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Há alguns dias, decidi mergulhar no fantástico mundo do poker online para improving my skills and, claro, para curtir um pouco a emoção do jogo. Durante essa jornada, me deparo com dois conceitos fundamentalmente importantes: a 3-bet e a C-bet. Nesse artigo, quero compartilhar minhas descobertas e experiências pessoais sobre esses dois termos, bem como fornecer alguns insights que podem ajudar você a melhorar seu próprio jogo.

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Antes de entrarmos em objectives of cbet minhas experiências pessoais, é essencial que nós entendamos o que realmente 3-bet e C-bet significam no universo do poker. 3-bet é basicamente um re-aumento depois de uma aposta e um aumento (raise) na mesma rodada de apostas. Por outro lado, C-bet, ou continuation-bet, é uma continuação de aposta no flop, quando um jogador foi o agressor antes da flop.
É interessante notar que, no contexto de apostas fixas (Fixed Limit), a palavra 3-bet é preferida ao lugar de "re-raise", enquanto que no poker sem limites (No Limit) ou apostas de potência (Pot Limit) ambos os termos podem ser usados.

Minha Experiência Envolvendo-se com essas Estratégias

Lições Aprendidas e Melhorias

Com o tempo, tanto a 3-bet quanto a C-bet provaram ser recursos extremamente poderosos em objectives of cbet qualquer jogo de poker. Não obstante, em objectives of cbet eventos especiais, como torneios, é aconselhável diminuir levemente o tamanho da C-bet e, além disso, considere o tamanho do pot antes de fazer um 3-bet preflop. Ser cauteloso às vezes traz recompensas surpreendentes.
No geral, tive uma experiência extremamente positiva e valorizante no cenario do poker online usando as técnicas de 3-bet e C-bet. Agora, estou ansioso para mais desafios e encontrei um plano VIP (dimen) que abriu novas portas, oferecendo recompensas exclusivas.

Perguntas Frequentes

• O que é uma 3-bet?

  Uma 3-bet é basicamente quando alguém re-aumenta em objectives of cbet uma rodada d

Nocturnos exámenes en la escuela Kings Peak de Utah: ética frente a la comodidad

En medio de la noche, estudiantes de 🍌 la escuela Kings Peak de Utah están completamente despiertos - rindiendo exámenes obligatorios.

En esta escuela solo en línea, que 🍌 abrió durante la pandemia y ha visto un aumento constante en su matrícula desde entonces, los estudiantes rinden exámenes desde 🍌 sus hogares en horarios que se ajustan a sus horarios. El director Ammon Wiemers afirma que es esta flexibilidad la 🍌 que atrae a los estudiantes, incluidos los atletas y adolescentes con trabajos a tiempo parcial, desde todo el estado.

Sin 🍌 embargo, cualquier estudiante que se sienta obligado a engañar mientras su maestro duerme a su lado debería saber que sigue 🍌 siendo observado.

El costo de la comodidad las 24h es su privacidad. Durante los exámenes, cada uno de sus movimientos 🍌 es capturado por la webcam de su computadora y escrutado por Proctorio, una empresa de vigilancia que utiliza inteligencia artificial. 🍌 El software Proctorio realiza "escaneos de escritorio" en un esfuerzo por atrapar a los candidatos que recurren a "recursos no 🍌 autorizados", utiliza "detección de rostros" para garantizar que no haya nadie más en la habitación para ayudar y "detección de 🍌 miradas" para detectar a quienes se alejan de la pantalla durante un período prolongado de tiempo.

Proctorio luego proporciona registros 🍌 visuales y de audio a los maestros de Kings Peak con el algoritmo que presta atención particular a los estudiantes 🍌 cuyo comportamiento durante el examen los marcó como posiblemente involucrados en infracciones académicas.

Herramientas de supervisión remota en aumento

Las herramientas 🍌 de supervisión remota han crecido exponencialmente durante la pandemia, especialmente en colegios y universidades estadounidenses, donde los administradores que buscaban 🍌 garantizar la integridad de los exámenes durante el aprendizaje remoto se encontraron con una fuerte resistencia de los estudiantes. Peticiones 🍌 en línea exigieron el fin del régimen de vigilancia; demandas acusaron a las herramientas de violar sus derechos constitucionales y 🍌 de depender de "algoritmos racistas" que desencadenan una bandera roja cuando el sistema falla al detectar los rostros de los 🍌 estudiantes negros.

El uso de herramientas de supervisión remota en las escuelas K-12, sin embargo, ha pasado relativamente desapercibido. Casi 🍌 un año después de que expirara la emergencia de salud pública federal, un análisis de la 74 ha revelado que 🍌 las escuelas K-12 de todo el país - y, en particular, los programas en línea - continúan utilizando herramientas de 🍌 empresas de supervisión digital en estudiantes, incluidos aquellos menores de edad.

Preocupaciones de privacidad y seguridad

Activistas de derechos civiles, que 🍌 afirman que las herramientas de AI fallan al funcionar como se supone, están sesgadas y violan las protecciones constitucionales de 🍌 los estudiantes, argumentan que las preocupaciones de privacidad y seguridad son particularmente graves para los niños y adolescentes jóvenes, quienes 🍌 pueden no ser plenamente conscientes del monitoreo o sus implicaciones.

"Es el mismo tema al que siempre regresamos con la 🍌 vigilancia estudiantil: no es una herramienta efectiva para lo que se supone que es eficaz, pero produce realmente daños a 🍌 los estudiantes", dijo Chad Marlow, consejero político principal de la Unión Americana de Libertades Civiles.

'Un placebo'

A finales del año 🍌 pasado, el fundador y CEO de Proctorio, Mike Olsen, publicó un artículo de blog en respuesta a la investigación crítica 🍌 de la empresa. Un estudiante universitario de Ohio experimentado en tecnología llevó a cabo un análisis y concluyó que las 🍌 capacidades de detección facial de Proctorio se basaban en una biblioteca de software de código abierto con un historial de 🍌 sesgos raciales, incluidos errores al reconocer los rostros negros más del 50% de las veces.

El estudiante probó las capacidades 🍌 de detección facial de la empresa contra un conjunto de datos de casi 11.000 imágenes, llamado FairFace, que representaba a 🍌 personas de múltiples razas y etnias, con resultados que mostraban un fracaso en la distinción de rostros negros el 57% 🍌 de las veces, rostros de Medio Oriente el 41% de las veces y rostros blancos el 40% de las veces. 🍌 Una tasa de fracaso tan alta era problemática para Proctorio, que se basa en su capacidad para marcar a los 🍌 tramposos centrándose en las facciones y los movimientos de las personas.

El artículo de blog de Olsen intentó desacreditar la 🍌 investigación, argumentando que si bien el conjunto de datos FairFace se había utilizado para identificar prejuicios en otros algoritmos de 🍌 detección facial, las imágenes no eran representativas de "la experiencia real de un examinado remoto".

A Ian Linkletter, un bibliotecario 🍌 de Canadá involucrado en una batalla larga con Proctorio sobre si sus productos son nocivos, la respuesta de Olsen fue 🍌 desconcertante. Según Linkletter, los personajes animados no realizan exámenes. Pero los niños, dijo, ciertamente sí. Lo que no estaba seguro, 🍌 sin embargo, fue si aquellos jóvenes examinados eran supervisados por Proctorio - así que decidió descubrirlo.