Conseils d'utilisation: Appliquer sur cheveux mouillés, masser doucement puis rincer. Les soins complémentaires: Pour un soin parfait de vos cheveux bouclés essayez aussi la mousse coiffante activ boucles et la crème rebouclante BYPHASSE.
Les Sprays Activ de Byphasse revitalisent les cheveux Pour renforcer et redynamiser les cheveux secs, souvent victimes de fourches et de cassure et ce, d'une manière durable, Byphasse présente la "kératine Liquide Activ Protect". Grâce à son application en spray, cette dernière permet de faciliter le coiffage pour laisser place à une chevelure douce, soyeuse et en bonne santé. Agitez le flacon avant de vaporiser le spray sur les racines des cheveux jusqu'aux pointes. Le Spray est à appliquer pendant 15 jours à raison d'une fois tous les 2 à 3 jours. Masque Kératine Byphasse - Soin cheveux. En spray également, le Spray "Activ Boucles" traite les cheveux bouclés et frisés seulement en un seul passage. Contenant un extrait d'aloe Vera, qui constitue un agent adoucissant efficace, ce démêlant hydrate et protège les cheveux, tout en facilitant leur coiffage. Si vos cheveux sont colorés, mais difficiles à démêler, le Spray "Activ Color" de la même gamme contient des filtres UV pour discipliner les cheveux, sans abîmer leur couleur.
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À la fois complète et accessible, la collection Byphasse est une véritable invitation à prendre soin de soi… et de son budget! 99 styles trouvés robot-blazé Oups, le chargement de la page s'est interrompu...
À propos du produit Prix indicatif: 2, 50€ Contenance: 250 ml Conditionnement: Pot Description: Le Masque Kératine Byphasse est un traitement de réparation à la kératine liquide. Il nourrit et adoucit les cheveux secs intensément, il réduit les signes de frisottis. Sa texture riche et fondante laisse un parfum agréable sur les cheveux. Soin des cheveux byphasse film. Facile à appliquer c'est également une aide précieuse au démêlage. Résultats: les cheveux sont doux et brillants de la racine aux pointes. CONSEIL BEAUTÉ Appliquer sur les cheveux mouillés des longueurs jusqu'aux pointes, laisser reposer pendant quelques minutes. Rincer abondamment à l'eau. Résumé des avis Dans la même catégorie De la même marque
Jeudi 2 Juin 2022 à 12:33 Rugby: le patron de la Coupe du monde 2023 renvoyé en correctionnelle Selon L'Équipe, Claude Atcher est à son tour cité à comparaître devant le Tribunal correctionnel de Paris. Il rejoint les autres mis en cause, Bernard Laporte, Serge Simon et Mohed Altrad. Lire l'article complet Jeudi 2 Juin 2022 Sport24 Sport24
- Politesse, Courtoisie, Créativité, Écoute et Bienveillance. Véhicules nécessaires: 2 Roues ou 4 Roues Secteurs: Valence, Portes-les valence, Saint-Péray, Bourg-Lès-Valence, Guilherand granges, Cornas, Soyons, Malissard, Saint Marcel. Conditions de rémunération: grille tarifaire selon prestation sur demande, rémunération de la plate-forme à la charge du client.
23:00 - La Tunisie a été sérieuse face à la Guinée Équatoriale Favoris de cette rencontre, les Aigles de Carthage ont été timorés, dans le premier acte, avant de déroulé au retour des vestiaires. Intenable, Sliti a délivré les siens (56e) et les caviars sur les réalisations de Jaziri (77e) et Msakni (80e). Ce dernier est allé de son doublé (85e). 22:57 - Fin de la rencontre entre la Tunisie et la Guinée Équatoriale Début idéal pour la Tunisie dans ces éliminatoires de la CAN 2023. Les joueurs de Kadri ont facilement écarté la la Guinée Équatoriale. 22:55 - On entre dans le temps additionnel Il y aura trois minutes de plus dans ce Tunisie - Guinée Équatoriale. La coupe d or patron gratuit sur. 22:54 - Owono réalise une prouesse Tout juste entré sur la pelouse, Achouri rate un face à face face au gardien de la Guinée Équatoriale, qui s'interpose du bras droit. 22:53 - Sliti sort sous les ovations Homme du match, l'ex-élément de Dijon sort. Achouri fête sa première sélection avec la Tunisie. 22:52 - La Tunisie déroulent Chaque attaque des Aigles de Carthage est dangereuse.
The Spinner propose à ses clients de « laver le cerveau » au groupe cible souhaité.
La réduction de dimensionnalité en machine learning consiste à réduire le nombre de variables au sein des données d'apprentissage, afin d'obtenir un modèle d'intelligence artificielle plus robuste et un temps de traitement plus rapide. La réduction de dimensionnalité, c'est quoi? En machine learning, la réduction de dimensionnalité consiste à passer d'un espace d'apprentissage de grande dimension à un espace de calcul plus restreint. La coupe d or patron gratuit francais. En d'autres termes, il s'agit de réduire le nombre de variables ou caractéristiques (features) permettant d'entraîner le modèle d'IA. Si les données sont représentées dans un tableau, la réduction de dimensionnalité passera par une diminution du nombre de colonnes. Quant à un modèle en trois dimensions comme un cube ou une sphère, il pourra être réduit à un plan unique, respectivement à un carré ou à un cercle. Schématiquement, l'objectif est d'éliminer les variables redondantes ou corrélées. Un algorithme de détection de spam par exemple peut se baser sur de très nombreuses variables: mots clés dans le message ou l'objet, présence d'une signature, de fautes d'orthographe...
Certaines peuvent être moins pertinentes que d'autres ou se recouvrir entre elles. C'est elles qui seront éliminées. Autre exemple: un modèle de classification identifiant les clients commentant positivement tel ou tel produit sur un site d'e-commerce. Le catalogue comprend 1000 produit. Au lieu d'identifier l'appétence pour chacun, la réduction de dimensionnalité consistera à cerner ce résultat par catégories de produits. Quel est l'intérêt de la réduction de dimensionnalité? Si le nombre de variables d'un modèle de machine learning est trop important, on risque le surapprentissage (ou overfitting). Dans ce cas, le modèle se limitera à la détection des exemples ayant servi à l'entraîner, et ne pourra pas en identifier de nouveaux. Il sera incapable de généraliser comme le disent les data scientists. Démission de Sheryl Sandberg, numéro 2 de Méta (Facebook). On parle alors de fléau de la dimension. La réduction du nombre de variables dans les données d'apprentissage conduit de facto à une meilleure robustesse ou stabilité de l'algorithme. Elle permet une amélioration du machine learning, en construisant des modèles plus simples, où les variables inutiles ont été écartées.