大師是漢語詞彙，拼音是 dà shī，意思是 (1)指造詣深、享有盛譽的學者：象棋大師。 (2)佛的十尊號之一。 即 天人師 。 佛教徒 稱佛，也用作對僧尼的尊稱。 諸山東大師無不涉《 尚書 》以教矣。 ——《史記·伏生列傳》 [1] 中文名 大師 外文名 great master;master 拼 音 dà shī 出 處
2023/11/02, 職場 取得「成就」卻無法感受「成功」，我們更應關注在「自己是誰」 Photo Credit: Shutterstock / 達志影像 方格子vocus 方格子vocus致力於成為華文創作者的第一站，以多元模式創造價值，期望讓每位專注的創作者自在分享、交流，放送你的知識與想像。 在關鍵評論網的文章，都是由方格子創作者個別創作，透過「方格子直送」計劃授權轉載。 訂閱作者 收藏本文 我們想讓你知道的是 成功是相對的概念，每個人對成功的定義都不同。 對於某些人來說，成功可能是更多收入；對某些人來說，成功可能是擁有更高的社會地位或影響力；對某些人來說，成功可能是擁有幸福家庭或健康身體。 如同文中所述，無論成功對你而言代表了什麼，它是過程，而不是單一節點。 文：下班輕鬆賺
五方鬼帝分别在东南西北和中间五个方位进行管理。 东方鬼帝叫神荼和郁垒，他们的管理区域包括大家熟知的"鬼门关"和桃芷山。 西方鬼帝是赵文和王真人，他们负责管理"嶓冢山"。 南方鬼帝是杜子仁，他管理"罗浮山"，负责管理羌蛮鬼。 北方鬼帝是张衡和杨云，他们管理罗酆山。 中央鬼帝是周乞和嵇康，他们管理抱犊山。 总共有九位鬼帝，其中除了南方鬼帝是一个人外，其他的都是两个人一起管理。 你可能会觉得南方鬼帝最厉害，但实际上最厉害、资历最老、事迹最多的是东方鬼帝的两位成员。 其他几位鬼帝在成为鬼帝之前都是人类，所以他们的事迹并不多。 而东方鬼帝的两位成员和酆都大帝是同一个时期的神祇，是最早的鬼帝。
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小型觀賞魚以小巧體形、美麗外表獲得了無數人喜愛，很多人想要飼養卻不知從何下手，本文盤點了孔雀魚、接吻魚、狗頭魚、鬥魚、虎皮魚、紅綠燈魚、斑馬魚、月光魚、瑪麗魚、麗麗魚等十餘種好養的觀賞魚，下面跟隨MAIGOO小編一起來看看吧! 1、孔雀魚 孔雀魚也稱鳳尾魚，體長3-4厘米，成年雌魚體長5厘米左右，其體色絢爛多彩、體型優美。 很多人會覺得孔雀魚是一種靚麗小型魚，肯定比較嬌貴，其實養過孔雀魚的人都知道，孔雀魚並不是想像中的那麼難養，孔雀魚的生命力十分頑強，適應新環境的能力也是相當強韌，能耐受污濁的水體、飼養環境不挑剔，在河川、湖沼、溝渠中都可以生存。 孔雀魚一般都是喜歡老水，只要水不是太渾濁，可以隔很長一段時間再換水。
如果祖先牌位需要安奉調整，必須先請示祖先，並請教專家選擇良辰吉日處理。 常見祖先牌位問題解答 q：祖先牌位可以放哪裡？ 祖先牌位應放置於家中方位正確、風水合宜之處，以庇佑後代子孫平安順遂，詳細位置可以參考上方的風水禁忌段落。
长流水命是在壬辰年 (1952年，2012年)与癸巳年 (1953年，2013年)出生的; 壬辰年生 (1952，2012)：行雨之龙，水龙年，纳音五行属长流水 壬辰年生长流水命，为人劳碌，手足无时停，早年难守，财来财去，不聚财宝，有虚无实，晚景发财发福，女有操持旺相之命。 癸巳年生 (1953，2013)：草中之蛇，水蛇年，纳音五行属长流水 癸巳年生长流水命，为人伶俐聪明，财谷聚散，主近贵人，中年风霜，春风之徒，守己暂暂发福，三胜时败，被人反睦，晚景荣华贤良之命。 长流水命的喜忌 长流水滔滔不绝，水流而下必流向东南，顺流朝宗自归于辰巳。 此水喜金来生养，尤以遇到白蜡、钗钏二金最佳，所以它们的天干为庚辛，此乃是真金，辰巳与此水地支就位相生，地支戌亥为其归源之地，这样的格局又怎么会不吉呢。
《文章目錄》 皮夾風水學挑選原則 招財開運的 6 種錢包顏色 NG 的禁忌皮夾顏色 2024 十二生肖皮夾顏色推薦 Pinkoi 精選質感皮夾推薦 皮夾風水學挑選原則 皮夾風水一：錢包裡不能空空的沒有放錢 錢包就等於我們人的財庫，應該沒有人希望自己的財庫空空的吧？ 想要財運滾滾來的話，不妨平常隨時在皮夾內放幾張鈔票，象徵著荷包滿滿。 皮夾風水二：錢包、皮夾內要擺放整齊，保持乾淨 皮夾錢包如果塞的亂七八糟，就像我們的財庫亂糟糟一樣，運氣自然不會好。 因此不論使用長短夾，鈔票放置的方向都要一致，平常就要定期整理發票、收據、零錢、票卡等等，另外錢包如果有破損更是大忌! 皮夾風水三：皮夾夾層格數宜雙數
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 !
