塔羅解牌大師21祕技：獨創互動式解讀技巧，掌握聯想關鍵詞，創造個人解牌風格 (1版)

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【簡介】 當代塔羅大師革命性的創意之作  開展多元視野  突破解讀盲點   ．ATS「國際塔羅終生成就獎」及水星獎得主 ．美國亞馬遜4.7星高分評價 ．2017靈性書籍獎（COVR）最佳占卜書   　　打造學習與解讀塔羅牌的全新技巧，深入自我解讀第一人！ 　　  　　我們透過塔羅牌的花色、數字、符號與圖像等， 　　以牌義與牌陣找出真實人生領域的指引，面對課題，開啟解答。 　　然而如何組織牌卡給予的資訊，流暢解出精確、完整的答案， 　　或是不流於表面解讀與有限詞彙，始終是學習者的障礙與煩惱；  　　  　　當代塔羅大師瑪莉・K．格瑞爾累積數十年的實務經驗， 　　開創以「描述」、「故事」、「情緒」、「數字」、 　　「隱喻」、「提問」、「修正」等21種獨特解牌技巧， 　　循序強化個人的連結、組織及想像力── 　  　　透過她的祕訣： 　　．從情緒、人物、能量等角度感受牌卡畫面，深入理解情境意義。 　　．活用模式與元素牌陣，以人物、主題、原因、地點ｘ水、風、火、土，快速組織訊息。 　　．以占星學「尊貴」概念對應牌卡間的相合與衝突，解牌方向更多元。 　　．針對解牌時的四十個盲點，給予精準解決方案，即刻突破占卜關卡。 　　  　　學習者一步步因此擴展深度與廣度，創造獨特的個人解讀風格， 　　更能讓塔羅牌深入自己與他人的意識、情緒與能量，走入靈性的世界！   本書特色   　　☉突破解牌困境：非單純牌面解析與死背，學習多元組織、串聯牌卡，幫助學習者更順暢、深入地表達。   　　☉手把手啟發教學：貼心針對新手與行家不同程度，學習者可按照自身狀況依序練習，熟練後更可以任意組合使用。   　　☉作者獨創深度解析：不只傳統神祕學觀點，更從靈性、女性主義、神話原型等角度切入，豐富解讀的層次與內涵，幫助通透塔羅意義，找到屬於自己的智慧訊息。 【目錄】 致謝  引言   歡迎來到魔法與共時性的王國 如何使用本書  步驟0 勇敢跨出第一步 請對意料之外的事保持開放之心，直覺隨時都可能出現。你正前往一個任何事都可能發生的非理性之地。 步驟1 名稱 說出某物的名稱有助於駕馭它，因而讓你連結至自己對它的認識。 步驟2 描述 所有進一步的動作都以這個步驟為基礎。在精準描述一張牌卡的景色時，就打開了一扇大門，通往充滿感官體驗的世界。 步驟3 情緒 這是解讀牌卡和與問卜者互動的核心，可以想成是「來自靈魂的使者」，讓你知道何時可以從體驗中建立深刻且有意義的個人連結。 步驟4 故事 塔羅占卜師在解牌的過程中大多就是在講故事。這麼做將讓你發現，為自己講述的故事如何反映出內在真相。 步驟5 數字 自塔羅牌問世以來，數字和位階就一直是塔羅牌不可分割的一部分。數字可讓一切變得清晰明瞭。   步驟6 模式、花色、元素 物質元素分為四種：火、風、水和土，它們都是永恆的，但會透過混合和分離而改變了主體和不足之處。 步驟7 整合 整合解讀是找出不同牌卡間的相似性，並判斷它們在現實生活事件中的相關性，將這些內容合併對應問卜者的議題。 步驟8 隱喻 隱喻是塔羅牌解讀中的溝通核心。深入了解以符號和原型描繪的隱喻，將常見的字句轉化為對個人有意義的字句，建立個人的隱喻語庫來搭配牌卡。   步驟9 提問與快照 提問是最快也最可靠的方式，透過描述、故事和關鍵詞來提問能更深入了解牌卡。心理快照則像相簿中的照片，顯示受到觸發因而得以被看見的地方。 步驟10 意義 占卜時翻閱塔羅書查詢意義並不是作弊，即使為他人解牌時也是如此。但如何知道哪種牌義將與特定情況相關？注意身心或直覺提供的弦外之音。 步驟11 範圍 一張牌卡從最有利到最不利的所有意義，呈現了它可能的所有相關特質、概念、活動和價值，並顯示變化的程度。   步驟12 修正 牌陣是用來回答問題的牌卡組合，可以探索更詳細的背景、確認資訊。然而，各種因素如何相互影響而修正了牌卡的意義？ 步驟13 象徵 任何有故事的圖像都是象徵，而塔羅牌就是一本象徵之書。解牌中，除非你釐清象徵代表的意義，否則其代表的事物無法立即顯現或被感知。   步驟14 尊貴與主題 尊貴是找出兩張或多張牌間是相吸（即相合）還是互斥。主題則會透過重複的符號或設計而顯現。   步驟15 對話 與牌卡上的人物交談。你將從這些對話中讀取到的是自己投射的隱藏感受和內在的心理特質。 步驟16 繪製  透過繪製牌卡的草圖，不僅能探索以前從未發現的細節，還能挖掘什麼地方是表達牌卡訊息的重點。   步驟17 體現 透過身體實際演出塔羅牌人物的姿勢、手勢和動作，關注體內發生的事，就能從中獲取資訊。   步驟18 想像力 在這個步驟中，你將著重在想像力的實際層面，因為目的是為自己或他人解讀。 步驟19 神話與原型 你看待和描述塔羅牌的方式反映了你的個人神話。由此產生的故事，定義了你的自我意識，並賦予你意義、身分和目的。   步驟20 牌組比較 這個步驟將你選定的牌與多副牌組中的同一張牌進行比較。這個有趣的過程會帶出過去沒發現的可能性，擴展了牌卡的潛在意義，並增加重要的象徵意義。 步驟21 可能的自我 現在是時候將牌卡中你最欣賞的特質和特徵，轉化為描述你已經成為理想自我的肯定語了。   步驟00 回到原點  人生的重點就在於你是生活中的愚人，你扮演著這個角色，你做出了各式各樣的嘗試。 附錄A：情緒關鍵詞  附錄B：數字和位階關鍵詞  附錄C：模式、花色、元素關鍵詞  附錄D：元素尊貴組合  附錄E：皇后牌的觀想練習  附錄F：原型中心思想表  附錄G：解讀風格  附錄H：R.I.T.E.解讀的迷思與解決方法  附錄I：21種方法工作表  詞彙表  參考書目  看更多

AIGC大型語言模型：個人應用到企業實戰立刻上手 (1版)

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【簡介】 https://youtu.be/YZ3u4tg1n8g ★AIGC的技術躍遷與「奇點臨近」 ★大模型的「百模大戰」與競爭格局 ★多模態模型與AGI的可能性 ★AIGC在商業領域的應用爆發 ★AIGC對社會與個人的轉型影響 ★AIGC在電子商務與行業轉型中的應用 ★ChatGPT提示詞最佳化與垂直應用 ★AI繪圖/音效/視訊生成技術的實際應用 ★AIGC技術的核心原理與架構 ★LangChain框架與AI應用的開發實踐 ★AutoGPT與HuggingGPT的協作能力 ★文生視訊在企業級應用中的實踐 ★專屬ChatGPT的定制與本地部署 ★AIGC的風險管理與安全框架 這是一本深入探討AIGC（生成式人工智慧）技術與應用的全面指南，從技術原理到實際應用，從個人使用到企業實踐，為讀者提供了一個完整的視野。 透過詳細的案例和清晰的架構，帶領讀者了解AIGC如何從技術奇點發展到商業應用的浪潮，並揭示ChatGPT、大模型、多模態技術等核心概念的演變與突破。 本書強調AIGC在社會底層技術變革中的重要角色，並深入剖析其在電子商務、數位內容創造以及企業轉型中的價值，為讀者呈現了AIGC如何改變各行業的運作模式。 【章節概要】 第一篇： 新手入門，帶領讀者從AIGC的技術躍遷到多模態模型的興起，剖析ChatGPT如何引領生成式人工智慧熱潮，並闡述大模型的快速發展及其在商業應用中的創新實踐。 第二篇： 深入探討AIGC在個人應用上的多樣可能性，從AI聊天對話的提示詞最佳化到外掛程式的垂直應用，從Midjourney和Stable Diffusion的AI繪畫實踐到AI音訊與視訊生成的多場景操作，展現AIGC如何提升創造力與生產效率。 第三篇： 專注於技術原理和架構解析，涵蓋ChatGPT的核心技術、擴散模型的運作機制，以及LangChain框架在AI應用開發中的實際案例，進一步延伸到AutoGPT與HuggingGPT系統的協作能力。 第四篇： 企業應用實戰，從文生視訊的企業級實作到AI的軟體研發系統升級，並進一步探索定制專屬ChatGPT的實踐方案，為企業讀者提供實際的操作指南與解決方案。 最後是AIGC安全與風險治理，分析演算法、資料及應用層面的潛在風險，並提出完善的安全框架，為AIGC的可持續發展提供了切實可行的建議。 【專家推薦】 「ChatGPT 的發佈讓AI 技術的發展走到了「iPhone 時刻」。這項變革性的技術為人們帶來了前所未有的互動體驗和便利，之後又湧現了各種新的模型和技術。本書從多個方面介紹了AIGC 乃至AGI（人工通用智慧）的原理、應用場景，以及個人和企業的應用案例，值得大家閱讀。」 楊守斌 微軟社區區域技術總監 MSRD 「ChatGPT 的出現再次提醒我們，科技的突破是跳躍式的。AIGC 的發展關係著我們每個人。本書詳細介紹了AIGC 的發展脈絡和技術創新，更示範了使用AIGC 解決實際問題的方法，適合所有對AI 感興趣的讀者閱讀。」 曹冬磊博士 Kavout 首席科學家 「ChatGPT 的問世使得原本高端、神秘的AI 突然走進了大眾的工作與生活。AI 並不會直接搶走你的工作，但能用好AI 的人可能會。 本書是一本涵蓋原理、應用場景、應用案例的寶典。相信它可以幫你走出AI 焦慮，走進AI 世界。」 黃添來 高途集團高級技術總監 【目錄】 第 1 部分 AI 基礎概念 第 1 章 人工智慧基礎 1.1 探索 AI 的世界 1.1.1 人工智慧的範疇 1.1.2 何謂人工智慧？ 1.1.3 人工智慧的演進 1.1.4 人工智慧的分級 1.2 機器學習大補帖 1.2.1 何謂機器學習？ 1.2.2 機器如何學習？ 1.2.3 資料學三劍客 1.2.4 機器學習流程 1.2.5 學 AI 該用哪種程式語言？ 1.3 環境安裝指南 1.3.1 Anaconda 介紹與安裝 第 2 章 發現資料的秘密 2.1 資料的探索與準備 2.1.1 什麼是資料？ 2.2 探索式資料分析 2.2.1 EDA 必要的套件 2.2.2 第一支EDA 程式：資料集一覽 2.2.3 資料集描述 2.2.4 載入資料集 2.2.5 直方圖 2.2.6 核密度估計圖 2.2.7 相關性熱圖 2.2.8 散佈圖 2.2.9 盒鬚圖 2.3 離群值的檢查與處理方法 2.3.1 檢查異常值的方法 2.3.2 處理異常值的方法 2.4 資料清理和前處理 2.4.1 缺失值的處理 2.4.2 類別資料的處理 2.5 數據正規化與標準化 2.5.1 正規化 (Normalization) 2.5.2 標準化（Standardization） 2.5.3 為何需要特徵縮放與轉換？ 2.5.4 特徵縮放與轉換 第 2 部分 機器學習入門 第 3 章 非監督式學習：資料分群分類 3.1 何謂非監督式學習？ 3.2 K-means 簡介 3.2.1 K-means 如何分群？ 3.2.2 K-means 的最佳化目標 3.3 K-means 實務應用：群眾消費行為分群 3.3.1 資料集描述 3.3.2 載入資料集 3.3.3 建立K-means 模型 3.3.4 inertia 評估分群結果 3.3.5 視覺化分群結果 3.3.6 如何選擇最佳的K 值 3.4 降維技術在機器學習中的應用 3.4.1 降維的概念 3.4.2 主成分分析（PCA） 3.4.3 t- 隨機鄰近嵌入法（t-SNE） 3.5 降維實務應用：手寫數字降維視覺化 3.5.1 資料集描述 3.5.2 載入資料集 3.5.3 將資料切分成訓練集與測試集 3.5.4 建立PCA 模型 3.5.5 建立t-SNE 模型 第 4 章 線性模型 4.1 線性迴歸 4.1.1 線性迴歸簡介 4.1.2 線性迴歸的損失函數 4.1.3 線性模型求解方法：閉式解與梯度下降 4.2 線性迴歸實務應用：同步機勵磁電流預測 4.2.1 資料集描述 4.2.2 載入資料集 4.2.3 將資料切分成訓練集與測試集 4.2.4 特徵標準化 4.2.5 建立Linear Regression 模型 4.2.6 評估模型 4.2.7 迴歸係數分析 4.3 邏輯迴歸 4.3.1 邏輯迴歸簡介 4.3.2 邏輯迴歸學習機制 4.3.3 邏輯迴歸的損失函數 4.3.4 多分類邏輯迴歸 4.4 邏輯迴歸實務應用：鳶尾花朵分類 4.4.1 資料集描述 4.4.2 載入資料集 4.4.3 將資料切分成訓練集與測試集 4.4.4 建立Logistic regression 模型 4.4.5 評估模型 第 5 章 鄰近規則分析 5.1 k- 近鄰演算法 5.1.1 KNN 演算法原理 5.1.2 KNN 於分類和迴歸任務 5.1.3 KNN 度量距離的方法 5.1.4 比較KNN 與K-means 差異 5.2 KNN 實務應用：葡萄酒品種分類 5.2.1 資料集描述 5.2.2 載入資料集 5.2.3 將資料切分成訓練集與測試集 5.2.4 建立KNN 分類模型 5.2.5 評估模型 第 6 章 支援向量機 6.1 支援向量機簡介 6.1.1 支援向量機基本原理 6.1.2 超平面和支援向量 6.1.3 線性支援向量機 6.1.4 非線性支援向量機 6.2 支援向量機於分類和迴歸任務 6.2.1 SVM 分類器 6.2.2 SVM 迴歸器 6.2.3 參數調整技巧 6.3 SVM（分類）實務應用：手寫數字辨識 6.3.1 資料集描述 6.3.2 載入資料集 6.3.3 特徵前處理：t-SNE 降維 6.3.4 前置作業 6.3.5 建立SVM 分類模型 6.4 SVR（迴歸）實務應用：薪資預測 6.4.1 資料集描述 6.4.2 載入資料集 6.4.3 將資料切分成訓練集與測試集 6.4.4 建立SVR 迴歸模型 6.4.5 評估模型 6.4.6 視覺化預測：迴歸分析 第 7 章 決策樹 7.1 決策樹簡介 7.1.1 決策樹的基本概念 7.1.2 分類樹的生長過程 7.1.3 分類樹的評估指標 7.1.4 迴歸樹的生長過程 7.1.5 迴歸樹的評估指標 7.2 CART 決策樹 7.2.1 CART 演算法流程 7.2.2 決策樹剪枝 7.3 決策樹的可解釋性 7.3.1 決策樹的特徵重要性 7.4 決策樹（分類）實務應用：玻璃類型檢測 7.4.1 資料集描述 7.4.2 載入資料集 7.4.3 將資料切分成訓練集與測試集 7.4.4 建立分類決策樹模型 7.4.5 評估模型 7.4.6 模型的可解釋性 7.4.7 繪製決策邊界 7.5 決策樹（迴歸）實務應用：房價預測 7.5.1 資料集描述 7.5.2 載入資料集 7.5.3 特徵工程 7.5.4 將資料切分成訓練集與測試集 7.5.5 建立迴歸決策樹 7.5.6 評估模型 7.5.7 模型的可解釋性 第 8 章 整體學習 8.1 何謂整體學習？ 8.1.1 特徵面 8.1.2 資料面 8.2 隨機森林 8.2.1 隨機森林簡介 8.2.2 隨機森林的生成方法 8.3 隨機森林（分類）實務應用：糖尿病罹患預測 8.3.1 資料集描述 8.3.2 載入資料集 8.3.3 將資料切分成訓練集與測試集 8.3.4 建立隨機森林分類模型 8.3.5 評估模型 8.3.6 模型的可解釋性 8.4 隨機森林（迴歸）實務應用：帕金森氏症評估預測 8.4.1 資料集描述 8.4.2 載入資料集 8.4.3 將資料切分成訓練集與測試集 8.4.4 建立隨機森林分類模型 8.4.5 評估模型 8.4.6 模型的可解釋性 8.5 極限梯度提升（XGBoost） 8.5.1 極限梯度提升簡介 8.5.2 XGBoost 模型結構 8.6 XGBoost（分類）實務應用：銀行客戶定存申辦預測 8.6.1 資料集描述 8.6.2 載入資料集 8.6.3 資料清理 8.6.4 將資料切分成訓練集與測試集 8.6.5 建立XGBoost 分類模型 8.6.6 評估模型 8.6.7 模型的可解釋性 8.7 XGBoost（迴歸）實務應用：汽車燃油效率預測 8.7.1 資料集描述 8.7.2 載入資料集 8.7.3 將資料切分成訓練集與測試集 8.7.4 建立XGBoost 迴歸模型 8.7.5 評估模型 8.7.6 模型的可解釋性 第 3 部分 進階概念與應用 第 9 章 交叉驗證和錯誤修正 9.1 不能忽視的過擬合與欠擬合 9.1.1 如何選擇最佳的模型？ 9.1.2 過擬合 vs 欠擬合 9.1.3 偏差與方差的差權衡 9.1.4 如何避免欠擬合？ 9.1.5 如何避免過擬合？ 9.2 交叉驗證簡介 9.2.1 何謂交叉驗證？ 9.2.2 K-Fold 交叉驗證 9.3 機器學習常犯錯的十件事 9.3.1 資料收集與處理不當 9.3.2 訓練集與測試集的類別分佈不一致 9.3.3 沒有資料視覺化的習慣 9.3.4 使用錯誤方法為特徵編碼 9.3.5 資料處理不當導致資料洩漏 9.3.6 僅使用測試集評估模型好壞 9.3.7 在沒有交叉驗證的情況下判斷模型性能 9.3.8 分類問題僅使用準確率作為衡量模型的指標 9.3.9 迴歸問題僅使用 R2 分數評估模型好壞 9.3.10 任何事情別急著想用 AI 解決 第 10 章 模型落地實踐與整合應用 10.1 模型整合與部署 10.1.1 機器學習開發流程回顧 10.1.2 DevOps 與MLOps 概念簡介 10.1.3 如何將模型整合到實際應用中 10.2 儲存訓練好的模型 10.2.1 ONNX 簡介 10.2.2 將scikit-learn 模型輸出為ONNX 格式 10.3 使用ONNX Runtime 進行模型推論 10.3.1 ONNX Runtime 簡介 10.3.2 載入 ONNX 模型並進行推論 10.4 使用FastAPI 建立模型推論服務 10.4.1 FastAPI 框架介紹 10.4.2 Python 後端開發框架比較 10.4.3 撰寫第一個 FastAPI 應用 10.4.4 整合ONNX 模型於API 中 10.4.5 使用Postman 測試API 10.4.6 自動生成 AIP 文件 10.5 網頁推論與前後端整合 10.5.1 環境設定與準備 10.5.2 建立簡單的前端界面 10.5.3 前後端 API 串接

島行履記: 一個人,一生至少享受一次孤獨的旅行= Walking around the island: a journey (1版)

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