【挑戰-用50字寫一個故事】斷捨離 隨想曲
我還可以用
不要丟棄我
不！要！啊！
不要丟棄我
不！要！啊！
我是裝飾擺設
你看不到我
你看不到我
你看不到我
你看不到我
我是你們的回憶
你不能遺棄我呀
你不能遺棄我呀
對不起！感謝！再見！
最近又開始斷捨離，因為租約快到期，業主不會續租，所以我們快要搬家了。
整理時，一邊檢視物品，一邊想像物品會對我說甚麼？
整理時，一邊檢視物品，一邊想像物品會對我說甚麼？
我想對它們說：對不起，我們要輕裝上路！感謝你們過去陪伴，再見！
如果喜歡我的文章分享，請幫我按5下拍手，支持我繼續創作！謝謝你！
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嘿，大家新年快樂~ 新年大家都在做什麼呢？
跨年夜的我趕工製作某個外包設計案，在工作告一段落時趕上倒數。
然後和兩個小孩過了一個忙亂的元旦。在深夜時刻，看到朋友傳來的解籤網站，興致勃勃熬夜體驗了一下，覺得非常好玩，或許有人玩過了，但還是想寫上來分享紀錄一下~
這套牌的核心主軸是支援者「夏伯」與兩顆能量就可以打90點的一階進化寶可夢「九尾」。這套牌的核心戰術就是，以九尾做為主力輸出，並在關鍵時刻搭配夏伯，打出120點的高傷害。同時加入烈焰馬進化鏈，除了讓夏伯效益最大化之外，烈焰馬家族無論攻擊或撤退都只吃一顆能量的特性，讓牠們成為主輸出手九尾的最佳夥伴。
深度學習領域中，對比學習（Contrastive Learning）近年來受到越來越多關注。它能夠在無標籤數據上學習到有效的特徵表示，為下游任務提供強大支持。本文將以FashionMNIST數據集為例，介紹如何實現一個基於SimSiam的對比學習模型，並與傳統監督學習方法進行對比。
首先來看F
閱讀的內容可以實踐嗎?
最近因為同事推薦,而閱讀了《愛的哲學課》,當我在方格子寫完-誰讓你看見愛?-<愛的哲學課>書評
突然靈機一動,在書中有這麼多似懂非懂的箴言(也像是心靈雞湯...),
如果我每天試著把1句話應用在生活上,會是什麼樣的體驗?於是開啟了這次的挑戰
在全球化的今日，跨國企業面臨著複雜的財務挑戰與機會。記帳士，作為財務管理中的核心角色，對於企業在不同國家和地區的運作至關重要。本文將探討記帳士在跨國企業中的應用，並著重分析其面臨的挑戰與潛在機會。
挑戰
法律與稅務規範差異 跨國企業在不同國家運營時，面臨各地法律和稅務規範的巨大差異。每個國家
接觸斷捨離這個議題，覺得我也可以試試看斷捨離，理由如下
生活太如意，小廢物隨手可得
1）對於小廢物沒有免疫力，所以擁有太多裝飾品，多到展示櫃已經呈現擁擠狀態，美其名是多采多姿，但在沒有興趣的人看來，實在是一些不知所云的物品，無法從中感受到個人特質或美感。
居家不大，已無空間
2）從與公婆同住
在今天的數字世界中，網站安全性是極為重要的議題。隨著越來越多的網站選擇採用HTTPS協議加密數據傳輸，但這並不意味著它是絕對安全的。事實上，HTTPS本身也存在著一些安全隱患，這些隱患可能會影響網站的安全性和用戶的數據隱私。
1. SSL/TLS 憑證漏洞
HTTPS的加密基於SSL/TLS
透過整理家裡的東西，我們可以重新審視自己之前的生活習慣，也能更瞭解自己現在的需求。或許我們可以透過這個過程放下身上及心中的包袱，並且獲得更輕鬆的感覺。
不知道大家有沒有清理雜物的習慣？對於清理雜物，說實話我都難以下手。總想着雜物之所以成為我的物品、被我帶回家一定有它的理由，可能可以在某些時候助我一把。或者是記載了一段回憶，物品令我回想起當時經歷了愉快時光，即使不會常拿出來，也不捨得掉丟。今次想說一下我放棄了放置四年的追星應援物。
寫這一篇不容易。
因為想念一位去年被我斷捨離的朋友。
我用醒思的方式來悼念我們失去彼此的友誼。
朋友其實很有才華，但是有時會有負面情緒。以前大家一起努力的日子裡好壞都會分享，打氣，甚至互相幫忙。好幾次感受到對方似有似無的負面言語也是儘量的去想對方的優點，覺得就算了。總覺得我們同樣走
準備搬家的你，是否正為事前的繁瑣工作傷腦筋？想要來個斷捨離，卻毫無頭緒該從何做起？
回想起我當年從亞洲搬家到美國前的「極端斷捨離」，雖然過程冗長又艱辛，但揮別過去，開啟嶄新的異鄉生活，少了物質的羈絆，生活變得更有餘裕，我也變得更豁達。
我的搬家斷捨離經驗
為了從長計議我們的跨海搬家，我和先生準
嘿，大家新年快樂~ 新年大家都在做什麼呢？
跨年夜的我趕工製作某個外包設計案，在工作告一段落時趕上倒數。
然後和兩個小孩過了一個忙亂的元旦。在深夜時刻，看到朋友傳來的解籤網站，興致勃勃熬夜體驗了一下，覺得非常好玩，或許有人玩過了，但還是想寫上來分享紀錄一下~
這套牌的核心主軸是支援者「夏伯」與兩顆能量就可以打90點的一階進化寶可夢「九尾」。這套牌的核心戰術就是，以九尾做為主力輸出，並在關鍵時刻搭配夏伯，打出120點的高傷害。同時加入烈焰馬進化鏈，除了讓夏伯效益最大化之外，烈焰馬家族無論攻擊或撤退都只吃一顆能量的特性，讓牠們成為主輸出手九尾的最佳夥伴。
深度學習領域中，對比學習（Contrastive Learning）近年來受到越來越多關注。它能夠在無標籤數據上學習到有效的特徵表示，為下游任務提供強大支持。本文將以FashionMNIST數據集為例，介紹如何實現一個基於SimSiam的對比學習模型，並與傳統監督學習方法進行對比。
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