【TCR再一次獲選年度最佳公路車!】
看來TCR真的要佔據各大自行車媒體的年度評比啦,這次來看看Road.CC怎麼說。
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「TCR Advanced Pro 1 Disc能強烈回應你的每一次踩踏,你會感覺到你的每一分力量都展現在速度上,剛性和加速性能的表現無庸置疑,尤其在爬坡時更是絕對優勢。」
#TCR #年度最佳公路車 #年終的形狀
同時也有6部Youtube影片,追蹤數超過10萬的網紅索艾克,也在其Youtube影片中提到,#淺漬梅酒 ▶引爆!淺漬梅酒 https://youtu.be/Iy_vnhCEPho ▶釀剩的梅酒拿來做燒雞吧~ https://youtu.be/cDn8tgTVITA ***沒滿 18 歲的各位請忍耐勿飲酒,飲酒後也請謹記勿酒駕*** -- 整整一年,終於等到梅酒季! 今年雨水少,梅子比...
年終的形狀 在 索艾克 Youtube 的最佳解答
#淺漬梅酒
▶引爆!淺漬梅酒
https://youtu.be/Iy_vnhCEPho
▶釀剩的梅酒拿來做燒雞吧~
https://youtu.be/cDn8tgTVITA
***沒滿 18 歲的各位請忍耐勿飲酒,飲酒後也請謹記勿酒駕***
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整整一年,終於等到梅酒季!
今年雨水少,梅子比較少,大家真的是要好好珍惜
我們整理募集了大家製作時
常見的問題做成QA特輯
就是要讓你找不到失敗的理由!
淺漬梅酒的特色,是選用好一點的基酒
短短兩週、一個月就即興開飲,享受清爽的梅香
最多人留言詢問的是梅子會縮
縮的主因是糖,大家可以晚一點要喝前一週再放糖
梅子形狀會保持的比較晚整
糖的量完全可自由控制,你要不加都可以!
這邊附上我自己喜歡的釀造時間
時間越長,酒精辣口度會降低,梅子會從酸澀變得圓潤
我夏天喜歡喝淺漬的,對上冰塊或氣泡水超讚
就看各位喜歡的口感囉!
威士忌/ 好一點的2-4週,平價些的3個月
琴酒/ 2-4週
真露/ 2-4週
清酒/ 1-6個月
米酒頭/ 12個月
Vodka/ 12個月
*若來不及喝,又不想梅味太濃,可將梅子取出喔!
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這次梅子是跟鴻門家宴 - 梅子哥昱翔訂的
附上相關資訊給大家參考
【梅問題莊園】專業青梅批發
諮詢專線 廖媽媽 0928191869
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材料
基酒、梅子、冰糖
作法
1.梅子過清水洗淨,然後用牙籤挑掉蒂頭
*不漂亮、蟲咬、凍傷的都可以切掉
2. 梅子放網子或竹簍晾乾,一定要非常乾不然會壞掉,趕時間用電風扇吹,或是用廚房紙巾擦
3. 瓶子用清潔劑洗淨,用乾淨的布或廚房紙巾擦乾
噴酒精消毒,再次擦乾
4. 酒、梅子、糖的比例 4:2:1(就是去年的 2:1:0.5)
5.混合後置於陰涼處
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0:00 開始
2:47 梅子
5:11 容器
7:32 酒
12:25 糖
***沒滿 18 歲的各位請忍耐勿飲酒,飲酒後也請謹記勿酒駕***
廚房廢寶索艾克
YT 頻道:https://www.youtube.com/channel/UCgqhmEJ-t_U5ca4f9IxQZdg?fbclid=IwAR1JM-lvV2Asl7hodV3dnC8qITjESc1RKx1Y4y85p49nXQbTOyduro3Qx2E
臉書:https://www.facebook.com/soacliu/
IG:https://www.instagram.com/soacliu/
新書《Soac 的台灣菜》https://www.books.com.tw/products/0010826337?sloc=main
小英總統推薦食譜書喔哈哈哈
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年終的形狀 在 臉與魏魏 Youtube 的最讚貼文
跨年終於狠下心,把💰變成自己喜歡的形狀🤣
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年終的形狀 在 范琪斐 Youtube 的最佳解答
人臉辨識,就是用科技計算的方式,來比較臉部視覺特徵,藉此鑑定身分的一種電腦技術。
其實我們可以把人臉辨識想像成是一套演算法,各種不同的廠商或公司可能會有不同的演算規則。但整體的邏輯是一樣的,通常會先偵測人臉、然後進行臉部校正與擷取特徵、再進行比對工作。
當攝影機拍到你的時候,它第一步也會先切成一張一張的影格,然後去找到你的臉,就像是我們相機在拍照的時候,它不是會在臉旁邊出現一個框框讓你比較好對焦,這就是使用了人臉偵測的技術。
也因為人臉其實有一些特徵,所系統會開始擷取一些我們臉上出具有「辨別度」的特徵,像是顴骨的形狀啦、眼窩的深度之類的,一張臉大約有80幾個識別點,但也因為拍攝時可能剛好低頭或轉頭,或是受到光線影響之類的,有些系統會在抓取特徵的時候也要進行校正,利用人中啊、眼睛啊或嘴角之類的作為錨點,將人臉校正到同一個比較基準。現在也有2D轉3D的技術,用3D模型來計算你不同角度應該是長什麼樣子。那抓出這些特徵以後呢,這個演算法會把你臉上用這些特徵畫出來的向量,轉換成編碼,於是你這個人獨特的特徵就可以用一串數字來代表,最後再送到資料庫進行比對。
雖然人臉識別這個技術早再很多年前就已經開始發展,但是到這幾年因為電腦計算速度大幅加快、雲端技術成熟,才有較大的進展。而且這樣子一套演算法,還需要透過AI深度學習,模擬我們大腦神經網絡的運作,然後從大規模未標記的資料中學習,來建立出一套演算法、不斷優化出更好的模型。才能讓辨識度越來越準確。
不過即使臉部辨識技術已經發展了一段時間,辨識準確度卻還是有待加強,美國國家標準暨技術研究院 (Nist) 的一項測試就發現,2014年到2018年期間,人臉辨識系統因為深度學習的技術,失敗率從4% 降到 0.2%。BUT!資料庫中的照片跟現實生活中可不一樣,每個人頭擺的角度、臉出現在畫面中的位置、拍攝光線、畫素、有沒有戴帽子、帶圍巾或變老,這些都會影響準確度。而且目前雙胞胎的辨識,還是一大難題。
像是英國南威爾斯警方2017在歐洲足球冠軍賽期間,測試一款全新的AI臉部識別程序,可以搜尋比對資料庫裡面的50萬筆潛在罪犯資料,結果系統在17萬名觀眾當中,配對了2470人為潛在目標,但是錯誤率高達92%。
Amazon 2016年推出影像辨識 AI 系統Rekognition,也曾經把28名國會議員辨識為罪犯,讓大家都嚇到吃手手。美國奧蘭多市政府也從 2017 年開始與 Amazon 合作進行先導計劃,在市內幾個地方架設監視器,實時進行人臉辨識,希望可以找出通緝犯等特定人士,幫助執法。不過在 15 個月的測試中,卻發現系統經常誤判,準確度常常出問題,後來在2019年終止這項合作。
人臉辨識跟很多技術一樣,就是個雙面刃。雖然這項科技已經越來越進步,而且透過電腦的深度學習,讓判讀的準確度大大提升,但它仍然不像DNA那樣,正確度高達99.9%,可以作為決定性的判定標準。
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