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      如何去除黑頭,女生請進,簡單可行并配有分析優(yōu)缺點

      時間:2019-05-14 05:33:30下載本文作者:會員上傳
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      第一篇:如何去除黑頭,女生請進,簡單可行并配有分析優(yōu)缺點

      ?用撕拉面膜和鼻貼

      優(yōu)點:撕的鼻貼自然是很爽,用撕拉面膜更厲害點,這些撕拉的可以撕出很多臟東西。缺點:但是不久又回來,毛孔還越撕越大。

      建議:貼完最好涂上緊膚水。

      ?用鹽搓

      洗完臉,把精鹽在手心里加水細細的搓一下,然后敷在鼻子和下巴上,小心哦,別放太多水,會到處流的。

      優(yōu)點:還不錯,會有去了死皮的滑嫩感覺。

      缺點:輕輕按摩,會有刺刺的疼,但是不能用的太頻繁,要不然臉干的很會脫皮的。

      ?美容院專業(yè)挑

      有拿粉刺針挑的,有的是拿像小吸盤一樣的儀器吸的。

      優(yōu)點:見效快,效果顯著。

      缺點:疼啊!挑完鼻子紅紅的,而且要隔一段時間就挑一次,麻煩的很。

      ?細膚精華+黑頭導出液+細膚潔面乳

      優(yōu)點:按照說明書,不洗臉先按摩,才幾分鐘的時間就感覺有粒粒出來了。然后拿潔面乳洗臉,是凝露狀泡沫的還涼涼的,不錯。然后再爽膚,T區(qū)擦上精華。

      缺點:皮膚有抗藥性,剛開始還好,時間長了就沒有效果,而且根據(jù)膚質(zhì)不同,有的人沒有效果。

      ?用吸黑頭機

      優(yōu)點:專業(yè)去黑頭工具,比較徹底。

      缺點:難操作,但容易撐開毛孔,而且輕度黑頭用它就大材小用了,殺雞焉用宰牛刀。其實黑頭是因為清潔不到位的關(guān)系造成的,再加上飲食啊,睡眠啊,心情啊,壓力啊,抽煙喝酒啊,熬夜啊,于是各種奇怪的皮膚情況就出來了,想快速去除黑頭,是不會有什么好辦法的,只有通過認真的洗臉,最起碼可以保持不再出現(xiàn)新的黑頭哦,我原來自己本人也有很多黑頭的,也是一草霉鼻,網(wǎng)絡(luò)上的偏方我也不是很相信(但是人家要提供方法,我就只好找了一些來回復咯?。皇亲⒁馇鍧?,盡量保持好的生活習慣,于是最近無意照了鏡子,居然發(fā)現(xiàn)自己鼻子的黑頭都沒有了哦,所以你不妨考慮看看啦!試試我的清潔小招吧: 潔膚前,可以先用肥皂或洗手液充分的把手洗干凈后,然后往臉上輕潑幾道水,感覺臉上足夠濕潤了,再往手心倒入少量洗面奶,稍微搓揉一下,再往臉上輕輕按摩一分鐘后,再用清水潑洗15次左右,這樣做的目的是,不僅充分的去除了臉上的污垢,還把毛孔里殘留的洗面奶,為剩下的護膚工作做好打底工作。。而且,水溫以不高過臉部的溫度為宜,以洗臉時臉部感覺舒適為宜,因為這樣才能真正的潔膚!太燙了或者水溫太冷都對清潔不利的哦!

      第二篇:試述遙感圖像分類的方法,并簡單分析各種分類方法的優(yōu)缺點。

      遙感原理與應(yīng)用

      1.試述遙感圖像分類的方法,并簡單分析各種分類方法的優(yōu)缺點。答:監(jiān)督分類:

      1、最大似然法;

      2、平行多面體分類法:這種方法比較簡單,計算速度比較快。主要問題是按照各個波段的均值為標準差劃分的平行多面體與實際地物類別數(shù)據(jù)點分布的點群形態(tài)不一致,也就造成倆類的互相重疊,混淆不清的情況;

      3、最小距離分類法:原理簡單,分類精度不高,但計算速度快,它可以在快速瀏覽分類概況中使用。通常使用馬氏距離、歐氏距離、計程距離這三種判別函數(shù)。主要優(yōu)點:可充分利用分類地區(qū)的先驗知識,預先確定分類的類別;可控制訓練樣本的選擇,并可通過反復檢驗訓練樣本,以提高分類精度(避免分類中的嚴重錯誤);可避免非監(jiān)督分類中對光譜集群組的重新歸類。主要缺點:人為主觀因素較強;訓練樣本的選取和評估需花費較多的人力、時間;只能識別訓練樣本中所定義的類別,對于因訓練者不知或因數(shù)量太少未被定義的類別,監(jiān)督分類不能識別,從而影響分結(jié)果(對土地覆蓋類型復雜的地區(qū)需特別注意)。

      非監(jiān)督分類:

      1、ISODATA;

      2、K-Mean:這種方法的結(jié)果受到所選聚類中心的數(shù)目和其初始位置以及模式分布的幾何性質(zhì)和讀入次序等因素的影響,并且在迭代的過程中又沒有調(diào)整類別數(shù)的措施,因此不同的初始分類可能會得到不同的分類結(jié)果,這種分類方法的缺點??梢酝ㄟ^其它的簡單的聚類中心試探方法來找出初始中心,提高分類結(jié)果;主要優(yōu)點:無需對分類區(qū)域有廣泛地了解,僅需一定的知識來解釋分類出的集群組;人為誤差的機會減少,需輸入的初始參數(shù)較少(往往僅需給出所要分出的集群數(shù)量、計算迭代次數(shù)、分類誤差的閾值等);可以形成范圍很小但具有獨特光譜特征的集群,所分的類別比監(jiān)督分類的類別更均質(zhì);獨特的、覆蓋量小的類別均能夠被識別。主要缺點:對其結(jié)果需進行大量分析及后處理,才能得到可靠分類結(jié)果;分類出的集群與地類間,或?qū)?yīng)、或不對應(yīng),加上普遍存在的“同物異譜”及“異物同譜”現(xiàn)象,使集群組與類別的匹配難度大;因各類別光譜特征隨時間、地形等變化,則不同圖像間的光譜集群組無法保持其連續(xù)性,難以對比。

      (5)在實際運用可以采用最大似然法、最小距離法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法但是需要通過人工進行嚴格精確監(jiān)督以保證精度達到一定要求。

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