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劉品妡

業務總監

2022/12/11

快樂是一種選擇,找回心中的想望~
當我們專注將時間投入在能讓心感受愉悅的境界,就會得到更快樂的時間,尤其是幫助自己習慣從生活中創造快樂、練習忽略分心事,更能克服因時間匱乏所產生的焦慮煩躁。
時常保持正念冥想的人,不只能使人更聰明、更善良,最棒的是~實踐正念的人都回報在當下更為快樂,對整體生活更滿意。而當你處於心流的狀態時,會完全沉浸在所做之事的幸福感,並渾然忘我。因此,將聚焦幸福的一小時慢慢增加,真的會讓你的人生變得有趣又快樂😊
書中談到:「快樂有很大一部分是由個性決定」、「每個人的正向性生來就各有不同傾向。有的人天生就是會盯住杯子半空的部分,有的人則是本能地關注杯子半滿的部分。」雖然研究結果顯示,這跟基因遺傳有關~但這不代表我們無法創造屬於自己的幸福與快樂!
我懂聚焦❤️的幸福感是什麼,因為我剛好就是奉行這樣的人生哲學~珍惜另一半的感情與付出、重視自己的專注與平衡、知足家人朋友的鼓勵支持,接受有負面情緒但不被擊垮,學會穩定並實踐正念,相信自己值得擁有幸福的資格,會讓你的每小時都過得比過去更好~
👉《更快樂的1小時》是分享追尋幸福的方法,善用人生時光能豐富生命的精彩!我也推薦給你~希望你的快樂,就從這開始~
#心得分享
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06/26 13:22

【PPA開幕慶】活動期間首購單筆滿千以上送100元Line Points點數
活動期間:2024/7/9 11:00- 2024/8/5 23:59
活動說明:活動期間首次於104課程中心付費購買「PPA (PressPlay Academy) 上架課程」,單筆滿$1,000以上 ( 若有使用任何折扣碼優惠,結帳金額於扣除優惠後須超過$1,000以上,且不累計贈送。) 即可獲贈100元Line Points點數回饋。
活動注意事項:
1. 獲贈資格須符合下列說明:
(A) 首購意指:載本活動之前未曾在104課程中心購買「PPA (PressPlay Academy) 上架課程」,於活動期間首次完成消費購買「PPA (PressPlay Academy) 上架課程」。
(B) 購買者必須於104課程中心系統完成付費紀錄。( 特別提醒: 購買者於PPA (PressPlay Academy) 官網線上消費不包含在此次活動資格 )
(C) 訂單成立且完成付款時間皆須於2024年8月5日23:59前,並於7天內完成課程兌換,始符合獲贈點數回饋的資格;最後獲贈者將公告於本活動網站,中間姓名會隱藏。
(D) 單帳號僅有乙次贈送資格,符合上述資格者,因點數作業時間,您的回饋點數最晚將於2024/9/30前寄送至您購買時填寫的e-mail電子郵件信箱。
2. 本次贈送的100元Line Points點數,點數發送後請於規範時間內完成兌換,點數兌換後於180天內須使用完畢,逾期失效。
3. 104課程中心保有最終修改、變更、活動解釋及取消本活動之權利。
4. 104課程中心。購買課程相關Q&A:可參考下連結頁面的「購買課程」( https://nabi.104.com.tw/qna )
5. 如您有任何問題,歡迎來信nabiservice@104.com.tw
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AI深度學習問答系統實作
自然語言處理(Natural Language Processing,NLP)是計算機科學以及人工智慧的子領域,專注在如何讓計算機處理並分析大量(人類的)自然語言數據。 NLP常見的挑戰有語音辨識、自然語言理解、機器翻譯、聊天機器人以及自然語言的生成,是近幾年成長最迅速的AI應用。本課程將帶領學員了解NLP自然語言處理的任務與流程、中文自然語言處理及常見的文字編碼方式,並透過深度學習演算法與進階語言模型實作,進而實現AI主題專案:Telegram飯店業問答系統。課程搭配軟體套件使用,兼具理論與實作面向,讓你對NLP有完整的概念。 推薦系統應用將會介紹常見的推薦系統應用(產品/平台),再以深入淺出的方式,說明推薦系統的經典演算法,以直觀的方式理解這些演算法的原理。 學習目標 1.了解NLP自然語言處理任務與流程,熟悉相關演算法。 2.學習NLP自然語言處理任務的文字探勘、句法分析、文本分類、資訊提取等。 3.了解深度學習RNN、LSTM、GRU、BERT模型的原理與運用方法。 4.瞭解問答系統(Question Answering System)之開發流程與要領。 5.了解推薦系統應用與推薦系統的經典演算法。 6.學會使用Tensorflow/Keras進行深層神經網路(DNN)實作 7.了解深度學習的原理及各種訓練技巧-Batch Normalization, Dropout, Early Stopping,… 課程大綱 NLP自然語言處理與問答系統 1.自然語言處理(N-gram) -資訊提取、句法分析、機器翻譯、問答系統等 資料來源 NLP自然語言處理 2.中文自然語言處理(jieba斷詞、停用詞) 3.編碼方式 -Bag of Words -TF-IDF -Word2Vec 4.深度學習模型 -RNN/LSTM -SEQ2SEQ+attention -HuggingFace BERT using tensorflow -HuggingFace BERT using pytorch 5.實例 -文章評論情緒分類 -中英文文字生成 -文字描述預測商品價格 6.專案: 在Telegram上建立Q&A問答系統 Telegram上建立Q&A問答系統 推薦系統 推薦系統的原理說明與實作練習 - 基於內容的的推薦 (Content-based Recommendation) - 基於用戶的協同過濾((User-Based Collaborative Filtering) - 基於物品的協同過濾 (Item-Based Collaborative Filtering) - 矩陣分解 (Matrix Factorization) - 實作練習:以iMDB電影推薦為例
艾鍗學院
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緯育TibaMe

2022/10/18

帶你揭開「猜你喜歡」的秘密 - 推薦系統如何精準預測顧客下一
推薦系統和我們日常生活息息相關,不論電商網站購買商品、假日打開影音串流平台觀賞影劇,或用手機滑社群帳號的時候總是出現的廣告訊息,這些都是我們生活中的推薦系統痕跡。
TibaMe 邀請現任 KKday Data PM Lead 的 Irene 與大家分享基礎的推薦系統概念以及在她職涯中有碰過的推薦系統題目,讓大家更進一步了解推薦系統!
🔸主題:帶你揭開「猜你喜歡」的秘密 - 推薦系統如何精準預測顧客下一步
🔸講者:KKday Data PM Lead / Irene
🔸內容:
一、淺談推薦系統的概念
二、推薦系統的應用 - 內容產業
三、推薦系統的應用 - 電商產業
四、Q&A
🔸關於Irene:
在資料科學領域工作已深耕超過 8 年,過去曾跨足電商、電信、銀行、大數據資料庫等多個領域,擁有豐富的客戶溝通、團隊經營、數據分析與專案管理經驗,帶領數據分析團隊完成無數專案,協助客戶解決許多商業問題,包括剖析顧客價值,推薦系統等等。
在工作之餘積極經營社群,除了是 Taiwanese in Data Science 資料科學社群的核心成員之外,同時也在經營自己的 IG 社群帳號:Irene 與資料職涯大小事( https://www.instagram.com/Irene.ds.life ), 和大家交流數據分析專案經驗與職涯規劃,幫助許多正在探索資料科學領域的夥伴。
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1小時前

【Excel 教學】如何使用 Excel 函數計算正平方根、標準差和餘數:SQRT、STDEV 和 MOD 詳解
在使用 Excel 進行數據分析時,學習並掌握各種函數是非常重要的。SQRT 函數用於計算面積、作圖,STDEV 函數用於計算標準差,找出一群數字的分散程度,可套用在股票、基金等金融產品的風險評估上,而 MOD 函數則用於計算餘數,可知道該數是否為偶數。
SQRT
➤功能:計算正平方根
➤語法:SQRT(要求得平方根的數字)
➤舉例:SQRT(25)
*若是負值會回傳 #NUM! 錯誤值
STEDV
➤功能:計算標準差
➤語法:STEDV(要求得標準差的範圍)
➤舉例:STEDV(H3:H5)
MOD
➤功能:餘數
➤語法:MOD(要求得平方根的數字)
➤舉例:MOD(14,5)
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