• 文章總列表
  • 統計分析
    • R SAS All
      R

      [R]散佈圖與相…

      2019-12-31

      R

      [R]Logis…

      2019-10-31

      R

      [SAS][R]…

      2019-09-27

      R

      [R]Chi-s…

      2019-09-19

      SAS

      [SAS] Ma…

      2026-01-21

      SAS

      [SAS]傾向分…

      2020-10-28

      SAS

      [SAS]Log…

      2020-06-10

      SAS

      [SAS]迴歸分…

      2020-02-28

      統計分析

      [SAS] Ma…

      2026-01-21

      統計分析

      什麼是meta-…

      2024-11-05

      統計分析

      Test-ret…

      2024-06-07

      統計分析

      [SAS]傾向分…

      2020-10-28

  • SAS
    • SAS

      [SAS] Ma…

      2026-01-21

      SAS

      [SAS]傾向分…

      2020-10-28

      SAS

      [SAS]Log…

      2020-06-10

      SAS

      [SAS]迴歸分…

      2020-02-28

      SAS

      [SAS]線性迴…

      2020-02-26

  • R
    • R

      [R]散佈圖與相…

      2019-12-31

      R

      [R]Logis…

      2019-10-31

      R

      [SAS][R]…

      2019-09-27

      R

      [R]Chi-s…

      2019-09-19

      R

      [SAS][R]…

      2019-07-08

  • 機器學習
    • 機器學習

      Unsuperv…

      2021-07-22

      機器學習

      Unsuperv…

      2021-07-12

      機器學習

      Unsuperv…

      2021-05-20

      機器學習

      Unsuperv…

      2021-05-12

      機器學習

      Matrix F…

      2021-04-30

  • 閱讀筆記
    • 閱讀筆記

      [閱讀心得 #2…

      2025-02-05

      閱讀筆記

      [閱讀心得#20…

      2024-10-25

      閱讀筆記

      [閱讀心得#19…

      2024-08-16

      閱讀筆記

      [閱讀心得#18…

      2024-05-10

      閱讀筆記

      [閱讀心得#17…

      2022-01-22

Wenwu's blog
wenwu's blog
  • 請我喝珍奶

Popular Posts

[R]散佈圖...

2019-12-31

[SAS]L...

2020-06-10

[SAS][...

2019-07-08

[R]Log...

2019-10-31

[SAS] ...

2020-01-22

[SAS]線...

2020-02-26

[SAS]存...

2019-12-18

[SAS]迴...

2020-02-28
閱讀筆記

[閱讀心得#13]想笑的時候再笑 才是我最可愛的樣子

by wenwu 2021-09-09

很喜歡看電影,喜歡用這短短的幾個小時,認識這些電影角色,活在這些情境中,感受他們的心情
飽妮把29部電影裡的女性角色的情境寫出來,收到新書後兩天,我就把它看完了

一個女人必須有什麼身分呢? 是女兒;是情人;是妻子;也是母親
我想這本書將一個女生在社會中遇到的每一種感受都提到了
有些甚至我自己都沒有想過……

這本書被我貼滿便利貼,從第一章就忍不住想要趕快讀完它
我選了三篇我最喜歡的,想跟大家分享
以下三段內容為擷取書中片段
如果喜歡記得把書帶回家

博客來連結 : 想笑的時候再笑 才是我最可愛的樣子


青春成長之不可避免 | 我不喜歡我自己 | 《牠》

回憶當初青春期發育的體驗,除了要習慣變化中身體,最困難的還是要適應來自異性的不同目光、習慣他人性欲的投射。
現實生活中,我們不見得有個想要侵犯自己父親,或者嫉妒自己美貌、惡意攻擊自己的同學,但我們確都經歷過讓人不適的男性凝視。
從某一时期開始,必須習慣異性長輩不同的目光、叔叔們風流當有趣的玩笑、被男同學調侃是不是「又那個來」⋯⋯
青春期是痛苦的 , 魯蛇俱樂部成員各有煩惱 , 貝芙莉正是女孩的代表 , 同時經歷了每位女孩最難受的青春回憶。

小說版本中,貝芙莉在團體中定位更加被物件化,魯蛇俱部每個成員都和她發生過關係,作為擊敗 「 牠」的儀式。
史蒂芬金形容,這儀式是貝芙莉擁抱自己「登大人 」 (Womanhood)的方式。
確實,「性」也是女性成長必經歷程,但讀到貝芙莉在這種被迫情況下獻身,不禁讓我聯想到,現實中的女性在成長過程中,好像也常常被加諸這样迫不得已;為了「正常生活」,假裝沒有不舒服的目光;爲了「不要讓場面難堪」,勉為其難迎合歧視女性的笑話,爲了當個人人口中的「稱職母親」,犧牲自己的理想。
貝芙莉在片中擊敗了化為父親形象的「牠」,象徵戰勝恐懼,但我仍不確定,這對她來說,是不是已到了美好的結局―畢竟成年之後鳥事更多,許多經歷更讓人惡寒。


殘酷世界交戰法則 | 為母則強這件事,實在有點言過其實了 | 《不存在的房間》

在 《不存在的房間》中,我們只能從傑克的視角觀察喬伊的悲傷、憤怒、無助。
微妙的是,這些對小孩子說都太過複雜。
在傑克眼中,電視裡的影像是魔法,綁架者 「老尼克」為兩人帶來食物,也是魔法;老尼克在性侵母親時,他必須躲進衣櫃,這更像某種完成魔法的儀式。
喬伊所厭惡怨恨的一切,經由傑克單純的視角解讀過後,都變得有趣、天馬行空。
也正是這份純真保護著傑克,沒有隨著腐敗的原根崩壞,反而綻放得可愛耀眼。

電影沒有用母親的角度去看整個事件,這其實是好的,使得本片不至於只探討 「母親的犧牲」、「為母則強」。
喬伊並不是完美的母親,沒有人是,但人們總是放大檢視母親的責任與義務。
片中的喬伊也遭遇一樣的審判。在採訪中,記者質問喬伊,該如何跟長大後的傑克解釋他的父親是誰?
為何當初沒有拜託囚禁者將兒子到外面的世界?
這些尖銳的問題讓喬伊崩潰,在採訪後第一次試圖自殺未遂。
年幼的傑克當然嚇壞了,但即便在彼此生命中最黑暗的篇章,他還是給出了一個天真無邪的註解:「媽媽想去外星人那,想飛上天堂,卻摔了下來,然後摔壞了。 」
「我不是一個好媽媽。」
「但你就是媽媽啊。」
童言童語中,我們知道傑克需要的只是一個媽媽。一般所謂「完美媽媽」期待下的壓力,往往都來自陌生他人。
對呀,誰說一定要當個「好媽媽」? 只是媽媽不行嗎? 能給予孩子愛與快樂還不夠嗎?
難道一定要奉獻所有、堅強、不展現軟弱、給孩子最好,才是一個合格的母親嗎?
父母親到底該怎麼做,才不會被指控「太過嚴厲」、「不夠嚴厲」、「太過關心」、「不夠關心 」 ? 答案是做不到。
人們就是愛說風涼話,偏偏母親這個角色莫名承擔著更多期待,尤其是 「 你媽沒把你教好」這類句子,儼然等同沒有修養與家教,讓母這角色明顯承受了更多的社會壓力。


蛻變成為你自己 | 我不需要證明任何事 | 《驚奇隊長》

這類評語在網路上引來熱議,許多女性網友都感到憤怒。顯然,被提醒「要多笑」,是很多女孩都有的共同經歷。
身為需要在螢幕前跟觀眾互動的影評,我自己也有過幾次在直播過程中,被男性粉絲要求對鏡頭笑一個的經驗。
三四年前,當時才剛開始習慣鏡頭的我,擔心觀眾可能不會喜歡我,有幾次不自覺地配合擠出了微笑,即便我們在談論的電影內容一點都不幽默,其他三位跟我在幕前共事男性夥伴,也沒有被提一樣要求。

「女主角就是得可人、討喜,沒有以上特質,至少也要懂得賣弄性感。 」
這恐怕是大部分觀眾看一部電影時會有的預期。一旦不符合上述條件,電影就不夠好看。
好萊塢電影中女人有義務娛樂男人,微笑是她們的戰衣,柔情攻勢、運用性魅力才是她們的長項。
如卡羅丹佛斯這樣揮拳系硬派女子,實在叫人難以想像,整部電影都要看著她那張跩臉,更是讓人不習慣,但這正是 《 驚奇隊長》的魅力所在。
沒有蓋兒・加朵神力女超人的甜美、沒有史嘉蕾喬韓森黑寡婦的性感,她靠一身蠻力與聰明機智,征服大銀幕,解決所有難題。


Wenwu 說

我挑了三段最喜歡的內容和大家分享。在part1 青春成長之不可避免中,提到每個少女在青春期時候的改變,和接受來自人們不同的眼光;還有另一部分是女子間的戰爭,我從來沒有想過其實我也在女子間的戰爭中, 在《破處女王》飽妮寫到 「 要毀掉一個人的青春真的好容易,有意的、無意的,一個你認為不重要的八卦閒聊,都助長了仇女風氣。」
在part 1 中我特別有感,哪個女孩的青少年時期沒有在自己或是同學中發生這樣的事情呢?
但是我們都走過來了

part3 殘酷世界交戰法則中,提到為母則強的這件事情。到底當母親該有甚麼樣的標準呢? 外界的批評與質問都太過犀利。 《不存在的房間》 的喬伊從來都沒有準備好而當母親, 他一心只想照顧好傑克。怎麼做才能達到大家口裡完美的媽媽呢?
「我不是一個好媽媽。」
「但你就是媽媽啊。」
不能就簡單當個媽媽就好了嗎?

part4 蛻變成為你自己。
飽妮在ig說有新書直播分享時,二話不說就加入了。
(不得不說疫情是懶人的福音,在家就可以參加分享會,上網就可以買到親簽書)
在分享會聽到飽妮的經歷,也就是這本書名的來由。當初驚奇隊長被大眾質疑 「怎麼不笑?」的時候 ,老實說我心裡也有同樣的想法,一直到飽妮分享時才知道這個想法有多詭異。
卡羅丹佛斯把其他漫威男性英雄都PS成笑臉,我才意識到沒事叫一個女生笑是一件非常怪異的事情。
什麼時候,我們也被這些意識洗腦了。好像女生就是要甜美可人,如果沒有的話,也還要賣弄性感。

五星推薦這本書,就算已經買不到親簽,也必須擁有
博客來連結 : 想笑的時候再笑 才是我最可愛的樣子

[閱讀心得#1]原子習慣
[閱讀心得#2]歡迎來到志祺七七
[閱讀心得#3]為什麼我們這樣生活,那樣工作 The Power of Habit
[閱讀心得#4] 也許你該找人聊聊 Maybe you should talk to someone
[閱讀心得#5]加速你的FIRE人生
[閱讀心得#6]鯨吞億萬 Billion Dollar Whale
[閱讀心得#7]成為1%的創業存活者
[閱讀心得#8] 25歲存到100萬-Shin Li 的三十堂理財觀念
[閱讀心得#9]無腦理財術 小資大翻身 什麼?!無腦理財也能輕鬆存到一百萬
[閱讀心得#10]從家開始的美好人生整理
[閱讀心得#11]雖然想死,但還是想吃辣炒年糕
[閱讀心得#12]金錢整理 只要收拾存摺、冰箱和另一半,錢會自然流向你

2021-09-09 0 comment
0 FacebookTwitterPinterestEmail
閱讀筆記

[閱讀心得#12]金錢整理 只要收拾存摺、冰箱和另一半,錢會自然流向你

by wenwu 2021-09-06

創造金錢七日行動營,讓你打造富人體質

最近上了很多的線上課,其中很喜歡 極簡姐姐 巧玉 跟 理財配速員Andy 開的 創造金錢七日行動營

現在已經報名截止了,但是裡面的內容我永生難忘

簡單七天的課程,讓你打造富人體質

裡面最喜歡的觀念是 資產 vs 負債
什麼是你人生的資產跟負債呢?資產就是房子車子股票嗎?其實這些東西如果沒有辦法創造價值,其實都有可能是你的負債

像是有 35 年未繳的房貸、過高的保險、 無形中未來的花費,都有可能是我們的負債

而且…還沒講完,連沒有運動的習慣,都是負債,這都是對未來的負擔

最後套用在我們身上,我們呢?我自己是資產還是負債呢?這就取決於你怎麼過生活

好好生活,你可以成為自己的資產 ; 若不是,你也可以活生生的成為賠錢貨

創造金錢七日行動營之中講到太多很棒的觀念,我真的太喜歡了,如果之後有時間再慢慢分享


金錢整理

今天的重點是要分享這本書:金錢整理

也是巧玉姐姐跟andy推薦的書,在創造金錢七日行動營中已經提到了以下的觀念:

整理皮夾、整理存摺、空間整理

但在書裡講到更多:

  • 整理皮夾|皮夾反映你的心
  • 整理存摺|一人一本就好
  • 整理冰箱|透過一週採買清單減少伙食費
  • 整理記事本|寫下三件事,就存得了錢
  • 整理負債|七天內一口氣整理好
  • 整理住家|越住越有錢的三法則
  • 整理老公|他花錢的原因是什麼?

下面會提到本書裡面我最喜歡的部分,如果喜歡就把書帶回家吧!
博客來連結:金錢整理


整理負債|利息的真面目

[問題] 假設信用卡貸款借了五十萬,年利息18%,每月還7500,請問幾年後可以把這筆錢還清呢?

[答案] 是一輩子。

一般人可能覺得大概十年左右,7500*12=九萬,十年就可以還九十萬。年利率18%,感覺還款總額大約會比貸款金額的兩倍少一點

但是仔細算算,50萬*0.18=九萬,代表如果每個月還7500,那每年只能還利息,一輩子都還不完!這就是利息的真面目


整理負債|戰勝負債的兩種障礙

  1. 感覺麻痺的障礙
  2. 自我正當化的障礙

首先是『感覺麻痺』的障礙,這裡指的是對金錢的感覺會在高額消費時麻痹,所以不覺得有必要重新評估

舉例來說,買菜的時候覺得便宜十塊也事關重大。但是買房子時,在加五十萬就能衛浴升級,反而會輕易的答應

消費金額越高,越容易因感覺麻痺而鬆懈。對於房貸的利率也是,只要減少1%的利率,就會大幅減少支付的金額

再來是自我正當化的障礙,買下的東西越貴,越不願意承認這筆花費的錯誤。

有意識、無意識也好,我們都對『重新評估』心懷抗拒。


整理負債|成功減少房貸,怎麼辦到?

方法之一是轉貸。就是把目前的貸款,換成利率更低的貸款。變更貸款的銀行,就有機會減少還款總額。

一般會在下列三種情況下考慮轉貸:

  • 貸款餘額超過三百萬的情況
  • 還款期間還剩下十年以上的情況
  • 利率能夠減少1%以上的情況

根據日本住宅金融支援機構在2014年度的調查,轉代的人有九成以上成功降低貸款利率

本書的作者,幫助顧客從原本剩下25年還款期限、780萬、利率3.4%的房貸。縮短為20年、並且利率為1.5%。


除了整理負債以外,本書其他的章節也非常豐富

如果喜歡的話,可以買書回家看

金錢整理

[閱讀心得#1]原子習慣
[閱讀心得#2]歡迎來到志祺七七
[閱讀心得#3]為什麼我們這樣生活,那樣工作 The Power of Habit
[閱讀心得#4] 也許你該找人聊聊 Maybe you should talk to someone
[閱讀心得#5]加速你的FIRE人生
[閱讀心得#6]鯨吞億萬 Billion Dollar Whale
[閱讀心得#7]成為1%的創業存活者
[閱讀心得#8] 25歲存到100萬-Shin Li 的三十堂理財觀念
[閱讀心得#9]無腦理財術 小資大翻身 什麼?!無腦理財也能輕鬆存到一百萬
[閱讀心得#10]從家開始的美好人生整理
[閱讀心得#11]雖然想死,但還是想吃辣炒年糕

2021-09-06 0 comment
0 FacebookTwitterPinterestEmail
閱讀筆記

[閱讀心得#11]雖然想死,但還是想吃辣炒年糕

by wenwu 2021-08-20

雖然想死,但還是想吃辣炒年糕

明明日子過得好好的,為什麼內心卻總是感到空虛?

這本書收錄患有「輕鬱症」的作者接受「12週心理治療」的過程。
那個小心翼翼、矛盾不安的女孩,就像是傷痕累累、充滿無力感的自己
透過一篇篇與精神科醫師商對話,
你會發現自己並不孤單,一步一步自在地接納自己感受被理解的幸福。

最近朋友借我這本書,沒幾天就看完了
就像是在看自己的日記一樣
有很多心理說不出來的話、微小的感覺,都被寫出來了
這本書的作者被“輕鬱症”所苦,可以看到在過程中作者努力想要改善自己的情況
不過到最後沒有一個收尾,而是以期許收場
很多時候我們的煩惱無法在十二週的心理諮商解決,而是要用一輩子面對

下面收錄了書中的兩篇短文,以及幾句我喜歡的話

博客來連結:雖然想死,但還是想吃辣炒年糕


孤島

「我喜歡一個人獨處,但是有個前提,要有愛我的人才行;有個會主動關心我的人,我才有辦法獨來獨往。」
當你表示這個地方令你感到很舒服時,我對於只有自己感到不自在的事實倍感煎熬,我也很想要在這裡感到舒適自在,自然地與人交談,放心地開懷大笑,然而,從我口中流露出來的話語卻總是支離破碎。和你在一起,我也總像個影子,沾染著黏稠的幽暗,整天黏在你身邊,模仿著你的一舉一動。
我一直都很羨慕你可以時常把「很喜歡、很舒服」這些話掛在嘴邊,也很羡慕你可以放心地笑開懷、自由自在地喜歡人、喜歡誰就能輕鬆接近誰,有一份難能可貴的天真無邪。


「我」這個存在

「為什麼要用負面的角度去看待自我合理化呢?那是成熟的防禦機制之一,因為是在為自己的傷口決定找理由。」
深入探究自己是一件不容易的事情,尤其被負面情感籠罩時更是。該怎麼形容呢?有點像是明知自己正踩著垃圾,卻還是要親手撿起垃圾來確認的感覺,今天就是這樣,莫名其妙想哭、想依賴人、想憂鬱,對於現在的我來說,憂鬱是最容易、最熟悉的一條路,也是最貼近的情緒,因為就像每天在同一時間醒來一樣,已經成了習慣。
過一段時間自然就會沒事了,不對,世間萬物都是流動的,所以人生也會像海浪一樣有潮起潮落,今天憂鬱,明天就會幸福,明天幸福,之後又會再陷入憂鬱,但是無所謂,只要記得愛自己就好。
我是獨一無二的存在,光這一點就已經非常特別,而且還是須要照顧一輩子的存在,因此,必須用愛溫暖地、循序漸進地一點一點幫助自己、改善自己才行,偶爾可能會須要停下腳步喘口氣,偶爾也可能會須要鞭策督促自己向前行,我相信,愈深入探究自己,一定會愈幸福。


嗯,所以我也有對那位新認識的朋友說,其實我是個很無趣的人,認識我久了以後可能會對我感到失望,結果她說她自己也非常平凡。像我是畢業於文藝創作系、在出版社工作,所以經常會接觸到藝術家,但是我總覺得自己和那些人格格不入,因為我實在太一般、太普通,甚至就連和一般人(與藝術無關的人)見面,也會有一種獨自站在孤島上的感覺,有點像是不屬於任何地方浮游物,但是我沒想到原那位朋友也有同樣的感受,她對我說:「我喜歡藝術作品,但是綜藝節目《 無限挑戰》也很有趣。」她認為自己既不是藝術家也不是大眾,很像半人半獸的角,我聽完她說的這番话以後感到十分神奇。後來我告訴她,哪天要是和她突然疏遠了怎麼辦,結果她回答:「畢竟我有各自要忙的事情,所以可能沒辦法天天聯絡,但是只要心中經常掛念著彼此就好。」

醫生:妳要更專注於自己,不妨試著具體寫下妳喜歡什麼,還有別人眼中的我和自己眼裡的我有何不同。過去一直看人臉色所做的行為,也可以試試看變得更主動積極一些。

醫生:但還是得盡可能展現真實的自己才對。不要在意別人會對你有什麼看法,積極去做自己真正想做的事情就好。雖然現在妳可能會因為人際關係像三角形一樣尖銳狹隘而經常受傷,但是不要忘記十六角形比八角形更接近圓形的事實,當多元深厚的人際關係愈多的時候,就愈能像圓形像社交圓融,心裡也就愈不易受傷一定會更好的,放心吧!

醫生:其實恐懼感是只有妳自己知道某件事情時才會加劇。與其自己一個人承受痛苦,不如像現在這樣對某個人傾訴,說不定會讓妳更舒服。如果不想見男友的朋友,大可不見。

這本書記錄著一名不完美的人,遇見另一名不完美的治療者所展開對話,身為治療者,雖然看見了許多失誤和遺憾,但是人生本就如此,所以作者、我和各位的人生,或許也才有更美好的可能。誠心推薦給經歷過許多挫折而滿心失落、在焦慮感中咬牙苦撐每一天的人閱讀。希望各位可以藉由這本書,重新傾聽至今被自己所忽略、但發自内心的另一種聲音,因為就算想死,也還是會想吃辣炒年糕,這就是我們的真實心聲。

精神科醫生的話

然而,我心知肚明,就算我討厭這樣的自己、虐待這樣的自己,也不會有任何改變。我只能接納如此不完美的自己,感受著每次面對自我省察、有新領時的那份羞感與喜悅,並期許自己可以有一毫米的進步與改變。
也許人生就是一連串學習接納的過程,無論是接納還是放下,都不是人生某個特定時期才須要拿出來的態度,而是一輩子都須要練習的課題。

博客來連結:雖然想死,但還是想吃辣炒年糕

[閱讀心得#1]原子習慣
[閱讀心得#2]歡迎來到志祺七七
[閱讀心得#3]為什麼我們這樣生活,那樣工作 The Power of Habit
[閱讀心得#4] 也許你該找人聊聊 Maybe you should talk to someone
[閱讀心得#5]加速你的FIRE人生
[閱讀心得#6]鯨吞億萬 Billion Dollar Whale
[閱讀心得#7]成為1%的創業存活者
[閱讀心得#8] 25歲存到100萬-Shin Li 的三十堂理財觀念
[閱讀心得#9]無腦理財術 小資大翻身 什麼?!無腦理財也能輕鬆存到一百萬
[閱讀心得#10]從家開始的美好人生整理

2021-08-20 0 comment
0 FacebookTwitterPinterestEmail
閱讀筆記

[閱讀心得#10]從家開始的美好人生整理

by wenwu 2021-08-09

如果你問我,什麼時候我能最快看完一本書
那一定是這本書要趕快還人家了XD

這個周末用了兩個小時看完這本書
剛好最近跟朋友討論到一個問題,一本書的聳動標題是否有意義
看來我的朋友不太喜歡 25歲存到100萬的標題
不過我覺得看書就是這樣,沒有每一件在書裡的事情都需要吸收
讀你想看的就好了

所以這本書我讀蠻快的,我特別喜歡第二章 擺脫囤積,減法生活的十個思考
這些思考跟理財其實也有很像的地方,太喜歡這些觀念了,所以把他們寫下來

從家開始的美好人生整理


「你買的是對她人生的羨慕。」

我一針見血的告訴她。

每持有一個物品都會耗費你一點時間 :
你擁有的東西越多,你的時間越少。
因為你的人生耗費了太多、太多時間和精力,在這些名其妙的東西上面,忘了回歸到根本・對家、對空間的初衷。

物品不是留著就有用,放在對人、對的地方,讓知識、技能有效利用了,才能發揮它最大的價值,才更有意義的。
我們常常把自己放在時間軸上的未來或過去,偏離了此刻、現在的自己。
現在不等於未來,我們也不等於物品。
套一句整理師友人說過的話 : 過去使人憂郁,未來使人焦慮;我們應該重視的,是活在當下。

承認失敗,是處理囤積最核心心態。
當你釋懷了,你會發現,你丟掉的不是那些錢買來的囤貨,是「不甘心」。

因為物品的魅力自於人自信,當你很認真使用一件物品,並且好好愛它珍惜它,物品就會注入靈魂回饋你,散發出適合你的獨特魅力。

其實擺放家具有一個很重要的關鍵,就是「屬性」。
把材質和屬性相同物件放在一起,自然就會散發一種協調秩序美感。
而且,當環境的動線對了,所有的動作就會變得順暢,空間自然而然的就能呈現出開闊感,整家具和乾凈的地面就是最棒的畫面。

有時候並不是空間太小的關係,也許最初的動線沒有安排好,導致空間變得隘擁擠。
試著退一步,以第三者的角度看,或許就能發現改善方法,將環境更妥善安排,發揮並利用出空間的最大值。

收納也一樣,若只是把東西移來移去,根本無法達到完全整理好的效果, 因為只是換地方擺。
但如果今天選擇的是把抽屉、櫃子凈空,或是把房間凈空,或許就能哪的舊收納習慣,激出新火花。

再強調一次:物品的價格不等於價值! 物品,是做出來給人使用的,唯有使用才能發它的功能,有功能才有存在值。
人的值決定物品的價值,當你真心喜歡並且好好使用你嚴選的物品,那物品無價!


我想最後需要解釋一下,為什麼我覺得這些觀念跟理財很像。
理財有一部分需要節流,就是只需要買你需要的東西
高價格的東西不代表有很高的價值,但是你會常常使用的東西,那個物品無價!

關於時間與空間的使用,我覺得也非常重要。如何使用你的時間與空間,也能夠代表你自己。

美好的家庭關係需要經營,美好的家也需要

有興趣可以到博客來購買喔, 家開始的美好人生整理

2021-08-09 0 comment
0 FacebookTwitterPinterestEmail
閱讀筆記

[閱讀心得#9]無腦理財術 小資大翻身 什麼?!無腦理財也能輕鬆存到一百萬

by wenwu 2021-08-06

無腦理財術 小資大翻身

最近接觸投資理財,所以開始找了很多的書來看
這本是朋友在兩年前推薦給我的書,再網路上借書看了兩章,就決定買回家了
不過,買回家之後還是停在第三章,因為第三章是 一次讓你看懂所有的金融商品
對一個投資小小白來說,真的聽的有點霧煞煞
風險報酬、基金、股息、價差、ETF、期貨
我真的看不懂,就把書丟在一旁
但不代表這本書很難懂,只是我接觸太少

直到兩年後我慢慢接觸一點股票後,我才比較容易讀懂這本書
書中的方法真的很簡單,跟著作者的方法,月薪三萬也能六年存到100萬

無腦理財術 小資大翻身


歲月靜好,現世安穩

這本書的前面兩章都在教我們存錢的方法,而且這本書是為小資族寫的,預設每個月的薪水是三萬塊
我最喜歡的觀念就是每個月應該將薪水分類
假設一個月薪水三萬,六千塊存起來,食、衣 、 住 、 行 、 育樂分別為: 6000/3000/7500/3000/4500
如果切割帳戶,就能好好好理財,接下來才有能力來投資

所謂不懂得東西不要投資,書中介紹了兩支明牌給你
而且清楚講到這兩支明牌的原理,簡單到你一定聽得懂


第一支明牌

投資一定有風險,不應該把所有的精力的放在投資上面,應該好好的工作
作者說:好好工作,傻傻存錢,因為工作才是正餐,投資是附餐
不應該把原本的工作放掉,也應該好好的存錢,如果投資有虧損,你才有錢能夠養活自己

第一支明牌就是 0056,也就是元大高股息,由台股市值最大的150中,挑出未來一年預計現金股利殖利率最高的前30名的股票所組成的基金
三十間公司可能會有一兩間倒閉,但是這三十間公司不會同一天倒閉

一支好股票需要有三個條件:

  1. 要有穩定的配息
  2. 要有價差可以賺
  3. 永遠不會變成壁紙

0056同時具備這三個條件,2011~2017的股息平均為1.23,並且股息殖利率落在3~4%,雖然不多但至少贏過銀行的1%
只要存的錢夠買一支0056。就去買一張,並且忘 記 他 !

存錢+0056=100萬

要怎麼六年存到100萬呢? 很簡單,每個月存6000,一年72000,六年就是432,000
只要有錢就買0056放著,每年買3000股,六年後也有18000股了,外加上賺到的錢再投回市場,六年的累積可能是20000股
最後六年20000股,若是發1塊的股息,累積下來可以拿到68000

這是你有432,000的存款,20000股,加上68000的股息,現金加一加剛好是五十萬
作者是說,如果你的另一半也存到50萬,那加起來就是100萬(作者非常強調要好好過生活!)
不過算一算擁有20000股0056,(這裡假設一股24),價值差不多也是48萬,也差不多一百萬了
(這裡用書中,2017年的例子,現在0056漲更多了)

聽到真的明天就想買0056 XD


第二支明牌

第二支明牌不比第一支親民,因為0056比較便宜,0050的價錢是0056的3倍以上
0050就是元大台灣50,這支最具代表性,也是第一檔上市的ETF,是由台股前50大市值的股票
並且這支股票完全跟大盤指數的漲跌幅度幾乎完全一樣

K < 20 買;K > 20 賣

因為大盤只會越來越高,不過K(KD指標)是永遠介於0~100之間,並且會反彈,所以只要按照這個口訣,可以安心的買
這個K是指大盤的K,而非0050的K, 因為0050完全跟大盤指數的漲跌幅度幾乎完全一樣
而且0050在除息當天K值會下跌,但是大盤K值不會在某一天同時出現極度異常的狀況


這本書就講到這裡,這兩支明牌大家記住
不過我不是老師,我只是摘選書中的內容,不負責回答大家的股票問題XD
有興趣真的可以把書買回來看 無腦理財術 小資大翻身
老師講的內容清楚明瞭,有很多精隨是無法在本篇文章中提到的
如果想要六年無腦存到一百萬,趕快把書買回家!!


[閱讀心得#1]原子習慣
[閱讀心得#2]歡迎來到志祺七七
[閱讀心得#3]為什麼我們這樣生活,那樣工作 The Power of Habit
[閱讀心得#4] 也許你該找人聊聊 Maybe you should talk to someone
[閱讀心得#5]加速你的FIRE人生
[閱讀心得#6]鯨吞億萬 Billion Dollar Whale
[閱讀心得#7]成為1%的創業存活者
[閱讀心得#8] 25歲存到100萬-Shin Li 的三十堂理財觀念

2021-08-06 0 comment
0 FacebookTwitterPinterestEmail
機器學習

Unsupervised Learning: Deep Generation

by wenwu 2021-07-22

Unsupervised Learning: Deep Generation

今日的課程來自於: Unsupervised Learning - Deep Generative Model (Part I)
ML Lecture 18: Unsupervised Learning - Deep Generative Model (Part II)

Introduction

What I cannot create, I do not understand — Richard Reynman
Richard Reynman說”我無法創造出我無法理解的東西”。就像機器無法劃出一隻貓或是狗,因為他們無法真正理解他。 今天將介紹三種generative models。


Generative Models:

  • Pixal RNN
  • Variational Antoencoder(VAE)
  • Generative Adversarial Network

PixelRNN

RNN可以處理長度不同的input,他的主要概念是根據過去的狀態來推測下一個狀態。
PixelRNN的基本思想是每次只畫一個pixel,這個pixel是由過去所有已產生的Pixel共同決定的

training PixelRNN 是很簡單的,這是完全的unsupervised。你可以會想說這麼簡單的方法怎麼會有用但是在不同generate image的方法裡pixelRNN是最清晰的

PixelRNN 還可以用在聲音跟影像的生成,給定前面的音訊,在predict 下一個sample 結果,再丟到model 中,一直硬train 下去


ex: pokemon creation

我們可以不用抓寶可夢,我們直接用 pixelRNN 創造寶可夢
Don’t catch them! create them!

使用PixelRNN生成寶可夢,有幾個tips:

  • 為了減少運算量,將40*40的圖像減少成20*20
  • 如果將每個Pixel都以[R,G,B]的vector表示的話
    • 生成的圖像都是灰的,因為比較亮的顏色,通常RGB的差異會很大
    • 如果用sigmoid function ,最終生成的RGB都是0.5左右,所以色彩不鮮艷
    • 解決方法:將所有的色彩集合成一個1-of-N encoder,由於色彩種類比較多,因此先對類似的顏色做clustering ,最後獲得167個色彩向量

使用PixelRNN訓練好的模型之後,給它看沒有被放在training data的三個圖像的一部分,分別遮住原圖的50%或75%,得到原圖的預測結果的對比如下:

其實效果還不錯,提供比較多圖案的效果當然比較好
我們也可以不提供圖片,只是需要設定不同的機率,不然跑出來的圖都一樣


VAE

VAE, Variantional Autoencoder,可變自動編碼器
上一篇已經介紹過Autoencoder 的基本思想,我們拿出其中的decoder,給它隨機輸入數據,就可以生成對應的圖像
但是普通的Decoder生成的效果並不好,VAE可以得到更好的效果

在VAE中,很像encoder,但是加了小trick。code不再直接等於encoder的輸出,這裡假設目標降維空間為三維,那我們使Encoder分別輸出m1、m2、m3 和σ1、σ2、σ3 ,此外我們從常態分布中隨機挑選出三個點 e1、 e2、 e3 ,最後的結果如下:

ci = eσi  ⋅ ei + mi

此時,我們訓練目標不僅是要最小化input和output之間的差距,同時還要最小化下面的式子:

與pixelRNN不同的是,VAE畫出的圖一班都是不太清晰的,但是在某種程度上我們可以控制生成的圖像


write poetry

VAE還可以用來寫詩,只需要某兩句話對應的code,然後在降維後的空間中得到這兩個code所在點的連線,從中取樣,並輸入給Decoder,就可以得到類似下圖中的效果

上圖可以看到,我們只給了第一句和最後一句,中間的過程,就是training的結果


Why VAE ?

為什麼要使用VAE呢? VAE與傳統的Autoencoder相比,有甚麼優勢嗎?
實際上,VAE就是加了noise的Autoencoder,它的抗干擾能力更強,過度生成能力也更強

對原先的Autoencoder來說,假設我們得到了滿月和弦月的code,從兩者連線中隨機獲
取一個點並映射回原來的空間,得到的圖像很可能是完全不一樣的東西

而對VAE來說,它要保證在降維後的空間中,加了noise的一段範圍內的所有點都能夠映
射到目標圖像,如下圖所示,當某個點既被要求映射到滿月、又被要求映射到弦月,則它
最終映射出來的結果就很有可能是兩者之間的過渡圖像

再回頭看VAE的結構:

  • mi其實就代表原本的code
  • ci則代表加了noise以後的code
  • σi則代表了noise的variance,描述了noise的大小,這是由NN學習到的參數
  • ei 是常態分佈中隨機採樣的點

注意:如果loss function 只讓input和output的差距最小是不夠的,因為variance是由機器決定的。
如果不加以約束,機器就會讓variance=0,這樣就跟普通的autoencoder沒有差別了

用下面的塗寫是函數的意思:

下圖中,藍線代表eσi ,紅線代表1+σi ,兩者相減得到綠線
綠線的最低點σi=0,則variance eσi=1,此時loss 最低
而(mi )2 項則是對code的L2 ,讓他比較sparse,不容易過擬合

problems of VAE

VAE有一個缺點,它只是在努力做到讓生成的圖像與數據集裡的圖像盡可能相似,卻從來
沒有想過怎麼樣真的產生一張新的圖像,因此由VAE生成的圖像大多是數據集中圖像的線
性變化,而很難自主生成全新的圖像

VAE產生的image,都是data裡的image的linear combination,因為它從來沒有學過產生image

VAE做到的只是模仿,而不是創造,GAN的誕生,就是為了創造


GAN

GAN的概念,有點像擬態的演化
枯葉蝶是怎麼變得更菇業一模一樣呢? 假設原本枯葉蝶原本是彩色的,但是他的天敵: 波波鳥會吃這個蝴蝶。那枯葉蝶就近畫成為棕色的,接下來他的天敵也進化了,波坡變成比比鳥,比比鳥知道,蝴蝶是沒有葉脈的,所以他會吃沒有葉脈的東西。最後枯葉蝶跟天敵都會一再的演化

GAN 的概念是這個樣子。首先,有一個第一代的 Generator,第一代的 Generator 它很廢,它可能根本就是 random 的,它會 generate 一大堆奇怪的東西,看起來不像是真正的 image。假如我們現在叫它 Generate 4 個 digit,那接下來有一個的第一代 Discriminator,他就是那個天敵,Discriminator 做的事情是,他會根據real 的 image跟 Generator 所產生的 image去調整它裡面的參數,去評斷說,一張 image 是真正的 image,還是 Generator 所產生的 image。

接下來呢,這個 Generator 根據這個 Discriminator調整了他的參數,所以,第二代的 Generator產生的 digit 就可能就更像真的。接下來,Discriminator 會再根據第二代的Generator的image去 update 他的參數。接下來,有了第二代的Discriminator,就會再產生第三代的 Generator,第三代 Generator 產生的數字又更像真正的這個數字。第三代 Generator 他產生的這些數字,可以騙過第二代的 Discriminator,第二代產生的這些數字,可以騙過第一代的 Generator。

要注意的是: Generator 從來沒有看過真正的 image長什麼樣子,Discriminator 有看過真正的 image 長什麼樣子,它會比較真正的 image 跟 Generator 的 output 的不同


GAN – Generator & Discriminator

GAN 組要由Ganerator 和 Discriminator組成:

  • 對Discriminator的訓練: 把Generator產生的圖像標記為0,真實圖像標記為1
  • 對Generator的訓練: 調整生成器的參數,使產生的圖像能夠騙過Discriminator
  • Discriminator和Generator 結合,其實就是一個很大的neural network
  • 只是我們只要選Generator的參數,而Discriminator的參數要鎖定,不然就不能運作了

GAN的問題: 他們有一個清楚的訓練目標,你不知道discriminator標記的答案是否正確,也沒有辦法使用loss function來判斷,所以必須在訓練時,同時查看訓練的狀況

2021-07-22 0 comment
0 FacebookTwitterPinterestEmail
Load More Posts

近期文章

  • [SAS] Macro Language 基礎內容
  • ccClub 讀書會推薦,免費學python
  • [閱讀心得 #21]你願意,人生就會值得
  • 理想生活,該長怎麼樣子?
  • 多益330 → 多益785 多益成績棕色到藍色證書

近期留言

  • 「peter」於〈多益330 → 多益785 多益成績棕色到藍色證書〉發佈留言
  • 「wenwu」於〈[SAS]存活分析(2) COX regression model〉發佈留言
  • 「joey53111」於〈Statistical Programmer在CRO工作一年的心得〉發佈留言
  • 「丁柏仁」於〈Statistical Programmer在CRO工作一年的心得〉發佈留言
  • 「peter」於〈Statistical Programmer在CRO工作一年的心得〉發佈留言

免費訂閱

不定期更新文章,點一下追蹤就能夠收到最新文章!

一起加入其他 19 位訂閱者的行列

Statistics

  • 11,109
  • 592,792
  • 73
R 線上課程參考

@2019 - All Right Reserved. Designed and Developed by PenciDesign

Wenwu's blog
  • 文章總列表
  • 統計分析
    • R SAS All
      R

      [R]散佈圖與相…

      2019-12-31

      R

      [R]Logis…

      2019-10-31

      R

      [SAS][R]…

      2019-09-27

      R

      [R]Chi-s…

      2019-09-19

      SAS

      [SAS] Ma…

      2026-01-21

      SAS

      [SAS]傾向分…

      2020-10-28

      SAS

      [SAS]Log…

      2020-06-10

      SAS

      [SAS]迴歸分…

      2020-02-28

      統計分析

      [SAS] Ma…

      2026-01-21

      統計分析

      什麼是meta-…

      2024-11-05

      統計分析

      Test-ret…

      2024-06-07

      統計分析

      [SAS]傾向分…

      2020-10-28

  • SAS
    • SAS

      [SAS] Ma…

      2026-01-21

      SAS

      [SAS]傾向分…

      2020-10-28

      SAS

      [SAS]Log…

      2020-06-10

      SAS

      [SAS]迴歸分…

      2020-02-28

      SAS

      [SAS]線性迴…

      2020-02-26

  • R
    • R

      [R]散佈圖與相…

      2019-12-31

      R

      [R]Logis…

      2019-10-31

      R

      [SAS][R]…

      2019-09-27

      R

      [R]Chi-s…

      2019-09-19

      R

      [SAS][R]…

      2019-07-08

  • 機器學習
    • 機器學習

      Unsuperv…

      2021-07-22

      機器學習

      Unsuperv…

      2021-07-12

      機器學習

      Unsuperv…

      2021-05-20

      機器學習

      Unsuperv…

      2021-05-12

      機器學習

      Matrix F…

      2021-04-30

  • 閱讀筆記
    • 閱讀筆記

      [閱讀心得 #2…

      2025-02-05

      閱讀筆記

      [閱讀心得#20…

      2024-10-25

      閱讀筆記

      [閱讀心得#19…

      2024-08-16

      閱讀筆記

      [閱讀心得#18…

      2024-05-10

      閱讀筆記

      [閱讀心得#17…

      2022-01-22