這是一系列想要馬兒跑 又要馬兒不吃草的照片🐎
拜託一下啦～不要再吃了啦
我真的認真兩隻手抓不住
抓了會直接被過肩摔那種😂
上片啦大家可以看一下
https://youtu.be/6-YInIrzrHE
想要馬兒跑 在 WEN WEN Facebook 的最佳貼文
同時也有3部Youtube影片，追蹤數超過5萬的網紅Nora 諾菈，也在其Youtube影片中提到，/ / 本影片由林三益贊助 / / 如果對林三益的刷具有興趣:https://www.lsy031.com/l-lqlwi 可以使用折扣碼:NORA100 (沒有返利~大家看自己需求挑選就好) 官網全館不限金額、不限產品可以現折100元 使用期限:3個月(2021/1/30-2021/4/30...
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想要馬兒跑 在 示曲豆海鮮網 Facebook 的最讚貼文
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想要馬兒跑 在 Nora 諾菈 Youtube 的精選貼文
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今天要來和大家2020開架最愛!! 身為開架彩妝小能手(羞稱) 我可是一三五二四六的跑藥妝店
雖然大家都說一分錢一分貨 但是就是有一些佛心彩妝，妝效優秀價格又平實啊啊啊
尤其是眼線、睫毛膏、修容這種基礎中的基礎
開架的表現完全不會輸給專櫃
甚至使用感受和妝效更深得我心
不管是初次想入彩妝坑 或是已經用彩妝附贈的小工具練就一身好技術 身邊常常都會有朋友問我刷具怎麼選比較好
我以前一定會說要舒服!
絕對是舒服!
但是買了一輪刷子之後發現 刷具的舒適度和能夠呈現出來的妝效不能成比例
好的彩妝刷應該是要角度精準 讓彩妝在臉上顯色、自然卻不厚粉 然後就像變心的少女一樣，一百八十度的改變說詞
現在問我 我一定會說角度!!角度做的好比什麼都重要! 因為刷子的形狀與設計會直接影響到上色範圍的精準度
然後就會被朋友噴說上臉很刺、眼皮很癢之類的 您即將得到不負責任菈的回覆:那就力道輕一點啊 哈哈哈哈 想要舒服角度又優秀就把你的銀兩掏出來啊啊啊啊 然後就又被揍飛
想要馬兒好又要馬兒不吃草是不可能的
但是我們可以精算糧草得到精緻馬
大家都會想要刷子能夠兼具功能和舒適吧? 好的刷子是不會因為出5分力還是10分力影響舒適度的 只會影響妝感的表現!!!!
用林三益的刷子快三個月了 我覺得它們家的刷具很適合彩妝新手想要重點挑選彩妝工具 或是上妝一段時間的老手想要強化裝備等級 可以用相對平實的價格享受完全不輸專櫃的體驗，非常值得關注
用了之後也會對它的舒適度印象深刻
//會回味的那種
哈哈哈哈
Luv u all
,Nora
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特別喜歡強迫大家看高清毛孔😂
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想要馬兒跑 在 森零 Youtube 的最佳解答
哈哈哈~再次回歸櫻花校園啦!! 這次要來證實各位觀眾的留言啊!!!
結果還居然真的發現了任何人都無法傷害的無敵神裝備啊!!! 還讓巨人變小了?!!
我們之後還召喚出一隻巨型馬兒來騎啊!! 但是它卻私自跑去報警?!!
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有任何意見都可以在底下留言
我會努力下去的!!
想要馬兒跑 在 天下有车 Youtube 的精選貼文
馬兒要跑需喂草，車兒要跑輪不爆。輪胎的重要性小編就不說了，輪胎是一輛車的必備要素，但也是一輛車的要害之處。輪胎壞，車就壞。所以很多電影裏面想要抓捕壞人，都是先把輪胎給他弄壞，他就是想跑也沒法了。既然輪胎這麽重要所以千萬不能讓輪胎爆胎。今天小編就給大家介紹5中方法，告別輪胎爆胎。
想要馬兒跑 在 又要馬兒不吃草其實還不算是強人所難 - Facebook 的推薦與評價
March 11, 2013 at 10:00 AM · Kangshantzu, Kao-Hsiung, Taiwan ·. 要馬兒跑，又要馬兒不吃草其實還不算是強人所難，. 真正強人所難的是... ... ... 要馬兒邊跑邊吃草 ... ... <看更多>
想要馬兒跑 在 車CAM直擊- (澳門) 又要馬兒跑得好又要馬兒不吃草 - YouTube 的推薦與評價
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想要馬兒跑 在 [心得] 畢業雜談(三) 既要馬好又要馬跑- 精華區Tech_Job 的推薦與評價
由於有人覺得我不應該分太多篇寫
所以我嘗試把幾個主題合併在一起
這篇合併幾個主題並稍做內容調整，主題包含Cost down/人力精簡/JUMP DOE/AI大數據
標題的俗諺最後一句應該沒有人不知道，既要馬兒好又要馬兒跑，還要馬兒不吃草，此俗
諺可謂cost down之核心精神。
Cost down從影印費到電話費，基本上是能省則省，每毛錢都是很計較的。對我這種環工
出身的人來說是讚同的，畢竟節能減碳救地球從自身做起嘛。
但是在生產上的cost down卻是讓人頗傻眼。賣產品都會說一分錢一分貨，但是生產產品
的時候卻是能多省就多省。
雖然常常聽到每間公司都在cost down，卻很少聽到細節，甚至之前有一篇應用Ai偵測機
台訊息，提早發現機台問題，減少產品不良率，但是在實際上，我所看到的卻不是這麼回
事。
我們都知道，開車每5000(有些是10000)KM就要去保養，有時會提早有時可能稍晚，但是
如果要車正常行駛不會半途"顧路"，該PM就得PM。
在公司處於不景氣的時候，FAB內的貨少tool RF time累積的慢，PM周期就拉長，這代表
每個月設備支出是降低的。
隨著景氣回溫，每月出貨量增加代表RF on time也增加，PM周期變短。但是設備的月支出
卻依然被刪減，這就是萬惡的cost down之一。
當機台需要PM卻沒有預算，就只能延後PM或讓parts超時工作，甚至變相的讓parts run
到死才換。曾有家設備商駐廠私下抱怨，某機台的e-chuck life time只有6000 hrs，我
們run到10000/12000還在用，還抱怨他家的機器不穩定。
在parts死掉前，各種當機報廢晶圓時常發生，甚至有些機台parts壞了沒預算換，只能讓
機台鎖單一製程，沒貨就idle在那沒辦法生產，我實在不明白這種cost down真的有省到
錢嗎?
而講到了cost down，另一個議題就是"人力精簡"。內部的說法是汰弱留強，但實際的情
況卻是砍掉薪資較高的老員工，再補一批薪資較低的新人，甚至汰弱之後再來個遇缺不補
，每個人的工作量與日俱增。
我所處的單位甚少聽到有誰被汰弱，因為離職率遠大於預訂的汰換率，然而工作量還是在
遇缺不補下增加了，從每季值班頻率1次增加到2至3次就能知道。
雖然人力精簡是cost down的一部份，但我所處的單位不可能單靠離職就能達到cost down
的目標。哪cost又該從何砍起? 答案是晶圓使用量。半導體越來越難，投入的經費與晶圓
是與日俱增的，而我們卻得在更少的人力，更少的晶圓使用量下，用更短的時間完成一個
project，project behind schedule 成為必然。
真要舉個例，大概是這樣的場景:
有家公司，它用100人花3年15000片晶圓做出X45nm代工，現在卻要用80人做X22nm，但是
晶圓只給你8000片，表訂完成時間則是2年，你覺得成功機率有多少。
(謎之聲:X32nm呢??
沒人力沒資源，直接跳過了啦。)
以上數字只是舉例，非真實比例。
少了人少了晶圓，進度做不快，於是工程師被認為是沒有專業能力的，這之後甚至還衍生
出了每週工作評量，工程師還得列舉工作成果，證明自己這週是對公司有供獻的。
上層老闆認為進度落後，與問題發生後無法立刻解決的主因起於工程師專業度不足，實驗
沒有系統性與邏輯性，於是JUMP DOE的實驗設計方法被導入。
DOE的導入可以說是正確的決定，然而DOE卻不是為了節省晶圓使用的實驗設計方式。全因
子實驗(Full factorial design)在每個參數都是變因的情況下，晶圓使用量是非常可觀
的。在被限制使用晶圓的情況下，只能篩選少數幾個因子打DOE，問題也很難一次DOE就能
找到最佳條件，但是老闆總是認為你這批次打了12片/16片DOE，實驗結果範圍應該是能包
山包海，僅需從趨勢裡找個最佳點，問題就迎刃而解。
細數失敗的DOE，最主要的問題在於使用時機不對。另一個DOE失敗的問題在於第二集提到
的，找錯家做DOE。問題根本不是A家，它只有催化劑，你要它打DOE解決問題，根本緣木
求魚。
舉個真實的例子，某project A家做了非常多的實驗，最後解法卻是在B家補打一次IMP，
但是在那之前，A家就是頭號戰犯，被review到炸掉。
接著就開始進入AI大數據的狂想曲了。由於圍棋AI打敗了世界棋王，一股AI超越人類的思
維急速醞釀。由於project時程壓的太緊，DOE打來打去問題還是沒有解，於是老闆覺得AI
就是救星。
在開啓AI的旅途前，我們不僅看了不少跟AI有關的文獻，甚至還被要求實做，甚至要去學
Python，學如何使用tensorflow。而AI目標就是，運用現在已有的資料training AI。之
後只要有任何需求，對AI輸入我所需要的結果，AI就能給出一套解決方案，工程師(其實
這裡只需要助工就夠了)照著解決方案做，一次就能解決問題。既省錢又省人力還可以秒
解答，project永不delay。
當然，最後我沒有開發出這套AI，別說技術上我做不到，退一百萬步言，就算我真的做的
出來，你覺得我會弄一個AI取代所有工程師，然後自己也沒工作嗎?
雖然後期的AI比較回歸到正常面向，但是我們還是沒能把AI應用進工作上。
雖然還有很多沒講，但是雜談三就先寫到這裡。接下來我打算寫讓我決定離職的主要事件
，這部份牽扯到一些公司的機密，我得做些處理，有部份內容需要用替代的假範例，什麼
時候貼再看情況。
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 110.28.39.47 (臺灣)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Tech_Job/M.1575868336.A.576.html
JUMP可以選擇不同實驗設計方式，會有使用run數的差異。
這邊提到的是JUMP選全因子實驗，但是全部因子都選則run數爆炸多，最後只能挑3-4個做
。但是老闆會認為你用的是全因子設計，實驗做完就該包山包海。
※ 編輯: negohsu (27.246.140.93 臺灣), 12/10/2019 08:43:41
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