開學囉!!!
開始好忙碌好累的接送來接送去人生
尤其剛開學新生跟高年級進出校門分流,上學跟放學都差半小時!😅
明天一個半天一個整天就好多了。
但沒關係!至少有清閒的幾個小時~我願意~
送上學後馬上就去買草買土,好好逛一下。
今天路上車超級多,難道父母們都不用上班出來放風了嗎?
這次分班,兩隻好像都蠻幸運的遇到好老師。
他們自己都很喜歡~
尤其Zoie的班導,細心到不可思議!
功課資料夾、文件資料夾、姓名章、書套...都幫他們準備好了,要繳交填寫的資料都分類整齊,還有列表給我們檢查。
還沒開學也馬上開了個Line@給家長加入,放學沒多久就收到了今天在學校的照片。讓我們沒辦法陪小一新生進校門的家長放心不少。其實也沒有擔心,但真的沒想過小學還有那麼細心周到的老師,第一天放學還在校門口舉牌曬太陽,確認家長一一來接走小孩,(你是補習班老師嗎? 不是,我是她媽媽。)很感恩🥰
對了,因為Zoie點散瞳到室外要戴墨鏡,我要他到班上先跟老師報備,避免被誤會搞怪。結果放學一接到他,他就跟我說,一進教室老師看到太陽眼鏡就直接說,你有在點散瞳喔?! 這老師也太有經驗了吧!
說到這裡我們的官方LINE@重新開張囉~
歡迎加入 https://line.me/R/ti/p/%40zariachiou
開學日即時影片都在IG限時動態喔
https://www.instagram.com/zariachiou/
同時也有15部Youtube影片,追蹤數超過14萬的網紅賢賢的奇異世界,也在其Youtube影片中提到,#犯罪心理學 #criminalminds #FBItest FBI測試點擊這裡:https://www.jobtestprep.com/search?r=%20Free%20FBI%20Diagnostic%20Test 各位大家好,歡迎來到HenHenTV的奇異世界,我是Tommy. 犯罪心...
「r資料分類」的推薦目錄:
- 關於r資料分類 在 Facebook 的精選貼文
- 關於r資料分類 在 偽學術 Facebook 的精選貼文
- 關於r資料分類 在 軟體開發學習資訊分享 Facebook 的最讚貼文
- 關於r資料分類 在 賢賢的奇異世界 Youtube 的精選貼文
- 關於r資料分類 在 EHPMusicChannel Youtube 的最讚貼文
- 關於r資料分類 在 EHPMusicChannel Youtube 的最佳貼文
- 關於r資料分類 在 Re: [問題] 用R數據條件判斷分類- 看板R_Language - 批踢踢 ... 的評價
- 關於r資料分類 在 6 資料處理與清洗| 資料科學與R語言 的評價
- 關於r資料分類 在 R语言第8期:分类数据和连续数据 - YouTube 的評價
r資料分類 在 偽學術 Facebook 的精選貼文
【認真聽】如何閱讀一本書 | 閱讀教練教你「#閱讀力」 | 細讀與李維斯學派 // 李長潔 feat. R星球頻道 的Ryan 📒
.
從小到大都一直被推薦一本書,《#如何閱讀一本書》,由Adler與Van Doren在1940年出版,然後不斷再版到現在。今天就與「櫞椛文庫」的負責人Ryan,還有他的節目「R星球頻道」,一起連結,聊聊「閱讀」這件事。聽說Ryan的新業務是「#閱讀教練」,到底甚麼是「閱讀教練」?閱讀可以有那些技巧?你的閱讀姿態又是甚麼呢?甚至在當代,這個「不太看文字」的新媒介時代,閱讀力為何必須要培養?進來聽就對了~
.
📌 #今天的內容有
.
▶我們的書爆炸多,我們都看哪些書呢
▶抓起你手邊的一本書
▶用最喜歡的閱讀姿態看書
▶書作為一種文明的傳播與積累
▶文化研究中的李維斯學派
▶如何閱讀一本書
▶細讀的理論意義與技巧
▶做一位閱讀教練
▶鍛鍊你的閱讀力
▶規畫你的知識領域與自我成長
▶數位時代的閱讀素養
.
📣#firstory 聽這裡:https://open.firstory.me/story/ckriojdlu6cym08502wbnk637
.
📣#kkbox 聽這裡:https://podcast.kkbox.com/episode/GocHVpv-Xvn8KSHZMm
.
📣#spotify 聽這裡:https://open.spotify.com/episode/0h5wo08gWvxnDDt4O0LgsZ?si=uwL423O2Seam7nM8NWXPSg&utm_source=copy-link&dl_branch=1
.
📣#apple 聽這裡:https://podcasts.apple.com/us/podcast/ep-51-%E5%A6%82%E4%BD%95%E9%96%B1%E8%AE%80%E4%B8%80%E6%9C%AC%E6%9B%B8-%E9%96%B1%E8%AE%80%E6%95%99%E7%B7%B4%E6%95%99%E4%BD%A0-%E9%96%B1%E8%AE%80%E5%8A%9B-%E7%B4%B0%E8%AE%80%E8%88%87%E6%9D%8E%E7%B6%AD%E6%96%AF%E5%AD%B8%E6%B4%BE-%E6%9D%8E%E9%95%B7%E6%BD%94-feat-r%E6%98%9F%E7%90%83%E9%A0%BB%E9%81%93-%E7%9A%84ryan/id1516956557?i=1000529932445
.
📲#facebook 完整論述:https://www.facebook.com/208541192666847/posts/1815731235281160/
|
能夠好好地閱讀一本書,在當代流行文化中,似乎已經是一種難能可貴的「能力」,甚至是「休閒活動」。如果說書本,是一種知識傳播、儲存的載體,那麼閱讀就是這些知識的再生產實踐。也就是說,我們的文明與文化之根本,在很大一部分的時候,是倚賴「書本」來做為基礎。無怪乎,在文化研究中,就有「文化與文明」傳統,更有強調高級文化保存的「#李維斯學派」。
.
▓ #文化與文明傳統
.
李維斯(F. R. Leavis)承接阿諾德(Matthew Arnold)的「文化與文明」觀點,認為文化是一種「有教養的閒散」(cultivated inaction),一種對內在的耕耘(cultiver)。而當時(1990年代前後),大量印刷的書籍可以被認為是最有效的傳播管道,當然,能夠有良好的閱讀能力自然就成為通往「文化」的技巧。而李維斯在他的著作《#大眾文明與少數文化》、《#小說及閱讀大眾》、《#文化與環境》中,奠定了他對大眾通俗文化與30年代文化危機的觀點。
.
▓ #鼓勵閱讀的李維斯學派
.
他認為「文化向來靠少數人來保存」,這種文化精英論顯示,隨著民主精神的到來,通俗文化的席捲,傳統知識權威深感威脅,擔心某種無政府的失序。李維斯批評電影、電視、廣播、廣告等大眾傳播媒體,這些內容降低了語言文字,貶抑了情感生活,破壞了生活品質。他們嚮往一種神秘的純樸過往,未受商業污染的文化協調性(充滿秩序與分際)。所以他們鼓勵文學閱讀,甚至是一種「細讀」(close reading),以恢復高級文化的涵養。
.
艾德勒(Adler)與范多倫(Van Doren)的《如何閱讀一本書》,也是在40年代的這個文化氛圍中誕生。強調培養一種「主動的閱讀」,希望讀者可以在接下來的時代中,促進「理解」,習得「知識」,持續「文化與文明」。書本就是一種溝通(傳播),是可以也應該增進的能力。想到大學時上林春明的課程,他很浪漫的說,書就是跟過去的哲學家對話,當初覺得僅是幽默,現在想來貼切,閱讀是一種超越時空條件限制的交流。
.
他們幫書做了分類,一種是「實用性的書」(如果我們想做什麼,我們該怎麼做)、「理論性的書」(知道這是怎樣回事),前者是「教導性」的,後者是「規範性」的。例如,康德的「純粹理性批判」、「實踐理性批判」就是這麼回事。
.
▓ #閱讀的四個層次
.
然後,閱讀可以有四個層次,包含:
.
「#基礎閱讀」(elementary reading),談論書本最基礎的語句理解,也就是「這些句子在說寫甚麼」。
.
「#檢視閱讀」(inspectional reading),就是在一定的時間內,抓出一本書的重點,了解「書本包含了哪些內容」,例如看封面、封底、目錄、文獻、序文等,很有系統的略讀過一本書。接著可以進行較為粗淺的閱讀,先不管那些你不明白(沒有背景知識)的地方,直接看過去。
.
「#分析閱讀」(analytical reading),分析閱讀就是全盤的閱讀、完整的閱讀,在這個層次的閱讀,讀者會緊抓著一本書,一直讀到這本書成為他自己為止。在這個階段中,我們會試圖找出書本(作者)想要解決的問題、表達的論點、甚至是展現的技巧,並且,身為讀者,我們開始進行詮釋,透過自己的分析架構,解構與再建構作者的「理解」世界。最後,對這本書進行「批判」,證明作者的論證、知識、技巧、邏輯有哪些優質與不足之處。
.
「#主題閱讀」(synoptical reading),是所有閱讀中最複雜,同時也是最系統化的閱讀。在做主題閱讀時,我們會將多本書籍文件並置,並列舉出這些資料之間的關係,提出一個所有資料都談到的主題,並且形成論述。我們會在不同的陳述間,建立起一個論證的網絡,釐清問題,定義問題,解決問題,討論反思。例如在韋伯、桑德爾、韓炳哲、葉啟政、馬斯洛之間,找到西方社會對自我實現的社會學想像。艾德勒與范多倫,對閱讀與理解提出的四個層次,蠻受用的,十分適合檢視或歸納自己的閱讀動機。
.
▓ #如何閱讀社會科學的書
.
艾德勒與范多倫將所有的書籍分類為不同的讀法,包含「實用型」、「想像文學」、「故事、戲劇與詩」、「歷史書」、「科學與數學」、「哲學」、「社會科學」。社會科學被放在最後一個,是因為對於社科的閱讀,包含了前面所有的閱讀。社科閱讀的簡易之處,在於其關於我們的每日生活。
.
社科作品閱讀的困難之處。首先在於讀者的立場是否願意同意作者,這關乎你的閱讀體驗。其次,作品中雜用的專有名詞,與各種來自多方領域的概念,你可能會看到一堆關鍵字,但隨便卡在個詞的脈絡中,你便不理解作者想要表達或批評的意思了。最後,社會科學的作品,通常脈絡相當的廣泛,可能需要同時閱讀多本書,才能明白某個作品的內涵,這必須要進入到第三、第四層次的閱讀。
.
▓ #細讀的理論意義與技巧
.
其實上述艾德勒與范多倫的閱讀法,就是一種李維斯學派想強調「細讀」。當然在年代上,它們可以呈現為同一個學術路徑。算是文學領域中40年代「新批評」的一種模樣。在李維斯學派中,他們認為,閱讀應該是字句斟酌,研讀文本中的細膩結構,像是用詞、文法、修辭、篇章結構、敘事、內容邏輯等,找出作者的深意,隱藏的結構,與多元性的觀點。這樣的試讀素養培養,在文學、外國文學的教育體制中,直到現在都是重要的核心能力。也是40-60年代,全球教育體制都很渴望提升的「#素養」(literacy),識讀能力。
.
▓ #數位時代的閱讀力
.
這個識讀能力,在文化研究的文化與文明傳統中,被認定為維繫文化發展的重要基礎。正如李維斯學派的知識份子們所擔心的,我們終究是在100年的發展中,受到「通俗的」媒體文化來襲,素養能力也就在不同時期呈現為「讀寫素養」(1930)、「媒體素養」(1960)、「媒體批評素養」(1980)、「多元文化素養」(1990)、「數位素養」(2000),甚至到今日的「運算數養」。
.
最近,秦琍琍、胡全威、李佩霖、沈孟湄、費翠與我將出版一本新書《#數位語藝》,裡面就呼應了這種數位時代的各種素養。我們要知道當代的數位文本具有「更加對稱的互動與傳播」、「又產又用的「產用者」(produser)」、「文本的不穩定性」,如John Harrley(2009)高呼的「全民書寫運動」,一個數位時代的文化能力全面啟動。
.
我們必須要同時兼顧「細讀」與「遠讀」,細讀就是鑽研到文本的結構當中,如今天所談的內容。而「遠讀」(distant reading)則是要從一個更加鉅觀的角度,去拆解文本,包含「技術」(techno)、「使用者/使用」(user/usage)、「內容」(content)、「所有權」(ownership)、「治理」(governance)、「商業模式」(business models)等構面,甚至用「文字探勘」等數位工具,去理解文本。將「細讀」與「遠讀」並置,才能夠掌握數位時代的文本本質。
|
🌐 R星球頻道:https://www.facebook.com/readingplanet
📚 櫞花文庫:https://www.facebook.com/enkalibrary
|
今天的聊天夥伴:林廷璋。私人圖書館「櫞椛文庫」館長|文藝誌《圈外》總編|「R 星球頻道」 Podcaster|日本文化觀察、文學評論等文章,散見於各藝文雜誌及媒體平台。熱愛各種形式的閱讀,相信文字的力量,同時也懷疑所有的真理與事實。
r資料分類 在 軟體開發學習資訊分享 Facebook 的最讚貼文
NT530 特價中
從這 14 小時的課程,你會學到
✅ 通過完成 26 個進階的電腦視覺專案,包括情感,年齡和性別分類,倫敦地下標誌檢測,猴子品種,鮮花,水果,辛普森人物,還有更多
✅ 學習進階的深度學習電腦視覺技術,如遷移學習( Transfer Learning )和使用預先訓練的模型(VGG,MobileNet,InceptionV3,ResNet50)在 ImageNet 和重新建立流行的 CNNs,例如 AlexNet,LeNet,VGG 和 U-Net
✅ 理解神經網路,卷積神經網路,R-CNNs,SSDs,YOLO & GANs 如何運作與我容易追循的解釋
✅ 熟悉其它框架(PyTorch、 Caffe、 MXNET、 CV api)和雲端 GPU,並對電腦視覺世界有一個概述
✅ 學習如何使用 Python 程式庫 Keras 建立複雜的深度學習網路(使用 Tensorflow 後端)
✅ 學習如何對臉部年齡做神經風格遷移( Neural Style Transfer ),DeepDream 和使用 GANs ,可到 60 歲以上
✅ 學習如何建立,標註,註釋,訓練您自己的影像資料集,完美的專案適合大學和新創公司
✅ 附有近4小時的視訊免費選修課程學習如何使用 OpenCV
✅ 學習如何使用 CNNs 例如 U-Net 來執行影像切割,這在醫學成像應用中是非常有用的
✅ 學習如何使用 TensorFlow 的物件檢測 API 和在 YOLO 中建立客製化的物件偵測器
✅ 使用 VGGFace 學習臉部辨識
https://softnshare.com/master-deep-learning-computer-visiontm-cnn-ssd-yolo-gans/
r資料分類 在 賢賢的奇異世界 Youtube 的精選貼文
#犯罪心理學 #criminalminds #FBItest
FBI測試點擊這裡:https://www.jobtestprep.com/search?r=%20Free%20FBI%20Diagnostic%20Test
各位大家好,歡迎來到HenHenTV的奇異世界,我是Tommy.
犯罪心理學Criminal Psychology,是在心裡學裡面
其中一門專門研究犯罪事件和相關人物的行為和心理,
研究的對象其實並不是犯罪人本身而已,
同時也包括職司逮捕,偵查,審批行刑的各種司法人員,
也包括證人和被害人。犯罪心理學家也叫鑑定人,
在英國和美國也叫專家證人,也叫做Expert Witness,
以幫助法官和陪審團了解被告的心理,還有證人證詞的可信度。
最早出版有關犯罪心理學的書籍是在1847年,
由奧地利籍的心理學家,漢斯。格羅斯,(Hans Gross)
出版了一本叫【犯罪調查】的心理學書,
他是第一名用科學的方法來查案的偵探,
書裡面就包括有醫學,彈道學,病理學,血清學,
人體測量學的方法來協助案件的調查,
也談到了礦物學,生態學,植物學家如何協助偵破案件。
而他的另外一本書:【犯罪心理學,法官,法律執業者與學生手冊】,
更被翻譯成8國語言,他也在書中寫了一個新詞:
刑事調查學(Criminalistics),
他也創辦了第一本偵探雜誌,也建立了第一個犯罪博物館.
另外一本也是蠻出名的書,在1876年
由意大利心理學之父龍勃羅梭寫的【犯罪人論】,
他就研究了3000多名罪犯罪者的頭骨,
也研究了1279位罪犯的人體測量和他們的相貌分析。
他認為,有這麼的一種人天生就是犯罪者,
與正常人有點不一樣的特徵和相貌。
他也以解剖學分析為基礎,通過70多種犯罪遺傳的特徵。
而那個得出來的結果,就是天生罪犯是頭骨突出,眉骨隆起,
他認為,這些犯罪者其實是擁有祖前原始人的特質遺傳,
這些對他來說就是犯罪的基因。
但是現代的心理學家對他的理論嗤之以鼻,
因為事實證明在很多以後的犯罪者都沒有這種特徵的。
另外一名要是要說的,雖然他並不是心理學家
其實你和我都懂他是誰的,
但是影響犯罪心理學發展非常重要的一個人,
他就是柯南道爾,也就是寫福爾摩斯的作家,
他本身其實是一名醫生,也是一名共濟會的會員,
但是在1911年他就退會了。
他生平寫的60篇關於福爾摩斯的故事,
雖然他寫的都是虛構人物,裡面有一個案件是真實的,
就是轟動一時的傑克開膛手。
而柯南的作品也影響了很多警察,偵探還有心理學家,
其中就包括法國的法醫學家,埃德蒙。羅卡和美國的奧古斯都。霍爾曼
先說羅卡,羅卡本身是一名法醫,
他創立了第一間犯罪實驗室,也推出了一個理論叫:
【羅卡交換定律】,
理論是:“凡兩件物體接觸,必會產生轉移的現象,
用在案件裡面,
也就是兇手一定會在現場留下一些東西和帶走一些東西,
也就是說現場一定會留下微量的跡證。
而奧古斯都。霍爾曼本身原本是一名郵差,
但是他過後考了警察,並且成為了伯克利警局的局長,
也在1932年成立了偵探實驗室,也就是造就了以後的刑事調查實驗室,
好像我們看到的CSI的實驗室是一樣的。
而什麼叫做罪犯側寫,Offender Profiling?
它是一種調查的方式,讓調查人員或者是警察,用在未知的罪犯身上,
罪犯側寫大概分為四種,
1. 地緣剖繪,分析犯罪時間和案發地點的模式,
來找到犯人出沒的地方
2. 調查心理學:借鏡分析心理學理論,
借由審訊現行犯的犯案行為與作案風格,來判定犯案者的特徵
3. 類型學,就是分析案發現場的特徵,
接著根據各種典型特有的特徵來歸類兇手
4. 臨床心理學,利用精神病病學和臨床心理學,
來判斷兇手是否患有精神病或者是心理失常。
而罪犯側寫的程序也分為五個階段:
1. 分析兇手本質的行為,並比對從前曾犯下類似案件的罪犯。
2. 深度分析犯案現場
3. 分析受害者的出身背景與作息活動,
尋找可能的犯案動機以及兇手與被害者的關聯。
4. 分析誘發犯人犯下該起罪案的可能因素。
5. 根據觀察到的特征建構疑犯的側寫,可對照過去的案件。
其實這個方法在中世紀的時候已經有法官或者執法人員
開始用這種方法來尋找罪犯,但是它並沒有成為一種學科,
而在1880年由於是倫敦的傑克開膛手事件,
外科手術醫生,湯姆斯。邦德以法醫的身份
參與了瑪麗,凱麗案件的調查,
瑪麗,凱麗也就是開膛手案件最後一名受害者,
他分析了所有相關的案件和兇手的作案手法和行為特徵,
得出來的結果是:
1. 兇手是一個人作案,獨行俠,沒有固定的職業
2. 冷靜和大膽,身體高大並且處於中年,衣著整潔
3. 情緒不穩定,患有性慾亢奮的性異常症狀。
4. 沒有解剖學的知識,所以兇手不是醫生和屠夫。
5. 受害者全部都是妓女,兇手對於妓女有特別的憎恨和厭惡
6. 受害者的肚子被剖開,內臟被挖出,臉和陰道都被搗爛。
但是由於當時並沒有DNA的科技,因此這個也成為史上的懸案之一。
不過網上謠傳他們把英國作家羅素。愛德華
當年買下的證物,凱瑟琳。艾道斯的披肩,
他們就拿這個披肩去化驗,上面除了找到受害者凱瑟琳的DNA之外
還有另外一個人的DNA,他叫艾倫。柯敏斯基,
但是由於證物上的DNA因為太久了,所以不能做證物,
因為它存在著DNA可能會變異的可能性,所以不可以用這個來斷定兇手。
而最早這種罪犯側寫成為一個專門的調查方式,
是詹姆斯。布魯休斯開始的,
在1940年紐約的愛迪生大廈發生了炸彈事件,
兇手留下簽名F.P,由於當時的炸彈並沒有爆炸,也沒有人受傷
因此愛迪生公司的人也沒有深入調查,但是在10年後的聖誕節,
也就是1960年,這個F.P炸彈客在公共場所放了12枚炸彈,
引爆了6枚,但是也是沒有人受傷,
而在1955年也放置了52顆炸彈,引爆了40顆,
造成一個人死亡和多人受傷,政府就開始對這個事件特別的關心
就著重了調查這個案件
但是憎恨愛迪生公司的人非常的多,兇手在案發現場留下的證物也很少,
因此警方就邀請了詹姆斯來幫忙,詹姆斯就對於兇手做了罪犯側寫:
他的結論是:
1. 作案者是男性,因為一直以來的炸彈客都是男性,沒有例外
2. 年齡介於50歲以上,擁有偏執心理(偏執狂)
偏執狂很愛保護自己,所以他犯罪的時侯,
往往就是以 ‘自衛’來做出發點
3. 他受過良好的中學教育,從他的字體可以看得出來
4. 他有中等的身材,擁有運動型的體魄,因為85%的偏執狂都是運動體型的
5. 他非常遵守時間,做事井井有條。
6. 他不是純正的美國人,因為在他的信件裡面,
有某些專有的特別名詞寫法。
7. 他受過心理創傷,他和愛迪生公司人的糾紛
不可能成為他在公共場所放置炸彈的原因。
8. 他有戀母情結,獨身,沒有女朋友,
可能小時候常常反抗父親,滋生他反抗權威的情緒。
失去母愛的傷痛還沒有癒合,所以可能是和女親屬住在一起。
9. 他是斯拉夫後裔,因為斯拉夫的恐怖分子裡面,
大部分都是喜歡用炸彈
10. 他可能住在布里奇波特,這是根據他匿名寄出的恐嚇來推斷出的地理推測。
11. 他可能患有心血管疾病,因為他一直在信中說自己是病人,
持續16年的恐嚇信當中,如果是癌症,就不會活那麼久,
如果是其他疾病,也應該痊癒了,所以最有可能性是心血管疾病。
最後警方根據詹姆斯的側寫,很快就破案了,
兇手喬治。默特斯基,他的特徵和罪犯側寫
幾乎是百分百吻合,所以過後的專業罪犯側寫師的職業就誕生了。
除了這個案件,詹姆斯博士也幫助很多的案件破案,
其中就包括波士頓絞殺魔。
在1943年第二次世界大戰爆發,OSS戰略情報局
也就是中央情報局CIA的前身,局長威廉。約瑟。唐納文,
請波士頓的心理學家瓦特。查爾斯。蘭格博士
為阿道夫。希特勒做一個罪犯側寫,
他們要揣測希特勒在輸了第二次世界大戰過後可能會做出的行為,
側寫中描述希特勒對自己外表非常的一絲不苟,
過分保守的嚴謹態度,他身體健康但是卻害怕細菌。
擁有躁鬱症,有戀母情結和還有被虐症,
同時他也患有妄想症,所以在這種心理建設下,
如果戰敗,他一定會選擇自殺。
而這些資料也交給了OSS戰略情報局
不過這些資料在戰後就銷毀了,
而蘭格博士就在1970年推出了一本叫【希特勒的心理】。
而過後罪犯側寫這一個職業
就在約翰。愛德華。道格拉斯的發展下,
成為以後FBI調查組的行為科學科,
道格拉斯是聯邦調查局的特工,對於抓美國的連環殺人兇手居功至偉。
也有現代福爾摩斯的稱號。
他也是第一位專職的FBI側寫探員。在他的生涯裡面,
曾經去過監獄裡面訪問非常多的連環殺手
還有一些史上最出名的罪犯,
包括大衛。理查。伯克維茨(山姆之子連環兇殺案兇手),
泰德班迪(連環姦殺案兇手)被譽為最英俊的殺手之一
過後他就用這些資料出版了幾本書,第一本書
【性殺案的模式還有動機】
還有另外一本叫【犯罪分類手冊】CCM(criminal classification manual )
而美劇【犯罪心理】就是根據他其中的一本書
【Mind Hunter】來創作的。
罪犯側寫並不像心理學一樣,用理論的方式為基礎,
而是根據現場的罪證,包括現場的一些資料,
一些作案手法還有臨床心理學
來推測兇手的特定行為和特徵,用這種方式去協助破案
加上鑑證科,法醫,彈道,化學檢驗等等不同的方法,
務必要將兇手繩之以法。
那人為什麼會犯罪呢?好像在宗教裡面講的,
人的本身是有原罪的基因,而每個人由於是有思想還有情緒,
我們都會有可能犯罪,如果一個小孩子你不理他,
不教導他,他是一定會變壞!
但是並沒有什麼天生的罪犯和殺人狂,而是某種原因
觸發到他的犯罪慾望,經而做出不是人類可以做出的惡行,
動物之間是沒有犯罪的,
它們不會為了炫耀而殺死了其他的動物,把它的皮披在身上,
不會因為好玩而虐待其他動物,餓了就要吃,
這只是他們的基本慾望而已。
但是反觀人類,由於是擁有思考的腦袋,
他們可以害人,殺人,虐待甚至屠殺!
這些不就是人類基因裡面的原罪嗎?
你我都有可能犯罪,但是我們也可以選擇做好人
修身養性,做好事,說好話,控制自己的情緒和慾望,遠離罪惡。
最後,讓我們做一個FBI的測試,
看看你們是否有資格進入做FBI的特工,
點擊在說明文下方的連接去測試一下吧!
這只是一個免費的版本,如果你要正式考試,需要給79美金,
不過你們去玩玩也是不錯的!因為這個測試的確是很難!
測試後留言告訴我你的成績吧!
那好啦!今天的影片就到這裡,如果你喜歡這個影片
覺得自己學到東西,就記得點贊,分享還有訂閱吧!
好啦!我們下個奇異世界見,Bye Bye
r資料分類 在 EHPMusicChannel Youtube 的最讚貼文
❖訂閱頻道收聽更多好聽的歌:https://www.youtube.com/c/EHPMusicChannelII
❖Facebook臉書專頁:https://www.facebook.com/EHPMC/
❖IG:ehpmusicchannel
❖微信公眾號:ehpmusicchannel
----------------------------------------------------------------------------------------------------------
♫ 一鍵收聽你想聽的歌 ♫
❖ 抖音/TikTok專區 ♪:https://www.youtube.com/playlist?list=PLtAw-mgfCzRwduBTjBHknz5U4_ZM4n6qm
❖ 華語歌曲專區 ♪:https://www.youtube.com/playlist?list=PLtAw-mgfCzRz5t_T2v2iuW1pqnj89kY4F
❖ 廣東歌/粵語歌專區 ♪:https://www.youtube.com/playlist?list=PLtAw-mgfCzRxBtfYS-CM3UXto2VbUL8hA
❖ RAP/說唱專區 ♪:https://www.youtube.com/playlist?list=PLtAw-mgfCzRyD5qKNqumkTXqtPiYj3mlr
❖ 古風歌曲專區 ♪:https://www.youtube.com/playlist?list=PLtAw-mgfCzRy9uWRObrUifsgJBdpBEq-y
❖ 翻唱/改編/Remix/EDM 歌曲專區 ♪:https://www.youtube.com/playlist?list=PLtAw-mgfCzRz9-257u_Eknjf0sjW6HDjH
❖ 更多分類歌單:https://www.youtube.com/channel/UC345x_D7DgK5313D3ftM_EQ/playlists?view=50&sort=dd&shelf_id=17
----------------------------------------------------------------------------------------------------------
❖歌詞在下面❖
演唱:Tiya Manson
作曲:Tiya Manson
作詞:Tiya Manson
編曲:M R U O
畫裡的花瓣都很鮮艷
企圖凝固流動的時間
為了不給人機會去緬懷去流淚
她奔跑在對街
風中散落沉默的語言
全都視而不見那些狡猾太卑微
輾轉難眠的夜
星空替你晚安
夢裡會有未來
或許一別兩寬
寂寞值得習慣
就把眼淚擦乾
Never sell out your faith
Never see you cry
不開燈的房間
應當享受黑暗
黑暗中的狂歡
最後各自分散
忙碌阻止悲觀
變得繽紛絢爛
I’ll take your soul out into the night
無法克制地丟失信念
卻找藉口去埋怨世界
直到離開時才覺得永遠太遙遠
小丑正坐在街邊枯萎
宿醉的人覺得太疲憊
這次就給自己留點後路別太乾脆
輾轉難眠的夜
星空替你晚安
夢裡會有未來
或許一別兩寬
寂寞值得習慣
就把眼淚擦乾
Never sell out your faith
Never see you cry
不開燈的房間
應當享受黑暗
黑暗中的狂歡
最後各自分散
忙碌阻止悲觀
變得繽紛絢爛
I’ll take your soul out into the night
【Pinyin Lyrics】
Song:máo dùn tǐ
Signer:Tiya Manson
huà lǐ de huā bàn dōu hěn xiān yàn
qǐ tú níng gù liú dòng de shí jiān
wèi le bù gěi rén jī huì qù miǎn huái qù liú lèi
tā bēn pǎo zài duì jiē
fēng zhōng sàn luò chén mò de yǔ yán
quán dōu shì ér bù jiàn nà xiē jiǎo huá tài bēi wēi
zhǎn zhuǎn nán mián de yè
xīng kōng tì nǐ wǎn ān
mèng lǐ huì yǒu wèi lái
huò xǔ yī bié liǎng kuān
jì mò zhí dé xí guàn
jiù bǎ yǎn lèi cā gān
Never sell out your faith
Never see you cry
bù kāi dēng de fáng jiān
yīng dāng xiǎng shòu hēi àn
hēi àn zhōng de kuáng huān
zuì hòu gè zì fēn sàn
máng lù zǔ zhǐ bēi guān
biàn de bīn fēn xuàn làn
I’ll take your soul out into the night
wú fǎ kè zhì de diū shī xìn niàn
què zhǎo jiè kǒu qù mán yuàn shì jiè
zhí dào lí kāi shí cái jué de yǒng yuǎn tài yáo yuǎn
xiǎo chǒu zhèng zuò zài jiē biān kū wěi
sù zuì de rén jué de tài pí bèi
zhè cì jiù gěi zì jǐ liú diǎn hòu lù bié tài gān cuì
zhǎn zhuǎn nán mián de yè
xīng kōng tì nǐ wǎn ān
mèng lǐ huì yǒu wèi lái
huò xǔ yī bié liǎng kuān
jì mò zhí dé xí guàn
jiù bǎ yǎn lèi cā gān
Never sell out your faith
Never see you cry
bù kāi dēng de fáng jiān
yīng dāng xiǎng shòu hēi àn
hēi àn zhōng de kuáng huān
zuì hòu gè zì fēn sàn
máng lù zǔ zhǐ bēi guān
biàn de bīn fēn xuàn làn
I’ll take your soul out into the night
----------------------------------------------------------------------------------------------------------
❖歌手資料 About Singer
➸ 微博 | http://weibo.com/u/5518958662
❖歌曲上架平台
➸ 網易云音樂 | https://music.163.com/song?id=1336864773&userid=1450149887
----------------------------------------------------------------------------------------------------------
❖ 合作郵箱:ehpmusicchannelhk@gmail.com
❖ 微信:EHPMusicChannel(id:xy-z1315)
(歡迎查詢合作/投稿音樂/攝影作品等等)
❖Original Photo by Anas Hinde
❖歌曲版權為歌手本人及其音樂公司所有,本頻道只作推廣及宣傳之用,若喜歡他們的音樂請到以上平台鏈接購買歌曲支持。
❖Like, Comment, Share & Subscribe❖
❖喜歡的請分享及訂閱本頻道❖
r資料分類 在 EHPMusicChannel Youtube 的最佳貼文
❖訂閱頻道收聽更多好聽的歌:https://www.youtube.com/c/EHPMusicChannelII
❖Facebook臉書專頁:https://www.facebook.com/EHPMC/
❖IG:ehpmusicchannel
❖微信公眾號:ehpmusicchannel
----------------------------------------------------------------------------------------------------------
♫ 一鍵收聽你想聽的歌 ♫
❖ 抖音/TikTok專區 ♪:https://www.youtube.com/playlist?list=PLtAw-mgfCzRwduBTjBHknz5U4_ZM4n6qm
❖ 華語歌曲專區 ♪:https://www.youtube.com/playlist?list=PLtAw-mgfCzRz5t_T2v2iuW1pqnj89kY4F
❖ 廣東歌/粵語歌專區 ♪:https://www.youtube.com/playlist?list=PLtAw-mgfCzRxBtfYS-CM3UXto2VbUL8hA
❖ RAP/說唱專區 ♪:https://www.youtube.com/playlist?list=PLtAw-mgfCzRyD5qKNqumkTXqtPiYj3mlr
❖ 古風歌曲專區 ♪:https://www.youtube.com/playlist?list=PLtAw-mgfCzRy9uWRObrUifsgJBdpBEq-y
❖ 翻唱/改編/Remix/EDM 歌曲專區 ♪:https://www.youtube.com/playlist?list=PLtAw-mgfCzRz9-257u_Eknjf0sjW6HDjH
❖ 更多分類歌單:https://www.youtube.com/channel/UC345x_D7DgK5313D3ftM_EQ/playlists?view=50&sort=dd&shelf_id=17
----------------------------------------------------------------------------------------------------------
❖歌詞在下面❖
演唱:任然
作詞 Lyricist:申名利
作曲 Composer:顏小健
編曲 Arranger:顏小健
製作人 Producer:顏小健
配唱製作人Vocalist Producer:王健
和聲編寫Backing Vocals Arrangement:曾婕
和聲/Backing Vocals:曾婕
吉他 Guitar:Double
貝斯 Bass:Double
錄音棚Recording studio:1803 Studio
混音師Mixing Engineer:顏小健
母帶後期工程師Mastering Engineer:顏小健
混音/母帶後期錄音室 Mastering Studio:Jyken Studio
A&R企劃統籌Marketing Supervisor:劉乃銘@流水紀
監制Executive Producer:三千
OP/SP:北京千和世紀文化傳播有限公司
她急切想贏過所有同類
要在座的人們贊口不絕
尾羽上趴著一隻蝶 WU
別出心裁的秘密 計劃突圍
給嘉賓留下一個謎 WU
酒杯寒暄的舉起
別理會 還OK 還能夠 做準備
誰人眼中有翡翠
誰人眼中有曖昧 NO NO
誰人更適合氛圍
在愛即興的世界
孔雀麻雀會是誰 SO SO
誰愛與世間隔絕
誰愛無事生點非NO NO
還是填不滿空缺
或許進化的思維
為了生存而比美 NOW
人們會 更配對
她游刃在派對如魚得水
每個人都沒有吝嗇讚美
互相的交換稱謂一堆 WU
熟練的預約著你 下次再會
在清醒中目眩又神迷 WU
酒杯寒暄的舉起
別理會 還OK 還能夠 乾一杯
誰人眼中有翡翠
誰人眼中有曖昧 NO NO
誰人更適合氛圍
在愛即興的世界
孔雀麻雀會是誰 SO SO
誰愛與世間隔絕
誰愛無事生點非NO NO
還是填不滿空缺
或許進化的思維
為了生存而比美 NOW
人們會 更配對
【Pinyin Lyrics】
Song:kǒng què
Singer:rèn rán
tā jí qiē xiǎng yíng guò suǒ yǒu tóng lèi
yào zài zuò de rén men zàn kǒu bù jué
wěi yǔ shàng pā zhe yī zhī dié WU
bié chū xīn cái de mì mì jì huà tū wéi
gěi jiā bīn liú xià yī gè mí WU
jiǔ bēi hán xuān de jǔ qǐ
bié lǐ huì hái OK hái néng gòu zuò zhǔn bèi
shuí rén yǎn zhōng yǒu fěi cuì
shuí rén yǎn zhōng yǒu ài mèi NO NO
shuí rén gèng shì hé fēn wéi
zài ài jí xìng de shì jiè
kǒng què má què huì shì shuí SO SO
shuí ài yǔ shì jiān gé jué
shuí ài wú shì shēng diǎn fēi NO NO
hái shì tián bù mǎn kōng quē
huò xǔ jìn huà de sī wéi
wéi le shēng cún ér bǐ měi NOW
rén men huì gèng pèi duì
tā yóu rèn zài pài duì rú yú dé shuǐ
měi gè rén dōu méi yǒu lìn sè zàn měi
hù xiàng de jiāo huàn chēng wèi yī duī WU
shú liàn de yù yuē zhe nǐ xià cì zài huì
zài qīng xǐng zhōng mù xuàn yòu shén mí WU
jiǔ bēi hán xuān de jǔ qǐ
bié lǐ huì hái OK hái néng gòu gàn yī bēi
shuí rén yǎn zhōng yǒu fěi cuì
shuí rén yǎn zhōng yǒu ài mèi NO NO
shuí rén gèng shì hé fēn wéi
zài ài jí xìng de shì jiè
kǒng què má què huì shì shuí SO SO
shuí ài yǔ shì jiān gé jué
shuí ài wú shì shēng diǎn fēi NO NO
hái shì tián bù mǎn kōng quē
huò xǔ jìn huà de sī wéi
wéi le shēng cún ér bǐ měi NOW
rén men huì gèng pèi duì
----------------------------------------------------------------------------------------------------------
❖歌手資料 About Singer
➸ 微博 | https://weibo.com/605801215
❖歌曲上架平台
➸ 酷狗音樂 | https://t1.kugou.com/song.html?id=1RogZe1woV2
➸ QQ音樂 | https://c.y.qq.com/base/fcgi-bin/u?__=HV5UcNl
----------------------------------------------------------------------------------------------------------
❖ 合作郵箱:ehpmusicchannelhk@gmail.com
❖ 微信:EHPMusicChannel(id:xy-z1315)
(歡迎查詢合作/投稿音樂/攝影作品等等)
❖Original Photo by Hayley Lyla
❖歌曲版權為歌手本人及其音樂公司所有,本頻道只作推廣及宣傳之用,若喜歡他們的音樂請到以上平台鏈接購買歌曲支持。
❖Like, Comment, Share & Subscribe❖
❖喜歡的請分享及訂閱本頻道❖
r資料分類 在 6 資料處理與清洗| 資料科學與R語言 的推薦與評價
可以用正規表示式的R函數如下:. grep(); grepl(); gsub(); str_split(); stringr package中的諸多函數. 正規表示式的常用語法分類如下:. 逃脫字元; 表示數量 ... ... <看更多>
r資料分類 在 R语言第8期:分类数据和连续数据 - YouTube 的推薦與評價
R 语言第8期:分类数据和连续数据. 2,924 views2.9K views. Dec 28, 2018. 27. Dislike. Share. Save. li hao. li hao. 1.89K subscribers. Subscribe. ... <看更多>
r資料分類 在 Re: [問題] 用R數據條件判斷分類- 看板R_Language - 批踢踢 ... 的推薦與評價
※ 引述《hizerg (路過的人)》之銘言:
: [問題類型]:
:
: 程式諮詢(我想用R 做某件事情,但是我不知道要怎麼用R 寫出來)
:
: [軟體熟悉度]:
:
: 入門(寫過其他程式,只是對語法不熟悉)
:
: [問題敘述]:
: 請簡略描述你所要做的事情,或是這個程式的目的
: 多組數值(甲、乙)
: 甲介於1~3間,且乙= M1得到K1
: 甲介於4~6間,且乙= M2得到K2
: 甲介於7~9間,且乙= M3得到K3
: 1.產生資料
: A <- c(1, 3, "M1", "K1")
: B <- c(4, 6, "M2", "K2")
: C <- c(7, 9, "M3", "K3")
: X1 <- c(3, "M1")
: X2 <- c(4, "M1")
: X3 <- c(8, "M3")
: 當X1資料丟進去判斷,得到K1
: 當X2資料丟進去判斷,得到null
: 當X3資料丟進去判斷,得到K3
: 這個用迴圈寫會比較好?(完全沒頭緒)
: 謝謝各位前輩
:
: [環境敘述]:
:
: R version 3.3.3 (2017-03-06)
: Windows 7 x64 Service Pack 1
:
: [關鍵字]:
:
: R語言多重數據判斷分類
:
雖然你是新手QQ
如果你連data.frame都不會用,請先去補強R的基本知識...
data.frame是R裡面處理字串、數字混合型最方便的型別
而data.table提供記憶體面的相同操作,比data.frame更快
嘗試先把你的資料用data.table表示
然後直接套用data.table的non-equi join,瞬間就可以得到答案了:
library(data.table)
judgeDT <- data.table(x_lb = c(1, 4, 7), x_ub = c(3, 6, 9),
y_cate = paste0("M", 1:3), output = paste0("K", 1:3))
judgeDT
# x_lb x_ub y_cate output
# 1: 1 3 M1 K1
# 2: 4 6 M2 K2
# 3: 7 9 M3 K3
inputDT <- unique(data.table(X = sample(1:10, 100, TRUE),
Y = sample(paste0("M", 1:3), 100, TRUE)))
head(inputDT)
# X Y
# 1: 3 M2
# 2: 10 M3
# 3: 4 M3
# 4: 3 M1
# 5: 6 M3
# 6: 6 M2
judgeDT[inputDT, .(X, Y, output), on = .(x_lb <= X, x_ub >= X, y_cate == Y)]
# X Y output
# 1: 3 M2 NA
# 2: 10 M3 NA
# 3: 4 M3 NA
# 4: 3 M1 K1
# 5: 6 M3 NA
# 6: 6 M2 K2
如果沒辦法接受就直接迴圈吧:
judgeDF <- data.frame(x_lb = c(1, 4, 7), x_ub = c(3, 6, 9),
y_cate = paste0("M", 1:3), output = paste0("K", 1:3),
stringsAsFactors = FALSE)
inputDF <- unique(data.frame(X = sample(1:10, 100, TRUE),
Y = sample(paste0("M", 1:3), 100, TRUE),
stringsAsFactors = FALSE))
inputDF$output <- rep(NA_character_, nrow(input))
for (i in 1L:nrow(inputDF)) {
loc <- which(inputDF[i, 1] >= judgeDF[, 1] & inputDF[i, 1] <= judgeDF[, 2] &
inputDF[i, 2] == judgeDF[, 3])
if (length(loc) > 0L) {
inputDF$output[i] <- judgeDF[loc, 4]
} else {
inputDF$output[i] <- NA
}
}
--
R資料整理套件系列文:
magrittr #1LhSWhpH (R_Language) https://goo.gl/72l1m9
data.table #1LhW7Tvj (R_Language) https://goo.gl/PZa6Ue
dplyr(上.下) #1LhpJCfB,#1Lhw8b-s (R_Language) https://goo.gl/I5xX9b
tidyr #1Liqls1R (R_Language) https://goo.gl/i7yzAz
pipeR #1NXESRm5 (R_Language) https://goo.gl/zRUISx
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 36.233.137.157
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/R_Language/M.1489673944.A.37D.html
如果你條件是上面那樣的五十組,只要資料塞進data.frame,剩下簡單了...
如果是五十個條件,沒有辦法像是你的例子那樣正規化,那就只能寫if-else
你大概就用csv存資料,用read.table讀進來就好了XD
一步步來,先學好data.frame + vectorization的程式邏輯...
data.table算是滿難的套件
※ 編輯: celestialgod (36.233.137.157), 03/16/2017 23:37:38
... <看更多>