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同時也有3部Youtube影片，追蹤數超過3萬的網紅李祥數學,堪稱一絕，也在其Youtube影片中提到，追蹤我的ig：garylee0617 喜歡這支影片，記得按個"喜歡"，並且分享 訂閱就可以看到最新的影片 你最棒，記得按鈴鐺^^...
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排列組合公式 在 啾c物理治療師 Instagram 的最佳貼文
2021-09-16 11:03:20
說到站姿，很多人都會問我該怎麼站 之前有講到一部影片，【縮肚長高，膝蓋放鬆】 很慶幸的，因為這個口訣，讓許多人了解到他姿勢上的代償 但接著問題就來了: 老師，我【縮肚長高】的時候，需不需要【夾臀】 在訓練裡面，我們希望把這個人訓練到 當他放鬆站時，不需要過多的提醒，他肌肉的張力，...
排列組合公式 在 Junzi Study Instagram 的最佳解答
2021-09-16 10:12:55
既然都沒有送筆記了，那就來跟大家說說我的指考用書吧 我認為說是用書，還不如說是心路歷程。 僅此注意：不會分享各科，以我進步最多的科目做分享 － 數乙 認識我的都知道我考指考的原因是學測數學爆掉才來 我學測數學爆到剩後標(原始分數約35)，在此之前，我的模考是頂標１２級 所以勸大家模考僅供參考，那指考...
排列組合公式 在 地球儀的儀 심의 ✈ Instagram 的最讚貼文
2021-09-15 20:35:24
《在家裡防疫，充實英文力》 待在家持續讓自己變得更好 放假除了追劇以外還有什麼事情可以做呢 前陣子不只重拾了韓文教材繼續學習📚 發現英文也不能退步呀啊啊啊 想起之前在英文補習班工作人員的日子 發現現在英文不是一個技能 而已經是升學求職必備的條件了💪🏻 我現在用的英文教材是有著多年專業出版經驗的大新...
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排列組合公式 在 李祥數學,堪稱一絕 Youtube 的最佳解答
2019-11-16 23:50:38追蹤我的ig：garylee0617
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排列組合公式 在 李祥數學,堪稱一絕 Youtube 的最佳解答
2019-11-14 16:14:07追蹤我的ig：garylee0617
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排列組合公式 在 李祥數學,堪稱一絕 Youtube 的最佳解答
2019-10-29 11:09:07追蹤我的ig：garylee0617
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排列組合公式 在 啾c物理治療師 Facebook 的最佳貼文
說到站姿，很多人都會問我該怎麼站
之前有講到一部影片，【縮肚長高，膝蓋放鬆】
很慶幸的，因為這個口訣，讓許多人了解到他姿勢上的代償
但接著問題就來了:
老師，我【縮肚長高】的時候，需不需要【夾臀】
在訓練裡面，我們希望把這個人訓練到
當他放鬆站時，不需要過多的提醒，他肌肉的張力，
都可以把她的姿勢，帶到一個符合脊椎正常曲線的位子
說白話一點，如果今天是一位【骨盆前傾】的人，
除了讓他的前側肌群不卡在縮短的位子，
還得訓練他的腿後臀後核心，知道該怎麼【站著】的時候也出力，
這當然就牽涉到很多站立時的功能性訓練。
而且不只有下半身，
整條脊椎的多裂肌，也得在站立的時候發揮作用，除了背肌胸椎要在正確的位子上，
還得透過站立時的擺位阻力訓練，讓大腦重新認識到【正中位子】，
這是一個浩大的工程，但也非常有趣。
回到那個主題，老師我需不需要再加上一個【夾臀】
答案是，【現在要，以後不需要】
這是有階段性的
一開始在訓練的時候，骨盆前傾的人，他的核心骨盆控制，
沒辦法維持在腰椎壓力最小的位置時，
我會說，你可以夾一點臀，會讓你的姿勢更好。
但如果今天是一位骨盆前移，或是骨盆後傾的人，
在訓練後，我會跟他說，你站立時，縮肚居多，但絕對不要夾臀。
因人而異，不同結構不同調整方式
現在資訊提供太多的公式，讓我們很容易以為，
每件事情擁有的答案，不是1就是2。
但別忘了，我們身上有206塊骨頭，600多條肌肉，
加上天生遺傳的骨性結構不同，怎麼會只有不是1就是2的排列組合呢?
了解自己、了解原理，
你才有辦法知道，每件事情，沒有絕對的【標準答案】。
而所謂正確的姿勢，
會依照你天生的結構，
你訓練的時間，
你的審美觀
而改變。
對我來說，核心有力，關節壓力最小，肌肉長短適中，張力勻稱，
就是我給出的標準答案。
#站姿
#啾c物理治療師
#合歡山北峰
排列組合公式 在 阿尼尛 Anima Facebook 的最佳解答
#你知道尛 │ 你知道小星星跟ABC在法律上是實質相同的歌嘛？
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金曲獎最佳年度歌曲的《刻在我心底的名字》深陷抄襲疑雲，近日同樣因為歌曲相似度而在網路上引發熱議的，還有發行首張單曲就席捲音樂界的18歲歌手Olivia Rodrigo。
Olivia Rodrigo今年5月發行的新歌Good 4 U被國外網友點名抄襲了搖滾樂團Paramore在2007年推出的Misery Business。如果你還沒聽過這首歌，以下是附timecode的YT連結：
➤ Olivia Rodrigo - Good 4 U (2021):
https://youtu.be/gNi_6U5Pm_o?t=44
➤ Paramore- Misery Business (2007):
https://youtu.be/aCyGvGEtOwc?t=37
仔細聽可以發現兩首歌的和弦非常相似。事實上，Paramore的主唱Hayley Williams與前吉他手Josh Farro事後還被Olivia Rodrigo列成該首歌的共同作曲人。這種擷選原曲旋律後重新填詞的作法，稱為「插值」（Interpolation）。
插值在流行音樂裡是相當常見的做法，Ariana Grande、Bon Jovi、David Bowie、Ed Sheeran、Flo Rida、Kanye West、Nicki Minaj、Taylor Swift與披頭四等都曾在歌曲中插入其他藝術家的原曲旋律。
擅長樂理分析的YouTuber亞當‧尼利（Adam Neely）從和弦（chords）、旋律曲線（Melodic Contour）、各小節的升降音等面向下去比較，發現一個有趣的事實：Good 4 U、Misery Business、Boulevard Of Broken Dreams與We Are Never Ever Getting Back Together都有相同的和弦編曲（chord progression）、主調（target tone）、切分音（syncopation）與結構。
有興趣的人可以跳轉到下面的timecode比較這四首歌的差異（泰勒絲的We Are Never Ever Getting Back Together真的嚇歪我，跟Paramore的Misery Business有夠像）：
➤ Green Day - Boulevard Of Broken Dreams (2005):
https://youtu.be/Soa3gO7tL-c?t=78
➤ Taylor Swift - We Are Never Ever Getting Back Together (2010):
https://youtu.be/WA4iX5D9Z64?t=48
根據統計，1990年至2016年間告示牌排行榜前100名的歌曲中，有300多首歌可被歸入常見的四大和弦編曲裡、佔總數的12.3%；可見受歡迎的流行歌存在某種被偏好的編曲旋律，也就是所謂的「金曲公式」。
近年在著作權法的規範下，時常發生兩首聽起來截然不同的歌被判定為「實質相同」的狀況，像是披頭四吉他手George Harrison的歌曲My Sweet Lord被控侵權The Chiffons的歌曲He so Fine，或是Katy Perry的Dark Horse被控抄襲Marcus Gray的福音歌Joyful Noise。
想自證「自己沒有在無意間聽過這首歌」在法庭上極為困難，被告極有可能花費大把金錢卻仍落得敗訴的下場。
為了避免剛起步音樂人的創意被版權規範扼殺在搖籃裡，擁有音樂學位、會寫程式的律師迪米安（Damien Riehl）的諾亞（Noah Rubin）推出All The Music計畫：用演算法將一個八度內所有的音階排列組合譜寫成包含12個音符的旋律，並將旋律無償提供給大眾使用。
迪米安表示，這些數據在被存入外接硬碟後立即享有著作權的保護，如果AI譜寫出的旋律可受著作權保護，他們將以公共領域貢獻（CC0）形式授權給大家；若AI的創作不具著作權，那麼任何人都可使用這些旋律，避免人們再因為旋律的實質相同而被告上法院。
#迪米安跟諾亞真的帥慘了 #音樂法律程式三棲還心懷天下蒼生 #只能respect #尛編
Source: Adam Neely, All The Music
#刻在 #刻在我心底的名字 #OliviaRodrigo #Good4U #Paramore #MiseryBusiness #AdamNeely #AllTheMusic
排列組合公式 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最讚貼文
量子計算對新一代物流管理的衝擊
文章來源：文/編輯部特約撰稿人
本文作者是編輯部特約撰稿人，隱姓埋名高深莫測，是台灣武功高強的獨行俠，曾職於國際快遞公司，擔任供應鏈分析與管理工作。經歷於各大物流企業與貨主企業，吸收各大門派功夫，並將其融會貫通，自創一派，爾後擔任各大企業供應鏈物流顧問工作，對台灣物流發展有獨特的眼光，總是能夠洞燭機先，布局未來。近年來，在研究與實踐中，不斷提出科技趨勢與產業創新發展策略，希望能為台灣供應鏈產業注入活水。(編輯部)
量子計算(Quantum Computing)是最早的理論基礎源自1969年，1980年代還處於理論探索的時代，2011年加拿大D-Wave公司推出全球第一套號稱商用量子電腦，但是到目前為止，世界各國所提出的量子電腦嚴格來說都只能做特定的計算，離真正的泛用型商業化（例如如預測氣候變遷、藥物最佳成分組合、材料配方最佳組合…等）仍有一段距離，不過猶如當年萊特兄弟首次飛行12秒，開創了人類商用飛行的序幕；量子計算再過幾年將會有更成熟的技術，對於物流界而言，量子計算應用於日益複雜的物流系統是可期待的。
關於量子計算的相關概念，目前已有許多其他文章有專文介紹，本篇不會再贅述這些基礎知識。對我們而言，我們可以這麼理解：假設有一台新的電腦，其運算速度是目前電腦的幾百萬倍，物流業可用這樣的電腦資源做那些改善？
演算法與資料傳輸的重要性
量子計算打開了物流中心與供應鏈系統「最佳化」的一扇窗，但是要能有效利用量子計算，關鍵還是相關數據的即時回報，以及演算法的設計。
物流的實務應用中，最著名的就是旅行推銷員(Traveling Salesman Problem)問題，也就是一個城市假設共有n個點需要去取件，從物流中心出發，我們希望每個點都只拜訪一次，最後再返回物流中心，要怎麼走可使總路徑最短。
假設拜訪點共有25個，就會有25X24X23…X2X1=25!（第一個點有25個選擇、第二個點有24個選擇…依此類推），這個值大概是「1.55X1025」。要在這麼多排列組合中找到最佳路線，假設電腦每一秒可計算「1013」個路線（每秒計算一兆次，已經是超級電腦等級），也需要「1.55X1012」秒，而一年有 3.1536X107秒，大約需要「5X104」年才能算完，就算是祖孫三代都不停歇，也無法完成此計算。
然而實務上的問題不光是如此：每台貨運車輛在都會間的最後一哩配送，每天至少都是20~40個點，而且以往 我們的運具種類少，因此在做路線最佳化時，大概只需考慮最佳路線這件事；現在（甚至以後），貨運運具種類越來越多，除了無人機、無人車，還有人類駕駛員的電動小車、甚至派送員騎的機車、自行車。
也就是說，如果有n個物流配送點，每個配送點可選擇m種運具，光是運具的排列組合就有「m x m x m .…= m2」種，再考慮最佳的路線求總運輸成本最低，而且這個計算尚未考量各運具所在道路的車流狀況，有時候算出的最短路徑說不定剛好就是塞車的路徑。
在演算法設計上，就好像要計算1+2+3…100的累加，我們可以很直覺利用一個100次的循環，每次把數字依序加入，最後得到結果；也可以利用「(100(100+1))/2」這個公式直接算出來；要計算哪條路徑最短，我們可以使用暴力破解(brute force)方式，先窮舉所有可能的路徑，逐一計算其運輸成本，全部算完後再決定最佳路徑，也可透過啟發式演算法，找到「近似最佳」的路徑。
演算法好壞有著天壤之別，如果使用較差的演算法，或許透過量子電腦可算出最佳解，但是需要耗用較多時間，這些計算時間都代表成本，如果要花很多錢計算去找出最佳解，反而減損了最佳解所帶來的實際效益，因此好的演算法才是最佳化的硬道理。
而在資料的即時回報上，這也是量子計算過程中需要管理者多關注的議題，因為屆時「計算力」已不是問題，問題是我們是否即時餵給中央系統正確的資料！
例如物流中心目前正在路上的各種運具，每分鐘需回報一次自己所在位置與狀態（包括車輛剩餘的油量、電量、目前載重），以及系統對於目前各運具所在位置與道路擁擠狀況，因此這些車輛上必須有相關的IOT設備，將訊息自動回報給物流中心後，物流中心彙整再批次送上雲端交給量子電腦計算。
可想見，我們所謂的即時，最多只能以「一分鐘」為單位，因為如果上傳的是五分鐘、十分鐘前的數據給中央系統，算出來也是五分鐘、十分鐘以前「應該」的最佳化狀態，拿五分鐘前的最佳化狀態指令作為物流資源的調度，恐怕會拉大實際運作的差距。
就拿「十分鐘」來說，十分鐘對一個物流系統而言，已經有很多事又變化，例如原本客人的訂單可能被取消、更改配送地點、緊急訂單加入、或是又有100個新的消費者下單…，而量子計算對於這類多變的動態環境，有機會把「物流最佳化」這件事真的做出來。先決條件就是，是否真的有即時把資料餵給系統。
資料來源：https://www.logisticnet.com.tw/publicationArticle.asp?id=1065