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出發!到世界討生活：人生逗號，一個女生的環球361天

為了解決電池推薦ptt的問題，作者曹馥年 這樣論述：

「如果你只是等待，除了變老以外，將一無所得。」 你是否曾夢想著屬於自己的GAP YEAR？ 你是否曾問自己，「離開這裡，會比現在更好嗎？」 你是否害怕自己在汲汲營營中變成一個空洞的人， 更怕有一天遺忘了這害怕？ 　　環遊世界從不是曹馥年的夢想，她卻勇敢為疲乏生活劃下逗號，獨自啓程遠遊。 　　曹馥年說，比起旅行，某些時刻更像是在世界討生活，但她享受每一刻的高低起伏、大好大壞，once in a lifetime，在世界各地體驗人生。 　　這是一個人，兩個背包，361天的環球旅程。 　　 　　2014年初，為4年的記者生涯劃下逗號，她背起背包出發。走過0度的夏天，30多度的耶誕

節；睡過9天3900美金的客輪，也曾露宿街頭，和背包客翻過垃圾袋裡的麵包；誤打誤撞飛過噴發中的火山，甚至差點在往聖母峰基地營的路上喪命。 　　 　　沒有必吃必買必玩、沒有不去後悔的景點，這本書記錄的是與人的對話、與自己的對話。關於一個女生，在世界討生活的故事。 　　◎勇敢遠遊，為自己的心找到出路 　　許多人心中懷抱一個旅行夢，或許是像電影《阿拉斯加之死》走入荒野的自我追尋，或許是擺脫一成不變生活、展開大冒險的《白日夢冒險王》。但旅途最難的總是出發，基於種種因素，我們把旅行夢放在心裡，在人生崗位上努力打拚──但不知不覺，時間已不站在我們這邊。 　　啓程前幾個月，曹馥年幾乎失去對未來的方向感。

她說，這361天的迷航，像是人生的一個過渡、一個讓失速生活踩下剎車的逗號，或試著為渾沌生活尋找的情緒出口；而在一次次迷路中，曹馥年也為自己的心找到出路。 　　◎一場出發前無從想像，看盡人性也感受善意的飽滿旅程 　　擔任記者時，曹馥年最喜歡尋找「人」的故事，而一個人旅行，讓她有機會認識更多人。比起美麗的景點、巍峨的歷史古蹟，與人們的相遇，是她旅途上最深刻的時光。 　　旅途中，她也遍嘗人情冷暖。在厄瓜多，她的簽證、照片與貴重家當全被偷光，而警察只會搖頭說抓不到小偷、甚至要求她離開；在土耳其碰到故意拖延時間，聲稱唯有昂貴的接駁車才能趕上夕陽的接駁業者⋯⋯但沿途總幸運遇見好心人熱心幫忙，停下載她一

程甚至把食物飲水全塞給她──因為有這些小小的善意，讓她能繼續相信，繼續走下去。 　　透過曹馥年的眼睛與情意生動的文字，我們彷彿親見了當地的景色與人情，經歷了看見島嶼之外大山大水的驚喜，甚至跟著她因丟失家當與旅途記憶而著急、紅了眼眶，也為她遇見了熱心協助的人們而欣喜。馥年的文字有種魅力，讓你捨不得停下閱讀的目光，也陪著她感受了世界各地人們的純粹善意，從而發自內心感嘆：「人，果然是旅途最美的風景。」 　　◎在旅程中學習和自己相處，也試著Enjoy所有發生的一切──無論好壞 　　曹馥年說：「和外國旅伴道別時，對方在再見之外常會加一句『enjoy』。起初我不以為意，但到了旅行中期，簡單的語彙聽在耳

中有了不同意義，我開始在道別後也加上一句『enjoy』──品味酸甜熱辣嗆，各式各樣的人生風景。最後的最後，我再把這詞送給自己，試著enjoy所有發生的一切，無論好壞，縱然沒有那麼簡單。」 　　旅人漂泊時總想著家，回家後又想著何時再出發。曹馥年說：「旅行，讓我們更有勇氣面對人生！」人生是比環遊世界更困難的旅程，這一年經歷的種種，像是無形的燃料，讓她在自己的人生重新啟程，繼續勇敢。 　　人生也像是一場旅行，也許你目前困囿於工作而喘不過氣，何不適時按下暫停鍵，放慢自己也放過自己，試著與自己對話、enjoy所有發生的一切？劃下逗號的人生其實並非停止，你卻因此有機會擁有更大的空間，重新定義自己想要的

生活。 名人推薦 　　【專文推薦】 　　咖啡牛奶／PTT世界自助旅行板板主 　　褚士瑩／公益旅行家 　　【感動推薦】 　　Q娜小姐／自助旅行、沙發客旅行達人 　　鹿鹿&Eva／鹿途中旅遊書主人 　　（依姓氏筆畫排列）

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客戶對商品提問之多重標籤辨識-以網路拍賣網為例

為了解決電池推薦ptt的問題，作者林怡如 這樣論述：

　　網路購物（電子商務E-commerce）儼然已成為現今不可或缺的一種消費型態。面對客戶新型態購物行為的轉變，許多傳統線下消費平台（實體門市、電視購物、型錄郵購等）業者，均面臨經營型態轉型的挑戰，紛紛增設線上購物平台搶食網路商機。在網路行銷活動多元化、業績與日俱增的同時，電子商務各後勤單位之服務與系統是否完備、足以因應消化龐大訂單量，正是考驗各大電商的重要課題。　　電商後勤中又以客服中心所面對的問題是更多面向、複雜的。這個介於客戶與企業之間的第一線服務單位，如何有效運用大數據技術精進改善作業流程、快速的提供更貼近客戶需求的服務品質與解決方案，是本研究所要探究的核心內容。實驗以露天拍賣網客戶

對商品提問內容，進行十類細分類與五類大分類之多重標籤分類預測模型訓練。本研究分別以TF-IDF與Word Embedding兩種特徵值萃取方法，搭配極限樹（Extra Trees Classifier）、邏輯式迴歸、隨機森林與支持向量機四種分類模型，交叉組合進行實驗。實驗結果整體以測試資料集使用文字探勘技術TF-IDF方法萃取之特徵值，搭配極限樹分類模型的預測效果Micro F1 score 0.82846較為顯著。