Video yükleniyor...

Video Yüklenemedi

Bu video yüklenirken bir sorun oluştu. Bu geçici bir ağ sorunundan kaynaklanıyor olabilir veya video kullanılamıyor olabilir.

Ana Sayfaya Dön

Piplup crosshair | #VALORANT code: 0;s;1;P;c;4;o;1;d;1;z;6;a;0;f;0;m;1;0t;10;0l;10;0v;0;0g;1;0o;10;0a;0;0f;0;1t;6;1l;0;1v;3;1g;1;1o;0;1a;1;1s;0.053;1e;0.206

Daily Frieren

168,489 subscribers

268,376 görüntüleme • 1 yıl önce •via X (Twitter)

Anya Rossi• Live Now

Private livecam show

0 Yorum

Yorum bulunmuyor

Orijinal gönderinin yorumları burada görünecek

Benzer Videolar

Kirby crosshair | #VALORANT code: 0;c;1;P;c;8;u;FF87B8FF;o;0.128;d;1;b;1;m;1;0l;1;0v;1;0g;1;0o;2;0a;1;0e;0.13;1t;6;1l;1;1o;0;1a;1;1m;0;1e;0.1

Kirby crosshair | #VALORANT code: 0;c;1;P;c;8;u;FF87B8FF;o;0.128;d;1;b;1;m;1;0l;1;0v;1;0g;1;0o;2;0a;1;0e;0.13;1t;6;1l;1;1o;0;1a;1;1m;0;1e;0.1

sleunch

276,619 görüntüleme • 1 yıl önce

skye crosshair| #VALORANT code: 0;s;1;P;c;8;u;7FFF0AFF;h;0;d;1;b;1;m;1;0t;6;0l;1;0o;1;0a;1;0f;0;1o;2;1a;0.61;1m;0;1e;0.34

skye crosshair| #VALORANT code: 0;s;1;P;c;8;u;7FFF0AFF;h;0;d;1;b;1;m;1;0t;6;0l;1;0o;1;0a;1;0f;0;1o;2;1a;0.61;1m;0;1e;0.34

Daily Dose of Anime

190,185 görüntüleme • 1 yıl önce

Sakura crosshair| #VALORANT code: 0;p;0;P;c;8;u;FF8D89FF;o;0.157;d;1;b;1;a;0.484;m;1;0t;4;0l;2;0o;2;0a;1;0e;0.39;1o;3;1a;1;1m;0;1e;0.177

Sakura crosshair| #VALORANT code: 0;p;0;P;c;8;u;FF8D89FF;o;0.157;d;1;b;1;a;0.484;m;1;0t;4;0l;2;0o;2;0a;1;0e;0.39;1o;3;1a;1;1m;0;1e;0.177

Anime アニメ

980,557 görüntüleme • 1 yıl önce

Premier初ACE！ Meiy君がアイボで6k ACEした時の1321クロスヘア良いぞ！ 0;p;0;s;1;P;o;0;f;0;0l;3;0o;1;0a;1;0f;0;1b;0;A;o;1;d;1;0t;0;0l;0;0o;0;0a;0;0f;0;1l;0;1a;1;S;s;0

Premier初ACE！ Meiy君がアイボで6k ACEした時の1321クロスヘア良いぞ！ 0;p;0;s;1;P;o;0;f;0;0l;3;0o;1;0a;1;0f;0;1b;0;A;o;1;d;1;0t;0;0l;0;0o;0;0a;0;0f;0;1l;0;1a;1;S;s;0

MizuHAL

131,330 görüntüleme • 1 yıl önce

このクロスヘアバフってるから使ってみて!! 0;c;1;s;1;P;u;0000FFFF;o;0.2;f;0;m;1;0t;1;0l;3;0v;2;0g;1;0o;2;0a;1;0f;0;1b;0;S;d;0 #VALORANT #おすすめのクロスヘア教えて

このクロスヘアバフってるから使ってみて!! 0;c;1;s;1;P;u;0000FFFF;o;0.2;f;0;m;1;0t;1;0l;3;0v;2;0g;1;0o;2;0a;1;0f;0;1b;0;S;d;0 #VALORANT #おすすめのクロスヘア教えて

ぽるぴ

368,999 görüntüleme • 3 yıl önce

for(float i,z,d,f;i++<1e2;o+=vec4(4,6,8.+z,0)/f-min(dFdx(z)*r.y+z,0.)/exp(d*d/.1)){vec3 p=z*(FC.rgb*2.-r.xyy)/r.y,c=p;p.z+=8.;c.z*=3.;for(f=1.;f++<9.;c+=sin(c.yzx*f+z+t*.5)/f);z+=min(f=.1+abs(.2*c.y+abs(p.y+.8)),d=max(length(p)-3.,.9-length(p-vec3(-1,1,3))))/7.;}o=tanh(o/2e3);

for(float i,z,d,f;i++<1e2;o+=vec4(4,6,8.+z,0)/f-min(dFdx(z)r.y+z,0.)/exp(dd/.1)){vec3 p=z(FC.rgb2.-r.xyy)/r.y,c=p;p.z+=8.;c.z=3.;for(f=1.;f++<9.;c+=sin(c.yzxf+z+t.5)/f);z+=min(f=.1+abs(.2c.y+abs(p.y+.8)),d=max(length(p)-3.,.9-length(p-vec3(-1,1,3))))/7.;}o=tanh(o/2e3);

Xor

166,930 görüntüleme • 11 ay önce

void mainImage(out vec4 o, vec2 f){float c=cos(iTime),s=sin(iTime),a=iResolution.y,z=-a,i,d;f=2.*f/a-1.;vec3 p;for(o*=i;i++<1e2;o+=(sin(p.x/.2+z/.1+vec4(0,1,2,3))+1.)/d)p=vec3(f.x*c-z*s,f.y,z*c+f*s),a=length(p.xy)-.6,z+=d=.01+.3*abs(sqrt(a*a+p*p).z-.3);o=tanh(o*o/7e6);}

void mainImage(out vec4 o, vec2 f){float c=cos(iTime),s=sin(iTime),a=iResolution.y,z=-a,i,d;f=2.f/a-1.;vec3 p;for(o=i;i++<1e2;o+=(sin(p.x/.2+z/.1+vec4(0,1,2,3))+1.)/d)p=vec3(f.xc-zs,f.y,zc+fs),a=length(p.xy)-.6,z+=d=.01+.3abs(sqrt(aa+pp).z-.3);o=tanh(oo/7e6);}

Xor

65,358 görüntüleme • 1 yıl önce

"Waveform" for(float i,d,z,f;i++<9e1;o+=(cos(z*.5+t+vec4(0,2,4,3))+1.3)/d/z){vec3 p=z*normalize(FC.rgb*2.-r.xyy)+1.;f=max(-p.y,0.);p.y+=f+f;for(d=1.;d<3e1;d+=d)p.y+=cos(p*d+2.*t*cos(d)+z).x/d;z+=d=(.1*f+abs(p.y-1.)/(++f*f)+max(d=p.z+3.,-d*.1))/8.;}o=tanh(o/9e2);

"Waveform" for(float i,d,z,f;i++<9e1;o+=(cos(z.5+t+vec4(0,2,4,3))+1.3)/d/z){vec3 p=znormalize(FC.rgb2.-r.xyy)+1.;f=max(-p.y,0.);p.y+=f+f;for(d=1.;d<3e1;d+=d)p.y+=cos(pd+2.tcos(d)+z).x/d;z+=d=(.1f+abs(p.y-1.)/(++ff)+max(d=p.z+3.,-d*.1))/8.;}o=tanh(o/9e2);

Xor

46,883 görüntüleme • 1 yıl önce

"Storm" in 238 bytes: for(float i,z,d,s;i++<1e2;o+=vec4(.2/d,9,2,1)/d){vec3 p=z*normalize(FC.rgb*2.-r.xyy),a=p;p.z+=7.;s=length(p); for(d=0.;d++<9.;a+=sin(a*d-t).yzx/d); z+=d=length(vec4(sin(s+s-t/.1+a*sin(a.yzx/3.+t))+.9,min(s-=4.,-s/.1)*.4))*.1;} o=tanh(o/8e3);

"Storm" in 238 bytes: for(float i,z,d,s;i++<1e2;o+=vec4(.2/d,9,2,1)/d){vec3 p=znormalize(FC.rgb2.-r.xyy),a=p;p.z+=7.;s=length(p); for(d=0.;d++<9.;a+=sin(ad-t).yzx/d); z+=d=length(vec4(sin(s+s-t/.1+asin(a.yzx/3.+t))+.9,min(s-=4.,-s/.1).4)).1;} o=tanh(o/8e3);

Xor

29,137 görüntüleme • 10 ay önce

"Jupiter" vec2 p=(FC.rg*2.-r)/r.y,c,s;vec3 z=vec3(p,sqrt(1.-dot(p,p)));c=vec2(atan(z.x,z.z),z.y/=-.6),s=vec2(.2/dot(z-.6,z-.5)+sin(c.y*7.),.5*t);for(float f=8.;f<1e2;f/=.7)c+=sin(c.yx*f+s)/f;o+=z.z*.5*(cos(.3*s.x+vec4(.4,.6,.7,0)-sin(c.y/vec4(.34,.32,.3,1)))+1.);

"Jupiter" vec2 p=(FC.rg2.-r)/r.y,c,s;vec3 z=vec3(p,sqrt(1.-dot(p,p)));c=vec2(atan(z.x,z.z),z.y/=-.6),s=vec2(.2/dot(z-.6,z-.5)+sin(c.y7.),.5t);for(float f=8.;f<1e2;f/=.7)c+=sin(c.yxf+s)/f;o+=z.z.5(cos(.3*s.x+vec4(.4,.6,.7,0)-sin(c.y/vec4(.34,.32,.3,1)))+1.);

Xor

10,246 görüntüleme • 1 yıl önce

Observer vec2 p=(FC.xy*2.-r)/r.y/.2,v;for(float i,l,f;i++<1e1;o+=.03/max(l=length(v)-i,-l*3.)*(cos(t-i*.4+.1/l+vec4(0,1,2,3))+1.1))for(v=p,f=0.;f++<9.;v+=sin(ceil(v*f+i*.9)-t/2.)/f);o=max(tanh(o+(o=texture(b,(FC.xy+r.y*.05*sin(FC.xy+FC.yx/.6))/r))*o),.0);

Observer vec2 p=(FC.xy2.-r)/r.y/.2,v;for(float i,l,f;i++<1e1;o+=.03/max(l=length(v)-i,-l3.)(cos(t-i.4+.1/l+vec4(0,1,2,3))+1.1))for(v=p,f=0.;f++<9.;v+=sin(ceil(vf+i.9)-t/2.)/f);o=max(tanh(o+(o=texture(b,(FC.xy+r.y.05sin(FC.xy+FC.yx/.6))/r))*o),.0);

Xor

10,558 görüntüleme • 5 ay önce

float i,e,R,s,x,y,z;vec3 a,q,p,d=.5-FC.rgb/r.y;for(q.yz--,a=q;i++<1e2;i>76.?e+=1e-4,d=a:d){e*=R;p=q+=d*e*.5;o+=log(++e+cos(z/6.+vec4(0,1,2,0))*.3)/1e2;p=vec3(log(R=length(p))-t*.5,e=-p.z/R,atan(p.x,p.y));for(z=s=1.;s<1e2;s+=s)e+=exp(x=sin(y=PI*(dot(cos(p*s),p/p)))-1.4)/s,z+=x/y;}

float i,e,R,s,x,y,z;vec3 a,q,p,d=.5-FC.rgb/r.y;for(q.yz--,a=q;i++<1e2;i>76.?e+=1e-4,d=a:d){e=R;p=q+=de*.5;o+=log(++e+cos(z/6.+vec4(0,1,2,0)).3)/1e2;p=vec3(log(R=length(p))-t.5,e=-p.z/R,atan(p.x,p.y));for(z=s=1.;s<1e2;s+=s)e+=exp(x=sin(y=PI(dot(cos(ps),p/p)))-1.4)/s,z+=x/y;}

yonatan

504,020 görüntüleme • 3 yıl önce

$Following many two-dimensional turbulence animations, it is time to share computer code! Implementation of a vorticity-streamfunction method with a pseudo-spectral discretization + third-order Runge-Kutta for time integration (our CFD class semester project). The MATLAB code: M = 256; % number of points N = M; Lx = 2*pi; Ly = 2*pi; nu = 5e-4; % kinematic viscosity Sc = 0.7; % Schmidt number beta = 0; % meridional gradient of Coriolis parameter ar = 0.02; %random number amplitude b = 1; % mean scalar gradient CFLmax = 0.8; tend = 200; % end time x=linspace(0,Lx,M+1); x(end)=[]; dx = Lx/M; kx=[0:M/2 -M/2+1:-1]*2*pi/Lx; y=linspace(0,Ly,N+1); y(end)=[]; ky=[0:N/2 -N/2+1:-1]*2*pi/Ly; dy = Ly/N; time = 0; index_kmax = ceil(M/3); kmax = kx(index_kmax); filter = ones(M,N); filter(index_kmax+1:2*index_kmax+3,index_kmax+1:2*index_kmax+3)=0; rng(64); [u, v, omega, psi, ddx, ddy, idel2, kk, k2]=deal(zeros(M,N)); for j=1:N ddx(:,j)=1i*kx; end for i=1:M ddy(i,:)=1i*ky; end for i=1:M for j=1:N idel2(i,j)=-kx(i)^2-ky(j)^2; end end idel2=1./idel2; idel2(1,1)=0; for i=1:M for j=1:N kk(i,j)=kx(i)^2+ky(j)^2; k2(i,j)=kx(i)^2+ky(j)^2; if kk(i,j) >= 6^2 && kk(i,j) <= 7^2 % forcing kk(i,j) = -kk(i,j); end if kk(i,j) <= 2^2 kk(i,j) = 8*kk(i,j); % large-scale dissipation end end end for i=1:M for j=1:N u(i,j) = cos(2*x(i))*sin(2*y(j))+ar*rand; v(i,j) = -sin(2*x(i))*cos(2*y(j))+ar*rand; end end uhat = fft2(u); vhat = fft2(v); omegahat = ddx.*vhat - ddy.*uhat; % make vorticity phi = rand(size(u)); phihat = fft2(phi); ncid = netcdf.create(' 'CLOBBER'); dimid_x = netcdf.defDim(ncid, 'x', M); dimid_y = netcdf.defDim(ncid, 'y', N); dimid_time = netcdf.defDim(ncid, 'time', netcdf.getConstant('NC_UNLIMITED')); varid_x = netcdf.defVar(ncid, 'x', 'NC_FLOAT', [dimid_x]); varid_y = netcdf.defVar(ncid, 'y', 'NC_FLOAT', [dimid_y]); varid_u = netcdf.defVar(ncid, 'u', 'NC_FLOAT', [dimid_x, dimid_y, dimid_time]); varid_v = netcdf.defVar(ncid, 'v', 'NC_FLOAT', [dimid_x, dimid_y, dimid_time]); varid_omega = netcdf.defVar(ncid, 'vorticity', 'NC_FLOAT', [dimid_x, dimid_y, dimid_time]); varid_phi = netcdf.defVar(ncid, 'scalar', 'NC_FLOAT', [dimid_x, dimid_y, dimid_time]); varid_dissipation = netcdf.defVar(ncid, 'dissipation', 'NC_FLOAT', [dimid_x, dimid_y, dimid_time]); varid_time = netcdf.defVar(ncid, 'time', 'NC_FLOAT', [dimid_time]); netcdf.endDef(ncid); netcdf.putVar(ncid, varid_time, 0, 1, time); netcdf.putVar(ncid, varid_x, 0, M, x); netcdf.putVar(ncid, varid_y, 0, N, y); netcdf.putVar(ncid, varid_phi, [0, 0, 0], [M, N, 1], phi); netcdf.putVar(ncid, varid_u, [0, 0, 0], [M, N, 1], u); netcdf.putVar(ncid, varid_v, [0, 0, 0], [M, N, 1], v); netcdf.putVar(ncid, varid_omega, [0, 0, 0], [M, N, 1], omega); netcdf.putVar(ncid, varid_dissipation, [0, 0, 0], [M, N, 1], 0*omega); dt = 0.5*min([dx dy]); nstep = 1; while time < tend psihat = -idel2.*omegahat; uhat = ddy.*psihat; vhat = -ddx.*psihat; u = real(ifft2(uhat)); v = real(ifft2(vhat)); omegadx = real(ifft2(ddx.*omegahat)); omegady = real(ifft2(ddy.*omegahat)); facto = exp(-nu*8/15*dt*kk); factp = exp(-nu/Sc*8/15*dt*k2); r0o = -fft2(u.*omegadx+v.*omegady)+beta*vhat; r0p = -fft2(u.*real(ifft2(ddx.*phihat))+v.*real(ifft2(ddy.*phihat)))+b*vhat; omegahat = facto.*(omegahat + dt*8/15*r0o); % update omega phihat = factp.*(phihat + dt*8/15*r0p); % update phi %%%% Substep 2 psihat = -idel2.*omegahat; uhat = ddy.*psihat; vhat = -ddx.*psihat; u = real(ifft2(uhat)); v = real(ifft2(vhat)); omegadx = real(ifft2(ddx.*omegahat)); omegady = real(ifft2(ddy.*omegahat)); r1o = -fft2(u.*omegadx+v.*omegady)+beta*vhat; r1p = -fft2(u.*real(ifft2(ddx.*phihat))+v.*real(ifft2(ddy.*phihat)))+b*vhat; omegahat = omegahat + dt*(-17/60*facto.*r0o + 5/12*r1o); phihat = phihat + dt*(-17/60*factp.*r0p + 5/12*r1p); facto = exp(-nu*(-17/60+5/12)*dt*kk); factp = exp(-nu/Sc*(-17/60+5/12)*dt*k2); omegahat = omegahat.*facto; phihat = phihat.*factp; %%%% Substep 3 psihat = -idel2.*omegahat; uhat = ddy.*psihat; vhat = -ddx.*psihat; % max(max(abs(real(ifft2(1i*ddx.*uhat+1i*ddy.*vhat))))) % divergence u = real(ifft2(uhat)); v = real(ifft2(vhat)); omegadx = real(ifft2(ddx.*omegahat)); omegady = real(ifft2(ddy.*omegahat)); r2o = -fft2(u.*omegadx+v.*omegady)+beta*vhat; r2p = -fft2(u.*real(ifft2(ddx.*phihat))+v.*real(ifft2(ddy.*phihat)))+b*vhat; omegahat = omegahat + dt*(-5/12*facto.*r1o + 3/4*r2o); phihat = phihat + dt*(-5/12*factp.*r1p + 3/4*r2p); facto = exp(-nu*(-5/12+3/4)*dt*kk); factp = exp(-nu/Sc*(-5/12+3/4)*dt*kk); omegahat = omegahat.*facto; phihat = phihat.*factp; phihat = filter.*phihat; omegahat = filter.*omegahat; time = time + dt; nstep = nstep + 1; CFL = max(max(abs(u)))/dx*dt+max(max(abs(v)))/dy*dt; if mod(nstep,20)==0 phi = real(ifft2(phihat)); omega = real(ifft2(omegahat)); dissipation = 2*nu*(real(ifft2(ddx.*uhat)).^2 + real(ifft2(ddy.*uhat)).^2 + real(ifft2(ddx.*vhat)).^2 + real(ifft2(ddy.*vhat)).^2); eta = (nu^3/mean(dissipation,'all'))^0.25; subplot(221); pcolor(x,y,omega'); title('Vorticity'); shading flat; axis equal tight; colorbar; drawnow subplot(222); pcolor(x,y,phi'); title('Scalar'); shading flat; axis equal tight; colorbar; drawnow subplot(223); pcolor(x,y,dissipation'); title('Dissipation'); shading flat; axis equal tight; colorbar; drawnow subplot(224); pcolor(x,y,u); title('u-velocity'); shading flat; axis equal tight; colorbar; drawnow fprintf(1,'step = %d time = %g dt = %g CFL = %g kmax*eta = %g %g\n', nstep, time, dt, CFL, eta.*kmax, eta.*kmax/sqrt(Sc)); [~, dim_time_len] = netcdf.inqDim(ncid,dimid_time); netcdf.putVar(ncid, varid_time, [dim_time_len], [1], time); netcdf.putVar(ncid, varid_phi, [0, 0, dim_time_len], [M, N, 1], phi); netcdf.putVar(ncid, varid_u, [0, 0, dim_time_len], [M, N, 1], u); netcdf.putVar(ncid, varid_v, [0, 0, dim_time_len], [M, N, 1], v); netcdf.putVar(ncid, varid_omega, [0, 0, dim_time_len], [M, N, 1], omega); netcdf.putVar(ncid, varid_dissipation, [0, 0, dim_time_len], [M, N, 1], dissipation); netcdf.sync(ncid); end dt = CFLmax/CFL*dt; %0.0005; end netcdf.close(ncid);$

Following many two-dimensional turbulence animations, it is time to share computer code! Implementation of a vorticity-streamfunction method with a pseudo-spectral discretization + third-order Runge-Kutta for time integration (our CFD class semester project). The MATLAB code: M = 256; % number of points N = M; Lx = 2pi; Ly = 2pi; nu = 5e-4; % kinematic viscosity Sc = 0.7; % Schmidt number beta = 0; % meridional gradient of Coriolis parameter ar = 0.02; %random number amplitude b = 1; % mean scalar gradient CFLmax = 0.8; tend = 200; % end time x=linspace(0,Lx,M+1); x(end)=[]; dx = Lx/M; kx=[0:M/2 -M/2+1:-1]2pi/Lx; y=linspace(0,Ly,N+1); y(end)=[]; ky=[0:N/2 -N/2+1:-1]2pi/Ly; dy = Ly/N; time = 0; index_kmax = ceil(M/3); kmax = kx(index_kmax); filter = ones(M,N); filter(index_kmax+1:2index_kmax+3,index_kmax+1:2index_kmax+3)=0; rng(64); [u, v, omega, psi, ddx, ddy, idel2, kk, k2]=deal(zeros(M,N)); for j=1:N ddx(:,j)=1ikx; end for i=1:M ddy(i,:)=1iky; end for i=1:M for j=1:N idel2(i,j)=-kx(i)^2-ky(j)^2; end end idel2=1./idel2; idel2(1,1)=0; for i=1:M for j=1:N kk(i,j)=kx(i)^2+ky(j)^2; k2(i,j)=kx(i)^2+ky(j)^2; if kk(i,j) >= 6^2 && kk(i,j) <= 7^2 % forcing kk(i,j) = -kk(i,j); end if kk(i,j) <= 2^2 kk(i,j) = 8kk(i,j); % large-scale dissipation end end end for i=1:M for j=1:N u(i,j) = cos(2x(i))sin(2y(j))+arrand; v(i,j) = -sin(2x(i))cos(2y(j))+arrand; end end uhat = fft2(u); vhat = fft2(v); omegahat = ddx.vhat - ddy.uhat; % make vorticity phi = rand(size(u)); phihat = fft2(phi); ncid = netcdf.create(' 'CLOBBER'); dimid_x = netcdf.defDim(ncid, 'x', M); dimid_y = netcdf.defDim(ncid, 'y', N); dimid_time = netcdf.defDim(ncid, 'time', netcdf.getConstant('NC_UNLIMITED')); varid_x = netcdf.defVar(ncid, 'x', 'NC_FLOAT', [dimid_x]); varid_y = netcdf.defVar(ncid, 'y', 'NC_FLOAT', [dimid_y]); varid_u = netcdf.defVar(ncid, 'u', 'NC_FLOAT', [dimid_x, dimid_y, dimid_time]); varid_v = netcdf.defVar(ncid, 'v', 'NC_FLOAT', [dimid_x, dimid_y, dimid_time]); varid_omega = netcdf.defVar(ncid, 'vorticity', 'NC_FLOAT', [dimid_x, dimid_y, dimid_time]); varid_phi = netcdf.defVar(ncid, 'scalar', 'NC_FLOAT', [dimid_x, dimid_y, dimid_time]); varid_dissipation = netcdf.defVar(ncid, 'dissipation', 'NC_FLOAT', [dimid_x, dimid_y, dimid_time]); varid_time = netcdf.defVar(ncid, 'time', 'NC_FLOAT', [dimid_time]); netcdf.endDef(ncid); netcdf.putVar(ncid, varid_time, 0, 1, time); netcdf.putVar(ncid, varid_x, 0, M, x); netcdf.putVar(ncid, varid_y, 0, N, y); netcdf.putVar(ncid, varid_phi, [0, 0, 0], [M, N, 1], phi); netcdf.putVar(ncid, varid_u, [0, 0, 0], [M, N, 1], u); netcdf.putVar(ncid, varid_v, [0, 0, 0], [M, N, 1], v); netcdf.putVar(ncid, varid_omega, [0, 0, 0], [M, N, 1], omega); netcdf.putVar(ncid, varid_dissipation, [0, 0, 0], [M, N, 1], 0omega); dt = 0.5min([dx dy]); nstep = 1; while time < tend psihat = -idel2.omegahat; uhat = ddy.psihat; vhat = -ddx.psihat; u = real(ifft2(uhat)); v = real(ifft2(vhat)); omegadx = real(ifft2(ddx.omegahat)); omegady = real(ifft2(ddy.omegahat)); facto = exp(-nu8/15dtkk); factp = exp(-nu/Sc8/15dtk2); r0o = -fft2(u.omegadx+v.omegady)+betavhat; r0p = -fft2(u.real(ifft2(ddx.phihat))+v.real(ifft2(ddy.phihat)))+bvhat; omegahat = facto.(omegahat + dt8/15r0o); % update omega phihat = factp.(phihat + dt8/15r0p); % update phi %%%% Substep 2 psihat = -idel2.omegahat; uhat = ddy.psihat; vhat = -ddx.psihat; u = real(ifft2(uhat)); v = real(ifft2(vhat)); omegadx = real(ifft2(ddx.omegahat)); omegady = real(ifft2(ddy.omegahat)); r1o = -fft2(u.omegadx+v.omegady)+betavhat; r1p = -fft2(u.real(ifft2(ddx.phihat))+v.real(ifft2(ddy.phihat)))+bvhat; omegahat = omegahat + dt(-17/60facto.r0o + 5/12r1o); phihat = phihat + dt(-17/60factp.r0p + 5/12r1p); facto = exp(-nu(-17/60+5/12)dtkk); factp = exp(-nu/Sc(-17/60+5/12)dtk2); omegahat = omegahat.facto; phihat = phihat.factp; %%%% Substep 3 psihat = -idel2.omegahat; uhat = ddy.psihat; vhat = -ddx.psihat; % max(max(abs(real(ifft2(1iddx.uhat+1iddy.vhat))))) % divergence u = real(ifft2(uhat)); v = real(ifft2(vhat)); omegadx = real(ifft2(ddx.omegahat)); omegady = real(ifft2(ddy.omegahat)); r2o = -fft2(u.omegadx+v.omegady)+betavhat; r2p = -fft2(u.real(ifft2(ddx.phihat))+v.real(ifft2(ddy.phihat)))+bvhat; omegahat = omegahat + dt(-5/12facto.r1o + 3/4r2o); phihat = phihat + dt(-5/12factp.r1p + 3/4r2p); facto = exp(-nu(-5/12+3/4)dtkk); factp = exp(-nu/Sc(-5/12+3/4)dtkk); omegahat = omegahat.facto; phihat = phihat.factp; phihat = filter.phihat; omegahat = filter.omegahat; time = time + dt; nstep = nstep + 1; CFL = max(max(abs(u)))/dxdt+max(max(abs(v)))/dydt; if mod(nstep,20)==0 phi = real(ifft2(phihat)); omega = real(ifft2(omegahat)); dissipation = 2nu(real(ifft2(ddx.uhat)).^2 + real(ifft2(ddy.uhat)).^2 + real(ifft2(ddx.vhat)).^2 + real(ifft2(ddy.vhat)).^2); eta = (nu^3/mean(dissipation,'all'))^0.25; subplot(221); pcolor(x,y,omega'); title('Vorticity'); shading flat; axis equal tight; colorbar; drawnow subplot(222); pcolor(x,y,phi'); title('Scalar'); shading flat; axis equal tight; colorbar; drawnow subplot(223); pcolor(x,y,dissipation'); title('Dissipation'); shading flat; axis equal tight; colorbar; drawnow subplot(224); pcolor(x,y,u); title('u-velocity'); shading flat; axis equal tight; colorbar; drawnow fprintf(1,'step = %d time = %g dt = %g CFL = %g kmaxeta = %g %g\n', nstep, time, dt, CFL, eta.kmax, eta.kmax/sqrt(Sc)); [~, dim_time_len] = netcdf.inqDim(ncid,dimid_time); netcdf.putVar(ncid, varid_time, [dim_time_len], [1], time); netcdf.putVar(ncid, varid_phi, [0, 0, dim_time_len], [M, N, 1], phi); netcdf.putVar(ncid, varid_u, [0, 0, dim_time_len], [M, N, 1], u); netcdf.putVar(ncid, varid_v, [0, 0, dim_time_len], [M, N, 1], v); netcdf.putVar(ncid, varid_omega, [0, 0, dim_time_len], [M, N, 1], omega); netcdf.putVar(ncid, varid_dissipation, [0, 0, dim_time_len], [M, N, 1], dissipation); netcdf.sync(ncid); end dt = CFLmax/CFLdt; %0.0005; end netcdf.close(ncid);

Computational Fluid Dynamics group

226,231 görüntüleme • 3 yıl önce

$a=(y,d=mag(k=(y<5?6+sin(y^1)*6:4+cos(y))*cos(i+t/4),e=y/3-13)+sin(e/4-t)/3)=>point((q=y*k/5*(2+sin(d*2+y-t*4)))+90*cos(c=d/3-t/2+i%2)+200,q*sin(c)+d*29-170) t=0,draw=$=>{t||createCanvas(w=400,w);background(9).stroke(w,96);for(t+=PI/90,i=1e4;i--;)a(i/790)}//#つぶやきProcessing$

a=(y,d=mag(k=(y<5?6+sin(y^1)6:4+cos(y))cos(i+t/4),e=y/3-13)+sin(e/4-t)/3)=>point((q=yk/5(2+sin(d2+y-t4)))+90cos(c=d/3-t/2+i%2)+200,qsin(c)+d*29-170) t=0,draw=$=>{t||createCanvas(w=400,w);background(9).stroke(w,96);for(t+=PI/90,i=1e4;i--;)a(i/790)}//#つぶやきProcessing

ア

143,625 görüntüleme • 10 ay önce

a=(y,d=(mag(k=5*cos(i/48),e=5*cos(y/9))/(6+i%4))**4+4)=>point((q=k*(3+e/2*sin(d*8+k/9-t))-3*sin(k*d/3)-~(i&1)*80)*sin(c=d-t/9+i%5)+200,q*cos(c-i%2+i%5*3+7)+200) t=0,draw=$=>{t||createCanvas(w=400,w);background(9).stroke(w,96);for(t+=PI/60,i=3e4;i--;)a(i/799)}//#つぶやきProcessing

a=(y,d=(mag(k=5cos(i/48),e=5cos(y/9))/(6+i%4))**4+4)=>point((q=k(3+e/2sin(d8+k/9-t))-3sin(kd/3)-~(i&1)80)sin(c=d-t/9+i%5)+200,qcos(c-i%2+i%5*3+7)+200) t=0,draw=$=>{t||createCanvas(w=400,w);background(9).stroke(w,96);for(t+=PI/60,i=3e4;i--;)a(i/799)}//#つぶやきProcessing

ア

167,388 görüntüleme • 9 ay önce

[Graph Convolutional Network] by hand ✍️ Graph Convolutional Networks (GCNs), introduced by Thomas Kipf and Max Welling in 2017, have emerged as a powerful tool in the analysis and interpretation of data structured as graphs. This exercise demonstrates how GCN works in a simple application: binary classification. -- Goal -- Predict if a node in a graph is X. -- Architecture -- 🟪 Graph Convolutional Network (GCN) 1. GCN1(4,3) 2. GCN2(3,3) 🟦 Fully Connected Network (FCN) 1. Linear1(3,5) 2. ReLU 3. Linear2(5,1) 4. Sigmoid Simplications: • Adjacent matrices are not normalized. • ReLU is applied to messages directly. -- Walkthrough -- [1] Given ↳ A graph with five nodes A, B, C, D, E [2] 🟩 Adjacency Matrix: Neighbors ↳ Add 1 for each edge to neighbors ↳ Repeat in both directions (e.g., A->C, C->A) ↳ Repeat for both GCN layers [3] 🟩 Adjacency Matrix: Self ↳ Add 1's for each self loop ↳ Equivalent to adding the identity matrix ↳ Repeat for both GCN layers [4] 🟪 GCN1: Messages ↳ Multiply the node embeddings 🟨 with weights and biases ↳ Apply ReLU (negatives → 0) ↳ The result is one message per node [5] 🟪 GCN1: Pooling ↳ Multiply the messages with the adjacent matrix ↳ The purpose is the pool messages from each node's neighbors as well as from the node itself. ↳ The result is a new feature per node [6] 🟪 GCN1: Visualize ↳ For node 1, visualize how messages are pooled to obtain a new feature for better understanding ↳ [3,0,1] + [1,0,0] = [4,0,1] [7] 🟪 GCN2: Messages ↳ Multiply the node features with weights and biases ↳ Apply ReLU (negatives → 0) ↳ The result is one message per node [8] 🟪 GCN2: Pooling ↳ Multiply the messages with the adjacent matrix ↳ The result is a new feature per node [9] 🟪 GCN2: Visualize ↳ For node 3, visualize how messages are pooled to obtain a new feature for better understanding ↳ [1,2,4] + [1,3,5] + [0,0,1] = [2,5,10] [10] 🟦 FCN: Linear 1 + ReLU ↳ Multiply node features with weights and biases ↳ Apply ReLU (negatives → 0) ↳ The result is a new feature per node ↳ Unlike in GCN layers, no messages from other nodes are included. [11] 🟦 FCN: Linear 2 ↳ Multiply node features with weights and biases [12] 🟦 FCN: Sigmoid ↳ Apply the Sigmoid activation function ↳ The purpose is to obtain a probability value for each node ↳ One way to calculate Sigmoid by hand ✍️ is to use the approximation below: • >= 3 → 1 • 0 → 0.5 • <= -3 → 0 -- Outputs -- A: 0 (Very unlikely) B: 1 (Very likely) C: 1 (Very likely) D: 1 (Very likely) E: 0.5 (Neutral)

[Graph Convolutional Network] by hand ✍️ Graph Convolutional Networks (GCNs), introduced by Thomas Kipf and Max Welling in 2017, have emerged as a powerful tool in the analysis and interpretation of data structured as graphs. This exercise demonstrates how GCN works in a simple application: binary classification. -- Goal -- Predict if a node in a graph is X. -- Architecture -- 🟪 Graph Convolutional Network (GCN) 1. GCN1(4,3) 2. GCN2(3,3) 🟦 Fully Connected Network (FCN) 1. Linear1(3,5) 2. ReLU 3. Linear2(5,1) 4. Sigmoid Simplications: • Adjacent matrices are not normalized. • ReLU is applied to messages directly. -- Walkthrough -- [1] Given ↳ A graph with five nodes A, B, C, D, E [2] 🟩 Adjacency Matrix: Neighbors ↳ Add 1 for each edge to neighbors ↳ Repeat in both directions (e.g., A->C, C->A) ↳ Repeat for both GCN layers [3] 🟩 Adjacency Matrix: Self ↳ Add 1's for each self loop ↳ Equivalent to adding the identity matrix ↳ Repeat for both GCN layers [4] 🟪 GCN1: Messages ↳ Multiply the node embeddings 🟨 with weights and biases ↳ Apply ReLU (negatives → 0) ↳ The result is one message per node [5] 🟪 GCN1: Pooling ↳ Multiply the messages with the adjacent matrix ↳ The purpose is the pool messages from each node's neighbors as well as from the node itself. ↳ The result is a new feature per node [6] 🟪 GCN1: Visualize ↳ For node 1, visualize how messages are pooled to obtain a new feature for better understanding ↳ [3,0,1] + [1,0,0] = [4,0,1] [7] 🟪 GCN2: Messages ↳ Multiply the node features with weights and biases ↳ Apply ReLU (negatives → 0) ↳ The result is one message per node [8] 🟪 GCN2: Pooling ↳ Multiply the messages with the adjacent matrix ↳ The result is a new feature per node [9] 🟪 GCN2: Visualize ↳ For node 3, visualize how messages are pooled to obtain a new feature for better understanding ↳ [1,2,4] + [1,3,5] + [0,0,1] = [2,5,10] [10] 🟦 FCN: Linear 1 + ReLU ↳ Multiply node features with weights and biases ↳ Apply ReLU (negatives → 0) ↳ The result is a new feature per node ↳ Unlike in GCN layers, no messages from other nodes are included. [11] 🟦 FCN: Linear 2 ↳ Multiply node features with weights and biases [12] 🟦 FCN: Sigmoid ↳ Apply the Sigmoid activation function ↳ The purpose is to obtain a probability value for each node ↳ One way to calculate Sigmoid by hand ✍️ is to use the approximation below: • >= 3 → 1 • 0 → 0.5 • <= -3 → 0 -- Outputs -- A: 0 (Very unlikely) B: 1 (Very likely) C: 1 (Very likely) D: 1 (Very likely) E: 0.5 (Neutral)

Tom Yeh

46,499 görüntüleme • 1 yıl önce

[Discrete Fourier Transform] by Hand ✍️ In signal processing, the Discrete Fourier Transform (DFT) is no doubt the most important method. But the math involved is extremely complex, literally, involving a summation over a complex number term e^(-iwt). I developed this exercise to demonstrate that underneath such complexity, DFT is just a series of matrix multiplications you can calculate by hand. ✍️ Once you see that, it should not surprise you that a deep neural network, which is also a series of matrix multiplications, with activation functions in-between, can learn to perform DFT to process and analyze signals so effectively. How does DFT work? [1] Given ↳ Signals A, B, and C in the 🟧 frequency domain: ◦ A = cos(w) + 2cos(2w) ◦ B = cos(w) + cos(3w) + cos(4w) ◦ C = -cos(2w) + cos(3w) ◦ Each signal is a weighed sum of four cosine waves at frequencies 1w, 2w, 3w, and 4w. ◦ We will apply Inverse DFT to convert the signals to time domain representations, and then demonstrate DFT can convert back to their original frequency domain representations. ↳ Signal X in the 🟩 time domain. X is sampled at 10 time points 1t, 2t, …, 10t: ◦ X = [-2.5, -1.8, 3, -0.7, -1.0, -0.7, 3, -1.8, -2.5, 5] ◦ Suppose X is also a weighted sum of the same four cosine waves, but we don’t already know their weights. We will apply DFT to discover them. [2] 🟧 Frequency Matrix (F) ↳ Write the coefficients of A, B, C as a matrix F. Each signal is a row. Each frequency is a column. ↳ A → [1, 2, 0, 0] ↳ B → [1, 0, 1, 1] ↳ C → [0, 1-, 1, 0] [3] Cosine → Discrete ↳ Sample from the continuous cosine waves at discrete time points 1t, 2t, 3t, to 10t. [4] Cosine Matrix (W) ↳ Write the samples as a matrix, Each frequency is a row. Each time point is a column. [5] Inverse DFT: 🟧 Frequency → 🟩 Time ↳ Multiply the frequency matrix F and the cosine matrix W. ↳ The meaning of this multiplication is to linearly combine the four cosine waves (rows in W) into time-domain signals (rows in T) using the weights specified in F. ↳ The result is matrix T, which are signals A, B, C converted to the time domain. Each signal is a row. Each time point is a column. [6] Transpose ↳ Transpose T, converting each signal’s time domain representation from a row to a column. [7] DFT: 🟩 Time → 🟧 Frequency ↳ Multiply the cosine matrix W with the transpose of matrix T. ↳ The purpose of this multiplication is to take a dot-product between each time-domain signal (columns in the transpose of T) and each cosine wave (rows in W), which has the effect of projecting the signal onto a cosine wave to determine how much they are correlated. Zero means not correlated at all. ↳ The result is an intermediate version of the “recovered” frequency matrix where each column corresponds to a signal and each row corresponds to a frequency. ↳ Compared to the original frequency matrix F, this intermediate matrix has non-zero weights in the correct places, but scaled up by a factor of 5 (n/2, n=10). For example, signal A, originally [1,2,0,0], is recovered at [5,10,0,0]. [8] Scale ↳ Multiply each value by 2/n = 1/5 to scale down the intermediate matrix to match the magnitude of the original frequency matrix F. [9] Transpose ↳ Transpose the recovered frequency matrix back to the same orientation of the original frequency matrix F. ↳ Like magic 🪄, the result is identical to the original F, which means DFT successfully recovered the frequency components of signals A, B, C. [10] Apply DFT to X: 🟩 Time → 🟧 Frequency ↳ Now that we have some confidence in DFT’s ability to recover frequency components, we apply DFT to X’s time-domain representation by multiplying W with X. ↳ The result is the an intermediate matrix. [11] Scale ↳ Similarly, we scale down by a factor of 5 to obtain the recovered frequency components of X (a column). [12] Transpose ↳ Similarly, we transpose the recovered column to row to match the orientation of the frequency matrix. ↳ Using the coefficients [0,0,3,2], we can write the equation of X as 3cos(3w) + 2cos(4w). Notes: I hope this by hand exercise helps you understand the essence of DFT. But there is more technical details, such as: • Sine: The complete DFT math also includes sine waves that follow a similar calculation process. • Phase: Here, we assume all the cosine waves are aligned at the origin, namely, phase is 0. If a phase p is added, for example, cos(w+p), we will need to calculate the sine component and use their ratio to figure out what p is. • Magnitude: If phase is not zero, the magnitude will need to be calculated by combining both cosine and sine terms.

[Discrete Fourier Transform] by Hand ✍️ In signal processing, the Discrete Fourier Transform (DFT) is no doubt the most important method. But the math involved is extremely complex, literally, involving a summation over a complex number term e^(-iwt). I developed this exercise to demonstrate that underneath such complexity, DFT is just a series of matrix multiplications you can calculate by hand. ✍️ Once you see that, it should not surprise you that a deep neural network, which is also a series of matrix multiplications, with activation functions in-between, can learn to perform DFT to process and analyze signals so effectively. How does DFT work? [1] Given ↳ Signals A, B, and C in the 🟧 frequency domain: ◦ A = cos(w) + 2cos(2w) ◦ B = cos(w) + cos(3w) + cos(4w) ◦ C = -cos(2w) + cos(3w) ◦ Each signal is a weighed sum of four cosine waves at frequencies 1w, 2w, 3w, and 4w. ◦ We will apply Inverse DFT to convert the signals to time domain representations, and then demonstrate DFT can convert back to their original frequency domain representations. ↳ Signal X in the 🟩 time domain. X is sampled at 10 time points 1t, 2t, …, 10t: ◦ X = [-2.5, -1.8, 3, -0.7, -1.0, -0.7, 3, -1.8, -2.5, 5] ◦ Suppose X is also a weighted sum of the same four cosine waves, but we don’t already know their weights. We will apply DFT to discover them. [2] 🟧 Frequency Matrix (F) ↳ Write the coefficients of A, B, C as a matrix F. Each signal is a row. Each frequency is a column. ↳ A → [1, 2, 0, 0] ↳ B → [1, 0, 1, 1] ↳ C → [0, 1-, 1, 0] [3] Cosine → Discrete ↳ Sample from the continuous cosine waves at discrete time points 1t, 2t, 3t, to 10t. [4] Cosine Matrix (W) ↳ Write the samples as a matrix, Each frequency is a row. Each time point is a column. [5] Inverse DFT: 🟧 Frequency → 🟩 Time ↳ Multiply the frequency matrix F and the cosine matrix W. ↳ The meaning of this multiplication is to linearly combine the four cosine waves (rows in W) into time-domain signals (rows in T) using the weights specified in F. ↳ The result is matrix T, which are signals A, B, C converted to the time domain. Each signal is a row. Each time point is a column. [6] Transpose ↳ Transpose T, converting each signal’s time domain representation from a row to a column. [7] DFT: 🟩 Time → 🟧 Frequency ↳ Multiply the cosine matrix W with the transpose of matrix T. ↳ The purpose of this multiplication is to take a dot-product between each time-domain signal (columns in the transpose of T) and each cosine wave (rows in W), which has the effect of projecting the signal onto a cosine wave to determine how much they are correlated. Zero means not correlated at all. ↳ The result is an intermediate version of the “recovered” frequency matrix where each column corresponds to a signal and each row corresponds to a frequency. ↳ Compared to the original frequency matrix F, this intermediate matrix has non-zero weights in the correct places, but scaled up by a factor of 5 (n/2, n=10). For example, signal A, originally [1,2,0,0], is recovered at [5,10,0,0]. [8] Scale ↳ Multiply each value by 2/n = 1/5 to scale down the intermediate matrix to match the magnitude of the original frequency matrix F. [9] Transpose ↳ Transpose the recovered frequency matrix back to the same orientation of the original frequency matrix F. ↳ Like magic 🪄, the result is identical to the original F, which means DFT successfully recovered the frequency components of signals A, B, C. [10] Apply DFT to X: 🟩 Time → 🟧 Frequency ↳ Now that we have some confidence in DFT’s ability to recover frequency components, we apply DFT to X’s time-domain representation by multiplying W with X. ↳ The result is the an intermediate matrix. [11] Scale ↳ Similarly, we scale down by a factor of 5 to obtain the recovered frequency components of X (a column). [12] Transpose ↳ Similarly, we transpose the recovered column to row to match the orientation of the frequency matrix. ↳ Using the coefficients [0,0,3,2], we can write the equation of X as 3cos(3w) + 2cos(4w). Notes: I hope this by hand exercise helps you understand the essence of DFT. But there is more technical details, such as: • Sine: The complete DFT math also includes sine waves that follow a similar calculation process. • Phase: Here, we assume all the cosine waves are aligned at the origin, namely, phase is 0. If a phase p is added, for example, cos(w+p), we will need to calculate the sine component and use their ratio to figure out what p is. • Magnitude: If phase is not zero, the magnitude will need to be calculated by combining both cosine and sine terms.

Tom Yeh

116,622 görüntüleme • 2 yıl önce

🚨 11 SEPTEMBRE : LES FAITS PHYSIQUES QUI DÉMONTENT LE NARRATIF OFFICIEL Analyse purement logique et mathématique. 🏗️ 1. WTC 7 : Chute libre totale = démolition contrôlée Un bâtiment de 47 étages s’effondre en 6,5 secondes, dont 2,50 secondes à 9,8 m/s² (chute libre absolue) sur 32 mètres (8 étages). **Calcul précis** (hypothèses : s = 32 m, t = 2,5 s, v₀ = 0) : a = 2s / t² = (2 × 32) / (2,5)² = 64 / 6,25 = 10,24 m/s² ≈ 9,81 m/s² (accélération gravitationnelle standard). → Aucune résistance structurelle pendant 2,50 s. Or : • 81 colonnes d’acier par niveau → 648 points de soutien sur 8 étages. • Feu de bureau max 800 °C → acier perd 50 % de résistance, ne fond pas avant 1 500 °C. • Aucun gratte-ciel en acier n’a jamais chuté par feu (ex. : Windsor Tower, Madrid, 2005 : brûlé 24 h, structure intacte). 👉 Conclusion physique : Seule une suppression simultanée des 648 supports explique la chute libre. Démolition contrôlée est la seule explication cohérente. 🏢 2. Tours Jumelles : Chute en 15 s = résistance quasi nulle Tour Sud : 415 mètres en 15 secondes → vitesse moyenne v_moy = 415 / 15 = 27,666... m/s (≈ 99,6 km/h). Conservation de la quantité de mouvement : • Chaque étage inférieur (4 000 tonnes) doit ralentir la masse supérieure. • Même si chaque étage cède en 0,1 s, 80 étages = 8 s de ralentissement. → Temps attendu : 23 à 40 secondes. → Temps observé : 15 secondes. Poutres d’acier de 20 tonnes éjectées latéralement à 100 km/h : **Calcul précis** (hypothèses : m = 20 000 kg, v ≈ 100 / 3,6 = 27,7778 m/s, mouvement translationnel) : v² = (100 / 3,6)² = 10 000 / 12,96 ≈ 771,6049 m²/s² E = (1/2) × m × v² = 10 000 × 771,6049 = 7 716 049 J ≈ 7,72 MJ par poutre. → Énergie explosive, pas gravitationnelle. 👉 Conclusion physique : Résistance structurelle éliminée en avance → démolition assistée. 💰 3. Financement : preuves saoudiennes irréfutables • 15 des 19 pirates = Saoudiens (passeports retrouvés). • Omar al-Bayoumi (agent saoudien présumé) filmé payant le loyer de 2 pirates. • Virement de 100 000 $ du compte de la femme de l’ambassadeur Bandar → comptes liés aux pirates. • 28 pages déclassifiées (2016) + rapport FBI 2021 : soutien logistique direct. 👉 Conclusion logique : Complicité saoudienne active, couverte par les USA. 📊 SYNTHÈSE PHYSIQUE & LOGIQUE • WTC 7 : Démolition contrôlée (chute libre impossible par feu). • Tours Jumelles : Démolition assistée (vitesse + éjections explosives). • Financement : Complicité saoudienne étatique. 👨‍🔬 La physique ne ment pas. Les bâtiments ne tombent pas en chute libre sans aide, ce n’est pas du complotisme, c’est mathématique. 🔗 Partage et abonne-toi si tu veux la vérité, et non le narratif. 📚 Sources indépendantes : • 📹 Vidéos chute : CNN Archive (YouTube) • 📏 Mesures : David Chandler, 2008 • 📸 Photos : FEMA/ASCE déclassifiées • 🧬 Rapport ADN : Armed Forces DNA Lab, 2002 • 📄 28 pages + FBI 2021 : • 🔬 Étude RJ Lee (sphères de fer) : 2003 • 📐 Calculs : Tony Szamboti, Journal of 9/11 Studies, 2008 Intl. Center for 9/11 Justice Shoestring 9/11 Richard Gage, AIA, Architect 9/11 Revisited

🚨 11 SEPTEMBRE : LES FAITS PHYSIQUES QUI DÉMONTENT LE NARRATIF OFFICIEL Analyse purement logique et mathématique. 🏗️ 1. WTC 7 : Chute libre totale = démolition contrôlée Un bâtiment de 47 étages s’effondre en 6,5 secondes, dont 2,50 secondes à 9,8 m/s² (chute libre absolue) sur 32 mètres (8 étages). Calcul précis (hypothèses : s = 32 m, t = 2,5 s, v₀ = 0) : a = 2s / t² = (2 × 32) / (2,5)² = 64 / 6,25 = 10,24 m/s² ≈ 9,81 m/s² (accélération gravitationnelle standard). → Aucune résistance structurelle pendant 2,50 s. Or : • 81 colonnes d’acier par niveau → 648 points de soutien sur 8 étages. • Feu de bureau max 800 °C → acier perd 50 % de résistance, ne fond pas avant 1 500 °C. • Aucun gratte-ciel en acier n’a jamais chuté par feu (ex. : Windsor Tower, Madrid, 2005 : brûlé 24 h, structure intacte). 👉 Conclusion physique : Seule une suppression simultanée des 648 supports explique la chute libre. Démolition contrôlée est la seule explication cohérente. 🏢 2. Tours Jumelles : Chute en 15 s = résistance quasi nulle Tour Sud : 415 mètres en 15 secondes → vitesse moyenne v_moy = 415 / 15 = 27,666... m/s (≈ 99,6 km/h). Conservation de la quantité de mouvement : • Chaque étage inférieur (4 000 tonnes) doit ralentir la masse supérieure. • Même si chaque étage cède en 0,1 s, 80 étages = 8 s de ralentissement. → Temps attendu : 23 à 40 secondes. → Temps observé : 15 secondes. Poutres d’acier de 20 tonnes éjectées latéralement à 100 km/h : Calcul précis (hypothèses : m = 20 000 kg, v ≈ 100 / 3,6 = 27,7778 m/s, mouvement translationnel) : v² = (100 / 3,6)² = 10 000 / 12,96 ≈ 771,6049 m²/s² E = (1/2) × m × v² = 10 000 × 771,6049 = 7 716 049 J ≈ 7,72 MJ par poutre. → Énergie explosive, pas gravitationnelle. 👉 Conclusion physique : Résistance structurelle éliminée en avance → démolition assistée. 💰 3. Financement : preuves saoudiennes irréfutables • 15 des 19 pirates = Saoudiens (passeports retrouvés). • Omar al-Bayoumi (agent saoudien présumé) filmé payant le loyer de 2 pirates. • Virement de 100 000 $ du compte de la femme de l’ambassadeur Bandar → comptes liés aux pirates. • 28 pages déclassifiées (2016) + rapport FBI 2021 : soutien logistique direct. 👉 Conclusion logique : Complicité saoudienne active, couverte par les USA. 📊 SYNTHÈSE PHYSIQUE & LOGIQUE • WTC 7 : Démolition contrôlée (chute libre impossible par feu). • Tours Jumelles : Démolition assistée (vitesse + éjections explosives). • Financement : Complicité saoudienne étatique. 👨‍🔬 La physique ne ment pas. Les bâtiments ne tombent pas en chute libre sans aide, ce n’est pas du complotisme, c’est mathématique. 🔗 Partage et abonne-toi si tu veux la vérité, et non le narratif. 📚 Sources indépendantes : • 📹 Vidéos chute : CNN Archive (YouTube) • 📏 Mesures : David Chandler, 2008 • 📸 Photos : FEMA/ASCE déclassifiées • 🧬 Rapport ADN : Armed Forces DNA Lab, 2002 • 📄 28 pages + FBI 2021 : • 🔬 Étude RJ Lee (sphères de fer) : 2003 • 📐 Calculs : Tony Szamboti, Journal of 9/11 Studies, 2008 Intl. Center for 9/11 Justice Shoestring 9/11 Richard Gage, AIA, Architect 9/11 Revisited

Jean Padovani

50,283 görüntüleme • 8 ay önce

#チャンピオンズカップ混戦模様の一戦ナルカミが1番人気だがオッズ割れ濃厚チャンピオンズC ◎含め最終見解は ❤＆リプに🔥を押した方に🎁しますね平日～絡んでくれてる方もちろん優先！【今年G1◎軸まとめ】（4-5-0-6）単勝回収率 117.3％複勝回収率 169.3％ G1軸はこう見ると結構安定感有ですね🔥 ー復帰後の皐月賞より◎まとめー皐月賞◎ミュージアムマイル 3番人気1着単勝10.6倍複勝2倍ーーー天皇賞・春◎ヘデントール 1番人気1着単勝3.1倍複勝1.4倍ーーー NHKマイルC ◎マジックサンズ 3番人気2着複勝3.9倍ーーーヴィクトリアM ◎クイーンズウォーク 4番人気2着複勝2.6倍ーーーオークス ◎リンクスティップ 3番人気5着ーーーダービー ◎クロワデュノール 1番人気1着単勝2.1倍複勝1.1倍ーーー安田記念 ◎シックスペンス 3番人気12着ーーー宝塚記念 ◎ヨーホーレイク 5番人気17着ーーースプリンターズS ◎ジューンプレア 7番人気2着複勝5.4倍ーーー秋華賞 ◎パラディレーヌ 5番人気2着複勝5.5倍ーーー菊花賞 ◎ショウヘイ 3番人気14着ーーー天皇賞・秋 ◎ミュージアムマイル 3番人気2着複勝2.4倍ーーーエリザベス女王杯 ◎リンクスティップ 2番人気4着ーーーマイルCS ◎ジャンタルマンタル 1番人気1着単勝1.8倍複勝1.1倍ーーージャパンC ◎タスティエーラ 6番人気7着ーーー【総合計】単勝回収額 1760円複勝回収額 2540円

#チャンピオンズカップ混戦模様の一戦ナルカミが1番人気だがオッズ割れ濃厚チャンピオンズC ◎含め最終見解は ❤＆リプに🔥を押した方に🎁しますね平日～絡んでくれてる方もちろん優先！【今年G1◎軸まとめ】（4-5-0-6）単勝回収率 117.3％複勝回収率 169.3％ G1軸はこう見ると結構安定感有ですね🔥 ー復帰後の皐月賞より◎まとめー皐月賞◎ミュージアムマイル 3番人気1着単勝10.6倍複勝2倍ーーー天皇賞・春◎ヘデントール 1番人気1着単勝3.1倍複勝1.4倍ーーー NHKマイルC ◎マジックサンズ 3番人気2着複勝3.9倍ーーーヴィクトリアM ◎クイーンズウォーク 4番人気2着複勝2.6倍ーーーオークス ◎リンクスティップ 3番人気5着ーーーダービー ◎クロワデュノール 1番人気1着単勝2.1倍複勝1.1倍ーーー安田記念 ◎シックスペンス 3番人気12着ーーー宝塚記念 ◎ヨーホーレイク 5番人気17着ーーースプリンターズS ◎ジューンプレア 7番人気2着複勝5.4倍ーーー秋華賞 ◎パラディレーヌ 5番人気2着複勝5.5倍ーーー菊花賞 ◎ショウヘイ 3番人気14着ーーー天皇賞・秋 ◎ミュージアムマイル 3番人気2着複勝2.4倍ーーーエリザベス女王杯 ◎リンクスティップ 2番人気4着ーーーマイルCS ◎ジャンタルマンタル 1番人気1着単勝1.8倍複勝1.1倍ーーージャパンC ◎タスティエーラ 6番人気7着ーーー【総合計】単勝回収額 1760円複勝回収額 2540円

予想家ナツ🐴🇹🇭🇵🇭🇰🇭🇰🇷

25,384 görüntüleme • 7 ay önce

Dzień dobry Państwu w listopadzie! 😍 Przedłużony weekend przed nami i święto, na ulicach Warszawy zawłaszczone przez prawactwo. Tym razem zamiast rac będą patelnie z Ikei. Miła odmiana. I do tego ma padać cały dzień. W ulewie mniej będzie słychać darcie mordy Narodowego Obniżacza Cen Prądu o 33%. #11Listopada #ŚwiętoNiepodległości 🇵🇱 A w tym tygodniu jest: Tydzień relacji ze zwierzętami Tydzień grochówki Tydzień listów do Świętego Mikołaja Tydzień recyklingu Tydzień przeciwdziałania przemocy To 311 dzień roku, do końca pozostało 54 dni. Dziś najkrótszy dzień jest we Władysławowie (8 godz. 58 min 6 sek, wschód o 07:00:56, zachód o 15:59:02). Najdłuższy dzień w Zakopanem (9 godz. 33 min 0 sek, wschód o 06:37:17, zachód o 16:10:17). Dzień zaczyna się najwcześniej w Rzeszowie (wschód o 06:31:15), najpóźniej w Świnoujściu (wschód o 07:14:29). Kończy się najpóźniej w Jeleniej Górze (zachód o 16:22:37). Żenująca Tygodniowa Prognoza Pogody Paprota: Warszawa: Tydzień będzie chłodny z temperaturami od 4°C do 12°C, głównie pochmurny z przelotnymi opadami deszczu na początku i przejaśnieniami pod koniec. Wiatr umiarkowany, co może obniżyć odczuwalną temperaturę, ale aura stabilna bez ekstremów. Idealny na jesienne spacery w cieplejsze popołudnia. Wrocław: Pogoda zmienna z zakresem 5-13°C, zachmurzeniem i lekkimi opadami w pierwszych dniach, przechodzącymi w częściowe przejaśnienia. Umiarkowany wiatr zwiększy chłód, ale wilgotność pozostanie niska. Typowa jesienna aura, odpowiednia dla aktywności na świeżym powietrzu w środku tygodnia. Szczecin: Chłodno i wilgotno z temperaturami 6-11°C, deszczowymi warunkami na początku tygodnia i wietrznymi dniami nad morzem. Przejaśnienia pojawią się pod koniec, poprawiając widoczność. Ogólnie stabilna pogoda, ale przygotuj się na opady. Kołobrzeg: Nad morzem temperatury 6-11°C, z opadami i silnym wiatrem w pierwszych dniach, co zwiększy wilgotność. Środek tygodnia przyniesie pochmurne niebo z przejaśnieniami. Chłodna aura, typowa dla wybrzeża. Koszalin: Tydzień z 5-11°C, głównie pochmurny z przelotnymi opadami i umiarkowanym wiatrem. Przejaśnienia w weekend poprawią warunki. Stabilna jesień bez większych zmian. Gdańsk: Zmienna pogoda 6-12°C, deszczowa na początku z wiatrem nad morzem, przechodzącą w częściowe słońce. Wilgotność wysoka, ale bez ekstremów. Przyjemne dni w środku tygodnia. Olsztyn: Chłodno z 4-10°C, pochmurnymi dniami i opadami na starcie, wietrznymi warunkami w środku. Przejaśnienia pod koniec. Mazurska aura wymagająca ciepłego ubioru. Białystok: Temperatury 3-10°C, deszczowe i zachmurzone przez większość czasu, z umiarkowanym wiatrem. Lekkie poprawy w weekend. Chłodny tydzień na wschodzie. Bydgoszcz: 5-11°C z przelotnymi opadami na początku, wietrznymi dniami i przejaśnieniami. Stabilna wilgotność. Jesienna pogoda bez niespodzianek. Poznań: Zakres 4-12°C, zachmurzenie z deszczem w pierwszych dniach, umiarkowany wiatr. Przejaśnienia w środku tygodnia. Umiarkowana aura. Łódź: Chłodny tydzień 4-11°C, pochmurny z opadami, wiatrem obniżającym temperaturę. Poprawa pod koniec. Typowa jesień. Lublin: Zmienna z 4-11°C, deszcz na początku, pochmurne niebo i przejaśnienia. Wilgotno, ale stabilnie. Chełm: Temperatury 3-12°C, opady i zachmurzenie dominujące, z wiatrem. Lekkie słońce w weekend. Chłodna pogoda. Katowice: 4-11°C z deszczem w górach na starcie, wietrznymi dniami. Przejaśnienia pod koniec. Śląska aura. Tarnowskie Góry: 4-11°C, opady na początku, umiarkowany wiatr i pochmurne niebo. Stabilnie. Racibórz: Zakres 4-11°C, deszczowe dni z przejaśnieniami w środku. Chłodno i wilgotno. Kraków: Tydzień 4-12°C, pochmurny z przelotnymi opadami, wiatrem. Poprawa w weekend. Jesienna bez ekstremów. Zakopane: Zimno z -1-6°C, opady deszczu ze śniegiem, silny wiatr i mgły. Górska aura wymagająca ostrożności. Żenujący Tygodniowy Horoskop Paprota: ♈️ Baran W pierwszej połowie poczujesz potrzebę odzyskania równowagi emocjonalnej i spokoju. Warto zatrzymać się, uporządkować myśli i skupić na tym, co ma znaczenie. W drugiej połowie aura zachęci Cię do ćwiczeń nad odpowiednim sposobem komunikacji. Nie pozwól się jednak nikomu poganiać w pracy. Samotne osoby wybiorą się w podróż szukając drugiej połowy. ♉️ Byk W pierwszej połowie aura tego tygodnia zachęci Cię do ćwiczeń nad odpowiednim sposobem komunikacji. Zajęte osoby będą balansować na granicy wyboru zostać czy odejść. W drugiej połowie Twoje pomysły będą docenione, zwłaszcza jeśli pokażesz je w praktycznym kontekście. W finansach stabilnie, choć warto unikać impulsywnych decyzji. ♊️ Bliźnięta W pierwszej połowie Twoje pomysły będą docenione, zwłaszcza jeśli pokażesz je w praktycznym kontekście. To dobry czas na rozwój zawodowy i szkolenia. W drugiej połowie kontrola nad finansami i emocjami to motyw przewodni. Otwórz się na dialog w relacjach. Czasem odpuszczenie daje więcej niż sztywna ochrona swoich granic. ♋️ Rak W pierwszej połowie możesz poczuć subtelne przypomnienie, by zająć się sobą tak, jak zajmujesz się światem wokół – odpoczynek to konieczność. W relacjach bądź obecny, ale nie zapominaj o własnych granicach. W drugiej połowie poczujesz przypływ wewnętrznej motywacji i chęć do działania. Twoje pomysły mogą spotkać się z uznaniem. ♌️ Lew W pierwszej połowie wiele spraw zacznie nabierać sensu, a sytuacje, które wcześniej wydawały się niejasne, staną się bardziej zrozumiałe. Twoje pomysły mogą spotkać się z uznaniem. W drugiej połowie intuicja zawodowa będzie teraz niezwykle silna – słuchaj jej w kontaktach z ludźmi. Możliwe są ciekawe propozycje współpracy, ale unikaj decyzji pod wpływem emocji. ♍️ Panna W pierwszej połowie poczujesz satysfakcję i poczucie niezależności. Możesz odczuć dumę z osiągnięć. W domu znajdź czas na upiększanie przestrzeni. W drugiej połowie to tydzień pełen wyzwań, ale i szans. Twoje pomysły mogą spotkać się z aprobatą, o ile będziesz działać z rozwagą. Pojawi się szansa rozwoju, która wymaga odwagi. ♎️ Waga W pierwszej połowie ten tydzień przyniesie decyzję, czy kontynuować znane ścieżki, czy wyruszyć w nowe rejony. Poczujesz, co daje Ci energię. W pracy pojawi się szansa rozwoju. W drugiej połowie w pracy czeka Cię stabilny, ale wymagający tydzień. Twoja odpowiedzialność i cierpliwość zostaną zauważone. Wolne osoby otworzą się na nowe doznania. ♏️ Skorpion W pierwszej połowie poczujesz więcej pewności siebie. W pracy bez problemu uporasz się z tym, co innym sprawia trudność. Zajęte osoby będą musiały poradzić sobie z irytacją skierowaną przeciw partnerowi. W drugiej połowie warto znaleźć czas na ciszę, medytację lub dłuższy spacer – pozwól myślom się uspokoić. Nie udawaj kogoś, kim nie jesteś. ♐️ Strzelec W pierwszej połowie warto znaleźć czas na ciszę, medytację lub dłuższy spacer – pozwól myślom się uspokoić. Odkryj w sobie potrzebę głębszej autentyczności. W drugiej połowie popatrzysz z optymizmem na trudne sprawy. W pracy będziesz skupiał się na tym, co możesz zrobić szybciej, taniej albo lepiej. Zajęte osoby będą odkrywać partnera na nowo. ♑️ Koziorożec W pierwszej połowie popatrzysz z optymizmem na trudne sprawy. W pracy będziesz wprowadzał małe usprawnienia. Wolne osoby rozpoczną miłosny dialog z kimś z pracy. W drugiej połowie czeka Cię dynamiczny tydzień pełen pasji i impulsów. W pracy pojawi się szansa na ekscytujący projekt, w miłości zaś iskra i emocje. Panuj nad słowami. ♒️ Wodnik W pierwszej połowie czeka Cię dynamiczny tydzień pełen pasji i impulsów. Rycerz Buław zachęca, byś działał odważnie. Warto jednak panować nad słowami. W drugiej połowie poczujesz potrzebę większego porządku – zarówno w otoczeniu, jak i w myślach. W sferze uczuć to tydzień wymagający szczerości. Single spotkają osobę o podobnych wartościach. ♓️ Ryby W pierwszej połowie poczujesz potrzebę większego porządku i analizy. W pracy możesz liczyć na dobrą passę i dopinanie projektów. Twoja dokładność i sumienność zostaną zauważone. W drugiej połowie poczujesz potrzebę odzyskania równowagi emocjonalnej i spokoju. Zadbaj o postawę podczas siedzenia i wprowadź delikatne rozciąganie. Miłego weekendu Państwu życzę i regenerujmy się. ❤️☀️☕ A poniżej - najlepsi z najlepszych: 🤩

Dzień dobry Państwu w listopadzie! 😍 Przedłużony weekend przed nami i święto, na ulicach Warszawy zawłaszczone przez prawactwo. Tym razem zamiast rac będą patelnie z Ikei. Miła odmiana. I do tego ma padać cały dzień. W ulewie mniej będzie słychać darcie mordy Narodowego Obniżacza Cen Prądu o 33%. #11Listopada #ŚwiętoNiepodległości 🇵🇱 A w tym tygodniu jest: Tydzień relacji ze zwierzętami Tydzień grochówki Tydzień listów do Świętego Mikołaja Tydzień recyklingu Tydzień przeciwdziałania przemocy To 311 dzień roku, do końca pozostało 54 dni. Dziś najkrótszy dzień jest we Władysławowie (8 godz. 58 min 6 sek, wschód o 07:00:56, zachód o 15:59:02). Najdłuższy dzień w Zakopanem (9 godz. 33 min 0 sek, wschód o 06:37:17, zachód o 16:10:17). Dzień zaczyna się najwcześniej w Rzeszowie (wschód o 06:31:15), najpóźniej w Świnoujściu (wschód o 07:14:29). Kończy się najpóźniej w Jeleniej Górze (zachód o 16:22:37). Żenująca Tygodniowa Prognoza Pogody Paprota: Warszawa: Tydzień będzie chłodny z temperaturami od 4°C do 12°C, głównie pochmurny z przelotnymi opadami deszczu na początku i przejaśnieniami pod koniec. Wiatr umiarkowany, co może obniżyć odczuwalną temperaturę, ale aura stabilna bez ekstremów. Idealny na jesienne spacery w cieplejsze popołudnia. Wrocław: Pogoda zmienna z zakresem 5-13°C, zachmurzeniem i lekkimi opadami w pierwszych dniach, przechodzącymi w częściowe przejaśnienia. Umiarkowany wiatr zwiększy chłód, ale wilgotność pozostanie niska. Typowa jesienna aura, odpowiednia dla aktywności na świeżym powietrzu w środku tygodnia. Szczecin: Chłodno i wilgotno z temperaturami 6-11°C, deszczowymi warunkami na początku tygodnia i wietrznymi dniami nad morzem. Przejaśnienia pojawią się pod koniec, poprawiając widoczność. Ogólnie stabilna pogoda, ale przygotuj się na opady. Kołobrzeg: Nad morzem temperatury 6-11°C, z opadami i silnym wiatrem w pierwszych dniach, co zwiększy wilgotność. Środek tygodnia przyniesie pochmurne niebo z przejaśnieniami. Chłodna aura, typowa dla wybrzeża. Koszalin: Tydzień z 5-11°C, głównie pochmurny z przelotnymi opadami i umiarkowanym wiatrem. Przejaśnienia w weekend poprawią warunki. Stabilna jesień bez większych zmian. Gdańsk: Zmienna pogoda 6-12°C, deszczowa na początku z wiatrem nad morzem, przechodzącą w częściowe słońce. Wilgotność wysoka, ale bez ekstremów. Przyjemne dni w środku tygodnia. Olsztyn: Chłodno z 4-10°C, pochmurnymi dniami i opadami na starcie, wietrznymi warunkami w środku. Przejaśnienia pod koniec. Mazurska aura wymagająca ciepłego ubioru. Białystok: Temperatury 3-10°C, deszczowe i zachmurzone przez większość czasu, z umiarkowanym wiatrem. Lekkie poprawy w weekend. Chłodny tydzień na wschodzie. Bydgoszcz: 5-11°C z przelotnymi opadami na początku, wietrznymi dniami i przejaśnieniami. Stabilna wilgotność. Jesienna pogoda bez niespodzianek. Poznań: Zakres 4-12°C, zachmurzenie z deszczem w pierwszych dniach, umiarkowany wiatr. Przejaśnienia w środku tygodnia. Umiarkowana aura. Łódź: Chłodny tydzień 4-11°C, pochmurny z opadami, wiatrem obniżającym temperaturę. Poprawa pod koniec. Typowa jesień. Lublin: Zmienna z 4-11°C, deszcz na początku, pochmurne niebo i przejaśnienia. Wilgotno, ale stabilnie. Chełm: Temperatury 3-12°C, opady i zachmurzenie dominujące, z wiatrem. Lekkie słońce w weekend. Chłodna pogoda. Katowice: 4-11°C z deszczem w górach na starcie, wietrznymi dniami. Przejaśnienia pod koniec. Śląska aura. Tarnowskie Góry: 4-11°C, opady na początku, umiarkowany wiatr i pochmurne niebo. Stabilnie. Racibórz: Zakres 4-11°C, deszczowe dni z przejaśnieniami w środku. Chłodno i wilgotno. Kraków: Tydzień 4-12°C, pochmurny z przelotnymi opadami, wiatrem. Poprawa w weekend. Jesienna bez ekstremów. Zakopane: Zimno z -1-6°C, opady deszczu ze śniegiem, silny wiatr i mgły. Górska aura wymagająca ostrożności. Żenujący Tygodniowy Horoskop Paprota: ♈️ Baran W pierwszej połowie poczujesz potrzebę odzyskania równowagi emocjonalnej i spokoju. Warto zatrzymać się, uporządkować myśli i skupić na tym, co ma znaczenie. W drugiej połowie aura zachęci Cię do ćwiczeń nad odpowiednim sposobem komunikacji. Nie pozwól się jednak nikomu poganiać w pracy. Samotne osoby wybiorą się w podróż szukając drugiej połowy. ♉️ Byk W pierwszej połowie aura tego tygodnia zachęci Cię do ćwiczeń nad odpowiednim sposobem komunikacji. Zajęte osoby będą balansować na granicy wyboru zostać czy odejść. W drugiej połowie Twoje pomysły będą docenione, zwłaszcza jeśli pokażesz je w praktycznym kontekście. W finansach stabilnie, choć warto unikać impulsywnych decyzji. ♊️ Bliźnięta W pierwszej połowie Twoje pomysły będą docenione, zwłaszcza jeśli pokażesz je w praktycznym kontekście. To dobry czas na rozwój zawodowy i szkolenia. W drugiej połowie kontrola nad finansami i emocjami to motyw przewodni. Otwórz się na dialog w relacjach. Czasem odpuszczenie daje więcej niż sztywna ochrona swoich granic. ♋️ Rak W pierwszej połowie możesz poczuć subtelne przypomnienie, by zająć się sobą tak, jak zajmujesz się światem wokół – odpoczynek to konieczność. W relacjach bądź obecny, ale nie zapominaj o własnych granicach. W drugiej połowie poczujesz przypływ wewnętrznej motywacji i chęć do działania. Twoje pomysły mogą spotkać się z uznaniem. ♌️ Lew W pierwszej połowie wiele spraw zacznie nabierać sensu, a sytuacje, które wcześniej wydawały się niejasne, staną się bardziej zrozumiałe. Twoje pomysły mogą spotkać się z uznaniem. W drugiej połowie intuicja zawodowa będzie teraz niezwykle silna – słuchaj jej w kontaktach z ludźmi. Możliwe są ciekawe propozycje współpracy, ale unikaj decyzji pod wpływem emocji. ♍️ Panna W pierwszej połowie poczujesz satysfakcję i poczucie niezależności. Możesz odczuć dumę z osiągnięć. W domu znajdź czas na upiększanie przestrzeni. W drugiej połowie to tydzień pełen wyzwań, ale i szans. Twoje pomysły mogą spotkać się z aprobatą, o ile będziesz działać z rozwagą. Pojawi się szansa rozwoju, która wymaga odwagi. ♎️ Waga W pierwszej połowie ten tydzień przyniesie decyzję, czy kontynuować znane ścieżki, czy wyruszyć w nowe rejony. Poczujesz, co daje Ci energię. W pracy pojawi się szansa rozwoju. W drugiej połowie w pracy czeka Cię stabilny, ale wymagający tydzień. Twoja odpowiedzialność i cierpliwość zostaną zauważone. Wolne osoby otworzą się na nowe doznania. ♏️ Skorpion W pierwszej połowie poczujesz więcej pewności siebie. W pracy bez problemu uporasz się z tym, co innym sprawia trudność. Zajęte osoby będą musiały poradzić sobie z irytacją skierowaną przeciw partnerowi. W drugiej połowie warto znaleźć czas na ciszę, medytację lub dłuższy spacer – pozwól myślom się uspokoić. Nie udawaj kogoś, kim nie jesteś. ♐️ Strzelec W pierwszej połowie warto znaleźć czas na ciszę, medytację lub dłuższy spacer – pozwól myślom się uspokoić. Odkryj w sobie potrzebę głębszej autentyczności. W drugiej połowie popatrzysz z optymizmem na trudne sprawy. W pracy będziesz skupiał się na tym, co możesz zrobić szybciej, taniej albo lepiej. Zajęte osoby będą odkrywać partnera na nowo. ♑️ Koziorożec W pierwszej połowie popatrzysz z optymizmem na trudne sprawy. W pracy będziesz wprowadzał małe usprawnienia. Wolne osoby rozpoczną miłosny dialog z kimś z pracy. W drugiej połowie czeka Cię dynamiczny tydzień pełen pasji i impulsów. W pracy pojawi się szansa na ekscytujący projekt, w miłości zaś iskra i emocje. Panuj nad słowami. ♒️ Wodnik W pierwszej połowie czeka Cię dynamiczny tydzień pełen pasji i impulsów. Rycerz Buław zachęca, byś działał odważnie. Warto jednak panować nad słowami. W drugiej połowie poczujesz potrzebę większego porządku – zarówno w otoczeniu, jak i w myślach. W sferze uczuć to tydzień wymagający szczerości. Single spotkają osobę o podobnych wartościach. ♓️ Ryby W pierwszej połowie poczujesz potrzebę większego porządku i analizy. W pracy możesz liczyć na dobrą passę i dopinanie projektów. Twoja dokładność i sumienność zostaną zauważone. W drugiej połowie poczujesz potrzebę odzyskania równowagi emocjonalnej i spokoju. Zadbaj o postawę podczas siedzenia i wprowadź delikatne rozciąganie. Miłego weekendu Państwu życzę i regenerujmy się. ❤️☀️☕ A poniżej - najlepsi z najlepszych: 🤩

Czesław Paprot 🇪🇺🇵🇱

13,082 görüntüleme • 8 ay önce