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「人設故事產生器」的推薦目錄
人設故事產生器 在 雍弟 / Yong di 尼值得雍有!ᕕ(ᐛ)ᕗ Instagram 的最讚貼文
2021-08-19 01:04:29
/生活日常/看了靈魂急轉彎! 超勵志2021動畫卡通 線上製作靈魂還能參加迪士尼抽獎~ 先提外話..老實說 真的怕打成腦筋急轉彎 一直反覆檢查😂 好棒!迪士尼皮克斯新作! 「靈魂急轉彎」 準備實現夢想卻靈魂出竅, 這場旅程將讓他重審人生。 喜歡“火花”的元素, 因為我覺得人生可能不只 僅一個...
人設故事產生器 在 舌尖上的攝影師 Nick Instagram 的精選貼文
2021-01-12 07:53:08
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人設故事產生器 在 霸軒與小美 Baxuan & Mei Youtube 的最佳解答
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人設故事產生器 在 Qistin Wong TV Youtube 的最佳解答
2018-01-26 18:10:522018年台北迪化街,最熱鬧的年貨大街│小芭樂寒假vlog #1│2018 Taipei New Year's Fun City. The most popular Dihua Street. Ernest's Winter Vacation vlog #1.
小芭樂寒假第一天, 和叔叔阿姨一起去台北最熱鬧的年貨大街, 迪化街逛逛~
2018年, 芭樂媽第一次來迪化街感受過年的氣氛~
台灣的過年和馬來西亞過年的氣氛有哪裡不一樣?
來看看影片讓芭樂媽告訴你~
2018臺北年貨大街】
位於永樂商圈裡富有濃厚人文氣息的迪化老街,擁有許多閔式、洋式、巴洛克特色古蹟建築,並進駐多間結合文創的商家,其中也包括了頗受外國觀光客喜愛的霞海城煌廟,今年迪化街設有百家特色攤位,而年貨大街亦擴大至華陰街商圈、後站商圈、寧夏夜市、榮濱商圈、臺北地下街等商圈,就是要讓大家體驗年味。
地點:台北市大同區迪化街一段
時間:2018/2/1 - 2/14
活動資訊:http://storyoftaipei0.wixsite.com/2018newyeartaipei
相關活動:1.商圈年節優惠 2.拜年貼圖產生器 3.新派年菜懶人包X悄悄話紅包袋 4.汪汪旺發財金
★芭樂媽其他影片★
鋼琴演奏-櫻桃小丸子
https://youtu.be/FTwNeKkIkTk?list=PLf...
第一次嘗試短髮燙捲,2017年新髮型
https://youtu.be/CsUYc_8vn7Q
焗烤番茄鮮蔬螺絲義大利面
https://youtu.be/PCkMaBe4838
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芭樂媽遠嫁到台灣來,從全職鋼琴老師變成了全職的芭樂人妻, 育兒路上因為有你而不孤單,因為有你而變得更精彩。 喜歡分享育兒日誌、旅遊美食、親子穿搭、蔬食料理、親子音樂、親子共讀。
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美國Learning Resources是專為各個階段設計開發的教具公司,很多學校、幼兒園都指定使用他們的玩具做為教學輔助的教具,他們相信小朋友透過玩樂來學習會更有趣、有效率。在英國我也買很多他們家的教具使用。
這裡介紹三款媽媽非常喜歡、適合米粒和阿貴年齡的桌遊,也適合全家一起玩,阿貴3歲5個月一起玩也沒問題。
🔺大嘴河馬記憶遊戲:
🔹大嘴河馬口中的轉盤共有8格,可放置8個不同物品。當河馬嘴巴合起來便會轉動轉盤並吃掉一個物品。運用觀察力與記憶力猜猜看吃掉了什麼。遊戲方法非常簡單,小朋友很容易上手
🔹適用年齡:四歲以上
雖然遊戲建議四歲以上,但阿貴3歲5個月玩得很棒。家長可以依程度自行調整遊戲困難度。給小一點的小朋友玩可以把遊戲簡單化,一次只放三、四個物品就好。給程度比較高的小朋友可以將河馬嘴巴闔上兩次,猜猜哪兩個物品被吃掉了。
🔹大嘴巴記憶遊戲不但可以促進小朋友的觀察力、專注力、記憶力發展,更能培養小朋友的記憶技巧。爸爸也教米粒和阿貴利用物品編成一個故事更容易記得。
🔺找找機器人:
🔹玩家搖動機器人亂數產生器,並找出相同組合的機器人。例如: 找出紅色的臉+綠色的鼻子+藍色的眼睛+黃色的嘴巴的機器人。亂數產生器可骰出120種不同的機器人組合
🔹適用年齡:四歲以上。如果想給小一點的小朋友可以選購( 尋找汪汪) ,一樣的遊戲概念,但圖案簡易許多。米粒6歲也是要花一點時間才找得到。
🔹當初一看到這個遊戲就覺得很適合米粒和阿貴,因為她們一直很喜歡找找看/找碴的書。我也很喜歡買這類的書和遊戲給他們玩,從遊戲中培養小朋友的專注力和耐心,並提升觀察力。不過這個遊戲對3歲的阿貴來說有點太難,因為他找不到很快就失去耐心了
🔺小松鼠遊戲卡:
🔹玩家們比賽看誰先拍到相對應顏色的橡果卡,先正確拍到的玩家可贏得卡片,最多的玩家獲勝。
🔹適用年齡: 四歲 (我覺得開始教小朋友認顏色就可以玩了,阿貴3歲5個月很喜歡玩)
🔹這個遊戲雖然簡單,但小朋友玩起來還蠻刺激的。利用遊戲可以訓練小朋友的手眼協調和反應速度。小小一盒很適合帶出門旅行。
📌無法ㄧㄧ介紹所有桌遊,更多遊戲在連結裡點,連結裡的小圖會有詳細介紹
#桌遊是很值得投資的親子互動遊戲
#learningresources
#過年前到貨現在就要下單喔
#過年前最後一檔團購
人設故事產生器 在 Facebook 的最讚貼文
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#今晚我想來點
#勇氣
新年快樂,照慣例年初都會有不少感觸,這次來聊聊對社群的觀察。有時自認自己是不刻意追求商業,但不知不覺商業化的一種存在,資本主義架構下,我們被迫不停的要去溝通所謂的存在價值。
社群這件事我是怎麼看,先說結論,我認為未來社群最重要的兩個關鍵字:
「簡單」、「誠實」
我們從最初少部分人開始上網、探索實用性,柳勝於無,再到上網成為全民運動的時代,你有我也有,於是開始追逐好、精緻,美麗的圖片,奢華的佈置、爭奇鬥豔。
接著大家都美了,圖庫滿滿優秀照片,華麗詞彙金句產生器,設計版型一鍵生成、AI攝影濾鏡琳瑯,我們在一個看似什麼都不缺,資源再度齊頭的條件下一起歸零。
我為什麼認為是那兩個關鍵字,和能不能回答出「你是誰」這個問題的答案有很大的關係,心之所向將如實呈現出來,不管你的行銷團隊如何包裝,一層一層的理念文化是難以被刻意”製作”出來,如實建立真實的內容,簡單表達在意的觀點,最後在市場驗證自己的想法,邊做邊調整,因為是真實的,不存在完美無缺,因為是真實的,不怕被人指點。
新的一年自我期許:
「對於想要去到的目標」
爆難,
但卻很有實踐的價值,
就像每位店家訪談者,
炯炯有神的雙眼,
訴說自己的用心。
真的爆幹難,
那也是我們努力想成為的模樣,
祝福2021仍在崗位上掙扎的廚人,
在鍋碗瓢盆的敲打聲中,
持續端出美味的精彩樣貌😁
#說一個故事
#勇氣雜貨商行
#未完待續
人設故事產生器 在 Daodu Tech 科技島讀 Facebook 的最讚貼文
#島讀回顧 #人工智慧
今年島讀網站被搜尋最多次的關鍵字是「人工智慧」(AI)。
人工智慧近年的發展迅速,許多領域都能看到其應用。
島讀今年一篇《機器學習 — 知識工作者的未來》,以「文字產生器」GPT-3 討論人工智慧,獲得不少會員迴響。
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寫論文很痛苦。有些人痛苦到整份照抄別人的論文。現在出現一線曙光,美國 OpenAI 公布機器學習模型 GPT-3(Generative Pretrained Transformer),堪稱是「萬用」的文字產生器。最近 GPT-3 開始封測,推出 API,更在矽谷引發轟動。目前已知有人用 GPT-3 寫程式、請牛頓解釋地心引力、回答醫學問題、摘要文章,甚至寫詩。
先說 OpenAI。OpenAI 是一個非營利組織,贊助者包括 PayPal 創辦人 Peter Thiel、Elon Musk 與 Salesforce 創辦人 Marc Benioff 等。其使命是確保通用人工智慧(Artificial General Intelligence)將用於服務人類,而非迫害人類。
GPT-3 則是其開發的語言生成模型,第三代的「文字產生器」(島讀去年討論過第二代)。使用者輸入一段文字,它就會生出下一個字,再繼續生出下一個字,不斷重複下去,直到人類喊停或是達到約 1,000 個英文字為止。例如我輸入:「天下分久必合,合久必 ___」,GPT-3 大概會預測下一個字是「分」。
如果我沒喊停,也沒有設定明確的任務,GPT-3 就會繼續生成下一個字,寫出一段故事或一篇文章。
或許你會問:「世界上文字千萬種,GPT-3 怎麼知道要寫論文或小說呢?」
這就是 GPT-3 驚人的地方:它是通用模型。只要使用者稍許提示,它就會自動調整輸出內容類型,不需要使用者另外精調(fine tune)。就像一個真的有用的 Siri,不管你丟什麼任務,只要是文字,它都接得下來。
例如有人簡短的提示(prompt) GPT-3「用 19 世紀作家 Jerome k. Jerome 的語氣寫一篇關於 Twitter 的文章」,GPT-3 就生出相當完整的作品。
只要是需要文字的任務,不論是回覆 email、寫新聞稿、翻譯外文、「翻譯」法律術語、編吉他和弦,甚至是寫程式,GPT-3 都能做得還不錯。一篇網路文章《GPT-3 可能是比特幣以來最重要的創新》更是格外轟動,因為讀者讀完才發現整篇都是 GPT-3 寫的。
相較於 GPT-2,GPT-3 效能是「暴力式」的飛越性成長。換言之,GPT-3 的基本架構與 GPT-2 幾乎一樣,只是參數由 15 億增加到 1,750 億(117 倍),但效果隨之大幅成長。這讓矽谷圈精神為之一振,因為代表機器學習仍可以透過擴大規模來成長。
雖說使用成本也等比增加 — 訓練一次 GPT-3 需要 460 萬美金 — 但能用錢解決的都是小問題。目前已知人類大腦的突觸約 1 百萬億個(100 trillion),是 GPT-3 的 1 萬倍。許多人不免幻想如果再來兩次升級 100 倍(共一萬倍),是不是就能逼近人類大腦了?
有成本就需要收入。OpenAI 現在提供 API,就是為將來商業化營運作準備。其他雲服務商如微軟、AWS、Google 也都開始提供機器學習「模型即服務」(Model as a Service, MaaS)。這大致可分三種應用:
● 垂直情境,簡單但量大的工作:如辨識異常、偵測錯字、回覆 email、回答客服基本問題等。這有點類似聘僱國中生實習,但聘雇的是無限個實習生。
● 垂直情境內,困難但狹隘的工作:以 AlphaGo 為代表。它打敗所有人,但只會下圍棋。
● 不限情境,多樣性比正確性重要的工作:以 GPT-3 為代表,如虛擬秘書、虛擬陪伴(《雲端情人》)、發想劇本、草擬程式碼、撰寫科技分析電子報(咦)等。
MaaS 固定成本高,因此會傾向集中於大型平台,特別是擁有資料的企業,如 Google。邊際成本現在也很高,但應該會逐漸降低,因此有利於擁有最多客戶(用量)的企業,如 AWS、微軟。
目前 GPT-3 率先大步起跑,將引發其他企業加大投資。其他企業需要差異化,因此會開發封閉的模型;GPT-3 則會是開放或開源的形式。同時,週邊的企業也需要開發工具,形成生態圈。例如目前運算的延遲嚴重,因此雲端的速度必須跟上。有更多相容的 app 提供更精準的提示,才能發揮 GPT-3 的價值。
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