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八曲仙人之歌：全新梵漢對照注譯本

為了解決乘英文excel的問題，作者八曲仙人 這樣論述：

你不在人生任何階段， 你只是萬事萬物的見證者。 ｜ 成熟的修行人，必讀 簡潔深邃，備受推崇的吠陀經典 ｜ 認為自己是解脫的，那就是解脫的； 認為自己被束縛，那就是被束縛的。 人們說的有句話是對的， 那就是：「心想事成。」   　　《八曲仙人之歌》亦名《八曲本集》，是古印度吠檀多眾多的經典中罕見之作，以簡潔的文字記載了深邃的智慧，呈現近三百則八曲智仙和弟子迦納卡的對話。   　　這是一首唱給成熟弟子的心曲，是在印度這片靈修源頭之土上，師父八曲仙人授予弟子的修行心要，毫無保留，全盤托出；而根器已經成熟的弟子迦納卡也對此確信無疑，並呈獻出了自己對實相的體會。師父與徒弟，一問一答，一唱一和，只關注

於那究竟的實相，除此無他。   　　本書參考了史瓦米・尼提亞斯瓦茹帕南達（Swami Nityaswarupananda）的《八曲本集》第四版、約翰・李查斯（John Richards）的梵文羅馬轉寫及阿南達・伍德（Ananda Wood）的逐詞英譯版本所完成的中譯本。在梵漢翻譯的用詞上，主要參考了由日本學者荻原雲來編撰的《漢譯對照梵和大辭典》漢譯而來的《梵漢大辭典》，力求呈現《八曲仙人之歌》原文的深邃和優美。   　　本書中的兩個中譯本，白話譯本是對梵文的直譯和逐句對照，以讓讀者瞭解梵文原貌；而七言偈頌體譯本主要是為了還原歌詠之美，以激起讀者內心深處對解脫的渴望。若需要閱讀上的提示，可以另外

參考禪師三不叟所著的《你就是覺性：八曲仙人之歌講記》，相信收穫更多。   　　書籍設計為裸背線裝書，方便誦讀。   讚美   　　現代印度思想家朗達卡瑪・穆克吉（Radhakamal Mukerjee）：「除了《八曲仙人之歌》，幾乎沒有別的古印度作品如此雄辯、深邃，且如此詩意地表述出自性的偉大、莊嚴、喜悅與無可比擬。」   　　現代的靈修導師斯瓦米・善塔南達・普利（Swami Shantananda Puri）曾這樣盛讚：「所有的經文都為我們提供道路，而《八曲仙人之歌》卻是一本沒有道路的書，它只給了我們目的地。」

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電商網站暨購物平台資訊安全、服務品質、消費者知覺作為、網站設計與顧客忠誠度關聯性研究

為了解決乘英文excel的問題，作者黃裕銘 這樣論述：

隨著資訊科技的進步以及網際網路的普及化，原住民零售業透過電商網路及購物平台行銷策略將是未來的主力。本研究將以此為題，來探討新型態電商網站及購物平台評選方式對於消費者吸引之所在，以從中了解對於成功行銷的關鍵成功因素，並且找出相關的行銷管理方式以進一步提出對於未來經營行銷的管理模式及提升方向。本研究以曾經在網路直播上購買消費過的顧客做為本研究之研究對象，以顧客價值量表、顧客滿意度量表及顧客忠誠度量表等研究工具，進行資料蒐集及研究，共計發放400份問卷，回收400份問卷，有效問卷回收率100％。所得資料進行統計、描述分析、利用國際微軟Excel 2010統計函對所收集的資料進行敘述性資料分析，以表

格方式來呈現受訪者基本資料的分析結果，驗證研究假設。由本研究可以了解，原住民零售業者對於電商網站及購物平台之評選結果，電商網站暨購物平台訊安全方面，以購物網站在網路購物平台上的付款機制，必須相當完善為最重要；電商網站暨購物平台服務品質，以電商網站暨購物平台必須完整保存我們消費紀錄為最重要；消費者知覺作為，以電商網站暨購物平台上的商品價格必須是合理的為最重要；電商網站暨購物平台網站設計，以電商網站暨購物平台應該要能滿足我個人的需求為最重要。

機器學習：彩色圖解 + 基礎數學篇 + Python實作 王者歸來(第二版)

為了解決乘英文excel的問題，作者洪錦魁 這樣論述：

　　這幾年心中總想寫一本可以讓擁有高中數學程度的讀者即可看懂人工智慧、機器學習或深度學習的書籍，或是說看了不會想睡覺的機器學習書籍，這個理念成為我撰寫這本書籍很重要的動力。為了卸除數學心房，筆者撰寫此書依循原則如下： 　　★：數學原理彩色圖解。 　　★：手工計算基礎數學。 　　★：Python程式高效實作。 　　這本數撰寫的幾個特色如下： 　　☆：全數共用約205個Python實例，講解機器學習的基礎數學 　　☆：極詳細、超清楚、帶領讀者從畏懼數學到喜歡數學 　　☆：複雜的數學符號重新拆解，原來可以很容易 　　☆：了解機器學習的數學原理，讓機器學習程式充滿智慧靈魂   

　　在徹底研究機器學習後，筆者體會許多基礎數學不是不會與艱難而是生疏了，如果機器學習的書籍可以將複雜公式從基礎開始一步一步推導，其實可以很容易帶領讀者進入這個領域，同時感受數學不再如此艱澀，這也是我撰寫本書時時提醒自己要留意的事項。 　　研究機器學習雖然有很多模組可以使用，但是如果不懂相關數學原理，坦白說筆者不會相信未來你在這個領域會有所成就，這本書講解了下列相關數學的基本知識。 　　■ 資料視覺化使用matplotlib、Seaborn 　　■ 基礎數學模組Math 　　■ 基礎數學模組Sympy 　　■ 數學應用模組Numpy 　　■ 將LaTeX應用在圖表 　　■ 機器學習基本觀念

　　■ 從方程式到函數 　　■ 方程式與機器學習 　　■ 從畢氏定理看機器學習 　　■ 聯立方程式與聯立不等式與機器學習 　　■ 機器學習需要知道的二次函數與三次函數 　　■ 數據擬合、決定係數與迴歸曲線製作 　　■ 數據預測 　　■ 機器學習的最小平方法 　　■ 機器學習必須知道的集合與機率 　　■ 機率觀念與貝式定理的運用－COVID-19的全民普篩準確性推估 　　■ 筆者講解指數與對數的運算規則，同時驗證這些規則 　　■ 除了講解機器學習很重要的歐拉數(Euler’s Number)，更說明歐拉數的由來 　　■ 認識邏輯(logistic)函數與logit函數 　　■ 三角函數 　　■

大型運算子運算 　　■ 向量、矩陣與線性迴歸 　　■ 統計知識 　　■ 機器學習模組scikit-learn，監督學習與無監督學習。 　　相關書籍 　　這本書是筆者所著機器學習系列書的起點，讀者還可以閱讀下列書籍： 　　機器學習 　　彩色圖解 + 微積分篇 + Python實作  

價值型與成長型選股交易策略實證研究

為了解決乘英文excel的問題，作者宋侑杰 這樣論述：

在動盪行情中，本研究希望找出能打敗大盤並且適合散戶投資人的交易策略。本研究建構了一套「超級績效Over the Top」選股模型，這個模型兼具價值型及成長型的概念。這個模型透過成長因子、價值因子、動能因子與其他因子做條件篩選。它結合PEG指標、股價淨值比、現金股利殖利率與「趨勢模版準則」選股。在實證研究中，「超級績效Over the Top」策略年均總報酬為96.82%，交易成功勝率高達53.63%，遠勝於F-Score選股的投資績效。為了提升交易策略之穩健性及可行性，本文進行多項研究，研究發現「波動率大於5日平均」這個其他因子，對「超級績效Over the Top」選股策略，產生相當強大的

加乘效果。