【便宜】邊緣 301 號飯店 - 開普敦蜜月旅行訂房

8月 03, 2019

外出旅遊時，訂房是件麻煩的事，

要考慮價格，還要擔心品質是否不錯

不過這次我住的是【便宜】邊緣 301 號飯店 - 開普敦蜜月旅行訂房

價格還挺優的！服務也挺不錯！可以說是值回票價!

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商品訊息功能:

商品訊息描述:

主要設施

免費無線上網

免費自助停車

電梯

禁煙飯店

空調

用餐區

起居室

吹風機特色渡假村

提供毛巾

提供床單

洗衣機

具衛星頻道的平面電視

優惠飯店訂房

附近景點

位於開普敦市中心
南非國家藝廊 (步行 10 分鐘)
綠市集廣場 (步行 12 分鐘)
開普敦國際會議中心 (步行 22 分鐘)
好望城 (步行 22 分鐘)
雙洋水族館 (步行 38 分鐘)
開普敦國際足球場 (步行 39 分鐘)
維多利亞及阿爾法雷德海濱 (步行 44 分鐘)2019刷卡住宿優惠
長街 (步行 1 分鐘)
Kloof 大街 (步行 2 分鐘)
維多利亞阿爾弗雷德碼頭廣場 (步行 40 分鐘)

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商品訊息簡述:

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下面附上一則新聞讓大家了解時事

夫妻月薪8萬！買房變0存款　他嘆「太衝動」網卻喊恭喜
不少人認為台灣房價普遍偏高，因此寧願租屋也不願負擔房貸，台中1名男網友日前就在臉書透露，自己與未婚妻月薪加起來約8萬元，近日2人衝動買下6百萬元預售屋，結果每月扣掉貸款3萬元及保險費，夫妻倆只剩3萬元生活費，根本無法存錢，讓他感嘆「生活品質全沒了」，未料網友看完，卻一面倒支持原PO的決定。

「上禮拜一時衝動就給它簽下去了！」原PO昨(19)日在臉書公開社團「台中房地產討論區」發文表示，自己與未婚妻才剛過40歲，2人月薪加起來約8萬多元，「扣掉人、車保險費剩不到7萬」，至於先前買下的6百萬預售屋，他們打算貸款4百萬，原PO表示「不想背太久房貸，所以想15年內還清貸款，每月約3萬元，這樣每個月就只剩3萬多元的生活費」。

原PO買房後忍不住感嘆，「這幾天一直望著那張紙發呆特惠省錢，因為每年出國旅遊沒了、年底要和未婚妻一起換新iphone沒了、連老婆最愛去吃的餐廳也沒了」，更進一步透露，其實自己15年前曾考慮購入1間小套房，但最後因還年齡因素而作罷，「記得當時的電梯大樓，北屯區1字頭很多好選擇，然而現在…想要住新屋，又沒太多錢，只能往廍子段找」。

不過此文一出，網友看完卻一面倒支持原PO決定，直呼「15年後你會覺得值得的，錢沒有不見只是變成不動產！加油」、「其實如果15年還完，我覺得你不會後悔的」、「55歲時，有間15年新的大樓沒貸款，不管要賣掉或是繼續住都划算啊」，另外，也有網友建議原PO貸款可分成20年，認為「貸4百萬，20年還完，也才2萬夠維持你們原本的生活品質囉」。

去年宣布以GAN生成對抗學習網絡技術，讓人工智慧可以透過學習不同臉譜特徵，進而創造全新臉譜內容之後，NVIDIA在此次GTC 2019期間更進一步宣布推出全新GauGAN研究工具，透過龐大的影像資料量讓電腦系統進行學習，並且依照特定顏色與簡單字詞描述對應物件、場景，例如以淺藍色對應天空、深綠色對應樹木、淺綠色對應草地，白色對應雲朵等，讓使用者可以透過簡單繪製操作即可快速生成不同擬真景象，甚至可隨著不同顏色替換變更景象呈現結果。分享 facebook 在GauGAN研究工具中，NVIDIA藉由先前預先以龐大影像資料量近學習訓練的模型為基礎，配合特定顏色與簡單字詞描述所對應物件、場景，藉此讓使用者透過簡單色塊繪製，即可立即形成相當清晰的擬真景象，而隨著使用者持續變更色塊繪製形式與選擇顏色，即可形成不同景象內容。.inline-ad { position: relative; overflow: hidden; box-sizing: border-box; }
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@media screen and (max-width: 320px){ .inline-ad{margin: 0 -10px;} } 同時，在即時變更的擬真景象中，電腦系統依然會依照真實物理表現與光影效果呈現變更後的景象內容，例如從原本油綠草地景象變更成冰天雪地場景，場景中的樹木就會以枯樹形式呈現。根據NVIDIA的說法，系統之所以可以正確反映這樣的"自然"現象，其實也是基於持續學習各個影像內容所呈現結果，因此可以學習認知冰天雪地的場景應該只會出現枯樹，而不會有樹葉茂密場景。這樣的技術應用，NVIDIA表示可以諸如遊戲、電影等需要大量產生真實場景的內容創作需求，進而加快內容創作流程。而反過來的話，其實也能讓電腦以更快速度識別真實場景，並且能在更短時間內將影像內容劃分不同區塊，例如應用在自駕車系統時，即可讓電腦系統快速依照識別景象快速標示道路可行進範圍，讓車輛自動駕駛系統可以用更快辨識效率運作，或是加速電腦視覺影像辨識效率。至於實際推動此類影像應用所需硬體架構，NVIDIA表示最主要仍取決實際應用需求，此次實際展示為了加快渲染流程，因此是透過Titan RTX完成。《原文刊登於合作媒體mashdigi，聯合新聞網獲授權轉載。�

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羊昭俊