[爆卦]基準量與比較量應用題是什麼?優點缺點精華區懶人包

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2020-06-03 12:40:42

【比較】大略分為三種 ❶與優秀的人 ❷與弱者 ❸與自己 雖然圖的標題是打,只比高不比低, 但我認為比較是需要三點同時並用的。 ❶心態的人 可能會遇到覺得的疲憊狀況, 因為人外有人天外有天, 是比較不完的,可能會因此有挫敗感, 認為自己永遠在誰之下。 如果能因為遇到強者, 激勵自己去做改變, 人難...

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    2021-08-22 10:50:06
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    占星分為現代占星(現占)和古典占星(古占)兩派,現在大家常接觸到的占星資料,大抵是以現占為框架。現占著重在「心理分析」,由於卜卦結果倚靠占星師個人的自由演繹,所以奉勸那些時不時感嘆自己命不好、運勢低的,去現占吧!它會像母親一樣温柔地撫慰你。
    如果說,現占是很雙魚座的東西,那麼古占的精神就是頗為處女座的,嚴謹、有步驟。古占強調的是「技術分析」,什麼行星在什麼位置和宮位,都有強弱高低,也都有判斷的基準。

    例如玩占星骰,用現占的角度看,會說「有這個可能性,端看你怎麼選擇」;但用古占的角度來看,誰吉誰凶完全是可以判斷的,尤其是在解決比較類的題型上。何謂比較類題型?像是:

    現在離職,能不能找到合適的新工作?(能/不能)
    去面試台積電,會不會應徵得上?(會/不會)」
    哈佛跟劍橋大學,我該選哪一間?(哈佛/劍橋)
    昨晚睡的那個人,有沒有機會發展成戀人?(有/沒有)
    這類問題有清楚而明確的答案。以長於預測和卜卦的古占來判斷,是就是,不是就不是!能就能,不能就不能!

    古占,不會舉著療癒的旗幟,給正在茫然的你模稜兩可的答案。

    我的課程設計從卜卦占星開始,原因在於占星的應用中,卜卦相對簡單,只要問題明確,解答的方向也很清楚,初學者不會迷失在多如繁星的宮位意涵裡。而且卜卦占星解讀問題的領域無設限,想得到的生活大小事幾乎都能問,也不需要繁瑣的技法把問題複雜化,只要「濾除雜訊、直指核心」,找出問題核心,決定問事宮位,確認問事宮位的徵象星是否和問卜者的徵象星有關連。找得出關連,事件就會發生;找不出關連,事件就不會發生,答案明瞭又清晰。

    不過,如果是想要了解一個人的天賦稟性、人生發展、體質健康等,還是參看本命盤會比較謹慎。簡單來說,本命盤看的是「趨勢跟走向」,但在趨勢走向中的「單一事項」,就得依賴卜卦占星來解讀。

    我的卜卦占星課程分為理論與實作。在實作章節裡教授的是卜卦理論基礎,帶領初學者跨入古典占星的門檻,再透過實作課程中大量的經驗堆疊,提高預測準確度,但先前也有許多帶著現占底子來學古占的學生,在卜卦占星課程中,補強了原本學現占時所忽略的行星、相位、宮位及星座的理論漏洞,更進一步了解行星先後天尊貴、映射、恒星、希臘點等龐雜知識,降低了未來進入本命占星的學習門檻。

    2021 瑞公子卜卦占星第一階課程將在 10月開課,鮮活、生猛又 juicy,適合有現占底又想一窺古占堂奧的你,或是不怕苦、不怕難、(最重要的是)不怕噹的麻瓜,詳情及報名資料:
    網址: https://www.surveycake.com/s/2Nr3V
    喜歡希臘暨中世紀時期占星硬底子文章的,請訂閱:。
    https://www.patreon.com/ridleydetaipei

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    2021-08-03 14:59:55
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    「薪資依法直接給予,紓困補助不應抵扣」記者會2021-08-03

    時代力量立法院黨團於今(3)日舉行「薪資依法直接給予,紓困補助不應抵扣」記者會,針對勞工紓困補助遭雇主以薪資名義抵扣的爭議,呼籲行政機關應積極透過修改辦法須知或直接函釋公告,明令禁止雇主抵扣,以確保勞工紓困補助全額轉發,並保障疫情期間勞工依法應有的薪資收入。

    #勞工紓困補助遭抵扣
    #轉請其他方案也遭拒

    黨團總召邱顯智委員首先指出,自從疫情升級三級以來,許多行業受到中央政府勒令停業,導致許多勞工收入驟減、收入甚至不到基本工資。因此,文化部提出了紓困補助方案,提供業者一次性的停業補貼,以及勞工一次性薪資補貼 3 萬元,再加上就業安定基金生活補助 1 萬元。其中補助勞工的 3 萬加 1 萬,是透過業者轉交給勞工。然而,我們收到許多電影院員工的投訴,表示業者以「5 到 7 月發放的工資」抵扣紓困補助,導致許多勞工根本無法領到足額補助。甚至,領不到補助的勞工只好轉而申請勞動部的全時受僱勞工生活補貼,卻因為業者有申請文化部補助,而被勞動部以不能重複補助為由拒絕。

    針對這個狀況,文化部向時力黨團表示,文化部只處理業者是否將補助轉交給勞工,但是否能抵扣工資,則不是文化部權責能處理的問題。邱顯智委員指出,給勞工的紓困補貼是國家與勞工間的授益性行政處分,現在居然出現業者,作為委託私人行使公權力的授與代理權人,藉由薪資等名目將紓困補助扣除,這樣的狀況下,政府如果不主動查緝處理,法治國家給勞工的保障將蕩然無存。

    #薪資歸薪資補助歸補助
    #紓困補助與薪資均應全額給付

    幹事長王婉諭委員接著表示,有關於紓困補助金額是否可以用薪資抵扣的問題,時力黨團認為薪資是不能抵扣的,必須全額給付給勞工。《勞動基準法》第 22 條即明訂工資應全額給付給勞工,從勞動法的角度分析,由於月薪制勞工的日薪是以月薪除以 30 作為計算標準,也就是說,每日薪資都是平均後的薪資,不是只有上班日才有薪資,即便處於停業狀態,雇主也應該照實給付假日工資,對此勞動部也早有函釋。

    也因為本次受影響勒令停業的是平常上班日,並不影響到原本的週休二日,因此假日有工作,薪資仍然要給付;而除了假日工資之外,業者為營運場館所需的清潔,也有可能要求勞工來上班,因此在停業期間被雇主要求上班的勞工的薪資仍然也仍應依法給付。但雇主領了本應轉發給勞工的 4 萬元,最後卻說要抵扣薪資,這個說法完全不合理。

    王婉諭委員指出,補助之所以不能抵扣薪資,是因為依據「文化部紓困振興辦法」第 5 條規定,3 萬元的薪資補貼以及 1 萬元的就業安定補貼,都是屬於政府發給的補助性質,業者僅僅只是代替文化部為給付,與原本的工資無關,因此,業者不能用代為給付的「補助」性質來抵扣「薪資」。所以業者應該要以原本的假日工資,加上停業出勤日薪資,再加上 4 萬塊的薪資補貼,才是勞工應該拿到的所得,不能夠任由雇主抵扣。

    退一步來說,即便文化部認為上述的 3 萬元是含在雇主給與勞工的薪資得以抵扣,那為何就連「就業安定基金的 1 萬元生活補助」也可以抵扣?難道就業安定基金的生活補助也是屬於薪資補助的範圍嗎?

    此外,比較其他部會的方案,財政部和金管會也有明確規定:紓困補助不扣所得稅、不能強制執行、銀行也不得抵消或扣押民眾領取的紓困補助款,但在文化部的方案中,原本只負責轉發的雇主,卻能以薪資等名義抵扣?

    時力黨團主張,讓薪資歸薪資,補助歸補助,文化部應通知受補助業者不得抵扣薪資,並肩負查核業者未全額給付工資的責任,才能真正補助到被中央勒令停業而受疫情影響的勞工實際所需。

    #國發會認同不應抵扣
    #行政院建議可修改須知

    邱顯智委員接著表示,紓困補助款應是授益行政處分的津貼,雇主轉發卻扣掉?文化部是否可以比照財政部和金管會有公告函示?

    現場文化部林宏義司長則重申目前的核銷機制,是能確認勞工有領取四萬元補助,然而補助是否能抵扣,因為是各部會一體適用的,包括文化部、經濟部等部會,相關函釋不應單獨由文化部來做。

    而勞動部則未正面回應「薪資扣抵補助」機制是否合理,僅回應各部會的補助設計中分別有給業主與勞工的補助,勞動部尊重各部會的補助機制。而薪資部分,勞動部則表示強制停業期間,平日有出勤要給工資,沒出勤工資由雙方議定,至於例休假工資則一定要照給,沒給也會處罰。

    而紓困補助的綜合規劃機關國發會,則表示行政院已經有針對政府勒令停業的企業發給補助,因此給勞工的部分就應給勞工,不應該扣抵,至於國發會是否要發一個跨部會的統一函釋明令禁止雇主轉發紓困補助時抵扣,則會再和國發會內部討論。行政院則建議,既然紓困補貼是各部會一體適用,財政部與金管會等機關是以須知來規定,應責成文化部修改須知說不能扣抵。

    #政府主動稽查
    #重新檢討轉發機制

    黨團副總召陳椒華委員表示,這是一個整體的問題,部會如果不把工資抵扣的認定視為部會權責,認為僅處理業者是否將補助金額轉交給勞工,那勞工恐將面臨實質上沒領到足額紓困補助金,而當向其他部會申請補助時,又會因重複申請而被拒絕。因此,在後續紓困規劃上,政府如果還會發放紓困補助,建議改成直接發給勞工。

    陳椒華委員也再次強調,正因紓困補助採用雇主轉發的形式,才會導致這樣的問題。對於政府來說,由雇主轉發方便又快速,但對於勞工而言,實際上領不到紓困補助是生計問題。但當爭議發生時,政府如果又主張這是勞資之間的問題無法介入,等於讓勞工求助無門。

    此外,陳椒華委員也建議,政府應正視勞工在疫情環境下,會面臨到工作與生計延續的壓力,因此更應由政府主動稽查紓困補助發放情形,並積極認定紓困補助不得以薪資名義抵扣,而應全額轉發的問題,以協助勞工度過疫情難關。因此,時代力量黨團再次呼籲政府,應盡速啟動跨部會稽查行動,並改變請領撥款機制,確保勞工能實際領到紓困補助金。

    最後,邱顯智委員表示,希望行政機關無論是修改辦法須知或函釋公告的方式,期盼相關部會能盡速處理並杜絕扣抵狀況,並表示雇主轉發給勞工此一發放補助的機制有很大的道德風險,即使有事後起訴機制,亦無法解決勞工的燃眉之急,因此,時力黨團呼籲政府各部會應集思廣益,思考是否有比雇主轉發更好的補助發放機制,以應用在日後的紓困。

    --

    本日出席發言官員名單:
    行政院:教育科學文化處王欄蓁參議
    文化部:綜合規劃司林宏義司長
    勞動部:勞動條件及就業平等司蔡瑩潔科長
    國發會:簡劭騏專員

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    2021-08-02 12:51:44
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    ref: https://ably.com/blog/no-we-dont-use-kubernetes

    八月第一篇,就來個有趣的文章,來看看 ably 這間 SaaS 公司為什麼沒有使用 Kubernetes,不但當前沒有使用,甚至短期未來內都不會想要使用
    更是直接的說如果你有興趣來加入團隊,千萬不要把將 Kubernetes 導入到團隊中是一個可能發生的事情。

    我個人覺得這篇文章滿好的,因為是認真的去比較導入 Kubernetes 帶來的改變,而這些改變對團隊來說到底是可接受還是不可接受
    而不是所謂的人云亦云,人家要我也要,人家不要我也不要...

    文章分成兩部分,前述介紹當前 Ably 的環境架構是什麼,而半部分則是很技術的去探討如果導入 Kubernetes 帶來的好處與壞處是什麼
    最終權衡比較之下,會發現導入 Kubernetes 沒有帶來實質上的好處。

    文章開頭先簡述了一下 Kubernetes 這幾年的風潮,從最初 Google Borg 的開發開始談起,作者特別提到當初 Borg 的用法可是將一堆實體機器給搭建出一個 Private Cloud 的叢集給團隊使用,
    而目前 Kubernetes 更多的用法則是搭建於 Public Cloud 上面的虛擬機器中,透過將 Kubernetes 部署到這些不同的 Cloud Provider 似乎帶來了介面統一的結果,對於 DevOps 人員來說
    不同 Cloud Provider 如今看起來都是 Kubernetes 的樣貌。

    Ably 目前到底怎麼部署應用程式
    Ably 主要使用 AWS 作為其 Cloud Provider,並且於 EC2 機器上使用 docker/container 來部署團隊中的應用程式。
    作者團隊中沒有使用任何已知的 Orchestration 服務來管理多節點上的 docker/container,取而代之的則是每個 VM 開機後則會根據 autoscaling group 的機制來判斷
    每個機器應該要部署哪種 container/docker。

    對於 Ably 來說,團隊中沒有任何 scheduler 相關的服務來調度各種服務,這意味每個 VM 就代表一種服務,所以將 VM 上的服務從 Core 轉換成 frontend 這種行為不會發生。
    今天需要針對需求轉換服務時就以 VM 為基準來整批換掉即可。
    每個節點上面都會有一個輕量的監控服務,用來確保運作的 Container 如果掛掉後可以被重啟,甚至如果當前運行的版本不符合需求時也能夠將該服務給停止。

    流量方面,因為每個 Autoscaling Group 就代表一個服務,所以直接使用 NLB 與 Target Group 來將流量導入該 Autoscaling Group 即可。
    至於容器與容器之間的內部流量(譬如 k8s service 等)作者認為也不是太大問題,畢竟每個機器本身都會被 VPC 賦予一個 IP 地址,所以使用上沒有什麼太大的問題。

    接下來作者從幾個層次去探討當前設計與使用 Kubernetes 帶來的改變,分別有 (原文很多,這邊摘要不然文章會太長)
    題外話,由於 Ably 的 Infra Team 數量有限,所以要考慮 K8s 只會考慮 K8s Service,如 EKS。
    1. Resource Management
    Ably:
    a. 根據服務的需求來決定每個服務要用到的 VM 等級
    b. 不需要去煩惱如何處理將多個小服務給部署到一個適合的大 VM 中
    c. 作者稱這種行為其實就是 AWS 官方強調的 Right Sizing, 譬如只能跑兩個 Thread 的服務不需要 16vCPUs, 久久寫一次硬碟的服務也不需要一個 90,000 IOPS 的 SSD
    d. 選擇一個正確的元件來搭建一個符合服務的 VM 讓團隊可以控制成本同時也減少額外的管理負擔
    K8s:
    a. 必須要使用一個比較強大等級的 EC2 VM,畢竟上面要透過 Container 部署很多服務
    b. 針對那些需要小資源的服務來說,透過這種方式能夠盡可能的榨乾機器的資源,整體效能使用率會更好
    c. 但是針對資源量沒有很辦法明確定義的服務則是會盡可能地去吃掉系統上的資源,這種被稱為 nosy neighbors 的常見問題已經不是首次出現了, Cloud Provider 本身就需要針對 VM 這類型的服務去思考如何處理資源使用,而 Cloud Provider 都有十年以上的經驗再處理這一塊
    而所有 Kubernetes 的使用者則必須要自己去處理這些。
    d. 一個可能的作法則是一個 VM 部署一個服務,不過這個做法跟團隊目前的作法已經完全一致,所以就資源管理這一塊,團隊看不到使用 Kubernetes 的優勢。

    2. Autoscaling
    Ably:
    a. EC2 VM 本身可以藉由 Autoscaling Group 來動態調整需求
    b. 有時候也是會手動的去調整 EC2 的數量,基本上手動跟自動是互相輔佐的
    c. 團隊提供的是 SaaS 服務,所以其收費是針對客戶實際上用多少服務來收,如果開了過多 EC2 VM,則很多不要的花費與開銷都是團隊要自行吸收
    d. 團隊需要一個盡可能有效率的方式能夠即使遇到流量暴衝時也能夠保證良好的服務的機制
    K8s:
    a. 可以透過不少方式來動態調整 Container 的數量,
    b. 甚至可以透過 Cluster autoscaler 來針對節點進行調整,根據需求關閉節點或是產生更多節點
    c. 動態關閉節點的有個問題是關閉節點時通常會選擇盡可能閒置的節點,但是閒置並不代表沒有任何服務部署再
    上面,因此該節點上的 Container 都要先被轉移到其餘節點接者該目標節點才可以被正式關閉。這部分的邏輯作者認為相對複雜
    d. 整體來說,k8s 有兩個動態調整的部分,動態節點與動態服務,而現有的架構只有一個動態節點。所以使用 k8s 則會讓問題變得更多更複雜。

    3. Traffic Ingress
    Ably:
    a. Traffic Ingress 基本上每個 cloud provider 都提供了很好的解決方案,基本上團隊只要能夠維持每個服務與背後的機器的關係圖,網路流量基本上都沒有什麼需要團隊管理的。
    b. 使用者會透過直接存取 NLB 或是透過 CloudFront 的方式來存取團隊內的服務

    K8s:
    a. EKS 本身可以透過 AWS VPC CNI 使得每個 Container 都獲得 VPC 內的 IP,這些 IP 都可以讓 VPC 內的其他服務直接存取
    b. 透過 AWS LB Controller,這些 Container 可以跟 AWS LB 直接整合,讓封包到達 LoadBalancer 後直接轉發到對應的 Container
    c. 整體架構並不會比團隊目前架構複雜
    d. 唯一缺點大概就是這個解決方案是完全 AWS 綁定,所以想要透過 k8s 來打造一個跨 Cloud Provider 的統一介面可能就會遇到不好轉移的問題。

    4. DevOps
    Ably:
    a. 開發團隊可以透過簡單的設定檔案來調整部署軟體的版本,後續相關機制就會將 VM 給替換掉,然後網路流量也會自然的導向新版服務
    K8s:
    a. 開發團隊改使用 Kubernetes 的格式來達到一樣的效果,雖然背後運作的方式不同但是最終都可以對開發團隊帶來一樣的效果。

    上次四個分析基本上就是,使用 k8s 沒有帶來任何突破性的好處,但是 k8s 本身還有其他的功能,所以接下來作者想看看 k8s 是否能夠從其他方面帶來好處

    Multi-Cloud Readiness
    作者引用兩篇文章的內容作為開頭,「除非經過評估,否則任何團隊都應該要有一個跨 Cloud-Provider 的策略」
    作者表明自己團隊的產品就是那個經過評估後斷言不需要跨 Cloud Provider 策略的團隊,同時目前沒有往這個方向去追求的打算。
    同時作者也不認為 K8s 是一個能夠有效達成這個任務的工具。舉例來說,光 Storage 每家的做法都不同,而 K8s 沒有辦法完全將這些差異性給抽象畫,這意味者開發者終究還是要針對這些細節去處理。

    Hybrid Cloud Readiness
    管理混合雲(Public Cloud + Private Cloud based on Bare-Metal servers)是作者認為一個很合理使用 K8s 的理由,畢竟這種用法就跟當初 Google Borg 用法一致,是經過驗證可行的。
    所以 Ably 如果有計畫要維護自己的資料中心時,底層就會考慮使用 Kubernetes 來管理服務。畢竟這時候沒有任何 Cloud Provider 提供任何好像的功能。
    不過 Ably 目前沒有任何計畫,所以這個優點也沒有辦法幫助到團隊

    Infrastructure as Code
    團隊已經大量使用 Terraform, CloudFormation 來達成 IaC,所以透過 k8s YAML 來維護各種架構不是一個必要且真的好用的方式。

    Access to a large and active community
    另外一個很多人鼓吹 K8S 的好處就是有龐大的使用者社群,社群內有各種問題分享與探討。
    作者認為
    a. AWS 的使用者社群數量是高於 Kubernetes
    b. 很多情況下,一個迭代太快速的產品其實也不一定對團隊有太大的幫助。
    c. 很多人都使用 k8s,但是真正理解 k8s 的人微乎其微,所以想要透過社群來幫忙解決問題其實比你想像的還要難,畢竟裡面的問題太雜,很多時候根本很難找到一個真正有效的答案。

    Added Costs of Kubernetes
    為了轉移到 K8s, 團隊需要一個全新的 team 來維護 k8s 叢集以及使用到的所有基本服務。舉例來說,EKS, VPN CNI, AWS LB 帶來的網路好處並不是啟動 EKS 就會有的,
    還必須要安裝相關的 Controller 並且進行設定,這些都是額外的維運成本。
    如果找其他的服務供應商來管理 Kubernetes,這意味公司就要花費更多的$$來處理,所以對團隊來說,金錢與工作量都會提高,不同的解決方式只是這兩個指標的比例不同而已。

    結論:
    1. Ably 覺得 Kubernetes 做得很好,但是團隊目前沒有任何計畫去使用它,至少目前這階段沒有看到任何實質好處
    2. 仔細評估後會發現,導入 k8s 其實也會帶出不少管理上的問題,反而並沒有減輕本來的負擔

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    2020-05-27 19:00:10

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    我們昨天說到那些預設立場的語言,其實就是一種粗暴的語言,而透過在人際之間這種粗暴的語言,那往往會造成很多粗暴的結果,它可能有顯性的,就是彼此之間吵開來了,不歡而散,

    它也可能是隱性的,就是壓抑了很多情緒,很多憤怒,很多委屈,一直到它再也壓不住的時候,用一種彼此都不喜歡的方式爆發開來,

    我常常有一種感覺哦,面對人際之間的狀況,其實預防勝於治療,關鍵不在於當問題發生的時候怎麼解決,而是在於我如何讓問題盡可能的不要發生,或者是負面的狀況不要累積,

    所以呢,今天就跟你分享,我們可能稍微有點概念,知道被別人貼標籤,被別人預設立場的時候很不舒服,然而我們也必須能明確的辨認出,在我們自己的語言裡,有沒有對別人預設立場,

    所以呢,今天談的這個內容哦是雙向的,不管是別人施加你身上的,還是你施加在別人身上的,我們一起來看看所謂的「預設立場」,到底包含了什麼?

    其實預設立場包含了4個層面,第1個層面叫做把自己的預設當真理,我常常說我們人際之間,最容易產生問題的就是把自己的預設,當成是對方的真實,而為什麼會這樣子呢?

    因為這背後有我們自己的價值預設,我們常會以為自己認為對的事情,別人也應該認為對,自己不認同的別人也應該不接受,但其實真實的人生不是如此,而且呢,最可怕的是這樣的預設立場,我們最容易施加在我們身邊最親近的人,因為你覺得他跟你夠親近,他應該要跟你一樣啊,

    然而事實上是如此嗎?當我們把自己的預設當成是真理,把自己的推論當對方的真實的時候,我們常常就會對於他人的生活,對於他人的選擇,去做很多很多的道德批判、價值批判,小到我們去批評她的穿衣風格,大到我們針對於對方的生涯選擇指手畫腳,而這樣的呈現最容易被一種叫做「關心」包裝起來,

    你可能在喜宴的場合就常常遇到這樣的人,就是呢,他很關心你到底什麼時候結婚,然後呢,他跟你的關係其實就是4個字,叫做干你屁事,

    那你說是禮貌上的客套,聊個兩句也就算了,他還一副身為「過來人」、身為「長輩」,這裡的過來人跟長輩要括號哦,以這樣的姿態來跟你說,結婚到底有多好,不結婚真的是人生當中的重大損失,

    你看看這樣的說話方式,是不是把自己的預設當真理?然而我們在面對別人的時候,會不會也這樣子?你可能談的話題不是結婚,但你可能會談別的,那個別的可能是自己認為對的,而我們在沒有經過任何的確認跟核對之前,我們就認為別人也應該要這麼認為,所以呢,把自己的預設當真理,就是一種價值上的預設,

    而第2種預設立場,叫做把「別人的水準」當成是基準,別人的水準,可能是別人能做到的事情,但是呢,它並不等於要把它放在另外一個人身上,當成是一個基準,這是一種比較性的評判,

    你小時候可能就聽過這樣的話,你為什麼不像隔壁的小明成績這麼好,或者是你為什麼不像是你姐姐一樣這麼乖,總是要惹麻煩,這種比較其實是很傷人的,

    那更不要說在親密關係裡面,你拿你的對象,跟你的前男友前女友比,你到底在比什麼?或者是你姐妹淘的老公,你兄弟的老婆,你到底在比什麼?這些話就算你講得再對,其實它都一定會引爆的,

    而且當你有這樣的預設立場,這說明了你根本沒有在跟你眼前的人互動,你只是跟一個想象當中的典型在相處吧,

    而第3個預設立場,叫做把自己的責任當空氣,說白話文就是「逃避問題」,什麼叫做把自己的責任當空氣呢?

    通常這樣的狀態,就是千錯萬錯都是別人的錯,表面上你可能有認識這樣的人,你在跟他聊天互動的時候,只要她有任何被挑出來的毛病,他都可以推給別人,

    他可能會說,是因為我老闆沒有教,是因為我的部屬不夠認真,或者他會把責任推到你身上,你為什麼不提醒我,這種事情你應該要告訴我的啊,然而如果放回我們人生的長河裡,你可能也聽過你的父母親,或者是所謂的長輩,跟你說你為什麼不去當醫生,你為什麼不聽話?

    像是這種都是把自己的責任當空氣,尤其在面對子女教養的親子溝通上面,我們常常會很隱微的把自己那些沒有完成的期待,加諸到自己的下一代身上,這個是需要好好覺察,而且是很不應該的,

    而預設立場的第4種,叫做把別人的配合當義務,說白話文吧,就是叫「理所當然」,尤其是把別人的幫助,別人的相挺,都當成是對方應該做的事,而不是他為了對你好,額外的付出,

    就像是那些話,「你為什麼不挺我?」、「你為什麼不支持我?」、「你為什麼不幫我?」你聽聽看這些話,這些話呢,它背後有著控訴,而且呢,他也總覺得自己是受害者,而你還成為了加害者之一呢,

    所以呢,談到這我們來復盤一下,所謂的預設立場包含什麼呢,第1個把自己的預設當真實,是一種價值的預設,第2個把別人的水準當基準,是一種比較性的評判,第3個把自己的責任當空氣,是一種逃避問題的出發點,而最後一個把別人的配合當義務,是一種理所當然的態度,

    那好啦,當你瞭解到這邊,你或許發現了,別人甚至,於是自己,我更希望你發現自己,也有這些狀況,那到底我們該怎麼辦呢?

    其實說到這裡,我就要很慎重的跟你進行一段工商服務哦,我在8月3號有一門課叫做【人際回應力】,也因為我有感於大家在人際裡面,我們很想要跟別人好好相處,可是我們常常一不小心、一不覺察就把自己的預設立場加諸在別人身上,導致彼此之間是沒有辦法去做正向的交流,儘管雙方都是好人,這就是我常說的,你的善意成了別人收不下的禮物啊,

    所以我在8月3號的人際回應力裡面,就會用有系統的方法,讓你學會怎麼樣去不帶預設的表達自己,怎麼樣用不帶預設的方式去靠近別人,讓你的善意成為別人能夠好好收下來的部分,

    當你們有了連結之後,後面才有進一步更深度的溝通跟理解,而在【人際回應力】的課程裡面,不止如此,如果你進一步遇到,那別人對我有很多預設,也就是說別人對我有很多偏見,很多攻擊,那怎麼辦呢?

    恭喜你,這門一課,也會有專門的單元,讓你學會怎麼樣去面對那些帶有預設的人,可以這麼思考?可以怎麼對應?可以怎麼樣幫助自己,站在一個合理的位置上,

    其實【人際回應力】這門課,從我研發設計到現在,已經經過了三次大改版,跟無數次的小改版,

    在這麼多年的教學經驗裡,會踏入這門課的教室,除了那些在跟別人溝通的回應,有點辛苦的朋友之外,讓我最意外的就是,有很多在企業裡面的中高階主管,他們回頭上這門課,因為他們很清楚知道當自己的「能力」跟「努力」得到一定的肯定跟證明之後,接下來「會不會做人」,才是關鍵中的關鍵,

    而「做人」它不是在「送往迎來」的那麼低階的層次,而是你能不能懂人?而且把你的懂,成為別人能夠收下來的概念,在【人際回應力】裡面,你都會完整的學習,我很期待能夠在8月3號的教室里見到你,

    然而不管你會不會踏進我的教室,我都希望我所做的這些內容,能夠對你產生一些啓發與幫助,我是凱宇,如果你喜歡我製作的內容,除了YouTube之外,我們也有Podcast的頻道,你可以在Podcast應用裡面搜尋,啟點文化一天聽一點,你就可以訂閱我們,也記得給我們5顆星的評價,我們需要你行動的支持,

    然而如果你對於啟點文化的商品或課程有興趣的話,如同今天最後提到的人際回應力課程,在我錄音的這個時候,名額也在倒數了,所以期盼你能夠把握這難得的機會,相關的報名資訊,在我們的影片說明裡都有連結,期待你的加入,希望我可以在8/3的教室裡見到你,今天就跟你聊到這邊,謝謝你的收聽,我們再會。

  • 基準量與比較量應用題 在 范琪斐 Youtube 的最佳貼文

    2020-01-04 22:00:04

    人臉辨識,就是用科技計算的方式,來比較臉部視覺特徵,藉此鑑定身分的一種電腦技術。

    其實我們可以把人臉辨識想像成是一套演算法,各種不同的廠商或公司可能會有不同的演算規則。但整體的邏輯是一樣的,通常會先偵測人臉、然後進行臉部校正與擷取特徵、再進行比對工作。

    當攝影機拍到你的時候,它第一步也會先切成一張一張的影格,然後去找到你的臉,就像是我們相機在拍照的時候,它不是會在臉旁邊出現一個框框讓你比較好對焦,這就是使用了人臉偵測的技術。

    也因為人臉其實有一些特徵,所系統會開始擷取一些我們臉上出具有「辨別度」的特徵,像是顴骨的形狀啦、眼窩的深度之類的,一張臉大約有80幾個識別點,但也因為拍攝時可能剛好低頭或轉頭,或是受到光線影響之類的,有些系統會在抓取特徵的時候也要進行校正,利用人中啊、眼睛啊或嘴角之類的作為錨點,將人臉校正到同一個比較基準。現在也有2D轉3D的技術,用3D模型來計算你不同角度應該是長什麼樣子。那抓出這些特徵以後呢,這個演算法會把你臉上用這些特徵畫出來的向量,轉換成編碼,於是你這個人獨特的特徵就可以用一串數字來代表,最後再送到資料庫進行比對。

    雖然人臉識別這個技術早再很多年前就已經開始發展,但是到這幾年因為電腦計算速度大幅加快、雲端技術成熟,才有較大的進展。而且這樣子一套演算法,還需要透過AI深度學習,模擬我們大腦神經網絡的運作,然後從大規模未標記的資料中學習,來建立出一套演算法、不斷優化出更好的模型。才能讓辨識度越來越準確。

    不過即使臉部辨識技術已經發展了一段時間,辨識準確度卻還是有待加強,美國國家標準暨技術研究院 (Nist) 的一項測試就發現,2014年到2018年期間,人臉辨識系統因為深度學習的技術,失敗率從4% 降到 0.2%。BUT!資料庫中的照片跟現實生活中可不一樣,每個人頭擺的角度、臉出現在畫面中的位置、拍攝光線、畫素、有沒有戴帽子、帶圍巾或變老,這些都會影響準確度。而且目前雙胞胎的辨識,還是一大難題。

    像是英國南威爾斯警方2017在歐洲足球冠軍賽期間,測試一款全新的AI臉部識別程序,可以搜尋比對資料庫裡面的50萬筆潛在罪犯資料,結果系統在17萬名觀眾當中,配對了2470人為潛在目標,但是錯誤率高達92%。

    Amazon 2016年推出影像辨識 AI 系統Rekognition,也曾經把28名國會議員辨識為罪犯,讓大家都嚇到吃手手。美國奧蘭多市政府也從 2017 年開始與 Amazon 合作進行先導計劃,在市內幾個地方架設監視器,實時進行人臉辨識,希望可以找出通緝犯等特定人士,幫助執法。不過在 15 個月的測試中,卻發現系統經常誤判,準確度常常出問題,後來在2019年終止這項合作。

    人臉辨識跟很多技術一樣,就是個雙面刃。雖然這項科技已經越來越進步,而且透過電腦的深度學習,讓判讀的準確度大大提升,但它仍然不像DNA那樣,正確度高達99.9%,可以作為決定性的判定標準。
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