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心靈整頓終極大全：一小時快速掌握改善自律神經、徹底消除壓力的秘訣!

為了解決軟體 工程師 痛苦的問題，作者TokioKnowledge 這樣論述：

　　遠距辦公倦怠、糾葛的人際關係…… 　　終結現代常見各種壓力的技巧！ 　　128則強化心靈的簡單方法 　　．提升免疫力 　　．應對壓力 　　．生活習慣 　　．睡眠術 　　．飲食生活 　　．正念練習 　　壓力光靠休息無法完全排解！ 　　一生受用的心靈重整術 　　在過去的常識和生活型態完全被顛覆的現代社會， 　　如何與壓力共處、整頓心靈， 　　將會是能否活出自我的重要關鍵！ 　　本書將帶領讀者如何從不同層面找回心理健康。包括如何改善自律神經，怎麼面對人際關係，如何跟壓力、維護身心健康等。 　　在閱讀的過程中，如果發現自己疑似有這些症狀，可以試著找人聊聊，或是找個自

己能夠接受的方法嘗試改變。這個舉動，也許就能拯救明天的你。  

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中途失明全盲研究生學習歷程之敘事研究

為了解決軟體 工程師 痛苦的問題，作者張捷 這樣論述：

本研究是以敘事與個案研究的方法，針對一名中途失明者在研究所學習歷程中的經歷，進行有系統的回顧、檢視與省思，藉以瞭解其在失明前後的學習與自我調適的歷程，以忠實客觀的角度，撰寫六個故事文本做為研究的主要資料，透過生命歷程的敘事、詮釋與分析，除重現當時的情境外，並找出每個故事中所連結的啟發與省思。視覺障礙可分為先天與後天，又有其障礙的程度差異，本研究的個案是以研究者個人為主要的研究對象，屬於後天失明且障礙的程度是全盲的視障者。本研究的緣起是由於個案在研究所進行碩士論文主題性研究時，原以為自己經歷過失明重建歷程，應可如其他碩士生般完成論文的撰寫，卻未想到再度遭逢重大挫敗，經歷更換題目，面臨各種學術與

視障的挑戰，也因此使個人期望藉此研究回顧和省思在失明前後的學習與調適歷程，探尋其背後所隱含的意義並重整自我做為未來人生旅程中繼續前進的力量。在本研究的故事文本分析與反思中發現，個案在失明前的學習歷程，是將別人的關注轉換成改變向上的力量。失明後的學習，其中所經歷的痛苦與煎熬、逃避與接納到失落與重生，乃取決於個人內在心境轉化與調適的程度，也需要他人的支持與協助。就讀研究所的困難與挫折，整個克服的過程就是一種學習，更是檢視個人思緒、邏輯思維及本職學能的最佳時機，也因為個案的加入使得學校與研究所建置或改善視障學生學習所需的無障礙設施。

AutoML 自動化機器學習：用 AutoKeras 超輕鬆打造高效能 AI 模型

為了解決軟體 工程師 痛苦的問題，作者LuisSobrecueva 這樣論述：

　　有了三個臭皮匠，何必每次堅持找個諸葛亮？   　　任何人都能運用深度學習（DL）嗎？AutoML（自動化機器學習）已經遍地開花，各大企業諸如 Google、Microsoft、Amazon、IBM、SAS 等都推出了自己的 AutoML 服務，讓使用者不必具備專業領域知識，也能快速打造出自己的 AI 模型。換言之，AutoML 徹底降低了 「AI 落地」的門檻。   　　AutoML不能取代資料科學家，卻能大大省下你試驗機器學習模型的時間與痛苦。當你的朋友還在興致沖沖算數學時，你說不定早就端出了可投入實用的高效能模型。   　　而什麼是 AutoKeras？

這是一套完全開源的 Python AutoML 套件，以 Tensorflow 2 為基礎、運用創新的『高效神經網路架構搜尋』（ENAS）來實現自動化建模。AutoKeras 對於影像、文字、時間序列或一般結構化資料的預測都提供了內建類別，甚至會加上資料預處理功能，使你只需用短短幾行程式碼便能打造出成效優異的 DL 模型，還不必接觸高深的數學。   　　就連經驗豐富的專家也能受惠：利用 AutoKeras 快速產生候選模型，好做為進一步改良的參考，並將更多寶貴的時間投注在資料清洗與特徵工程上。   　　從此向困難、令人困惑的建模過程說拜拜，跨入深度學習的門檻從未如此之低；有了

AutoKeras，任何人都能駕馭 AI 的威力來解決真實世界的問題。    本書特色   　　★ 免懂數學免瞎忙！不必再被迫學數學，就能輕鬆將 AI 運用在真實世界 　　★ 什麼是神經網路和深度學習？何謂 CNN 與 RNN？用淺顯易懂的方式理解其運作原理 　　★ 只要寫短短幾行 Python 程式，就能打造出強效深度學習模型，省時省力又好用 　　★ 無須透過複雜的 Keras API 就能使用諸如 ResNet、Xception、EfficientNet、Transformer、BERT、LStM、GRU 等知名模型架構 　　★ 提供了使用真實資料集的豐富實作

範例，從圖像、文字、時間序列到一般結構化資料的預測一應俱全 　　★ 運用內建的 AutoModel 類別針對多模態 (multi-model) 資料建立多任務 (multi-task) 自訂模型 　　★ 利用 TensorBoard 或 ClearML 將你的模型訓練過程圖形化，更容易比較訓練成效和分享 　　★ 附 notebook/py 範例程式、Google Colab 及本機安裝教學，包括如何安裝 CUDA GPU 支援 　　★ 加值贈送：運用 2021 年新推出的輕量級 AutoML 套件 Flaml 來預測結構化資料！

新竹地區寵物飼養者寂寞感與幸福感之研究

為了解決軟體 工程師 痛苦的問題，作者李孟芝 這樣論述：

　　本研究主旨探討新竹地區寵物飼養者「寂寞感」與「幸福感」之研究，並瞭解「個人背景因素」及「寵物飼養狀況」之新竹地區寵物飼養者在「寂寞感」與「幸福感」上的差異情形；另探討新竹地區寵物飼養者「寂寞感」與「幸福感」之相關性。更進一步瞭解新竹地區寵物飼養者「個人背景因素」、「寵物飼養狀況」與「寂寞感」對「幸福感」上的解釋力。　　本研究採用「調查法」進行資料的收集，並以「配額抽樣」、「立意取樣」及「滾雪球」之抽樣方式以新竹地區寵物飼養者為研究對象。正式樣本數為420份，實得有效樣本為382份，有效回收率為90.95％。所使用研究工具包括：「個人基本資料表」、「寵物飼養背景因素」、「寂寞感量表」及「幸

福感量表」，施測所得資料以統計應用軟體SPSS for Windows 22.0進行結果分析，分別以描述性統計、t檢定、單因子變數分析、皮爾森積差相關、雪費事後檢定法以及多元迴歸分析等統計方法加以分析。本研究主要結果如下：一、新竹地區寵物飼養者「寂寞感」與「幸福感」之現況　　1.新竹地區寵物飼養者近六成飼養狗 (57.3％) 所占比例最多，其次為水族魚 (18.3％)、貓 (17.3％)、烏龜 (9.9％)、鳥 (6.0％)、寵物鼠 (4.5％)、兔子 (2.1％)，然而飼養其他種類為 (1.8％) 所占比例最少。　　2.新竹地區寵物飼養者「寂寞感」傾向於中低程度。其中，以「缺乏友伴」層面之「

寂寞感」感受程度最高，而以「寂寞無助」層面之「寂寞感」感受程度最低。 　　3.新竹地區寵物飼養者「幸福感」傾向於中高程度。其中，以「樂觀」層面之「幸福感」感受程度最高而以「個人成就」層面之「幸福感」感受程度最低。二、不同「個人背景因素」及「寵物飼養背景因素」之新竹地區寵物飼養者分別在「寂寞感」上的差異情形　　1.新竹地區寵物飼養者之「寂寞感」會受「個人平均月收入」所影響。其中，「個人平均月收入」在「20,001元~30,000元」、「30,001元~40,000元」與「40,001元~50,000元」之受試者，其「寂寞感」高於「個人平均月收入」在「20,001元以下」與「50,001元~60,

000元」之受試者。　　2.新竹地區寵物飼養者「平均每月寵物支出」，僅與「寂寞感」之「歸屬感弱」層面達到顯著低程度之負相關。意即受試者「平均每月寵物支出」愈多，其「寂寞感」之「歸屬感弱」層面的就愈低。三、不同「個人背景因素」及「寵物飼養背景因素」之新竹地區寵物飼養者分別在「幸福感」上的差異情形　　1.「女性」受試者在「幸福感」之「生活滿意」層面較「男性」受試者為高。　　2.「已婚」受試者之「整體幸福感」較「未婚」者為高。　　3.新竹地區寵物飼養者「幸福感」之「正向情緒」層面會因「個人平均月收入」有所影響，其中「個人平均月收入」在「20,001元以下」之受試者，其「幸福感」高於「個人平均月收入」

在「40,001元~50,000元」之受試者。　　4.新竹地區寵物飼養者之「寵物數量」為「1隻」者，其「幸福感」之「個人成就」層面較「3隻」者為高。　　5.新竹地區寵物飼養者「平均每月寵物支出」與「幸福感」之間達到顯著低程度正相關。意即「平均每月寵物支出」愈多，其「幸福感」就愈高。四、新竹地區寵物飼養者「寂寞感」與「幸福感」具顯著之相關性　　新竹地區寵物飼養者之「寂寞感」與「幸福感」間達顯著高程度的負相關，意即受試者之整體「寂寞感」愈低，其整體就「幸福感」愈高。五、新竹地區寵物飼養者「個人背景因素」、「寵物飼養背景因素」與「寂寞感」對其「幸福感」的解釋力　　受試者之「平均每月寵物支出」與整體「

寂寞感」對整體「幸福感」上達顯著水準，顯示此二因素能預測受試者之整體「幸福感」45％的變異量。　　因此，建議寵物飼養者宜積極建立良好之人際關係，培養與朋友間之良好互動關係。寵物飼養者需審慎評估飼養寵物之數量，以利寵物之照護。其次，勿隨意棄養無法飼養之寵物，必要時將其送至寵物相關機構。並且，持續保持個人正向與愉快之情緒，排解個人之寂寞感，以利幸福感之提升。再者，建議欲飼養寵物之民眾，可積極至寵物收容機構進行寵物之領養進行推廣與公益領養之宣導。最後，建議政府與民間相關機構應重視寵物陪伴之價值，積極推動寵物領養之風潮。