NRDSLR
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ALT-Texte:Avatar:Comicfigur im T-Shirt,mit Brille,roten Haaren,am Tisch sitzend,mit Flasche in der Hand,mit wem unterhaltend.Banner:Meer,dunkler Himmel,Regen,einsames Segelschiff.
cis • gay • weiß • sehbehindert • #mdRzL • [de, en] • @[email protected]
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Bullen chauffieren Nazis. In Bussen.
Das war vorhin noch noch ein Shitpost mit Bild von einem Polizeibus und Nazis davor.
Jetzt ist es wahr.
[Enteignet wegen Ableismus im Skeet.]
Das war vorhin noch noch ein Shitpost mit Bild von einem Polizeibus und Nazis davor.
Jetzt ist es wahr.
[Enteignet wegen Ableismus im Skeet.]
November 29, 2025 at 11:13 AM
Bullen chauffieren Nazis. In Bussen.
Das war vorhin noch noch ein Shitpost mit Bild von einem Polizeibus und Nazis davor.
Jetzt ist es wahr.
[Enteignet wegen Ableismus im Skeet.]
Das war vorhin noch noch ein Shitpost mit Bild von einem Polizeibus und Nazis davor.
Jetzt ist es wahr.
[Enteignet wegen Ableismus im Skeet.]
November 24, 2025 at 3:12 PM
Sehr gut: Kurz, knapp, sehr konzentriert.
Funktioniert auch gut mit Voice Over.
(Mein Telefon ist auf Englisch und ohne Hinweise von Apps geht es erstmal von englischen Inhalten aus. Ich verstehe mittlerweile, was es meint, wenn es Deutsch ausspricht. 😅)
Videobeschreibung: Es wird der … 1/2
Funktioniert auch gut mit Voice Over.
(Mein Telefon ist auf Englisch und ohne Hinweise von Apps geht es erstmal von englischen Inhalten aus. Ich verstehe mittlerweile, was es meint, wenn es Deutsch ausspricht. 😅)
Videobeschreibung: Es wird der … 1/2
November 24, 2025 at 11:54 AM
Sehr gut: Kurz, knapp, sehr konzentriert.
Funktioniert auch gut mit Voice Over.
(Mein Telefon ist auf Englisch und ohne Hinweise von Apps geht es erstmal von englischen Inhalten aus. Ich verstehe mittlerweile, was es meint, wenn es Deutsch ausspricht. 😅)
Videobeschreibung: Es wird der … 1/2
Funktioniert auch gut mit Voice Over.
(Mein Telefon ist auf Englisch und ohne Hinweise von Apps geht es erstmal von englischen Inhalten aus. Ich verstehe mittlerweile, was es meint, wenn es Deutsch ausspricht. 😅)
Videobeschreibung: Es wird der … 1/2
»Gassigehen mit Kapitalismus«
Oldy but goldy: Ein alter Comic, den ich mal gezeichnet habe.
Kapitalismus ist ein Todeskult.
Oldy but goldy: Ein alter Comic, den ich mal gezeichnet habe.
Kapitalismus ist ein Todeskult.
November 18, 2025 at 11:29 AM
»Gassigehen mit Kapitalismus«
Oldy but goldy: Ein alter Comic, den ich mal gezeichnet habe.
Kapitalismus ist ein Todeskult.
Oldy but goldy: Ein alter Comic, den ich mal gezeichnet habe.
Kapitalismus ist ein Todeskult.
6/6
Die Tage dann die Gewissheit.
Unter den Unterlagen befinden sich auch noch Dokumente meinen Opa betreffend.
Zum einen der Entlassungsschein aus der Kriegsgefangenschaft in Heilbronn zum 7. August 1945.
6/7
Die Tage dann die Gewissheit.
Unter den Unterlagen befinden sich auch noch Dokumente meinen Opa betreffend.
Zum einen der Entlassungsschein aus der Kriegsgefangenschaft in Heilbronn zum 7. August 1945.
6/7
November 9, 2025 at 11:02 AM
6/6
Die Tage dann die Gewissheit.
Unter den Unterlagen befinden sich auch noch Dokumente meinen Opa betreffend.
Zum einen der Entlassungsschein aus der Kriegsgefangenschaft in Heilbronn zum 7. August 1945.
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Die Tage dann die Gewissheit.
Unter den Unterlagen befinden sich auch noch Dokumente meinen Opa betreffend.
Zum einen der Entlassungsschein aus der Kriegsgefangenschaft in Heilbronn zum 7. August 1945.
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5/5
Es gibt ein kleines Foto von meinem Uropa und noch eine Größeres, das als Kopie angefertigt wurde. Beide gerahmt. Das Große hing wohl mal an der Wand.
Solche Fotos habe ich oft in Einsätzen bei älteren Patient*innen gesehen.
Ich hatte angenommen, daß es so Fotos auch bei uns geben muß.
5/6
Es gibt ein kleines Foto von meinem Uropa und noch eine Größeres, das als Kopie angefertigt wurde. Beide gerahmt. Das Große hing wohl mal an der Wand.
Solche Fotos habe ich oft in Einsätzen bei älteren Patient*innen gesehen.
Ich hatte angenommen, daß es so Fotos auch bei uns geben muß.
5/6
November 9, 2025 at 11:02 AM
5/5
Es gibt ein kleines Foto von meinem Uropa und noch eine Größeres, das als Kopie angefertigt wurde. Beide gerahmt. Das Große hing wohl mal an der Wand.
Solche Fotos habe ich oft in Einsätzen bei älteren Patient*innen gesehen.
Ich hatte angenommen, daß es so Fotos auch bei uns geben muß.
5/6
Es gibt ein kleines Foto von meinem Uropa und noch eine Größeres, das als Kopie angefertigt wurde. Beide gerahmt. Das Große hing wohl mal an der Wand.
Solche Fotos habe ich oft in Einsätzen bei älteren Patient*innen gesehen.
Ich hatte angenommen, daß es so Fotos auch bei uns geben muß.
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Manchmal mache ich sie mal an und guck, wie's ihr geht. 🥹
… oh. 😰
… oh. 😰
October 19, 2025 at 5:22 PM
Manchmal mache ich sie mal an und guck, wie's ihr geht. 🥹
… oh. 😰
… oh. 😰
Falls da irgendwas verloren geht, ich beziehe mich auf den Skeet im folgenden Bild:
October 19, 2025 at 3:56 PM
Falls da irgendwas verloren geht, ich beziehe mich auf den Skeet im folgenden Bild:
Keine Ahnung, ob da Untererfassung eine Rolle spielt. Corona hält sich den Zahlen einiger Quellen nach auch nur an bestimmten Orten auf, wie es scheint (aka es wird nicht überall gleich oft getestet):
October 17, 2025 at 5:39 PM
Keine Ahnung, ob da Untererfassung eine Rolle spielt. Corona hält sich den Zahlen einiger Quellen nach auch nur an bestimmten Orten auf, wie es scheint (aka es wird nicht überall gleich oft getestet):
Ik was op het strand. 🤓
October 6, 2025 at 4:38 PM
Ik was op het strand. 🤓
Autokrat*innen versuchen den Korpus für das Training von KI zu verschmutzen und unmenschlicher zu machen.
[ www.sueddeutsche.de/projekte/art... ]
Geklaut, da ohne ALT-Text.
[ www.sueddeutsche.de/projekte/art... ]
Geklaut, da ohne ALT-Text.
October 4, 2025 at 9:24 AM
Autokrat*innen versuchen den Korpus für das Training von KI zu verschmutzen und unmenschlicher zu machen.
[ www.sueddeutsche.de/projekte/art... ]
Geklaut, da ohne ALT-Text.
[ www.sueddeutsche.de/projekte/art... ]
Geklaut, da ohne ALT-Text.
2/2
Im Screenshot hier ist eine beispielhafte Anwendung des Unification Iterators, wo die Bekannten von Peter gesucht werden.
Das Ergebnis sind die Lösungen acquaintance = Nelly und acquaintance = 夏目. Peter ist also mit Nelly und 夏目 bekannt.
2/3
Im Screenshot hier ist eine beispielhafte Anwendung des Unification Iterators, wo die Bekannten von Peter gesucht werden.
Das Ergebnis sind die Lösungen acquaintance = Nelly und acquaintance = 夏目. Peter ist also mit Nelly und 夏目 bekannt.
2/3
![Screenshot eines Xcode Playgrounds mit folgendem Code:
@testable import SemanticDB
extension Domain {
static func makeSmall() -> Domain {
var result = Domain()
result.appendQuad( "Peter", "is a", "human" )
result.appendQuad( "Peter", "is a", "man" )
result.appendQuad( "Peter", "knows", "Marcus" )
result.appendQuad( "Peter", "knows", "Nelly" )
result.appendQuad( "Peter", "knows", "夏目" )
result.appendQuad( "Peter", "works as", "carpenter" )
result.appendQuad( "Marcus", "is a", "human" )
result.appendQuad( "Marcus", "is", "non-binary" )
result.appendQuad( "Marcus", "works as", "driver" )
result.appendQuad( "Nelly", "is a", "human" )
result.appendQuad( "Nelly", "is a", "woman" )
result.appendQuad( "Nelly", "is", "visually impaired" )
result.appendQuad( "Nelly", "knows", "Peter" )
result.appendQuad( "Nelly", "knows", "Marcus" )
result.appendQuad( "夏目", "knows", "Peter" )
result.appendQuad( "夏目", "is a", "human" )
result.appendQuad( "夏目", "is a", "man" )
return result
}
}
let domain = Domain.makeSmall()
/// Query all acquaintances of Peter:
let query = QueryClause( body: [
Term( arguments: [
TermArgument( "Peter" ),
TermArgument( "knows" ),
TermArgument( variable : "acquaintance" ),
]),
Term( arguments: [
TermArgument( variable : "acquaintance" ),
TermArgument( "knows" ),
TermArgument( "Peter" ),
])
])
// TODO: First, match rules (there should be less rules than facts).
// Then, match facts:
var iterator = UnificationIterator(
domain: domain,
functors: query.body,
environment: .empty
)
let solutions = Array( IteratorSequence( iterator ) )
print( "Solution: \( solutions.map { $0.debugDescription.escapingDoubleQuotes() } )" )
Die Ausgabe ist: "Solution: ["acquaintance = Nelly.", "acquaintance = 夏目."]".](https://cdn.bsky.app/img/feed_thumbnail/plain/did:plc:5wlstc3xthc3xh7giub7joay/bafkreiac7p75w7o7ve2t4umpiakjfasi6hk6bhgkzahqrifja74x4xorme@jpeg)
September 16, 2025 at 5:46 PM
2/2
Im Screenshot hier ist eine beispielhafte Anwendung des Unification Iterators, wo die Bekannten von Peter gesucht werden.
Das Ergebnis sind die Lösungen acquaintance = Nelly und acquaintance = 夏目. Peter ist also mit Nelly und 夏目 bekannt.
2/3
Im Screenshot hier ist eine beispielhafte Anwendung des Unification Iterators, wo die Bekannten von Peter gesucht werden.
Das Ergebnis sind die Lösungen acquaintance = Nelly und acquaintance = 夏目. Peter ist also mit Nelly und 夏目 bekannt.
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4/4 … abfragen, wobei Variablen als Platzhalter für mögliche Werte dienen. Die Funktion `unify(with:using:)` ermittelt die Lösungen durch Ersetzen der Variablen.
Das sieht dann so aus wie im Screenshot hier im Skeet.
4/5
Das sieht dann so aus wie im Screenshot hier im Skeet.
4/5
![Screenshot eines Swift Playgrounds. Der Quelltext lautet wie folgt:
@testable import SemanticDB
extension Domain {
static func makeSmall() -> Domain {
var result = Domain()
result.appendQuad( "Peter", "is a", "human" )
result.appendQuad( "Peter", "is a", "man" )
result.appendQuad( "Peter", "knows", "Marcus" )
result.appendQuad( "Peter", "knows", "Nelly" )
result.appendQuad( "Peter", "works as", "carpenter" )
result.appendQuad( "Marcus", "is a", "human" )
result.appendQuad( "Marcus", "is", "non-binary" )
result.appendQuad( "Marcus", "works as", "driver" )
result.appendQuad( "Nelly", "is a", "human" )
result.appendQuad( "Nelly", "is a", "woman" )
result.appendQuad( "Nelly", "is", "visually impaired" )
result.appendQuad( "Nelly", "knows", "Peter" )
result.appendQuad( "Nelly", "knows", "Marcus" )
return result
}
}
let domain = Domain.makeSmall()
let query = QueryClause( body: [
Term( arguments: [
TermArgument( "Peter" ),
TermArgument( "knows" ),
TermArgument( variable : "known_person" ),
])
])
let queryTerms = query.body
let quadTerms = queryTerms.map { $0.asQuadTerm() }
var result = [Environment]()
// TODO: First, match rules (there should be less rules than facts).
// Then, match facts:
nextFact: for fact in domain.facts {
let factHead = fact.head!
var environment = Environment()
for queryTermIndex in 0 ..< queryTerms.count {
let queryQuad = quadTerms[ queryTermIndex ]
if let newEnvironment = queryQuad?.unify( with: factHead, using: environment ) {
environment = newEnvironment
continue
}
let queryTerm = queryTerms[ queryTermIndex ]
if let newEnvironment = queryTerm.unify( with: factHead, using: environment ) {
environment = newEnvironment
continue
}
continue nextFact
}
// Add solution.
result.append( environment )
}
Das Ergebnis ist "Result: ["known_person = Marcus.", "known_person = Nelly."]."](https://cdn.bsky.app/img/feed_thumbnail/plain/did:plc:5wlstc3xthc3xh7giub7joay/bafkreibo6j5t4tltbx4lfswmabvhr5dipi5rcc2ssbjk7by3y2gzdnbdqq@jpeg)
September 12, 2025 at 6:04 PM
4/4 … abfragen, wobei Variablen als Platzhalter für mögliche Werte dienen. Die Funktion `unify(with:using:)` ermittelt die Lösungen durch Ersetzen der Variablen.
Das sieht dann so aus wie im Screenshot hier im Skeet.
4/5
Das sieht dann so aus wie im Screenshot hier im Skeet.
4/5
tagesschau hat für ihre Meldung einfach schnell eine Suchmaschine angeschmissen und übersetzen lassen.
September 10, 2025 at 8:21 PM
tagesschau hat für ihre Meldung einfach schnell eine Suchmaschine angeschmissen und übersetzen lassen.
So, das' mein kleines semantisches Netzwerk aka Modell:
Es beschreibt Peter, Marcus und Nelly. Sie kennen sich teilweise untereinander. Alle drei sind Menschen, nicht jede*r hat eine Geschlechtsidentität, nicht jede*r hat einen Job (müßte da vielleicht "earns money as" draus machen).
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Es beschreibt Peter, Marcus und Nelly. Sie kennen sich teilweise untereinander. Alle drei sind Menschen, nicht jede*r hat eine Geschlechtsidentität, nicht jede*r hat einen Job (müßte da vielleicht "earns money as" draus machen).
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August 24, 2025 at 2:09 PM
So, das' mein kleines semantisches Netzwerk aka Modell:
Es beschreibt Peter, Marcus und Nelly. Sie kennen sich teilweise untereinander. Alle drei sind Menschen, nicht jede*r hat eine Geschlechtsidentität, nicht jede*r hat einen Job (müßte da vielleicht "earns money as" draus machen).
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Es beschreibt Peter, Marcus und Nelly. Sie kennen sich teilweise untereinander. Alle drei sind Menschen, nicht jede*r hat eine Geschlechtsidentität, nicht jede*r hat einen Job (müßte da vielleicht "earns money as" draus machen).
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Kleine Quiz. 😏
Von wann ist dieser Film?
Videobeschreibung: Soldaten mit Stahlhelmen, Fackeln und Gewehren marschieren am Reichstag vorbei. Der Film ist schwarz-weiß, grobkörnig und zeigt Schäden wie vertikale Streifen und Flecken. Die Bildrate ist niedrig.
Von wann ist dieser Film?
Videobeschreibung: Soldaten mit Stahlhelmen, Fackeln und Gewehren marschieren am Reichstag vorbei. Der Film ist schwarz-weiß, grobkörnig und zeigt Schäden wie vertikale Streifen und Flecken. Die Bildrate ist niedrig.
August 22, 2025 at 5:56 PM
Kleine Quiz. 😏
Von wann ist dieser Film?
Videobeschreibung: Soldaten mit Stahlhelmen, Fackeln und Gewehren marschieren am Reichstag vorbei. Der Film ist schwarz-weiß, grobkörnig und zeigt Schäden wie vertikale Streifen und Flecken. Die Bildrate ist niedrig.
Von wann ist dieser Film?
Videobeschreibung: Soldaten mit Stahlhelmen, Fackeln und Gewehren marschieren am Reichstag vorbei. Der Film ist schwarz-weiß, grobkörnig und zeigt Schäden wie vertikale Streifen und Flecken. Die Bildrate ist niedrig.
Etwas besser erkannter Text im ALT-Text. 😬
August 18, 2025 at 12:52 PM
Etwas besser erkannter Text im ALT-Text. 😬