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準確姓名配對的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦RanaGeorge寫的 雷諾曼卡占卜聖經:36張牌義全方位實戰練習 和史蒂文.洛的 超越重力套書(上+下,全套共兩冊)都 可以從中找到所需的評價。

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這兩本書分別來自橡實文化 和楓書坊所出版 。

國立聯合大學 資訊管理學系碩士班 陳宇佐所指導 彭文君的 導入人格特質與學習成效的類神經網路模型作職業適配之研究 ─以資管系大學畢業生為例 (2018),提出準確姓名配對關鍵因素是什麼,來自於職業適配、因素分析、群體共識、TOPSIS、類神經網路。

而第二篇論文大葉大學 電機工程學系 吳幸珍所指導 範文雄的 加速支撐向量機以識別越南手寫字體 (2017),提出因為有 加速支撐向量機、循序最小優化、工作向量集、自動化資料輸入、越南手寫識別、後處理的重點而找出了 準確姓名配對的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了準確姓名配對,大家也想知道這些:

雷諾曼卡占卜聖經:36張牌義全方位實戰練習

為了解決準確姓名配對的問題,作者RanaGeorge 這樣論述:

未來/工作/愛情/健康/財富/時間點/地點/吉凶 生活中任何問題,都可以從雷諾曼卡獲得明確指引     ★台灣第一本雷諾曼卡專書   ★36張牌義深度精解,自學好簡單   ★即使暫無雷諾曼卡,也能就地取材、達成效果     那人對我有好感嗎?   我的考試結果會如何?   我近期的財務狀況會好嗎?   我會得到這份工作嗎?   我在旅途中要注意哪些事?     雷諾曼卡是一套三十六張牌卡組成的占卜工具,盛行於十九世紀末歐洲的名流沙龍聚會。其名稱取自一位法國知名女預言家——瑪麗.安.阿德萊德.雷諾曼,直至近代,雷諾曼卡與塔羅牌幾近齊名。     每一張雷諾曼卡,都有固定的序號、主題圖像、及對

應的撲克牌卡。解讀雷諾曼卡時,需將不同牌卡上的符號配對組合,以得出一個句子或一則訊息,如同解讀一串象形文字。這些符號彼此串連,揭露我們生命的真相、祕密、與事件。     雷諾曼卡的架構簡單明瞭,相較於其他靈性牌卡,更著眼於日常生活。你會發現解牌時,答案非常貼近世俗、物質層面,會告訴你生活中實際發生的人事物。     本書是進入雷諾曼殿堂的經典書,集結最實用的解讀技巧、牌陣建議,幫助讀者按部就班從傳統牌義開始學習,在雷諾曼博大精深的系統裡見樹又見林。除了最基本的三十六張牌義之外,還分門別類針對「問工作、問愛情、問健康、問金錢、問事件時間點」等主題,提供解讀技巧與案例,內容實用又完整。     【

常見的占卜主題】   ・問未來:例如「今年會發生什麼事?」   ・問人物:例如「她的外型與個性如何?」   ・問工作:例如「他的職業是什麼?」   ・問愛情:例如「我們的未來發展會如何?」   ・問健康:例如「我的身體狀況會改善嗎?」   ・問金錢:例如「我該投資某一檔股票嗎?」   ・問時間點:例如「職務的升遷什麼時候會頒布?」   ・問建議:例如「我目前該採取的最佳行動是什麼?」   ・問吉凶:例如「我的身體動手術好嗎?」   ・問物品:例如「我的鑰匙、皮夾掉在哪裡?」     【雷諾曼卡的替代工具】   每一張雷諾曼卡都對應到一張特定的撲克牌,分別是四種花色的A、6、7、8、9、10、J

、Q、K。因此,你可以先拿撲克牌,暫時權充第一套雷諾曼卡,在對應的撲克牌上面寫下雷諾曼的序號和名稱,然後開始練習。

導入人格特質與學習成效的類神經網路模型作職業適配之研究 ─以資管系大學畢業生為例

為了解決準確姓名配對的問題,作者彭文君 這樣論述:

常見的職涯測驗工具有教育部的UCAN大專校院就業職能平台、人力銀行的九大職能星測驗、勞動部的工作氣質測驗等,儘管這些測驗工具已被普遍使用,但由於各工具測驗結果對於想找工作的人們,仍無法有效利用該項資訊來找到合適之職業。本研究基於上述問題來建立職業測驗工具,以多項典型與非典型因素納入考量,再以類神經方式建立預測模型完成職業測驗工具,本研究將分為兩階段,在第一階段篩選出關鍵因素找出適配工具之因素,以三種方式篩選,分別為群體共識法、加權平均法、TOPSIS偏好順序評估法;第二階段使用第一階段中篩選出的八項關鍵因素,蒐集數據,再以R語言進行類神經模型計算,找出最佳隱藏層以建構模型,最終八項關鍵因素數

據得出準確率為50%。本研究之測驗工具有別於以往職涯測驗工具使用單一因素的測驗,並在結果推薦方面縮小範圍至適合之職業,使結果能更加精準描述受測者適合之職業領域。對於職涯測驗領域有興趣者以及職涯輔導者可參考本研究使用之非典型因素作為不同之測驗方式,對於學校亦可使用相同方式來預測各科系學生之個性,幫助學生選擇科系。

超越重力套書(上+下,全套共兩冊)

為了解決準確姓名配對的問題,作者史蒂文.洛 這樣論述:

  《超越重力:徒手肌力系統訓練&體操聖經(上)》   《超越重力:徒手肌力系統訓練&體操聖經(下)》   近600頁體操和徒手肌力訓練資訊的金礦,   被讀者譽為「運動聖經」。   ★亞馬遜4.7星好評   ★歷時5年修訂,全新第二版!   【上冊內容】   ①提供一般訓練知識:   • 肌力與肌肥大訓練背後的生理概念。   • 如何設定正確的目標。   • 如何建立訓練動作。   • 計畫/規劃訓練動作的方法。   ②分析不同族群的差異:   整併一般訓練知識及特殊族群的差異,形成各種能力水準的成套訓練範例。   •四階段不同技能水準的訓練──初級、中級、高級與菁英;   •坐式

與動態生活族群的訓練;年輕人與老年人的訓練;   運動目的是為競技運動或其他原因的訓練;對受傷或傷後恢復者的考量。   ③設計系統訓練計畫:   運用反覆數,組數,組間休息,節奏,強度/負荷,訓練量,頻率,屬性,失敗,作業量,減量及高原期等方面的知識,構建系統性訓練計畫。   【下冊內容】   ④體操鍛鍊技巧的說明和提示:   .基本姿勢、重要訓練和常見錯誤   .手倒立變化   .推的變化   .多面運動、核心與腿部訓練   許多運動員認為,透過持續執行徒手訓練項目就能提升運動表現,   例如用做150個伏地挺身來「變強壯」。   事實是——連續進行150次伏地挺身並不意味著更強壯,

  它只代表你在進行伏地挺身時,會有好一些的肌耐力。   真正的「徒手肌力訓練計畫」資源相當有限,   多數資訊都藏在高階體操教練的腦海裡,但他們沒有時間或意願將專業紀錄下來。   再者,了解運動漸進的概念,也不代表具備足夠的知識實施有效計畫。   《超越重力》已被讀者譽為富含金礦的「運動聖經」。   作者史蒂文.洛採用高度系統化的方法,解說肌力訓練背後的生理學,   帶領讀者制定徒手肌力訓練計畫。   書中提供健康和傷害管理資訊、系統訓練方法與鍛鍊技巧。   如果你信賴涵蓋科學資料、完善計畫範例及有效建議的健身書籍,   《超越重力》是最理想的選擇。   第二版經過5年的修訂、延伸和重

新組織,有了許多突破和創舉:   ●擁有更紮實的內容,並為初學、中級和高級運動者提供更易接軌的計畫。   ●清晰、明確,符合當前研究的科學原理和訓練程序。   ●深入說明每個程序的訓練要素,專注於「漸進」,以及縮短並突破高原期。    ●記錄不同程度訓練者常犯的錯誤,列舉現實生活中的訓練計畫範例。    ●為每項運動增加適當的肩胛骨定位和技巧。   ●準確訓練動作3D圖示說明。   《超越重力》鎖定「提升肌力」、「設計系統訓練計畫」的客群而生。   如果你希望自己的進度是可量化,可質化的,   本書在訓練的次數、組數、休息時間、節奏、強度、運動量、頻率、動作屬性、   疲勞程度、運動能力、減

輕負荷以及高原期……皆有明確的經驗指導。   透過正確的徒手肌力訓練獲得的肌力水準,會轉移到所有其他類型的肌力表現,   如果您是私人訓練員或教練,本書可以作為您為客戶規劃課程時的理想知識基石。 各界好評   【讀者好評】   .這本書唯一的缺點是:一切都超出預期。沒有灌水,沒有廢話,沒有任何置入廣告行銷的意圖。非常直接,每一段都富含實用訊息,而且絕非捏造。——Petr   .將《超越重力》推薦給投入健身領域,但缺乏系統訓練概念的人。這裡有如何建立一套完整訓練計畫、動作重複次數、預防傷害、漸進訓練以及傷後復原的完整資訊。——Diego Petrucci   .對於認真的運動員來說,這本

書必不可少。——Jon Kuo   .上冊是體能訓練和計劃的優秀讀物,下冊的內容則遠遠超出市售的體操教學百科。——Jeremy Dobbins-Bucklad   .這是我所看過最有條不紊的徒手訓練指南,有時候資訊太過密集,但耐心吸收後一生受用。——KaiserSoze   .我打算尋找一本能突破訓練高原期、規劃訓練程序的書,看到《超越重力》除了「哇!」之外,我還能說什麼?作者擁有物理治療博士學位,且對此主題有著深刻的熱情和理解——Joe   .如果你對徒手健身感興趣,這是關於這個主題的最全面的書。——Malobee Silvertongue   【名人推薦】   ‧「對需要參與競賽

的選手們而言,《超越重力》絕對是最好的系統訓練規劃指標,依據書中週期排定課表,能讓選手在競賽時能發揮優於平時運動能力的『超補償』效果。對自己有要求的健身者們不容錯過。」——台灣極限街頭健身運動協會   ‧「如果你的身體已經訓練到沒有什麼感覺,推薦你可以用《超越重力》這本書所分享的徒手訓練,你的身體將會有前所未有的新感受!」——明星健身教練浩克(陳弘璟)──強勢推薦

加速支撐向量機以識別越南手寫字體

為了解決準確姓名配對的問題,作者範文雄 這樣論述:

訓練速度慢是支撐向量機(SVM)方法的缺點。很多研究,如循序最小化(SMO)[3]演算法,已儘量在處理這問題,在這篇論文中,我們提出一個方案以加速SMO方法。我們在補助的向量(支撐向量候選者集合)上進行進一步優化,而不是整個數據集合。雖然這個方法只在支撐向量候選者的數據上工作,其測試結果顯示與原始SMO具相同的精確度。而補助向量的數目比全部資料總數小很多,我們的方法只在補助的數據上展開將可將快學習速度,故而在每個循環的內核運算之計算數量將大大減少。我們提出一個整合架構以WSS1來找出最大違規配對,並採WSS3的二級梯度資訊做進一步優化,各種實驗結果(DNA,Satimage, Usps, M

nist與 Letter)顯示我們的方法可以識別出比目前方法(WSS1 [3], WSS3 [5])更少量的支撐向量,其學習速度也比較快,且可確保其準確性。本篇論文,我們亦將之應用於識別含姓名、出生地點、出生日期等的越南手寫輸入。透過將越南文字劃分成幾個子集合,我們可以有效的找出越南手寫字體的特徵,我們也提出一個處理名字的方法(2百萬名字資料),而這些方法已經在登記的自動數據輸入系統中實施,VnHandwritten1.0為越南第一個商業用識別越南文的軟件。測試所用資料數目分別是2384個越南字體、2248個詞與302個人名,其準確度分別為91,23%, 85,41% 與 96,03% (目前

的方法為75%, 79,67% 與 77,81%),64省名稱識別的準確度為99,8%。SVM是一種高度準確的分類方法,對於一個n類問題,需要做n (n-1)/2次二進制分類識別,這是SVM的另外一個問題。我們於此論文中提出一種減少n類數據集的測試方法,此Lost-Min戰略將用以加快SVM的測試速度。其級數將從n(n-1)/ 2減小到(n-1)或1.5n-3.5+3/n。透過各種如DNA, Satimage, USPS 與 Letter等數據測試,模擬結果顯示提出的方法比Libsvm的方法更有效。