close
前陣子錯過了雙11【Dr.AV】AI-US3西屋-惠而浦-開利三合一冷氣遙控器(北極熊系列)沒有買到特別優惠的好險台灣有很多節慶例如雙12或是聖誕節
近幾年折扣都是越來越多所以一定要抓緊機會趁折扣買~【Dr.AV】AI-US3西屋-惠而浦-開利三合一冷氣遙控器(北極熊系列)就是我一直觀望的
觀望了好久才下定決心要買【Dr.AV】AI-US3西屋-惠而浦-開利三合一冷氣遙控器(北極熊系列)買之前就有先上網查過網路上評價都挺不錯的~
看著看著也覺得【Dr.AV】AI-US3西屋-惠而浦-開利三合一冷氣遙控器(北極熊系列)不錯 ，所以就決定在這次最划算的時候買下去!
希望收到以後【Dr.AV】AI-US3西屋-惠而浦-開利三合一冷氣遙控器(北極熊系列)真的 符合我的期待
P.S如果你們家有3-8歲的孩子想要訂學習雜誌可以點擊免費申請試讀呦
P.S2 讓您的孩子贏在起跑點可以免費申請Disney美語教材(進入填寫相關資訊即可索取贈品喔)
而且很多 知名購物商城加入會員以後會不定時送電子折價券，所以其實買到的價格很多時候都比標價便宜很多
如果在購物商城買的話，除了有詳細的介紹以外，更有保障！！而且速度也很快~
↓↓↓限量折扣的優惠按鈕↓↓↓
【Dr.AV】AI-US3西屋/惠而浦/開利三合一冷氣遙控器(北極熊系列)
注意事項
※購買前，請確認家中冷氣機型是否與遙控器廠牌相同。
※本產品有詳盡原廠機種外觀對照表以及代碼設定方式。
※代碼設定後，若僅能做電源開關及部分功能操作，(例溫度調整、定時、風量等)，
而無法操作其他功能按鍵時，請再試試其他組代碼，找到最適用。
※本遙控器為整合萬用型，若按下部分按鍵無動作或液晶螢幕無顯示畫面，
表示您的冷氣機無此功能，本遙控器並無損壞，乃正常現象。
※長時間不使用時，請取下電池，以防漏液損害遙控器。
※產品規格如有修改不另通知。
※上列廠牌名稱及商標,皆各屬原公司所有
商品退換貨須知
※此商品為消耗品，僅提供到貨七天內故障換新服務
※鑑賞期並非試用期，此商品不提供任何試用，商品如經拆封、使用，以致缺乏完整性時，恕無法退換貨
※退換貨的商品必須為全新狀態且完整包裝(包含主機、附件、內外包裝、隨機文件、贈品等)
※商品圖檔顏色因電腦螢幕設定差異會略有不同，以實際出貨商品顏色為準。
雙門冰箱營業用
【Dr.AV】AI-US3西屋-惠而浦-開利三合一冷氣遙控器(北極熊系列)滾筒洗衣機價格,直立式洗衣機比較,分離式冷氣價格比較,滾筒式洗衣機評比,小冰箱評比,雙門冰箱推薦,單門冰箱,洗衣機推薦
↓↓↓現在馬上點擊購買↓↓↓
另外在推薦我平時會使用的平台可以比較價格找便宜~~
微軟亞洲研究院鄭宇：AlphaGo並未攻克圍棋難題，人類未來仍有希望
雷鋒網按：本文轉自CCF官方公眾號中國計算機學會，雷鋒網已獲內容授權。
5月23日AlphaGo2.0版本在人機圍棋比賽中以1/4子的微弱優勢戰勝瞭柯潔，一方面繼續彰顯瞭人工智能的強大，但也讓人們對AlphaGo和人工智能有瞭新的認識。先說出結論，再看分析。
1．在圍棋這個項目上AlphaGo目前走在瞭人類的前面，但並沒有完全攻克圍棋這項運動。它隻是通過深度學習找到瞭一個比人類認識更優的解，但不是最優解。最優解無法找到，即便用盡地球上所有的資源。從專業的角度來講，就是用深度學習去逼近瞭一個強化學習中的價值判斷函數，然後再跟蒙特卡洛搜索樹結合的方法（具體詳解可參看《鄭宇：一張圖解ALphaGo原理及弱點》，不再重復）。既然人工智能和人類都不能找到最優解，現在說哪一方已經完全徹底的失敗還早。
2. 人類也是在進步的，我們也不要低估瞭人類後天的快速（小樣本）學習能力，這點AlphaGo基於現在的學習方法還做不到。短期來看人獲勝概率小，但長遠來看（未來5-10年）人還有機會，因為人也有很強的學習能力，可以從少量跟AlphaGo的對弈的棋局中快速學習。而即便再給AlphaGo1億副棋譜，再添加一萬塊GPU，如果還是基於現有的學習體系，它進步的速度也終將放緩，因為新增的棋譜和計算資源相對於2x10171這個搜索空間來說隻是滄海一粟。我們對人腦的瞭解還遠不如對圍棋的認識，這裡面還有很大的未知數。
3. 目前人類職業棋手跟AlphaGo的差距也就在一個貼目的水平，沒有大傢想象的那麼大。其實這個貼目的差距（按中國標準7目半），在職業棋手看來，已經是非常大的差距瞭。很多職業高手，進入官子階段後發現自己還落後對方7-8目，就會主動投子認輸瞭。很多通過數子來決定勝負的比賽，輸贏往往都在1-2目之間（比如柯潔就輸給AlphaGo半目）。否則會被其他專業棋手笑話，自己落後那麼多都不知道，點空能力太弱瞭。
要能真正客觀、準確的看待這個問題急需要較強的人工智能專業知識，也需要一定的圍棋功底。下面先糾正網上認知的一些誤區：
誤區一：AlphaGo可以讓人類頂尖棋手4個子，AlphaGo2.0可以讓上一個版本4-5個子。
洗衣機尺寸
要消除這個誤解，首先要跟大傢普及一下圍棋知識：在圍棋裡“讓對方兩個子”和“贏對方2個子”有著天壤之別。這點對於下圍棋的人不用多說，但我今天才意識到，很多吃瓜群眾一直以為這就是一回事。難怪網上會流傳以上的錯誤言論。
讓對方兩個子:在圍棋裡讓2子是說讓一方先在棋盤上放上2個棋子（棋子隻能放在星位），然後對方才開始走。這兩個子在對弈之初的價值巨大，對於專業棋手來講，每個棋子價值至少在10目以上（這是最保守估計瞭）。讓兩子相當於至少先讓出去對方20多目的地盤。由於棋盤是有限的，如果不能在後面的比賽中，在有限的空間裡贏回這20多目，那就是讓子失敗瞭。而且讓子數越多，被讓方獲得的價值不單是線性增長的，因為子力之間會形成配合，獲取更大的利益。比如說，讓四子，其價值就可能遠不止40目瞭。
贏對方2個子：是指雙方下完後，贏的一方比輸的一方多出2個子。如果按照吃住對方一個子算兩目的方法來算，那2個子隻相當於4目。AlphaGo贏瞭柯潔1/4子，就相當於半目棋子而已。
所以“讓對方兩個子”和“贏對方2個子”不可同年而語。如果真的有圍棋之神存在（既他一定能找到最優解，我們人是沒有希望下過他的），一般頂尖滾筒式洗衣機評比專業棋手認為他們跟這個神的差距在讓2-3子之間。由於AlphaGo可以被證明不能保證找到最優解，所以他離神還有一定的距離。因此，說AlphaGo可以讓人類頂尖棋手4個子，這簡直就是天方夜談。
誤區二：AlphaGo也會下出一些明顯不好的招數，是因為他自我判斷形式占優，而放松瞭自身的要求。
AlphaGo的搜索策略就是優先對獲勝概率比較大的分支進行更多的深度搜索，這個策略在任何時候都不會改變，也不能改變。他不會覺得自己優勢瞭就下出緩手。下得不好的時候是因為其價值判斷本來就是一個近似，而且搜索空間也不能窮盡，得不到最優解，因此，有時估計還不錯的棋，其實不一定是真的最好的下法，AlphaGo出現這種不穩定狀況是正常的。這也是人類善存的希望所在。當然人類也有自身的弱點，如疲勞、情緒波動等，人也會判斷失誤。而且棋局很長，有些之前不太好的棋，經過後面的變化（包括不是預料中的變化）有可能會變成好棋。所以，不是所有的錯誤，都會直接影響到比賽的結果。而且現在大傢似乎有點怕AlphaGo瞭，即便是AlphaGo下出一招不好的棋，大傢更多的是懷疑自己的水平（是不是我們沒看懂啊？），而選擇相信AlphaGo的“深謀遠慮“。
誤區三：AlphaGo可以不斷自學習，從新的棋局裡獲取經驗，快速提升自己。
AlphaGo的系統由於參數非常多，需要大量的數據來訓練，新增的幾幅棋譜對提高它的棋力起不到任何作用。而且AlphaGo在做參數調整時是針對一大批數據的整體優化，也必須對很多棋譜做批量處理，訓練時間非常長，不可能在很短時間內大幅提升自身的水平。即便是同一組訓練棋譜，參數調整方法不一樣也會訓練出棋力水平差異較大的系統。其實AlphaGo是通過自我對弈來生成很多棋譜，然後利用棋譜中的（兩個連續的）盤面跟最後的勝負對應關系訓練出價值網絡來。這裡隻是借用瞭一下強化學習的框架來訓練深度神經網絡的參數而已，主要貢獻還是深度學習的近似能力帶來的（解決瞭傳統強化學習針對復雜環境和動作狀態無法求解的難題）。因此，AlphaGo並沒有大傢想象的那種自我博弈就能自己不斷進步的能力。
誤區四：AlphaGo會故意放水輸掉一局比賽。
這個沒有可能。要想輸還不能輸的那麼難看和明顯，是一件非常難辦的事情，可能比贏棋還要難。在模型訓練好之後，AlphaGo能夠臨時改動的隻有在搜索部分投入的資源多少（搜索多大的空間）可以改動。縮減的太小，幾乎不會有太大變化，但如果縮減太多，就會下出一些非常低級的棋來。這點從技術角度來講很難把握。
誤區五：計算機的計算能力一定比人強，所以不要去跟AlphaGo比計算，應該把局面簡單化，避免復雜的戰鬥。
AlphaGo依靠的是一種基於樹的搜索算法，遇到復雜局面搜索空間變大，對未來輸贏的價值判斷也會變難。因此，人算不過來的復雜局面，對AlphaGo來說也很困難。如果局面太簡單，機器可以非常好的計算出比較優的解，人類棋手更加沒有希望。因此，把局面弄復雜，人類棋手才有希望獲勝，雖然這個對人類也提出瞭更大的挑戰。
總結
基於人類目前對圍棋的認識和理解，現階段仍然會輸給人工智能。我並不是覺得柯潔有希望能夠贏得後面的比賽，但人類也在進步，通過跟AlphaGo的對弈，人類也在重新認識圍棋。隻要人類的思想和文明在不斷進步，人就有可能在未來5-10年裡通過不斷的學習趕上當前的AlphaGo。當然，AlphaGo也會進步，但它還不是圍棋之神，也沒有攻克圍棋這個難題。如果現有的學習方法沒有全面的革新，其進步的速度也會慢慢放緩。基於此考慮，人類還會有機會。當人們對圍棋有瞭更深入的瞭解之後，又會設計出更好的人工智能算法。兩者其實並不矛盾，相輔相成，互相促進，不管誰輸誰贏都是人類文明進步的體現。人類的智能也將始終走在機器的前面，而不會被機器取代。
【Dr.AV】AI-US3西屋-惠而浦-開利三合一冷氣遙控器(北極熊系列)價格比較【Dr.AV】AI-US3西屋-惠而浦-開利三合一冷氣遙控器(北極熊系列)討論推薦 【Dr.AV】AI-US3西屋-惠而浦-開利三合一冷氣遙控器(北極熊系列) 尺寸怎麼看#GOODS_NAME#心得分享價格比較【Dr.AV】AI-US3西屋-惠而浦-開利三合一冷氣遙控器(北極熊系列)部落客推薦#GOODS_NAME#使用評比推薦【Dr.AV】AI-US3西屋-惠而浦-開利三合一冷氣遙控器(北極熊系列)分離式冷氣價格#GOODS_NAME#箱型冷氣推薦 【Dr.AV】AI-US3西屋-惠而浦-開利三合一冷氣遙控器(北極熊系列)變頻冷氣價格比較 您或許有興趣的東西:
近幾年折扣都是越來越多所以一定要抓緊機會趁折扣買~【Dr.AV】AI-US3西屋-惠而浦-開利三合一冷氣遙控器(北極熊系列)就是我一直觀望的
觀望了好久才下定決心要買【Dr.AV】AI-US3西屋-惠而浦-開利三合一冷氣遙控器(北極熊系列)買之前就有先上網查過網路上評價都挺不錯的~
看著看著也覺得【Dr.AV】AI-US3西屋-惠而浦-開利三合一冷氣遙控器(北極熊系列)不錯 ，所以就決定在這次最划算的時候買下去!
希望收到以後【Dr.AV】AI-US3西屋-惠而浦-開利三合一冷氣遙控器(北極熊系列)真的 符合我的期待
P.S如果你們家有3-8歲的孩子想要訂學習雜誌可以點擊免費申請試讀呦
P.S2 讓您的孩子贏在起跑點可以免費申請Disney美語教材(進入填寫相關資訊即可索取贈品喔)
而且很多 知名購物商城加入會員以後會不定時送電子折價券，所以其實買到的價格很多時候都比標價便宜很多
如果在購物商城買的話，除了有詳細的介紹以外，更有保障！！而且速度也很快~↓↓↓限量折扣的優惠按鈕↓↓↓
- 品號：4603085
- 適用西屋、惠而浦、開利冷氣全機
- 遙控距離約8公尺
- 原廠模具，操作簡單，同原廠功能
【Dr.AV】AI-US3西屋/惠而浦/開利三合一冷氣遙控器(北極熊系列)
注意事項
※購買前，請確認家中冷氣機型是否與遙控器廠牌相同。
※本產品有詳盡原廠機種外觀對照表以及代碼設定方式。
※代碼設定後，若僅能做電源開關及部分功能操作，(例溫度調整、定時、風量等)，
而無法操作其他功能按鍵時，請再試試其他組代碼，找到最適用。
※本遙控器為整合萬用型，若按下部分按鍵無動作或液晶螢幕無顯示畫面，
表示您的冷氣機無此功能，本遙控器並無損壞，乃正常現象。
※長時間不使用時，請取下電池，以防漏液損害遙控器。
※產品規格如有修改不另通知。
※上列廠牌名稱及商標,皆各屬原公司所有
商品退換貨須知
※此商品為消耗品，僅提供到貨七天內故障換新服務
※鑑賞期並非試用期，此商品不提供任何試用，商品如經拆封、使用，以致缺乏完整性時，恕無法退換貨
※退換貨的商品必須為全新狀態且完整包裝(包含主機、附件、內外包裝、隨機文件、贈品等)
※商品圖檔顏色因電腦螢幕設定差異會略有不同，以實際出貨商品顏色為準。
雙門冰箱營業用
【Dr.AV】AI-US3西屋-惠而浦-開利三合一冷氣遙控器(北極熊系列)滾筒洗衣機價格,直立式洗衣機比較,分離式冷氣價格比較,滾筒式洗衣機評比,小冰箱評比,雙門冰箱推薦,單門冰箱,洗衣機推薦
↓↓↓現在馬上點擊購買↓↓↓
另外在推薦我平時會使用的平台可以比較價格找便宜~~
| 寶貝用品購物網推薦 | ||
| | 專門賣寶寶天然的清潔用品~~ | |
 | 韓國首選婦幼產品，既時尚又實用 | |
| | 適合給新手爸媽的嬰兒購物網，一應俱全! | |
| 各大購物網快速連結 | ||
 | 東森購物網 | 性質大多相同 建議每一家搜尋要購買的品項後 比對出能折價卷能扣最多的一家來消費保養品、化妝品我比較常在momo購物網買，切記是"購物網"才有正品保障!! |
 | 森森購物網 | |
 | udn買東西 | |
 | MOMO購物網 | |
 | 瘋狂麥克 | 有時候新鮮貨我都在瘋狂麥克找，基本上想找的，瘋狂賣客都會賣~ |
微軟亞洲研究院鄭宇：AlphaGo並未攻克圍棋難題，人類未來仍有希望
雷鋒網按：本文轉自CCF官方公眾號中國計算機學會，雷鋒網已獲內容授權。
5月23日AlphaGo2.0版本在人機圍棋比賽中以1/4子的微弱優勢戰勝瞭柯潔，一方面繼續彰顯瞭人工智能的強大，但也讓人們對AlphaGo和人工智能有瞭新的認識。先說出結論，再看分析。
1．在圍棋這個項目上AlphaGo目前走在瞭人類的前面，但並沒有完全攻克圍棋這項運動。它隻是通過深度學習找到瞭一個比人類認識更優的解，但不是最優解。最優解無法找到，即便用盡地球上所有的資源。從專業的角度來講，就是用深度學習去逼近瞭一個強化學習中的價值判斷函數，然後再跟蒙特卡洛搜索樹結合的方法（具體詳解可參看《鄭宇：一張圖解ALphaGo原理及弱點》，不再重復）。既然人工智能和人類都不能找到最優解，現在說哪一方已經完全徹底的失敗還早。
2. 人類也是在進步的，我們也不要低估瞭人類後天的快速（小樣本）學習能力，這點AlphaGo基於現在的學習方法還做不到。短期來看人獲勝概率小，但長遠來看（未來5-10年）人還有機會，因為人也有很強的學習能力，可以從少量跟AlphaGo的對弈的棋局中快速學習。而即便再給AlphaGo1億副棋譜，再添加一萬塊GPU，如果還是基於現有的學習體系，它進步的速度也終將放緩，因為新增的棋譜和計算資源相對於2x10171這個搜索空間來說隻是滄海一粟。我們對人腦的瞭解還遠不如對圍棋的認識，這裡面還有很大的未知數。
3. 目前人類職業棋手跟AlphaGo的差距也就在一個貼目的水平，沒有大傢想象的那麼大。其實這個貼目的差距（按中國標準7目半），在職業棋手看來，已經是非常大的差距瞭。很多職業高手，進入官子階段後發現自己還落後對方7-8目，就會主動投子認輸瞭。很多通過數子來決定勝負的比賽，輸贏往往都在1-2目之間（比如柯潔就輸給AlphaGo半目）。否則會被其他專業棋手笑話，自己落後那麼多都不知道，點空能力太弱瞭。
要能真正客觀、準確的看待這個問題急需要較強的人工智能專業知識，也需要一定的圍棋功底。下面先糾正網上認知的一些誤區：
誤區一：AlphaGo可以讓人類頂尖棋手4個子，AlphaGo2.0可以讓上一個版本4-5個子。
洗衣機尺寸
要消除這個誤解，首先要跟大傢普及一下圍棋知識：在圍棋裡“讓對方兩個子”和“贏對方2個子”有著天壤之別。這點對於下圍棋的人不用多說，但我今天才意識到，很多吃瓜群眾一直以為這就是一回事。難怪網上會流傳以上的錯誤言論。
讓對方兩個子:在圍棋裡讓2子是說讓一方先在棋盤上放上2個棋子（棋子隻能放在星位），然後對方才開始走。這兩個子在對弈之初的價值巨大，對於專業棋手來講，每個棋子價值至少在10目以上（這是最保守估計瞭）。讓兩子相當於至少先讓出去對方20多目的地盤。由於棋盤是有限的，如果不能在後面的比賽中，在有限的空間裡贏回這20多目，那就是讓子失敗瞭。而且讓子數越多，被讓方獲得的價值不單是線性增長的，因為子力之間會形成配合，獲取更大的利益。比如說，讓四子，其價值就可能遠不止40目瞭。
贏對方2個子：是指雙方下完後，贏的一方比輸的一方多出2個子。如果按照吃住對方一個子算兩目的方法來算，那2個子隻相當於4目。AlphaGo贏瞭柯潔1/4子，就相當於半目棋子而已。
所以“讓對方兩個子”和“贏對方2個子”不可同年而語。如果真的有圍棋之神存在（既他一定能找到最優解，我們人是沒有希望下過他的），一般頂尖滾筒式洗衣機評比專業棋手認為他們跟這個神的差距在讓2-3子之間。由於AlphaGo可以被證明不能保證找到最優解，所以他離神還有一定的距離。因此，說AlphaGo可以讓人類頂尖棋手4個子，這簡直就是天方夜談。
誤區二：AlphaGo也會下出一些明顯不好的招數，是因為他自我判斷形式占優，而放松瞭自身的要求。
AlphaGo的搜索策略就是優先對獲勝概率比較大的分支進行更多的深度搜索，這個策略在任何時候都不會改變，也不能改變。他不會覺得自己優勢瞭就下出緩手。下得不好的時候是因為其價值判斷本來就是一個近似，而且搜索空間也不能窮盡，得不到最優解，因此，有時估計還不錯的棋，其實不一定是真的最好的下法，AlphaGo出現這種不穩定狀況是正常的。這也是人類善存的希望所在。當然人類也有自身的弱點，如疲勞、情緒波動等，人也會判斷失誤。而且棋局很長，有些之前不太好的棋，經過後面的變化（包括不是預料中的變化）有可能會變成好棋。所以，不是所有的錯誤，都會直接影響到比賽的結果。而且現在大傢似乎有點怕AlphaGo瞭，即便是AlphaGo下出一招不好的棋，大傢更多的是懷疑自己的水平（是不是我們沒看懂啊？），而選擇相信AlphaGo的“深謀遠慮“。
誤區三：AlphaGo可以不斷自學習，從新的棋局裡獲取經驗，快速提升自己。
AlphaGo的系統由於參數非常多，需要大量的數據來訓練，新增的幾幅棋譜對提高它的棋力起不到任何作用。而且AlphaGo在做參數調整時是針對一大批數據的整體優化，也必須對很多棋譜做批量處理，訓練時間非常長，不可能在很短時間內大幅提升自身的水平。即便是同一組訓練棋譜，參數調整方法不一樣也會訓練出棋力水平差異較大的系統。其實AlphaGo是通過自我對弈來生成很多棋譜，然後利用棋譜中的（兩個連續的）盤面跟最後的勝負對應關系訓練出價值網絡來。這裡隻是借用瞭一下強化學習的框架來訓練深度神經網絡的參數而已，主要貢獻還是深度學習的近似能力帶來的（解決瞭傳統強化學習針對復雜環境和動作狀態無法求解的難題）。因此，AlphaGo並沒有大傢想象的那種自我博弈就能自己不斷進步的能力。
誤區四：AlphaGo會故意放水輸掉一局比賽。
這個沒有可能。要想輸還不能輸的那麼難看和明顯，是一件非常難辦的事情，可能比贏棋還要難。在模型訓練好之後，AlphaGo能夠臨時改動的隻有在搜索部分投入的資源多少（搜索多大的空間）可以改動。縮減的太小，幾乎不會有太大變化，但如果縮減太多，就會下出一些非常低級的棋來。這點從技術角度來講很難把握。
誤區五：計算機的計算能力一定比人強，所以不要去跟AlphaGo比計算，應該把局面簡單化，避免復雜的戰鬥。
AlphaGo依靠的是一種基於樹的搜索算法，遇到復雜局面搜索空間變大，對未來輸贏的價值判斷也會變難。因此，人算不過來的復雜局面，對AlphaGo來說也很困難。如果局面太簡單，機器可以非常好的計算出比較優的解，人類棋手更加沒有希望。因此，把局面弄復雜，人類棋手才有希望獲勝，雖然這個對人類也提出瞭更大的挑戰。
總結
基於人類目前對圍棋的認識和理解，現階段仍然會輸給人工智能。我並不是覺得柯潔有希望能夠贏得後面的比賽，但人類也在進步，通過跟AlphaGo的對弈，人類也在重新認識圍棋。隻要人類的思想和文明在不斷進步，人就有可能在未來5-10年裡通過不斷的學習趕上當前的AlphaGo。當然，AlphaGo也會進步，但它還不是圍棋之神，也沒有攻克圍棋這個難題。如果現有的學習方法沒有全面的革新，其進步的速度也會慢慢放緩。基於此考慮，人類還會有機會。當人們對圍棋有瞭更深入的瞭解之後，又會設計出更好的人工智能算法。兩者其實並不矛盾，相輔相成，互相促進，不管誰輸誰贏都是人類文明進步的體現。人類的智能也將始終走在機器的前面，而不會被機器取代。
【Dr.AV】AI-US3西屋-惠而浦-開利三合一冷氣遙控器(北極熊系列)價格比較【Dr.AV】AI-US3西屋-惠而浦-開利三合一冷氣遙控器(北極熊系列)討論推薦 【Dr.AV】AI-US3西屋-惠而浦-開利三合一冷氣遙控器(北極熊系列) 尺寸怎麼看#GOODS_NAME#心得分享價格比較【Dr.AV】AI-US3西屋-惠而浦-開利三合一冷氣遙控器(北極熊系列)部落客推薦#GOODS_NAME#使用評比推薦【Dr.AV】AI-US3西屋-惠而浦-開利三合一冷氣遙控器(北極熊系列)分離式冷氣價格#GOODS_NAME#箱型冷氣推薦 【Dr.AV】AI-US3西屋-惠而浦-開利三合一冷氣遙控器(北極熊系列)變頻冷氣價格比較 您或許有興趣的東西:
-
#KEY_LIST_START#
- $2 #KEY_LIST_END#
- momo購物網推薦【FoodSaver】真空密鮮盒2入組(中-1.2L)只剩此檔!!
- 折扣下殺【MSI】H110M PRO-VH+【SP廣穎】SATA III Slim S55 120G+【創見】DDR4-2400-8G不買後悔
- 超高CP值【acer】Predator XB252Q 25型 G-Sync 240Hz 電競螢幕不買後悔
AUGI SPORTS｜重機車靴｜重機車靴推薦｜重機專用車靴｜重機防摔鞋｜重機防摔鞋推薦｜重機防摔鞋
AUGI SPORTS｜augisports｜racing boots｜urban boots｜motorcycle boots
文章標籤
全站熱搜
留言列表
