百科是这么介绍的：阿里云创立于2009年，是全球领先的云计算及人工智能科技公司，致力于以在线公共服务的方式，提供安全、可靠的计算和数据处理能力。而在大数据时代的当下，大的企业需要存储的数据量级非常非常的大，普通企业的计算器是无法hold住的，这时候云计算服务商的重要性和必要性就凸显出来了。
散粉是用来干什么的？
散粉，俗称蜜粉，最通俗的叫法就是定妆粉。散粉内含精细的滑石粉，滑石粉具有润滑性、抗黏性、耐火性、抗酸性、遮盖力良好、柔软等特征。散粉多用于定妆。因为它能够有效吸收面部多余油脂，减少面部油光，并全面调整肤色，从而达到令妆容更持久、柔滑细嫩的作用，如果你只用粉底液打造底妆，你就会发现，清晨精心描画的妆容到了下午，总会随着油脂分泌而不情愿地滑落，或者眼底、脸颊就会出现眼影、腮红的斑痕，涂了散粉后便能够有效延长妆容的持续时间。
但其实，散粉也有遮瑕的作用。它可以将肌肤的颜色提亮，将毛孔抚平，令妆容看上去更为柔和。我们也要注意，散粉的使用顺序，因为如果使用不当，也会影响散粉的效果。使用散粉的正确顺序是，先洁面护肤，涂抹隔离霜，上好bb霜或粉底液等底妆后，有上遮瑕习惯的可以上遮瑕，没有上遮瑕习惯的直接用散粉定妆即可，定好妆后再画眼、眉、唇等部位。
不同的皮肤也要谨慎的选择适合自己的散粉哦。在这里选择几个具有代表性的散粉说一说。平价代表 悦诗风吟 innisfree薄荷散粉油皮可以在夏天的使用使用，可以坚持让你的脸不泛油光。薄荷散粉 一粉多用1.基础护肤收尾阶段，以出油旺盛部位为中心，用粉扑轻薄搽于面部。2.化妆收尾阶段，轻扑于面部定妆。3.涂抹粉底后应停留几分钟让粉底牢固，然后再上散粉。
4.用粉扑或化妆扫蘸上散粉后，略摇去部分，由上而下往脸部涂粉，防止粉末堆积在汗毛上，造成面部不平，再用化妆扫扫去多余碎粉。5.在眼睛正下方涂抹一层散粉可以防止眼影粉不小心掉落。6.如果使用丝绒粉扑，要轻轻在脸上按动或者滚动，把散粉压在脸上。重复这个动作，让粉持续的时间比较长。哑光妆感油皮亲妈 MUF 散粉粉质细腻轻盈，上妆简单。
有专用的刷子，可以在muf专柜购买，当然你也可以自己配刷。用完一天脸都光滑，完全没有负担。想要控油，润色，遮瑕三合一的选它没错。纪梵希 四宫格散粉每款都有四个颜色的粉，粉质也非常好。象牙色碎粉较贴近东方女性之肤色，可缔造出较自然又柔和的妆容效果；至于略带粉红、紫色或黄色的蜜粉，能发挥调整肤色的作用。像肤色偏黄的脸，使用紫色蜜粉可以令肤色呈现动人的光泽。
阿里云是干什么的？有什么用？
云到底是什么？云这个词儿听着挺虚的，题主在这里可以理解为云计算。云计算是通过网络系统按需要提供获取计算能力、储存空间和信息服务。那么提供资源的网络就叫做“云”。就拿储存空间举个例子，你可以把自己想要保存的东西放在阿里云里面，但是不会占用你的电脑或者手机的空间。最简单的云计算技术在网络服务中已经随处可见，例如搜寻引擎、网络信箱等，使用者只要输入简单指令即能得到大量信息。
而在大数据时代的当下，大的企业需要存储的数据量级非常非常的大，普通企业的计算器是无法hold住的，这时候云计算服务商的重要性和必要性就凸显出来了。这里就出现了题主提到的阿里云。百科是这么介绍的：阿里云创立于2009年，是全球领先的云计算及人工智能科技公司，致力于以在线公共服务的方式，提供安全、可靠的计算和数据处理能力。
也就是说阿里云是提供云计算、人工智能等服务的云计算服务商之一，致力于为企业、政府等组织机构，提供最安全、可靠的计算和数据处理能力，让计算和人工智能成为普惠科技和公共服务。比如：ET大脑，广泛应用于工业制造、城市交通、医疗健康、环保、金融、航空、社会安全、物流调度等数十个垂直领域；比如飞天：解决人类计算的规模、效率和安全问题。
它可以将遍布全球的百万级服务器连成一台超级计算机，以在线公共服务的方式为社会提供计算能力。值得一提的是阿里云是中国自主研发的云计算平台，现在的服务范围覆盖全球200多个国家和地区，也是中国第一、全球第三的云厂商。最简单的，你要怎么使用阿里云？打一个比方吧：如果你想开一家公司，且有一定的访问量和数据量，那么你需有一个机房（或）机柜，购买服务器，购买操作系统（正版）、购买数据库、搭建业务系统、雇一个IT运维人员，成本非常高。
大数据具体是做什么？有哪些应用？
大数据即海量的数据，一般至少要达到TB级别才能算得上大数据，相比于传统的企业内数据，大数据的内容和结构要更加多样化，数值、文本、视频、语音、图像、文档、XML、HTML等都可以作为大数据的内容。提到大数据，最常见的应用就是大数据分析，大数据分析的数据来源不仅是局限于企业内部的信息化系统，还包括各种外部系统、机器设备、传感器、数据库的数据，如：政府、银行、国计民生、行业产业、社交网站等数据，通过大数据分析技术及工具将海量数据进行统计汇总后，以图形图表的方式进行数据展现，实现数据的可视化，在此基础上结合机器学习算法，对数据进行深度挖掘，发掘数据的潜在价值。
应用部分，大数据不仅包括企业内部应用系统的数据分析，还包括与行业、产业的深度融合，大数据分析的应用场景具有行业性，不同行业所呈现的内容与分析维度各不相同，具体场景包括：互联网行业、政府行业、金融行业、传统企业中的地产、医疗、能源、制造、电信行业等等。1. 互联网行业大数据的应用代表为电商、社交、网络检索领域，可以根据销售数据、客户行为（活跃度、商品偏好、购买率等）数据、交易数据、商品收藏数据、售后数据等、搜索数据刻画用户画像，根据客户的喜好为其推荐对应的产品。
2. 政府行业在大数据分析部分包括质检部门、公安部门、气象部门、医疗部门等，质检部门包括对商品生产、加工、物流、贸易、消费全过程的信息进行采集、验证、检查，保证食品物品安全；气象部门通过构建大气运动规律评估模型、气象变化关联性分析等路径，精准地预测气象变化，寻找最佳的解决方案，规划应急、救灾工作。3. 金融行业的大数据分析多应用于银行、证券、保险等细分领域，在大数据分析方面结合多种渠道数据进行分析，客户在社交媒体上的行为数据、在网站上消费的交易数据、客户办理业务的预留数据，结合客户年龄、资产规模、消费偏好等对客户群进行精准定位，分析其在金融业的需求等。
4. 传统行业包括：能源、电信、地产、零售、制造等。电信行业借助大数据应用分析传感器数据异常情况，预测设备故障，提高用户满意度；能源行业利用大数据分析挖掘客户行为特征、消费规律，提高能源需求准确性；地产行业通过内外部数据的挖掘分析，使管理者掌握和了解房地产行业潜在的市场需求，掌握商情和动态，针对细分市场实施动态定价和差别定价等；制造行业通过大数据分析实现设备预测维护、优化生产流程、能源消耗管控、发现潜在问题并及时预警等。
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