線上優惠時尚開運彩妝秒殺出清
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內容簡介:
開運化妝---開創命運、旺氣造運，再造流行！博客來★唯一一本具備面相與氣色開運觀念，同時兼顧流行時尚的彩妝書。
★由真正具有資深人相學資歷的彩妝師親自示範的時尚開運化妝術。
只要有化妝就能開啟「開運」之門，
因為彩妝除了帶給自己美麗自信之外，也能改變他人對你的印象，
建立個人的正面形象，若能再加上「人相學」的開運原則，
讓妳同時抓住「時尚」、「個人魅力」與「趨吉避凶」的重點，
進而達到正面的開運效果，這就是所謂的「時尚開運彩妝」！流行會轉變，個人運勢也會隨著流年改變，
開運化妝的目的就在於利用化妝讓自己隨時隨地充滿正面能量，
建立屬於個人的美好形象、增加自信，改善人際磁場、財運磁場，
進而帶來好的運勢！作者簡介張鈺珠時尚開運專家日本植村秀彩妝學校畢業
法國Makeup Forever彩妝學院專修
法國巴黎Atelier International de Maquillage國際彩妝造型藝術學院專修
國家美容師丙、乙級執照
中華民國人相學會第六屆理事她是張鈺珠，一個在全球經濟動盪時代最踏實生活的人。博客來網路書局她曾經為了家計，十八歲開始在台灣的西餐廳走唱，靠著渾厚低沉的獨特嗓音養活全家十多口；十九歲有幸於餐廳演唱時，被日本經紀人發掘，從此展開十多年的旅日駐唱歌手生涯。一九九○年，因機緣進入日本植村秀彩妝學校研習，成為職業生涯的轉捩點，並於九○年代中期活躍於台灣專業化妝造型界。而後因多方邀約，盛情難卻，於二○○○年再度復出巡迴世界各地演唱。有感於生命無常，在即將邁入不惑之年，張鈺珠開始進修「人相學」，並嘗試將面相學、氣色學與流行化妝結合，十年有成，逐步發展成為獨特的---「時尚開運學」，並曾應邀為伊莉莎白雅頓ELIZABETH ARDEN、美商安麗ANWAY、資生堂SHISEIDO等各大國際化妝品公司教育訓練，靠著獨特的開運化妝理念與手法造福眾人。她相信人的一生「七分天注定、三分靠打拼」，但奉勸世人千萬別輕忽那三分改變命運的力量；她更堅信先認識自己、再加上努力改進，轉變命運中的三分，而後知命認命，再運用以開運化妝樹立個人美好的印象，開運、轉運，才能活出完整的自我。「學無止境」是她的座右銘，從人相學、繪畫、書法到嘗試架設個人部落格，十數年來張鈺珠多元且不間斷地學習，她始終以最亮麗的笑容與最開運的妝容示人，因為她深信---機會永遠留給準備好的人。博客來網路書店在人生的低潮，或面臨生命的轉捩點，若您也像她一樣，相信您也能「知命－轉運－造命」，進而開創出個人最美好的前景。博客來書店張鈺珠的時尚開運部落格：tw.myblog.yahoo.com/minamicyc/
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- 作者： 張鈺珠 新功能介紹
- 出版社：雅書堂 新功能介紹
- 出版日期：2010/02/05
- 語言：繁體中文
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內容來自YAHOO新聞
雅虎科技新聞: 同樣的招式對聖鬥士是沒有用的！閒聊關於 Google AlphaGo 深度學習平台
今天科技業界發生一件有趣的大事，就是由 Google 的 AlphaGo 人工智慧與韓國棋士李世石的世紀對決，無論今天最終是人類獲勝或是電腦獲勝，都是相當值得玩味的。不同於當年 IBM 深藍超級電腦與俄羅斯國際象棋棋王卡斯帕羅夫的對決， AlphaGo 是以更新穎的機械神經網路架構的深度學習系統所打造的人工智慧，變數也會更多。
過去的人工智慧是在系統所預設的邏輯內找尋對應方式，故需要給予超級電腦足以應對各種情況的邏輯庫，它才能夠持續變強，但問題在於過去的人工智慧只是按表操課，宛如早期的遊戲的 AI 一樣會有規律與破綻，也就是會有一定的套路。
當然畢竟深藍是那個時代的超級電腦，能夠容納夠多的邏輯庫，除非遇到邏輯庫中沒有的情況，否則人工智慧仍可找到因應的辦法，但邏輯庫的建立仰賴人工加入與修正，電腦本身並沒有所謂的學習能力，也只能見招拆招，但如果被找到破綻，在修正邏輯前就會持續被同樣的手法擊破。
不過近年因為異質運算硬體被業界接受，運算效能大幅提升，基於機械神經網路的深度學習平台成為新一代人工智慧的主流，不同於過去見招拆招的做法，深度學習的人工智慧一言以蔽之就是"同樣的招式對聖鬥士沒有用的"，也就是全新的人工智慧系統能夠從錯誤中重新學習，不再犯下相同的錯誤。
這個部分在去年 NVIDIA GTC 時， Google 的資深科學家暨工程師 Jeff Dean 在主題演講就介紹過深度學習系統的魅力；在新的深度學習系統，人工智慧不再是從資料庫中撈對應的資料，而是餵給它大量素材，並告訴它素材所代表的意義，系統會去分析素材的共同元素，並自行建立邏輯，在面對新的資訊時透過建立的邏輯去判斷。
而這樣的新式人工智慧系統所需要的並不是持續增加正確的素材，反而是要挖掘它所辨識錯誤的素材，並告知系統它犯了錯誤，此時系統會將這些錯誤素材重新拆解分析，並找出錯誤點，為系統邏輯持續修正。
當時 Jeff Dean 舉的例子也很簡單易懂，當時利用 Google 所開發的深度學習系統試玩 Atari 的一系列經典遊戲，例如打磚塊，一開始只讓系統知道怎麼操作、遊戲的原則，讓系統自行試玩，一開始系統當然很笨，就跟剛接觸遊戲的新手一樣只知道要追著球跑，不過隨著玩的時間越長，系統持續修正邏輯之後，恐怕少有人類玩家能夠達到那樣的水準。
Google AlphaGo 也就是這樣的一套系統，透過學習基礎的圍棋理論，不斷進行實戰驗證，而後持續使邏輯加強，使其邏輯日益完整；雖然以現在人工智慧系統的演算力其實與真實人類還有明顯的落差，但是相較於人類的大腦需要處理生活種種事物，系統僅需針對單一的事情進行處理，也不受身心狀況影響，故更可做出正確的判斷。
也因此，目前各車廠與系統廠正在開發的自動駕駛系統也是藉由深度學習系統進行開發，不過畢竟行車駕駛相較上面短片展演的打磚塊、太空侵略者等 Atari 早期的遊戲有較多的複雜因素，且汽車可沒辦法接關重來，故開發自動駕駛平台都會先預載一套預先寫好的基礎邏輯，把自動駕駛車放到實際環境則是為了驗證成果。
無論這次的對弈結果如何，對於 AlphaGo 都是會持續進化的，畢竟 AlphaGo 不會因為挫敗而情緒不佳，也沒有人類的羞恥心，更不用說輸了要再次挑戰復仇之類的，對系統平台不過就是一場驗證邏輯的過程而已，即便輸了，下次再跟它對戰，依舊也只會更難纏而已。
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Source: 同樣的招式對聖鬥士是沒有用的！閒聊關於 Google AlphaGo 深度學習平台
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新聞來源https://tw.news.yahoo.com/雅虎科技新聞-同樣的招式對聖鬥士是沒有用的-閒聊關於-google-alphago-172400060.html
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