随着现代酿酒技术的不断发展,各种新型的酿酒工艺层出不穷。然而,在众多新型酿酒工艺中,依然有不少人钟情于传统酿造工艺。其中,83原浆酒便是其中之一。今天,我们就来探讨一下这款传统酿造工艺的瑰宝。
83原浆酒是一款采用传统酿造工艺生产的白酒。这种工艺源于古法,历经千百年传承至今。它采用优质的原料、传统的发酵方法以及严格的酿造过程,使得每一瓶酒都散发着浓郁的酒香,口感醇厚,回味悠长。
83原浆酒的酿造方法独具特色。首先,选用优质的高粱作为主要原料,这种原料经过精细挑选和处理,确保其品质。其次,采用传统的固态发酵方式,经过长时间的发酵和陈放,使得酒体更加醇厚。
在酿造过程中,83原浆酒对每一个环节都十分重视,以确保酒的质量和口感。每一个环节都需要经过严格把控和调整,确保酒的质量和口感达到最佳状态。
随着人们对传统酿造工艺的关注度不断提高,83原浆酒的市场需求也在逐渐增长。这款传统酿造工艺的瑰宝受到了越来越多消费者的喜爱和追捧。在未来,随着人们对健康饮食和绿色生活的追求,相信83原浆酒的市场前景将会更加广阔。
83原浆酒作为传统酿造工艺的代表之一,不仅是一种美味的饮品,更是一种文化的传承。它承载着千百年来人们的智慧和汗水,也寄托着人们对美好生活的向往和追求。
蕙兰83号
蕙兰83号是一个备受瞩目的项目,不仅在中国国内引起了广泛关注,也吸引了海外投资者的眼球。它是一个位于中国某快速发展城市的创新型综合项目,涵盖了商业、住宅、文化、教育等多个领域,为人们提供了一个全新的生活方式。
地理位置优越
蕙兰83号地理位置优越,座落于城市中心区域,交通便利,周边配套设施完善。紧邻各大主干道和公共交通站点,居民出行十分便捷。同时,周边还有商业中心、餐饮娱乐场所、医疗机构等,满足居民的生活需求。
多元化的商业空间
蕙兰83号在商业领域有着丰富多元的空间规划,打造了一个集购物、娱乐、餐饮于一体的综合商业区域。这里汇聚了各种知名品牌,满足了不同消费者的需求。无论是购物还是休闲娱乐,蕙兰83号都能给客户带来全新的体验。
高品质的住宅环境
蕙兰83号住宅区设计精美,注重品质与细节。项目采用了现代化的建筑设计理念,提供了多样化的户型选择,满足了不同家庭的需求。小区内绿树成荫,环境幽静,居民们可以在繁忙的都市中享受到宁静和舒适。
艺术与文化融合
蕙兰83号注重艺术与文化的融合,为居民提供了一个丰富的文化氛围。项目内设有艺术展览馆、音乐厅以及文化交流中心等设施,举办各类文化活动,让居民可以尽情领略艺术的魅力。
教育资源丰富
蕙兰83号周边拥有丰富的教育资源,从幼儿园到大学教育,应有尽有。居民的孩子们可以在优质的教育环境中学习成长,享受到最好的教育资源。
社区设施完备
蕙兰83号注重为居民提供完备的社区设施,满足他们的日常需求。社区内配备了健身房、游泳池、图书馆等设施,让居民在舒适的环境中尽情享受生活。
绿色生态环境
蕙兰83号致力于打造绿色生态环境,注重生态保护与可持续发展。项目内绿化率高,公园和花园环绕,让居民可以亲近自然,感受大自然的美好。
提供全方位的服务
蕙兰83号不仅提供优质的物业管理服务,还为居民提供全方位的生活服务。物业管理团队通过高效的运营管理,为居民提供舒适便捷的居住体验。同时,社区内还设有超市、咖啡馆、餐饮场所等,为居民提供便利的生活服务。
结语
蕙兰83号作为一个创新型综合项目,为人们提供了一个全新的生活方式。地理位置优越、商业空间丰富、住宅环境高品质、艺术与文化融合、教育资源丰富、社区设施完备、绿色生态环境以及全方位的服务,使蕙兰83号成为了人们向往的居住地。无论是商业还是居住,蕙兰83号都能带给人们无限的惊喜和价值。
之前看了Mahout官方示例 20news 的调用实现;于是想根据示例的流程实现其他例子。网上看到了一个关于天气适不适合打羽毛球的例子。
训练数据:
Day Outlook Temperature Humidity Wind PlayTennis
D1 Sunny Hot High Weak No
D2 Sunny Hot High Strong No
D3 Overcast Hot High Weak Yes
D4 Rain Mild High Weak Yes
D5 Rain Cool Normal Weak Yes
D6 Rain Cool Normal Strong No
D7 Overcast Cool Normal Strong Yes
D8 Sunny Mild High Weak No
D9 Sunny Cool Normal Weak Yes
D10 Rain Mild Normal Weak Yes
D11 Sunny Mild Normal Strong Yes
D12 Overcast Mild High Strong Yes
D13 Overcast Hot Normal Weak Yes
D14 Rain Mild High Strong No
检测数据:
sunny,hot,high,weak
结果:
Yes=》 0.007039
No=》 0.027418
于是使用Java代码调用Mahout的工具类实现分类。
基本思想:
1. 构造分类数据。
2. 使用Mahout工具类进行训练,得到训练模型。
3。将要检测数据转换成vector数据。
4. 分类器对vector数据进行分类。
接下来贴下我的代码实现=》
1. 构造分类数据:
在hdfs主要创建一个文件夹路径 /zhoujainfeng/playtennis/input 并将分类文件夹 no 和 yes 的数据传到hdfs上面。
数据文件格式,如D1文件内容: Sunny Hot High Weak
2. 使用Mahout工具类进行训练,得到训练模型。
3。将要检测数据转换成vector数据。
4. 分类器对vector数据进行分类。
这三步,代码我就一次全贴出来;主要是两个类 PlayTennis1 和 BayesCheckData = =》
package myTesting.bayes;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.training.TrainNaiveBayesJob;
import org.apache.mahout.text.SequenceFilesFromDirectory;
import org.apache.mahout.vectorizer.SparseVectorsFromSequenceFiles;
public class PlayTennis1 {
private static final String WORK_DIR = "hdfs://192.168.9.72:9000/zhoujianfeng/playtennis";
/*
* 测试代码
*/
public static void main(String[] args) {
//将训练数据转换成 vector数据
makeTrainVector();
//产生训练模型
makeModel(false);
//测试检测数据
BayesCheckData.printResult();
}
public static void makeCheckVector(){
//将测试数据转换成序列化文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"testinput";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-seq";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean参数是,是否递归删除的意思
fs.delete(out, true);
}
SequenceFilesFromDirectory sffd = new SequenceFilesFromDirectory();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-ow"};
ToolRunner.run(sffd, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("文件序列化失败!");
System.exit(1);
}
//将序列化文件转换成向量文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-seq";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-vectors";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean参数是,是否递归删除的意思
fs.delete(out, true);
}
SparseVectorsFromSequenceFiles svfsf = new SparseVectorsFromSequenceFiles();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-lnorm","-nv","-wt","tfidf"};
ToolRunner.run(svfsf, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("序列化文件转换成向量失败!");
System.out.println(2);
}
}
public static void makeTrainVector(){
//将测试数据转换成序列化文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"input";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-seq";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean参数是,是否递归删除的意思
fs.delete(out, true);
}
SequenceFilesFromDirectory sffd = new SequenceFilesFromDirectory();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-ow"};
ToolRunner.run(sffd, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("文件序列化失败!");
System.exit(1);
}
//将序列化文件转换成向量文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-seq";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-vectors";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean参数是,是否递归删除的意思
fs.delete(out, true);
}
SparseVectorsFromSequenceFiles svfsf = new SparseVectorsFromSequenceFiles();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-lnorm","-nv","-wt","tfidf"};
ToolRunner.run(svfsf, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("序列化文件转换成向量失败!");
System.out.println(2);
}
}
public static void makeModel(boolean completelyNB){
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-vectors"+Path.SEPARATOR+"tfidf-vectors";
String model = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"model";
String labelindex = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"labelindex";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(model);
Path label = new Path(labelindex);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean参数是,是否递归删除的意思
fs.delete(out, true);
}
if(fs.exists(label)){
//boolean参数是,是否递归删除的意思
fs.delete(label, true);
}
TrainNaiveBayesJob tnbj = new TrainNaiveBayesJob();
String[] params =null;
if(completelyNB){
params = new String[]{"-i",input,"-el","-o",model,"-li",labelindex,"-ow","-c"};
}else{
params = new String[]{"-i",input,"-el","-o",model,"-li",labelindex,"-ow"};
}
ToolRunner.run(tnbj, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("生成训练模型失败!");
System.exit(3);
}
}
}
package myTesting.bayes;
import java.io.IOException;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.fs.PathFilter;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.BayesUtils;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.NaiveBayesModel;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.StandardNaiveBayesClassifier;
import org.apache.mahout.common.Pair;
import org.apache.mahout.common.iterator.sequencefile.PathType;
import org.apache.mahout.common.iterator.sequencefile.SequenceFileDirIterable;
import org.apache.mahout.math.RandomAccessSparseVector;
import org.apache.mahout.math.Vector;
import org.apache.mahout.math.Vector.Element;
import org.apache.mahout.vectorizer.TFIDF;
import com.google.common.collect.ConcurrentHashMultiset;
import com.google.common.collect.Multiset;
public class BayesCheckData {
private static StandardNaiveBayesClassifier classifier;
private static Map<String, Integer> dictionary;
private static Map<Integer, Long> documentFrequency;
private static Map<Integer, String> labelIndex;
public void init(Configuration conf){
try {
String modelPath = "/zhoujianfeng/playtennis/model";
String dictionaryPath = "/zhoujianfeng/playtennis/tennis-vectors/dictionary.file-0";
String documentFrequencyPath = "/zhoujianfeng/playtennis/tennis-vectors/df-count";
String labelIndexPath = "/zhoujianfeng/playtennis/labelindex";
dictionary = readDictionnary(conf, new Path(dictionaryPath));
documentFrequency = readDocumentFrequency(conf, new Path(documentFrequencyPath));
labelIndex = BayesUtils.readLabelIndex(conf, new Path(labelIndexPath));
NaiveBayesModel model = NaiveBayesModel.materialize(new Path(modelPath), conf);
classifier = new StandardNaiveBayesClassifier(model);
} catch (IOException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("检测数据构造成vectors初始化时报错。。。。");
System.exit(4);
}
}
/**
* 加载字典文件,Key: TermValue; Value:TermID
* @param conf
* @param dictionnaryDir
* @return
*/
private static Map<String, Integer> readDictionnary(Configuration conf, Path dictionnaryDir) {
Map<String, Integer> dictionnary = new HashMap<String, Integer>();
PathFilter filter = new PathFilter() {
@Override
public boolean accept(Path path) {
String name = path.getName();
return name.startsWith("dictionary.file");
}
};
for (Pair<Text, IntWritable> pair : new SequenceFileDirIterable<Text, IntWritable>(dictionnaryDir, PathType.LIST, filter, conf)) {
dictionnary.put(pair.getFirst().toString(), pair.getSecond().get());
}
return dictionnary;
}
/**
* 加载df-count目录下TermDoc频率文件,Key: TermID; Value:DocFreq
* @param conf
* @param dictionnaryDir
* @return
*/
private static Map<Integer, Long> readDocumentFrequency(Configuration conf, Path documentFrequencyDir) {
Map<Integer, Long> documentFrequency = new HashMap<Integer, Long>();
PathFilter filter = new PathFilter() {
@Override
public boolean accept(Path path) {
return path.getName().startsWith("part-r");
}
};
for (Pair<IntWritable, LongWritable> pair : new SequenceFileDirIterable<IntWritable, LongWritable>(documentFrequencyDir, PathType.LIST, filter, conf)) {
documentFrequency.put(pair.getFirst().get(), pair.getSecond().get());
}
return documentFrequency;
}
public static String getCheckResult(){
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String classify = "NaN";
BayesCheckData cdv = new BayesCheckData();
cdv.init(conf);
System.out.println("init done...............");
Vector vector = new RandomAccessSparseVector(10000);
TFIDF tfidf = new TFIDF();
//sunny,hot,high,weak
Multiset<String> words = ConcurrentHashMultiset.create();
words.add("sunny",1);
words.add("hot",1);
words.add("high",1);
words.add("weak",1);
int documentCount = documentFrequency.get(-1).intValue(); // key=-1时表示总文档数
for (Multiset.Entry<String> entry : words.entrySet()) {
String word = entry.getElement();
int count = entry.getCount();
Integer wordId = dictionary.get(word); // 需要从dictionary.file-0文件(tf-vector)下得到wordID,
if (StringUtils.isEmpty(wordId.toString())){
continue;
}
if (documentFrequency.get(wordId) == null){
continue;
}
Long freq = documentFrequency.get(wordId);
double tfIdfValue = tfidf.calculate(count, freq.intValue(), 1, documentCount);
vector.setQuick(wordId, tfIdfValue);
}
// 利用贝叶斯算法开始分类,并提取得分最好的分类label
Vector resultVector = classifier.classifyFull(vector);
double bestScore = -Double.MAX_VALUE;
int bestCategoryId = -1;
for(Element element: resultVector.all()) {
int categoryId = element.index();
double score = element.get();
System.out.println("categoryId:"+categoryId+" score:"+score);
if (score > bestScore) {
bestScore = score;
bestCategoryId = categoryId;
}
}
classify = labelIndex.get(bestCategoryId)+"(categoryId="+bestCategoryId+")";
return classify;
}
public static void printResult(){
System.out.println("检测所属类别是:"+getCheckResult());
}
}
1. 请介绍一下WebGIS的概念和作用,以及在实际应用中的优势和挑战。
WebGIS是一种基于Web技术的地理信息系统,通过将地理数据和功能以可视化的方式呈现在Web浏览器中,实现地理空间数据的共享和分析。它可以用于地图浏览、空间查询、地理分析等多种应用场景。WebGIS的优势包括易于访问、跨平台、实时更新、可定制性强等,但也面临着数据安全性、性能优化、用户体验等挑战。
2. 请谈谈您在WebGIS开发方面的经验和技能。
我在WebGIS开发方面有丰富的经验和技能。我熟悉常用的WebGIS开发框架和工具,如ArcGIS API for JavaScript、Leaflet、OpenLayers等。我能够使用HTML、CSS和JavaScript等前端技术进行地图展示和交互设计,并能够使用后端技术如Python、Java等进行地理数据处理和分析。我还具备数据库管理和地理空间数据建模的能力,能够设计和优化WebGIS系统的架构。
3. 请描述一下您在以往项目中使用WebGIS解决的具体问题和取得的成果。
在以往的项目中,我使用WebGIS解决了许多具体问题并取得了显著的成果。例如,在一次城市规划项目中,我开发了一个基于WebGIS的交通流量分析系统,帮助规划师们评估不同交通方案的效果。另外,在一次环境监测项目中,我使用WebGIS技术实现了实时的空气质量监测和预警系统,提供了准确的空气质量数据和可视化的分析结果,帮助政府和公众做出相应的决策。
4. 请谈谈您对WebGIS未来发展的看法和期望。
我认为WebGIS在未来会继续发展壮大。随着云计算、大数据和人工智能等技术的不断进步,WebGIS将能够处理更大规模的地理数据、提供更丰富的地理分析功能,并与其他领域的技术进行深度融合。我期望未来的WebGIS能够更加智能化、个性化,为用户提供更好的地理信息服务,助力各行各业的决策和发展。
这块您需要了解下stm32等单片机的基本编程和简单的硬件设计,最好能够了解模电和数电相关的知识更好,还有能够会做操作系统,简单的有ucos,freeRTOS等等。最好能够使用PCB画图软件以及keil4等软件。希望对您能够有用。
1.负责区域大客户/行业客户管理系统销售拓展工作,并完成销售流程;
2.维护关键客户关系,与客户决策者保持良好的沟通;
3.管理并带领团队完成完成年度销售任务。
你好,面试题类型有很多,以下是一些常见的类型:
1. 技术面试题:考察候选人技术能力和经验。
2. 行为面试题:考察候选人在过去的工作或生活中的行为表现,以预测其未来的表现。
3. 情境面试题:考察候选人在未知情境下的决策能力和解决问题的能力。
4. 案例面试题:考察候选人解决实际问题的能力,模拟真实工作场景。
5. 逻辑推理题:考察候选人的逻辑思维能力和分析能力。
6. 开放性面试题:考察候选人的个性、价值观以及沟通能力。
7. 挑战性面试题:考察候选人的应变能力和创造力,通常是一些非常具有挑战性的问题。
需要具体分析 因为cocoscreator是一款游戏引擎,面试时的问题会涉及到不同的方面,如开发经验、游戏设计、图形学等等,具体要求也会因公司或岗位而异,所以需要根据实际情况进行具体分析。 如果是针对开发经验的问题,可能会考察候选人是否熟悉cocoscreator常用API,是否能够独立开发小型游戏等等;如果是针对游戏设计的问题,则需要考察候选人对游戏玩法、关卡设计等等方面的理解和能力。因此,需要具体分析才能得出准确的回答。
以下是一些可能出现在MyCat面试中的问题:
1. 什么是MyCat?MyCat是一个开源的分布式数据库中间件,它可以将多个MySQL数据库组合成一个逻辑上的数据库集群,提供高可用性、高性能、易扩展等特性。
2. MyCat的优势是什么?MyCat具有以下优势:支持读写分离、支持分库分表、支持自动切换故障节点、支持SQL解析和路由、支持数据分片等。
3. MyCat的架构是怎样的?MyCat的架构包括三个层次:客户端层、中间件层和数据存储层。客户端层负责接收和处理客户端请求,中间件层负责SQL解析和路由,数据存储层负责实际的数据存储和查询。
4. MyCat支持哪些数据库?MyCat目前支持MySQL和MariaDB数据库。
5. MyCat如何实现读写分离?MyCat通过将读请求和写请求分别路由到不同的MySQL节点上实现读写分离。读请求可以路由到多个只读节点上,从而提高查询性能。
6. MyCat如何实现分库分表?MyCat通过对SQL进行解析和路由,将数据按照一定规则划分到不同的数据库或表中,从而实现分库分表。
7. MyCat如何保证数据一致性?MyCat通过在多个MySQL节点之间同步数据,保证数据的一致性。同时,MyCat还支持自动切换故障节点,从而保证系统的高可用性。
8. MyCat的部署方式有哪些?MyCat可以部署在单机上,也可以部署在多台服务器上实现分布式部署。
在购买衬衫时,胸围是一个重要的考虑因素。一个合适的衬衫不仅能够展现您的风格和品味,更能够让您感到舒适自在。因此,了解和选择适合自己胸围的衬衫是至关重要的。
在选择衬衫之前,您首先需要准确地测量自己的胸围。以下是一个简单的测量胸围的步骤:
测量胸围时,记得不要穿着过厚或过薄的衣物,最好只穿内衣。
一件合适的衬衫应该能够完美贴合您的身形,同时不会过于紧绷或过于宽松。以下是一些常见胸围范围和相应的衬衫尺码参考:
请注意,这只是一个大致的尺码参考,每个品牌的尺码可能会有所不同。因此,最好在购买衬衫之前查看品牌的尺码表,以确保选择适合自己的尺码。
选择合适胸围的衬衫非常重要,无论是个人形象还是舒适度都会受到影响。以下是为什么选择合适胸围的衬衫很重要的几个原因:
一件合适的衬衫能够展现您的身材和个人形象。过大或过小的衬衫都会给人一种不整洁或不自信的感觉。相反,合适的衬衫能够突出您最好的一面,让您看起来更加专业和自信。
穿着合适的衬衫能够让您感到舒适自在。过大的衬衫会给人一种臃肿的感觉,而过小的衬衫则会限制您的动作自由度。选择适合胸围的衬衫能够确保您可以在工作或社交场合中自由移动,不受束缚。
当您感到自信时,您的态度和行为都会更有魅力。穿着合适胸围的衬衫能够增加您的自信心,使您在工作和社交场合中更加从容和自信。相信自己的外表,您就能更好地展现自己的能力和才华。
以下是几个选择适合胸围衬衫的建议:
不同品牌的衬衫尺码可能会有所不同,因此在购买之前最好查看品牌的尺码表。仔细测量自己的胸围,并选择与之相匹配的尺码。如果您的胸围介于两个尺码之间,建议选择较大的尺码,然后根据需要进行调整。
除了胸围,衬衫的剪裁也是一个重要的考虑因素。对于胸围较大的人群,选择宽松剪裁的衬衫可能更适合,而对于胸围较小的人群,选择修身剪裁的衬衫可能更合适。根据自己的身材特点和喜好选择适合的衬衫剪裁。
面料的选择也会对衬衫的合适程度产生影响。柔软、弹性适中的面料可以更好地贴合身体曲线,提供更好的穿着体验。同时,透气性也是一个需要考虑的因素,特别是在炎热的天气中。选择适合的面料可以让您感到更加舒适和清爽。
选择适合自己胸围的衬衫是衬衫选购中不可忽视的一个因素。只有选择合适的衬衫,才能让您在外观和穿着舒适度上达到最佳状态。希望以上的建议对您选购胸围衬衫时能有所帮助!