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六神磊磊讀金庸：金庸文學－沒明說的戀愛學、成功學與處世智慧

為了解決數據機推薦的問題，作者六神磊磊 這樣論述：

　　◎東邪與西毒，你以為是兩個人？其實東邪代表自由，西毒是欲望，彼此互相纏繞。 　　◎光明二使、四大法王、教主張無忌，全是一流經理人，但明教怎麼還是倒？ 　　◎俠客島上的太玄經，頂尖高手都練不起來，為什麼石破天能練成？竟因他不識字。 　　◎工作多年，你出現「丘處機現象」嗎？武功練到一定程度，再也發展不上去了？   　　六神磊磊，本名王曉磊，曾在新華社任職資深時政記者8年， 　　2013年開設「六神磊磊讀金庸」公眾號，文章閱讀數均超過10萬次， 　　被中國權威數據機構「新榜」，評選為年度最具影響力自媒體之一。      　　六神磊磊曾說，自己的本業就是讀金庸， 　　從國中第一次接觸《神鵰俠侶

》開始，加起來至少看過二、三十遍。      　　他說，金庸小說總共12部，但總結只有兩句話， 　　第一句是為國為民，俠之大者。 　　這話很好懂，是郭靖口裡說出來的，講的是家國。   　　武穆書中教誨，襄陽城頭烽煙，蝴蝶谷中烈火，屠龍刀裡遺篇， 　　講的都是家國。只要是人，都有家國情懷。 　　但只有這兩個字，還不能讓金庸小說成為一流文學。   　　金庸小說的第二句話，叫作：憐我世人，憂患實多。 　　這是《倚天屠龍記》裡明教的歌。這句話，講的是悲憫。 　　有悲憫情懷的，才是真正第一流的文學。 　　可以說，家國奠定了金庸小說的底色，悲憫決定了金庸小說的高度。   　　金庸憐那些底層弱者，亂世中命賤

如草，承平時亦被踐踏， 　　像遇上金兵被害的葉三姐，襄陽城郊被李莫愁殺死的農婦， 　　長台關被阿紫割舌的店小二，被蒙古兵破城的撒馬爾罕的人民。   　　他也憐那些逃避現實的中間派，像是《笑傲江湖》裡的曲洋、劉正風、定靜師太。 　　這些人對現實心灰意懶，看不到出路，只想逃避。 　　金庸就為他們精心編織了綠竹巷、桃花島、百花谷，作為夢想中的樂土。 　　但江湖哪來樂土，蝴蝶谷、梅莊、琅嬛玉洞，都毀滅或荒蕪了。   　　他還憐那些被扭曲了的靈魂， 　　有被復仇扭曲的，比如林平之。 　　有被愛情扭曲的，比如游坦之、阿紫、何紅藥。 　　有被權力扭曲了的，比如任我行、東方不敗、洪教主。 　　只不過金庸拒絕讓

他們做天生妖魔，他筆下更多的是一個個扭曲的原因。   　　儘管金庸憐世人，卻從不汙蔑和嘲弄愛情。 　　他嘲弄楊蓮亭，嘲弄東方不敗，卻不曾嘲弄他們的愛情。 　　哪怕是歐陽克、葉二娘，作惡多端，但金庸對他們的愛情也報以了溫厚。   　　世人讀金庸，往往沉醉在高深的武功和緊張刺激的情節中， 　　從無堅不摧的北冥神功、六脈神劍，到佛系的太極拳、九陽真經； 　　從楊過、小龍女的生死相許，到韋小寶的七個老婆都不是真心愛他； 　　行俠仗義不再是處世定律，愛恨情仇只剩下柴米油鹽？ 　　 　　那些金庸想說但沒直說的，都在六神磊磊的解讀裡。      名人推薦   　　臺灣師範大學教授、武俠小說研究者／林保淳 　

　長榮大學通識教育中心教授／陳韻竹

數據機推薦進入發燒排行的影片

中高齡者經營YouTube策略行銷4C之研究-以「大媽老司機」為例

為了解決數據機推薦的問題，作者朱蕙蓉 這樣論述：

超高齡的時代來臨，然而醫療進步、人們注重養生，網際網路的科技發展迅速，中高齡者接收到的資訊也日新月異；智慧型手機的優質便利，網路普遍與上網費用便宜，在多樣的社群媒體平台中，人們享受來自全世界各地有趣又創意的作品，其中不乏中高齡者們開始構想為自己安排優老的退休生活，當然也激發對成為Youtuber躍躍欲試，研究者也成為其中之一。本研究以質化訪談交叉方式參入意見，分析探索本研究者所經營頻道的前期、中段製作的所有過程、利弊得失與自我優劣勢等剖析，再透過策略行銷4C之架構與應用，其結果顯示不能忽略策略行銷成本的重要性。中高齡者在YouTube社群媒體平台上，有意打造自屬頻道之事前完整市調、節目型態規

劃等外顯效益成本；創造品牌容易被看見以及被分享以降低受眾群搜尋成本；增加被信任與滿意可降低受眾群道德危機成本；同時善用頻道後台的數據機制分析，藉此掌握受眾群增強專屬成本等策略行銷4C之概念，絕對是首要考量的重要依據。本研究建議，在策略行銷4C評估中，即便是有強烈的賺錢意願，在面對時機與實際運作，製作困難度過高、顯現品牌優點與得到受眾群的認知搜尋等都過低，給予受眾群的信任與滿意度也嫌不足，也未能落實監控後台提供的數據機制，適時掌握受眾群之喜好，促使頻道之停滯難以明顯突破之亮麗成績。因此，本研究期許以上資訊，能給未來預備經營YouTube的中高齡者們有事前決策方向、事中策略行銷甚是是事後決斷之參考

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不再理論化：聯邦學習親自動手工程專案實作

為了解決數據機推薦的問題，作者向小佳,李琨,王鵬,鄭方蘭,田江 這樣論述：

想了解如何兼顧資料共享與隱私安全？ 讓你腳踏實地，將理論知識深化為實踐能力！   　　★金融業工程師 實戰必備 　　★專案實作、延伸領域 一應俱全   　　▍本書介紹   　　隨著社會發展，資料隱私安全的關注度正不斷提高，資料擁有者極力反對無限制計算和使用敏感性資料。在未經許可下，隱私資訊若被商業機構利用即被視為違規，而不同領域間的資料分析也將變得越來越困難。 　　 　　聯邦學習正是解決這些挑戰的關鍵技術。過去幾年不論在研究領域或產業領域，都見證了聯邦學習從無到有、由面對質疑到逐步嶄露頭角的過程。聯邦學習以同態加密等方法來保證本地訓練資料的隱私，同步實現多個資料擁有者協同訓練一個共用的機器

學習模型。根據不同的應用場景，逐步發展出了橫向聯邦學習、縱向聯邦學習、聯邦遷移學習等類型。 　　 　　本書不僅限於背景歷程、演算法模型、平台框架、應用實戰，更延伸至電腦視覺、自然語言處理等領域的思考與展望，是新一代AI工程師必備的技術參考。   本書特色   　　．FinTech和深度學習結合  　　．新一代機器學習，更安全穩定快速 　　．聯邦學習演算法，模型實作及多種演算法 　　．使用聯邦學習的推薦系統 　　．Docker/K8s的聯邦學習平台架設運行 　　．信用卡/保險評鑑機制的建立 　　．聯邦學習在電腦視覺、NLP、醫療、物聯網的實作專案 　

機器學習為基礎的產品與顧客區隔之研究- 以化妝品公司為例

為了解決數據機推薦的問題，作者蔡璧光 這樣論述：

近年來由於國民生活水準提升，化妝品已成為生活中的必需品，而化妝產業也與流行趨勢息息相關，市場不斷有新產品推出。本研究使用決策樹、SVM、KNN、類神經網路及深度學習類神經網路演算法等五種演算法及四種實驗方法做分析研究，以分析與評估其優劣，並預測出會購買產品的潛在顧客評估其準確度，以及找出顧客族群屬性，以利擬定顧客策略。經本研究中之實驗結果發現，決策樹為最適合用來做顧客分類之演算法，並且也得知在一般分類評估係數指標中，準確度為主要參考依據指標。另外在百貨業常用之RFM變數，除了總金額之外，其餘二項變數並無法左右預測結果，將其刪除反而可提高準確度，以及發現總金額超過十萬以上顧客，及購買anti-

aging和leisurely功能產品顧客，皆會購買本系列產品。