靓丽妆容DIY

如果想用一句话来总结目前化妆流行什么的话,那就是“淡妆”。但是你千万别把淡妆理解成简单地化妆。淡妆不但不是简单地化妆,而且是更细心地、更留意地化妆。淡妆是使人看起来不象化过妆,却比没有化妆更美,更动人。
如何才能做到这点呢?首先得选择一套颜色与你肤色相接近的化妆品。目前日本各大化妆品公司都设有分析顾客肤色的仪器,你只要往仪器前边一坐,它就会告诉你,你的皮肤属于什么颜色。有了这番选择后,你的化妆就会显得自然大方了。
有些人细致地化了妆却看不出已化过妆;又有些人只拍了一点儿粉就好象是浓妆艳抹过似的。其中原因,据专家们说,是出在擦粉底色的过程上。他们认为最高明的涂粉膏的方法得注意两点:[b][u]一是不用海绵;一是把适量的粉膏就象擦乳液那样大胆地涂在脸上后,再小心地、仔细地拍打在脸上,尤其是眼睛、鼻子、嘴的四周。越是行家越对这一步骤不肯马虎,了草从事。[/u] [/b]
擦好了粉底再来谈谈划眉。[b][u]首先将眉毛分为三等分,把离眉头1/3之处定为眉毛的最高处,然后一笔一笔地划出一道具有理想弧度的眉毛来[/u],[/b]这种线条的眉毛不但看起来自然,而且给人一种不土气的感觉,也就是说它能使人显得聪明,富有城市派的气氛。此外,你若是把眉毛的最高处定的稍低一点儿,划出一条较为圆形的眉毛的话,会使你的整个脸显得更柔和、温顺、可爱。不管是显得富有活力也好,还是显得柔和也好,划眉毛时,都得千万记住[b][u]必须一根一根地划才看不出你已经划了眉,最后,再用眉刷轻轻一刷。[/u][/b]你的脸上就会出现一道标致的眉毛来了。
基于python实现的粒子群的VRP(车辆配送路径规划)问题建模求解+源码+项目文档+算法解析,适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试,可以放心参考并在此基础上延申使用,详情见md文档 算法设计的关键在于如何向表现较好的个体学习,标准粒子群算法引入惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2分别作为自身、当代最优解和历史最优解的权重,指导粒子速度和位置的更新,这在求解函数极值问题时比较容易实现,而在VRP问题上,速度位置的更新则难以直接采用加权的方式进行,一个常见的方法是采用基于遗传算法交叉算子的混合型粒子群算法进行求解,这里采用顺序交叉算子,对惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2则以w/(w+c1+c2),c1/(w+c1+c2),c2/(w+c1+c2)的概率接受粒子本身、当前最优解、全局最优解交叉的父代之一(即按概率选择其中一个作为父代,不加权)。 算法设计的关键在于如何向表现较好的个体学习,标准粒子群算法引入惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2分别作为自身、当代最优解和历史最优解的权重,指导粒子速度和位置的更新,这在求解函数极值问题时比较容易实现,而在VRP问题上,速度位置的更新则难以直接采用加权的方式进行,一个常见的方法是采用基于遗传算法交叉算子的混合型粒子群算法进行求解,这里采用顺序交叉算子,对惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2则以w/(w+c1+c2),c1/(w+c1+c2),c2/(w+c1+c2)的概率接受粒子本身、当前最优解、全局最优解交叉的父代之一(即按概率选择其中一个作为父代,不加权)。
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