俄羅斯出品的妹子不是狂野豪放就是超脫世俗的空靈，而眼前這位則是介於兩者之間，既有著不食人間煙火的精緻美顏，也有隱藏不了的風騷色氣，讓人隱約感受到邪惡的小心機。跟各位介紹一下，今天要跟各位分享的這位妹子叫做《Vell Felis》。出生俄羅斯的她以角色扮演玩家身分起家並活躍，超現實的夢幻顏值和身材，擄獲不少網友的身心。 雖然網路上關於《Vell Felis》的資料不多，但…從IG擁有進60萬粉絲追蹤不難看出《Vell Felis》的人氣相當高。不得不說～沒有美規爆乳豐臀，也不刻意賣弄尺度拚裸露面積的《Vell Felis》除了顏值高身材好之外，更厲害的是個人魅力強大，讓人一眼難忘。 發現《Vell Felis》的小秘密了嗎？！雖然長相精緻立體無可挑剔，但《Vell Felis》私心覺得自己的右臉比左臉出色，所以經常以右臉現身。 IG：felvelial　

安安！來和大家分享一位敲可愛的網美「V͟͟i͟͟n͟͟a͟͟*.」！原先哥是從眾瑜伽網美中發現她的，特別的可愛，臉蛋別的清純，是難得除了運動背心之外還有其他看點的美人XDD 今天隨意瀏覽了下，沒想到又發現一個戀愛點：妹紙竟然是小綠綠來的！而且穿上高中制服完全沒有違和感，可愛到炸！這個我給100分～分享給大家啦！ 文/西子桑傳送門

擁有G罩杯巨乳的中國模特兒朱可兒Flower，擁有可愛虎牙及火辣巨乳，笑起來呆萌的模樣讓人戀愛，這種反差讓她在網路上迅速走紅，朱可兒Flower還曾因為奶太大，攝影師有考慮要不要把奶修小一點。 朱可兒Flower出生於湖北，是2016年的超級女聲選手，現在則以模特兒或Show Girl的工作為主，雖然五官從出道到現在進化不少，但那對火辣G奶可完全沒縮水過。 最近前往日本旅拍的朱可兒Flower，一套洋裝側邊竟然大開，半邊側乳直接掉出，毫無支撐又毫無遮掩的奶球分量驚人，難怪有攝影師想把朱可兒Flower的奶修小，因為真的太大啦！ 傳送門文／JUN

上個周末可是激發不少人的福態樣，而這位妹子【席琳】卻非常逆天的補在最對味的部位！，穿著運動內衣罩著薄外套，在河堤邊慢跑的模樣實在逼人，服貼的運動裝完美的展現那勻稱凹凸的美體，紮起馬尾還能見到氣色很好的高顏值，卻不容忽視那雙在中秋時吃肉又補上的飽滿美乳！ （

暑假真是旅遊的大旺季，連天菜妹子都可以輕鬆捕獲了！眼前這位到宜蘭蘇澳遊玩的妹子就是【林妤霜Kyna】，在台灣東北角隨時都能靠著那張頂級顏值圈下滿滿粉絲，更別說要下水前的節奏，換上性感比基尼在藍色的簽名牆前更為顯眼，不只火燙的美體凹凸有致，就連那雙纖長玉腿也是可遇不可求的存在！ 林妤霜是個ＪＫＦ的高人氣女郎，０本身也是個外拍、網拍模特兒，甜美高標的顏值之外，那身凹凸有致的火辣美體更是讓人鼻血狂噴，玲瓏姣好的曲線搭上那雙兇猛的美大雪乳，輕鬆一個姿態就能撩翻眾人雙眼，難怪ＩＧ和粉專能坐擁滿滿亢奮的男粉！ 柯尼這就送上林妤霜的正妹行程，要跟上的司機們加緊腳步吧！IG:pug_dodo520文/柯尼卡卡 　▶ 　▶ 　▶

馬來西亞正妹SYKATH是個微肉的棉花糖女孩，曾經胖到122公斤的她，減下了近一半的體重，證明胖子都是潛力股，更難得的是她的巨乳竟然沒有因為減重消風，依然份量十足，但卻變得美多了。 SYKATH每天固定爆汗一小時，因為運動全身濕透畫面相當誘人，平常喜歡穿低胸，不吝嗇露出自己瘦身有成的好身材，胸前的深溝總是長得看不見底，這身材真的開外掛了！ SYKATH靠著運動從122瘦到68公斤，目前是個勻稱的大隻馬，也因為運動的關係，全身線條結實，但她不滿足，還想繼續瘦，但不管她要瘦幾公斤，都希望她的巨乳不要消失啊！ 傳送門文／JUN

長相已經很可愛了，還加上甜美笑容以及無辜大眼，看似殺傷不高，但卻實實在在給心臟一記大爆擊，傷害值可說是高達99%。跟各位介紹一下，眼前這位臉蛋圓潤、五官精緻小巧，還一身日系Cosplay裝扮的妹子叫做《ちょこらん》。出生日本的她以角色扮演玩家身分起家並活躍於社群，因可愛外型擄獲不少網友的身心！ 「《ちょこらん》笑容又甜又療癒」這就是《ちょこらん》一向給人的印象，尤其早期的《ちょこらん》更偏向可愛蘿莉，配上鄰家女孩的氣質，更顯得惹人疼愛。 深入《ちょこらん》個人社群平台的照片仔細品味可以發現，《ちょこらん》跟早期以常以傻萌甜形象現身已有所不同，現在的《ちょこらん》也在默默轉型中。雖然仍舊沒有大面積裸露，但從肢體動作和表情可以感受到更多了點性感…..。 Twitter：chocolan0303　

文／胖丁呷麵馬賽克一直以來都給人有隱私、保護的作用。（雖然有的時候會把事情染黃）電視新聞頻道與娛樂節目都喜歡使用馬賽克來處理他們的的照片，但最近有研究顯示，這些傳統的「打碼保護」在科技突飛猛進的今日，早已變得不堪一擊。 德州大學奧斯丁分校與康乃爾大學的研究人員，啟用了一種電腦會自我學習的機制，就是像類似下圍棋的阿法GO人工智慧一樣，能夠不斷改正電腦的判斷行為。透過電腦的自我學習，在人類判斷準確度只有0.19%的照片數據中，使用電腦可以達到7成以上的準確性，這意指幫圖片打上模糊或者是馬賽克效果，並不能有效阻止電腦判別出照片的資訊。 這個新自我學習的演算法的運作原理，並不是去除馬賽克，而是它能掌握並判斷任何模糊照片中的零碎訊息。這個方式對於整片的馬賽克或是P3加密格式（JPEG的隱藏訊息格式），一樣有顯著的判斷效果。而時至今日，專業辨別模糊照片以及查緝犯人專用的高級「馬賽克辨識」工具多如牛毛，例如知名的馬克斯普朗克研究所研發的一款專門識別FB上模糊人臉的工具，就是一個常見的例子。 「我們用的是土法煉鋼的方法，東西都是拿現成的東西拼湊，找來一堆數據，丟到一個人工神經網路上（電腦仿生物學習的機制），然後再扔出一個標準圖片的識別運算法，最後才得到這個結果。相對而言，馬克斯普朗克實驗室的研究成果更精細，但我們只用了這麼粗糙的方式便證明了”打馬賽克完全沒用”」康乃爾大學的研究者史馬提可夫（Vitaly Shmatikov）這麼說。 在實驗的過程中，研究人員拿了兩組沒有版權問題的人物系列肖像，然後用一般民眾最常使用的Youtube影片工具來使照片更模糊，藉此想知道有自我學習機能的電腦，究竟能不能準確的判斷。結果，他們發現電腦第一次猜中正確圖片中人物的機率，平均是57%，這也許不高，畢竟猜對的機率至少有50%。但隨著猜測的次數增加後，電腦的命中率卻不斷的上升，在連續猜5次的情形下，平均準確度更提升到了85%，這證明了電腦只要透過自我學習的模式，便能不斷自我改進，然後猜出馬賽克人士的真面目。▼電腦能清楚分辨出下面哪張是該人臉的照片 換言之，只要次數夠多，電腦的自我學習就會讓猜測準確性不斷上升。想像一下，如果有台效能夠強的超級電腦，能輕易搜尋到網路上的許多照片來建立許多的資料庫（人工神經網路），並用強大的運算技術不斷的「超高速猜測學習」，相信在如此高密度的猜測下，很快的猜測準確率就會接近100%了。 「在安全與隱私領域中，人們還尚未感受到電腦的肉搜實力，除非有人輕而易舉的就能破解這些防護，我們才會發現這些隱私措施其實不勘一擊。」史馬提可夫最後這麼說。．．．看到這邊，胖丁突然覺得最近電腦的自我學習機能實在是太強大了阿～繼上次有阿法GO打敗圍棋高手後，這次又來「暴力肉搜」了！雖然說科技的進步會帶來許多好處與便利，但想著電腦在許多方面逐漸超越人類，不免就覺得有點害怕阿…難道以後人類會被電腦取代了嗎？