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修身養性瑜伽套書：《圖解手印瑜伽》+《養氣經絡瑜伽》

為了解決工程師類別的問題，作者JulietteDumas 這樣論述：

《圖解手印瑜伽》 探索千年古老手印 啟動內在生命能量 為生活帶來治癒的力量 每隻手指各有功用及特定力量。懂得運用這些力量的人，便得以保持身體健康及心靈平靜。 手印（mudra）起源於三千年前的印度。其字義是「封印」，另一種解釋是將字切成兩半：「mud」代表「喜悅」，而「ru」則是「引發」之意。 手印是一種手指的精確手勢，它能讓我們身體內部的能量流動，以引導的方式幫助能量循環，且封存利用這些能量。每隻手指各有功用及特定力量，每隻手指也各自對應了一個在脊椎的脈輪（能量中心）及五大元素（土、火、水、氣、空）的其中一個。有意識地練習手印，能帶來治療的力量。手印能安撫情緒、減輕

焦慮，帶來放鬆，也能處理日常生活中常見的小病痛……。 練習手印沒有空間限制，也沒有年齡限制。重要的是動作必須確實，有意識且專注地進行。這是一本非常具教育性且實用的書。全書共有150個手印，所有寫在書裡的內容都是經過測試，且在真實生活中得到實證的。本書依不同主題來分類手印。每個主題可以由二、三或四個手印組成，可以只選擇其中一個來練習。懂得運用這些力量的人，便得以保持身體健康及心靈平靜。 《養氣經絡瑜伽──運用經絡的氣行導引、認識五臟的養護方法，提升生命能量》 運用經絡的氣行導引、認識五臟的養護方法， 舒展筋膜、增強肌力、強化核心、提升免疫力， 解開內在的積鬱，讓生命更有活力 瑜伽如何結合

經絡運行 經絡運行又如何體現在瑜伽體位的流動中 經絡瑜伽運用了經絡運行的概念， 在所有瑜伽序列安排中， 針對病機中對應的臟腑能量， 加乘瑜伽體位的療癒成效。 除了注重經絡的氣行導引， 還著重於經絡的伸展與穴位刺激， 利用位於膝、肘以下經絡氣血注入的俞穴或是穴位的某些特質， 用身體的重心和肌肉自然收縮的方式， 放進體位的停留中。 人體共有十二條經絡和奇經八脈，它們以不同的行進方向交織著，與臟腑形成了輸出和輸入的互動。兩者的能量彼此流竄，也適時的補足，因而讓身體能量源源不絕，更在身體內部形成了「氣循環」。 本書由生命活動的起始點───腎氣開始，依序是脾氣、肺氣、心氣、肝氣，運用經絡氣行流動的特

質，帶動練習者對自身陰陽面氣行的感知，讓陰陽兩方都能同時得到關照，是解開內在鬱結的健康方法。 練習經絡瑜伽，調整身體的氣行方向、認識五臟的養護方法，讓生命更加健康、愉悅與美好。   【親身體驗推薦】（依姓名筆劃排序） Andy／忻瑜伽執行長 李明學／藝術家•國立台北教育大學藝術與造型設計學系專任助理教授 廖和敏／15年的瑜伽練習者 賴芳玉／律師 「鳳凰老師於忻瑜伽教課已4年，經絡瑜伽課一直是會館的熱門課程之一；鳳凰老師將中醫經絡養生與瑜伽做結合，可說是經絡瑜伽的創始者，會館學員受惠良多。不吝嗇的教導及親和的態度，也許就是鳳凰老師受到會員們愛戴的原因之一吧！」──Andy（忻瑜伽執行長） 

「跟隨鳳凰老師一起認識經絡瑜伽，認識自己的身體，認識呼吸，感受天地宇宙連結的奧妙。」──李明學（藝術家／國立台北教育大學藝術與造型設計學系助理教授）  「我喜歡每天都有highlight，鳳凰老師的瑜伽課就是我每週一的盼望！」──廖和敏（15年的瑜伽練習者）

工程師類別進入發燒排行的影片

職業契合度、抗壓性對工作績效影響之跨層次分析：以生活型態進行探討

為了解決工程師類別的問題，作者銀詠春 這樣論述：

本研究旨在了解個體的生活型態與其職業興趣之關係，以及影響企業組織員工的工作績效的因素。過去有不少組織相關研究探討了抗壓性和工作契合度對工作績效的影響，本研究則同時將個體的抗壓性、個體的生活型態與其職業群體的契合程度和工作績效之間的關係，一起納入考量，並且也探討不同層次的契合度、以及跨層次的契合度之間的交互作用對工作績效是否具有預測效果。本研究透過LOHAS生活型態問卷進行跨產業的調查，取得19個職業類別共735位正職員工受訪者的資料進行分析。根據所收集之資料進行HRK工作環境定位系統分析後，呈現個體的不同的生活型態對應了各自適合的工作職能與職業興趣偏好，以及以生活型態如何衡量個體之間的契合程

度。而跨層次模型的分析結果顯示，個體的抗壓性對於工作績效具有顯著的正向預測效果；群體層次的職業契合度，對於工作績效也有顯著的正向影響；而個體層次的契合度以及跨層次的契合度的交互作用，對於個體的工作績效並無顯著的影響。最後，本研究依據實證分析之結果，提出對於學術上與企業組織的實務應用參考，並說明本研究之限制以及對於後續相關研究的建議。

全格局使用PyTorch：深度學習和圖神經網路 實戰篇

為了解決工程師類別的問題，作者李金洪 這樣論述：

熟悉基礎，精通實戰。 　　接續了上一本實戰篇的基礎，本書將介紹目前最流行的物體辨識和自然語言處理在圖神經網路上的最完整應用。當你熟悉了神經網路之後，接下來要精進的就是針對網路結果的強化及最佳化。在GNN的基礎上，針對目前最流行的視覺處理模型進行修改、架設及強化，並且實際應用在現有的平台上。本書的重點就是大量了使用現有的Python函數庫，並且應用了最新的資料集，讓你能真正看到資料套用在模型上的強大能力。在針對Pytorch的函數庫上，不但有視覺應用，更有號稱人工智慧明珠的NLP應用。使用了Torchtext以及NLP的唯一/最佳選擇Huggingface Transformers。而大家

耳熟能詳，但又不知道怎麼用的模型，包括GPT-2、Transformer-XL、ALBERT、ELECTRA、DistillBERT等，在書中都有詳細介紹。另外為了解開DL的神祕，本書也難得介紹了Captum套件，讓深度神經網路更具可解釋性。本書最後也不忘介紹ZSL、這種極少量資料就可訓練高精度模型的方法。有關異質圖神經網路部分，也有大量DGL和NetworkX的範例，實戰篇+基礎篇兩本書，要不充分了解GNN都不行。 本書特色 　　～GNN 最強實戰參考書～ 　　●使用圖型的預訓練模型、Torschvision，GaitSet模型、CASIA-B資料集 　　●高級NLP模型訓練及微調、BE

RTology、CBOW、Skip-Gram、Torchtext、spaCy 　　●文字使用模型TextCNN來把玩IMDB資料庫 　　●高階工程師才會用的Mist啟動函數、Ranger最佳化器 　　●正宗NLP函數庫Huggingface Transformers詳解、AutoModel、AutoModelWithMHead、多頭注意力、PretrainedTokernizer  

以Python語言實現群組分類器之研究及應用

為了解決工程師類別的問題，作者簡晟越 這樣論述：

本篇論文提出「以Python語言實現群組分類器之研究及應用」。使用Python語言之主要原因，是Python語言具有如下的優點：功能強、效率高、及較容易實現所要的演算法。本篇論文之主要目的，是將「群組分類器」應用於如下的四種辨識，分別是：「問卷調查結果的辨識」、「心電圖信號之節律類別的辨識」、「血壓信號之類別的辨識」、及「心電圖信號及血壓信號之所屬類別的辨識」。使用群組分類器，有如下的特點，分別是：(a)易懂與易除錯：分類的過程是以簡單的樹狀結構描述，其好處就是讓使用者能夠容易的確認計算的過程是否正確，若遇有錯誤發生也較容易找到錯誤的發生處；(b)計算過程簡單：兩個資料點是否能夠合併成一個新

的群組，它的依據是計算此兩個資料點之間的距離，而後再以此距離的長短來衡量此兩個資料點之間的相似程度，此好處是距離計算的過程較簡單；(c)較省記憶體的佔用空間：因為每個待辨識之資料點只需記憶它們的數據及所屬類別，所以佔用記憶體的空間就比較少；(d)處理分類的時間短：因分類演算法較簡單且沒有複雜的算術運算，所以處理分類的所需時間就較短。最後，本文經多次的測試此四種應用的辨識效率，辨識結果是平均的正確辨識率為95%。依據測試的結果，確認本篇論文所提出的「以Python語言實現的群組分類器」是一個有效的辨識器。