关于卸妆要知道的常识

关于卸妆要知道的常识

       有朋友问,不化妆需要卸妆吗?这个事情没有一个肯定的答案,因为不化妆也是分情况的,所以要针对不同的情况来进行解答,今天就好好说道这些卸妆小知识,赶紧看看对泥萌有木有用哈。
关于卸妆要知道的常识
 
只涂水乳不用卸妆

       水乳属于护肤品,是每次清洁完面部后,需要及时拍上的,精致呵护肌肤的宝宝们,还会在上乳霜前, 抹一些精华,加速护肤品的吸收。如果宝宝们出门既没化妆,也没涂防晒,只涂了水乳精华这些护肤品,那么是不用卸妆的,只需要睡前用洗面奶做好清洁即可。
关于卸妆要知道的常识 
之前还有人认为,外出一趟,脸上沾了灰尘,不卸妆不干净。
  逻辑似乎是对的,但其实不然,因为市面上的卸妆产品(卸妆油/乳/膏/水),其主要成分都是一些去脂力强、溶解油脂的活性剂溶剂,主要针对彩妆产品而出,对于灰尘,卸妆产品未必比清洁度好的洗面奶有作用。
  不过洗面奶只能将肌肤表层的污垢清除,对于肌肤积聚的深层污垢,编编更推荐宝宝们定期做下清洁面膜,它可以帮助清洁毛孔内的残留物,还你一个干净清透的好皮肤。
  深层清洁面膜不用每天做,油皮一周不超过2次,干皮宝宝则一周1次or两周1次即可,每次敷5分钟就够了。
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擦了防晒隔离要卸妆
       涂了防晒隔离,一定要记得卸妆哦!因为防晒剂本身是油溶性的,洗面奶无法清洁干净,所以需要先用卸妆产品进行溶解,尤其是一些防水性强的防晒隔离,不清理干净很容易堵塞毛孔。
  只不过比起彩妆 产品,防晒隔离对肌肤的负担比较轻,也容易卸,所以推荐使用比较温和的一卸妆水,减轻肌肤负担。
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标明不用卸妆的防晒也要卸妆
      前面说了,没化妆,但是涂了防晒隔离也要卸妆,那那些标明了不用卸妆的防晒产品呢,需要卸妆吗?答案是肯定的,虽然一些标明不用卸妆的防晒,其油溶性成分比较低,但其含有的粉体也是附着力比较强的,如果残留在皮肤上,对肌肤仍是有一定的伤害性。

卸妆棉的选择
       提到卸妆水,当然少不了卸妆棉,市面上卖的卸妆棉很多,常见的有单层薄款和厚款的。对于卸妆,更建议宝宝们选择厚一点的款式,不仅厚,而且最好是看起来密度高,比较实的,这样的化妆棉最好,不会因摩擦搓出很多棉絮。
  还有一种单层薄款的,可以用来拍化妆水,因为不太吸水,也可以帮你省点化妆水,但不太适合用来卸妆,太薄了,不好卸均匀,而且吸收的水不够的话,也卸不干净。
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卸妆误区

>>>> 误区一:卸妆洗脸一步完成
  很多女生会认为:我用洗面奶洗脸照样可以把彩妆卸除,不需要再去购买专用的卸妆产品。这个想法是完全错误的,洗面奶只能完成一般的清洁工作,无法有效的溶解彩妆,如果面部的彩妆残留物长期留在脸上,堵塞毛孔,面部皮肤会变得越来越干燥粗糙、暗黄没有光泽。

>>>> 误区二:过度依赖免洗卸妆产品
  卸妆是一件麻烦事,在外劳累了一天,希望可以轻松快速的卸妆,就开始过度依赖免洗的卸妆产品。任何免洗的产品都不能多用,长久的依赖也会伤害面部脆弱的肌肤。因此,使用完免洗产品后也要尽量用清水洗脸,做一下二次的清洁。

>>>> 误区三:化妆棉卸妆手法错误
  毛孔生长方向是朝下的,用化妆棉卸妆时要从上往下推进,避免把油污推进毛孔!而使用化妆棉拍化妆水的时候,是由下往上的,目的是把保养成分拍进毛孔里。

>>>> 误区四:不舍用卸妆产品
  卸妆产品用起来不要吝啬,因为如果卸妆油不够,在按摩打圈时候就会让手指与脸部肌肤进行摩擦,这种摩擦会让肌肤变薄,长此以往可能导致肌肤敏感。
关于卸妆要知道的常识

内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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