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自製【燕麥奶】安心零添加！絲滑濃醇香，健康無負擔飲品！

「超簡單！3分鐘保證學會！」
「不喝牛奶的人有福拉！」
輕食料理簡單哥教過很多道啦
總要來一點不一樣的吧！
今天來做輕食飲「燕麥奶」
不是以往用熱水泡的「燕麥飲」喔！
是冰涼清甜又爽滑濃郁的「燕麥奶」
✨簡單哥小提醒✨
燕麥奶甜度可自行調整
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🌈燕麥不是奶?!🌈
燕麥奶不像牛奶提供優質的蛋白質和鈣質，但本身是很好的穀物來源，長期食用有助於降低膽固醇；對牛奶中的乳糖或蛋白過敏的人而言，味覺上似乎可以彌補牛奶的「濃醇香」喔！
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（今日份量：1公升）
🥣需要準備的材料🥣
👉有機燕麥(熟燕麥) 110克
👉常溫飲用水 1100毫升
👉熟腰果 15克
---自由添加---
👉紗布 1張
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⚠️簡單哥小提醒⚠️
1大匙 = 1湯匙 = 15ml
1小匙 = 1茶匙 = 5ml
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🥘開始簡單製作🥘
①將燕麥、腰果、水倒進攪拌器裡，順打30～40秒
②將燕麥奶倒入濾布當中，濾出燕麥奶
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❤️簡單哥感謝大家的觀看❤️
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客戶對商品提問之多重標籤辨識-以網路拍賣網為例

為了解決濾水器推薦ptt的問題，作者林怡如 這樣論述：

　　網路購物（電子商務E-commerce）儼然已成為現今不可或缺的一種消費型態。面對客戶新型態購物行為的轉變，許多傳統線下消費平台（實體門市、電視購物、型錄郵購等）業者，均面臨經營型態轉型的挑戰，紛紛增設線上購物平台搶食網路商機。在網路行銷活動多元化、業績與日俱增的同時，電子商務各後勤單位之服務與系統是否完備、足以因應消化龐大訂單量，正是考驗各大電商的重要課題。　　電商後勤中又以客服中心所面對的問題是更多面向、複雜的。這個介於客戶與企業之間的第一線服務單位，如何有效運用大數據技術精進改善作業流程、快速的提供更貼近客戶需求的服務品質與解決方案，是本研究所要探究的核心內容。實驗以露天拍賣網客戶

對商品提問內容，進行十類細分類與五類大分類之多重標籤分類預測模型訓練。本研究分別以TF-IDF與Word Embedding兩種特徵值萃取方法，搭配極限樹（Extra Trees Classifier）、邏輯式迴歸、隨機森林與支持向量機四種分類模型，交叉組合進行實驗。實驗結果整體以測試資料集使用文字探勘技術TF-IDF方法萃取之特徵值，搭配極限樹分類模型的預測效果Micro F1 score 0.82846較為顯著。

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