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一秒變美人：手殘也ok的美妝技巧、零失誤穿搭術、精準保養法，明川老師的心機懶人包大公開。

為了解決chuan衣服的問題，作者李明川 這樣論述：

花一點點時間，就能讓你美翻天。 偷懶也能化好妝，保養只要一步驟。 破百款高CP值的美妝保養產品全收錄。 每個女人都想問的美妝保養穿搭問題大解密。 　　＊乳液是不是愈油滋潤肌膚愈有效？ 　　＊眼線好容易暈開，到底用哪種眼線筆才不會暈開？ 　　＊面膜可以天天敷嗎？ 　　＊顯瘦穿搭的秘訣到底怎麼掌握？ 　　＊百搭單品有哪些？ 　　身為女人追求變美是永遠的功課，卻也因此讓自己陷入困擾，總是徬徨在「到底怎樣才能美」？ 　　所以大家一下忙著踩高跟鞋拉長身高比例；一下要關心流行趨勢，煩惱高腰褲這一季可不可穿；一下要學一大堆的化妝術語，永遠搞不清楚眼線筆和眼線液的差別是什麼；更別說家裡堆積如

山的保養品們了，到底乳液和精華液的前後順序是什麼？保濕到底是凝露好還是凍膜好？ 　　妳也可能經常站在化妝品專櫃前面，看著無數的美妝品放空，等到店員極力推銷妳某款最新流行的產品，你的腦波值瞬間驟降為零，茫茫然把那一罐罐根本不適合自己的產品買回家，回家之後，理智恢復，卻開始茫然於這些東西為什麼要買？什麼時候用得上？ 　　上述這些女人都可能碰到的問題，甚至是每天都會碰到的問題，明川老師如同一盞明燈都聽到囉！這本書一次解決妳的徬徨、妳的苦惱、妳的想偷懶，以及那些關於美妝保養的所有疑問。跟著比女人還了解女人的明川老師，一起理直氣壯地用最省事的方法，不走冤枉路，也不花冤枉錢，從美妝、保養到服裝，從頭到

腳，一起變身美人兒吧！ 名人推薦 　　伊林娛樂總經理 陳婉若 　　長腿名模       陳思璇 　　戲劇名模       蔡淑臻 　　電眼美模       賴琳恩 　　古典美模       夏如芝 　　躺著也變美推薦

chuan衣服進入發燒排行的影片

運用人體計測 分析身型寬放尺度與軍服上衣配適度之研究

為了解決chuan衣服的問題，作者孫承運 這樣論述：

謝辭 i摘要 iiAbstract iv目次 vi表目次 x圖目次 xiv第一章 緒論 11.1 研究背景 11.2 研究動機 21.2.1 後備部隊擴編服裝撥補量增 21.2.2 服裝供補變革試穿機會降低 21.2.3 型號系統複雜身型配適不易 31.3 研究目的 31.4 研究範圍 31.5 研究流程 4第二章 文獻探討 52.1 人體計測定義與量測方式 52.1.1 人體計測定義 52.1.2 人體計測的量測方式 62.2 體格類型與型號系統 92.2.1 體格類型 92.2.2 服裝類別與特性 112.2.3 服裝型號系統 142.3 服

裝穿著感受與身型寬放量 192.3.1 服裝適身性概念 192.3.2 個人穿著感受與偏好 202.3.3 身型寬放量 232.4 服裝型號推薦模型比較 262.5 文獻總結 32第三章 研究方法 343.1 研究架構 343.2 實驗設備 353.3 軍服穿套實驗流程及要領 373.4 第一階段：適身性比對 383.4.1 適身性比對圖形建構 383.4.2 樣本述性統計 383.4.3 適身性比對 393.4.3.1 軍便服適身性比對 403.4.3.2 數位迷彩服適身性比對 443.4.4 寬放量分析 483.5 第二階段：主觀偏好調查 533.5.1

新生樣本敘述性統計 533.5.2 軍服套穿 543.5.3 問卷調查分析 54第四章 軍便服研究結果 584.1 服裝型號胸圍（袖長）與樣本計測值差額分析 584.1.1 男性服裝型號與計測值差額分析 584.1.2 女性服裝型號與計測值差額分析 614.2 軍便服寬放尺度評估 634.2.1 型號胸圍佔比分析 644.2.2 型號系統涵蓋率 664.2.3 型號胸圍配對變化率 684.2.4 寬放量指標綜合評估 734.3 身型寬放尺度效益評估 774.3.1 適身性比對評估 774.3.2 計測身型∆胸圍分析 824.3.3 計測身型∆袖臂長分析 904

.3.4 決策樹C5.0演算法混淆矩陣評估 954.4 服裝型號與身型對照表 974.5 男女性軍便服分析結果小結 100第五章 數位迷彩服研究結果 1015.1 服裝型號胸圍（袖長）與樣本計測值差額分析 1015.1.1 男性服裝型號與計測值差額分析 1015.1.2 女性服裝型號與計測值差額分析 1045.2 數位迷彩服寬放尺度評估 1065.2.1 型號胸圍佔比分析 1065.2.2 型號系統涵蓋率 1085.2.3 型號胸圍配對變化率 1105.2.4 寬放量指標綜合評估 1145.3 身型寬放尺度效益評估 1195.3.1 適身性比對評估 1195.3.2

計測身型∆胸圍分析 1245.3.3 計測樣本∆袖臂長分析 1325.3.4 決策樹C5.0演算法混淆矩陣評估 1375.4 服裝型號與身型對照表 1395.5 男女性數位迷彩服分析結果小結 142第六章 結論與建議 1436.1 研究結論 1436.2 研究貢獻 1436.2.1 學術貢獻 1436.2.2 實務貢獻 1446.3 研究限制 1456.4 後續研究建議 145參考文獻 147附錄A 151附錄B 154附錄C 155附錄D 156附錄E 157附錄F 158附錄G 160

印尼人學華文不求人(Praktis Berbicara Bahasa Mandarin)

為了解決chuan衣服的問題，作者陳美萍(DerniTantela) 這樣論述：

　　專門為印尼外籍勞工設計的情境式會話課程，沒有中文基礎，也能輕鬆學會 　　是不是發現和印傭溝通很難？   　　想要讓她們能流利的說中文嗎？   　　外勞必備工具書：印尼人學華文不求人 Praktis BBM Berbicara Bahasa Mandarin   本書特色/Keistimewaan Buku   　　1. 專為印尼外籍勞工設計的會話內容 　　Isi Percakapan sesuai dengan yang dibutuhkan pembaca   　　本書總共7篇、45課，內容依外勞生活所需分為，生活適應篇、家事篇、看護篇、交通篇、購物場所篇、緊急事故篇、請求篇。 　

　Isi buku disusun khusus untuk pekerja Indonesia yang bekerja di Taiwan khususnya di sektor informal. Terdiri dari 7 bab, 45 tema yang berhubungan dengan kehidupan dan pekerjaan dari memperkenalkan diri sendiri, pekerjaan rumah tangga, merawat orang tua, belanja, naik transportasi umum, belanja, kir

im uang, hingga mengantisipasi bencana alam.   　　2. 簡單易懂，保證第一次學中文就上手 　　Mudah dipelajari dan dimengerti   　　生活會話是以套用句型法編寫，讀者免背文法，免背單字，加上漢語拼音作為輔助工具，讀起來更方便，更簡單，華語能力更一級棒！ 　　Tema percakapan disusun dengan rumusan kalimat yang telah dipermudah serta pelafalan menggunakan alfabet Hanyu Pinyin. Dengan pedom

an buku ini, anda bisa langsung berkomunikasi fasih tanpa harus menghafal karakter kata dan tata bahasa Mandarin.   　　3. 圖畫式教學，快樂學習不乏味 　　Didesain dengan animasi menarik sehingga tidak bosan   　　每一課將會有有趣的外勞與雇主角色出現。有了小卡通，本書更趣味，學起來好像在看漫畫書。漫畫的情境，能讓讀者更輕易進入會話情境，學起來就不會枯燥乏味了。 　　Di setiap tema akan muncul ka

rakter Wati, majikan serta peran pembantu lainnya. Dengan adanya kartun menarik ini, membuat anda makin mudah terjun ke dalam situasi percakapan dan anggaplah mempelajari Mandarin seperti membaca komik, sehingga anda akan makin tertarik untuk belajar dan belajar terus.

基於深度學習之服飾辨識與分類系統

為了解決chuan衣服的問題，作者張智銓 這樣論述：

隨著網路的蓬勃發展，消費者的消費習慣漸漸開始改變，從實體店面慢慢轉變成網路購物，物件也漸漸開始電子化。由於許多人的消費習慣改變，也使得近幾年電子商店逐漸壯大，在人人都可以輕鬆地變賣家的時代，漸漸地產生一些問題。以衣服的產品為例，賣家可能在實體商店批貨時會幫物件拍照，然而在整理的過程中皆需要人工去過濾這些物件是否是自己商店想要賣的類別。在電子購物平台更不用說，成千上萬未標記的衣物，也皆是由人工去做篩選以及上架，因此本論文針對此問題進行深入研究。本論文利用卷積神經網路（CNN）建立模型來擷取影像特徵，並設計分類器、標記編碼及損失函數，來達到開集合辨識的目的。此外，參考孿生網路之訓練手法，加入人體

姿態與衣物關鍵點以增強特徵擷取模型之效果。透過自行歸納之衣物關鍵點以及人體姿態資訊，可以讓模型更佳理解衣物之分佈與特徵，最終提出基於深度學習之服飾辨識與分類系統來解決上述之問題。由於在近年來服飾的論文中，每篇論文所使用的類別數皆不一樣，較難去做一個完整且公平的比較，故本論文從公開資料庫整理幾個類別並用目前其他論文所提出的架構做訓練與比較，皆取得優異的測試結果，本論文提出之模型最終在DeepFashion 中取得83%的準確率，並且能證明本論文所提出之訓練手法可以加強模型對於衣物的特徵提取能力。