就像我说的，我的注意力已经变得十分甚至九分稀薄了，所以第一次（也就是两天前）看完本文想要留下的评论都已经忘干净了，所以请先让我再次拜读一遍...好的我读完了！

......这已经是中午的事情了，我现在上完了今日的课程，正当我要写今日心得时，我突然想起来，这里还有一个评论要写...好的，我写完了我的心得，我终于可以来写评论了，尽管现在的时间是零点 30 分，但是我最终还是想起来了，那么我中午想要写什么呢...我忘记了，时间过的真的好快啊，我的注意力不足以抓住这奔流的时间长河，，，Attention is all my need，，，

那就来评价一下我报的这个课罢...抖抖村的速写课基本是大量的part练习，并没有完整作品的练习流程，没有拖堂，没有助教，于是也没有什么改作业的环节了，有的只是老师在课上对发到群里的作业进行点评，所以我大概不太会推荐别人报这个

但即使如此，跟下来我也是学到了很多东西，所以这 199¥ 我觉得还是挺值的，差不多相当于一节课也就 8 块钱左右，文中K大的许多思路老师也说过，不过这门课并不大量讲课而是大量练习，所以讲的都并不是特别深入（实际上我感觉我有 100¥ 花在听老师的怪话上了，以及这人动不动画个肌肉男穿比基尼小男孩穿吊带，多少有点给（）不过更多是玩笑吧，视频也这个风格（

你的毕业论文非常地 *ao！对比以前色彩的进步非常大！但是我觉得在画风车、椅子这种物体的时候，你或许可以直接使用直线工具，虽然并不是主体但看着歪歪的我的注意会被一下子吸引过去。还有就是眼睛部分，现在感觉有点无神，高光看起来没有什么存在感，或许可以提亮一些、加大一些？

逆向是个不错的说法）进步最快的方式是什么呢，大量且有目的的临摹和拆解那些精甚细腻优质作品...直白点的话，就是抄嘛（）抄的越多越进步，模仿的越彻底学的越快，让我们想想 Diffusion Model 是怎么学习画画的，当然 AI 只是不动脑子的大量碎尸并临摹，重复个几万亿次也就会了，而人类会主动地去研究为什么该这么去画，日常生活中也存在着各种观察，效率显然是比AI要高得多得多，只需要少量的样本便能总结出规律，尽管由于算力不够，这套过程更加耗费时间

二分能显著提升画面的观感，这也大概是为什么许多小画师学了二分就可以接一些比较草的稿了，遗憾我在这方面还没有悟出太多

我已经上过了 K 大课程三部曲，大约耗时3个暑假。这个系列课程使我受益匪浅，当然也给我带来了一些不太好的影响，因此我想在此简单评价一下这个系列课程。

我学习的顺序是 透视 -> 色彩 -> 构成，从学习难度来说 色彩 > 构成 > 透视，但其实如果你有一些透视知识基础的话可以跳过透视不学，直接从构成开始学起，最后直奔色彩课可能会更合适。

krenz 的课虽说新手小白也可以学习，但是它其实是对小白不太友好的。问题在于这门课内容过于干货，非常考研学习者的接受能力和忍耐力（如果你能接受3.5h连续上课几乎不休息的话，我在高三都没有集中精力这么久过）。你会发现无论是之前学过的同学，或是业内从业多年的行业大佬，都会来报这门课程，他们一定是因为能从这边学到东西才回来报名的。当然课程会从基础讲起，之后会慢慢深入到更进阶的内容。就拿俺自己这个绘画小白来讲，我当时一定是只顾着学那些基础原理或者基础技法之类的，而漏听了许多进阶内容，或者说有相当一部分内容没太听懂。没听懂通常包括两种情况：1. 俺的水平不够，即使听到的都是中文，但大脑仍未能理解其意思； 2. 俺的水平不够，虽然耳朵听到了，但是没意识到它很重要，就当耳旁风过去了。总之我想说的是，这门课小白也可以学，只不过接收知识的效率很有限。

然后我想聊聊 krenz 老师的上课体验。krenz 的上课方式看上去确实有些混乱，但也能感觉到他每节课都有一条主线，有一定要讲的内容，还有有些可讲可不讲的扩展内容。那些必须要讲的内容，他即使拖堂都会讲完（虽然拖堂这个行为就非常不好了），另外的那些扩展内容，运气好可能能听到的多一些，运气不好可能不小心就错过不讲了。个人感觉这种上课模式还好，该听到的内容一点也不会少，扩展内容多听一点就算赚到了。

另外提到课程和作业割裂的问题，我也有类似的感觉：“課上教學和課後作業的風格迥異”。我觉得问题的根源在于，课件是由课件组制作的，而 krenz 负责一心讲课。从俺一年上一门课的体验来看，课件是有很大变化的。由于我是屯屯鼠，因此手里有不少往期课程的作业资源，观察这些年的作业会发现一个很明显的趋势：说明文字变多，作业难度有所下降。换句话说，作业在说明文字的加持下变得更无脑了，甚至你不需要听这节课都可以完成这节作业。这节作业和课程的直接联系可能只有 krenz 老师在结尾对作业的简单说明讲解了。我个人能真切感受到课件本质上是在越做越烂的，引导变多了，对小白更友好了，但是要动脑的地方能砍都砍了，虽然不理解，但只要对着课件抄就完了。

虽然吐槽了很多问题，但这个系列课程其实是非常好的，瑕不掩瑜。这些课程为我的绘画知识体系打下了足够坚实的基础，同时也让我学习到了很多绘画理论和逆向工程思路，目前距离结课已经过了将近2年，krenz 三件套残留在我脑海中的知识依旧非常之多，这就已经物超所值了。如今如果我的朋友有时间有精力，想系统学习画画，我也会倾力向他推荐 krenz 课程。感谢 krenz 老师教我画画😭。

好有创意，我已经学会如何处理阴影了！

非常好文章，但由于我正在写Day21，所以大概早上才会继续写评论））

上了 K大 的課，才知道他並非一般通過興趣班老師，而是個喜歡用工程思維研究藝術，並樂在其中的人。

他教的那些技法，有些人認爲它們是束縛創意的條條框框，而俺覺得這些其實是多多益善的工程實踐。
手中的工具越多，俺就覺得自己越自由。

另：群友一天畫 20 張練習，一個月寫 20 篇 blog，實屬吾輩楷模 😄

安全和隐私这本身就与便利性不可兼得，想要更好的安全性你只能用更多的学习成本和便利性来换；
例如tpm2、passkey、硬件密钥、LUKS、Secure Boot、浏览器、DoH和ECH、Network Proxy...唉，这堆东西看着就令人头大。

Windows其实自带以一个基于hyper-v的虚拟机沙箱，只不过家庭版许可证中不包含此功能。

然后的话，其实AppArmor比SELinux稍微简单一点，这俩对默认行为处理方法不同，AppArmor是默认允许，SELinux是默认拒绝。
AppArmor倾向于只保护白名单下的内容，因此AppArmor对软件开发者而言基本是无感的（除非你打算窃取用户隐私）。

而SELinux的机制更像黑名单，每个进程和文件都有对应的规则，如果一个程序不写SELinux规则的话，那么它大概访问什么都会被拒绝；所以一堆"垃圾软件"懒得写SELinux规则，直接在安装脚本里写禁用SELinux，我之前也说过这个问题。

数据安全的是两方面: 1.数据窃取； 2.数据遗失；
早期AI Agent普及的时候其实更多见到的meme是AI把你数据删了，然后现在更应该注意的是AI是否被投毒用于窃取隐私...

头大，其实我不看好OpenCode，因为它严重依赖npm，而npm现在正是投毒重灾区；
其实这一点我主要是对JavaScript和nodejs的个人恩怨。
而且OpenCode之前明明用Golang用的好好的....

感觉一个软件只要依赖npm，被投毒的可能性就永远大于其他竞品软件...

已嚴肅購買 AirTag 一排。現在的問題是我是安卓人，手上沒有 iPhone，，，

请继续更新 这是我了解大马的重要途径

看完整篇文章只有一个问题，啥地方能每天看到圣上画像）

我是没想到旅游也能有此等感想的……害怕

我幫你補充了一點中國元素，不用感謝我

本 blog 涉嫌公開質疑憲法 153 條 😊 再見了伊斯蘭國家。

在自由主義社會和自由主義者中，有一個「寬容悖論」，即如果社會「對不寬容的人保持寬容」，那麼社會就會冒着被不寬容的人掌控的風險，從而摧毀寬容社會本身（劣幣驅逐良幣）。

這引出了現在憲政體制中的「防衛性民主」課題，即自由社會需要建立防禦規則，防止有勢力「利用規則來摧毀規則」。

在一個自由社會中，要是出現了譬如「xx 主義」「xxx 教」「xxxx 極端勢力」的老鼠屎，那麼一個設計完善的「防禦性制度」將會成爲自由的最後防線。所以破壞自由的人只需要煽動仇恨，煽動情懷，令人大腦充血就完了，而維持自由的人要考慮的就很多了。