完全依照「場合」、「對象」說最合適的英語!
50種溝通目的,各10組關鍵句型,確保人際往來不失禮,並凸顯英語優勢!
商務、學術、面試、英檢等場合,應對進退都OK!
面對關係較疏遠或不同文化的人,愈正式的表達,愈能保證得體、有禮貌,也比較容易獲得尊重,不會無形中得罪人而不自知。而對於親近、熟悉的人,使用愈口語、非正式的說法,愈能有助於維持親密友好的關係。
哈佛教育碩士、英語教學專家白安竹,投入亞洲英語教學領域20多年,深切體認到英語學習者常欠缺看場合、看對象,適時適所靈活運用英語的基本能力,因此整理出50種溝通目的,各列出10個代表句型,依「非正式→稍非正式→一般情況→稍正式→正式」順序排列。並從中挑選出五個較重要句型加以介紹,包括提供相關例句、AB對話、補充說明等。
舉例來說,白老師在書中跟讀者分享,傳達好消息給別人時,依照「非正式→正式」,有哪幾種可以運用的說法:
[非正式]
Guess what? I got the job!
你知道嗎?我找到工作了!
[稍非正式]
Good news! My cousin is visiting me next month.
好消息!我表哥下個月要來看我了。
[一般情況]
I want you to be the first to know. I’m going to be a father!
我想第一個告訴你,我要當爸爸了!
[稍正式]
I’m happy to be able to tell you (that) your entry to the poetry contest is a top-five finalist.
我很高興能告訴你這個消息,你參加詩歌比賽的作品是最後決選前五名。
[正式]
It is my great honor to announce the winner of the scholarship.
我非常榮幸來宣布獎學金的得主。
藉由《看場合說英語》一書,讀者不僅能學到豐富多元的替換句型和說法,還可依各種場合、不同對象,使用最適當的說法,確保人際往來不失禮,並凸顯優異的英語表達能力!
本書特色
50個功能單元
因應日常生活、社交、面試、商務、學術等各方面的溝通需要,整理出50種溝通功能,各以一個單元做詳細介紹。
句型依正式程度排序
每個功能單元列出10個例句,各代表一種句型,並依「非正式→稍非正式→一般情況→稍正式→正式」順序排列。讀者可根據自己的需要、所處的場合、所交談的對象,靈活運用。
詳細介紹重要句型
從10個代表句型中嚴選五個重要句型,詳細介紹與分析。每個重要句型都提供三個實用例句和一組AB對話。適時補充替換說法、使用訣竅等有用資訊及字彙註解。
句型標示「精進度」
每個重要句型都標示「精進度」,作為讀者精進英文口語及寫作能力的參考。精進度以1~5顆星呈現。正式程度愈高的句型,精進度愈高,星數也愈多;正式程度愈低的句型,精進度愈低,星數也愈少。
MP3全英文錄音
每個功能單元的英文例句和英語對話都進行錄音,以聽力作輔助,熟悉句型省時省力。
適用讀者
‧ 常需要與外國同事、主管、客戶等往來互動
‧ 求職時須進行英語面試
‧ 欲在國際學術會議上發表演說、進行簡報、與人交流等
‧ 報考TOEFL、IELTS、TOEIC、GEPT等考試的口說測驗
‧ 與外國友人進行社交
‧ 欲精進自己的英語表達水準
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【簡介】
本書係以考試導向的體例及圖表式的說明方式編撰,主要在幫助讀者建立體系性的思考及快速學習記憶,其內容含括最新之修正法規、重要大法官會議之相關內容,並整理國內重要學者學說、論著,亦加入部分期刊見解及最新實務之變動狀態,並於重點處佐以修正草案與現行法規之對照,讀者可輕易的透過本書掌握身分法之完整體系架構以及重要命題焦點,提升應試實力,縱橫考場!本書特色如下:
一、觀念圖示化
將複雜之法律概念或重要觀念以圖示或表格方式呈現有利於強化重要概念,使讀者於研讀時可圖文對照以利理解,幫助讀者於腦中架構出基本藍圖及培養正確的邏輯思考力。
二、看清學說比較、掌握國家考試軸心
於爭點處輔以現今國考主流之學者見解,並為讀者比較其異同處,再配合上論理清晰完整及層次井然之內容,令讀者有見樹亦見林之感,期使讀者能釐清爭點、抓住重點獲取高分。
三、概念解析
將內文中的個別概念繼續深入剖析,並延伸出更多的重點與分析,最後透過實例之解說提供讀者思考點,理解其不同之處。
四、實務見解
標示重要實務見解為研讀之參考,節省讀者蒐集資料的時間。
五、例題研究
廣納最新律師、司法官及法研所具代表性之考題,並於題後點出解題流程、問題意識,藉由審題、破題、解題,加強讀者對題目的邏輯思考,並幫助其透視爭點所在,答題時深入核心、切中要領,讓讀者在考場解題之時,更能切中重點、應答如流!
另建議搭配作者所著之《圖解式法典-民法(親屬‧繼承)》,幫助讀者快速的分析身分法法條中的重點,掌握複雜的構成要件,並且理解不同法條間之關係與體系,面對身分法時不再不知所措。
考量本書之性質以及繁重的內容,若要參照詳細解答說明,可參酌作者另行編著之《身分法爭點解題一本通》;家事事件法部分無法詳加論述,若要增強家事事件法應試實力,亦可參酌作者另行編著之《家事事件法爭點解題一本通》!
【目錄】
第一編 親屬
第一章 通則
第二章 婚姻
第一節 婚約
第二節 結婚
第三節 婚姻之效力
第四節 婚姻之解消
第三章 父母子女
第一節 概論
第二節 親子關係
第三節 父母之權利義務(親權)→未成年子女
第四章 監護
第一節 未成年人監護
第二節 成年人之監護及輔助
第三節 成年人之意定監護
第五章 扶養
第六章 家
第七章 親屬會議
第二編 繼承
第一章 遺產繼承人
第一節 繼承權之發生與消滅
第二節 繼承之主體與內容
第三節 繼承權之侵害→繼承回復請求權
第二章 遺產之繼承
第一節 繼承之效力
第二節 繼承之類型
第三章 遺囑
第一節 遺囑
第二節 遺贈
第三節 特留分
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【簡介】
全書依最新物權法規全新整編,收錄最新實務見解以及重要期刊等,作者將物權基本觀念完整說明,期為讀者快速建立基本概念,並幫助讀者建立更完整的民法物權架構。本書特色如下:
一、豐富圖表,強效學習
輔以體系表、簡圖、時序表及圖表說明,希望讀者得以透過圖表的生動呈現,強化學習印象,達成最佳的學習功效。
二、體系一貫,重點補足
以王澤鑑及謝在全教授的見解為主軸,建立基本而一貫的體系及觀念,於特定爭點處亦參考其他重要學者的專論,以補充不足之處,加強特定爭點的說理能力。本次改版,特摘要陳忠五教授多篇裁判簡評,建議各位有時間應直接閱讀論文全文,增加民法實力。
三、實務見解,厚植實力
特別強調最高法院判例、判決、決議等實務見解,讓讀者除了瞭解通說之見解外,並透過本書所收錄的實務見解來建立完整的體系及觀念,以應付近來國家考試有參考實務案例出題傾向的問題。
四、新修正條文,釐清概念
本書將最新修正條文、修正理由直接穿插於內文之中,並以不同字體區隔,其目的在於一方面將新修正條文、修正理由直接作為本書說明之一部分,另一方面又凸顯其獨立性,使讀者不致於和內容相混淆。
另,較經典之律師、司法官考題,本書已在相關註解指明相關考題,若欲參考擬答,請參照作者與許景翔律師另著《財產法選擇‧實例題庫攻略》一書,亦可搭配《民法債編(Ⅰ)》及《民法債編(Ⅱ)》一起研讀,迅速增強民法應試能力。
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圖說演算法:使用C語言(第三版)【暢銷回饋版】 (4版)
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【簡介】
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一本輕量級演算法,是您獲得程式設計新技能,提升自我價值的最好投資
當寫程式成為越來越普及的課程,讓人人擁有程式設計實作能力,已是各學校資訊教育的首要重點。演算法是為了解決一個問題而採取的方法和步驟,它是培養程式設計邏輯的基礎理論,程式能否有效率解決問題,演算法佔了十分重要的關鍵。
為了讓讀者能以容易理解的方式吸收演算法與基礎資料結構的相關知識,全書使用簡明的圖例介紹最常用演算法的概念,包括:分治法、遞迴法、貪心法、動態規劃法、疊代法、枚舉法、回溯法…等,並應用不同演算法延伸出重要資料結構,例如:陣列、鏈結串列、堆疊、佇列、樹狀結構、圖形、排序、搜尋、雜湊…等。而本次改版亦補強地加入了運算思維的重要觀念與實例演練,並將實戰安全性演算法與人工智慧相關演算法納入,採結構化語法的C語言舉例實作,功能強大且具備硬體處理能力,是您入門演算法的最佳首選。
本書特色
✔強化程式設計邏輯:豐富圖例闡述基礎,將演算法做最簡明的詮釋及舉例
✔完善科學領域議題:加入實戰安全性演算法與人工智慧的相關演算法
✔演算法最佳首選:配合實作程式碼,將各種演算法應用在程式設計的領域
✔驗收學習成果:設計難易適中的習題,參閱國家考試題型,提供進一步演練
為了讓讀者能以容易理解的方式吸收演算法與基礎資料結構的相關知識,全書使用簡明的圖例介紹最常用演算法的概念,包括:分治法、遞迴法、貪心法、動態規劃法、疊代法、枚舉法、回溯法…等,並應用不同演算法延伸出重要資料結構,例如:陣列、鏈結串列、堆疊、佇列、樹狀結構、圖形、排序、搜尋、雜湊…等。而本次改版亦補強地加入了運算思維的重要觀念與實例演練,並將實戰安全性演算法與人工智慧相關演算法納入,同時搭配C程式語言舉例實作,是您入門演算法的最佳首選。
【目錄】
第1章 進入演算法的世界
1-1 大話運算思維
1-2 運算思維的腦力大賽
1-3 生活中到處都是演算法
第2章 地表上最常見經典演算法
2-1 分治演算法
2-2 給我最好,其餘免談的貪心法
2-3 動態規劃法
2-4 疊代法
2-5 枚舉法
2-6 不對就回頭的回溯法
第3章 超人氣資料結構簡介
3-1 認識資料結構
3-2 資料結構的種類
3-3 盤根錯節的樹狀結構
3-4 學會藏寶圖的密技-圖形簡介
3-5 雜湊表
第4章 新手快速學會的最夯排序演算法
4-1 認識排序
4-2 氣泡排序法
4-3 選擇排序法
4-4 插入排序法
4-5 謝耳排序法
4-6 合併排序法
4-7 快速排序法
4-8 基數排序法
第5章 你一定要懂的搜尋演算法
5-1 常見搜尋法介紹
5-2 循序搜尋法
5-3 二分搜尋法
5-4 內插搜尋法
5-5 費氏搜尋法
第6章 全方位應用的陣列與串列演算法
6-1 矩陣演算法與深度學習
6-2 陣列與多項式
6-3 建立單向鏈結串列
第7章 實戰安全性演算法
7-1 輕鬆學會資料加密
7-2 一學就懂的雜湊演算法
7-3 破解碰撞與溢位處理
第8章 徹底研究堆疊與佇列演算法
8-1 陣列實作堆疊輕鬆學
8-2 鏈結串列實作堆疊
8-3 河內塔演算法
8-4 八皇后演算法
8-5 陣列實作佇列
8-6 鏈結串列實作佇列
8-7 雙向佇列
8-8 優先佇列
第9章 超圖解的樹狀演算法
9-1 陣列實作二元樹
9-2 鏈結串列實作二元樹
9-3 二元樹走訪
9-4 二元樹節點搜尋
9-5 二元樹節點插入
9-6 二元樹節點的刪除
9-7 堆積樹排序法
9-8 最佳二元搜尋樹
9-9 平衡樹
9-10 進階樹狀結構的應用
第10章 圖形演算法的祕密
10-1 圖形的定義
10-2 圖形的資料表示法
10-3 圖形的走訪
10-4 擴張樹簡介
10-5 圖形最短路徑法
第11章 AI高手鐵了心都要學的神級演算法
11-1 機器學習簡介
11-2 認識深度學習
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當寫程式成為越來越普及的課程,讓人人擁有程式設計實作能力,已是各學校資訊教育的首要重點。演算法一直是電腦科學領域非常重要的基礎課程,從程式語言實作的角度,確實是有志從事資訊工作的專業人員,不得不重視的一門基礎理論。
市面上以C#來實作演算法的書籍非常少見,為了避免教學及閱讀上的不順暢,書中的演算法不以虛擬碼來說明,採用C#語言實作,不僅保有C語言的優點,更與C語言相容,全書介紹最常用的演算法概念,包括:分治法、遞迴法、動態規劃法、疊代法、枚舉法、回溯法及貪心法,並延伸說明排序、搜尋、陣列與串列、安全性、人工智慧相關、堆疊與佇列、樹狀、圖形…等演算法實作。為了降低學習障礙,書中完整列出程式碼,希望幫助讀者對演算法有更深刻的認識,是您以C#語言入門演算法的最佳首選。
為了讓讀者能以容易理解的方式吸收演算法與基礎資料結構的相關知識,全書使用簡明的圖例介紹最常用演算法的概念,包括:分治法、遞迴法、貪心法、動態規劃法、疊代法、枚舉法、回溯法…等,並應用不同演算法延伸出重要資料結構,例如:陣列、鏈結串列、堆疊、佇列、樹狀結構、圖形、排序、搜尋、雜湊…等。而本次改版亦補強地加入了運算思維的重要觀念與實例演練,並將實戰安全性演算法與人工智慧相關演算法納入,同時搭配C#程式語言舉例實作,是您入門演算法的最佳首選。
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【目錄】
第1章 進入演算法的世界
1-1 大話運算思維
1-2 運算思維的腦力大賽
1-3 生活中到處都是演算法
第2章 地表上最常見經典演算法
2-1 分治演算法
2-2 給我最好,其餘免談的貪心法
2-3 動態規劃法
2-4 疊代法
2-5 枚舉法
2-6 不對就回頭的回溯法
第3章 超人氣資料結構簡介
3-1 認識資料結構
3-2 資料結構的種類
3-3 盤根錯節的樹狀結構
3-4 學會藏寶圖的密技-圖形簡介
3-5 雜湊表
第4章 新手快速學會的最夯排序演算法
4-1 認識排序
4-2 氣泡排序法
4-3 選擇排序法
4-4 插入排序法
4-5 謝耳排序法
4-6 合併排序法
4-7 快速排序法
4-8 基數排序法
4-9 堆積樹排序法
第5章 你一定要懂的搜尋演算法
5-1 常見搜尋法介紹
5-2 循序搜尋法
5-3 二分搜尋法
5-4 內插搜尋法
5-5 費氏搜尋法
第6章 全方位應用的陣列與串列演算法
6-1 矩陣演算法與深度學習
6-2 陣列與多項式
6-3 徹底玩轉單向串列演算法
第7章 實戰安全性演算法
7-1 輕鬆學會資料加密
7-2 一學就懂的雜湊演算法
7-3 破解碰撞與溢位處理
第8章 堆疊與佇列演算法徹底研究
8-1 陣列實作堆疊輕鬆學
8-2 串列實作堆疊
8-3 古老的河內塔演算法
8-4 八皇后演算法
8-5 陣列實作佇列
8-6 串列實作佇列
8-7 雙向佇列
8-8 優先佇列
第9章 超圖解的樹狀演算法
9-1 陣列實作二元樹
9-2 串列實作二元樹
9-3 二元樹走訪的入門捷徑
9-4 話說二元搜尋樹
9-5 二元樹節點插入
9-6 二元樹節點刪除
9-7 二元運算樹
9-8 二元排序樹
9-9 引線二元樹的奧祕
9-10 最佳二元搜尋樹
9-11 平衡樹
9-12 進階樹狀結構的應用
第10章 圖形演算法的秘密
10-1 圖形簡介
10-2 圖形的資料表示法
10-3 圖形的走訪
10-4 擴張樹的奧祕
10-5 圖形最短路徑法
第11章 AI高手鐵了心都要學的神級演算法
11-1 機器學習簡介
11-2 認識深度學習
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