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不管是老手媽媽還是新手媽媽都看這邊!我們都知道所有的產品裡,小朋友的商品應該是最難選的

小朋友長得又快,過了一個時期又瞬間抽高,怎麼選是一門很大的學問了,也可以避免買錯捶心肝~~1133283357.gif1133283357.gif

因為網路很發達,臉書又這麼普及媽咪買東西更是方便,尤其媽咪一定會到很多親子網站或是親子社團去了解產品的優缺點

不過看了這麼多網站真真假假的資料,【亞培】心美力3號 幼兒營養成長配方 新升級(1700gx3罐)是我在看到最多人推薦的好物

對於我這個精打細算的好媳婦好媽媽來說,真是太棒囉!1133283355.gif

通常有在關注相關婦幼產品的媽媽,不用考慮了,這款是我花有夠多時間才彙整出來的好物,不怕比較的啦

很多媽咪也都大推這款產品,真的很值得入手!

到貨速度也很快,光這一點就大推了!

所以我個人對【亞培】心美力3號 幼兒營養成長配方 新升級(1700gx3罐)的評比如下

質感:★★★★

使用爽感:★★★★☆

性能價格:★★★★☆

趁現在宅經濟發酵,大家又很保護小朋友不隨意出門,網購就變成媽咪們在家的興趣了~

而且廠商優惠只在這個時候~~1133283362.gif1133283362.gif

不然被掃光了也只能怪自己速度不夠快~下次記得手刀加速啊!

詳細介紹如下~參考一下吧

完整產品說明





品牌名稱

  •  

對象與族群

  • 1歲~3歲

重量

  • 1500g~2000g

產地

  • 愛爾蘭

口味

  • 牛奶

商品規格

  • 1.商品組合/規格:亞培 心美力3號 幼兒營養成長配方(新升級)(1700gx3罐)
    2.商品品名:亞培 心美力3號 幼兒營養成長配方(新升級)(1700gx3罐)
    3.商品重(容)量:亞培 心美力3號 幼兒營養成長配方(新升級)(1700gx3罐)
    4.內容物名稱(成分):脫脂牛奶、純植物油(高油酸葵花子油、大豆油、椰子油)、乳糖、蔗糖、半乳寡醣1、礦物質(碳酸鈣、檸檬酸鉀、氫氧化鉀、氯化鈉、硫酸亞鐵、硫酸鋅、磷酸鈣、氯化鈣、氯化鎂、硫酸銅、硫酸錳、硒酸鈉、碘化鉀)、香草香料、維生素(維生素C、菸鹼醯胺、乙酸d-α-生育醇酯(維生素E)2、本多酸鈣、維生素A棕櫚酸酯、維生素B1、維生素B6、維生素B2、葉酸、維生素K1、生物素、維生素D3、維生素B12)、大豆卵磷脂(磷脂質來源)、寇氏隱甲藻油(DHA來源)、氯化膽僉、比菲德氏菌(Bifidobacterium animalis ssp. lactis)、牛磺酸、重酒石酸膽僉、高山被孢黴發酵產物(AA來源)、核?酸鹽(5’-胞核?單磷酸鹽、5’-尿核?單磷酸鹽、5’-腺核?單磷酸鹽、5’-鳥嘌呤核?單磷酸鹽)、L-抗壞血酸棕櫚酸酯(抗氧化劑)、混合濃縮生育醇(抗氧化劑)、類胡蘿蔔素群(葉黃素、β-胡蘿蔔素)。 1半乳寡醣(Galactooligosaccharides, GOS) 2天然維生素E來源
    5.食品添加物名稱:無
    6.原產地(國):愛爾蘭
    7.製造廠商或國內負責廠商名稱:美商亞培股份有限公司台灣分公司
    8.製造廠商或國內負責廠商地址:台北市民生東路三段51號10F
    9.製造廠商或國內負責廠商電話:02)2505-0832
    10.以消費者收受日算起,至少距有效日期前?日以上:無
    11.食品業者登錄字號:A-154357012-00000-5
    12.投保產品責任險字號:JCL0503649/2015-004
    備註欄:餵哺量建議:12個月以上嬰兒,沖調一餐用量(每份),以煮沸過的溫水180毫升,平匙數3匙,每日餵哺次數3次。●請勿使用微波爐加熱開水調配或加溫本配方奶水,以免導致嚴重燙傷。 ●本產品之部分成分於噴霧乾燥過程中可能出現少數之深色焦粒,此屬奶粉製造過程中之正常現象,請家長安心使用。 ●本產品含牛奶、大豆及其製品。

 

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大數據的價值之一就是數據可視化。 大數據(bigdata),看著挺高大上的,其實就是數據量大了,想從中發現商業規律,找到商業價值。從事三年多大數據開發和數據分析工程師,說說平時工作做的數據可視化的事吧。 ... 話說那天風和日麗,某個人突發奇想,創建了個公司,公司成立以後發展不錯,拿到了融資。業務越來越大、用戶越來越多,產生的數據越來越多。後來美國有個數據科學家說,同志們,數據很重要,數據是21世紀的石油,誰能提前利用、挖掘了數據,誰就能掙錢,就這樣紅果果、赤裸裸的誘惑你,一夜之間,大數據的概念產生了。 初期,說到大數據,大家首先想到這家公司體量大,發展不錯。因為,體量小的公司Excel報表數據分析就可以完美解決問題,能給決策層提供直觀的數據支撐。比如,季度銷售數據,年度營業數據等等。隨著網際網路的發展,公司越做越大,數據越來越多,傳統Excel、Mysql這些數據分析系統完全hold不住了,新技術應運而生。越來越多的數據分析系統和數據處理軟體被開發出來,這些技術全部都是為了公司盈利而發展出來的。不以提升性能、給公司創盈利為目的的技術,肯定不是好技術。 ... 做一個日誌處理系統 現在ETL依然是很多公司的選擇,當然不必要寫代碼,可以使用sqoop和kettle工具對數據進行清晰。不過很多情況下,還是需要使用mapredcue和spark做數據處理的,這樣B格更高。大數據剛發展之初,是mapreduce的天下,mapreduce非常適合做離線數據分析。後來spark得到發展,越來越多的程式設計師同學,喜歡使用spark開發。一是內存計算快,二是代碼量少,當然還有其他很多因素,具體就不多說了。 //spark版的wordcount,核心代碼 val sc = new SparkContext(new SparkConf().setAppName("").setMaster("")) sc.textFile("").flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_+_) 就這麼簡簡單單的幾行代碼就能實現wordcount單詞統計,使用mapreduce需要寫一堆代碼。有興趣的可以看下,mapreduce版本的wordcount。下面就讓我們來看看mapredcue版的ETL,處理日誌系統,這也是我畢業以後轉做大數據開發做的第一個項目。 ... 使用mapreduce處理日誌數據 那天,我正在工位上悠閒地喝著咖啡,產品經理走到我身邊,拍拍我肩膀說:「男神,我們要做個產品,分析日誌的產品,走去會議室嘮嘮嗑」。我一驚,公司果然不會讓咱閒著,昨天剛搞完上個項目,現在又來新的需求、新項目了。說走咱就走,我隨手拿起了身邊的板磚,產品經理驚恐的看著我:「你你你...,你想幹嘛」? 從會議室里出來,說干就干,定了需求,咱就擼起袖子加油干。 話說某天一個用戶通過web訪問我們網站產生了日誌,運營部門的男神、女神們要分析用戶的行為數據,提前埋點,後端工程師哥哥設置了欄位屬性,用這些欄位分析用戶的行為。跟後端開發哥哥們對完數據需求,著手開發。 ... 完整鏈路的ETL日誌處理系統 通過nginx伺服器,使用flume收集了一批又一批的日誌數據,把這些數據放到HFDS(分布式文件系統)上。 一旁的實習生小王很是不解:「哥,為啥放到HDFS上,不直接存Hive表里」。我意味深長的說:「少年對原始數據備份處理是很必要的。」 存HDFS的同時,建了一張Hive分區表,以天作為分區,分區表放每日產生的日誌數據。 如果直接把這些數據給運營人員和老闆看,估計第二天辦公室里會傳來「小明啊,我看你最近表現不錯,去財務那裡結了工資,明天就別來了。」 為了讓數據更直觀,運營人員能方面的分析不同維度的日誌數據。我使用mapreduce對日誌數據進行處理,通宵加班加點搞定,用手撫了撫鋥亮的腦門,頭猛地一甩,頭屑亂飛,發出一陣得意的笑聲:「搞定。」 數據清洗完畢,把清洗處理完成有一定格式的日誌數據,存入Hive分區表中。Hive是個很強大的資料庫,數據存在分布式文件系統HDFS上面,非常適合做數據的離線分析。做數據分析Hive是不二的選擇,使用類SQL的HQL語言,會SQL就會用Hive,方便數據分析人員使用的資料庫。 第二天早上,運營小姐姐剛到公司,就要看昨天官網日誌PV和UV等各維度的指標情況,我噼里啪啦一陣敲,小姐姐滿眼小星星的看著,我心裡那個美啊!報表頁面,半天沒數據出來。 納尼?我用手一拍額頭,Hive底層走的mapreduce,直接查hive庫那效率真不敢恭維,尤其涉及到複雜HQL語句的時候。暗罵一聲,還數據開發分析老鳥呢,陰溝翻船。我對運營小姐姐說:「女神,等會,馬上就好。」 我又噼里啪啦一陣敲,把Hive資料庫中的數據,根據不用業務維度查詢出來以後同步到Oracle資料庫,對接上報表系統,完美解決查詢太慢的問題,數據分析完成。 一個完整的ETL項目就算完成了,事情總算告一段落。 後來,為了方便運營人員和老闆更直觀的點點報表系統,看不同維度的運營數據,又對報表系統進行開發,可以讓不會SQL的他們,選擇不同維度的屬性就能出來不一樣的結果。 ... 後續 本來打算進一步優化項目,搞得更智能化、效率更高。對有些不合理的地方進行優化,但是公司流計算實時處理系統項目開啟了,領導讓叫我把後續事情交給實習生來做。後面一門心思在做爬蟲和實時系統,就沒負責離線數據處理項目了。 日誌處理系統,是一個很簡單的系統。這是我剛畢業就開始接觸的一個系統,當時會的技術不多,考慮的不全,就按照上面程序來做的。之後,使用Oozie替代了LInux自帶的Crontab定時調度。定時讓mapredcue每天凌晨以後跑任務,設置了任務失敗重啟檢測系統,錯誤日誌分析系統等等。 總結,對大數據來說,數據分析是很重要的一環。通過開發人員,把一串複雜的、抽象化的日誌數據,經過清晰處理,最後統計形成直觀的報表,展示給運營和決策部門,公司領導層可以根據這些數據決定今後運營的方向。

 

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文章來源取自於:

 

 

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