我前陣子突然意識到內衣的重要性
之前看朋友瘦了看起來瘦了10公斤一樣，但她說其實沒有她只是穿對內衣整個體型就改善了
原來還有這招!!?!?!?所以最近才考量要重新買內衣~剛好也是要換
結果發現在有賣很多機能性的內衣，可以束腹幫助拉提等等功用的
運動內衣推薦 上網找評價結果發現其實有很多優秀的小牌子完全不輸有牌子的內衣
而且忠實客戶還不少耶
結果我也買了一件運動用的爆汗褲及塑身的內衣~~
一個月過後來看看效果如何
真的好期待喔
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而且因為只有在網路上販售並沒有在實體店面所以直接回饋價格給網民
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明知AlphaGo變得無法戰勝，柯潔為何還迎難而上？
柯潔與AlphaGo對弈
鳳凰科技 白楊
柯潔輸瞭，在與AlphaGo的第一場對決中，以四分之一子的落後惜敗。
這個結果在很多人意料之中，其中也包括柯潔。
第一場賽後發佈會上，柯潔直言AI的進步速度太快瞭，並且每一次都是巨大的進步。這也是為什麼他在大賽前夕發佈微博稱，此次將是他與人工智能的最後三盤對決。
柯潔心中已經清晰的知道，人類已經無法戰勝AlphaGo。他形容AlphaGo越來越像 圍棋上帝 ，想贏它隻能去找一些BUG，但目前，他還沒看到AlphaGo的任何弱點。
這裡引用搜狗CEO王小川在知乎上發佈的內容，再向大傢科普一下Alph內衣品牌aGo。
去年的AlphaGo 混合瞭三種算法，即蒙特卡洛樹搜索+監督學習+增強學習。
其中蒙特卡洛樹搜索是一種優化過的暴力計算；監督學習，是通過學習3000萬部人類棋譜，對六段以上職業棋手走棋規律進行模仿，也是AlphaGo獲得突破性進展的關鍵算法；而增強學習作為輔助，是兩臺AlphaGo從自我對戰中學習如何下棋。
每當獲取棋局信息時，AlphaGo 會根據策略網絡探索哪個位置同時具備高潛在價值和高可能性，進而決定最佳落子位置。在分配的搜索時間結束時，模擬過程中被系統最頻繁考察的位置將成為AlphaGo 的最終選擇。
簡單來說，AlphaGo下棋依靠的是概率，而概率的得出則依靠前期學習。而這次與柯潔對戰的AlphaGo相較於去年，已經判若兩人。
最初的AlphaGo主要依靠監督學習，即學習對象幾乎全部來自人類棋手，而新版的AlphaGo則強化瞭增強學習，主要對機器自我對弈產生的棋局進行學習。
難怪柯潔會覺得，去年AlphaGo的下法還很接近人類，但今年自己對戰時，AlphaGo已變得更加不合乎 常理 ，下瞭很多人類棋手不可能下的棋子。
第一局結果
DeepMind創始人、AlphaGo之父Demis Hassabis證實瞭這一點，他說與柯潔對戰的AlphaGo更多的是根據自身學習，對人類數據的依賴性越來越小。
除瞭開始脫離人類數據，更讓人類望塵莫及的是其恐怖的進步速度。我們常說要 取長補短 ，AlphaGo則可以把這個過程加快成百上千倍。
取長方面暫不多說，AlphaGo的研發團隊一直在找它的缺口。去年輸給李世石之後，他們回去馬上改善瞭AlphaGo的知識缺口，並且投入更多精力去改進算法，讓AlphaGo變得更強。
這次的AlphaGo在算法上就強大瞭很多。去年，AlphaGo還是通過分佈式的計算機來運作，而今年隻用瞭一個單一的機器。所以，柯潔非但沒有讓AlphaGo的CPU因為飛速運轉而發熱，相反，今天的AlphaGo的計算能力比去年要小10倍。
從比賽用時上來看，柯潔幾乎是AlphaGo的兩倍。雙方第一場比賽共耗時4小時17分37秒，其中柯潔用時2小時46分43秒，AlphaGo用時1小時30分54秒。
學的又多又快，人類棋手確實很難看到勝算。柯潔也看到瞭這一點，但他為什麼還要應戰。
這也是普通網友最關心的問題瞭，柯潔的輸贏到底是否需要將其上升到 人類尊嚴 這種高度？答案肯定是不能。
圍棋如同所有競技賽事一樣，柯潔也是專業的運動員。對於運動員來說，勝敗乃兵傢常事，面對實力懸殊很大的對手，任何人都很難取勝。
現在柯潔面對的就是這樣一個對手。所以對於比賽接下來的關註點不該是柯潔能否勝一局，而是AlphaGo所代表AI技術將為人類帶來什麼。
目前來看，AlphaGo已經顛覆瞭傳統的圍棋。柯潔在比賽中也嘗試瞭一些 非常規 下法，他認為AlphaGo已經改變瞭自己很多最初的看法，現在覺得比賽中沒有什麼棋是不能下的。
Demis Hassabis在賽前的致辭中說道，圍棋的樣式變化繁多，可能再過一萬年，人類也無法窮盡圍棋的打法。
而AlphaGo可以作為一個工具，通過它去幫助人類對於圍棋的理解，讓偉大的棋手去發現圍棋更多的奧妙。
這確實是一種很奇妙的感覺。當你認為一件幾乎是唯一的事情，突然有瞭另外一種可能，這就像哥倫佈發現新大陸後，給未來開啟瞭一扇新的大門。
柯潔說活到現在，最大的榮幸是和AlphaGo進行瞭對戰，很感謝能有這樣的對手。他從AlphaGo身上獲得瞭很多比賽的快樂，這種快樂來自於競技，而非結果。
比賽結束以後，柯潔更希望把AlphaGo當做幫助自己提升棋藝的工具。在人與機器之間，他選擇跟人類下棋，他笑著說， 我跟人類比賽的勝率還是可以的。
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