mlee核心训练

1. 女生如何不做作的穿出欧美范，比如身高略矮的妹子？
2. 中本聪到底是谁？他隐藏身份的目的是什么？
3. 如何才能深度学习呢？

女生如何不做作的穿出欧美范，比如身高略矮的妹子？

哈，我来回答这个问题，因为我也是小个子只有158，但很爱欧美风。你只有90斤的话，应该不算胖。首先，你要知道自己胖的部位在哪。遮住自己的缺点，突出自己瘦的部位。矮的话，适合穿高腰A字裙，或者高腰的长裤（但是裤子一定要配有一点跟的鞋子）这样会拉长全身比例，显得高。

还有长裙也可以穿，并不是高个的专利，但是最好选择有胸线的，腰围高一些的。我比你胖一些，胸有c，欧美风都比较适合平板身材，会更好看，更高级。所以我内衣选择无框超薄的那种，会显胸小（怕漏可以贴胸贴）这样侧面看上去也会更单薄更显瘦。

找了几张欧美明星和博主的照片，可以借鉴一下。

做到不做作的欧美风，最重要的一点是随性，且自信。欧美范儿，那范儿才是重点😋

感谢邀请！除了简洁大方，欧美范儿的灵魂在于“舍我其谁”、“目无一切”的强大气场和随意感。越自信越欧美。日韩范儿的核心是精致、甜美。欧美范儿的核心是自信爆棚'

同样是西装、短裙，欧美范儿和日韩范儿一眼就能看得出来（看看两人的眼神、肢体语言）

下面的高妹，即使穿了偏甜美的裙装，也觉得是欧美。

同样是格子围巾，哪个更欧美，还是很容易看出来的。

那我们就不能驾驭欧美范围之内了吗？当然可以：裤脚挽起来，平底穿起来

围巾扎起来

毛衣加铅笔裙，配上你的自信笑容

衬衣拉出一部分，甚至还可以不规则扣扣子，就是不按常理出牌

T恤也可以是主角！

无袖简洁上衣是打造欧美范儿的好帮手

一直喜欢欧美那种霸气大气又有气场的打扮方式，不做作而且随意。喜欢穿出欧美style，但是不是完全照搬照抄，而是结合自己的特点，穿出有别于日韩风的欧美style，现在分别从以下分析小个子如何穿出欧美风！1、简单“简单”二字说简单就简单，但实际也没那么简单，欧孩穿衣服都是追求穿出属于自己的style，所以不管谁穿的好，我们最好都别完全照搬照抄选择款式简单、但是有设计、有小心思的服装，可以让人过目不忘2、拉高腰线高腰裙、高腰牛仔裤可以拉长下半身比例小个子的女生最重要的就是拉长下半身的比例，这样至少看起来会显得很高。这就是高腰牛仔裤的好处，所以小个子MM在选择服装时，遵循拉长下半身比例这点会让你驾驭很多衣服3、恰当的露肤恰当的露肤增加时尚摩登感欧孩都是比较喜欢小麦色肌肤，所以即使你不是很白那恭喜你了，如果走欧美风会更容易，露出健康肌肤和美丽的锁骨后背，这样会增加许多性感的摩登。4、欧孩“bitch”的个性欧美范就是：我就是我，无比自信的我也许你很高挑，长相也很欧美范，但是不论怎么穿都没有欧美style的感觉，那问题就是你太拘束自己了，放开点，大胆点，自信点，不要怕尝试，有些款式的衣服你***你都不知道自己有多美！以上是心态上，光有自信还不够；对于形体上，你还得训练自己如何举手投足之间更加有欧孩的感觉，所以你需要去健身或者跳舞，运动的训练可以让你肢体更加协调，也会提升你的气质，从而可以驾驭很多衣服。

女生个子矮怎么穿欧美范都是做作啊……为何不看整体气质搭配，非要欧美范，矮是硬伤。

身高矮最好下身短裙，上身紧身的，显身材，娇小可人也很好啊……

与其怕穿欧美范做作，干嘛不换风格……

小个子，又想穿出欧范，听我的，这样穿！上身的话，不能穿太长款的外套，到大腿中间就可以了，尤其推荐短款小西装！

下身的话，建议穿长裤，高腰版型尤佳！腿型好看的话，可以穿紧身长裤，欧美范更足！

其实娇小MM们，高跟鞋就是你们的救命稻草，踩个7公分左右的鞋，衣服就很好搭！大家可以去学学小个女明星的穿衣方法，像张柏芝，她就挺会扬长避短。然后头发也挺关键的，个子矮头发就不要留太长，扎起来更优秀，当然也要你适合扎起来，当然，最关键的，人显瘦就看着高，哪怕个子不够，咱身材来凑，再加上出色的衣品，欧范自然也就有了！

中本聪到底是谁？他隐藏身份的目的是什么？

比特币的诞生源自于2008年中本聪对于世界性金融危机过后的一种反思，于是在2009年过后，一种去中心化与法定数字货币相对抗的虚拟数字代表BTC就正式诞生了。但是在初期的流传和推广中，比特币一直处于相对的一个弱势状态，最典型的就是在2011年前后当时的淘宝上5元出售一个比特币，以及当初1万枚比特币购买一份披萨。

但是到目前为止，中本聪到底是一个人还是一个团队，或者是一个代号都是没有确切答案的。因为到目前为止中本聪的初始账户地址一直没有动过，里边的几十万枚比特币一直安静的躺在初始化账户中。

所以现在世界各地都有很多冒充中本聪的，但是他们都无法真正的用确切的证据来证明自己就是中本聪。比特币到目前为止就是一种对于法定数字货币的改革，它背后的驱动性化理念以及所***用的底层区块链技术，在当前都成为一种技术的应用方向。

所以我们也不必过于纠结中本聪到底是何人，至于他隐藏身份也与我们无关。因为到目前为止区块链技术已经成为一种新的技术突破口将被在未来应用到很多领域中，这就已经足够了。

中本聪，预估应该是美国人，并且是美国高尖端技术情报部门的一个技术部门的代号为“中本聪”。

目的宗旨在于霍乱各国经济基础与方便转移与挖空各国经济上层的大亨们的财富。

比特币的价格的起落把控在美国***，是注水还是抽离的调控罢了。几次的比特币调控让一些国家的大亨们资金逃离本国去往了美国。

比特币属于对各个国家经济资金的釜底抽薪策略。

比特币的研发、设计、运营，不是一个人能够为得了，是一个***行为，是一个高尖端技术情报部门研究机构的执行情况。

美国这几年在偷偷地窃喜着。

或许十年后，或许会有人出来揭秘整个比特币产业链的政治目的内幕消息吧？！

记住：“中本聪”不是一个人，是一个机构，只是取用了“中本聪”这个代号而已。这是美国机构打的一场货币转移与掠夺的货币战争。🙏

比特币***最初于2008年底发布，当时创建者将其发送给加密邮件列表中的多个收件人。奇怪的是，它的创造者以Satoshi Nakamoto（中本聪）***设了一个伪造的身份，从此以后一直隐藏在这个***名背后。

2009年1月3日，中本聪通过挖掘分类账产生出比特币网络第一个区块，比特币网络诞生。在第一个区块中，他嵌入了文本：“泰晤士报2009年1月3日，财政大臣站在第二次救助银行的边缘”，向全人类昭告，比特币诞生意味着传统银行体系开始走向衰败。

许多人认为比特币是源于“密码朋克运动”观点的融合。中本聪此前曾发表过一篇500字的论文，他在文中写道：

传统货币的根本问题就是，它们必须得到全部的信任才能发挥作用。必须信任中央银行不会使货币贬值，然而历史上却不乏违背这一承诺的情况……

比特币***表明中本聪精通经济学和计算机编程，并发挥这两大优势来创建安全可靠的比特币网络。

区块链的创始人，是中本聪。

中本聪（英语：Satoshi Nakamoto），自称日裔美国人，日本媒体常译为中本哲史，此人是比特币协议及其相关软件Bitcoin-Qt的创造者，但真实身份未知。中本聪于2008年发表了一篇名为《比特币：一种点对点式的电子现金系统》（Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System）的论文，描述了一种被他称为“比特币”的电子货币及其算法。2009年，他发布了首个比特币软件，并正式启动了比特币金融系统。2010年，他逐渐淡出并将项目移交给比特币社区的其他成员。中本聪据信持有约一百万个比特币。这些比特币在2013年底时的价值超过十亿美元。从发表论文以来，中本聪的真实身份长期不为外界所知，维基解密创始人朱利安·阿桑奇（Julian Assange）宣称中本聪是一位密码朋克（Cypherpunk）。另外，有人称“中本聪是一名无***主义者，他的初衷并不希望数字加密货币被某国***或中央银行控制，而是希望其成为全球自由流动、不受***监管和控制的货币。”

比特币的开发者兼创始者，08年发表了《比特币：是一种点对点体系的电子金融支付系统》，在09年发布了都不认可的比特币软件。但有趣的是，这个名字是代称，真正是谁？这人在哪？目前是个谜！但他创造的这个区块链影响很大，大到可以绕过所有的***，银行就可以实行跨国界无障碍的交易，挑战的是各国的铸币权，金融控制权，所以他要躲，选择深藏功与名！

如何才能深度学习呢？

实现深度学习的关键在于运用，我给大家提供了几个运用知识的具体方案:

一 把所学知识运用到相对应的环境中去。

我们学所有的知识，目的都在于运用，把所学到的知识运用到对应的环境中去，解决具体的问题，这才是知我所学知识的价值所在。

比如我们在[_a***_]，把所学到的各个知识点，运用到练习或者是考试中去。能够解决问题的知识才是真正属于自己的知识，否则懂再多的理论也是纸上谈兵。

二 运用所学的知识，举一反三，作为学习新内容的基础。

所有的内容都有一个由浅入深的过程，把前面简单的知识学会了，才有可能去学习更加高深的知识。

同样的也只有真正的掌握了前面的知识，才有可能融会贯通，再继续学习更加高深的内容，从而完成知识的更新迭代。

深度学习已经在计算机视觉、语音识别、自然语言处理以及很多商业领域都有着特别广泛的应用。

给你介绍两种目前常用的深度学习技术：卷积网络和循环神经网络。

卷积网络，也叫卷积神经网络。卷积神经网络模拟了人眼观察图片的过程。人眼在观察一副图片的过程中,每次仅仅聚焦在一个局部区域，通过扫描的方式可以观察到完整图片。通过该种方式，卷积神经网络大大减少了计算量，加快了学习过程，在图片识别领域获得了巨大的成功。例如，我们经常使用的百度识图，***用的就是深度卷积神经网络技术。不仅如此，卷积神经网络也开始广泛运用在语音识别领域，比如科大讯飞的全新的语音识别系统。

深度学习另外的一个重要技术就是循环神经网络。与卷积神经网络不同，循环神经网络当前的输出结果与上一时刻的结果相关。它可以处理比如文本，语音，视频，气象观测数据以及股票交易数据等具有时间顺序的数据，预测接下来的发展。比如，当给定一句话的前半部分，循环神经网络会利用语言模型，预测接下来最有可能的一个词是什么。很多聊天机器人，比如微软小冰、百度小度、苹果Siri等语音识别、机器翻译、无人驾驶、人脸解锁、刷脸支付就是用了这个技术，甚至在一些领域已经出现慢慢接管人类工作的趋势。