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愛情的52種面貌〈中英對照賞析版〉：悸動、低泣與思念的心：西洋經典情詩選

為了解決安博netflix 2022的問題，作者陳湘陽 這樣論述：

情詩，是每個與愛情碰撞之人的樹洞， 在這裡，找到屬於你的愛情的一首詩！   【特別收錄】手寫設計品牌「寫字練習 xiezilianxi」為書打造 52 句戀愛手寫字  X  新銳插畫家 dirty lin  主題創作 6 幅插畫   　　一見鍾情的悸動，想見而不能見的思念， 　　相擁相吻的甜蜜，和無法割捨忘懷的美好   　　多希望我記得那天，你初見我的每時每刻……－－羅塞蒂 　　東邊的天空沒有一線黎明╱能劃開你眼中烈火熊熊的夜－－E．A．羅賓森 　　愛情不尋自己開心，╱對自己沒有一絲在意，╱卻為別人獻出一切的好，╱絕望 　　地獄中蓋起天堂。－－

威廉‧布雷克 　　時間不是解藥，你們都撒了謊。－－米蕾 　　我們的愛超越了愛。－－愛倫．坡   　　詩人渥茲華斯曾說：「詩是強烈情感的自然流露。」細讀前人的愛情詩，每首都是自身際遇刻骨銘心的寫照，把某個時空的情感用文字封存了下來，數十年、數百年後仍有餘溫。   　　本書從浩瀚的西洋詩歌作品之中，精心挑選52首經典情詩，透過優美的中譯與深入淺出的賞析，讓你品嚐愛情的千萬種滋味。   　　——英國文豪莎士比亞，把戀人比喻為夏日，用豐富的修辭深刻描寫愛情； 　　——伊莉莎白一世雖然貴為一國之君，面對戀人離去，只能透過詩句抒發內心的巨大衝擊； 　　——浪漫詩人濟

慈，透過文字激情歌詠戀人，也抒發內心強烈的不安； 　　——情聖拜倫儘管縱橫情場，求歡遭拒時也只在文字間低泣； 　　——還有離群索居的狄金生，在詩裡直言為情瘋狂，對死生有感的羅塞蒂，描述被人遺忘的焦慮，才女普拉斯以譫語自白內心……   　　本書除了譯介經典情詩的文字之美，也帶你深入作品背後的創作和愛情故事。作品最末特別加註「一句話說完全詩主旨」、「作品適用對象」、評分指數、hashtag等格式，幫助你更快進入詩的世界。每首詩精選出一句戀愛金句，則鼓勵你把詩作連結到私人世界。   本書特色   　　●最完整的「詩」閱讀：中英對照呈現，親切解說字裡行間的修辭、押韻，詩人

生平故事與英詩小知識，引導大家理解情詩的表達，欣賞其中的文學性。   　　●呼應心情的作品分類：包括熱戀、失戀、單戀、暗戀、等待愛情等等，閱讀上更有共鳴。   　　●最有話題的格式：每首作品列出【戀愛金句】、【一句話說完全詩主旨】、hashtag、評分指數等，拉進讀者與作品的距離。   　　●最美麗的閱讀想像：手寫設計品牌「寫字練習xiezilianxi」、新銳插畫家dirty lin為52首情詩量身創作   名人推薦   　　林婉瑜（詩人） 　　陳榮彬（台灣大學翻譯碩士學位學程專任助理教授） 　　張綺容（世新大學英語學系助理教授）　 　　楊佳

嫻（詩人）

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設計思考倫理和專案資本主義精神

為了解決安博netflix 2022的問題，作者林品君 這樣論述：

設計思考（Design Thinking）經常被視為打造符合使用者需求的商品／服務之商業策略。全球領導設計和創新公司IDEO，主張它是企業創新和改變世界的方法。目前，它廣泛滲透至企業界和學術界，導致全球正掀起一陣設計思考旋風。此外近年來，創意、適應力、團隊合作也是職場要求軟性技能的排行榜常勝軍。設計思考一般被定位為挖掘創意和適應跨領域合作的心法。順此脈絡，設計思考既能給人帶來愉悅事物的互動體驗，又是作為應對流變世界的系統工具。然而，設計思考真的是如此完美的工具嗎？它的風行僅由於宣傳者的賣力嗎？基本上，本研究欲站在資本主義的社會變遷面上來看待此事。進一步言，本研究也會探討設計思考為個人和社會帶

來的影響。因此，本文首先論證，當今資本主義更接近專案化與碎形化的形式，並且指陳在碎形化的脈絡下，現今國家、城市、組織，乃至生命只能浸泡至專案之中。其次，我們將彰顯資本主義精神與設計思考內涵之間的選擇性親近。資本主義的自主性和本真性精神，分別可以對應到設計思考的實驗精神與體驗設計內涵。因此主張，設計思考正是乘著資本主義精神飛行，才容易被大眾接受和普及。其三，我們欲深入剖析設計思考欲宣揚的倫理，包括創新潛能、以人為本和行動先行等心態建立，分析它們如何正當和增強專案化與碎形化資本主義精神。之後，我們將試圖挖掘設計思考的危險性，反省創新享受引發的焦慮、親密同理帶來的窒息、積極行動造就的疲乏。最後，正視

了設計思考的倫理和危險後，我們援引葛洛伊斯的博物館理論，初步推論超越設計思考的社會關係想像。它更接近異質且創新、透明且距離、個體且整體的關係形式。

推薦系統與深度學習

為了解決安博netflix 2022的問題，作者黃昕趙偉王本友 這樣論述：

本書的幾位作者都在大型互聯網公司從事與推薦系統相關的實踐與研究，通過這本書，把推薦系統工作經驗予以總結，以幫助想從事推薦系統的工作者或推薦系統愛好者。本書的內容設置由淺入深，從傳統的推薦演算法過渡到近年興起的深度學習技術。不管是初學者，還是有一定經驗的從業人員，相信都能從本書的不同章節中有所收穫。 區別于其他推薦演算法書籍，本書引入了已被實踐證明效果較好的深度學習推薦技術，包括Word2Vec、Wide & Deep、DeepFM、GAN 等技術應用，並給出了相關的實踐代碼；除了在演算法層面講解推薦系統的實現，還從工程層面詳細闡述推薦系統如何搭建。 黃昕 現任騰訊音樂集團高

級工程師，先後負責QQ音樂、全民K歌等App推薦算法開發及系統架構設計工作。   趙偉 德國達姆施塔特工業大學在讀博士生，研究方向包括自然語言處理和信息檢索。曾任騰訊知文實驗室研究員。   呂慧偉 現任騰訊科技有限公司高級工程師。中國科學院計算技術研究所計算機體系結構博士，MPICH核心開發者。   王本友 意大利帕多瓦大學博士生，歐盟瑪麗•居里研究員。曾作為主要成員，從零開始搭建了騰訊雲智能客服系統。   楊敏 現任中國科學院深圳先進技術研究院助理研究員，從事文本挖掘、自然語言處理、人工智能相關領域的研究與開發工作。曾任騰訊高級研究員。

第1章 什麼是推薦系統1 1.1 推薦系統的概念.1 1.1.1 推薦系統的基本概念1 1.1.2 深度學習與推薦系統4   第2章 深度神經網絡.7 2.1 什麼是深度學習.7 2.1.1 深度學習的三次興起7 2.1.2 深度學習的優勢9 2.2 神經網絡基礎11 2.2.1 神經元11 2.2.2 神經網絡.12 2.2.3 反向傳播.13 2.2.4 優化算法.14 2.3 卷積網絡基礎17 2.3.1 卷積層17 2.3.2 池化層19 2.3.3 常見的網絡結構19 2.4 循環網絡基礎21 2.4.1 時

序反向傳播算法22 2.4.2 長短時記憶網絡24 2.5 生成對抗基礎25 2.5.1 對抗博弈.26 2.5.2 理論推導.27 2.5.3 常見的生成對抗網絡29 2.5.4 推薦系統與深度學習   第3章 TensorFlow 平台31 3.1 什麼是TensorFlow 31 3.2 TensorFlow 安裝指南.33 3.2.1 Windows 環境安裝.33 3.2.2 Linux 環境安裝.34 3.3 TensorFlow 基礎.36 3.3.1 數據流圖.36 3.3.2 會話37 3.3.3 圖可視化.37

3.3.4 變量37 3.3.5 佔位符38 3.3.6 優化器38 3.3.7 一個簡單的例子38 3.4 其他深度學習平台39   第4章 推薦系統的基礎算法42 4.1 基於內容的推薦算法.42 4.1.1 基於內容的推薦算法基本流程42 4.1.2 基於內容推薦的特徵提取.45 4.2 基於協同的推薦算法.47 4.2.1 基於物品的協同算法49 4.2.2 基於用戶的協同算法57 4.2.3 基於用戶協同和基於物品協同的區別59 4.2.4 基於矩陣分解的推薦方法.61 4.2.5 基於稀疏自編碼的推薦方法.71

4.3 基於社交網絡的推薦算法80 4.3.1 基於用戶的推薦在社交網絡中的應用81 4.3.2 node2vec 技術在社交網絡推薦中的應用85 4.4 推薦系統的冷啟動問題94 4.4.1 如何解決推薦系統冷啟動問題94 4.4.2 深度學習技術在物品冷啟動上的應用101   第5章 混合推薦系統119 5.1 什麼是混合推薦系統.119 5.1.1 混合推薦系統的意義120 5.1.2 混合推薦系統的算法分類.122 5.2 推薦系統特徵處理方法125 5.2.1 特徵處理方法126 5.2.2 特徵選擇方法134 5.3 常見的預

測模型141 5.3.1 基於邏輯回歸的模型141 5.3.2 基於支持向量機的模型.144 5.3.3 基於梯度提升樹的模型.148 5.4 排序學習150 5.4.1 基於排序的指標來優化.150 5.4.2 L2R 算法的三種情形.152   第6章 基於深度學習的推薦模型156 6.1 基於DNN 的推薦算法156 6.2 基於DeepFM 的推薦算法163 6.3 基於矩陣分解和圖像特徵的推薦算法171 6.4 基於循環網絡的推薦算法.174 6.5 基於生成對抗網絡的推薦算法.176 6.5.1 IRGAN 的代碼實現.179

  第7章 推薦系統架構設計.183 7.1 推薦系統基本模型183 7.2 推薦系統常見架構185 7.2.1 基於離線訓練的推薦系統架構設計185 7.2.2 面向深度學習的推薦系統架構設計191 7.2.3 基於在線訓練的推薦系統架構設計194 7.2.4 面向內容的推薦系統架構設計197 7.3 推薦系統常用組件199 7.3.1 數據上報常用組件199 推薦系​​統與深度學習 7.3.2 離線存儲常用組件200 7.3.3 離線計算常用組件200 7.3.4 在線存儲常用組件201 7.3.5 模型服務常用組件201

7.3.6 實時計算常用組件201 7.4 推薦系統常見問題201 7.4.1 實時性.201 7.4.2 多樣性.202 7.4.3 曝光打擊和不良內容過濾.202 7.4.4 評估測試.202 後記.203   圖1.1 淘寶猜你喜歡欄目2 圖1.2 百度指數.4 圖1.3 歌曲詞嵌入模型空間向量.6 圖2.1 神經網絡的三次興起8 圖2.2 不同層數的神經網絡擬合分界面的能力.10 圖2.3 不同層數的神經網絡表示能力10 圖2.4 神經網絡的基本結構11 圖2.5 感知器算法12 圖2.6 三層全連接神經網絡13 圖2

.7 動量對比.16 圖2.8 卷積運算.18 圖2.9 池化層19 圖2.10 LeNet 卷積結構.20 圖2.11 Alex-Net 卷積結構20 圖2.12 RNN 21 圖2.13 LSTM 在t 時刻的內部結構24 圖2.14 GAN 網絡25 圖3.1 TensorFlow 安裝截圖34 圖3.2 TensorBoard 計算37 圖4.1 騰訊視頻APP 推薦頁面.44 圖4.2 截取自噹噹網.49 圖4.3 截取自QQ 音樂APP.49 圖4.4 用戶購買物品記錄50 圖4.5 同時被購買次數矩陣C 51 圖4.6

相似度計算結果1 52 圖4.7 相似度計算結果2 54 viii j 推薦系統與深度學習 圖4.8 相似度計算結果3 55 圖4.9 截取自噹噹網.57 圖4.10 物品的倒排索引57 圖4.11 用戶評分矩陣.63 圖4.12 Sigma 值64 圖4.13 NewData 值65 圖4.14 Mydata 值65 圖4.15 自編碼神經網絡模型72 圖4.16 稀疏自編碼第一個網絡.73 圖4.17 稀疏自編碼第二個網絡.74 圖4.18 稀疏自編碼第三個網絡.75 圖4.19 將三個網絡組合起來75 圖4.20 社交網絡關係圖

示例81 圖4.21 融入用戶關係和物品關係82 圖4.22 社交網絡關係圖示例86 圖4.23 社交網絡關係圖示例86 圖4.24 CBOW 和Skip-Gram 示例.88 圖4.25 Skip-Gram 網絡結構89 圖4.26 CBOW 網絡結構91 圖4.27 word analogy 示例93 圖4.28 某網站登錄頁面95 圖4.29 QQ 互聯開放註冊平台1 96 圖4.30 QQ 互聯開放註冊平台2 97 圖4.31 QQ 互聯應用管理頁面1 97 圖4.32 QQ 互聯應用管理頁面2 97 圖4.33 QQ 互聯QQ 登錄

功能獲取97 圖4.34 QQ 音樂APP 中的偏好選擇98 圖4.35 (a) 為每部電影被打分的分佈，(b) 為每個用戶打分的分佈100 圖4.36 (a) 為每部電影平均分分佈，(b) 為每個用戶平均分分佈.100 圖4.37 基於專家數據的CF 與基於用戶數據CF 比較.101 圖目錄j ix 圖4.38 音樂頻譜示例102 圖4.39 4 個流派的頻譜圖示例103 圖4.40 CNN 音頻分類結構.103 圖4.41 CNN LSTM 組合音頻分類模型.104 圖4.42 分類預測結果的混淆矩陣104 圖4.43 模型倒數第二層128 維向

量降維可視化104 圖4.44 微軟how-old.net 107 圖4.45 SCUT-FBP 數據集示例圖108 圖4.46 臉部截取後的數據集示例圖.108 圖4.47 CNN 層數過多，誤差反而較大113 圖4.48 殘差網絡的基本結構113 圖4.49 殘差網絡完整結構.114 圖5.1 NetFlix 的實時推薦系統的架構圖120 圖5.2 整體式混合推薦系統125 圖5.3 並行式混合推薦系統125 圖5.4 流水線式混合推薦系統.125 圖5.5 MDLP 特徵離散化130 圖5.6 ChiMerge 特徵離散化.131 圖5

.7 層次化時間按序列特徵.133 圖5.8 Learn to rank 的局限153 圖6.1 Wide & Deep 模型結構157 圖6.2 推薦系統的召回和排序兩個階段158 圖6.3 召回模型結構.159 圖6.4 序列信息160 圖6.5 排序模型結構.161 圖6.6 不同NN 的效果162 圖6.7 DeepFM 模型結構(網絡左邊為FM 層，右邊為DNN 層).164 圖6.8 FM 一階部分165 圖6.9 FM 二階部分166 圖6.10 FM/DNN/DeepFM 的比較171 x j 推薦系統與深度學習 圖6.11

電影靜止幀圖片舉例172 圖6.12 Alex-Net 卷積網絡.173 圖6.13 左圖：時間無關的推薦系統。右圖：時間相關的推薦系統174 圖6.14 基於循環神經網絡的推薦系統175 圖6.15 判別器177 圖6.16 生成器178 圖6.17 IRGAN 說明179 圖7.1 監督學習基本模型.184 圖7.2 基於離線訓練的推薦系統架構設計186 圖7.3 數據上報模塊.187 圖7.4 離線訓練模塊.187 圖7.5 推薦系統中的存儲分層.188 圖7.6 在線預測的幾個階段189 圖7.7 推薦系統通用性設計190 圖7.

8 面向深度學習的推薦系統架構設計191 圖7.9 利用深度學習進行特徵提取192 圖7.10 參數服務器架構193 圖7.11 基於在線訓練的推薦系統架構設計195 圖7.12 在線學習之實時特徵處理196 圖7.13 面向內容的推薦系統架構設計198 圖7.14 用於推薦的內容池.198 圖7.15 Apache Kafka 邏輯架構.200 表4.1 用戶A 和B 的評分矩陣.43 表4.2 電影內容特徵二進製表示45 表4.3 人臉魅力值打分不同模型的MAE 比較112 表4.4 人臉魅力值打分不同模型的MAE 比較117 表4.5 Ke

ras 預訓練好的圖像分類模型118

企業策略分佈時序之研究 -以美妝產業為例

為了解決安博netflix 2022的問題，作者姚信安 這樣論述：

在中國24個朝代，只有11個王朝超過百年歷史，也僅有漢朝超過三百餘年。然而在中國歷代王朝中的百年企業也僅有5家；發現在日本150年以上的企業就達至三萬多家，甚至有千年企業傳承至今。另外建國至今的美國也有達1173家百年企業，全球排名第二。反觀台灣至今也有500家以上百年企業。企業要經營本來就不易，欲要超過百年經營更是談何容易!這各中的時間歷程轉變、策略構想分佈以及組職內部與高階主管遠略判斷都關聯著企業生存之要。本論文研究係以台灣美妝產業為研究對象，探討美妝相關業種之組職(高階主管)同在一產業中，面對不同的情勢、不同的條件、不同背景與同業競爭之下，其組職與高階主管如何因應同業競爭、環境變遷，決

策出差異化且適當相同性的策略提升企業競爭優勢。因此，本研究會依序回顧策略要素、時序構面分析，由產業中訪談5位優異的企業主進行個案分析並歸納出策略類型因素中共通性的兢爭優勢；在企業獨特力優勢下導入時序運用的時機點提升經濟規模。同時企業應有「停」、「思」、「行」概念；依據以上論述與三項概念提出十四項命題。在研究過程當中，同時蒐集相關產業成功案例的資訊報導，在成功企業的案列與個案訪談再和策略時序作交叉比對分析，實證出策略要素與時序商業之效應，並彙整出運用一表。關鍵字:策略要素、時序、美妝產業、規模經濟、核心擴張