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[1] 魔王的復仇序章被催眠的聖騎士2

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魔王的復仇序章被催眠的聖騎士2
                  
              >      作者:wsym
                   字數:3949   
                         妖精原味~舞襪~舞鞋~健身棉襪~排卵內褲~酸臭絲襪~還有自錄小視頻2044955567
維斯的酒館調教
維斯來到瞭酒館被眼前的景象驚呆瞭,正中央舞臺上有著穿著情趣內衣的女孩在跳鋼管舞,舞臺下方幾張大床上正上演著活春宮,被侵犯的女孩沒有一點不快反而很滿足的樣子,酒館服務員隻穿著連體絲襪,高跟鞋,維一個圍裙,上面的乳房就直接包裹在絲襪裡,有的則露出來。有的女性下體插著按摩棒乳頭上用膠佈粘著跳蛋。還有的被固定在凳子上露出小穴等著被侵犯,維斯看到這一幕驚呆瞭,本想用劍趕走這些人,但是怕破壞計劃隻有作罷,這還怎麼調查,怎個一個酒吧就像交配廠一樣,算瞭,我回去吧,再待下去也沒意義。“怎麼瞭先生不請我喝一杯嗎?請我喝一杯或許我可以告訴你一些線索哦。”維斯順著聲音看去在酒館的墻角坐著一個女人長長的卷發嫵媚的妝容上身皮衣把胸前一對玉兔高高的托起。包屁的黑裙下一雙修長的美腿被黑色的絲襪包裹著,一雙10厘米長的細高跟鞋有一下沒一下的在腳上晃著。維斯的第一直覺,這女人面熟不簡單。於是走瞭過去坐瞭下來。“說吧你知道什麼”維斯沒好氣的說到他不想和她多糾纏,屋裡嗯嗯啊哪啊的聲音讓維斯一刻也不想多呆“眼神真差,我就是你要找的女強盜啊““什麼?”維斯吃瞭一驚定睛一看,好像確實是她,好啊自己送上門來瞭,今天算沒白來。“束手就擒吧”維斯舉劍像面前性感的女人探去,配合點我不會殺你。“哈哈哈哈哈哈太有趣瞭自己中瞭我的催眠都不知道,我要不要告訴你呢寶貝,好瞭醒醒吧寶貝在你坐下的時候我就對你催眠瞭,你對任何女性戰鬥時拔劍就是跪下脫掉她的鞋子套在自己的手上。現在看看你手中的寶劍吧。”維斯驚呆瞭,猛然看見自己確實跪在眼前這個女人面前,右手上套著剛脫下的高跟鞋,著實可笑。混蛋什麼時候中的催眠大意瞭,我和你拼瞭沒有劍我一樣能殺你,這份屈辱,我要殺瞭你。“哈哈哈哈太有意思瞭乖寶寶這就是你要殺我的樣子嗎?”使勁哦別把自己憋壞瞭。”維斯不知道自己已經中瞭絲魅的行為催眠,正拿自己的臉去緊緊的貼著眼前絲魅的絲襪腳底。絲魅翹起瞭二郎腿看著眼前跪在地上把臉緊緊貼在自己腳底的維斯逗樂瞭。而維斯不知道他以為自己隻要把臉貼在女性的腳底就可以打贏。
絲魅看著眼前的維斯正大口喘著氣因為貼的太緊瞭維斯隻好用嘴大口喘氣,絲毫不在意絲襪腳上的味道。絲魅玩夠瞭於是對維斯下瞭第三道催眠,你是個喜歡打賭的人,如果賭輸瞭,你一定會信守承諾。“維斯我們打個賭吧,你看看你和我打瞭半天也沒分勝負。”中瞭催眠的維斯哪知道他打瞭半天其實隻是跪下來脫掉對方的高跟鞋拿臉當腳墊瞭呢。說吧賭什麼我都會賭的。“好我們就賭男人的忍耐力你含著我的高跟鞋手淫不射你就贏,如果射瞭就說明你是個徹頭徹尾的變態,含著我的高跟鞋都能射出來。是個喜歡我腳的奴隸。見到主人的腳就忍不住發情的狗狗。怎麼樣你要贏瞭我就任你處置,怎麼樣。”“好一言穩定”維斯脫下瞭絲魅的另一隻高跟鞋含在瞭嘴裡,開始用另一隻包裹高跟鞋的手踐踏自己的肉棒起來。維斯不知道這雙高跟鞋早就被塗上瞭媚藥。不一會下面的肉棒就劍拔弩張瞭。維斯屈辱的看著自己的肉棒,怎麼也不相信自己會對一雙敵人的高跟鞋發情。不行快噴發瞭,難道自己真是喜歡對方腳以及腳上一切的變態,啊不行射瞭沒法思考瞭,我果然是個變態,隻能對主人腳發情的變態。射過後的維斯把高跟鞋捂在瞭自己的臉上貪婪的呼吸著裡面的空氣。下面又硬瞭起來。哈哈哈絲魅大笑起來,看來催眠是成功瞭,絲魅把腳踩在瞭維斯的臉上,維斯則是主動伸出瞭舌頭舔起瞭絲魅的腳趾。“嗯乖狗狗,你還有大用處,今晚就對著我的絲襪好好當狗狗吧。說完脫下瞭黑色的絲襪包在瞭維斯的頭上絲襪另一頭拴在瞭酒館的大門上。就在這乖乖等著我,我去找神父交叉瞭。維斯沒有回答隻是麻木的把高跟鞋套在自己的肉棒上套弄,要射滿一高跟鞋哦,我回來檢查,絲魅大笑著離開瞭,留下維斯在酒館門口對著絲魅的高跟鞋打飛機。
                                                                               
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發表於 2020-6-15 06:15:49 | 顯示全部樓層
Understanding entailment and contradiction is fundamental to understanding natural language, and inference about entailment and contradiction is a valuable testing ground for the development of semantic representations. However, machine
learning research in this area has been dramatically limited by the lack of large-scale
resources. To address t
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