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膽識：空降韓國各大排行榜，出版一週緊急三刷！Google首席工程師的「勇氣成功學」

為了解決google搜尋限制的問題，作者金恩住 這樣論述：

　　只有走出來的燦爛，沒有等出來的成功。 　　Google首席工程師的「勇氣成功學」，寫給每個對未來徬徨不安的你。 　　空降韓國各大排行榜，出版一週緊急三刷！Yes24讀者8.8分深感共鳴！ 　　不跨出艱難的第一步， 　　就無法抵達理想的將來。 　　成功並不需要完美無缺的計畫， 　　而是毫不猶豫永往直前的膽識！ 　　為了追求理想的自己， 　　你有勇氣把安逸的人生砍掉重練嗎？ 　　她，沒在怕！ 　　27歲那年，金恩住離開熟悉的家鄉，遠赴美國求學。她沒有足夠的存款，英文很菜，連問路都很吃力。但這樣的她，卻憑藉過人的努力，在摩托羅拉、高通、三星等頂尖公司擔任工程師，並研發

出全球首創的圓形智慧手錶，獲選「引領智慧穿戴產業的全球18位女性領導者」。 　　對很多人而言，這已經是人生顛峰，但對她來說卻遠遠不夠，她再次將自己歸零，進入美國Google總部。不料這才是「地獄」的開始，身處在這個高手環伺、競爭無所不在的地方，金恩住宛如誤闖大海的淡水蛙，每天出門上班都彷彿趕赴刑場。 　　但挫折並未讓她止步，她鼓起勇氣求助心理諮商師，一步步修補信心，並重新學習英語，她將自己克服打擊的過程寫成公開信發給團隊成員，意外獲得全公司廣大迴響，她更重整旗鼓，勇奪Google年度最佳工程設計師殊榮。 　　理想的人生不存在終點，而在於一次次的實踐；她沒有一帆風順的人生，卻擁有百折不撓的

膽識；旅途中的每一分迷茫脆弱，都是她勇敢前行的燃料。這本書，是金恩住的人生故事，更是她一路走來、超越自己的終極心法。每個人的生命都有屬於自己的瓶頸，但你，永遠可以選擇成為下一個她！ 名人推薦 　　職涯實驗室創辦人、新創人才成功顧問　何則文 　　換日線頻道副總監暨內容主編　林欣蘋 　　唯品風尚集團執行長　周品均 　　矽谷新創Taelor創辦人、作家　矽谷阿雅 　　臨床心理師　洪仲清 　　大人學共同創辦人　張國洋 　　IOH開放個人經驗平台創辦人　莊智超　 　　強力推薦●依姓名筆畫序排列 　　職場上很多人際關係的問題，讓人痛苦不已。尤其如果又是有家庭要兼顧的職業婦女，真的是兩頭燒。很多人就因

此陷入負面思考，但其實，你可以不焦慮，可以不恐懼。讓曾經勇奪谷歌年度最佳工程師的韓國職涯導師金恩住帶給你《膽識》，幫助你找到方向！——職涯實驗室創辦人、新創人才成功顧問／何則文 　　來到美國求學、工作甚至創業，或許看似遙不可及，但正如作者所說的，我們擁有無限可能，不該為自己畫地自限。所以，勇敢跨出舒適圈吧！只要邁步向前，就是屬於你的方向。——矽谷新創Taelor創辦人、作家／矽谷阿雅 　　對於未知的恐懼，是多數人不敢脫離自己不滿意的生活，很重要的原因之一。作者金恩住的大破大立，讓我拜服；但漸進式地、蝸牛式地一點一點突破，讓自我成長養成習慣，也是可以的。謝謝作者為我們指引的這條路，讓我們一再

看到心靈是自由的，除非我們自己先限制它。非常推薦這本書！——臨床心理師／洪仲清  

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建設公司聲譽對不動產增值效應之研究-以臺南市透天住宅為例

為了解決google搜尋限制的問題，作者李沂津 這樣論述：

以往關於不動產價值的研究，大多以區域、一般及個別…等因素來研究與不動產總價或單價的關係，對於影響單一不動產房價平均漲跌幅的因素則缺乏實證研究，對於建設公司聲譽對不動產增值的效應也幾乎沒有任何的實證研究，本研究嘗試以臺南市透天住宅建案為樣本，十年內建案實際交易的平均年漲幅為應變數進行研究，探討建商聲譽是否影響建案房價的漲跌幅。本研究以建設公司設立年資、資本額、Google搜尋熱度、建案物件交易筆數作為自變數；不動產所在區域人口密度、不動產屋齡作為控制變數；民國100年~109年建案單價平均年漲幅作為應變數，探討各變數與建案單價平均年漲幅的關聯性。實價登錄取得有效資料共191件建案，這十年間臺南

市透天住宅的平均年漲幅值為3.629%；其中最大值為16.65%，最小值為-6.37%，中間值為3.54%。研究結果顯示臺南市透天建案平均年增幅與區域人口密度為顯著正相關；以往研究顯示不動產屋齡與房價有顯著負相關；但本研究結果顯示不動產屋齡與平均年增幅無顯著關係；建設公司聲譽與建案的平均年增幅無顯著關係。可能原因為建設公司設立門檻低，大多為「一案建商」，較難建立品牌口碑和知名度。

每個程式設計師都應該要知道的50個演算法

為了解決google搜尋限制的問題，作者ImranAhmad 這樣論述：

　　不管是在計算的科學與實務上，演算法總是扮演重要的角色。除了傳統的計算之外，對任何一個開發者或程式設計師而言，使用演算法解決實務問題的能力是非常重要且必須具備的技巧。本書不只會幫助你發展選用的技術以及使用演算法以解決實務問題，同時也能理解這些演算法是如何運作的。   　　本書從演算法的介紹開始，並說明各種演算法的設計技巧，再佐以實際範例來協助探討如何實作不同類型的演算法，諸如搜尋與排序。當你要進階更複雜的演算法集合時，你將會學到線性規劃、頁面排名以及各種圖（graph），甚至跨入AI領域學習如何使用機器學習演算法，並瞭解它們背後的數學與邏輯。隨後將更進一步探討一些案例研究，像是天氣預測、

推文分群以及電影推薦引擎等等，瞭解如何應用這些演算法以達到最佳化。最終，你將精通平行處理技術的運用，讓你有能力可以使用這些演算法在計算密集的任務上。   　　讀完本書，你將精通各式各樣的演算法來解決職場上的電腦運算問題。   　　本書範例檔： 　　github.com/packtpublishing/40-algorithms-every-programmer-should-know   本書特色   　　☛學習現存於Python程式庫中的資料結構及演算法 　　☛了解如何實作圖形演算法，並藉由網路分析進行詐欺偵測 　　☛學會使用機器學習演算法，即時進行相似推文的分群並處理Twitter資料 　

　☛學會使用監督式學習演算法預測天氣 　　☛學會使用Siamese Neural Networks執行單張影像的辨識 　　☛建立一個推薦引擎，向訂閱者建議相關的電影 　　☛部署機器學習模型時，使用對稱及非對稱加密，實作萬無一失的安全機制

基於機器學習的模型做喜好推薦應用於W公司媒合平台研究

為了解決google搜尋限制的問題，作者陳建安 這樣論述：

現在是資訊爆炸的時代，在行動裝置與網頁端推出服務越來越多樣化，當我們瀏覽網頁時，輸入資訊搜尋相關資料，同時也會想知道有沒有相關的或是針對我們輸入的關鍵字做出的推薦，如果能利用使用者在網頁或是手機端中留下的資料，追蹤進行蒐集與處理，並以此基礎下做出進一步的喜好推薦。藉由科技發展與創新，有著越來越多的公司與政府單位開始重視數據的運用，政府企業對於數據的來源、收集與整理、以及對演算法模型的預測能力也越來越重視，正因為如此慢慢開始使用自動化機器取代傳統人工的操作去推薦，也期望達到精準的個人化喜好推薦，而加入機器學習的推薦系統，不論是公司或是使用者其實都得到很多好處。有許多人投入推薦的改善與研究，進一

步得到更準確且有效的預測，例如Google、Amazon、阿里巴巴等公司開發的推薦系統搭配雲端運算也能為他們帶來了非常巨大的收益。本研究針對W公司媒合網站後台資料進行資料蒐集、資料處理以及後續分析，運用監督式機器學習商家與網紅的資訊及喜好評分數據來訓練學習，並預測喜好與否，本研究運用多個分類模型做比較，像是支援向量機、隨機森林、邏輯迴歸、極限梯度提升模型與輕量化梯度提升模型，目的在比較和找到最合適的分類器，應用於W公司網站平台，並以此進行分類方法的相關探討與研究，研究結果顯示在我們第三章提到的輕量化梯度提升機準確率有 85.98% 相對第二章提到的其他模型來的更高，也做了交叉驗證平均準確率有

78.57% ，代表該模型具有穩定度對於我們的喜好推薦有良好預測效果。