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家事常規化，無腦整理術：不勉強、不疲累、不累積，日本家事女王教你規劃出順手的家事動線，打掃好輕鬆

為了解決工作 文件分類的問題，作者ぴょこぴょこぴ 這樣論述：

＝＝日本10萬媽媽、主婦力推＝＝ 一日一掃除、一週一整理，建立「家事常規化」 讓打掃無痛、生活舒適的52個整理練習   　　本書作者pyokopyokop女士，原本很討厭、也不擅長做家事，在結婚生子後，工作育兒兩頭燒，對於家事更是力不從心。不僅生活一團亂，在凌亂的家中也無法好好休息，她開始思考，有沒有更有效率、做起來更開心的方法？ 她發現，關鍵在於讓家事「常規化」，例如一天只打掃一個「明顯髒亂」的地方，假日全家人一起打掃稍微費工夫的地方，如此一來，家事就不會變成負擔，而且更有效率！許多網友、讀者試過之後，也都跟他一樣從煩人的家事中解脫了！   　　★ 52個「常規化」練習，解決大部分的家事

煩惱 　　1.「打掃常規化」，擺脫永遠做不完的家事 　　列出每日、每週、每月的打掃重點，在有限的時間、精力下進行打掃， 　　可避免髒汙積累，還可避免重複打掃， 　　當視線所及之處看起來乾淨舒適，就能擁有居家好心情。   　　2.「收納常規化」，讓生活空間保持舒暢 　　視時間選擇一次整理或是分門整理， 　　不論是大衣櫥或是小文件，都按照流程進行收納： 　　列出物品清單→規劃收納位置→添購收納用品， 　　如此一來，家中物品井然有序，不再苦惱找不到東西。   　　3.「廚房常規化」，不再被三餐追著跑 　　規劃好一週菜單，整理好食材並集中購買， 　　事先做好常備菜，即能大大省下時間，讓三餐料理更輕鬆。

　　  　　★ 安排一個無人打擾的時光，讓家事變成專屬享受 　　過往家事做不完，總得等家人睡著之後打掃到深夜，讓pyokoyokop女士疲累不已， 　　但自從她刻意將一些順手的家事安排在早晨無人打擾的時光進行，生活就變得更從容、優雅。 　　 好評推薦   　　專業整理師｜于之琳 　　收納教主｜廖心筠 　　中日文主持、JALO日本生活規劃整理師｜劉宇彤Haruka   本書特色   　　家事新觀點：52項解決家事煩惱的舒適生活常規，有系統的整理術讓家務變輕鬆、生活更自在。   　　多圖片詳解：詳細照片步步拆解水槽清洗、冰箱收納準則、換季收納等讓人難以下手的惱人家務，清潔、收納不再身心俱疲。  

　　不藏私分享：收納用品挑選準則、愛用清潔產品、訂定家事常規的思考路徑，最強收納諮詢師主婦的各種巧思大公開。

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資訊時代的攻勢崇拜?以中共的網路作戰論述為例

為了解決工作 文件分類的問題，作者陳曉駿 這樣論述：

「攻勢崇拜」乃是守勢現實主義其中一環，明明當代軍事科技對防禦有利，卻發生像一次大戰爆發前，各交戰國錯誤的理解軍事科技對攻守平衡的變化，誤認為槍砲科技對攻擊有利，因此造就攻勢崇拜普遍認為攻擊是容易的。攻勢崇拜現象一再發生，在一次大戰前就已發生，然後1980年代的「軍文關係」仍是如此，即使到了2010年代中共的「反介入/區域拒止」以及美國的「空海一體戰」更是這樣。 然而，現在非常受到注意的「網路作戰」是不是也有攻勢崇拜的現象呢?本文將以中共的網路作戰為案例，分別從中共的軍事、學術著作及媒體報導，呈現中共攻勢崇拜的現象。

Python機器學習第三版(上)

為了解決工作 文件分類的問題，作者SebastianRaschka,VahidMirjalili 這樣論述：

第三版－最新修訂版，新增TensorFlow 2、GAN和強化學習等實用內容 使用Python的scikit-learn和TensorFlow 2融會貫通機器學習與深度學習 　　循序漸進、由淺入深，好評熱銷再進化！最新修訂的《Python機器學習第三版》是一本不容錯過的全方位指南，也是讀者在建立機器學習系統時的必備參考。有別於其他機器學習教科書，本書使用Python探求機器學習和深度學習的技術精髓，強調豐富實用的程式範例、條理分明的數學解釋，以及直覺友善的圖解說明，帶領讀者探索機器學習的眾多子領域，讓艱澀的概念栩栩如生。 　　許多讀者告訴我們，他們非常喜歡本書第二版的前12章，因為它們

全面介紹了機器學習與Python的科學計算。為了確保這些內容的相關性，我們依據讀者回饋，回顧並修改了這些章節，以支援最新版本的NumPy、SciPy、pandas、matplotlib和scikit-learn，並規劃成本書的上冊。而TensorFlow 2.0更是深度學習領域最振奮人心的事件之一，所有與TensorFlow有關的章節（第13章到第16章，規劃成本書的下冊）都進行了大幅度修改。除了介紹Keras API與scikit-learn的最新功能之外，本書也探討自然語言處理（NLP）的子領域「情緒分析」，以及強化學習（RL）和生成對抗網路（GAN）等時下最流行的AI技術（第17章和第1

8章）。 　　無論你是有經驗的程式設計師，或是機器學習新手，或你只想進一步深入了解機器學習的最新發展，本書將是你在機器學習之旅中的絕佳良伴。 　　在這本書中，你將學到： 　　．掌握能讓機器從數據中「學習」的框架、模型和技術 　　．使用scikit-learn進行機器學習、使用TensorFlow進行深度學習 　　．利用機器學習來做影像分類、情緒分析與智慧Web應用程式 　　．訓練類神經網路、GAN與其它模型 　　．結合機器學習模型與Web應用程式 　　．為機器學習工作清理並準備數據 　　．用深度卷積類神經網路來分類影像 　　．了解評估和調校模型的最佳實作 　　．使用迴歸分析來預測連續目標

　　．利用「集群」來發掘數據中隱藏的模式與結構 　　．使用「情緒分析」深入研究文本和社群媒體數據 　　．上冊包含本書前12章，下冊則包含第13章到第18章。 　　【下載範例程式檔案】 　　本書的程式碼是由GitHub託管，可點選下面圖案前往下載： 　　github.com/rasbt/python-machine-learning-book-3rd-edition 　　【下載本書的彩色圖片】 　　我們還提供您一個PDF檔案，其中包含本書使用的彩色圖表，可以在此下載： 　　static.packt-cdn.com/downloads/9781789955750_ColorImages.pd

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檢視會議展覽對台灣民間消費的影響-鄰近預測的運用

為了解決工作 文件分類的問題，作者賴曉妤 這樣論述：

摘要 IABSTRACT III謝誌 V目錄 VI表目錄 VII圖目錄 VIII第一章 緒論 1第二章 文獻回顧 6第三章 理論模型 163.1. 實證步驟一：高頻率資料轉頻為低頻率資料 163.2 實證步驟二：指標構面縮減-----建構擴散指標 173.3實證步驟三：建立橋樑方程式 203.4實證步驟四：擴散指標的向量自迴歸模型(VAR)預測 22第四章 實證結果 254-1資料敘述說明 254-2實證結果 27第一部分 擴散指標的各變數因素負荷量(The Factor Loadings) 27第二部分 向量自迴歸模型(VAR)結果 30第五章 結論

36參考文獻 41