［隨機聊天/動物溝通］在池底乘涼的河馬樂樂
更新於 2024/07/30閱讀時間約 1 分鐘
上次的新竹動物園之行，還有跟河馬樂樂打招呼🙋。
天氣太熱讓樂樂只露出了眼睛跟鼻孔以上的頭部，看起來很睏倦的泡在池子裡。
不知道是不是太想睡，所以連回應也都很簡短，我突然就想知道她是否了解自己從哪裡來，所以就亂問：「你從哪裡來啊？」
🦛：「非洲。」
我再問：「那你會想家嗎？在這裡寂寞嗎？」
樂樂回應的是傳來一張圖片，像是在河邊，她站在河裡，背上站著白色的鳥。
🦛：「只記得這麼多了，有的時候會跟飛進來的鳥聊天，這裡空氣很熱。」
樂樂說著傳來一陣水底的涼感，就閉上鼻孔跟眼睛沉到水底去乘涼了💤
後來我走到介紹版去對答案，樂樂確實來自非洲，每次溝通都會覺得動物的表達方式很直接，越是原始越是需要運用五感去理解它們想說的話。
說不定原始的人類還沒有語言系統，也是這樣互相溝通吧?
By Kaytree
留言0
查看全部
本篇參與的主題活動
發現過程：回到家之後，星期五的眼睛開始瞇瞇的，有點睜不開。以前也有這樣過，通常點個眼藥水過一陣子就會好，但這次已經過一天了還是有點瞇瞇的，而且星期五會用手去
這篇文章探討狗狗的壓力來源，包括環境的安全感、獨處、無聊、無法做喜歡的事情、基因、睡眠品質、健康等。讓主人更瞭解狗狗在日常生活中可能會遇到的壓力來源，以及其中可能衍生的行為變化。在下一篇文章中，我們將分享主人可採取的方法，以幫助狗狗釋放壓力，減輕狗狗壓力大的狀況，或幫助狗狗適應。請持續關注！
發現過程：回到家之後，星期五的眼睛開始瞇瞇的，有點睜不開。以前也有這樣過，通常點個眼藥水過一陣子就會好，但這次已經過一天了還是有點瞇瞇的，而且星期五會用手去
這篇文章探討狗狗的壓力來源，包括環境的安全感、獨處、無聊、無法做喜歡的事情、基因、睡眠品質、健康等。讓主人更瞭解狗狗在日常生活中可能會遇到的壓力來源，以及其中可能衍生的行為變化。在下一篇文章中，我們將分享主人可採取的方法，以幫助狗狗釋放壓力，減輕狗狗壓力大的狀況，或幫助狗狗適應。請持續關注！
你可能也想看
Google News 追蹤
*合作聲明與警語：
本文係由國泰世華銀行邀稿。
證券服務係由國泰世華銀行辦理共同行銷證券經紀開戶業務，定期定額(股)服務由國泰綜合證券提供。
剛出社會的時候，很常在各種 Podcast 或 YouTube 甚至是在朋友間聊天，都會聽到各種市場動態、理財話題，像是：聯準會降息或是近期哪些科
在上一篇中，我們在模型探討隨機截距交叉延宕在Extension 3:Multiple indicators定義。本文為實作部分，將說明Multiple indicators的依序四個步驟的Mplus語法。
，
那個新聞我也覺得很可怕，之前香港也試過兩名少女在商場被砍死，好慘，但斬人的人是當下瘋了失去理智，兩邊都是慘的。一想到一些無辜的市民無端端遭遇這些不幸，我就會覺得是前世因果，嘗試去理解事件為何會發生。宗教其實也是思緒的出口。
你有沒有想過突然遇上交通意外，或被人斬死，你剩下的是什麼。
我現在如果死
記得我們一起住的時候我們常常去Bondi的那個商場嗎？經常在那個的border書店看雜誌。。。就是那個地方昨天發生隨機殺人事件，真的很無辜。。。今天警察說那個殺人法是神經病人，雖然有那麼多人失去生命和受傷真的很慘，但是殺人犯不是恐怖份子也真是讓人鬆一口氣。不知道為什麼我覺得被一個痴線佬無差別地殺死，
來源影片：9.8: Random Circles with No Overlap - p5.js Tutorial
目標：想要畫隨機且不重疊的圓型
在上一篇中，我們在模型探討隨機截距交叉延宕在Extension 2中，可以使用的分類變量進行Multiple group分析。接下來，擴展 RI-CLPM 的另一種方法是為每個使用多個指標測量，本文將簡介兩種Multiple indicators模型。
在上一篇中，我們在模型探討隨機截距交叉延宕模式加入為預測或結果變量。而在Extension 2中，可以使用的分類變量進行Multiple group分析。這種方法常用在探討調節效果是否成立，本文將簡介其意義和語法。
之前已經說過限制模型，接下來進入下一部份根據Mulder and Hamaker (2021)建議，在 RI-CLPM 中，有許多擴展模型，今天要介紹的是 Extension 1。Extension 1就是加入跨時間不變的預測或結果變項，本文將介紹此模型構造和語法。
為了測試特定的假設，研究人員為了測試這些假設的可行性，可以考慮決定使用Constraints Model，其對模型對特定參數進限制。 本文將講解 Constraints Model的定義和如何在RI-CLPM運用，以及如何在Mplus執行該模型。
隨機截距交叉延宕模式是傳統的交叉延宕模式的擴展，具有更好的模式適配度。本文章將介紹如何使用Mplus進行隨機截距交叉延宕模式之Basic model。
參考上圖，為了指定 RI-CLPM，我們需要分成四個部分講解。
個體之間(between pa
交叉延宕效果（CLPM）常常模式適配不佳，主因缺乏考量個別差異。 隨機截距交叉延宕模式（RI-CLPM）是傳統的交叉延宕模式的擴展，具有更好的模式適配度。本文章簡介RI-CLPM定義和CLPM的差異。
交叉延宕效果（CLPM）最大的局限性在於它混合
*合作聲明與警語：
本文係由國泰世華銀行邀稿。
證券服務係由國泰世華銀行辦理共同行銷證券經紀開戶業務，定期定額(股)服務由國泰綜合證券提供。
剛出社會的時候，很常在各種 Podcast 或 YouTube 甚至是在朋友間聊天，都會聽到各種市場動態、理財話題，像是：聯準會降息或是近期哪些科
在上一篇中，我們在模型探討隨機截距交叉延宕在Extension 3:Multiple indicators定義。本文為實作部分，將說明Multiple indicators的依序四個步驟的Mplus語法。
，
那個新聞我也覺得很可怕，之前香港也試過兩名少女在商場被砍死，好慘，但斬人的人是當下瘋了失去理智，兩邊都是慘的。一想到一些無辜的市民無端端遭遇這些不幸，我就會覺得是前世因果，嘗試去理解事件為何會發生。宗教其實也是思緒的出口。
你有沒有想過突然遇上交通意外，或被人斬死，你剩下的是什麼。
我現在如果死
記得我們一起住的時候我們常常去Bondi的那個商場嗎？經常在那個的border書店看雜誌。。。就是那個地方昨天發生隨機殺人事件，真的很無辜。。。今天警察說那個殺人法是神經病人，雖然有那麼多人失去生命和受傷真的很慘，但是殺人犯不是恐怖份子也真是讓人鬆一口氣。不知道為什麼我覺得被一個痴線佬無差別地殺死，
來源影片：9.8: Random Circles with No Overlap - p5.js Tutorial
目標：想要畫隨機且不重疊的圓型
在上一篇中，我們在模型探討隨機截距交叉延宕在Extension 2中，可以使用的分類變量進行Multiple group分析。接下來，擴展 RI-CLPM 的另一種方法是為每個使用多個指標測量，本文將簡介兩種Multiple indicators模型。
在上一篇中，我們在模型探討隨機截距交叉延宕模式加入為預測或結果變量。而在Extension 2中，可以使用的分類變量進行Multiple group分析。這種方法常用在探討調節效果是否成立，本文將簡介其意義和語法。
之前已經說過限制模型，接下來進入下一部份根據Mulder and Hamaker (2021)建議，在 RI-CLPM 中，有許多擴展模型，今天要介紹的是 Extension 1。Extension 1就是加入跨時間不變的預測或結果變項，本文將介紹此模型構造和語法。
為了測試特定的假設，研究人員為了測試這些假設的可行性，可以考慮決定使用Constraints Model，其對模型對特定參數進限制。 本文將講解 Constraints Model的定義和如何在RI-CLPM運用，以及如何在Mplus執行該模型。
隨機截距交叉延宕模式是傳統的交叉延宕模式的擴展，具有更好的模式適配度。本文章將介紹如何使用Mplus進行隨機截距交叉延宕模式之Basic model。
參考上圖，為了指定 RI-CLPM，我們需要分成四個部分講解。
個體之間(between pa
交叉延宕效果（CLPM）常常模式適配不佳，主因缺乏考量個別差異。 隨機截距交叉延宕模式（RI-CLPM）是傳統的交叉延宕模式的擴展，具有更好的模式適配度。本文章簡介RI-CLPM定義和CLPM的差異。
交叉延宕效果（CLPM）最大的局限性在於它混合