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挑選保養美妝品的眉角很多,開架商品挑的眼睛都花了,而且要多花時間找自己喜歡的,不然往往瓶瓶罐罐堆滿房

最近這一款【MARC JACOBS 馬克賈伯】親愛雛菊甜蜜女性淡香水(50ml)真的大推啊!

相關推薦體驗文也不少,而且牌子也夠大,用起來其實很安心。

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【MARC JACOBS 馬克賈伯】親愛雛菊甜蜜女性淡香水(50ml)這個cp值真的無庸置疑,網路上的開箱體驗文很多,代表真的值得入手~~

這邊教大家六大祕訣挑選保養與彩妝品的訣竅

1. 閱讀標籤成分

2. 選擇適合你皮膚的保養品

3. 金錢不代表一切

4. 一次只測試一種保養品

5. 追蹤妳的成效

6. 多多參考別人的意見

大家看到我的分享再看看別人的,就知道我推薦的很不錯瞭吧

我比較常去momo買這類產品,送貨速度快,而且收到貨品想退貨,速率又快,真的很大推

而且遇到周年慶,母親節,雙十一啦都會有許多優惠,這是我最常逛的理由,相信你也是

而這個【MARC JACOBS 馬克賈伯】親愛雛菊甜蜜女性淡香水(50ml)是我在閒逛MOMO時,猛然看到的產品

簡直是超級驚艷啊!1450520ac06916.gif1450520ac06916.gif

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下訂後,也是很快到貨,效率驚人啊,我相信在這商城買過的朋友應該都知道他們的速度吧

所以我個人對【MARC JACOBS 馬克賈伯】親愛雛菊甜蜜女性淡香水(50ml)的評比如下

外觀質感:★★★★

使用爽感:★★★★☆

性能價格:★★★★☆

詳細介紹如下~參考一下吧

完整產品說明

 

 【MARC JACOBS 馬克賈伯】親愛雛菊甜蜜女性淡香水(50ml)



2019 親愛雛菊甜蜜淡香水 打造女孩粉紅異想世界

小雛菊(Daisy)香氛系列的靈感來自 Marc Jacobs 對電影《大亨小傳 The Great Gatsby》裡面女主角 Daisy Buchanan 的愛慕。 (註: Daisy 意即小雛菊)

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小雛菊花朵雖然沒有誘人的花香味,但卻帶給人清新美麗、純真善良的感動。Marc Jacobs 希望藉此香水喚起每個女人心中最初衷的原貌; Marc Jacobs 於1998 年首度推出以 Daisy 為名推出同名淡香水-「小雛菊女性淡香水」, 將女孩陽光、開心及自由的年輕模樣化身為香氛

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2019 年,以愛接力,幻化成甜蜜滿滿的粉紅能量,推出同系列春季號全新香氛- 「 親愛雛菊甜蜜女性淡香水」。

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香調:粉紅甜蜜花香

前調: 挑逗白色覆盆莓

中調: 清新小雛菊花瓣

基調:甜蜜誘人蜜糖麝香


 

圖片僅提供參考 品牌名稱

  •  

香味

  • 花果調

對象與族群

  • 女性

款式

  • 一般

濃度

  • 淡香水EDT

容量

  • 31ml-60ml

商品規格

  • ★保存期限:未拆封4年,拆封後36個月《請依照外包裝所示效期為主》
    ★保存方法:請置於陰涼處,請勿直接陽光照射,以免變質。
    ★商品用途:保持身體芬芳。
    ★使用方法:外出或沐浴後,輕輕噴灑於手腕、頸部、耳後等脈搏附近。
    ★注意事項:
    ※使用後若有不適請即刻停止使用或洽專業醫師。
    ※此為私人消耗品,除商品本身有瑕疵外漏方才可辦理退換貨。
    ※已拆封使用過、無法恢復原狀、商品外盒損壞等均恕無法辦理退換貨。
    ※退貨時退回商品必須是全新狀態且完整包裝(保持商品、附件、包裝、廠商紙箱及所有附隨文件或資料之完整性),否則恕不接受退訂。
    ※所有商品均是本公司供貨商有價取得,倘若商品包裝上有贈品字樣,為免消費者有所疑慮,故特此說明。

 

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熱點新知搶先報

 

... 「機器必須有自己獨特的思考,機器必須做人類做不到的事情。」 人工智慧的飛速發展離不開深度學習和算法的演進。人工智慧是怎樣實現的?算法又是怎樣產生的? 中國人工智慧獨角獸企業給出了他們的解釋:「簡單來講,算法的研發過程就像炒菜。在『美味算法』的研發中,數據就是各種各樣的食材,需要清洗,分類管理,是『炒制』算法的原材料;而算法的訓練和推理就像是烹製的過程,需要鍋具(深度學習框架)來承載;算力則是一灶猛火,火候到位才能燒得好菜。 廚師的工作是什麼?一定不是買菜、刷鍋、端盤子,他們幾十年精深廚藝,爐火純青的,是在火候的頂點逼出鍋氣,是結束表演時精準灑出的一把鹽,然而即便是廚藝高超也不能空手燒出佛跳牆——AI開發者亦是如此,他們鍾情於「煉丹」文化,講究學術造詣,但儘管是大神級開發者,也需要好用的開發工具。 厭倦了晦澀的技術參數與冗長的產品規格說明書,AI從業者遠比其他業者更喜歡類比。談及人工智慧和深度學習的理念和優勢,免不了講出如上這樣的觀點。 故事講到這,聽眾總會有所收穫,也有了一番不解。 在國內產業升級的背景下,誰能拉動生產力?當廚師站在更好的工作空間,身前圍坐著更多苛責的食客時,誰能提升菜品供應效率?隨著廚房不斷升級,需求、資源、方法論都會改變,這道題越發不好解答。 不過曠視沒有給聽眾太多考慮的時間,而是一遞上奇招:先開源,再開放。 3月25日,曠視按計劃正式開源其自研、自用了6年的工業級深度學習框架「天元」(MegEngine)。在開源框架的同時,曠視還將開放Brain++的算力和數據平臺,其目的是降低AI算法的研發門檻,讓「深度學習,簡單開發」——「降低開發者的門檻,讓 AI 變得平凡,才能真正的釋放 AI 生產力。」曠視表示。 01產業變了 「機器必須有自己獨特的思考,機器必須做人類做不到的事情。」 2017年5月27日,貴陽國際大數據產業博覽會上,當人們還在回憶一年前,AlphaGo戰勝棋手李世石與柯潔的故事,馬雲說出了這些話。在他看來,機器強大的運算能力,不能只停留在棋盤上,現實中有更廣闊的用武之地。 這一年,ARJ21-700飛機獲得中國民航局頒發的許可證,中國開始量產噴氣式客機;480萬輛運營車輛上線被動系統,中國建成全球最大的車聯網平臺;另據中國汽車工業協會數據,2017年全年中國汽車產銷量雙雙超過300萬輛…… 由此可見,中國社會正在變化,產業已經告別原始的「作坊式」生產模式,迎來市場化、規模化、現代化改造。這是一次全行業生產工具的全面升級的時代,這次改造才是馬雲口中人類做不到,應該留給機器思考、完成的「事情」。 ... 很明顯,這些「事情」的複雜程度遠比下棋更高,不過已經有中國企業關注這些「事情」。這場對弈之後,曠視很快將人工智慧產品及解決方案落地,在深度研發人工智慧底層算法的基礎上,推出智能攝像頭、智能計算單元、智能機器人三大硬體體系,走出一條「軟硬結合」發展路線。 伴隨業務版圖不斷擴張,曠視也發現了一些問題:世界上不存在通用的算法。很多細分場景和訴求,都需要創新算法來解決,然而算法研發的門檻過高,傳統企業和中小企業沒有深度學習和算法開發的能力;作為AI算法廠商和解決方案提供商,供方有能力,但是缺乏一線業務場景的數據和對業務的深入理解。雙方類似於站在跨海大橋的兩端,總要消滅那段距離才能相遇——這也正是AI+產業的升級過程中面臨的最大鴻溝。 解決這些問題,已經不是繼續強化底層技術實力,或者落地「軟硬結合」的業務模式就能夠成功的,所以原本授人以魚的曠視打算「授人以漁」。 02專業「拆橋」 既然大橋這麼累贅,能拆了嗎?還真行。 如果需方擁有AI生產工具,就能直接地觸達底層需求,不僅能實現「從零到一」的突破,還把AI從原本的成本中心轉化為增值工具;供方也能改變傳統供需關係,從單純提供算法的技術提供方,轉化為提供諮詢、技術、方案一條龍服務的「AI專家顧問」,建立全新的合作模式。 在這層關係中,開放生產力工具是核心要素。正因為如此,曠視最終決定開源、開發Brain++。「算法研發和普通編程不同,是一個系統工程,需要能夠協同優化數據、算法、算力的平臺級產品,Brain++ 就是一個集數據、算法和算力三位為一體的AI生產力平臺。」唐文斌指出。 ... 曠視聯合創始人兼CTO唐文斌 發布會中,曠視雲服務業務資深副總裁趙立威公布了曠視Brain++ 的商業化路徑,「Brain++可以為企業用戶提供AI生產全流程的服務,從專業諮詢、到數據生產、模型優化,再到私有化AI平臺的建設運維,滿足各行業在「AI+」的過程中降本增效、自主安全和商業創新的訴求。」 ... 其中,曠視本次開源的深度學習框架頗有看頭。 如開篇所述,人工智慧的發跡很大程度上依賴於深度學習的進步,而深度學習離不開深度學習框架,但是目前國際主流的框架都屬於谷歌和臉書等巨頭。雖然中國在AI從業者數量和AI應用方面走在世界前列,但在底層的基礎設施還是缺位的。令人興奮的是,這一周中國將接連開源3款深度學習框架。包括3月20日清華大學主導的深度學習框架 Jittor(計圖)、3月25日曠視開源的天元(MegEngine),以及將於3月28日華為開發者大會公布開源的MindSpore。 有人說,曠視開源是為了和巨頭競爭,但是曠視方面則表示開源是想讓更多人用曠視的框架,找到更多能在產業落地的算法和部署的方案,「開源深度學習框架是開放Brain++計劃的一部分。」 目前,曠視Brain++的這種打法已在製造業落地。以一家製造企業為例,該企業工廠在配電產品質量檢測中偶爾出現零部件顏色搭配錯誤、字符印刷殘缺等情況,靠人工目檢效率低,靠機器視覺方案需要巨大投入。於是,曠視為其提供了基於數據管理平臺MegData和深度學習框架天元的解決方案,通過數據增廣技術實現了數據抽取、清洗、標註、管理全流程管理,而天元可將深度學習算法研發的能力與方案直接布署到工廠,極大降低了工廠創新算法的訓練成本,滿足產線上快速升級算法的要求。 03裂變前夕 在科技領域,唯一的不變就是改變。何況在中國產業升級不斷深入的背景下,誰都無法說清未來的模樣。 隨著國務院發布《新一代人工智慧發展規劃》,以及「新型基礎設施建設」概念的提出,進一步加速人工智慧、深度學習、5G、工業網際網路等創新技術正在各行業中的推廣普及。這是一個在需方市場爆發的產業風暴,整個社會將進行一次前所未有的技術升級。 ... 在這些宏觀政策的推動下,人工智慧市場的現有格局與發展趨勢出現進一步調整。大量沒有接入人工智慧的企業,將會迎來全面的技術再造;得到技術重塑的企業,將會產生更為多元化的訴求。行業需要更多曠視這樣的「AI專家顧問」企業,才能為更多傳統企業「+AI」服務。 為提升生產和管理效率,現在還能用的生產工具,到時候必須變得好用夠用。更為強大的計算能力,以及更為優渥的數據資源將成為必要條件。屆時,只有開源框架的工具就不夠用了,推動行業的發展需要更為專業的產品與服務。 不過在曠視的版圖中,早已準備好算力和數據資源。曠視開源框架絕非鎖定眼前利益,而是瞄準了更長遠的未來,一個AI與深度學習都必不可少的未來,這也讓曠視的發展有了更大的想像空間。 相比谷歌、臉書,甚至是百度和華為,曠視是開源框架主體中唯一一家以AI為本業的企業,立足於此、發跡於此。近十年的發展,曠視比其他企業更了解技術的走向,更清楚在何時,以怎樣的形式與產業結合,能收到更理想的效果——這是底層基因決定的,對手學不來。足夠的專業性,正是曠視布局未來的最大底氣。 結語 在很多人看來,曠視作為挑戰者開源框架,與行業巨頭「同框」,其中的難度並不小,甚至部分人持有懷疑的態度。不過筆者認為,曠視的行為應該得到更多的鼓勵與支持。 曠視是唯一一家走上開源框架之路的中國企業,其中有太多的未知和不確定,這是一個「勇敢者走夜路」的過程。曠視是一家能力主導型企業,每向前一步,都建立在更為成熟的技術基礎上,這些「硬實力」能夠讓曠視擁有更多主動權。 從行業發展的客觀規律來看,能夠在大浪淘沙中脫穎而出,必須經過多年的行業浸潤,在專業性上具備絕對實力。在這兩方面,曠視都有非常突出的優勢。因此應該給予曠視更多的信心,在開源的歷史上,留下濃墨重彩的一筆。...

 

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文章來源取自於:

 

 

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