剛從國外回來的我可以說是人生地不熟,想買個東西又
不知道哪裡比較方便又能節省時間,還好跟朋友聊天的
時候有提到想購買【ALICE愛利斯】12H速達-台灣雲絲絨 標準雙人四件式 薄被套床包組(一縷芬芳)但又不知道哪裡買
比較便宜又方便~好友二話不說立馬介紹了在
這個購物網~~送貨快速而且優惠也不少~~
真的幫我省下不少時間與金錢,所以囉~~
有跟我一樣喜歡這商品的不妨進來看看^0^
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商品訊息功能
- 品號：4027838
- 環保印染.健康無毒.寶貝您我
- 色澤典雅柔和.布置好心情 心得
- 柔軟透氣.舒適首選NO.1
商品訊息描述
商品訊息特點
這裡最便宜
◆產品內容／材質／清潔方式：
?薄被套 x1 (6*7 ) =180*210 cm
?薄床包 x1 (5*6.2) =150*186 cm
?薄枕套 x2 (45* 75 cm)
?材質─100%聚酯纖維/環保印染.細磨處理
?顏色－如產品圖示，網頁圖片因每台電腦解析度不同，與實品略有差異，實際顏色以出貨為主
?清潔保養方式－可水洗／不可烘乾／不可漂白／可輕輕擰乾 / 可低溫熨燙 / 使用40℃以下的水溫清洗／勿使用強力漂白清潔劑or柔軟精／浸泡時間請勿超過20分鐘／建議可放入大型洗衣袋後再清洗 (因深色布料請勿使用含漂白劑之洗劑，盡量避免浸泡，深淺色寢具請分開清洗)
?本產品組合為「薄被套床包組」－柔軟透氣舒適加倍，
．因個人衛生問題 ，本產品使用過或下水清洗後恕不接受退換貨
．此商品圖為實景拍攝，但布料裁切位置會略有不同,故商品花色位置以實品為準
．請務必於鑑賞期內先確認尺寸規格無誤後再行使用清洗
◆此商品圖為參考用之情境圖示，產品內容以規格敘述內容為準。
◆ 保養方式：
1. 使用前建議將布翻面下水清洗一次，可讓表面的漿質洗掉，使用起來會更加柔軟，也不容易褪色。
2. 建議可將床組放入大型洗衣袋後再清洗，清洗時淺色的要與深色務必分開洗滌，避免顏色互染。
3. 洗滌方式為：先將中性洗滌劑倒入洗衣機，使用水溫不要超過40℃ ，待洗滌劑完全溶解再放入床包組，注意浸泡時間不要超過20分鐘。
4. 請勿使用強力漂白清洗劑或是柔軟精。
5. 清洗後脫乾並置於室外通風處自然陰曬風乾，注意不可烘乾。
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擁有甜美臉蛋、火辣身材的21歲D奶嫩模羽沫，平時作風潑辣，今（23）日竟口出狂言「想挑戰100個口爆到射」，目標成為台灣第一狂人，並在臉書po文寫下報名條件，徵求100名自願者，引發網友熱議。
羽沫表示，會有這個想法是因為1年前替男朋友口交3分鐘完事，為了讓未來的男友很「性福」，便下定決心挑戰「100人口爆」磨練自己的技術。不過要報名可是有條件的，首先，報名對象以「殘障人士」優先，且須本季熱推單身並提供健康檢查報告；若報名成功者，則須要在完成體驗後提供簽名和合照。
▲羽沫擁有甜美外型、火辣身材。（圖／翻攝自Betty 羽沫臉書）
另外她也指出，手介紹天使的服務目前只限於領有重度殘障手冊的男性肢障者與視障者，除了殘障人士受到保障外，她直截了當的說：「非殘障人士那就是挑到老娘喜歡老娘爽為止，啊不然你當我慈濟喔？」最後不改辛辣風格直呼「29歲以前我就是要一路狂到底」。
貼文一出，立刻引來大批網友揪團報名，紛紛留言「各位別爭了，讓一讓！我斷手」、「我最愛幫人完成夢想了」、「嘴天使是聖女阿」，還有網友大讚她的志願服務精神；不過，也有網友狠酸「衝人氣而已」、「想到就有點噁」，認為靠殘障人士炒紅的舉動很過分。對此，羽沫則回應「性和愛本來就是兩碼事」，只要對方身體健康、沒有另一半，那有什麼不可以？
▲羽沫全文。時尚商品（圖／翻攝自Betty 羽沫臉書）
下面附上一則新聞讓大家了解時事
第五屆臺大黑客松於日前在花博公園爭艷館舉行，由「ICRY」隊伍獲得HITCON企業獎璀璨之星，台灣駭客協會首度和經濟部工業局與臺大黑客松合作，期望能激發跨界人才連結，在不同的產業找出資安新思維。
第五屆臺大黑客松共有約500人報名參與，現場共完成了120個作品。今年的主題為「資料科學與公民科技」，透過黑客松平台強化產學合作。
台灣駭客協會以資安的思維出發，設立了「HITCON企業獎」，除了目前熱門的駭客攻防、滲透測試等，更希望鼓勵跨界人才運用不同產業資料針對物聯網、金融與公眾議題等的資安應用進行創意發想。
「ICRY」成員來自國立臺灣大學機械、電機、及經濟學系，於眾多隊伍中脫穎而出。此作品運用Asus Zenbo機器人捕捉家庭成員以及陌生人的樣貌，進而透過導入的臉部辨識技術去分辨家庭成員以及陌生人。
台灣近年來有不少資安新創團隊受到國際大廠關注，足見台灣民間資安能量充沛，實力不容忽視。近年來，台灣駭客協會培育台灣資安人才不遺餘力，除了每年邀請國內外資安專家舉行資安論壇。
今年更首度將黑客松結合資安議題，吸引優秀工程師、學子投入創新產業研發設計工作，引起社會對資安的重視，隨著各產業營運方式逐漸數位化各種數據大量湧現，如何讓龐雜的數據成為有用的資訊才是最嚴峻的挑戰。
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