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少了你，我該怎麼辦?：悲傷總是不請自來，必須親自走過，才能好好告別逝去的人和曾經的自己

為了解決寫程式要讀哪一科的問題，作者KatLister 這樣論述：

最怕不是夢見你，而是醒來時沒有你 【Amazon 4.5顆星好評】   　　「打起精神，日子還要過下去」 　　「最難熬的階段已經過去了」 　　這些話，留下來的人是聽不進去的……   　　作者在哀悼亡夫的第一年寫下本書。 　　「神經膠質母細胞瘤」，一個多數人連聽都沒有聽過的疾病， 　　不僅帶走了她的先生，也帶走了她的半條命。   　　和突如其來的意外不同， 　　因疾病而離開的人，是如何一點一點被折磨的，都是看得見的， 　　所以無論當事人或陪伴者，都會心碎、憤怒、感覺快窒息， 　　偏偏還無法崩潰，只剩無限蔓延的、空洞的悲傷。   　　悲傷會掌控一個人的潛意識、侵入此人的身體，甚至顛覆他的靈魂，

　　當這股力量襲來時，只有花上一段時間好好消化，才是唯一該做的事。 　　作者分享在否定、憤怒、悲慟等情緒中勇敢面對痛苦的心路歷程， 　　她透過接觸各式表述哀悼的作品，試圖尋找共鳴和寄託， 　　並記錄象徵回憶的四種自然元素（火、水、土、風）如何陪伴她走過傷痛， 　　告別逝去的人和過去的自己。   　　「我先生下葬的那天早上， 　　我塗上深紅色口紅，穿上寶石紅靴子， 　　下意識選擇不符合我的新身分的衣著。 　　是的，我選擇當30歲的新娘，而不是現在這位35歲的寡婦。」   　　▌ 如果可以，真希望手牽手喊123就一起登出 　　人活著，一生都在告別。喪偶是同時失去了愛情和親情，對感情很好的伴侶來說

，更是難以接受。不僅如此，共同生活過的空間彷彿不再真實，而是有種走到哪都能見到缺席者身影的魔幻。   　　▌ 一小時之內，我從大哭轉為大笑，再嚴重自我懷疑 　　喪慟不是線性的，無法簡化成會依序經歷哪些階段。暫時不去想「他不在，你在」時，便能和這世界重新交流；當下一秒這念頭忽然衝出，奪回注意力，情緒便又失控了。但，這些都是正常的。    　　▌　我以為自己好多了，偶而卻發現怎麼還在原地  　　世界並不因某人缺席而停擺，時間依舊催促活著的人向前，傷心人在經過好一段時間的平撫後，以為自己終於走出來了；然而卻又會在某個瞬間，因為某個不經意的念頭，淚流滿面。   　　▌ 我不知道將來會怎樣，但生活會慢慢

給予答案 　　接受一個人永遠地缺席，是最大的讓步。哀悼是為故人，也是為留下來的自己。時間能否撫平傷痕，仍是無解的答案，而死亡最大的意義，就是讓人學習正視哀傷，學習愛。   　　本書無法教人立刻轉換心情、振作起來，  　　但藉由作者的故事，可以陪伴傷心人走一段。  　　即使傷口癒合後不再是原來的樣子， 　　但死亡無法帶走的，是那份恆久的愛。   誠摯推薦   　　夏一新│身心精神科醫生    　　蘇偉貞│知名作家          　　（依姓氏筆畫排列）   讀者好評   　　★令人心痛的同時，又讓人感到安慰。 　　★文字優美，寫作方式誠實，令人目不忍睹。 　　★一本令人心碎、悲傷，卻又充滿愛和

希望的書。 　　★傷心的故事各不同，卻都讓人產生共鳴，覺得不孤獨。

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網絡爬蟲與反爬蟲相關研究

為了解決寫程式要讀哪一科的問題，作者楊杰淮 這樣論述：

本研究的目的，主要在分析Python在網路技術領域上的應用，以及Python應用於網路爬蟲實作上的相關研究。研究採用文獻分析、系統實作等方式。研究之進行流程，首先著重於Python和HTML的相關語法之探討，與Python應用於網路技術領域，Python於網路爬蟲相關之應用。次要爬蟲相關實作部分，經由閱讀相關資料後進行系統分析與開發，以驗證Python運用於網路爬蟲與反爬蟲之效益完成研究。本研究主要用Notepad++記事本和Visual Studio Code撰寫html相關語法和python程式語言實行網路爬蟲相關功能，網路爬蟲運用到的套件包含BeautifulSoup套件和reques

ts套件，其中BeautifulSoup套件主要功能是用來擷取網頁上所需的資料並加以解析，在這之前，要先裝requests套件，requests套件主要功能是透過get()方法存取網頁的網址，要先從網頁取得該網址以後，才能擷取該網頁的資料，在BeautifulSoup套件裡，擷取資料比較常用到的有find_all()方法和select()方法，以find_all()方法先取得網頁的大部分內容資料，再以select()方法擷取指定小部分的指定參數資料內容，繪製相關架構圖主要是用Draw.io繪製軟體。經過實作且閱讀過大量的相關文獻，並且不斷的嘗試相關技術的應用與技術上的突破，希望透過本研究的網路

爬蟲相關實作的正面貢獻和反爬蟲的防範方式具體貢獻，在未來可以幫助到想學習Python網路爬蟲卻不懂其中程式意思的人們，亦或是提供給網路技術相關領域的人們有一個防止別人惡意網路爬蟲的方法。本論文主要透過Python網路爬蟲和反爬蟲的解析，次要則是透過CSS和JS相關語言達到爬蟲的目的。

開店的地點學： 三萬份大數據分析「地點」的布局戰略， 你務必要懂的街道線索。

為了解決寫程式要讀哪一科的問題，作者榎本篤史 這樣論述：

　　累積三萬份實地調查，用大數據分析「地點」的布局戰略。 　　挑好地點，不再是超商總部和房地產公司的機密檔案，現在有了一套方法。 　　◎店面選什麼點，生意一定做得起來，投資鐵定增值？ 　　◎租金高是風險，絕非業績保證，離開蛋黃區，轉角好地點你挑得出來嗎？ 　　◎所謂有人潮，多少人算多、怎樣算少？用什麼判斷？ 　　◎跟著麥當勞、星巴克設點投資，就穩賺不賠？捷運出口最容易成旺店？錯！ 　　◎咖啡店翻桌率好低，怎麼成功？商業辦公區人潮洶湧，為什麼開餐廳很難賺錢？ 　　作者榎本篤史是地點開發專家，擁有二十年以上實務經驗， 　　他說，把店開在什麼地點才會賺錢？答案就在現場。 　

　本書就是他量化三萬份勘查資料的結晶。 　　同個地點他至少走超過四回：平日的白天和晚上、假日的白天和晚上， 　　整理出開店地點的十大街道線索。完美店鋪有公式，複製套用就好。 　　◎想找開店的好地點，你得先喜歡逛街。因為街道是閱讀人類心理的戰略寶庫！ 　　．路邊開店，三角窗未必都好，你要找「受角」 ！ 　　十字路口有四個三角窗，只有一個是理想店面，你會挑嗎？ 　　弧形道路轉彎處是好店面嗎？麥當勞最愛把店開在彎道外緣，為什麼？ 　　店面太小怎麼辦？你可以模仿得來速的動線規劃。 　　．店面不好停車、客人不來怎麼辦？利用錯覺消除心理障礙 ！ 　　相同面積的停車空間，地上車格畫的是雙線或單線，居然

會影響顧客停車意願？ 　　怎麼讓駕駛人、司機大哥一眼就看到你的店？本書全圖解給你看。   　　．萬一找不到最適合的開店地點，你該怎麼做，才能讓顧客再遠都會上門！ 　　丸龜製麵懂得用「臨場感」，討小小顧客的歡心，彌補地點上的弱點。 　　所以，你的行業怎麼複製這種體驗？ 　　◎只要東西好，客人就會找上門？敢不拘泥於地點的業態極稀，看這邊：   　　．人潮會消失。注意！不是鬧區都適合開店。 　　大學學區看似最吸引人潮，常給人熱鬧的印象，實則不然！ 　　一到寒、暑假時段，大學學區就十分冷清。你怎麼辦？ 　　還有，人來人往的辦公商圈，其實暗藏一個開店陷阱，你知道是什麼嗎？ 　　．有些行業不用看地點，

光靠「人」就能吸引顧客。 　　美髮沙龍是服務業，這種行業並非顧客追隨商品，而是顧客追隨人。 　　每位美髮師只要掌握30位左右的固定女性客源就可維持營運，顧客忠誠度也高。 　　 　　◎所有店面都通用的黃金守則，看這邊！ 　　．「這裡的人潮好像很多？」人潮，要用手動計數器算過才準！ 　　車站、百貨公司給人熱鬧的印象，但僅僅差一條路，人潮落差有天淵之別。 　　一定要用手動計數器，實際計算平日和假日有多少人、車經過，親自確認。 　　．兩大障礙，即便你東西好，客人還是不進來！ 　　物理障礙：門口散亂擺放，會讓客人嫌麻煩而不想上門。 　　心理障礙：如果這家餐廳可從外面一覽無遺，有一種顧客就不敢上門。

　　但，看不見裡面的餐廳也導致客人遲疑。怎麼辦？ 　　群雄割據的便利店連鎖企業總部，都怎麼找好地點？這是開店地點學的必修課。 　　餐飲業抄襲模仿最兇，開店時怎麼布局好地點，才能無懼激戰？ 　　最好的地點就是開在顧客方便的地方。什麼才是所謂的「方便」？ 　　作者用三萬份的大數據告訴你。 本書特色 　　店面選什麼點，生意一定做得起來，投資鐵定增值？ 　　累積三萬份實地調查，用大數據分析「地點」的布局戰略。 名人推薦 　　正聲廣播《日光大道》房產節目主持人／張欣民 　　《巷子口經濟學》作者、資深產業分析師／鍾文榮 　　募資買房達人／羅右宸

精進我國災防機制精進作為：從各國災害防救管理制度性分析

為了解決寫程式要讀哪一科的問題，作者吳昆鴻 這樣論述：

災害的發生往往不是人類所能掌控，加上因氣候變遷因素，全球各地於近年來，在世界各地造成的災害頻傳，且天災所形成的狀況越來越激烈，有些事件甚至突破了以往紀錄。而台灣也是地球的一部，且是個風災、水災、地震等天然災害襲擊頻繁的海島型國家，並多次面臨不同意外災難，如火災、空難、海難、化學災害以及疫病(新冠肺炎)等新型威脅。然而過去幾十年來，台灣對這類天災的破壞力抵禦經驗似乎稍嫌薄弱仍需精進，比較往年各災害過後檢討資料中也不難發現，政府部門大多著重在檢討事後救災行動，而較少從災害防救管理方面著重。本文嘗試從害防救管理制度性為出發點，蒐整相關資料並採用文獻分析法，對國內、外災防現有制度面實施分析，並從國內

發生的個案來分析探討。期望藉由本次研究，瞭解災害並非僅有應變處理，需在防救管理四階段來思考，同時亦需參考各國優點，未來面臨災害時，更能有全面的思考，提升我國防災體系及降低傷損。