有效信用卡生成器的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們查出實價登入價格、格局平面圖和買賣資訊

練習的心境：學習、職場、人際、教養全適用的刻意練習心法

為了解決有效信用卡生成器的問題，作者ThomasM.Sterner 這樣論述：

★《刻意練習》《當下的力量》真人實證版 《原子習慣》作者強力推薦： 「祕訣在於實踐，而非緊抱著目標。」 　　學會了「刻意練習」，掌握了「學習之道」，你還需要「練習的心境」 　　「練習的心境」讓你愛上練習的過程， 　　以最少的努力、最快的速度、最愉悅的心情， 　　無痛精通各種面向的技能。 　　而這種心境，是有方法可以培養出來的！ 　　～成就刻意練習的心法～ 　　《刻意練習》告訴你真正有效的練習黃金法則， 　　但你還需要練習的心境，才能克服練習過程的枯燥與煎熬， 　　不焦慮、不心煩、有耐心、心情平和地享受過程，終至精通技能。 　　◎正確的練習心境：以過程為導向，處於當下 　　死命地練習，

卻還是學不會？因為你並未全心投入練習的過程，只在意結果。 　　本書作者是知名鋼琴技師、爵士鋼琴家與鋼琴重造師，他從童年學習音樂的歷程中體悟到練習的心境，並應用於精進高爾夫球球技、開飛機、射箭和個人改變。在本書中，他要告訴你，若能遵循正確的練習機制，進入「練習的心境」，便能毫無壓力培養出理想的習慣、精通所學的各種技能。 　　◎不浪費能量的高效學習狀態 　　不需要時時緊盯著目標，只要從早到晚投入於此時此刻，秉持初衷，目標自然會朝你信步走來。因為處在當下的心具有雷射般的超強專注力和準確度，能夠精準按照指示運作，身心能量一滴也沒浪費，過程自然愉悅又無壓力。 　　◎進入練習的心境，讓你的刻意練習發

揮魔力 　　本書教你以簡單的方法培養練習的心境，在追求目標時以正念專注於過程，以輕鬆的身心「刻意而有心」地重複練習，免去不必要的內外掙扎。如此一來，你就不會因為壓力或焦慮而放棄，你的練習才能真正產生成果！ 　　■美國亞馬遜網站讀者大力推薦！ 　　•如果可以，我想給這本書6顆星。 　　•這本書太棒了！它對我的生活產生了影響。我幾乎把它看作是《當下的力量》實踐版。 　　•我很少看書，但這本書好到我讀了兩次，還另外買了幾本送給我的朋友和弟弟。 　　•我會推薦所有人看這本書，還特別希望我的孩子也看。 　　•我讀了很多關於練習的書，我是一個音樂家，一直都在使用本書的方法：1）專注；2）慢慢做；3）保

持平靜。順道一提，我在一篇文章中讀到小提琴家帕爾曼的親筆簽名，寫著：「帕爾曼，慢慢練習。」 　　•艾克哈特‧托勒的忠實讀者會在本書中發掘許多相似的課題：兩位作者都從事實出發探討如何運用大腦幫助自己「就定位」，就定位後才能有良好的生產力、保持平靜和滿足。 本書特色 　　★《刻意練習》《當下的力量》真人實證版：一位鋼琴家精通樂器、運動，改善人際關係、教養方式、改變個人習慣，體悟到「活在當下」強大力量的真實經歷。 　　★本書填補了「了解練習之道」和「真正精通技能」之間的鴻溝，並提供簡單的方法讓讀者於日常生活中運用。面對鬧情緒的孩子、工作量爆表或職場人際衝突，都可以運用練習的心境來處理。 各

界好評 　　柚子甜（心靈工作者、作家） 　　張瀞仁Jill（美國非營利組織Give2Asia亞太經理）   　　蘇益賢（臨床心理師、作家） 　　──經典推薦 　　「容易放棄」是許多人的罩門，我也不例外。如果你覺得自己和「耐心」無緣，這本書會是你的知音，讓你找到真正活在當下的樂趣。──柚子甜，《專注，是一種資產》作者 　　練習二字看似樸實，卻深具力量，更是在未來站穩自身腳步的強力工具。閱讀本書，帶你掌握練習的關鍵心法。──蘇益賢，臨床心理師（著有《練習不壓抑》《練習不快樂》等練習二書） 　　湯姆士‧史坦納的書對我生活的各個面向都提供了實用資訊。讓我在帶領企業上更有效率，公開演講時更撼動人

心，教養子女也較用心留意，就算是閒暇之餘的嗜好，我也更能樂在其中且不斷進步。《練習的心境》讓我了解邁向目標的過程就像目標本身一樣重要，甚至更為意義深遠。人生不在追求終點，而在生命的歷程，感謝史坦納先生讓我愛上這一步一腳印。」──萊夫‧希提諾，金融人士 　　「我每天都運用《練習的心境》中的技巧。從商界領袖到在高爾夫球場上揮桿的青少年都深受這套方法的幫助。我也向所有的學生推薦這本書，因為他們將因此在球技和人生上受益。」──艾力克‧麥克倫，美國職業高爾夫球協會駐愛波克羅斯鄉村俱樂部高爾夫球教練團團長 　　「了不起的表現究竟從何而來？湯姆士‧史坦納不僅知道，還觀察出解答中的深奧。」──傑夫‧科文，

《我比別人更認真》作者 　　「湯姆士‧史坦納的這本書既實用又值得深思，探討了練習背後常被忽略的科學和藝術。字裡行間滿是細膩的研究和啟發人心又有趣的個人故事。無論你想精進的領域為何，都應該閱讀本書並持續練習！」──羅伊‧鮑梅斯特，《增強你的意志力：教你實現目標、抗拒誘惑的成功心理學》作者 　　「《練習的心境》深入探討如何將困難挑戰轉化為不懈的努力，書中提供的做法實用易懂，讓人就算面對再艱鉅或乏味的歷程也能轉換觀點。湯姆士‧史坦納教導了讀者如何在追求目標時以正念（mindfulness）專注於過程，好在面對超出自己所能控制的結果時，擺脫可能衍生的羈絆枷鎖。如果大家都能內化史坦納先生的真知卓見，

就能減少許多苦痛掙扎。」──瑪妮‧K‧瑪可麗達吉絲，《Creating Time》作者、Artellaland.com創辦人 　　「湯姆士‧史坦納的《練習的心境》呈現了少見的稀有組合：提供了清楚實用的整套步驟，幫助讀者專注於努力；而本書的理論部分同時也有助於調整預期目標和價值觀，讓人清楚了解歷程和結果的不同、進步和目標的差別。我大力推薦這本書。」──史考特‧A‧戴維森博士，莫海德州立大學哲學系教授、《On the Intrinsic Value of Everything》作者 　　「湯姆士‧史坦納點明了一個矛盾的人生哲理：真正的成就需要耐心和自律促成，但要成功培養這兩項特質又必須具備耐心

和自律。接著，他從自身經驗中汲取實用的範例，一步步帶領讀者透過正念化解這項矛盾，教導讀者如何處於當下、在觀察時不帶批判，從中啟動自己的學習本能。有趣的是，只要接納並運用《練習的心境》中以歷程為導向的做法，無論處於哪個領域，努力的結果都能夠超出預期。」──麥可‧葛柏，《七個祕密》、《這樣做，大腦愈用愈聰明：開發腦潛力的八個關鍵》作者 　　「在追求立竿見影的現代社會，湯姆士‧史坦納的《練習的心境》似乎更像一本諷刺作品。本書主軸在於放慢腳步、更凝聚心神於當下，以及加強自律和專注，史坦納的智慧在深入淺出的字裡行間熠熠生輝……這本精采的小書提供的資訊足以讓人終生咀嚼思考並實際運用。」──Roundta

ble Reviews  

為什麼我們這樣生活，那樣工作?(博客來限量精裝版)

為了解決有效信用卡生成器的問題，作者CharlesDuhigg 這樣論述：

全球瘋行的習慣改造指南 讓你不再好習慣學不會、壞習慣改不掉 《紐約時報》排行榜、amazon書店暢銷書 　　本書2012年初一出版，就引起歐美主流媒體爭相推薦，暴紅登上《紐約時報》暢銷書榜第二名，並且熱賣至今，高踞排行榜不墜。作者也親自拍了精采的宣傳影片，解說如何有效地診斷並改變習慣、進而改造生活與事業。 　　一流企業（寶僑、微軟、Google等）與世界級大學（哈佛、耶魯、劍橋、MIT等）都在研究的最熱門學問——「習慣的力量」 　　不論你想聰明理財、規律運動、成功減重、養育小孩、增加工作效率、革新企業組織，都能利用「習慣的力量」達到目的。 　　「我們的一生，不過是無數習慣的總和。」

——美國心理學之父威廉．詹姆斯 　　一名年輕女子走進實驗室，過去兩年她整個人改頭換面，不但不再抽菸，開始跑馬拉松，工作也一帆風順。神經學家發現，她的腦部活動模式已經完全改變。 　　寶僑公司的行銷人員觀察家庭主婦鋪床的過程，他們想知道新產品該如何廣告才能打動人心，之後發現一個細微到幾乎無法察覺的行為模式，於是稍稍改變一下廣告內容，最終一年賺了十億美元。 　　◎寫「飲食日記」可以減肥？ 　　◎失去記憶的人畫不出住家位置圖，卻能順利走回家？ 　　◎工廠注重安全措施，結果增加營收與獲利，股價大漲？ 　　◎星巴克如何讓一個EQ有障礙的人成為明星級店長？ 　　其實，它們都是透過改變日常「習慣」而達

到的。 　　原來，人每天的活動中，逾40%是習慣，而不是自己主動的決定。 　　譬如：我們每天早上做的第一件事、出門前會跟家人說的話、走哪一條路到辦公室、上班時組織思緒或安排作業程序、上餐館會點什麼菜、多久運動一次等等，我們生活與工作的方式，很少不是因為習慣。 　　習慣的定義為：刻意或深思後而做了選擇，過了一段時間之後，不再思考卻仍繼續、往往每天都在做的行為。一開始，我們會動腦決定自己該吃多少，在辦公室該專心做什麼，該多久去小酌一次，或什麼時候該去慢跑。不過一陣子之後，我們不再深思，也不再選擇，一切變成自動自發。這是我們神經系統的自然反應。習慣成形後，人腦便停止全心全意參與決策過程，所以除非

你刻意對抗某個習慣，或是意識到其他新習慣存在，否則該行為模式會自然而然啟動上路。 　　幸好，習慣強而有力，卻也脆弱易摧；習慣會自然而然不知不覺出現，卻也能刻意培養；習慣常未經同意便自行探出頭來，卻也能被拆卸重新組裝。 　　本書作者引用近二十年科學家與商業界的「習慣學」研究，包括數百篇學術研究、三百多位科學家與企業主管的訪談，以及數十家企業的實地研究結果，分成三部分來探討個人的習慣、成功企業或組織的習慣以及社會群體的習慣。 　　他教我們：只要掌握「習慣迴路」，學習觀察生活周遭的提示訊號與獎酬，就能輕鬆拆解習慣的步驟，達成每一件你想做到的事。 　　只要學會利用「習慣的力量」，就能讓人生與事

業脫胎換骨！ 　　本書分成三部分。第一部分的重點在於每個人的習慣到底從何而來，深入探索習慣養成的神經學原理，新習慣如何養成，舊習慣又該如何戒掉。 　　第二部分深入分析成功企業與組織的好習慣，譬如一家面臨瓶頸的公司如何靠著一個核心習慣而成功轉型，變成道瓊工業平均指數裡的第一優等生；也說明當組織慣例亂了調，會犯下怎樣要命的失誤。 　　第三部分檢視社會的習慣，看一位精神領袖如何替人們建立新的習慣而成功改良社會觀念與風氣。最後還深入探究棘手的道德問題：英國一位殺人犯若能頭頭是道說服他人自己是因習慣而殺人，能否因此重獲自由？ 名人推薦 　　林奇芬  Money錢雜誌顧問 　　戴勝益  王品集團

董事長 　　丹尼爾．品克  《未來在等待的人才》作者 　　強力推薦 各界好評 　　非常好看、精采絕倫……本書花了許多心血檢視習慣型塑與改變這門科學。──《紐約時報書評》 　　杜希格將非常多、非常重要的社會科學與心理學研究帶進主題，給我們一趟引人入勝的文字之旅，從行銷、管理研究、民權運動等包羅萬象的角度，解釋習慣帶來的轉機或危機……讓人欲罷不能。──《新聞週刊╱野獸日報》（Newsweek Daily Beast） 　　這本好書探討我們充滿病理性習慣的社會：我們吸菸、沒事一直看黑莓機、長期選錯夥伴、永遠自作自受。杜希格深入挖掘為什麼我們會這樣，以及如何能夠改變。不管是個人或組織都能受惠於

本書。──《每日報》（The Daily） 　　杜希格的論點優美、簡潔而有力：我們應該正視行為的根本驅力，承認這些驅力不易駕馭，然後讓自身同樣的渴求導向具有生產力的行為模式。他的核心立論切中要點、令人興奮且實用。──詹姆‧柯林斯（Jim Collins），《從A到A＋》作者 　　本書雖不是仙丹，但引人入勝，全方位探討習慣運作的方式。杜希格巧妙融合了迷人的新研究與豐富的案例來建立易懂的心智模型，各種情況都能運用，讓這本書好看到一個不行。光是探討核心習慣那一章就足夠證明本書的價值。──大衛．艾倫（David Allen），《搞定！2分鐘輕鬆管理工作與生活》作者 　　杜希格精湛地結合最新研究與

精采故事，揭露習慣如何塑造我們的人生以及我們如何能改造習慣。一旦你看過這本書，你將會以全新視野看待自己、自己的組織，以及自己的世界。──丹尼爾．品克（Daniel H. Pink），暢銷書《動機，單純的力量》、《未來在等待的人才》作者 　　心理學家威廉．詹姆斯曾說人類百分之九十九的活動不過是習慣的產物。杜希格在這本讓人一讀再讀的書裡揭露為什麼詹姆斯是對的，他一一道來我們的習慣如何以各種方式型塑我們的人生。想知道芳必適如何搖身一變成為暢銷商品嗎？想知道美式足球教練東尼．鄧吉如何讓他的球員發揮最大潛能？想知道如何運用習慣的科學來增加意志力？看這本書就對了。──約拿．雷勒（Jonah Lehrer

），《大腦決策手冊》作者

混合式前處理於類別不平衡問題之研究 - 結合機器學習與生成對抗網路

為了解決有效信用卡生成器的問題，作者林倩 這樣論述：

類別不平衡（Class Imbalance）是指當資料集中某一類樣本的數量遠大於另一類樣本的數量時，資料產生偏態分布（Skewed Distribution）的現象。傳統分類器為了追求高分類正確率，建立出的預測模型將會傾向多數類樣本（Majority Class），而忽略具有高價值的小類樣本（Minority Class），使得分類器在訓練時產生不良的分類規則。因此，類別不平衡為現今機器學習領域中具有挑戰性的問題，於真實世界愈來愈常見，例如詐騙信用卡檢測、醫療診斷、資訊檢索、文本分類等等。另外，由於具高價值的少數類資料不易蒐集，資源往往掌握在大公司或相關領域的產業，例如醫療、金融等。另一方面

，適當地移除雜訊可以有效提高準確性，我們必須透過一些方法來辨識哪些資料要刪除，哪些資料需要被保留下來作為代表性的樣本。為了解決上述問題，本研究使用KEEL 網站上44個類別不平衡資料集，在前處理（Data preprocessing）的步驟中採用資料層級（Data level）方法，對訓練集進行重採樣（Resampling）來重新分配資料分佈。我們選用三種樣本選取方法（IB3, DROP3, GA）進行資料清理、三種過採樣法（SMOTE, Vanilla GAN, CTGAN）進行小類樣本生成，且本研究針對Vanilla GAN的架構做修改以生成結構化資料，並組合搭配以上算法，與過往文獻中的方

法進行比較進而找出最佳前處理組合，分析在不同分類模型下的表現。除了探討不同的生成資料方式，為了深入瞭解不同面向對不平衡資料的影響，我們觀察上述組合與類別不平衡率（Imbalance Ratio）、訓練資料集大小（Training data size）之間的關係來理解類別不平衡的問題。經由實驗結果發現，樣本選取（IB3）搭配過採樣法（Vanilla GAN）為最有效解決類別不平衡問題的組合，且採用混合式前處理方法時，當資料經由樣本選取清理雜訊後，使用以深度神經網絡為基礎GAN能夠比基於傳統線性插值法的SMOTE生成效果更佳的結構化資料。