無限感恩

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選購家電用品，撇步可是相當多！

如果是選擇大型家電，一定先要先把家裡空間的尺寸先丈量好

小家電就一定要選擇平常就會用到的功能，不要買了在那邊積灰塵

像我就會拿著相關尺寸與所需功能到相關的家電賣場先去看實機，摸一摸，問一下賣場人員，然後將型號拍照下來

然後再到momo來做選購，為什麼要這樣呢？

根據經濟部標準檢驗局提醒，選家電有幾點要注意：

1.選購時檢視負責廠商名稱及地址、電器規格（如：電壓、消耗功率或電流）及型號等各項標示是否清楚；尤其是注意是否貼有『商品安全標章』。

2.檢視是否附有使用說明書，使用前詳細閱讀產品使用說明書，並確實依使用說明書內容使用電器，尤應注意產品使用說明書所列之警告、注意事項。

3.定期依使用說明書之清潔保養方法清洗，以免影響電器功能，清潔保養時，切記應確實依照使用說明及注意事項，先將電源插頭拔離插座，並防止水滲入電器內部，以避免危險。

4.電源線及插頭破損或鬆弛時，切勿使用，以免發生危險。

5.若有故障現象發生，應送至廠商指定之維修站維修，切勿自行更換零件或拆解修理。

其實我在很多的購物網站比較起來，momo買東西是目前最省的一個平台了!

更新商品及相關促銷的活動也是非常多~

不只家電用品，也可以在上面選購其他運動用品，3C用品都可以拿到很便宜的價格

尤其常常有促銷，如果你看中的型號家電有在上面就真的賺到了

【台灣製 75吋】高透光 液晶螢幕 電視護目防撞保護鏡(SONY 系列二 新規格)是我這陣子選購的家電，用起來的評價真的不錯

實用性、外觀、價格也平價

在許多網站都有相關的介紹，可見評價真的很高！

而且實際來計算一下耗電率，也很省電，尤其遇到夏季電價時

省錢才是王道啊!

而且我也很常逛PTT，這款【台灣製 75吋】高透光 液晶螢幕 電視護目防撞保護鏡(SONY 系列二 新規格)也真的受到不少人的推薦(我看得出什麼是業配文，不要說我笨)

所以我個人對【台灣製 75吋】高透光 液晶螢幕 電視護目防撞保護鏡(SONY 系列二 新規格)的評比如下

實用性：★★★★★

價格：★★★★☆

推薦度：★★★★☆

完整產品說明

品牌名稱

保固期

• 新品瑕疵

商品規格

• 產品尺寸：
  
  A款: 1673*960
  B款:1676*965
  C款:1680*966
  D款:1688*970
  E款: 1697*980
  A1款:1667*955
  B1款:1376*960
  C1款:1680*959mm
  
  
  材 質：光學級壓克力
  產 地：台灣
  附件:奈米超魔布、薄型止滑墊、小半圓止滑墊
  
  
  意事項：
  ※請確認自己的液晶螢幕/電視的長寬，尤其是寬的部分~請確認壓克力長度能蓋超過液晶螢幕/電視
  ※產品顏色會因網頁呈現而有些許差異，以收到實品為準
  ※產品文案為原廠所提供，若有變動敬請參照實際商品為準
  ※使用前請確實遵從產品說明書內之操作指示及注意事項

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熱點新知搶先報

一、機器學習的定義：電腦程式從經驗E中學習，解決某一任務T，進行某一性能度量P。因為E使得在T上的表現P有所提高。 ... 二、監督學習 ( supervised learning ) ： 例1. 房價預測 ... 給算法一個數據集，其中包含了正確答案，在房價預測中表示，有一個房價的數據集，這個數據集中的每個樣本都有「正確」已知的價格，算法的目的就是為了給出更多的「正確」答案。 專業來說，這一類問題稱為回歸問題（ regression ），回歸問題指要預測連續的數值輸出，在房價預測中，一個房子的實際價格是一個離散值，但是房價的可能的值是一個連續值，即設法預測連續值的屬性。 例2. 判斷腫瘤的良性或惡性 ... 有一個數據集，藍色X尺寸的腫瘤是良性，紅色X尺寸的腫瘤是惡性，那麼判斷紫色箭頭尺寸的腫瘤是良性還是惡性，或良性的機率和惡性的機率。 這是一個分類問題（ classification ），分類問題是指設法預測一個離散值輸出，0或1，良性或惡性，當然也可能不止兩類，有多種類型。 上圖中有0和1表示良性和惡性，也可以換一種標記，用O和X表示良性和惡性。 藍色O表示良性，紅色X表示惡性。 ... 另外，往往真實的數據集不止一個特徵，比如下圖有兩個特徵：年齡和腫瘤尺寸，然後算法會擬合曲線將良性和惡性分開，然後看紫色的要預測的病人很可能是屬於藍色的一種，即良性。 ... 除這些特徵外，還可以有很多特徵，比如腫瘤厚度、腫瘤細胞大小均勻性、腫瘤細胞形狀均勻性等等。有的學習問題可能要處理無窮多的特徵。比如支持向量機算法可以處理無窮多的算法。 Supervised Learning：「right answers」 given Regression：predict continuous valued output（such as price） Classification：discrete valued output （ 0 or 1 ) 三、無監督學習 ( unsupervised learning ) ： 監督學習的數據都有明確區分的標籤： ... 非監督學習的數據集都有相同的標籤或者都沒有標籤，然後算法對這個數據集進行聚類，下圖分為了兩簇。 ... 微信公眾號：BioLearner

文章來源取自於：

壹讀 https://read01.com/2KMRRDE.html

MOMO購物網 https://www.momoshop.com.tw/goods/GoodsDetail.jsp?i_code=6762145&memid=6000007380&cid=apuad&oid=1&osm=league

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