。 4.射精与发炎 射精是一整套肌肉与腺体的协调收缩组成。 每次射精时：前列腺、精囊、输精管、尿道球腺等会同步挤压 → 把精液推送进尿道，同时会阴肌群（特别是球海绵体肌、提肛肌）收缩 → 造成射出压力 如果频繁射精，会导致肌肉疲劳﹑神经负荷，最后鸡巴整组系统发炎。 具体就是灼热感。 5.射精与健康 射精与睡眠能否无关，该失眠还是失眠。 射精会导致身体虚吗？不会，最直接的危害是，鸡巴系统发炎红肿。所以还是要适量。 非性爱，射精最大的危害是，多巴胺成瘾。不是想撸而撸(生理自然压力释放)，而是为了撸而撸， 单纯为了『爽一把』，这就是为什么频繁玩鸡巴会把人『玩废』与空虚感。 因为人体多巴胺机制是跷跷板，你太爽之后就会用痛苦平衡你，最简单的例子就是吸毒过程与醒来的巨大痛苦空虚感。 换句话说你鸡巴玩得越过头，副作用的痛苦虚无感就越强。你做别的事情就变得启动困难。 6.结语。同样是射精，但做爱在生理深度、激素反应、心理满足与性功能维持方面，都明显优于自慰。 更多严肃医学请关注：[魔邓肯武士 (@MordenkainenV) / X]

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最近因为一个契机，我从头开始参与基础大模型的训练开发。亲身经历去实践这个过程令我兴奋，也让我学到很多。有一些心得体会可以分享： 1. 人们常说GPT模型学习了整个互联网的数据，听上去只要能够把整个互联网爬下来就可以了，这个说法并不准确。训练的原始数据的确是来自互联网（CommonCrawl和私域的内容），但是实际拿来训练用的只是其中的子集一个精心挑选的高质量子集。Sam Altman和Lex Friedman的访谈中说过，他们在数据上的大部分努力是去筛选信息，而不是堆积信息。原始数据需要经过大量的筛选、去重、格式化的处理，这个过程耗时耗力，也往往被忽视，但却是至关重要的。 2. 随着模型的参数上到百亿甚至千亿，很多新的能力开始涌现，而很多工程上的麻烦也随之而来。为了应对如此庞大的数据和模型体量，系统里几乎每个角落都需要优化，从数据处理、切分、训练时的样本和机器分布、梯度下降的稳定性、存储等等，各个方面都需要对应做提升，避免成为短板。一个成功的大模型背后离不开几十上百个细节的工程优化。 3. 一个还不成熟、有待考验的心得：现在想要做一个LLM，你并不需要一支庞大的团队。你只需要不到10个有经验、有行动力、能够高效合作的工程师就可以了。Meta、OpenAI、HuggingFace等团队都为这个生态提供了非常实用的轮子，只要使用得当，就可以获得明显的助力。当然，人数上可以精简，GPU计算资源还是得管够。