[問題] 收到死亡威脅有多可怕
https://i.imgur.com/MAFeqHX.png
他於2014年6月14日在2ch預告謀殺KNN姐貴
（「潑你一臉燈油」「快點受到天罰吧」，意指焚燒KNN）
https://i.imgur.com/3Dn4I3O.png
2天後就被捕了
原因應該是knn參與過某東方聲劇
而szk不懂得欣賞才想殺害knn的
而knn在知道szk被捕時也很高興
所以被收到死亡威脅有多可怕
我很好奇
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※ PTT留言評論
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 1.170.43.91 (臺灣)
※ PTT 網址
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莉莉娜·匹斯克拉福特表示:這個...看對象是誰
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玩遊戲有被蹲過點嗎？ 差不多那種感覺
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很好..居然敢這樣講刀劍神域
推
水瀨祈被恐嚇 嚇到不敢來台灣 取消既定台灣行算嗎
推
水瀨那次台灣真的經典
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[心得] 人工智慧真的來了幾年前看李開復的書 其實是半信半疑的 電腦不可能取代人類的 但是電腦可以取代部分人類的 書中舉放射科醫生為例子![[心得] 人工智慧真的來了](https://i.imgur.com/QBTA4e6b.jpg "[心得] 人工智慧真的來了")
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Re: [閒聊] Dinter講話捲舌音怎麼重其實這現象蠻奇怪的 很多人都會說學中國人講話是在嘲諷他們 阿可是有些人講到後來用語根本被同化了不是嗎 像丁特就是 統神國動熊班長都會學但就沒那麼誇張 我是只看過他YT一些影片啦 真的是支言支語的 也有可能是看到的片段剛好這樣吧我不知道7
Re: [閒聊] Google Lens證實哈洽馬欄杆檔色圖有用欄杆其實已經遮擋非常多東西了 其實早在好幾年前就已經有所謂的 adversarial attack 出來了 就是能夠在不影響人判斷圖片的同時 大幅度干擾背後的 Neural Networks 做判斷 一個很簡單的方法就是直接加一個反向的gradient 就算是非常輕微的都可以讓NN阿嘿顏![Re: [閒聊] Google Lens證實哈洽馬欄杆檔色圖有用](https://i.imgur.com/tOEli4tb.jpg "Re: [閒聊] Google Lens證實哈洽馬欄杆檔色圖有用")
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[情報]K-近鄰演算法在圖型識別領域中，最近鄰居法（KNN演算法，又譯K-近鄰演算法）是一種用於分類和迴 歸的無母數統計方法[1]。在這兩種情況下，輸入包含特徵空間（Feature Space）中的k 個最接近的訓練樣本。 在k-NN分類中，輸出是一個分類族群。一個物件的分類是由其鄰居的「多數表決」確定的 ，k個最近鄰居（k為正整數，通常較小）中最常見的分類決定了賦予該物件的類別。若k![[情報]K-近鄰演算法](https://i.imgur.com/aOz4jB4b.png "[情報]K-近鄰演算法")
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Re: [VTub] Cookie☆的聲優轉戰VTuber會如何看到KNN在youtube復出有蠻多感想的 基本上參與過cookie聲優(主要是舊約跟新約1-3期這種東方基底的) 99%都被逼離開圈子了 因為隨著知名度上升，參與聲優會被肉搜到私人資訊 (這點應該是95%決定性 其他都附帶的)2
Re: [心得] 神山異聞記實不是很想要編輯滑到最後貼長文，所以直接回文 carryton 好奇裡面的要求程度，譬如用到KNN是只要套用k carryton pi應用就好嗎 carryton 還是要自己設計數學公式，不能套用api 先不論女神和她兩個心腹以及阿港的組成，認識他們是損失，領Junior的錢還要負責教育3
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