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如何擁抱一隻刺蝟：戀愛與婚姻中的人格識別、接納與付出

為了解決電影推薦的問題，作者段鑫星,李文文,趙亞平 這樣論述：

兩個相愛的人，就像兩隻刺蝟， 既期待靠近彼此，又擔心互相傷害…… 　　人格是一面鏡子。 　　我們選擇的戀人，反映了我們的需求， 　　以及我們內心的恐懼。 　　當當網心理學暢銷書；4000位讀者熱烈迴響。 　　兩性關係中的彼此吸引、相互依戀、難捨難分， 　　甚至相互糾纏的背後都是人格在起作用。 　　自戀型人格者只愛自己身上的刺。 　　表演型人格者的每一根刺上都寫滿了故事。 　　偏執型人格者的刺往往尖利卻又帶傷。 　　強迫型人格者的刺極整齊地排列著，他追求完美，不允許感情有絲毫的差池。 　　迴避型人格者把他的刺都藏了起來，你沒有機會碰到它們。 　　依賴型人格者把他的刺放在戀人的身

上，他希望把自己的刺變成戀人的一部分。 　　邊緣型人格者的刺千奇百怪。 　　憂鬱型人格者的刺上寫滿了憂傷。 　　反社會型人格者的每一根刺都很鋒利，甚至有毒…… 　　經由本書，我們可以學習── 　　‧在親密關係中，各種人格類型者會有什麼樣的表現和感受。 　　‧他們的戀人會有什麼樣的表現和感受。 　　‧他們為什麼會有這些表現？ 　　‧雙方應該做些什麼，讓愛情更甜蜜？ 　　★本書特色   　　◎瑪那熊（諮商心理師、關係經營講師）撰推薦序。   　　許川（「相待心理」創始人；資深家庭治療師）、海苔熊（心理學作家）、徐凱文（精神科醫師；「大儒心理」創始人）、雅君（網路閱讀平台「十點讀書」

主編）、黃惠萱（臨床心理師；《愛情創傷來自童年創傷》作者）擁抱推薦。（依姓氏筆劃順序排列）   　　◎在愛情之中，往往沒有絕對的惡人或壞蛋，僅是不同人格間的碰撞及火花，有的映亮夜空，有的烈火燎原。若你心中常有「真不懂他為什麼要這樣？」的疑問，或常怨嘆「愛到卡慘死」，不妨透過人格心理學的角度，來釐清自己的愛情盲點，以及伴侶各種行為背後的真相。──摘自瑪那熊推薦序〈愛情，是齣由你、我人格共同演出的大戲〉   　　◎「愛是療癒師，也是營養師。如果我們真的能遇到好的愛情，我們就能透過愛的濾鏡，遇見更好的自己。」《如何擁抱一隻刺蝟》的角度很有趣，作者段鑫星教授將我們的人格傾向比喻為「愛的鏡子

」，用這些有趣的人格特質來解釋我們為什麼會選擇某種伴侶、我們的伴侶為什麼會有某種表現，以及我們與另一半在戀愛與婚姻中要如何促進彼此的關係，甚至對某種不健康的關係要如何「當斷則斷」。我期待每一位讀這本書的人都能遇見更好的愛情。──許川（「相待心理」創始人；資深家庭治療師）   　　◎十年前，我對一對「相愛相殺」的大學生戀人說，你們兩位就像冬天裡的兩隻刺蝟，接近了就相互傷害，遠離了又感覺寒冷。《如何擁抱一隻刺蝟》正是這樣一本生動、有趣的戀愛人間指南。更重要的是，這或許是我近年來讀到的最好的原創心理學科普書，我想我一定會把它推薦給我的來訪者們，因為這是一本既科學、可靠，又有趣、好讀的心理學讀物

。──徐凱文（精神科醫師；「大儒心理」創始人）   ◎兩個相愛的人就像兩隻刺蝟，既期待靠近彼此，又擔心互相傷害。《如何擁抱一隻刺蝟》講解了九種典型的人格傾向，包括自戀型、表演型、強迫型、依賴型等，並且用九隻各具特色的刺蝟，作為戀愛與婚姻中的個體的比喻，使得整本書讀起來既生動又有趣。這本書既能科學地幫你普及有關親密關係的心理學知識，又能解答你在親密關係中的諸多疑問，希望每個人都能在閱讀後有所成長。──雅君（網路閱讀平台「十點讀書」主編）   　　◎每一種人格都是不一樣的風景，我們每個人都是「不一樣的煙火」，每一對戀人也都是獨特的存在。 當兩隻刺蝟相互靠近時，如何做到「親密有間」

，是每一對戀人都需要修習的功課。針對每一種人格類型，本書從案例展示、愛情藍圖、愛情寫真、愛上這隻刺蝟後的感覺、如何與他相處等角度展開敘述，有趣、有味、有料。──摘自前言〈人格決定你的愛情與婚姻〉

電影推薦進入發燒排行的影片

元宇宙對臺灣股市之短期動能大數據分析

為了解決電影推薦的問題，作者高健皓 這樣論述：

2019年12月，武漢爆發新冠肺炎(Coronavirus Disease 2019, COVID-19)，隨後在2020年初迅速擴散至全球多國，導致嚴重的全球性社會和經濟混亂，許多教育機構、商辦和公共區域被部分或完全關閉，人與人之間被迫「零接觸」。人類被迫從線下實體活動轉到線上虛擬活動，如線上會議、線上教學等。　　在疫情的推動下，各科技產業積極往虛擬世界發展，於2021年3月10日，知名的遊戲公司Roblox 在美國紐約證交所上市，其IPO (Initial Public Offerings)聲明書提出Metaverse 一詞與其概念，使得元宇宙概念於2021年開始在各產業領域快速蔓延，並

陸續對元宇宙的佈局。除了帶動美國股市，更進而帶動了臺灣的相關產業供應鏈及臺灣股市。其中在元宇宙作為虛實整合的核心技術VR (Virtual Reality)、AR (Augmented Reality)裝置的應用市場規模更是備受看好。然則當使用者進入元宇宙世界，虛實整合與數據中心AI (Artificial Intelligence)和雲端服務等技術運用，其運算處理量增大，對能源的需求也會暴增。　　本研究以元宇宙第一股Roblox 在2021年3月10日上市時間作為分割點，將資料日期分成Roblox 上市前一年(2020年3月9日到2021年3月9日)與Roblox 上市後一年(2021年3月

9日到2022年3月9日)，總計共490筆交易筆數。並將資料對象的範圍限縮至VR/AR 裝置產業鏈類股與太陽能產業鏈類股，除了探討元宇宙對臺灣股市之短期動能影響外，更藉以窺探元宇宙與太陽能產業間是否存在關聯法則。　　研究結果在最小支持度(Minimum Support)為10%、20%和25%、最小規則信賴度(Minimum Confidence)為80%、90%和95%組合的關聯法則下，顯示元宇宙興起後，除了讓臺灣股市更加熱絡，更使元宇宙與太陽能產業漲跌變得更加密切且複雜，且太陽能產業鏈內的個股彼此關聯性很高。

每個程式設計師都應該要知道的50個演算法

為了解決電影推薦的問題，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

最適自然語言處理之文件分割型式-應用於工程文件關鍵字萃取

為了解決電影推薦的問題，作者戴穎璁 這樣論述：

土木工程領域中，因工程契約的要求與工程法規的規定，包含了數目龐雜且內容豐富的文本資料，大量文字內容的敘述，容易使閱聽人對於核心內容判別模糊不清，或者花費更多時間在獲得核心資訊，透過人工智慧程式word2vec，將這些文本進行非監督式的自然語言分析，可以讓工程人員藉由核心關鍵詞與關聯詞，掌握目標文本的核心段落或重要相關內容。 而在此類非結構化敘述性質的文本中，文章的分段或分句方式通常代表了作者的撰寫思路，而在程式分析時，這些不同的分段規則，因為字詞之間的距離改變，也影響了在自然語言分析程式中，關聯詞與關鍵詞之間的關聯度數據，及程式分析結果的有效性。 是以本研究使用工地主任班文件，依據「自然

語言處理」(Natural Language Processing)、「文本分析」(Textual Analysis)原理，將文本進行文本前處理，後利用人工智慧分析程式，針對工程前言文本，進行模型參數使用的測試，獲得對於此類工程文件的適用設定參數。 並利用相同的參數設定，比較三種不同規則的文本分割(Text Segmentation)方式(「全篇未分割」、「依關鍵詞出現之段落分割」、「依標點符號逐句分割」)，在土木工程文本的程式分析結果。實驗發現，將文本依據「依關鍵詞出現之段落分割」之方式進行處理，獲得的關聯度分析有效性最佳，此種分割方式，可以避免程式分詞時的過度切分，導致關聯詞之關聯度排序

降低。使Word2vec 程式的分析結果，更有效的反映出文章的關鍵內容與關聯詞。