選擇家具學問真的很大，這邊提供幾點讓大家參考
選擇「輕裝修」的屋主，有許多不同的考量作為出發，有些人為的是特殊的風格需求與喜好，有的人希望縮短裝修的時間，有些屋主因為預算考量，定先將硬體空間完成，家具再另行添購。
家具在空間中扮演的角色，絕對不只有使用，賦予藝術性、機能需求，更多的可能性等待開發。
挑選設計感家具 提升空間質感
以美學與蒐藏角度來看，設計師作品與經典家具，可以增加空間內涵質感，更有畫龍點睛的效果。
複合機能傢 補強簡單空間的不足
在空間規劃被簡化的條件下，可藉由家具輔助機能性需求，如收納、區隔空間等，挑選時最好具備多重條件愈有利。
採購家具不必一次到位 將部份舊家具用在新空間中，採購家具不必一次到位，挑選耐看且真正喜歡的家具，才是重點，而且還能降低採買家具的預算。
家具比例與空間協調 所有家具尺寸的考量，都是為了達到最極致的美和平衡；所有的物件都是以最符合人體舒適來測量作決定。選擇喜歡的、而不是成套的家具作搭配，圓形餐桌該有的尺寸必須提供相同比例大小的空間融合，家具與空間呼應的比例掌握成就風格的完整度。
最近我們家挑的這一款【FAMO 法摩】天絲+蘆薈+蠶絲+2cm乳膠+3D透氣硬式獨立筒床墊-單大3.5尺(麵包床)就是非常大推啊!
這個家具牌子，網路都很大推，許多設計師也是非常喜歡這一款
而且價格便宜，不會像那種超高檔牌子，都要數十萬
所以對於手頭預算有限的家庭
是一個很不錯的選擇喔
一起來看看這款【FAMO 法摩】天絲+蘆薈+蠶絲+2cm乳膠+3D透氣硬式獨立筒床墊-單大3.5尺(麵包床)吧!!!
詳細介紹如下~參考一下吧
完整產品說明
品牌名稱
尺寸
- 單人加大3.5尺
軟硬度
- 稍硬
功能
- 防蹣
- 抗菌
- 透氣
保固期
- 1年保固期
- 正常使用彈簧體保固1年,保用10年
商品規格
- ◆床墊尺吋及規格：
◎床墊尺寸：(寬)105×(長)188× (厚)27 公分
◎彈簧顆數：435顆
◎彈簧線徑：2.4mm硬式獨立彈簧
◎彈簧材質：高錳碳鋼+鋼性強化
◎表布材質：TENCEL天絲棉表布+化?品級蘆薈精油膠囊
◎表布做法：機器滾邊強化後手工拉撐
◎產地：台灣
◎同款式有單人、雙人及雙人加大可供選擇，請先確定床台的尺寸再購買
◎本商品享有鑑賞期，唯鑑賞期非試用期，請保持包裝完整性
◎因拍攝及螢幕色差，顏色以實品為準，不含床台組及擺飾品)
★床墊使用及保養說明
◎床墊長寬標準公差1英吋以內
◎床面膨鬆處正常使用下1英吋人體凹痕，此為內材密合現象，實屬正常
◎床墊請勿放置於排骨架、網架或不平整的床台上，亦不適合兩張床墊重疊使用（專屬彈簧式床台除外）
◎床墊使用時請鋪上保潔墊或床包
◎定期使用軟毛毛刷輕刷床面，保持床面清潔
◎避免在床上飲食
◎嚴禁在床上彈跳
◎避免久坐床緣
◎此床墊為免翻面設計，每三個月頭尾轉動對調即可，不需翻動床墊
◎太潮濕地區請使用除濕機
◎床墊正常使用約有十年壽命，良好的使用習慣及保養，可有效延長使用年限
★配送注意事項
◎本商品為大型物件，因地點偏遠或地型特殊實在無法送達者，本公司保有出貨與否的權利
◎配送範圍：台灣北、西半部，外島不接單
◎花蓮，台東，屏東及部份偏遠地區，若需配送則需另外收取運費1000元，若退貨則需再支付一次回程運費
◎如有電梯，以電梯載運為主
◎手工搬運自五樓起(含五樓)，每樓酌收300元，現場支付給配送員
◎如需使用吊車以當地吊車行情計，費用由消費者支付
◎床墊製造已考量搬運問題，適當彎曲不會破壞其結構
◎請注意！此商品無回收服務。如有回收需求，需請您自行聯絡當地清潔隊回收處理。
如有需要可撥打0800-085-717(免付費清運專線)
★退貨注意事項：
◎需保留原購買時發票
◎退貨時需保持商品及附件完整(含床墊內外包裝與贈品內外包裝，如有遺失部分，需酌收費用)
◎商品內外需乾淨、無異味及無損壞
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熱點新知搶先報
機器學習和深度學習是人工智慧領域最先進的技術，代表了當今人工智慧的發展方向，它們已經廣泛地應用在了無人駕駛領域。 汽車人參考用四篇文章，介紹機器學習和深度學習，以及它們在無人駕駛領域的應用，本文為第三篇文章，主要介紹機器學習和深度學習的區別。 第一篇機器學習篇，請點擊： 無人駕駛，人工智慧，無人不談的「機器學習」 第二篇深度學習篇，請點擊： 無人駕駛黑科技，三張圖看懂深度學習工作原理，「深度」科普 第四篇無人駕駛應用篇，請關注汽車人參考後續更新。 ... 深度學習和機器學習有何區別？ 可以把機器學習看成是一種通用型技術，包括了決策樹、貝葉斯分析、支持向量機等算法，也包括神經網絡算法。 而深度學習深耕於神經網絡算法，基於深度學習算法，衍生出了深度卷積網絡、深度循環網絡、遞歸網絡等，詳情參考第二篇文章。 ... 相比於機器學習，深度學習的主要優勢在於特徵提取，機器學習需要手動提取相關特徵，而特徵工程往往非常繁瑣； 特徵，英文名叫Feature，即事物的某些特性，並且可以用來作判斷。 機器學習很大部分工作就是從輸入的數據中提取出有用的特徵，將其轉換為算法需要的數據形式。 而特徵工程，就是最大限度地從原始數據中提取特徵以供算法和模型使用。 ... 有這麼一句話在業界廣泛流傳：數據和特徵決定了機器學習的上限，而模型和算法只是逼近這個上限而已。 深度學習可以自動學習到「特徵」，從而減少了人為設計特徵造成的不完備性，如圖所示： ... 深度學習會堆疊多個層次，這一層的輸出作為下一層的輸入。 假設我們有一個輸入，設計了一個模型（有N個層次），通過訓練模型，使得輸出仍然是輸入，即Input=Output，那麼就可以自動獲取輸入的一系列層次特徵了。 有時候輸出完全等於輸入這個限制太嚴格，只要使得輸入與輸出的差別儘可能地小即可，這就是深度學習的基本思想。 ... 機器學習比較擅長分析維度比較低，層次少的任務； 而深度學習擅長分析高維度，多層次的數據，比如圖像、語音等。 深度學習雖能自動學習特徵，達到很好的識別精度，但其工作前提是，能夠獲得「相當大」量級數據，而數據很小時，深度學習算法就會表現不佳。 數據量大也意味著計算量大，需要好的硬體基礎進行支撐。 機器學習和深度學習是人工智慧領域最先進的技術，特別是隨著計算機硬體水平的提升和大數據的發展，深度學習得到大大發展，代表了當今人工智慧的發展方向。 2006年，多倫多大學教授傑弗里·辛頓（Geoffrey Hinton）提出了深度學習，深度學習在AlphaGo、無人駕駛汽車、語音識別、圖像識別、自然語言理解等方面對工業界產生了巨大影響，那一年也被認為是深度學習的元年。 ... 本文為「汽車人參考」原創，如果您覺得文章不錯，請轉發此文，關注「汽車人參考」是對我們最大的支持。
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文章來源取自於：
每日頭條 https://kknews.cc/car/e5emmqz.html
MOMO購物網 https://www.momoshop.com.tw/goods/GoodsDetail.jsp?i_code=6586664&memid=6000007380&cid=apuad&oid=1&osm=league
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