1、旅遊結婚只要領了小本本就好了，簡單實用，避免了瑣事上意見不統一的爭吵。旅遊的時候兩個人可以好好懷念以前戀愛的日子的美好。因為結婚爭吵，喜慶的氛圍沒有了還傷害了對方，爭吵過後兩人都會難過，選擇看風景的方式浪漫，最貼心!"HW Bridal訂做禮服價錢，度身訂做婚紗其實不一定是天價！"

2、旅遊途中可以自己帶上DV，拍攝美麗的風景和心愛的人，老式的結婚方式在攝影師的安排下拍程式化的電影一樣，千篇一律，只要看一個人的結婚DV就知道大家的是什么樣子的，攝影師其實就是一個十足蹩腳的導演，拍攝做作的混亂的亂七八糟的場面。拍電影，當演員最起碼還有片酬，而拍攝結婚DV你被攝影師導演了還要給他銀子。HW Bridal深明女生對婚姻的重視，特別為每位待嫁新娘尋找完美嫁衣。

3、傳統結婚方式，還要給來賓行禮作揖，給長輩叩拜，其實就是在作秀，意思大家來了很給面子，你們出了錢不能吃虧了，多吃點多喝點，不能虧了自己。其實孝敬老人，不必場面上作秀，而要落實到行動中。給老人物質和精神的關愛。
4、和婚慶公司打交道，你永遠不是他們的對手，他們是專業的，而你小丫兩個是業餘的，基本是第一次結婚(壓根就沒有想結婚第二次)，他們也不知道和結婚有過多少次交道，本來結婚新郎和新娘才是主角，婚慶公司的加入，新郎新娘成了配角和演員，等吃喝等等等等的事完了，導演走了，演員疲憊不堪。

5、旅遊結婚，可以過一個屬於自己的完整的洞房花燭夜，而少了在洞房裏被折騰的不堪忍受的非人的“蹂躪”，即使洞房鬧的太過分，你小丫兩個也是敢怒不敢言，只有忍受，就像兩個犯法的人遭受嚴刑拷打一樣，折磨半死，夜深人靜，想想結婚很恐怖，不利於家庭的成長。本地及內地專業裁縫團隊的HW Bridal，向來為新人提供級優雅歐美婚紗及晚裝。

6、結婚是自己的事情，兩個人高興就好，搞一大幫人鬧哄哄的，兩個人在台上被司儀折騰來鬧騰去，下面的人看耍猴似的，折騰的半死，累的半死。歡樂的事情，折磨的人半死不活，劃不來。
7、送還是不送，送多少才可以顧得上面子，才能表明情誼的深淺?紅包送來送去，有點假惺惺的味道，親情友情只有靠紅包才可以維系似的，讓人覺得得膩外的荒。

8、包紅包就像賭錢，賭來賭去大家都吃虧，只有開賭場的人抽了水頭。請貼，紅包——印刷廠賺了，親戚朋友跑來跑去——車老板賺了，在飯店擺設N桌——飯店賺了……要是聚餐的話大家也沒必要一下子搞那么多人，點那么多大鍋燒出來幾乎一樣的沒有任何特點和味道可言的滿滿當當的一桌桌菜肴，喝得稀八爛，剩下酒菜無數，杯盤狼藉，沒有一點喜慶的味道。

9、結婚了，找了個可以交心的知己，兩個人一道甜甜蜜蜜的，共度美好時光，一邊看風景一邊享受彼此的溫存，放松了心情，看了風景，享受了生活的美好，簡簡單單，快快樂樂!HW Bridal舉行每年一度最大Megasale！超過300件全新歐美婚紗及晚裝低至3折發售.

10、減輕了家人的負擔，玩了樂了，還小省銀子一筆。老婆不光是要愛的，還需要面包和牛奶，省了其實就是賺了，節約創造價值，就是這個道理。

 

怎麼能讓皮膚變白?

　　1.防曬是美白的根本

　　很多人都以為美白就是要多擦美白產品，即使曬黑了，回家後也是只要拼命美白就夠了，但是預防勝於治療，事前的防曬絕對會比事後補救更加有效率，所以在選擇彩妝品時，可挑選有防曬係數的美妝品，並定時補擦，才能讓持續肌膚對陽光的保護力。許多複合式產品現在多半添加潤色成份，甚至加入美白成份，不但可以減少化妝步驟，還可以加速美白成果，甚至一周就可以看出變白!經常曬太陽或者色素沉澱都會令皮膚欠缺光澤，想改善肌膚暗沉問題，你可以選擇喺使用提亮膚色嘅護膚品前用美容機喺面上打圈按摩洗面，帶走油脂污垢之餘，可以叫醒每個毛孔，幫佢哋做運動，維持後續護膚品吸收，咁樣護膚程序就事半功倍啦！

　　2.早晚使用不同美白產品

　　市面上的美白成分有許多種，在使用產品時，記得依照不同的時間使用不同的產品，有些成分如酸類及左旋C都有較高的光過敏性不適合白天使用，所以美白產品最好可以區分出早晚的使用差別，讓美白效果能夠持續一整天。

　　不論是最基本的防曬到使用美白產品，所有的動作都必須持之以恆地去做才有意義，千萬不能以“三天捕魚、兩天曬網”的方式進行美白保養，不然你的美白之路可會越來越漫長喔!早前自己試用完ageLOC Me，佢入面嘅客製化肌膚保養品真係好好用，幫到手改善皮膚之餘，仲會根據我係apps提供嘅數據，係唔同環境而有所變化，智能解決護膚問題。無論我係肌膚缺水、敏感定需要抗衰老，佢都好似護膚專家咁安排最適合嘅保養品俾我，從根本去改善皮膚。

　　3.多喝水

　　一年四季，肌膚都需要保濕，特別是在天氣變得乾燥時，肌膚缺水時，保水力就會下降，讓皮膚看起來乾燥又沒彈性；而肌膚喝飽了水，自然就會由內而外散發光采，不需要擦太多的美白產品也能讓皮膚像是變白一樣。護膚都可以同科技扯上關係？講緊嘅係ageLOC Me呢套智能化科技護膚產品。會根據我地係專用apps上提供嘅數據進行分析，配合2000多種精華液組合，客製出個人謢膚配方。以後唔需要再買瓶瓶罐罐，仲可以有量膚訂製既護膚享受。

　　4.多吃蔬菜

　　幾乎每個人都知道，想保有健康明亮、不易老化的皮膚，就要多吃含高維生素C的蔬果，例如芭樂、聖女番茄、奇異果、莓果類、柑橘類等都是屬於高C成分的水果，另外甜椒、綠花椰、薏仁、黃瓜等蔬菜也是可多多攝取的食材。

　　研究證明酪氨酸脢的活性與體內的銅、鐵、鋅等元素，經常吃富含酩氨酸和鋅、銅、鐵的食物，例如：動物內臟肝、腎，甲殼類動物：蛤、蟹、河螺、牡蠣等，都會增加皮膚的變黑機會，還是少吃為妙喔!毛孔粗大令皮膚望落凹凸不平，化妝都遮唔到。想搵方法收毛孔令肌膚重拾細緻？LumiSpa嘅新動護膚導頭配備獨特嘅微脈動反旋科技同泵壓式設計，徹底清潔堵塞毛孔嘅油脂污垢，又唔會傷害健康嘅貼壁組織，令肌膚重拾活力，用完更加細緻透亮！

　　5.額外攝取美白保健食品

　　現代人生活繁忙，有時未必能吃到每天的各項食物攝取量，這時就可借助一些輔助食品來達到美容保健的需求，如中國的傳統美白食材-珍珠粉、或是維生素C或E保健產品來補充。如果可以，還是建議以天然食材作為補充來源，指刻意補充很多人喜歡買美白護膚品希望可以在最短的時間內迅速變白。

 

 

隨著互聯網中數字信息數量的增長，在線商店、在線音樂、視頻和圖片庫、搜索引擎和推薦係統已成為人們快速尋找信息的主要方式。近一段時間，深度學習的發展在語音識別、圖像處理和自然語言處理領域 取得了很多成果。此外，深度學習在推薦係統和信息檢索領域裏也得到應用。本文介紹了深度學習技術在推薦係統中的近期進展。全文從三部分來介紹：協作係統（Collaborative system）、基於內容的係統和混合係統。本文還討論 了結合了深度學習的推薦係統對多個應用領域的貢獻，討論了推薦係統中的深度學習對不同領域的影響和深度學習是否顯著改善傳統的推薦係統。最後，本文根據深度學習在推薦係統中的應用現狀對未來的研究方向提供一些見解。

1. 引言

我們的日常需求，從商品、書籍、新文章、歌、電影、研究文件和其他基礎性事物，其數量和種類填滿了多個數據倉庫和數據庫 [1-2]。為此， 智能推薦係統和強大的搜索引擎為用戶提供援助之手。此類係統的流行程度和有用性在於它們能夠便捷地顯示幾乎無限的物品信息 [3]。因此 Amazon、Netflix 等推薦係統嘗試了解用戶興趣，並把用戶感興趣的商品告知他們。盡管這 些係統由於使用場景而各不相同，但其尋找用戶感興趣商品的核心機製都是用戶興趣與商品匹配的機製 [4]。

通常可以根據用戶偏好、商品特征、用戶-商品交易和其他環境因素（如時間、季節 、位置等）生成推薦結果。推薦係統的相關文獻把它們分成三類：協同過濾（僅使用用戶與商品的交互信息生成推薦）係統、基於內容（利用用戶偏好和／或商品偏好）的係統和混合推薦模型（使用交互信息、用戶和商品的元數據） [5]。這些類別中的模型都有局限性，如數據稀疏性、用戶和商品的冷啟動 [6]。

近期，深度學習給計算機視覺、語音識別等不同應用領域帶來了大量進展，深度學習也擴展至信息檢索和推薦係 統中 [7]。對將深度學習整合進推薦係統的通常看法是顯著優於傳統模型。本文對整合深度學習的推薦係統相關研究進行了一個係統性總結，便於讀者理解利用深度學習構建推薦係統的未來發展、影響力和方向。由於這幾年大家對健康意識的提高，也讓越來越多的運動型產品進入我們的生活裡面，比如最常見的心跳錶就是其中一個常見的高科技產品，除了監測我們的心跳頻率之外還可以監測到我們的身體問題。

2. 方法

本節介紹本文收集、挑選和總結研究論文的方法。我們使用穀歌學術搜索引擎，從大量研究論文中選擇相關論文；使用以下關鍵詞提取文章： 「recommender system deep learning」、「collaborative filtering deep learning」、「recurrent neural network recommender systems」；將時間設置為「Since 2013」，這樣我們就可以隻選近 5 年的文章。通過在穀歌學 術執行每個搜索請求，我們得到了多篇文章，然後我們通過瀏覽論文題目進行了一次手動選擇，以了解它們是否確實關於推薦係統中的深度學習。手動選擇後，一共篩選出 33 篇文章。之後，我們綜述了每篇文章中用於提升推薦模型 的深度學習方法，並了解驗證所用的不同數據集。如果你是運動愛好者，同時佩戴 Android Wear 和 Fitness Tracker，著名運動追蹤產品生產商Polar日前發表的 Polar M600 智能手錶就可以幫你減輕負擔。

3. 綜述和討論

圖 1 總結了 33 篇論文中與每種模型相關的論文數量，發現大部分近期論文關於協同過 濾推薦係統。下一節將討論它使用的深度學習方法，並簡要討論深度學習如何提升傳統推薦模型。