真空机，真的太有必要了！

继『Bruno』的高压锅后又入手了全自动真空封口机
颜值方面把握的妥妥的，功能实用性也当然完全不在话下

我很喜欢吃奥尔良烤鸡翅，但全家也只有我爱吃
为了不老跑超市就多买了些回来，但一直放冷藏又怕坏
这下就可以用真空机抽真空后，4个一分装，每次拿起来也方便

南京最近阴雨，湿度已经高达80%了
零食吃不完很容易潮，用封口功能，就可以每次都是酥酥脆脆的～

最近深陷烘焙坑的我，打算挑战一下饼干
到时候也可以用来封口，延长保质期，送人也方便

随机器有一卷真空袋，其实可以裁剪成任意想要大的大小，再封下口就行了，机智的我！
#亿点曝光计划# ｜#母婴潮物节# ｜#好物分享#

#轻素快团团#
3点 任意两条优惠8 发货很给力
这款裤子一共有5色 米米拿的是蓝色 灰色
太好穿了 好实用 婆婆主动让我多买2条明年穿
它说坐在教室里只要这一条 不冷
我刚开始还没想到这一点 真的是这样

这条裤子 看着是一条棉裤 但是它实际成份 没有棉
最多是一条绵裤 软绵绵的绵 裤子的外面和贴身面
都有一层薄薄的绒 就像微磨毛那种感觉

弹性非常好 因为加了氨纶 裤子不会不透气
大家想象一下 咱们往常一条这种厚棉裤
是不是感觉很重 不舒服 穿在身上行动不便

这条裤子 恰恰相反 穿在身上一点都不厚重
而且非常的柔软 那种柔软 是没有筋骨的柔软
我自己都想要 可惜穿不下 人家没有大尺码

宝妈们一定要看到这一天

神经风格迁移
使图片转换成你喜欢的任意风格！[心]

首先定义三种图片：1⃣️ 原图片(你想要转换风格的那张图) 2⃣️ 风格图片(可以是梵高、毕加索等抽象派画风，也可以是你想到的任意一张好玩的图像[兔子]) 3⃣️ 通过结合前二者最后生成的图片(我们通过代码把它初始化成一张白噪声随机图像，这张图片的每个像素都是一个变量，我们需要不断的改变这些像素变量才能得到最后期望的图片)

然后定义两个偏差,J1 : 内容偏差、J2 : 风格偏差，内容偏差的计算较为简单，[原图片1⃣️]和[最后生成的图片3⃣️]分别通过卷积神经网络生成两组特征值，这两组特征值的对应位置相减之后再求平方和即为内容偏差J1（其实就是两组特征值相减的差能够衡量两组图片内容的差异，再把所有像素位置对应特征值的差异相加，而求平方是为了避免出现负数）。而风格偏差就复杂一点了，这就要深入讲一下卷积神经网络了，卷积神经网络可以用来做人脸检测和猫狗识别，所以它具备很强大的在图片中抓取特征（例如眼睛特征，鼻子特征，曲线特征，颜色特征）的能力，卷积神经网络的核心是卷积核，卷积核可以有很多层（每一层都是已训练好的抓取图片特征的权重矩阵），比如说第一层重点检测图片有花的部分，第二层重点检测图片中红色的部分，第三层重点检测图片中的曲线纹理，如果第一层和第二层的激活值的对应像素的乘积高，说明图片的这一个像素点位置是红色花朵的概率较大，这就算是一个风格~红色花海风格。我们把卷积核所有的层之间都俩俩结合，算对应位置的激活值的乘积，就得到了一个风格矩阵，然后我们通过[风格图片2⃣️]和[最后生成的图片3⃣️]利用卷积神经网络算出来两个风格矩阵，两个矩阵对应位置相减之后再做平方和运算，即为风格偏差J2。

所以总偏差J = a*J1 + b*J2，a和b为参数，自己定义即可，总之就是如果a越大，生成的图片更像原图像；如果b越大，生成的图片的风格特征更加明显。通过梯度下降方法来最小化总偏差J，我们就会一步一步得到很多张图片，图片的效果也越来越好！[哈哈]