不管是老手媽媽還是新手媽媽都看這邊！我們都知道所有的產品裡，小朋友的商品應該是最難選的
小朋友長得又快，過了一個時期又瞬間抽高，怎麼選是一門很大的學問了，也可以避免買錯捶心肝~~
因為網路很發達，臉書又這麼普及媽咪買東西更是方便，尤其媽咪一定會到很多親子網站或是親子社團去了解產品的優缺點
不過看了這麼多網站真真假假的資料，【Kori Deer 可莉鹿】萌萌小動物嬰童外套(多色 保暖兒童外套)是我在看到最多人推薦的好物
對於我這個精打細算的好媳婦好媽媽來說，真是太棒囉！
通常有在關注相關婦幼產品的媽媽，不用考慮了，這款是我花有夠多時間才彙整出來的好物，不怕比較的啦
很多媽咪也都大推這款產品，真的很值得入手！
到貨速度也很快，光這一點就大推了！
所以我個人對【Kori Deer 可莉鹿】萌萌小動物嬰童外套(多色 保暖兒童外套)的評比如下
質感：★★★★
使用爽感：★★★★☆
性能價格：★★★★☆
趁現在宅經濟發酵，大家又很保護小朋友不隨意出門，網購就變成媽咪們在家的興趣了~
而且廠商優惠只在這個時候~~
不然被掃光了也只能怪自己速度不夠快～下次記得手刀加速啊!
詳細介紹如下~參考一下吧
完整產品說明
品牌名稱
尺寸
- 81cm~90cm
- 91cm~100cm
- 101cm~110cm
顏色
- 灰色
版型
- 合身
材質
- 聚酯纖維
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深度學習之感知機 神經網絡學習最廣泛的定義：神經網絡是具有適應性的簡單單元組成的廣泛 並行互聯的網絡，它的組織能夠模擬生物神經網絡系統對真實世界物體所作出的 交互反應神經網絡中最基本的成分是神經元模型。 如圖所示為生物神經元的基本結構，神經元具有兩個主要的特性，即興奮性 和傳導性。神經元的興奮性具有一種很特殊的現象，當刺激強度未達到某一閾值 限制時（限制的概念為人工神經元模仿提供了依據），神經衝動不會發生，當刺 激強度達到該值時，神經衝動發生並能瞬時達到最大強度，此後刺激強度即使再 繼續加強或減弱，已經誘發的衝動強度也不在發生變化。 神經元的功能表現多種多樣，歸納起來可分為三類： 1 感覺神經元（傳入神經元），其樹突末端分布於全身的外周部，接受來自 體內外的刺激，將興奮傳至脊髓和腦。 2 運動神經元（傳出神經元），其軸突達於肌肉和腺體。運動神經元的興奮 可引起他們的活動。 3 聯絡神經元（中間神經元），介於上述兩種神經元之間，把他們聯繫起來 組成複雜的網絡，起著神經元之間機能聯繫的作用，多存於腦和脊髓里。 ...圖 1 神經元的構成 ...圖 2 神經元的輸入部分：樹突 樹突將收到的刺激往後傳遞，刺激源可以是外界五感信號，也可以將其他神經細胞產生的 output 作為當前神經元的 input。 ...圖 3 樹突將信號傳往信息處理機構 在信號處理裡面處理的是所以樹突的信號源及相關強度的計算，可以用如下公式來表示 ... 在信號處理這端，我們假設有一個輸出結果 y，這個結果可能是 0到 1區間 的某個數字，也可以是任意一個大於零或者小於零的整數，然而對於一個分類算 法來說，大多時候，我們需要輸出一個 0或 1，代表是或否，怎麼處理呢？如果 大於 0，我們就把他作為 1，如果小於 0，就把他輸出為 0。這是最簡單的傳遞函 數的一種用法，可以把他看作一種格式化輸出結果。常用的傳遞函數有以下幾種。 階梯函數，符號函數，線性函數，飽和線性函數，對數 S型函數，雙曲正切 S型函數。 ...圖 4 構造神經元 感知機是作為神經網絡（深度學習）的起源的算法，學習感知機的構造也就 是學習通向神經網絡和深度學習的一種重要思想本章我們將簡單介紹一下感知 機，並用感知機解決一些簡單的問題。 ...圖 5 感知機模型 數學模型為： ... ... 感知機接收多個輸入信號，輸出一個信號。可以很簡單的解決與和非問題 1.邏輯與： ... ... 當設置權重 W1=1,W2=1 閾值θ=1.5 時： 1*0+1*0<1.5 輸出 0 1*0+1*1<1.5 輸出 0 1*1+1*0<1.5 輸出 0 1*1+1*1>1.5 輸出 1 以上實現了邏輯與功能 2邏輯或： ... 當設置權重 W1=1,W2=1 閾值θ=1.5 時： 1*0+1*0<0.5 輸出 0 1*0+1*1>0.5 輸出 1 1*1+1*0>0.5 輸出 1 1*1+1*1>0.5 輸出 1 以上實現了邏輯或功能 3分類功能 以蘋果和香蕉的分類為例：選取顏色和形狀作為特徵，如表中所示： ... 設置 W1=W2=1，θ=0 對蘋果的鑑別如下： 1*1+1*1=2>0; 對香蕉的鑑別如下 1*（-1）+1*（-1）=-2<0; 通過輸入蘋果和香蕉的兩類特徵得到不同的輸出結果，幾乎已經完 成了對二者的識別了。 有一點很明顯，當輸入的特徵為（1，-1），（-1，1）時，感知器無 法進行分類，也就是說，感知機無法解決異或問題，原因以後再細說。 有人可能會問，為什麼要把權重和閾值設置為那樣，很多時候我們 只知道特徵和結果，不知道權重和閾值，那麼這就涉及到了感知機的學 習功能。 感知機的學習功能是一種訓練方法，目的是修改神經網絡的權值和 閾值。 W(new)=W(old)+ep b(new)=b(old)+e e 表示誤差，e=t-a, t 為期望輸出，a為實際輸出。 例子： 設 W1=1,W2=-1,b=0; 蘋果的輸入為（1，1） 此時 output=0 但是期望輸出為 1，實際得到了 0這個結果，我們利用感知機的學習規 則計算誤差： e=t-z=1-0=1 W1(new)=W1(old)+ep=1+1*1=2 W2(new)=W2(old)+ep=-1+1*1=0 b(new)=b(old)+e=0+1=1 使用新的權值帶入感知機重新計算蘋果的屬性輸入 Output=1*2+1*0+1=3 F(output)=1 蘋果判斷正確， 對於香蕉來說 Output=-1*2+（-1）*0+1=-1 F(output)=0 以上完成了感知機的學習功能，明天更新用算法實現感知機，以及相關 軟體 python，anaconda，mxnet，tensorflow 等程序和學習庫的安裝。 還有 學習目錄編寫。
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文章來源取自於：
每日頭條 https://kknews.cc/tech/zr4laxq.html
MOMO購物網 https://www.momoshop.com.tw/goods/GoodsDetail.jsp?i_code=5396465&memid=6000007380&cid=apuad&oid=1&osm=league
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