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1 程序员 • cmos • 2025 年 12 月 17 日 • 最后回复来自 UnknoownUser
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cmos 最近回复了
3 小时 42 分钟前 回复了 C0VN 创建的主题 › 网络安全 › 中华人民共和国公安部关于《网络犯罪防治法（征求意见稿）》公开征求意见的公告 |
@saltedfishgames 31# 33#
兜底条款的存在，是为了解决“法有限而情无穷”的问题，防止新型犯罪因无法可依而逃脱制裁。你们把“立法技术的弹性和周延性”（兜底条款）等同于“司法中的滥用和无限扩大解释”（口袋罪）？
每年大量的因为“非法经营”这种典型的口袋罪吃牢饭的才是现实，好不好？现实恰恰反驳了你：司法实践中被广泛诟病为“口袋罪”的，始终是就那么几条。如果按照“有‘其他’就是口袋罪”的逻辑，刑法中大量带有兜底表述的罪名都应沦为口袋，但事实显然并非如此。
真正的问题从来都不是“兜底条款”，而是“司法解释和司法审慎怎么防止必要的弹性被异化”，这才是现实世界。和兜底条款有半毛钱关系？
兜底条款的存在，是为了解决“法有限而情无穷”的问题，防止新型犯罪因无法可依而逃脱制裁。你们把“立法技术的弹性和周延性”（兜底条款）等同于“司法中的滥用和无限扩大解释”（口袋罪）？
每年大量的因为“非法经营”这种典型的口袋罪吃牢饭的才是现实，好不好？现实恰恰反驳了你：司法实践中被广泛诟病为“口袋罪”的，始终是就那么几条。如果按照“有‘其他’就是口袋罪”的逻辑，刑法中大量带有兜底表述的罪名都应沦为口袋，但事实显然并非如此。
真正的问题从来都不是“兜底条款”，而是“司法解释和司法审慎怎么防止必要的弹性被异化”，这才是现实世界。和兜底条款有半毛钱关系？
10 小时 0 分钟前 回复了 C0VN 创建的主题 › 网络安全 › 中华人民共和国公安部关于《网络犯罪防治法（征求意见稿）》公开征求意见的公告 |
@busier 13#
我养了一堆狗在路上拦住你，你不给我钱，我就放狗咬你。直觉上，这是抢劫。但是，刑法上从来没有放狗咬人算抢劫这一条，但是“或者其他方法抢劫公私财物的”中的“其他方法”进行兜底，这个行为就是法律意义上的抢劫。
再给你举个例子，“非法经营罪”中的“严重扰乱市场秩序的非法经营行为”和“以危险方法危害公共安全罪”中的“危险方法”，这两个才是口袋罪。
你连是什么都搞不清楚，就开始自己下定义，那也是很厉害，B 站小学生？你让我想起了马督工，什么东西只要他觉得是那就是，他的定义才算是定义，虽然他根本什么都不知道。
我养了一堆狗在路上拦住你，你不给我钱，我就放狗咬你。直觉上，这是抢劫。但是，刑法上从来没有放狗咬人算抢劫这一条，但是“或者其他方法抢劫公私财物的”中的“其他方法”进行兜底，这个行为就是法律意义上的抢劫。
再给你举个例子，“非法经营罪”中的“严重扰乱市场秩序的非法经营行为”和“以危险方法危害公共安全罪”中的“危险方法”，这两个才是口袋罪。
你连是什么都搞不清楚，就开始自己下定义，那也是很厉害，B 站小学生？你让我想起了马督工，什么东西只要他觉得是那就是，他的定义才算是定义，虽然他根本什么都不知道。
11 小时 28 分钟前 回复了 C0VN 创建的主题 › 网络安全 › 中华人民共和国公安部关于《网络犯罪防治法（征求意见稿）》公开征求意见的公告 |
@busier 6#
“其他”是大陆法系兜底堵漏洞用的，你连口袋罪的“明确性原则”都不知道，看到文字就开始自己胡乱联想瞎扯，我只能觉得你是在鹦鹉学舌。举个例子，贺建奎坐牢的罪名是“非法行医罪”，这是因为以前没有相关法条，只能强行用兜底条款套一个，后来才再刑法里面增设了“非法植入基因编辑、克隆胚胎罪”。另外，这里的大陆是海洋的对立面，鬼知道你会不会又先入为主以为哪个大陆了。
“其他”是大陆法系兜底堵漏洞用的，你连口袋罪的“明确性原则”都不知道，看到文字就开始自己胡乱联想瞎扯，我只能觉得你是在鹦鹉学舌。举个例子，贺建奎坐牢的罪名是“非法行医罪”，这是因为以前没有相关法条，只能强行用兜底条款套一个，后来才再刑法里面增设了“非法植入基因编辑、克隆胚胎罪”。另外，这里的大陆是海洋的对立面，鬼知道你会不会又先入为主以为哪个大陆了。
1 月 30 日 回复了 1nieyutan 创建的主题 › MacBook Pro › 19 款的 inter 还能战几年 |
你的卡顿场景，大概是梦幻单热管压 i9 的脑残设计导致的，扔了换个新的吧。
@FlashEcho 3#
Voice Conversion 需要和训练数据/预期场景匹配，所以时间都比较短； TTS 有几十分钟级的（ MS azure TTS ，严格学习获得一个独立的模型），也有秒级的（ indexTTS2 ，获取音色向量）。
Voice Conversion 需要和训练数据/预期场景匹配，所以时间都比较短； TTS 有几十分钟级的（ MS azure TTS ，严格学习获得一个独立的模型），也有秒级的（ indexTTS2 ，获取音色向量）。
1. 思而不学则殆，Voice Conversion 已经是个很成熟的技术了
2. 核心是声学特征，不是数据集，比如梅尔频谱、F0 、频谱包络等。
3. 不用那么长时间，Zero-shot 可以做到 10 秒了。就算是追求高真实度，也是更加注重精细声学、声码器，以及解耦和扩散模型上。
4. 你说的采集场景和应用场景已经被玩烂了，so-vits-svc 就是因为涉及到法律问题才主动 archived 的。
2. 核心是声学特征，不是数据集，比如梅尔频谱、F0 、频谱包络等。
3. 不用那么长时间，Zero-shot 可以做到 10 秒了。就算是追求高真实度，也是更加注重精细声学、声码器，以及解耦和扩散模型上。
4. 你说的采集场景和应用场景已经被玩烂了，so-vits-svc 就是因为涉及到法律问题才主动 archived 的。
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