這個適合在企業內部開發 Web 應用程式時就不需要每一個 Web 應用程式還要開發各自的使用者認證系統

Authelia 有兩種方法來儲存使用者和他們的密碼。

1 LDAP：使用者被儲存在遠端伺服器中，如 OpenLDAP、OpenAM 或 Microsoft Active Directory
2 檔案：使用者被儲存在 YAML 檔案中，並帶有密碼的雜湊版本

https://softnshare.com/authelia/

【Microsoft】平日我們登入不同網上服務時，有一些輸入了登入名稱後，再經密碼驗證就能登入，包括微軟帳戶。在很多網上服務都設立雙重認證系統，密碼及驗證碼並行，微軟則決定反其道而行，索性容許用家無需密碼就能登入帳戶。

https://pc3mag.com/microsoft-account-can-no-pw-login/
#microsoft #Microsoft Authenticator #Microsoft帳戶 #Windows Hello

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每次看到註冊帳號要求大小寫、特殊符號、8位數以上的密碼就讓人翻白眼，更別說有些還要你每3個月換一次，還不能使用重複的密碼，根本是考驗記憶力XD。

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Title:
求高賠率？定係高機率？
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Subtitle:
怎樣的賭局才值得搏？
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Script:
賭博的作風有兩類：「刀仔鋸大樹」和「密食當三番」－－前者尋求高賠率（Odds），後者尋求高機率（Probability）。於「賠率機率不可兼得」的現實中，各有所求。

舉例說，若賽馬（Horse Racing）賭局中出現1.1倍大熱門，「阿刀」是不會看得上眼的，因為下注$100才只能搏得$10，就算是馬王也不值得投注。相反，「阿密」不會介意賠率，因為只有勝出才有盈利，若然不中，縱使有99倍也沒有意思。

究竟哪種「做人態度」較值得採用？

承接上一課的大數法則（Law of Large Number），也許你會這樣回答：「能於長期博弈中獲得較高盈利，就更可取。」

這答案意味著，你要先用血汗進行實驗，方能定斷。在缺乏電腦模擬（Simulation）的情況下，這當然不是一個好方法。

想透過大數法則，權衡賠率和機率，可以計算期望值（Expected Value），簡稱「EV」。

EV = 淨贏注 × 贏錢機率 － 淨輸注 × 輸錢機率

正數EV代表長遠會贏錢，負數EV代表長遠會輸錢。EV越大，方法越可取。

以骰寶（Sic Bo/「買大細」）投注大為例，賠率是1賠1，即淨賺1注，而勝出的機率是48.6%；換言之，輸錢的機率這樣計算： 。因此，買大的EV = ，即長賭平均輸賭本的2.8%。

現在以Microsoft Excel電腦實驗，驗證長買大輸掉2.8%的下場……

有了EV這個指標，便可以比較「刀仔鋸大樹」和「密食當三番」誰優誰劣。
 
繼續以骰寶為例，阿刀主張買圍骰，而阿密主張買大。圍骰1賠24，勝出機率2.78%，因此買圍骰的EV = ，比買大或買小的EV還要低，更不值搏。

現在以Microsoft Excel電腦實驗，驗證長買圍骰輸掉30.5%的下場……

EV相同便同樣可取，這是概括的說法。若你留意電腦模擬的結果，會發現買賠率較高的圍骰，過程比較大起大落，因此還得看看自己的承受能力，EV只是長期賭博的基本門檻，要是賭本有限，或心臟功能欠佳，便須注意風險程度。

總括而言，乘著大數法則，EV代表了長賭的命運，雖然過程隨機，結果卻是定然之事。

至於EV的計算，對於賭場遊戲，相對容易，因為賠率和機率都是固定數字；但對於足球博彩，則會遇上困難，因為盈利機率成了未知之數，需作估算；而對於賽馬博彩，困難便更大，因為賠率時刻隨注碼變動，因此賠率和機率都成了未知之數，需要預算。

賭局 賠率 機率
賭場遊戲 己知 己知
足球博彩 己知 未知
賽馬博彩 未知 未知
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杜氏數學 Herman To Math 考試戰績:
Ａ ── 會考 Math 數學
Ａ ── 會考 Additional Math 附加數學
Ａ ── 高考 Pure Math 純粹數學
Ａ ── 高考 Applied Math 應用數學
5** ── DSE Math 數學
5** ── DSE M1 數學延伸部分(一)
5** ── DSE M2 數學延伸部分(二)
Ａ ── IAL Core Math 1 2
Ａ ── IAL Core Math 3 4
Ａ ── IAL Further Pure Math 1
Ａ ── IAL Mechanics 2
Ａ ── IAL Mechanics 3
Ａ ── IAL Statistics 1
Ａ ── IAL Statistics 2
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精選系列節錄:
《賭Sir數學戒賭》糸列
https://www.youtube.com/watch?v=dhL-dRcIN5I&index=1&list=PL_CM4U5au2k1cfK2zSph8XOLqIjOPQmvo

雖然試算表軟體是因應商業應用而發展的，但在科學上已廣為應用，而「商業智慧」軟體(BI)是另一個適合做科學應用的工具。越早熟悉BI軟體的使用，就能越早利用大數據。面對大數據的分析，需要先利用視覺化分析找到線索後，再找證據驗證想法。所以中研院統計所的陳君厚所長曾說「學習可以做什麼，有助於在資料分析的過程中達到事半功倍的效果」。請跟著我們一起來透過實際操作，體驗如何做「探索式資料分析(ExploratoryDataAnalysis)」吧！
本次課程將分成基礎與進階訓練，課程中將會使用全校免費授權使用的PowerBI工具。利用其內建的視覺效果及自訂視覺效果群組，讓您可以建立出色的報表。
日期：2017年8月16日及8月23日（星期三）下午13:30~16:30
地點：陽明大學圖資大樓4樓401室電腦教室(座位50位)
課程簡介：認識大數據、大數據分析、資料視覺化、分群、預測與發布結果，讓數字說話，提升管理品質，有效提升工作效率。
內容大綱：
8/16(三)生醫大數據分析-基礎訓練
1.認識PowerBI、
2.連接到數據、
3.可視化分析、
4.繪製地圖、
5.新增欄位、
6.儀表板201
8/23(三)生醫大數據分析-進階訓練
1.可視化分析
2.計算入門
3.分群、預測與管理
4.儀表板
5.視覺效果
6.分群
7.預測
8.發布與分享成果