感謝致力於大東亞共榮圈的 ted 在轉移根據地到東京之前，提供這本書讓我學習幾千年前的中國哲人的思考邏輯。 這本書主要區分成兩大區塊，介紹韓非的生平、歷史、大環境、以及核心思想，另外一個區塊則是介紹他的思想 — 法家，跟其他各大家的 …

這是在誠品買的書，這本書寫在2018年，雖然作者來不及看到2019中美貿易戰之後的故事，但也的確寫出接下來一些對於幾個重大強權的爭奪點，特別是在中國、俄羅斯、美國幾個互相爭奪第一的問題，也在幾個潛在發生戰場的領域提出相關的看法，例如對於資訊媒體戰場在烏克蘭的見解，或者是對於在太空戰場的相互誘發事件等。 在裡面也對科技特別是人工智慧也特別提到不少相關發展與擔憂，由其實自動化的殺傷武器的看法，也的確在2022年的烏俄戰爭中看到無人機的大舉使用。 這本書作者由於是來自西班牙，所以觀點也直接從歐洲出發，對於像是外來移民、能源、美國霸權也有歐盟觀點，簡單來說就是想要擺脫自從二戰以來美國對於歐洲的經濟殖民，但也的確提到，美國也不可能就讓歐洲自己就擺脫這一切，至少美國願意讓步變成雙邊是互相平等可互動，例如讓wikileaks發生，讓美國的舊情報網資訊直接變成過時的。 這本書整體對個人覺得有意思的地方在於幾個對於國家基本要素（軍事、外交、情報、能源、人口/城市）有不少描述之外，也對無形力量、科技、戰略溝通 (strategy communication) 等幾個特別舉出不少例子來證明，為什麼現在國家應該留意這些要素，而且不少就其實發生在生活之中。例如：許多媒體的訊息基本上都會被大多數強權國家設計，很多都不見得是錯的，但至少很可能是部分設計過揭露出來的，這些揭露大多數都是環繞著特定的戰略而進行。特別是當人工智能(AI) 被大量應用之後，這些生成物，就更多環繞在每一個人的生活之中，因此非常多人的很可能會一瞬間就翻轉180度自己的意見。特別是許多現在恐怖主義真正打擊的地方在於 — 大後方，也就是他們想要造成的並非是前線死傷人數，而是在於後方的恐懼人數，同樣的手法只要發生在這些強權國家的使用，那麼對應的戰略目標的確也能夠達成，就像這次烏俄戰爭，雙邊的確都用媒體戰對自己的軍隊建立起屬於自己的士氣，以確保戰爭所需要的各項資源都能夠到位（軍隊、經濟、後勤體系）。

An Introduction to Poisson Flow Generative Models Generative AI models have made great strides in the past few years. Physics-inspired Diffusion Models have ascended to…www.assemblyai.com 隨便想到的一個概念，如果可以從雜訊到一張圖，那麼給定一張圖請他生成到最靠近的字的圖，應該就有機會可以搞成ＯＣＲ問題？ Generating images with DDPMs: A PyTorch Implementation | by Brian Pulfer | MLearning.ai | Medium

無強烈感受，是這次的選舉心得。但選後開始持續憂心，首重在年輕一派的投票傾向。 這次選舉，新北市無懸念侯友誼大贏，雖然他贏不意外，但他的贏卻是在林佳龍猶豫不絕是否投入新北，更讓這件事情變成毫無懸念。扣掉民進黨基本支持者，基本上是難以看出新北有什麼太大變化。 新莊市議員，這次扣掉議長一樣的第一高票，再來就是民進黨的新人出線，同時民眾黨的新人也吊車尾出來，當然這個所謂柯文哲推薦民眾黨的新人其實背後也就是國民黨老爸的政治資源吃到的。所以與其說民眾黨大幅度有所成長，不如說是無法出頭的國民黨新人群，都靠向民眾黨出發。 這次選舉最大冷感的問題在於，一開始就看到新竹棒球場議題，然後突然轉打向論文問題，突然周遭一堆人都跳起來當各種行政大師，在地民眾的長期觀察意見大師，更別說是突然一堆人都可以對這些事情窮追猛舉，一如2018中南部水災之後的猛勢，更是打掉桃園、新竹兩區的選舉動能，連帶台北也都不知道要選的主軸要擺在哪裡。這種因為小事打掉大事的選舉在打DPP實在是太常見也很好用，畢竟國民黨爛大家不會罵，有歷史因素。TMD爛，叫做小黨情有可原（這時候沒有新政治的）。可是 DPP 全面執政，你就是要做到高標，所以光譜兩端人都沒顧到就是枉顧民意。這種常態言論這些年下來也聽了不少次。畢竟這叫做地方選舉，不用跟人討論太多什麼理念與願景問題，地方發展才是重點，大家要的就是賺大錢。所以一堆理工宅(據說這是新一代的知識藍/白?) 對於地方政府可以透過調整稅價與壓制房價這檔事視而不見，認為壓制房價是全民的看法，但其實如果是在地人長期居住的人，一定是更喜歡能夠好好發展當地的地方首長，畢竟這是立即可見的“發展”。這種本質上的稅制與國土發展議題都不是重點，那是“想像中的中央”要去處理的。

發生在民國73–74年的故事，涉及台北第十信用合作社與國泰信託，以及一票曾經耳熟能詳的政經人物。 整個故事就是環繞著沒有江南案，就不會有十信案這句話。寫得非常驚悚，也都把一些重要人士都點出來，但基本上扣掉死去的和受到處罰的，以及王金平之外，其他人都被描述成正派思維，只是受到大環境的不得不。 好看嗎？從小說的成分來看，寫得很可惜，本可以發展成台灣版的半澤直樹的故事，但沒有那個風味。但現實人物在裡面的描述卻讓人讀的興味盎然，特別是還有不少人還在這五年內的政治舞台之上，或者是仍是現在商場上的重要角色。 關注重點

全台最後一個通電的部落 (1990)，超級深山的地方，許多道路只有單向道，大雨就容易斷路。 這是取消了三次之後，終於難得可以成行的一次，但也因為多次取消，所以這次也是沒有跟到旅遊團的一次，最重要的交通，則是透過 Tripool 訂車訂到，才得以成行這次攀山越嶺的一次行程。再次特別讚揚一下 Tripool 這間公司的司機，服務非常到位。 行程 兩天一夜 第一天早上 0730 出發，雖然是中秋連假，但是花費三小時半就到了司馬庫斯，中間經過非常崎嶇的產業道路，對於低底盤轎車要留意 第一天 -> 司馬庫斯旅遊中心 -> 巨木林步道 ( 5hrs) -> 迦南美食屋晚餐 -> 販賣部 -> 小木屋 第二天 -> 早餐(0730) -> 司立富瀑布 (1.5hr) -> 迦南美食屋中餐&下午茶 -> 司馬庫斯小學 -> 離開 裝備 雨衣 自備盥洗用具，扣掉毛巾 自備零食 餐點

分析目標 本文主要是針對日常常見的各種評分做簡單的貝式模型計算，了解各家銀行APP 的服務表現與趨勢，建立標準分析手法，做為未來評估各項因子對於顧客使用體驗的影響力，並作為未來投入資源更新服務時的參考依據。 資料源 來自 Apple Store 與 Google Play 上面的評論。 程式碼 資料處理方法 取用每週來自 iOS 與 Android 上面的評論資料，本次資料時間為20211128 －20211205 將這些資料透過貝式推論建立統計模型 因為此次 Rating 1 ~ 5，因此初始先驗模型採用 Dirichlet 五類並用各評分分類均等。 後續採用多項分布加上 MCMC 進行大量抽樣(5000筆)，進行後續模擬統計量評估。 基礎統計量 從這裡可以看見 Richart 遠遠勝過其他對手（先暫不考慮只有15個評論的 KOKO)，再來就是富邦 4.3，後續星展3.6、國泰 2.66、與 中信 2.60 與 玉山 2.24，其實光是平均分數就已經有感受到跟過往認知的排名有所差異。不過就評分來說，通常都是要有強烈動機才會去評分，有與各家顧客客群特色有關，但這個影響因子就需要再用其他的手法來分析。

前言 最近 RPA 小組不少工作在行內使用著，其中有一個很典型的工作就是內外互通訊息，但因為工作環境大多還是在 windows，主要對外的當然就會是 Outlook 互通有無，因此這裡主要就會針對 Outlook 操作作一些記錄。 目標 使用 Python，幫助我們在不開啟Outlook 的情況下把信件寄出。 前置環境 一台 windows 筆電 Outlook 且已經有綁定 windows AD 認證，不需要另外輸入帳密 程式碼 主要是透過 windows 認證不需要輸入帳密，同時要留意如果是多個信箱，需要記得透過 ; 來將多個 email 信箱分隔。

前言 在寫程式的工作上，越來越常使用 VSCode 一邊寫程式一邊下shell script 做各種操作，因此如何跟原生 terminal 有一樣的操作體驗就變成越來越重要。 正文