绽放新娘的魅力

新的一年开始了,我们应该以什么样的姿态来迎接这新的一年,将要在这新的一年中举行婚礼的新人们大家都知道2012甜美新娘妆大集合吗?接下来三亚婚纱摄影的小编为大家推荐最能绽放新娘美丽的甜美新娘妆。

在发型的部份,长发较短发造型变化多,所以短发的妳可在婚期前半年~一年间就开始留长发,以便于在婚礼时可以作各种不同的造型。倘若妳真的不喜欢或觉得自己不适合长发造型,那也不打紧,到时可利用假发或接发来做头发造型。若是希望届时能以真发上阵最好是在婚礼一周前就先剪发、染发,染后一周后颜色较为自然,记得染发颜色也要搭配礼服。

最能展现出新娘甜美与温柔表情的代表色就是玫瑰色。像玫瑰紫的华丽和浪漫,让新娘的脸庞显得更加动人,同时也呈现女性天生的两种特性,可以天真视觉婚纱摄影,也可以妩媚新爱情故事,让新郎沉醉在紫色情迷中。喜欢浪漫的新娘可以尝试这种风格的画法;肤色较深的朱古力女郎可以尝试这种复古的铜色妆,甜蜜中带着冷艳的味道,标准的酷新娘,极为适合个性女郎;粉绿色的新娘是娇柔的。在干净素雅的脸庞上调出明净娇嫩的色调,眼周沾满嫩绿色眼影,传达出新娘甜美、感性的一面,清亮如水的双眸,在黄色与鲜绿色眼影层叠之间,展示爱情的新鲜热辣。甜美活泼的新娘可以尝试一下;挥别无光泽的白皙妆感,利用有反射光线效果的粉底液让新人的脸部彩妆达到裸妆效果,辅以低调的妆彩,但脸部依然层次分明、具立体感,让容颜随着光线散发光泽。

    崇尚自然的新娘可以采用一下造型。

1长发温婉型新娘

    适合脸型:长形、方形 不适合脸型: 圆形、三角形

    长脸型新娘可以留些浏海遮住前额,若是脸型较胖者可以留一些头发在两侧。头饰的部份可以使用鲜花及绿叶,这样会显得新娘更加温婉可爱。 

2短发古典新娘

    适合脸型:圆形、长形、方形 不适合脸型:三角形

    此类型新娘可以在发尾处以电棒夹夹出波浪纹,再辅以定型水,让脸型两侧的蜷骨部份看起来较小,脸型也会细长些。

3长发清雅大方型新娘

    适合脸型:三角形、圆形、长形、方形

所有的新娘应该都适合这种梳妆法,可先将头发结在头顶上,发尾的头发弄卷,使用自然散落于头顶。脸型大的新娘可以平衡整个脸型;反之,则会使脸型看起来更为单薄且发型看起来很累赘哦!

4 中长发新娘

    适合脸型:方形、三角形 不适合脸型:圆形、长形

    方形、三角形脸型年轻新娘适合以清新日系风格发型,可将前发和两侧头发往后梳,在头上插上鲜花饰物,看起来更显俏皮活泼。

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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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