¿Qué comemos hoy? 是一個創新的瀏覽器擴展程式,旨在簡化膳食計劃和烹飪。它根據您廚房中可用的食材推薦食譜,幫助用戶創造美味佳餚的同時減少食物浪費。該擴展程式提供可自定義的功能,以適應各種飲食偏好和限制,使其成為任何希望簡化烹飪過程的人的多功能工具。
¿Qué comemos hoy? 是一個創新的瀏覽器擴展程式,旨在簡化膳食計劃和烹飪。它根據您廚房中可用的食材推薦食譜,幫助用戶創造美味佳餚的同時減少食物浪費。該擴展程式提供可自定義的功能,以適應各種飲食偏好和限制,使其成為任何希望簡化烹飪過程的人的多功能工具。
¿Qué comemos hoy? 分析您廚房的內容,並建議可以用手頭食材製作的食譜。這個功能有助於減少食物浪費並激發創意烹飪。
用戶可以通過設置飲食偏好來調整他們的食譜建議,包括特定飲食、過敏和要避免的食材。這確保所有建議都符合個人需求和限制。
該擴展程式提供方便的膳食計劃功能,允許用戶安排整週的膳食。這有助於購物並確保飲食多樣化和均衡。
¿Qué comemos hoy? 可以在多個設備上使用,使用戶能夠從任何地方訪問他們的食譜和膳食計劃。然而,需要跨設備數據同步。
用戶可以保存他們喜愛的食譜並在移動設備間分享膳食計劃,方便隨時隨地獲取烹飪靈感。
該擴展程式提供西班牙語版本,滿足多元化用戶群,並使西班牙語社區可以使用。
要開始使用 ¿Qué comemos hoy?,請按照以下步驟操作:
¿Qué comemos hoy? 提供免費和付費選項:
要充分利用這個擴展程式:
是的,您可以通過以下方式自定義您的食譜建議:
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建立 nb.no 書籍和圖片搜尋結果的相似度 說明: * 此任務旨在建立一個系統,能夠比較 nb.no 平台上的書籍和圖片搜尋結果之間的相似度。 * 相似度可以基於多種因素計算,例如書名、作者、出版日期、圖片內容、標籤等。 * 建立的系統可以應用於許多場景,例如: * 推薦相關書籍或圖片 * 檢索相似書籍或圖片 * 找出書籍和圖片之間的關聯性 技術方案: * 可以使用機器學習算法來計算相似度,例如: * 詞嵌入: 將書籍和圖片的文字描述轉換成向量,計算向量之間的距離。 * 圖像識別: 使用深度學習模型分析圖片內容,提取特徵,計算特徵之間的相似度。 * 也可以使用傳統的文本處理和圖像處理技術,例如: * TF-IDF: 計算書籍和圖片中詞彙的權重,比較詞彙的相似度。 * 顏色直方圖: 計算圖片中不同顏色的出現頻率,比較顏色分布的相似度。 挑戰: * nb.no 平台的資料結構和搜尋算法可能需要深入了解才能有效地提取相關資訊。 * 不同類型資料(文字和圖片)的相似度計算需要不同的方法,如何融合不同類型的資訊是一個挑戰。 * 如何平衡準確性和效率,是一個需要考慮的因素。