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選擇家具學問真的很大，這邊提供幾點讓大家參考

選擇「輕裝修」的屋主，有許多不同的考量作為出發，有些人為的是特殊的風格需求與喜好，有的人希望縮短裝修的時間，有些屋主因為預算考量，定先將硬體空間完成，家具再另行添購。
家具在空間中扮演的角色，絕對不只有使用，賦予藝術性、機能需求，更多的可能性等待開發。

挑選設計感家具 提升空間質感
以美學與蒐藏角度來看，設計師作品與經典家具，可以增加空間內涵質感，更有畫龍點睛的效果。

複合機能傢 補強簡單空間的不足
在空間規劃被簡化的條件下，可藉由家具輔助機能性需求，如收納、區隔空間等，挑選時最好具備多重條件愈有利。

採購家具不必一次到位 將部份舊家具用在新空間中，採購家具不必一次到位，挑選耐看且真正喜歡的家具，才是重點，而且還能降低採買家具的預算。

家具比例與空間協調 所有家具尺寸的考量，都是為了達到最極致的美和平衡；所有的物件都是以最符合人體舒適來測量作決定。選擇喜歡的、而不是成套的家具作搭配，圓形餐桌該有的尺寸必須提供相同比例大小的空間融合，家具與空間呼應的比例掌握成就風格的完整度。
最近我們家挑的這一款【PJ】花草田園 100%精梳純棉兩用被套(雙人)就是非常大推啊!

這個家具牌子，網路都很大推，許多設計師也是非常喜歡這一款

而且價格便宜，不會像那種超高檔牌子，都要數十萬

所以對於手頭預算有限的家庭

是一個很不錯的選擇喔

一起來看看這款【PJ】花草田園 100%精梳純棉兩用被套(雙人)吧!!!

詳細介紹如下~參考一下吧

完整產品說明

 



品牌名稱

尺寸

• 雙人

顏色

• 藍色
• 紫色

圖案

• 植物花卉

材質

• 精梳棉

商品規格

• ◆產品內容：
  ◎內容：100%精梳純棉兩用被套
  ◎材質：表布、底布-100%棉
  ◎尺寸：兩用被套x1─6x7尺?180x210cm(+-3cm)
  ◎產地：中國
  
  ◆注意事項：
  ◎清潔保養方式：可水洗、可乾洗、不可漂白
  ◎建議清洗時，先將洗劑溶解於水中，再將床寢放入大型洗衣袋後再清洗
  ◎本商品不含拍攝道具，以「產品內容」為主
  
  ◆產品顏色可能會因網頁呈現與拍攝關係而有些許差異，請以所收到之實品為準

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熱點新知搶先報

機器學習和深度學習是人工智慧領域最先進的技術，代表了當今人工智慧的發展方向，它們已經廣泛地應用在了無人駕駛領域。 汽車人參考用四篇文章，介紹機器學習和深度學習，以及它們在無人駕駛領域的應用，本文為第三篇文章，主要介紹機器學習和深度學習的區別。 第一篇機器學習篇，請點擊： 無人駕駛，人工智慧，無人不談的「機器學習」 第二篇深度學習篇，請點擊： 無人駕駛黑科技，三張圖看懂深度學習工作原理，「深度」科普 第四篇無人駕駛應用篇，請關注汽車人參考後續更新。 ... 深度學習和機器學習有何區別？ 可以把機器學習看成是一種通用型技術，包括了決策樹、貝葉斯分析、支持向量機等算法，也包括神經網絡算法。 而深度學習深耕於神經網絡算法，基於深度學習算法，衍生出了深度卷積網絡、深度循環網絡、遞歸網絡等，詳情參考第二篇文章。 ... 相比於機器學習，深度學習的主要優勢在於特徵提取，機器學習需要手動提取相關特徵，而特徵工程往往非常繁瑣； 特徵，英文名叫Feature，即事物的某些特性，並且可以用來作判斷。 機器學習很大部分工作就是從輸入的數據中提取出有用的特徵，將其轉換為算法需要的數據形式。 而特徵工程，就是最大限度地從原始數據中提取特徵以供算法和模型使用。 ... 有這麼一句話在業界廣泛流傳：數據和特徵決定了機器學習的上限，而模型和算法只是逼近這個上限而已。 深度學習可以自動學習到「特徵」，從而減少了人為設計特徵造成的不完備性，如圖所示： ... 深度學習會堆疊多個層次，這一層的輸出作為下一層的輸入。 假設我們有一個輸入，設計了一個模型（有N個層次），通過訓練模型，使得輸出仍然是輸入，即Input=Output，那麼就可以自動獲取輸入的一系列層次特徵了。 有時候輸出完全等於輸入這個限制太嚴格，只要使得輸入與輸出的差別儘可能地小即可，這就是深度學習的基本思想。 ... 機器學習比較擅長分析維度比較低，層次少的任務； 而深度學習擅長分析高維度，多層次的數據，比如圖像、語音等。 深度學習雖能自動學習特徵，達到很好的識別精度，但其工作前提是，能夠獲得「相當大」量級數據，而數據很小時，深度學習算法就會表現不佳。 數據量大也意味著計算量大，需要好的硬體基礎進行支撐。 機器學習和深度學習是人工智慧領域最先進的技術，特別是隨著計算機硬體水平的提升和大數據的發展，深度學習得到大大發展，代表了當今人工智慧的發展方向。 2006年，多倫多大學教授傑弗里·辛頓（Geoffrey Hinton）提出了深度學習，深度學習在AlphaGo、無人駕駛汽車、語音識別、圖像識別、自然語言理解等方面對工業界產生了巨大影響，那一年也被認為是深度學習的元年。 ... 本文為「汽車人參考」原創，如果您覺得文章不錯，請轉發此文，關注「汽車人參考」是對我們最大的支持。

文章來源取自於：

每日頭條 https://kknews.cc/car/b3emneo.html

MOMO購物網 https://www.momoshop.com.tw/goods/GoodsDetail.jsp?i_code=7497499&memid=6000007380&cid=apuad&oid=1&osm=league

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