台南說到漢餅，不得不提台南最悠久、糕餅業活歷史「萬川號」! 該店可追溯到1871年，但很少人知道，餅舖傳到第二代陳根旺時，他遇美軍空襲過世，靠著第一代陳源的「書僮」吳天送老師傅，協助第二代的妻子陳翁秀治重建萬川號。 第四代接班人陳柏亦說，沒有天送伯就沒有現在的萬川號，天送伯過世時，牌位還特地到餅舖繞一圈，而陳柏亦至今仍會替天送伯唸經祈福。 看更多＞ 台南3大百年餅舖如何傳承？ 「喜餅代名詞」迎來26歲接班人 台灣最早的孔廟，是台南的孔廟，據傳祭孔時供奉的「黑白花瓶餅」就是由萬川號製作，可見該店的歷史有多悠久。
历史 "人有三急"这句话在我国流传已久，各种版本的说法层出不穷，让人好奇心倍增。 究竟这"三急"指的是什么呢？ 释义第一种说法认为，"三急"分别是内急、性急和心急。 这个解释颇具趣味，源于人生"四大喜"的启示…
辧公室禁忌 (一) : 門對著走廊或其他房間的門 這種情況容易造成辦公室裡的氣場不穩定，人際關係也容易產生摩擦。 如果門對著走廊或其他房間的門，可以使用屏風或者綠色植物等方式來阻擋門口的氣場。 辧公室禁忌 (二) : 坐在樑下 樑是一種非常強大的能量場，如果坐在樑下會受到梁的壓迫，影響工作效率。 如果無法改變坐位，可以使用植物或者燈光來化解梁的壓迫感。 辧公室禁忌 (三) : 靠近洗手間或垃圾桶 洗手間和垃圾桶是一些負面能量較強的區域，如果辦公桌靠近這些區域，會影響工作效率和身體健康。 如果無法改變辦公桌位置，可以使用綠色植物或者水晶等方式來化解負面能量。 辧公室禁忌 (四) : 桌子背對門 如果辦公桌的背部對著門，容易造成工作上的不穩定和不安全感。
龍門、虎門別走反： 站在廟埕面對廟宇的左手邊為「龍門」，右手邊為虎門，去拜拜是希望趨吉避兇，所以要從龍門進（趨吉），從虎門離門（化煞），千萬別搞錯方向了。 插香別用右手： 一般來說習慣用右手寫字如廁，因此插香要用左手，以避免對神明不敬。 若是平常慣用手為左手，插香就要用右手。 香插歪不可拔起重插： 插香時若是發現歪斜，可以直接平移扶正就好，拔起來重插屬於大忌!...
眉毛面相：柳葉眉 擁有如柳葉一樣彎彎的眉毛，心地善良，個性溫和，對朋友十分忠誠，容易獲得別人的信任，也會是一個溫柔的好妻子。 唯一的缺點就是有較多愁善感，加上心思細膩，所以做決定的時候或許顯得不夠果斷。 ADVERTISEMENT SCROLL TO CONTINUE 3 眉毛面相：八字眉 眉尾下垂的八字眉聽起來不像是女生們會追捧的眉形，但看韓星秀智和金高恩的演繹後，或許會改變想法吧! 事實上，八字眉的人表面上像不易接近，事實上是非常和藹可親，而且心胸廣闊，是傾談的好對象。
Facebook Twitter はてブ Pocket Feedly 楊貴妃は中国唐代の皇妃で、世界三大美人の一人で古代中国四大美人に数えられている人物です。 玄宗皇帝の寵姫となりましたが、玄宗皇帝が彼女を寵愛しすぎた為に、安史の乱が起きたと伝えられています。 彼女が絶世の美女だったという事はよく知られていますが、その人物像や生涯については詳しく知らない人も多いのではないでしょうか。 彼女は中国史において最も著名な女性の1人であり、それ故に様々な脚色や伝説が伝えられています。 今回は楊貴妃の人物像や死因、都市伝説などを解説します。 目次 [ hide] 1 楊貴妃のプロフィール 2 楊貴妃の人生年表・生涯 3 楊貴妃の死因と最期 4 楊貴妃はどんな人？ 5 楊貴妃の性格
2023年兔年到來了，你準備好開工了嗎？若想新的一年工作順利，催吉避兇帶來好運，第一步就從你的辦公桌開始入手吧!利用植物來擺設不僅能增添綠意，選對辦公室植物還有招財的意涵，讓你的辦公室輕鬆擁有好風水。以下為大家推薦5款辦公室植物，不但能淨化空氣，還能為你帶來職場好運!
画眉轻语 在中国的古代神话中，有一种神秘而吉祥的生物，它就是麒麟。 这种神奇的动物，是由应龙生下的建马所创造，与"龙"、"凤"、"龟"、"貔貅"并称为五大瑞兽。 麒麟的存在，是中国人思维方式的独特体现，它的产生和创造，都充满了浓厚的中国风情。 据传说，麒麟是姬氏（周天子脉）的祖神，源自黄帝祖神应龙，是应龙血脉的主要分支之一。 在古代的诗歌中，有这样一句："麒麟踏祥云，人间百难消。 "这句诗，描绘了麒麟的神威，以及它在人们心中的地位。 麒麟与"龙"、"凤"、"龟"、"貔貅"并称为五大瑞兽，这五大瑞兽，各有各的特色和象征意义，都是中国古代神话中的精华。 麒麟的形象十分独特，它能吐火，声音如雷，平时显得十分慈祥，但一旦发怒，就会变得异常凶猛。 这种强烈的对比，使得麒麟的形象更加鲜明，更加深入人心。
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 !
