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「Collections：該角色主要負責管理應收帳款，確保公司資金流動及風險控制，涵蓋客戶帳款追蹤、催收及資料整理等工作。目標在於提升收款效率並維持良好的客戶關係，協助公司達成財務指標。要求具備優秀的溝通技巧、談判能力及問題解決能力，能夠與內部各部門緊密協作，面對台灣特有的商業文化挑戰，需熟悉當地催收相關法規及業務慣例，以建立專業、高效的收款流程。」
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    HsuShin

    2022/05/31

    找出最佳解 - Linear Programming
    不論是生活中或是工作中，我們一直都在做各種決定。
    今天要搭配什麼樣的衣服？中午要吃什麼？週末要去哪裡玩？要用多少時間花多少錢做哪些事情？會思考甚至煩惱，就是我們想要盡可能的追求最佳解，讓效益最大化。
    當然，人生不（一定）會有最佳解，所以才有趣也值得去探索
    但是在某種程度上，如果可以量化這些變數，理論上就有可能找到最佳的解答。
    一些例子像是：
    行銷部門如何在有限預算下決定廣告商來達到最好的效果；
    控管供應鏈，決定我這一季要進多少貨，要雇用多少作業員，達到合理最大的產能；
    老闆決定要關哪幾家工廠來最佳降低總成本（包含固定營運成本跟運輸成本）
    理財顧問幫助客人如何在可接受的風險下選擇投資組合報酬最佳化；
    如何在有限的資源下找出最佳化分配（resource allocation optimization），做出最好的決定，是大大小小企業一直不斷追求的目標。
    有鑑於此，今天我們要來稍微看一下一個叫做Linear Programming的工具，以及如何搭配Python來使用它。
    Linear Programming
    Linear Programming，英文可能聽起來像什麼程式，其實不是😅。中文叫做線性規劃。簡單來說是一套數學工具，用來幫助我們在已知限制條件（constraints）下找到目標（objective）的最佳解。前提是問題的本質必須是線形系統（Linear system）以及不等式（Inequality）所組成的（我們就不多討論複雜的數學模型，有興趣的可以在網路上參考）。
    基本上簡單的例子像是：
    求x + 2y 的最大值，條件是
    y <= 50
    x + y <= 120
    聰明的你可能很快就算出來了，最佳解就是：
    x + 2y = 170
    x = 70
    y = 50
    反過來把上面的式子（或稱之為model）用生活的例子帶入的話，可能就像是：
    我想要買兩個玩具跟一本書，最多我可以花多少錢？條件是
    玩具一個不能超過50元。
    一個玩具加一本書不能超過120元
    當然，現實中的情況往往是更加的複雜，設計一套模型通常沒那麼容易，加上如果模型的複雜度高（譬如說有很多變數），不但得高度仰賴專業（domain）的判斷，計算上也會變得吃重。
    那麼接下來，我們稍稍來看一下如何用Python來幫我們model這些條件及目標，進而計算出最佳解吧～。
    例子 1
    首先，我們會用到一個第三方library -- pulp......
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    09/11 14:57

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    2022/05/31

    Graph Database - 圖形資料庫
    世上充斥著各種人事物以及其中錯綜複雜的關係。以公司為例子來看好了，有內部組織的上下（左右）關係，部門與部門間的合作關係，業務間的交流關係，甚至是與外部其他公司之間的競合關係。這些「關係」本身都是相當重要的資料，如果今天我想要快速的取得我想要的資料並了解他們之間的關係，該怎麼樣呈現一個這樣的概念呢？
    今天想跟大家一起看一個有趣的資料庫類型，叫做Graph Database（圖形資料庫）。
    首先，資料庫有分幾種。譬如說一般我們較常見的大概會是Relational Database（一般俗稱SQL資料庫），資料儲存的方式是有Columns跟Rows（就像表格）。相對的另外還有所謂的NoSQL (Not Only SQL）的資料庫，資料可以以Key/Value pair（就像Python的dictionary）形成一個document（譬如說關於單一User的各種資料是一個document）的方式儲存。
    今天要來看的Graph Database也是屬於NoSQL的資料庫，但是儲存資料的方式跟上述的很不同。
    舉個例來說，我們有看過連續劇中經常會出現的人物關係圖吧？....
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    8小時前

    教師的新世代專業力：認識 Gemini Certification for Educators
    在生成式 AI 逐漸進入教育現場的今天，教師不僅要備課、授課，更需要思考 **如何運用 AI 工具來提升教學效率與學生學習體驗。Google 推出的 **Gemini Certification for Educators**，正是專為中小學教師設計的一項新型認證，幫助教育者快速掌握 AI 技能，並透過實際應用，打造面向未來的智慧教室。
    為什麼教師需要 AI 認證？
    1. 專業力的提升
    Gemini Certification 不只是「會用工具」，而是幫助教師理解生成式 AI 的原理、應用與限制。這張證照代表你不僅能操作 Gemini，更能用 AI 設計課程、因材施教，展現教育專業的新高度。
    2. 節省時間，專注教學
    備課、行政、教材設計、評量回饋，這些都是老師每天的大量工作。善用 AI，能有效縮短備課時間，讓教師把更多精力投入到與學生的互動與引導上。
    3. 回應教育趨勢
    AI 不只是科技話題，更是教育政策、學校數位轉型的重要方向。率先掌握並取得認證，代表你能在教育現場成為 **推動 AI 教育的領頭羊。
    Gemini Certification for Educators 的重點內容
    這張認證主要聚焦在「如何將 AI 實際應用於教育」，考試內容包含：
    * 生成式 AI 的核心概念：AI 如何生成文字、圖片，以及背後的基本原理。
    * Gemini 工具的應用：運用 Gemini 協助課程規劃、教案設計、學習活動安排。
    * Prompt 技巧：如何提出有效的問題與指令，獲得更符合需求的 AI 回覆。
    * 責任使用與 AI 倫理**：如何避免偏誤、錯誤資訊，並正確引導學生使用 AI。
    * 日常教務應用：如設計測驗、撰寫通知、彙整教學回饋等。
    > 📌 考試形式以選擇題為主，官方目前免費提供，並會不定期更新考題方向。
    在台灣的最新進展
    台灣教育界對這項認證反應非常熱烈。
    * 地方政府積極推動：例如高雄市舉辦的 Gemini 教師認證專場，不到一小時名額就額滿，顯示出教育現場的高度需求。
    * Gemini 學院課程：Google Taiwan 推出在地化的教師培訓，結合案例分享，讓老師不只是考證照，更能把 AI 帶進教室。
    * 中文資源逐漸增加：從 YouTube 的「AI 通識素養課程」到本地教育工作坊，教師有越來越多中文化的學習資源可用。
    教師如何準備？
    1. 善用官方課程
    可先從 Generative AI for Educators with Gemini 與 Google AI in K12 Education** 入門，了解考試方向與實際案例。
    2. 實際操作，邊學邊做
    在日常教學中嘗試用 Gemini 完成一個小任務：
    * 讓它幫你設計課堂提問
    * 輔助學生寫作練習
    * 建議不同程度學生的延伸教材
    3. 建立 AI 教育素養
    不僅要自己會用，更要能帶領學生正確使用 AI。包括：如何檢視 AI 回答的正確性、避免過度依賴、保護個資與隱私。
    4. 參加在地社群與研習
    許多縣市教育局與教師社群，已經開始分享考照經驗與應用案例。參與這些活動，可以獲得第一手考題方向與學習夥伴。
    面向未來的價值
    取得 Gemini Certification for Educators，不僅是對個人專業的肯定，更是一種「教育角色的轉型」。
    * 對學生：你能設計更多元、即時回饋的學習體驗。
    * 對學校：你成為推動數位轉型與 AI 應用的核心力量。
    * 對自己：這張證照將成為你未來專業發展的重要資產。
    結語
    在 AI 正快速改變教育樣貌的今天，教師不再只是知識的傳遞者，更是 學習設計師、科技應用者、AI 素養引導者。
    Gemini Certification for Educators 是一個讓教師站在趨勢前端的機會，也是一條專業成長的新路徑。
    對教育者來說，這不只是「拿一張證照」，而是一次 重新定義教學角色 的契機。
    考證入口：Gemini 認證教師證書
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    教師的新世代專業力：認識 Gemini Certification for Educators
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