#好評延長到今天晚上 #答應我需要的不要錯過
開學的第二天,我發現開學後IGGI消毒功能發揮極致,因為其實去上學我最擔心的就是細菌帶回家中,書包隨手放、小孩隨手摸,回到家中我想了都心驚膽顫,尤其家中還有更小的幼兒!所以現在回到家後,都是直接把書包帶到洗衣房去,插上電源後消毒(我是等孩子睡去後才做),如果家中玄關夠大,我覺得可以放置玄關更佳。
#消毒寶寶隨身娃娃
來自瑞士🇨🇭的LAURASTAR IGGI手持式蒸汽掛燙機,除了蒸汽掛燙衣物以外,實際上它帶給我的極大附加價值是『高溫汽化乾式消毒』,消毒我兩個不到3歲的寶貝的隨身娃娃,每天都要抱也無法每天丟洗衣機洗,而且洗滌也有洗劑問題,更大的問題是抓去洗都要抓好時間,但高溫殺菌消毒是馬上就好,也不會整隻濕淋淋的!
#消毒外出衣物
疫情稍為減緩,帶孩子去學校、去市場後,我會將整套衣物用IGGI消毒,尤其像是牛仔褲或者是比較美的衣服捨不得穿一下就洗,因為一直洗一直洗就會不挺不美了(愛美媽媽),不洗又覺得細菌怎麼辦!因此,自從有了IGGI出門一下不用再穿耐洗衣物(笑),我真的希望我每天接小孩都可以很美(仰天長嘯)!我有放影片在動態,也整理在精選動態喔!
#熨燙衣物
IGGI手持式的優點就是隨處可擺放、拿取!過往的掛燙機其實很大,下面的水箱還是有輪子,雖然不像IGGI要頻繁加水,但考量到家中居家空間跟便利性,還有LAURASTAR的專利蒸汽汽化技術,選擇留著IGGI把舊有的斷捨離,原因簡單1.外型時尚精品造型 2.汽化後掛燙衣物都不會濕噠噠 3.可熨燙、可消毒(一般熨燙機大多沒有超過100度而且都會濕噠噠要等乾)
#問題Q&A
🆘
分享了那麼多使用上的好,也整理這幾天幾個網友們陸續有私訊的問題:
⭕️為什麼可以消毒?
IGGI經過加熱後,蒸氣溫度可達攝氏148度,在 5 秒內就可快速消滅99.9%存在於衣物纖維、家居用品上的病毒、細菌和100%塵蟎,尤其現在疫情猖獗,日本東京都工學院研究報告顯示,可以有效殺死COVID-19新型冠狀病毒,外出回來的外套、安全帽、或是不容易清洗的玩偶、沙發、窗簾、枕頭等等都可以用IGGI消毒殺菌一次搞定!
Note:越是僅貼物品,溫度更高消毒效果更好。
⭕️會濕濕的嗎?
不會!IGGI獨家「3.9 bar恆壓蒸汽」功能,超過100度的強勁乾式蒸汽可以快速穿透纖維不會溼答答可即燙即穿,深層清潔紡織物、並撐起衣物纖維,比一般蒸汽熨斗產生之蒸汽快15倍,重點不挑質地,也因為蒸氣100%汽化,手觸也不會燙
Note:首次熱機後要對空氣噴10秒把機器握把(脖子)的水順出,剛使用沒有專人教學時,常沒有正確使用導致有點潮濕,後來疑難排解後就沒問題。
⭕️掛燙衣服效果好嗎?
IGGI是輕便型手持掛燙,因沒有另置水箱,設計讓消費者在能手持的重量內,相對的燙的接觸面頭較小,但功能絕對有效,而且汽化的技術真的讓整件衣服能膨起來,尤其是有皺摺的衣物,強勁乾式蒸汽可以快速穿透纖維並撐起衣物纖維,比一般蒸汽熨斗產生之蒸汽快15倍,重點不挑質地。
掛燙衣物建議都是緊貼著熨燙,我覺得目前我的衣服都沒問題!
Note: 蒸汽掛燙機不能跟一般鐵板熨斗相提並論喔!有使用過蒸氣掛燙機的朋友應該就知道。
⭕️價格不低值得買嗎?
這問題問的都是好朋友!我覺得每個人的經濟能力跟需求都不同,變動因素實在太多!
我覺得大家可以衡量幾個點:
1.潔癖媽媽勤勞愛消毒嗎?會不會看客人來坐沙發就心裡罣礙,小朋友放學書包回家會不會覺得髒?去買菜會不會覺得錢包、包包都是細菌...點點那這台就很必要!
2.喜歡美型產品,這台來自瑞士大有來頭的高端品牌,是走秀、高訂服、精品店都愛用的熨燙品牌,所以價格也較高,專業的台灣也有上市只是就要4-5萬起跳,有興趣歡迎敲碗我可以在跟廠商談談。
3.家中空間不大,偶而需要熨燙,想要可以拿來拿去不受侷限。
#沙莫說真心話
買了一台機器,就要好好發揮它的功能,習慣使用後我覺得就會是好機器!尤其他每個功能真的就是非常管用!但小缺點是真的是因為他的優點『手持』導致得ㄧ直加水,ㄧ體兩面我相信大家都能衡量且考量適不適合自己!!起碼我真的有了它,很喜歡覺得使用頻率很高
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換算起來這台只要約$5450
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4.恆隆行專人到府/視訊教學
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#iggi #laurastar #蒸汽掛燙機 #ifdesignaward
同時也有1部Youtube影片,追蹤數超過0的網紅小施汽車生活頻道,也在其Youtube影片中提到,今天教大家安裝後照鏡型有前後鏡頭的行車紀錄器,因為本車已有360環景及倒車顯影,所以只能算是比較基礎的安裝及藏線教學。 想要知道怎麼安裝倒車顯影的教友們,傳教士會擇日再拍一部片跟大家交流交流,謝謝~ 因為是教學,本片片長稍長,請大家多指教喔 <小編身體微恙~字幕日後補上,不好意思了大家> ----...
x bar怎麼算 在 劉桓吟 Huan-Yin Liu Facebook 的精選貼文
2008年,冬天,大年初六。
在三峽老家的店正準備開工。我家是住在透天厝下的大家庭,一樓是店面和工廠,賣的是植物油,如:麻油、苦茶油...等等。春節前是苦茶油的產季,家裡才剛忙完。
在我下樓準備出門時,發現一隻黑狗出現在我家。是一隻身形健壯的台灣黑狗,身上的毛黑到發亮。從小就怕狗的我,看到一隻成犬黑狗突然出現在我家,當然是躲得遠遠的。那天起就常常看到牠出現在家裡附近。附近的鄰居都認識牠。說是家裡附近的其中一個鄰居養的狗。在我老家那邊,也常常會有人放養寵物。所以也見到一隻狗這樣在家裡亂晃,也見怪不怪。
過了一陣子,每天下樓時都會在店裡看到牠的身影,一問之下才知道牠被我們家收養了,是叔叔收留了牠。
一開始,他只認叔叔為主人。因為家裡很多人出入,牠就常常對著其他人吠。而當時,對我這個膽子小的屁孩就相當不客氣。常常白天出門、晚上上完課回家甚至只是經過牠,都要被小心不要被他突然的脾氣嚇到。
有一天我拎著球鞋,準備要出門運動時,牠看到我就立馬跑過來對我吠。叔叔聽到後,在旁邊叫喚牠:「向陽,過來,自己家裡人不要亂叫!」一隻手還拉著他的項圈,牠才乖乖坐好,但是還是一臉兇惡的盯著我看。我快速從他的身旁經過,也刻意不要跟牠對眼。(免得他又生氣..)
「噢!原來牠叫向陽呀。」我回頭看了他一眼,心裡記住他的名字,一邊小跑步的出門了。
之後的日子,時不時就要被向陽兇。所以當時不太敢接近牠。印象最深刻的是在我高三生時期。當時我在中和唸高中,也常常下課後到臺北補習。每天通勤下來,回到三峽的時間都是十一、十二點之後了。通常到家時,家裡已經關店。而我家是用樓梯相連的透天厝,要上樓時只有一個樓梯入口,同時也是向陽睡覺的地方。每當我拖著一天唸書後的疲累回到家,把大門關起來後,就要面對牠警戒的眼神。一開始他還常常不讓我上樓,我跟牠就在原地僵持數分鐘。有時候他脾氣太硬的時候,我就會打電話給叔叔,請他下樓讓向陽「冷靜」一點。
向陽是一隻很聰明的狗。幾個月後,我發現牠根本是在對我假吠。因為硬要經過牠,牠還是會讓我過去。每次上樓後我回頭看,牠都是落寞地回到位子上躺著。一開始還覺得搞不懂牠。可能對牠來說,每天九點後家裡關店,旁邊的人就上樓了,剩下牠獨自留在黑漆漆的一樓。他應該是想,看看對我叫幾聲,會不會待會叔叔就下來。
向陽怎麼會到我們家呢?他以前脖子上都有項圈,應該有主人吧?
有一天我突然很好奇,向我叔叔問起。他說向陽本來是家裡附近鄰居養的狗。不知道從何時開始,向陽會到我家附近「散步」。每次到我們這,街坊鄰居都會跟他玩,騎機車載牠兜風(他喜歡騎機車)。久了之後他好像也慢慢習慣沒事跑到我們這裡。
有一年春節大年初五,家裡的麻油店準備開工。在我嬸嬸一開門正要準備放開工鞭炮時,發現向陽就坐在門口。從這天開始,他就賴在我們家不走了。
後來和原主人協調後,發現原來原本的主人其實對向陽沒有很好,會用打罵的方式對待牠。也因此,沒有意外的,最後就答應讓我們家收養。要養一隻狗到牠會跑到別人家不走,好像也是很少見吧!哈哈
可能是因為在和前主人比起來,叔叔對牠太好。一陣子後,他也不太隨便跟陌生人出去亂晃了。
幾個月後,雖然向陽比較熟悉我了,但偶爾他還是會沒理由的對我叫。但也在牠來家裡一年多後,慢慢就沒有再發生了,也常常很他打成一片。高中考完大學的那段時間,偶爾也會帶著牠出門。向陽喜歡搭機車,再來我們家之前,只要附近鄰居發動機車,牠都會搖著尾巴跳上前座。那年我剛考到機車駕照,偶爾也會載他出去兜風。而且自從到我們家後,他也不會亂坐其他鄰居的機車了。
後來上了大學,住在家的時間變少了。時間久了偶爾回到家,向陽都會跑出來和我打招呼,讓我摸一下。這段時間也發現,牠慢慢變老了,嘴角也長出許多白毛。
2016年,不知不覺在校園的六年過去了,終於畢業回到家裡。這一年也是我下定決心要開始以音樂為生的一年。這個時間點,向陽在我們家也待了快要十年,對我來說,早就是像和家人一樣。
之後的兩年,工作時間不多,在家裡時間很長。大部分都是在家練琴的日子,幾乎每天都會看到向陽。偶爾也會拿著吉他,對狗彈琴。這時候的牠,雖然沒有什麼疾病,但也不像六年前那樣那麼有力氣,動作也慢了很多,臉上也長出不少白毛。雖然如此,我也沒有真的去想,某天牠可能會離開。
後來向陽急性腎衰竭發病,從送到動物醫院到離開的時間只有短短兩三天。
向陽走了之後,我的生活也沒有太大的改變。一樣每天到處練琴、教課、演出。唯一不一樣的是,每當我背著吉他會到家,經過同樣關了燈的樓梯口,都會不自覺地想起:「啊,向陽已經不在了。」
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......
「寫一首曲子給向陽吧!」
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今天是中秋節,也是我的生日,也是《向陽》MV 上架的日子!
2020真的發生很多事,選在今天上架也算是送給自己一個生日禮物。
我也寫了一段關於向陽EP的小故事和大家分享。
大家可以閱讀完後再來看MV,應該會更看得懂哈哈。
這個逐格動畫的MV,是請指彈界斜槓之王 舒國銘 Shu Shu 製作。希望大家喜歡這部作品!
10/9 (五) 20:30 ~ 22:30 公館河岸留言 的專場演出也開始售票啦!!
歡迎大家也來聽聽現場的Fingerstyle!!(資訊於下方)
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☀☀ 【向陽】|Official Music Video|指彈演奏原創 動畫MV ☀☀
▎Youtube 高品質連結:https://youtu.be/vY14tT-TXhE
▎Credit
作曲 Composer|劉桓吟 HuanYin
演奏 Performer|劉桓吟 HuanYin
錄音師/混音師 Recording / Mixing Engineer|王立宇 Wang-Li Yu
母帶後期處理 Mastering Engineer|王立宇 Wang-Li Yu
錄音室 Studio|艾摩新錄音室 Amazing Studio
混音錄音室 Mixing Studio|朝思木響
專輯設計 Album Designer|舒舒 Shushuisme
動畫/美術 Animator/Art Director|舒舒 Shushuisme
▎購買《向陽》EP
Google 訂購表單:https://reurl.cc/d0Ryd8
(在Google表單下訂,將會是我親自寄出給您,每張CD也會附上《向陽》的樂譜!)
博客來:https://reurl.cc/E7k6qk
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➤ 近期演出:
▎10/9 (五) 20:30 ~ 22:30 公館河岸留言
劉桓吟《向陽》吉他獨奏音樂會專場
票價:預售400$ 現場500$
購票網址: https://riversidemusiccafe.kktix.cc/events/axc-copy-1
▎10/10(六) 20:00 ~22:00 人參民謠小屋Ginsengcafe Bar (基隆) 低消入場
▎10/17(六) 『回森林家』「董運昌 x 吉他好手」 東眼山國家森林遊樂區
演出時段:
11:20~12:00
13:00~13:40
14:20~15:00
15:20~16:00
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x bar怎麼算 在 桃桃的奇幻旅程 Facebook 的精選貼文
#桃桃旅遊日記
#留言抽獎
終於又來到了星期五了!!!
但...明天還要上一天的班
不過下週與下下週就可以放中秋四天假期&雙十三天假期啦!!!
大家有打算去哪兒玩嗎?
不妨可以帶著家人到桃園青埔來個兩天一日遊
💕入住全台第一家海洋風格飯店
來看看桃媽開箱文➡️
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和逸飯店就位於置地廣場裡,旁邊有x park、樓上有新光影城、隔壁則是華泰名品城,自己也有逸市集享受野餐度假風格buffet、晚上則可以到blu bar小酌一杯
💕拜訪日本橫濱八景島來台開設的X PARK
可愛的企鵝海豹在IG➡️
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X PARK擁有9~10個區域,也有虛實互動可以給小朋友體驗
更可以看到第一次登台的麥哲倫企鵝,在X CAFE用餐可愛的企鵝就在一旁游泳
💕Jets 嘉年華也快閃開幕囉
Jets嘉年華有刺激的風火輪、摩天輪、海盜船;也有適合小朋友可愛的遊園小火車、旋轉木馬、小飛象以及表演,也有美食市集
那麼多景點可以玩怎麼可以錯過呢><
COZZI Blu 和逸飯店 • 桃園館
Xpark
JETS 嘉年華
x bar怎麼算 在 小施汽車生活頻道 Youtube 的最讚貼文
今天教大家安裝後照鏡型有前後鏡頭的行車紀錄器,因為本車已有360環景及倒車顯影,所以只能算是比較基礎的安裝及藏線教學。
想要知道怎麼安裝倒車顯影的教友們,傳教士會擇日再拍一部片跟大家交流交流,謝謝~
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<小編身體微恙~字幕日後補上,不好意思了大家>
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感恩指教訂閱~
開始製作影片後才發現,一部幾分鐘影片的完成需要多少人員的努力與辛勤,絕對跟起初所想的不一樣。
如果您喜歡我們的影片,謝謝大家幫忙分享與訂閱(記得按開訂閱旁的鈴鐺圖案呦~)。
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希望對於想購買二手車的朋友們有幫助
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x bar怎麼算 在 Re: [問題] 實驗數據分析平均值的誤差求法... - 看板Physics 的推薦與評價
※ 引述《laertes (伊薩凱<L>)》之銘言:
: 想請教一個很簡單的問題...
: 但找了很多地方都覺得說的好雜...
: 假設測量有5個"同條件"的實驗數據...
: 100 , 95 , 110 ,102 , 98
: 可以算出平均值為101
: 想標出這個點"101"的上下誤差要怎麼算啊?...
: 簡單說我想表達的是 "101 +- 多少"...
: 如果這樣算對嗎?...
: (|100-101|+|95-101|+|110-101|+|102-101|+|98-101|)/5 = 4
: 所以在表示出這個值的是 101 +- 4 ...
: 這算法在統計上有沒有錯很大啊? = =
: 統計我早忘光了...囧...
: 感謝回答...不想亂標error bar
: ~L
賺點p幣好了
感覺這個實驗誤差的分析,雖然是每個大一生的普物實驗就教過
可是其實我覺得好像大家都不太清楚在幹嘛XD
我覺得我是學了一點點的統計之後才大概了解實驗課本上那一堆是什麼意思
所以來獻寶一下 如果有說錯的還請版友指正
首先我們要先有一點基本的概念
其實這些概念在高中統計就有學過,只是可能考試不考所以大家好像沒很在乎XD
在統計上,我們想要研究的對象叫做『母體』
舉例來說我想要研究全台大學生的身高,那全部台大的學生就是我們的母體
有了母體之後,我們想要研究的量會有一個分布,通常平均跟標準差都會存在
(不一定要是高斯分布噢,像什麼普瓦鬆分布或奇奇怪怪的分佈都可以,我們先
不要考慮那種平均值或是標準差不存在的分佈)
通常我們想要研究的量或想要找出的量就只是這個母體的那個量的平均或標準差而已
那要怎麼找? 最簡單的方法就是『普查』
就是詳細調查每個人的身高,記為Xi,i=1,...N(總人數),有了這個數據之後
這個母體的身高平均值就是 μ=ΣXi/N
這個母體的標準差(母體標準差)σ 就是 σ^2 = Σ(Xi-μ)^2/N
好阿,其實所有的統計最理想就是我有所有的資料.
可是台大人那麼多,我沒有時間也沒有錢一個一個調查怎麼辦?
所以我只好抽一些具代表性的樣本
想要用這些樣本的數據,來『推論』我們所想要的母體的平均值或標準差
所以我們只好重這N個人隨機地抽出n個人形成我們要的樣本 {xi, i=1,...n}
這n個人的數據就有了 樣本平均數 x bar = Σ xi/n
和樣本標準差(假設n很大) s, s^2 = Σ(xi-x bar)/(n-1)
(p.s.這邊其實對於有限無限的母體其實樣本標準差的定義會有所差異,但是高中所學
或是說物理測量所用的時候這樣定義的樣本標準差是合理的)
注意噢!我們算出來的這兩個量的目的,是要對於我們很想知道的母體的平均值
和標準差作推論,也就是我們相信,n很大的時候 x bar會等於μ, s會等於σ
現在問題來了
我們相信抽樣得到的x bar 的期望值是 μ,可是他總會有可能會不准嘛
那他到底有可能有多不準? 所以他的不準的程度是以他的變異(variance)來代表
統計上經過計算 Var^2(x bar)= σ^2/n
囧 可是現在問題來了,我明明就不知道σ是多少,我想要估計誤差卻還要用到σ......
但是沒關係,不要忘記我們還是可以對σ做出估計,也就是你抽出的樣本的標準差
所以我們可以得到 標準誤差 (standard error)^2 = s^2/n
這個才是度量你用x bar 去代表μ的不准程度.
所以回到我們的物理實驗測量
在物理實驗中,我們的母體是什麼?答案是『無限多次的測量』!!
沒錯,也就是N趨近於無限大的情況. 而我們相信我們所想得到的『真值』就是
這個母體的平均值。 可是誰有這個美國時間去做無限多次的測量阿......
所以我們只好『抽幾次』,也就是只測幾次,測出來的是我們的樣本
以得到樣本平均值去推論那個無限多次母體的平均值(真值)
可是誤差呢? 剛剛那群樣本的標準差除以根號n
所以舉例來說 如果 我們量某一個鄉民的......量五次 得到的數據是
30cm 28cm 32cm 30cm 30cm
這五個數據點就是我們的樣本
x bar =30 cm
s(樣本標準差)=根號((0^2+2^2+2^2+0^2+0^2)/(5-1) )=1.414 cm
測量結果要表示為 (30±1.414/根號5) cm 也就是 (30±0.63) cm
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※ 編輯: jacob0425 來自: 61.57.144.217 (05/11 22:04)
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