內衣/內褲/貼身物品的相關產品款式真的非常多,很多朋友看的實在眼花撩亂,不過要多做功課,才可以找到最適合自己的款式

最近這一款【SHIANEY 席艾妮】女性 MIT舒適 輕機能雙層收腹提臀束褲 420丹 高彈力 M/L/XL/XXL No.A888(2件組)真的大推啊!

而且像是一些內衣模特兒的fb以及相關部落格,推薦體驗文也不少,相關的品質控管也很不錯。

代表我對於內在美產品的眼光真是獨到啊!~~~144f1ab50a3b1a.gif144f1ab50a3b1a.gif

cp值真的無庸置疑,不然也不會這麼多的素人體驗文了~~

好的內衣/內褲/貼身物品穿起就會非常好看,可以襯托出好身材,也可以遮掉一些缺點,真的非常不錯

像我都常去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

這類貼身產品通常網路平台買,都會有許多優惠,這是我最常逛的理由,尤其現在有網購後

其實不見得一定要當場試穿,畢竟網購經驗豐富,選品都不是太大問題

而這個【SHIANEY 席艾妮】女性 MIT舒適 輕機能雙層收腹提臀束褲 420丹 高彈力 M/L/XL/XXL No.A888(2件組)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

最近也是準備替換新的貼身衣物,都是家裡的洗衣機害的

不小心洗壞了~真的差點就砸了洗衣機~

最近因為宅經濟發酵,各種商城相關促銷訊息非常多,趁這一波入手一些好物,真的撿到便宜!

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【SHIANEY 席艾妮】女性 MIT舒適 輕機能雙層收腹提臀束褲 420丹 高彈力 M/L/XL/XXL No.A888(2件組)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

 


 

 

 







品牌名稱

 

 

  •  

對象與族群

  • 女性

尺寸

  • M
  • L
  • 2L
  • 3L
  • XL
  • 2XL

顏色

  • 黑色
  • 膚色

材質

  • 棉布
  • 尼龍
  • 聚酯纖維

商品規格

  • ◆商品內容:2件組

    ◆成分:尼龍80%+聚酯纖維20%

    ◆特色:高彈力,420丹,雙層襯布加強收腹,提臀設計提托臀型,台灣製造

    ◆顏色:粉色/膚色/黑色

    ◆尺寸:M/L/XL/Q
    --------------------------------------------------------------------------------------
    ※洗滌方式
    請使用水洗,建議使用中性清潔劑,
    請勿使用漂白水以免破壞衣物纖維,
    請勿使用超過30度以上之熱水清洗,
    不可用力搓揉或使用尖銳物品破壞衣物,
    輕輕擰乾後至陰涼處晾曬,嚴禁使用洗衣機脫水,
    深色與淺色請分開洗滌,
    不可絞扭、不可漂白、不可熨燙、不可乾洗。
    ----------------------------------------------------------------------------------------
    ※色差問題
    商品圖檔顏色會因電腦螢幕設定上的差異,
    或與攝影棚拍照打光而略有不同,
    請以實際商品顏色為準。

 

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熱點新知搶先報

 

... 一種新的強化學習算法已經學會優化組件在計算機晶片上的位置,使其更有效率和更省電。 3D俄羅斯方塊:晶片擺放,也稱晶片層規劃,是一個複雜的三維設計問題。它需要在一個受限制的區域內跨多個層小心地配置數百個(有時是數千個)組件。傳統上,工程師會手動設計配置,以最小化組件之間使用的電線數量來提高效率。然後使用電子設計自動化軟體來模擬和驗證它們的性能,而僅一個單層的平面圖就需要花費超過30個小時。 時間耗費:由於每個晶片的設計投入了大量的時間,傳統上認為晶片的壽命在2到5年之間。但隨著機器學習算法的快速發展,對新晶片架構的需求也在加速。近年來,一些優化晶片層規劃的算法試圖加快設計過程,但它們在跨多個目標(包括晶片的功耗、計算性能和面積)的優化能力方面受到了限制。 智能設計:為了應對這些挑戰,谷歌的研究人員Anna Goldie和Azalia Mirhoseini採取了一種新的方法:強化學習。強化學習算法使用正反饋和負反饋來學習複雜的任務。因此,研究人員設計了一種所謂的「獎勵函數」,根據算法的設計表現對其進行懲罰和獎勵。然後,該算法產生數萬到數十萬個新設計,每個設計都在幾分之一秒內完成,並使用獎勵函數對它們進行評估。隨著時間的推移,它最終形成了以最佳方式放置晶片組件的策略。 驗證:在用電子設計自動化軟體檢查設計後,研究人員發現,算法的許多平面圖比人類工程師設計的要好。研究人員說,它還教會了人類一些新技巧。 生產線:縱觀該領域的歷史,人工智慧的發展與晶片設計的發展緊密相連。該算法有望加速晶片設計過程,並產生新一代改進的架構,從而加速人工智慧的發展。

 

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文章來源取自於:

 

 

壹讀 https://read01.com/zyBBMo7.html

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