沒有不好的你 翻譯修訂建議 這是針對究竟出版社於2022年出版的 < 沒有不好的你 >的中文翻譯修訂建議。 "No Bad Parts" Richard Schwartz 在此，紅色字體是原文翻譯裡我覺得不適當的，藍色是我建議的中文翻譯。 在本書中譯者魯宓的翻譯有三個值得討論的地方。 1. 沒有使用各領域的專有名詞 2. 翻譯沒有譯出作者真正的意思 3. 自我審查，直接決定有關迷幻藥治療（第六章，或稱啟靈藥）的部分太"失控"而不翻譯。 第一章 p35 第二段：靈修閃躲，應翻為靈性逃避 (spiritual bypassing or spiritual bypass)，專有名詞，本書內所有的靈修閃躲都應該為靈性逃避，意思是使用各種靈修或宗教活動來逃避面對自己內在的痛苦感受。
如題 台灣房子一直蓋 狂蓋 猛蓋 如果蓋的都是平房就算了 蓋的都是大樓 越蓋越高 一戶越蓋越小 房子供應量約來越多 但是台灣人口越來越少 結果台灣房價越來越高 這不符合常理吧 照理來說供給量越高 房子應該更便宜啊 到底問題出在哪 ----- Sent from JPTT on my iPhone -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊 (ptt.cc), 來自: 118.161.192.245 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1692165734.A.FD6.html → vowpool: 問題出在建商賺不夠多 125.227.40.62 08/16 14:03
女人左鼻翼旁有痣代表什麼 鼻子左邊有痣的面相，鼻子屬於面部"三庭五嶽"之中的"中嶽"，是最高、最大也是最重要的一座山，因而在面相學上來說，鼻子以挺拔光潤為佳，若是鼻子上生有痣，會對一生都產生不利的影響。 其中，鼻樑被稱為疾厄宮，為人運作系統的總開關，代表了我們對疾病的抵抗能力，如果生了痣，代表抵抗力差，易生疾病。 鼻子上有痣的人整體運勢不佳，雖然他們的財運很好，但是卻容易破財。 建議鼻子上有痣的人要多注意自己平常的生活習慣，尤其是要有規律的作息時間、飲食保持清淡，加強鍛煉。 鼻子痣相詳解 鼻子兩側有痣：女人鼻子兩側任意一邊有痣則代表這樣的痣是貴人痣，說明這樣的女人貴人運很好，人生中常常會有貴人在暗中助其一臂之力，很多時候能夠讓危機轉危為安，讓好事錦上添花。
為什麼會做惡夢？ 營養師高敏敏分享，其實惡夢有時為心理警訊，而記憶或認知中的人事時地物皆可能形成惡夢，至於形成惡夢，大致上有以下原因： 1.環境壓力：光線、房間擺設或是更換睡眠環境 2.心理壓力：工作、家庭、生活、感情創傷等，皆可能為形成惡夢原因 3.忽略壓力：認為自己撐得住，或因忙碌選擇無視壓力 4.生病：發燒、重感冒、疾病等都可能增加做惡夢機率...
某日聽一位風水高人說，家裏不能出現螞蟻、老鼠、蟑螂一類的東西，會對家運造成壞影響。如果有蜈蚣入屋，就是家道中落的先兆，不可掉以輕心。但壁虎不算在內，那是益蟲，食蚊的。
"孩子好咬衣服，一般常见于以下几方面原因：第一、考虑孩子存在有营养不均衡，挑食偏食，导致孩子出现的微量元素缺乏，常见于缺乏铁或者缺乏锌的孩子可以出现异食癖。 这时孩子会出现咬一些平时不能吃的东西，比如咬衣服或者吃墙皮，这种情况下可以领孩子到医院化验一下微量元素，如果确实有微量元素缺乏，及时补充微量元素之后，孩子咬衣服的症状就会明显的改善。 第二、有一部分孩子爱咬衣服是由于肠道里有寄生虫导致的，这种情况下需要将宝宝的大便及时收集起来送医院化验。 第三、还有一部分孩子是由于自身性格比较内向，胆子比较小，孩子长期处于紧张焦虑状态，这时孩子会通过爱咬衣服来缓解自己的紧张、焦虑的情绪，这时要耐心的给宝宝讲道理，当孩子咬衣服的时候尽量用孩子喜欢的东西分散宝宝的注意力，来改善不良习惯。 "
【渣打馬拉松 / 渣馬2024】渣打香港馬拉松2024於1月21日早上舉行，終點維多利亞公園屆時將雲集多名焦點參賽者，包括周潤發、吳保錡等藝人，以及姚潔貞、屈旨盈、黃尹雋、張耀樑等多個著名本地好手，本文持續更新比賽成績。
之前我們已經分享了「客廳的軟裝設計技巧」和「臥室的軟裝設計技巧」，今天我們要來分享的是「餐廳和廚房的軟裝設計技巧」，教大家如何輕鬆簡單就可以打造出令人喜歡在家吃飯的用餐環境。 一、廚房與餐廳軟裝設計的3大重點 . 軟裝設計的基本邏輯通常不會差異到太大，主要會是依每個空間 ...
ROC 曲線是 Receiver Operating Characteristic Curve 的縮寫，此名稱來自於起源的 二戰軍事用途 ，ROC 曲線的功能是呈現 分類器在不同閾值下的決策品質 。 一般機器學習教科書提及 ROC 曲線都是直接從算式定義開始講解，一堆 TPR、FPR 等等術語，令人頭昏眼花。 如果你跟我一樣，也是常常忘記算式與定義的類型，我認為只要優先搞懂以下這個 分類模型的關鍵問題 ，就能深度理解 ROC 曲線、不會再忘記了： 分類模型只會輸出 機率 ，不會真的幫你「分類」 在機器學習領域的分類問題，我們通常會把分析模型稱為 分類器 （Classifier），好像模型會幫我們做好分類一樣，但實際上 不是如此 !
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