Apa itu Ate dan Left no Crumb?

-


ATE

Istilah "ATE" digunakan untuk menyatakan bahwa seseorang telah melakukan sesuatu dengan sangat baik, luar biasa, atau sempurna. Ini adalah cara untuk memberikan pujian atau kekaguman.

  • Asal-usul: Istilah ini berasal dari frasa "you ate that" yang berarti seseorang telah unggul dalam apa yang mereka lakukan.

  • Penggunaan: Sering digunakan dalam konteks penampilan, gaya, performa (misalnya menari, menyanyi, presentasi), atau pencapaian apa pun.

  • Contoh:

    • "Lihatlah penampilan tariannya semalam? Dia benar-benar ate!"

    • "Outfit yang kamu pakai ke pesta kemarin? Kamu benar-benar ate!"

    • "Dia menangani debat itu dengan sangat baik, wow, dia benar-benar ate!"



Left No Crumbs

Frasa "left no crumbs" (secara harfiah "tidak meninggalkan remah") berarti melakukan sesuatu dengan begitu sempurna dan menyeluruh sehingga tidak ada yang bisa ditambahkan atau diperbaiki lagi. Ini menunjukkan bahwa seseorang benar-benar menguasai atau menghancurkan (dalam artian positif) sesuatu.

  • Kombinasi dengan "ATE": Istilah ini sering digabungkan dengan "ATE" menjadi "ATE and left no crumbs" untuk memberikan pujian yang paling tinggi. Ini adalah level pujian tertinggi yang menyiratkan bahwa seseorang telah melakukan segalanya dengan benar dan tidak menyisakan ruang untuk kritik atau perbaikan.

  • Penggunaan: Sama seperti "ATE", bisa digunakan untuk memuji penampilan, skill, atau hasil dari suatu usaha.

  • Contoh:

    • "Penampilannya tadi malam, dia ate and left no crumbs!" (Penampilannya sangat luar biasa, tidak ada yang kurang.)

    • "Project yang kamu kerjakan ini, kamu left no crumbs, benar-benar sempurna!"

Singkatnya, kedua istilah ini adalah cara Gen Z untuk memberikan pujian yang antusias dan kekaguman yang mendalam kepada seseorang yang telah melakukan sesuatu dengan sangat hebat dan tanpa cela.


Komentar

Posting Komentar

Postingan populer dari blog ini

Apa itu Rizz dan Skibidi ?

-
Gambar
Tentu, mari kita bahas dua istilah slang Gen Z lainnya yang populer: Rizz dan Skibidi . Keduanya sangat relevan dengan budaya internet dan media sosial saat ini. Rizz "Rizz" adalah singkatan dari kata "charisma" (karisma). Arti: Istilah ini mengacu pada kemampuan seseorang untuk menarik, merayu, atau memikat orang lain, terutama lawan jenis, melalui perkataan, pesona, atau gaya yang menarik . Ini adalah tentang keterampilan sosial dalam "mendekati" atau "menggaet" seseorang. Asal-Usul: Istilah ini dipopulerkan oleh streamer dan YouTuber Amerika, Kai Cenat, sekitar tahun 2021-2022. Ia sering menggunakannya dalam siarannya untuk menggambarkan kemampuannya atau kemampuan orang lain dalam berinteraksi romantis atau menarik perhatian. Penggunaan: Noun: Sebagai kata benda, "rizz" menggambarkan karisma atau daya tarik itu sendiri. Verb (to rizz): Sebagai kata kerja, "to rizz" berarti berhasil memikat atau merayu seseorang. ...
Baca selengkapnya

Efek Peter: efek husnuzhon di kantor

-
Gambar
  Efek Peter:   Efek Peter menyatakan bahwa individu dalam suatu organisasi cenderung dipromosikan ke tingkat kompetensi mereka yang paling tinggi, di mana mereka kemudian menjadi tidak kompeten. Dengan kata lain, orang yang berkinerja baik dalam suatu peran akan terus dipromosikan sampai mereka mencapai posisi di mana mereka tidak lagi mampu bekerja dengan efektif.
Baca selengkapnya

Contoh Penerapan Maximum Likelihood Estimation (MLE)

-
  Estimasi Parameter Distribusi Normal Mari kita ambil contoh sederhana: kita memiliki data tinggi badan dari sekelompok orang yang kita asumsikan berdistribusi normal. Kita ingin mencari nilai rata-rata (μ) dan standar deviasi (σ) populasi berdasarkan data tersebut. Langkah-langkah: Asumsikan distribusi: Kita asumsikan bahwa tinggi badan mengikuti distribusi normal dengan parameter μ dan σ². Tuliskan fungsi likelihood: Jika kita memiliki n data titik, x₁, x₂, ..., xn, maka fungsi likelihood adalah: L(μ, σ²) = ∏(1/√(2πσ²)) * exp(-(xi-μ)²/(2σ²)) Maksimalkan fungsi likelihood: Biasanya, lebih mudah untuk memaksimalkan logaritma dari fungsi likelihood (log-likelihood) karena sifat logaritma. Kita akan mendapatkan persamaan likelihood untuk μ dan σ². Dengan menyelesaikan persamaan tersebut, kita akan mendapatkan nilai μ dan σ² yang memaksimalkan fungsi likelihood. Hasil: Estimator maximum likelihood untuk μ adalah rata-rata sampel (x̄). Estimator maximum likelihood untuk σ² adalah var...
Baca selengkapnya