廣仁堂中醫診所減重 中醫減肥 你該了解數十年有效經驗的中醫診所經驗技術~
中醫減肥需要強調身體體質,只要能識別出個人肥胖的因素,然後根據個人的體質和症狀,施以正確的為個人配製的科學中藥,減肥成功可被期待,已經有很多成功案例。這也是我們在中醫減重減肥領域有信心的原因。
廣仁堂中醫診所診所使用溫和的中藥使您成功減肥而無西藥減重的副作用,也可減少病人自行使用來路不明的減肥藥所產生的副作用,不僅可以成功減重,配合飲食衛教得宜,就可以不復肥。
廣仁堂中醫診所多年成功經驗,為您提供安全,有效的減肥專科門診。

中藥減重和西藥減重差異性:
目前普遍流行的是藥物減肥法,藥物減肥法分為中藥減肥法和西藥減肥法。有些人也會選擇抽脂等醫美方式。
但是在我們全套的中藥減肥計劃中,除中藥外,還有埋線幫助局部減肥的方法。
西藥減肥,除了雞尾酒療法外,早年流行的諾美婷也是許多人用西藥減肥的藥物。
但是近期大多數人都開始轉向尋求傳統中藥不傷身的方式來減肥,同時可應用針灸,穴位埋入等改善局部肥胖。

許多人不願嘗試中醫減重最大原因:
減肥的最大恐懼是飢餓。廣仁堂中醫診所客製化的科學中藥。根據個人需要減少食慾,但是又不傷身,讓您不用忍受飢餓感
讓您不用為了減重,而放棄該攝取的營養。
如果您一直想要減肥,已經常試過各類坊間的西藥還是成藥,造成食慾不振或是食慾低下,甚至出現厭食的狀況,營養不良的情形


請立即尋求廣仁堂中醫診所的協助,我們為您訂做客製化的減重計畫,幫助您擺脫肥胖的人生!

廣仁堂中醫診所深獲在地居民的一致推薦,也有民眾跨縣市前來求診

醫師叮嚀:病狀和體質因人而異,須找有經驗的中醫師才能對症下藥都能看到滿意的減重效果。

廣仁堂中醫診所數十年的調理經驗,值得你的信賴。

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詳細資料

  • ISBN:9571205680
  • 叢書系列:
  • 規格:平裝 / 16k菊 / 14.8 x 21 cm / 普通級 / 單色印刷
  • 出版地:台灣
  • 本書分類:> >

 

 

... 嘉賓 | 楊旭,記者 | 郭芮 出品 | CSDN(ID:CSDNnews) 「AI技術生態論」人物訪談欄目是CSDN發起的百萬人學AI倡議下的重要組成部分。通過對AI生態頂級大咖、創業者、行業KOL的訪談,反映其對於行業的思考、未來趨勢的判斷、技術的實踐,以及成長的經歷。2020年,CSDN將對1000+人物進行訪談,形成系列,從而勾勒出AI生態最具影響力人物圖譜及AI產業全景圖! 本文為該系列訪談的第九期,通過和阿里資深算法專家、Alink創始人楊旭的一對一訪談,深入批流一體機器學習平臺Alink的「臺前幕後」。 百萬人學AI你也有份!參與文章評論,評論區留言入選,可獲得價值299元的「2020 AI開發者萬人大會」在線直播門票一張。 每次購物狂歡都是技術平臺的一場數據「博弈」。去年雙十一,阿里旗下的電子商務平臺天貓就再一次刷新了數據記錄,而強大的系統處理性能更是讓業界敬佩不已:單日數據處理量達到970PB,每秒處理峰值數據高達25億條,並幫助天貓產品推薦的點擊率提高了4%——這一連串的數據背後,離不開Alink的支撐。 作為業界同時支持批式算法、流式算法的機器學習平臺之一,Alink基於Flink開發而來,提供了豐富的算法組件庫和便捷的操作框架,且目前已被廣泛運用在阿里內部的搜索、推薦、廣告等多個核心實時在線業務中,以及支持Kafka、HDFS和HBase等一系列開源數據存儲平臺。 在本文中,CSDN有幸採訪到了Alink創始人楊旭,他將從一線開發的視角,帶我們了解這個開源機器學習平臺的技術路徑、典型應用案例及發展規劃等內容。 楊旭,機器學習Alink創始人,阿里巴巴集團計算平臺事業部的資深算法專家,阿里雲機器學習算法平臺PAI中基礎機器學習算法的負責人。 ... Alink衍生背景:算法工程師的開發訴求 隨著大數據時代的到來和人工智慧的崛起,機器學習所能處理的場景更加廣泛和多樣。構建的模型需要對批量數據進行處理,為了達到實時性的要求還需要直接對流式數據進行實時預測,還要具備將模型應用在企業應用和微服務上能力。為了取得更好的業務效果,算法工程師們需要嘗試更多更複雜的模型,需要處理更大的數據集,使用分布式集群已經成為常態;為了及時對市場的變化進行反應,越來越多的業務選用在線學習方式直接處理流式數據、實時更新模型。 楊旭解釋道,「我們團隊一直從事算法平臺的研發工作,感受到了高效能的算法組件和便捷操作平臺對開發者的幫助。」針對正在興起的機器學習廣泛而多樣的應用場景,他和所帶領的團隊在2017年開始基於Flink研發新一代的機器學習算法平臺,使得數據分析和應用開發人員能夠輕鬆搭建端到端的業務流程。 ... Alink究竟是什麼? Alink 是阿里巴巴計算平臺事業部PAI團隊從2017年開始基於實時計算引擎 Flink 研發的新一代機器學習算法平臺,提供豐富的算法組件庫和便捷的操作框架,開發者可以一鍵搭建覆蓋數據處理、特徵工程、模型訓練、模型預測的算法模型開發全流程。項目之所以定為Alink,是取自相關名稱(Alibaba, Algorithm, AI, Flink, Blink)的公共部分。 藉助Flink在批流一體化方面的優勢,Alink能夠為批流任務提供一致性的操作。楊旭提到,在2017年初,他們通過調研團隊看到了Flink在批流一體化方面的優勢及底層引擎的優秀性能,於是基於Flink重新設計研發了機器學習算法庫,即Alink平臺。該平臺於2018年在阿里集團內部上線,隨後不斷改進完善,在阿里內部錯綜複雜的業務場景中鍛鍊成長。 「作為業界首個同時支持批式算法、流式算法的機器學習平臺,Alink 提供了 Python 接口,開發者無需 Flink 技術背景也可以輕鬆構建算法模型。」 據楊旭介紹,Alink 已被廣泛運用在阿里巴巴搜索、推薦、廣告等多個核心實時在線業務中。在此前落幕的天貓雙 11 中,單日數據處理量達到 970PB,每秒處理峰值數據高達 25 億條。Alink 成功經受住了超大規模實時數據訓練的檢驗,並幫助提升 4% CTR(商品點擊轉化率)。 ... Alink功能簡介 1、豐富的算法庫 Alink擁有豐富的批式算法和流式算法,幫助數據分析和應用開發人員能夠從數據處理、特徵工程、模型訓練、預測,端到端地完成整個流程。如下圖所示,Alink提供的開源算法模塊中,每一個模塊都包含流式和批式算法。比如線性回歸,包含批式線性回歸訓練、流式線性回歸預測和批式線性回歸預測。 ... 2、友好的使用體驗 「為了提供更好的交互式和可視化體驗,我們在開源的同時推出了PyAlink,用戶可以通過PyAlink的Python包以notebook的方式使用Alink。」楊旭表示,PyAlink不僅支持單機運行,也支持集群提交,並且打通了Operator(Alink算子)和DataFrame的接口,從而使得Alink整個算法流程無縫融入Python。PyAlink也提供使用Python函數來調用UDF或者UDTF。PyAlink在notebook中使用如下圖,展示了一個模型訓練預測,並列印出預測結果的過程。 ... 3、與Spark對比 在離線學習算法方面,Alink 跟 SparkML 性能對比基本相當,下圖給出的是一些經典算法的性能對比: ... 通過上圖可以看出,Alink在大部分算法性能優於Spark,個別算法性能比Spark弱,整體是一個相當的水平。 但是,「在功能的完備性方面,Alink更有優勢」,Alink除了覆蓋Spark的算法,還包含流式算法、流批混跑、在線學習、中文分詞等。 ... 阿里和Alink的開源之路 在2018年,GitHub新增活躍用戶數量超過了前六年的總和,相較於2017年新增了40%的組織機構和30%的代碼倉庫。從全球趨勢來看,開源無疑是軟體發展的大勢所趨。目前在國內,阿里是貢獻開源最出色的企業。GitHub上有大量的開源項目由阿里創建,據阿里經濟體GitHub開源生態報告統計,國內Top10的開源項目中,阿里的開源項目有6個。 在談Alink開源之前,楊旭首先介紹了與之相關的Flink與FlinkML。「Flink是一個面向數據流處理和批量數據處理的可分布式的開源計算框架,我們看好Flink引擎的優秀性能,希望基於Flink解決流程機器學習場景的問題。」FlinkML為Flink自帶的機器學習算法庫,分為舊的版本和新的版本。「在做Alink前,我們首先認真調研了當時的FlinkML(即舊版本FlinkML)的情況,其僅支持10餘種算法,支持的數據結構也不夠通用,在算法性能方面做的優化也比較少,而且其代碼也很久沒有更新。所以,我們放棄了基於舊版FlinkML進行改進、升級的想法,決定基於Flink重新設計研發機器學習算法庫,隨後發展為現在的Alink。」 Alink在發展的過程中一直與Flink社區緊密關聯,在每年的Flink Forward大會上,團隊一直有匯報項目的進展,共同探討技術問題,獲取反饋和建議。隨著Alink功能的不斷增強和完善,「社區中歡迎Alink進行開源的呼聲日益高漲,我們也開始和Flink社區更緊密聯繫,推動開源Alink的代碼進入FlinkML。」 與此同時,社區中更多的人意識到舊版FlinkML的問題,決定整個廢棄掉舊版FlinkML,建設新版FlinkML。「我們積極參加新版FlinkML API的設計,分享Alink API設計的經驗;Alink的Params等概念被社區採納;之後開始為新版FlinkML貢獻算法實現代碼,已提交了40餘個PR,包括算法基礎框架、基礎工具類及若干算法實現。」 Alink包含了非常多的機器學習算法,在向FlinkML貢獻的過程中,需要社區commiter的討論設計與審查代碼,這個過程有助於代碼的精益求精,但由於社區commiter的資源有限,代碼完全貢獻到FlinkML的過程會持續很長時間。「這時,我們不得不考慮是否有其他方式,可以讓用戶先用起來」,「Alink單獨開源是個很好的解決方式」,它與向FlinkML繼續貢獻算法實現,可以同時進行。用戶的使用反饋也有助於更好的改進算法實現。 此想法獲得了社區的支持,獲得了阿里內部的支持,在Flink Forword Asia 2019大會上,Alink正式宣布開源。 目前,Alink開源已經四個多月,在這段時間裡Alink在開源社區的聲望越來越高,Alink在Github上已經有2000多顆Star,400多次fork。楊旭感嘆道,「目前為止,我們的開源用戶群已經將近1000人,並且已經有多位社區開發者向Alink提交算法code,有幾十位社區的Alink用戶向我們提出Alink算法bug或者算法改進需求。Alink開發團隊也積極和社區互動,共同推進Alink平臺的發展。」一方面,Alink團隊積極支持社區用使用Alink,幫助數百位社區用戶解決他們在使用Alink算法遇到的困難。另一方面,針對社區用戶提出的算法bug和算法改進需求,Alink團隊第一時間作出響應,對這些bug和改進需求進行排期,並在開發完成後及時開源到社區,解決社區用戶的需求。 「雖然Alink的開源已經取得了階段性成果,我們仍然在積極向FlinkML貢獻代碼」,楊旭最後表示,他希望將更多優秀的機器學習算法貢獻給Flink項目,也希望和社區一起努力,共同促進Flink社區機器學習生態的發展和繁榮。 ... ☞智能穿戴市場群雄逐鹿,OPPO入局能沒有殺手鐧? ☞安卓應用開發頂級框架大盤點,總有一款適合你 ☞微軟為一人收購一公司?破解索尼程序、寫黑客小說,看他彪悍的程序人生! ☞程式設計師為什麼應該旗幟鮮明地反對「最佳實踐」? ☞半小時訓練億級規模知識圖譜,亞馬遜AI開源知識圖譜嵌入表示框架DGL-KE ☞「出道」 5 年採用率達 78%,Kubernetes 的成功秘訣是什麼? ☞警惕!新騙術出現:這些虛假二維碼生成器已成功盜取 4.6 萬美元! 今日福利:評論區留言入選,可獲得價值299元的「2020 AI開發者萬人大會」在線直播門票一張。 快來動動手指,寫下你想說的話吧。

 

 

 

 

 

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