Skip to main content

Posts

Showing posts from 2020

The Trout and The Fighter

The days of tranquillity are probably over. The two-leggeds are back. They have been uncharacteristically away for a while now. No idea what kept them so busy that they decided to forego their annual pilgrimage to our humble abode. Whatever it was, they seem to have dealt with it. Here they come, in their warm sweaters made off the wool from our sheep, wanting to lie in peace at the quaint valley of our own Parvati. For the record, I do not hold anything against the two-leggeds. I find them to be simple and soft creatures. Their bodies could not tolerate the mood swings of the climate that they had to wrap themselves in artificial layers of skin. Their bodies are not fast enough that they had to build metal boxes to get them places. Delicate creatures. Often they come here - with tall tales of how they long to be one with nature. Between you and me, most of them come here primarily to inhale the magic plant. Anyway, I don't intend to indulge in gossip much. Their arrival doesn'

The High State

 Before The Judgement I believe I must begin by addressing the pressing question - Was planning a vacation in the midst of a pandemic a recommended move?  No. Yet we went ahead with it. Here is why.  We (Nithya & I) were newly married, and our vividly planned vacation at the island of Langkawi was stolen away from us by the virus. Our stay in Delhi was coming to an end due to job-related moves, and we felt it would be a waste not to utilize this opportunity in exploring at least one of the tourist hot spots easily accessible from the national capital region. Let us end this section by answering another question - Are the reasons listed above good enough to risk a vacation during a pandemic? No. We had taken a calculated risk. Arrival at Manali There are two phases to this - planning and execution. We had not started planning with Manali in mind. There were numerous choices - starting from Jaipur and Amritsar to Nainital, Shimla, and Manali. After a bit of reading and deliberations,

Machine Unlearning #5 (Reinforcement Learning)

Machine Unlearning is a series broken up into tiny, one-minute readable pieces to humor our ever-shortening attention span. Sharing the links to every single piece right below: Machine Unlearning #0 (Intro) Machine Unlearning #1 (Classification) Machine Unlearning #2 (Regression) Machine Unlearning #3 (Clustering) Machine Unlearning #4 (Outlier Analysis) Reinforcement Learning is a slightly different learning model than the other techniques that we have discussed previously. Therefore, I wouldn’t be able to explain the same using the fruit basket example that we have been using all this while. Let’s replace apples and oranges with self-driving cars! Suppose that you are at Google or Tesla and are trying to train a car to drive by itself! How would you go about that? Driving requires the knowledge of much more than turning the ignition on and steering the wheel. You should know to keep the side of the road, to stop at the red signal, or to keep off the footpath, for instance. You decide

Machine Unlearning #4 (Outlier Analysis)

Machine Unlearning is a series broken up into tiny, one-minute readable pieces to humor our ever-shortening attention span. Sharing the links to every single piece right below: Machine Unlearning #0 (Intro) Machine Unlearning #1 (Classification) Machine Unlearning #2 (Regression) Machine Unlearning #3 (Clustering) Machine Unlearning #5 (Reinforcement Learning) Let’s start with the example. We have the basket full of different fruits and we are sorting the fruits based on their distinctive properties, or features. What would happen if a coconut got mixed in the fruit basket that contained oranges, apples, bananas, cherries, and mangoes? The coconut does not share any feature (color, shape, or size) with any of those fruits in the basket. Since there is only in coconut in the basket, it is not possible to create a separate group of coconuts. Such items in the group, which stand out or are distinctive than the others are generally termed outliers. Outliers are sometimes discarded as noise

Machine Unlearning #3 (Clustering)

Machine Unlearning is a series broken up into tiny, one-minute readable pieces to humor our ever-shortening attention span. Sharing the links to every single piece right below: Machine Unlearning #0 (Intro) Machine Unlearning #1 (Classification) Machine Unlearning #2 (Regression) Machine Unlearning #4 (Outlier Analysis) Machine Unlearning #5 (Reinforcement Learning) We have already gone through classification and prediction. Now let us see what clustering is. Another popular learning technique, clustering is different from the other two since it is an unsupervised learning technique. What does that mean? Let us revisit the classification technique. We show the machine an Orange and explains the features of the Orange to it. Similarly, each different fruit and its features are shown to the machine during the training phase. Once it has learned enough, we use the machine to label a randomly picked fruit. In clustering, such training does not take place. We present the system with a baske

Machine Unlearning #2 (Regression)

Machine Unlearning is a series broken up into tiny, one-minute readable pieces to humor our ever-shortening attention span. Sharing the links to every single piece right below: Machine Unlearning #0 (Intro) Machine Unlearning #1 (Classification) Machine Unlearning #3 (Clustering) Machine Unlearning #4 (Outlier Analysis) Machine Unlearning #5 (Reinforcement Learning) Regression is a popular machine learning technique used to predict target data based on a set of features. In classification, we train the system to assign distinctive labels to the object (Orange or Bananas in our previous example). Regression differs in the sense that here we are dealing with continuous variables. Suppose that you have twenty thousand rupees with you and are planning to buy a new phone. You open up an e-commerce site and search for phones. A hundred results appear. You see names like Redmi, Oppo, Vivo, Realme, Asus, Nokia, and so on, all in your target range of ten thousand to twenty thousand. You are cle

Machine Unlearning #1 (Classification)

You can’t conclude a discussion on Machine Learning without mentioning classification. Classification is a machine learning technique where the machine is trained to predict the label of the given input data. Alright, let’s cut the jargon and get some real-world examples. Oranges and Bananas. Let’s assume that we have a box of fruits that contain some oranges and some bananas. You are asked to pick one fruit at random and tell if it is an orange or a banana. Pretty basic, right? For us, it is straightforward. We would know the answer at first sight. But, how would a computer be able to tell the difference? In classification, the machine would first be trained on some pre-labeled data. It would be shown an orange and we would tell it that the fruit is an orange. The machine would study the orange and remember its features - orange color and round shape. Then it would be shown a banana and the process is repeated. What are these features? A feature is anything that helps us uniquely labe

Machine Unlearning #0 (Intro)

You might be familiar with the term Machine Learning. Worry not if you have not, cause I have tried to give a gist of the concept here. The term has been in the limelight of late and has been tossed around rather liberally to denote anything related to artificial intelligence, robotics, and data mining. Machine Learning, as the name suggests, could simply mean the field of study of enabling the “machines” (computers) to “learn” from past experiences and make informed decisions in the future.   Wait a minute! Learning from past experiences is something humans do, right? Exactly! The computer folks want computers to behave more and more like us. As if there aren't enough of us already. As the machines are becoming more like us, we are becoming more like them. Introspection time! Most of us wake up every morning like clockwork! Then we rush through the morning routines - get dressed, wade through the traffic, and reach our offices or schools or wherever people expect us to be. We spe

Let’s talk subtitles

Recently, there was some heated discourse in the social media after trolls appeared abusing a firm for translating subtitles of popular TV shows and revered movies in Malayalam. The now infamous term ‘colony’ was tossed around to bring about a class structure in entertainment. Apparently, the shows like Breaking Bad or Money Heist or movies like Inception were to be appreciated only by those who knew English. Reminded me of the racist Americans who go around saying “if you don’t speak English, go back to your country”. While, ideally it should have been “if you speak English, go back to England”.  If they are purists and have a problem with subtitles in Malayalam, then they should have installed Dup and started learning Italian before humming “Bella Ciao”. Anyway, I do have some history with subtitles. Nothing much, except that I have been asked to do the subs for some of the short films my friends have made.  I do not know how that offer came about, cause I have never been e

Thappad

When I had first heard of Thappad, the premise had felt interesting to me. I did wait for its release, but then the Covid situation took its toll. When the movie had its digital premiere on Amazon Prime on May 1st, I had made sure I caught the movie the very first day. Lately, I seldom share my thoughts on movies I watch, anyway, this is my two cents on it. Spoiler Alert. I saw a lot of discussion revolving around the slap and how it ended in their separation. Some of the viewers, while admitting the intensity of his action, found it a bit hard to digest that they had to separate because of this one moment of aggression. What I felt is that it was not the slap alone that resulted in separation. The fact that he never acknowledged his mistake, and never really apologize for the same until the very end is something that hurt Amu as deeply as the public humiliation inflicted on her by the slap. Instead, initially, he tried to play it down by taking her out to dinners and b
I remember me who would not touch a black tea. This was back when I was a dumb kid (Well I am not a kid anymore am I!). For me, tea meant only the one with milk, water, sugar, and tea leaves of course. And I needed a glassful of it at least twice a day. If for some reason, we had run out of milk, I would simply skip having tea that day. Whenever my parents offered me black tea, I would staunchly refuse. Years passed, and I was duly introduced to the intoxication of the black tea. I had just joined TKMCE, and Parvathi dragged me to this lovely chechi used to sell tea and snacks. I remember hesitatingly taking a sip of lime tea, and falling in love with it almost instantly. More days, more tea. A couple of years passed, and I found myself at Trivandrum with work commitments. Lured by the promise of delicious mutton dishes, I made a solo visit to Rajila Hotel. With the finger-licking good offerings, they only had their trademark mint-lime sulaimani to wash it all down. It was the f

เดตെเตฝเด•്เด•ം เดฑ്เดฑു เด•เดฒിเดฏുเด—ം

เดตെเตฝเด•്เด•ം เดฑ്เดฑു เด•เดฒിเดฏുเด—ം  เดŽเดฒ്เดฒാเดฐ്เด•്เด•ും เดธുเด–ം  เดŽเดจ്เดจ് เด•เดฐുเดคുเดจ്เดจു  เดฎിเดฃ്เดŸാเดจൊเดจ്เดจും เดจേเดฐเดฎിเดฒ്เดฒ  เดตീเดŸ്เดŸിเตฝ เดชോเดฏി  เดšിเตฝ เดšെเดฏ്เดฏാเตป เด‰เดณ്เดณเดคാ  เดžเด™്เด™เตพ เดซെเดฏിเดธ്‍เดฌുเด•്เด•ിเตฝ เดชോเดฐാเดณിเด•เตพ  เด•เดฎเดจ്เดฑ് เดฌോเด•്เดธിเตฝ เดจിเดฑเดฏെ เดชോเตผเดตിเดณിเด•เตพ  เดชเดŸ്เดŸം เดšാเตผเดค്เดคി เด•ൊเดŸുเด•്เด•ും  เดชൊเดŸ്เดŸเตป เดŽเดจ്เดจ് เดตിเดณിเด•്เด•ും  เดจൂเดฑ് "เดน เดน" เด•ിเดŸ്เดŸിเดฏാเตฝ  เดชുเดณเด•ം เด•ൊเดณ്เดณും  เดตെเตฝเด•്เด•ം เดฑ്เดฑു เด•เดฒിเดฏുเด—ം  เดŽเดฒ്เดฒാเดฐ്เด•്เด•ും เดธുเด–ം  เดŽเดจ്เดจ് เด•เดฐുเดคുเดจ്เดจു  เดฎിเดฃ്เดŸാเดจൊเดจ്เดจും เดจേเดฐเดฎിเดฒ്เดฒ  เด‡เดจിเดฏിเดช്เดชോ เดธുเด–เดฎിเดฒ്เดฒേเตฝ  เดฏോเด—ാ เดšെเดฏ്เดค്  เดฐോเด—ം เดฎാเดฑ്เดฑാം  เด•ിเดŸ്เดŸിเดฏ เดฒൈเด•്เด•് เด•ൂเดŸ്เดŸി เดตെเดš്เดš്  เด…เดญിเดฎാเดจം เด•ൊเดณ്เดณും  เดตാเดฒിเดกേเดทเตป เดชീเด•്เด•ിเตฝ เดจിเดจ്เดจ്  เด“เตผเด—ാเดธം เดจുเด•เดฐും  เดžเด™്เด™เตพ เดซെเดฏിเดธ്‍เดฌുเด•്เด•ിเตฝ เดชോเดฐാเดณിเด•เตพ  เดตൈเดฑเตฝ เดชോเดธ്เดฑ്เดธ് เดžเด™്เด™เดŸെ เดจീเตผเดš്เดšുเดดിเด•เตพ  เดตെเตฝเด•്เด•ം เดฑ്เดฑു เด•เดฒിเดฏുเด—ം  เดŽเดฒ്เดฒാเดฐ്เด•്เด•ും เดธുเด–ം  เดŽเดจ്เดจ് เด•เดฐുเดคുเดจ്เดจു 

เดšിเดฐിเด•്เด•ുเดจ്เดจ เดฏเดจ്เดค്เดฐം

เดˆ เดญൂเดฎീเดŸെ เดธ്เดชเดจ്เดฆเดจം เด•เดฃเด•്เด•ിเดฒാ เดŽเดจ്เดจ് เดšൊเดฒ്เดฒിเด•്เด•ൊเดŸുเดค്เดคു เดจാം เด•ുเดฐുเดจ്เดจുเด•เตพเด•്เด•് เดคോเดณിเตฝ เดฎാเดฑാเดช്เดชും เดเดฑ്เดฑി เด…เดตเตผ เด•เดฏเดฑി เดšെเดจ്เดจു เด—เดฃിเดคം เดชเด ിเด•്เด•ാเตป เด—ുเดฃเดจം เดนเดฐเดฃം เดชൈเดคเด—ോเดฑเดธ് เดคിเดฏเดฑം เดนൈเดก്เดฐเดœเตป เดจൈเดŸ്เดฐเดœเตป เด•്เดฐോเดฎോเดธോം เดˆเดธ്เดŸ്เดฐเดœเตป เดŽเด•്เดธ്เด‰ം เดตൈเดฏും เด•เดฃ്เดŸു เดชിเดŸിเดš്เดš് เดธเดฎเดฏം เดชോเดฏเดช്เดชോ เดจേเดฐെ เดชാเดž്เดžു เดŸ്เดฏുเดทเดจ് เดฒോเดธ് เด“เดซ് เดฎോเดทเตป เดชเด ിเด•്เด•ാเตป เด’เดŸുเดตിเตฝ เดตീเดŸ്เดŸിเตฝ เดŽเดค്เดคിเดฏാเตฝ เดฆേ เดตเดฐുเดจ്เดจു เดนോംเดตเตผเด•്เด•് เดžാเดฏเดฑാเดด്เดš്เดš เด•ിเดŸเดจ്เดจുเดฑเด™്เด™ാเตป เดชเดฑ്เดฑിเดฒ്เดฒ เด…เดจ്เดจുเดฃ്เดŸ് เดกാเตปเดธും เดชാเดŸ്เดŸും เดชെเดฏിเดจ്เดฑിเด™്เด™ും  เด…เด™്เด™เดจെ 5 8 เด†เดฃ്เดŸ് เดชോเดฏി เดฎเดฑเดž്เดžു เดŸ്เดฏുเดทเดจ് เดชเด•เดฐം เดŽเตปเดŸ്เดฐเตปเดธ് เด†เดฏി เดธ്‌เด•ൂเตพ เด•เดดിเดž്เดžു เดตീเดŸ്เดŸിเตฝ เดชเดฑเดž്เดžു เด•เดฒാเด•ാเดฐเตป เด†เด•ാം. เดจിเดจเด•്เด•ു เดœോเดฒി เดตേเดฃ്เดŸേ ? เด•เดž്เดžി เด•ുเดŸിเด•്เด•เดฃ്เดŸേ ? เด•เดฒ്เดฏാเดฃം เด•เดดിเด•്เด•เดฃ്เดŸേ? เดจിเดจเด•്เด•് เดœീเดตിเด•്เด•เดฃ്เดŸേ? เด•เดฒ เด•ാเดฐ്เดฏം เด…เดฒ്เดฒേเตฝ เดŽเดจ്เดฑെ เดธเตบ‌เดกേ เด•เดณเดž്เดžเดค് เดŽเดจ്เดคേ? เดŽเดจ്เดจ് เดšോเดฆിเดš്เดšเดช്เดชോ เด•เดฒാ เดคിเดฒเด•ം เด†เดฏാ เดชോเดฏിเดจ്เดฑ് เด‰เดฃ്เดŸ് เดกിเด—്เดฐീ เด…เดก്เดฎിเดทเดจ് เดŽเดจ്เดจ് เด…เด™്เด™ിเดจെ เดžാเตป เดŽเตปเดœിเดจിเดฏเตผ  เด†เดฏി. เดŽเดจ്เดฑെ เดšเด™്เด•് เดกോเด•്เดŸเตผ  เด†เดฏി เดฌാเด•്เด•ി เด‰เดณ്เดณോเตป เดฌാเด™്เด•เดฑാเดฏി เดžเด™്เด™เตพ เดŽเดฒ്เดฒാം เดตൈเดฑ്เดฑ് เด•ൊเดณเดฑാเดฏി เดฎാเดธാം เดฎാเดธം เดชൈเดธ เดตเดจ്เดจു. เดฆിเดจം เดฆിเดจം เดธ്‌เดŸ്เดฐെเดธും เดตเดจ്เดจു. เดŽเดจ്เดจും เดจെเดŸ്เดŸോเดŸ്เดŸเดค്เดคിเดฒാเดฏി. เดžാเดจും เดจീเดฏും เดฏเดจ്เดค്เดฐเด™്เด™เดณാเดฏി เดกോเด•്เดŸเตผเด•്เด•ും เดฌാเด™്เด•เตผเด•്เด•ും เดช്เดฐเดคീเด•്เดท เดฎเด™്เด™ുเดฎ്เดชോ เด…เด•െ เดšുเดฑ്เดฑും เดจിเดฑം เดฎเด™്เด™ുเดฎ്เดชോ

เด•ാเดฐเดฃം

เดน! เด‡เดคെเดจ്เดค് เดฎാเดฐเดฃം. เดฎാเดฑเดฃം. เดธ്เดฅിเดคിเด—เดคിเด•เตพ  เดฎാเดฑเดฃം. เดจാเดฒ് เดชാเดŸും เด•െเดŸ്เดŸി เดคോเดฐเดฃം เด‰เดฑเด•്เด•െ เด•ാเดฑเดฃം  เด•เตบ เดคുเดฑเดจ്เดจ് เด•ാเดฃเดฃം. เด†เดณിเดŸเดค്เดค് เด•ൂเดŸเดฃം เด‰เดŸുเด•്เด•് เด•ൊเดŸ്เดŸി เดชാเดŸเดฃം เดธിเดฐเด•เดณിเตฝ เดšൂเดŸാเดณเดฃം เด‡เดจിเดฏും เดชോเดฐാเดŸเดฃം เด•ാเดฐเดฃം เดชേเดฐ് เดจിเดฏเดฎเดชാเดฒเดจം เดšെเดฏ്เดคി เดฎേเดฒാเดณเดฒാเดณเดจം. เด…เดตเตผเดŸെ  เดšിเดจ്เดคเด•เตพเด•്เด•് เด•ാเดฒാเดนเดฐเดฃം เด…เดตเตผเด•്เด•് เดช്เดฐเดถเดจം เดจിเดจ്เดฑെ เดตเดธ്เดค്เดฐเดงാเดฐเดฃം เดตീเดดเดฃം เดชിเดจ്เดคിเดฐിเดช്เดชเตผ  เดตീเดดเดฃം เด“เดŸเดฃം เดคോเดฑ്เดฑോเดŸി เดชോเด•เดฃം เดตാเดดเดฃം เด’เดจ്เดจിเดš്เดš് เดจാം เดตാเดดเดฃം เดฎുเดดเด™്เด™เดฃം เดจാเดŸാเด•െ เดฎുเดดเด™്เด™เดฃം เดŽเดฒ്เดฒാเดฐും เด’เดค്เดคുเดšേเดฐเดฃം เด•ൈเด•เตพ เด•ോเตผเดค്เดค് เดจിเด•്เด•เดฃം เด…เดฒ്เดชം เด•ൂเดฑ് เด•ാเดŸ്เดŸเดฃം เดงൈเดฐ്เดฏเดฎാเดฏി เดšെเดฑുเด•്เด•เดฃം. เด•ാเดฐเดฃം เด…เดตเตผเดŸെ  เดšിเดจ്เดคเด•เตพเด•്เด•് เด•ാเดฒാเดนเดฐเดฃം เด…เดตเตผเด•്เด•് เดช്เดฐเดถเดจം เดจിเดจ്เดฑെ เดตเดธ്เดค്เดฐเดงാเดฐเดฃം

เด…เดค് เดŽเดจ്เดค് เด•ൊเดฃ്เดŸാเดฏിเดฐിเด•്เด•ും?

เด…เดค് เดŽเดจ്เดค് เด•ൊเดฃ്เดŸാเดฏിเดฐിเด•്เด•ും? เด†เด•്เดŸ് 1 : เดจเดฎുเด•്เด•് เด† เดœเดจเตฝ เด’เดจ്เดจ് เดคുเดฑเดจ്เดจ് เด…เดช്เดชുเดฑเดค്เดคേเด•്เด•് เดจോเด•്เด•ാം. เดชാเดถ്เดšാเดค്เดฏเดจാเดŸ്เดŸിเดฒേเด•്เด•് เดจോเด•്เด•ിเดฏാเตฝ เดฆേ เด…เดตിเดŸെ 65  เด•ാเดฐเดจാเดฏ เดœെเดฏിംเดธ് เด•ാเดฎเดฑൂเตบ เดŽเด•്เด•ാเดฒเดค്เดคെเดฏും เดนിเดฑ്เดฑ് เดšിเดค്เดฐเดฎാเดฏ เด…เดตเดคാเดฑിเดจ്เดฑെ เดธീเด•്เดตเดฒുเด•เตพ เดช്เดฒാเตป เดšെเดฏ്เดฏുเดจ്เดจു. 73 เดตเดฏเดธ്เดธുเดณ്เดณ เดธ്เดฑ്เดฑീเดตเตป เดธ്เดชിเตฝเดฌെเตผเด—് เดฎിเด•เดš്เดš เดšിเดค്เดฐเด™്เด™เดณാเดฏ เดฌ്เดฐിเดก്เดœ് เด“เดซ് เดธ്‌เดชൈเดธ് (2015), เดฑെเดกി เดช്เดฒെเดฏเตผ เดตเตบ (2018) เด’เด•്เด•െ เดชുเดฑเดค്เดคിเดฑเด•്เด•ിเดฏเดค് เดˆ เดฆเดถാเดฌ്เดฆเดค്เดคിเดฒാเดฃ്. เดเดฑിเดท് เดฎാเตป เดธംเดตിเดงാเดจം เดšെเดฏ്เดฏുเดฎ്เดชോเตพ เดฎാเตผเดŸ്เดŸിเตป เดธ്เด•ോเตผเดธെเดธെ เดฏുเดŸെ เดช്เดฐാเดฏം 75  เด•เดดിเดž്เดžിเดฐിเด•്เด•ുเดจ്เดจു. เดˆเดฏിเดŸെ เด‡ംเด—്เดฒീเดท് เดธംเดตിเดงാเดฏเด•เดจാเดฏ เด•െเตป เดฒോเด•് เด‡เดจ്เดฑെ เดฐเดฃ്เดŸു เดชുเดคിเดฏ เดšിเดค്เดฐเด™്เด™เตพ เด•ാเดฃാเตป เด‡เดŸเดฏാเดฏി. 2016 เด‡เตฝ เดชുเดฑเดค്เดคിเดฑเด™്เด™ിเดฏ เด, เดกാเดจിเดฏเตฝ เดฌ്เดฒേเด•്เด•് เดŽเดจ്เดจ เดšിเดค്เดฐเดตും 2019  เด‡เตฝ เดธോเดฑി เดตി เดฎിเดธ്เดธ്เดก് เดฏൂ เดŽเดจ്เดจ เดšിเดค്เดฐเดตും เดนൃเดฆเดฏเดธ്เดชเตผเดถിเดฏാเดฏ เดฐീเดคിเดฏിเตฝ เด†เดฃ് เดšിเดค്เดฐീเด•เดฐിเดš്เดšിเดฐിเด•്เด•ുเดจ്เดจเดค്. 70 เดตเดฏเดธ്เดธുเดณ്เดณ เดธ്เดชാเดจിเดท് เดธംเดตിเดงാเดฏเด•เตป เดชെเดก്เดฐോ เด…เตฝเดฎൊเดกോเดตเตผ, 60 เดตเดฏเดธ്เดธുเดณ്เดณ เด‡เดฑാเดจിเดฏเตป เดธംเดตിเดงാเดฏเด•เตป เดฎാเดœിเดฆ് เดฎเดœീเดฆി, 59 เดŽเดค്เดคിเดฏ เดฆเด•്เดทിเดฃ เด•ൊเดฑിเดฏเตป เดธംเดตിเดงാเดฏเด•เตป เด•ിം เด•ി เดกുเด•്, เด‡เดตเดฐൊเด•്เด•െ เดธാเดฎൂเดนിเด• เดช്เดฐเดธเด•്เดค്เดคിเดฏുเดณ്เดณ, เดฎേเดจ്เดฎเดฏുเดณ്เดณ เดšിเดค്เดฐเด™്เด™เตพ เด‡เดช്เดชോเดดും เดธംเดตിเดงാเดจം เดšെเดฏ്เดฏുเดจ്เดจു. เด†เด•്เดŸ്  2: เด‡เดจി เดจเดฎുเด•്เด•് เดœเดจเตฝ เด…เดŸเดš്เดš് เด…เด•เดค്เดคേเด•്เด•് เดจോเด•്เด•ാം. เดŽเดตിเดŸെ เด†เดฃ് เดจเดฎ്เดฎുเดŸെ เดฎുเดค

Trying Times

Yo, so you wanna clean this nation? “gonna weed out infiltration” Hear out the proclamation Making death threats is passion. Times where hatred defeats reason. Lot of blood lost in this season. We wonder why all this separation? Extreme right is in the fashion Questioning is now treason. As you gloat the new formation, Remember, our ancient civilization Happened of immigration.