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在【尚氣與十環傳奇】的視覺與預告曝光之後，我試圖去思索漫威的選角與造型邏輯，我的結論是，這可能是美國人看華人的眼盲效應導致的最大公約數＠＠
也許他們無法辨認也無法確定華人的審美觀是什麼，所以下意識的把腦袋中最常看到的華人做出來，而且說起來，如果主角看起來像華人最大的偶像，也許比較不會失手？
#這跟你我喜不喜歡沒有關係的
#也許這一切都是大數據
#尚氣與十環傳奇
香港今日社論2020年10月01日(100蚊花旦頭)
https://youtu.be/BGwXMHWQ51k
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明報社評
美國總統大選進入衝刺階段，尋求連任的特朗普，與民主黨候選人拜登首度正面交鋒，然而歷時約一個半小時的「辯論」，嚴格來說更似是「鬧劇」，兩人不斷搶白互罵，連家人私事也扯進來，恍如市井吵架，堪稱是歷來最混亂的美國大選辯論。特朗普不斷插嘴挑釁拜登，設法激怒對手，這樣的策略，也許可以討好鐵桿支持者，可是今時不同往日，特朗普是現職總統，並非真人騷主持，如此表現有失身分。有民調顯示六成觀眾認為拜登表現較佳，可是上屆大選，特朗普辯論表現不及希拉里，結果還是贏得大選。美國社會撕裂，政治兩極化，大選辯論重要性大不如昔，如此低質素的辯論，最有可能產生的作用，就是令中間游離選民厭煩、投票意欲下降，令大選變成政治「兩極」鬥動員的較量。
蘋果頭條
「港版國安法」6月30日深夜正式生效，緊隨而至，是對新例的憂慮以及無法遏止的自我審查，為整個社會蓋上一層白色恐怖陰霾。《蘋果》上周以街頭問卷訪問逾300港人，比較法例生效三個月以來前後市民取態的變化，其中直接行動的參與比例大減六成半以上，大部份抗爭口號使用比率亦跌逾五成，表明新例下不再叫口號的人增1.12倍；五成六人坦承因國安法減少投入社運，主要擔心自身安全及親友受連累。大數據亦指出，社交平台輿論熱度過去數月呈下跌趨勢，惟每當有重大社會事件發生，「敏感詞」使用率會隨之上升，反映港人在《國安法》下並未完全噤聲。「港版國安法」生效至今三個月，《蘋果》上周於街頭以問卷調查方式，成功訪問323名香港人，了解新例下市民在行動或使用口號兩方面取態的變化。
東方正論
但願人長久，千里共嬋娟。中秋佳節本應是人月兩團圓的好日子，無奈一場疫情改寫一切，中港至今通關無期，親人只能分隔兩地抬頭望月遙寄相思。這樣的「禁足」日子已過了二百三十多日，不僅旅遊業和零售業陷入死亡邊緣，市民對枯燥乏味的生活亦忍無可忍，偏偏政府連「四人一枱」的禁聚令都拒絕放寬，「健康碼」、「旅遊氣泡」又一味坐而論道，長此以往，香港即使沒有黑暴再起，恐怕遲早也是死於庸官之手。新冠肺炎肆虐全球，多個地區實施封城封關，香港也在二月起實施邊境管制措施，最初僅限於內地來港人士須強制檢疫十四日，及後擴至內地以外地區抵港人士；及至三月底，非香港居民從海外國家或地區乘搭飛機抵港不准入境；內地、澳門和台灣入境香港的非香港居民，如在過去十四日內曾到過任何海外國家或地區亦不准入境。
星島社論
香港中華總商會昨日主辦香港同胞慶祝中華人民共和國成立七十一周年大會，中聯辦主任駱惠寧、全國政協副主席董建華、行政長官林鄭月娥等擔任主禮嘉賓。駱惠寧致辭時表示，人大常委會制定《國安法》讓香港結束港獨猖狂，迎來由亂轉治的重大轉折。他又指，香港多年來有一些人極力淡化社會的國家意識，甚至企圖通過歪曲兩制來對抗一國，逢中必反，說明增強國家意識是十分重大緊逼的問題，尤其是公職人員及青少年，「不守一國之本，就沒有兩制之利。」他強調作為中國人，愛國不是一種選擇，而是義務，更是一種正道。以「香江賀國慶 中秋喜團圓」為題的香港同胞慶祝中華人民共和國成立七十一周年大會，昨日於香港會展中心舉行。
經濟社評
特朗普與拜登首場總統電視辯論，一言蔽之「亂」。特朗普並沒有跟對手拜登在政策上舌劍唇槍，而是用低劣技巧不斷搞破壞，形同小丑，美媒形容為「史上最混亂、最火爆的總統辯論」。由於特朗普將很多議題與大選捆綁，恐令亂局延續至大選後，為美國政經局勢增添更多不明朗因素。90分鐘長的電視辯論，圍繞最高法院大法官任命、新冠疫情、經濟、種族及暴力、誠信選舉、兩人往績等6大議題。惟辯論甫開始便陷入互相干擾的吵罵，特朗普不時插嘴，打斷拜登發言，又進行人身攻擊，嘲諷對手從政47年一事無成，而拜登也憤而叫特朗普「閉嘴」，並抨擊他是愚蠢的小丑、歷來最糟糕的總統。
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每個人都想要找到更穩定、更有保障的工作，不過我要提醒的是，要是你沒看今天的節目，到頭來，你可能只剩下一場空。
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最近在網路上，有某些關鍵字持續的飆升，像是「企業紓困」、「疫情紓困」都引起上萬人次的搜尋。
而這些關鍵字的背後，也代表著在疫情平息之前，無薪假、失業這些問題不會改善，人們也很難恢復安全、穩定的生活；因此人們會傾向去尋找更有保障的工作，這也讓坊間的公職考試補習班，又熱門起來了！
公職補習班迷思
當然喔，追求安全、穩定本來就是人性，只是當我發現這些公職補習班，還用一些有一點不合時宜的標語，對求職者做宣傳，像是什麼呢？「參加銀行特考，就能擁有讓人羨慕的福利跟待遇」。
甚至是「書記官地位崇高，形象良好，進可攻擊他人之不正，退可保守自己親朋之安全。」這其實是一類的訴求喔，有一點誤導大眾的認知跟行為，我一定要來逆風發言一下。
那為什麼我會這樣說呢？台灣喔的「人工智慧」教父～李開復先生，在他的著作《AI新世界》裡面提到。
他認為人工智慧註定會顛覆世界，並且會帶來前所未有的經濟失衡，而眼下最直接的，就是在未來的五到十年之內，對於全球就業市場帶來的衝擊，很多一般人認定的金飯碗，很可能都會被AI取代。
白領失業潮來了！
李開復在他的書裡面，更進一步的指出，近年來，世界各國因為「無人銀行」的興起，各種AI的工具，已經可以承擔90%以上的金融業務。
再加上喔現代年輕人，普遍使用行動支付、網路銀行的比例越來越多；實際到銀行臨櫃的人越來越少，而第一線的金融人員的工作就此消失，已經是顯而易見的結局！
國外甚至於已經出現申請貸款，把資料送出到核可，不到幾個小時就能夠完成。
這裡的關鍵，就在於AI機器人已經掌握申請人的大量數據，可以在很短的時間裡面做完風險評估，而這些都是人類很難做到的事情。
再來，法院書記官的工作，就是掌管司法紀錄、編案、文牘、統計這些事務；講白話文就是「法院資料的輸入與管理」。
但你知道嗎？現在的科技，已經可以讓機器聽懂人類說話，同時呢在螢幕上轉換成精準的文字，準確率高達九成以上。
你想想看喔，假如準確率繼續提高，費用也越來越平價，法院或者是政府是不是有很大的可能性，會直接採購這樣的設備來取代書記官呢？
一來呢，大幅降低薪資的費用，二來呢，降低人員管理的問題；畢竟人類加班會抱怨，但機器不會有這個問題。
聽到這裡喔，你也許會好奇，以前聽說的AI、人工智能會取代的工作，那應該都是像工廠的工人，或者是體力活動的藍領階層才對啊！
那怎麼現在這些靠「腦袋」的工作，像是銀行行員、書記官，這些白領職業，也會被AI取代呢？
這是因為啊，現代的AI本質，其實是一種「深度學習」！那什麼是「深度學習」呢？
李開復先生在他的書裡面提到，深度學習是一種模仿生物智能的「神經網絡式」的學習方法。
簡單來說喔，過去的電腦只能執行單一程式；比如說，你希望機器人幫你到早餐店買三明治；那麼一旦輸入你家到早餐店的路線，機器人就會執行到底。
如果在路上遇到車它不會閃，遇到人也會直接輾過去，一直到抵達早餐店它才會停止，那是一種沒有思考、沒有應變能力的一個反應模式。
而神經網絡式的學習，則是透過數據資料，幫機器人建立起路況，可能會遇到的障礙物這些相關的應變資訊跟程式。
讓機器人可以在遇到阻礙的時候，先停下來，重新偵測、評估環境的狀況，再計算出成功率最高的路線，轉個彎重新出發，這已經是很接近人類能夠做到的靈活思考。
也就是說啊，在固定的場景底下，只要能透過數據，找到人類固定的「行為模式」，再請工程師把行為模式寫成「運算的程式」。
最後依據收集到的海量大數據，讓AI系統去做深度的學習，AI就能夠擁有思考能力，取代很多白領的工作。
容易被AI幹掉的二特點
從上面的例子，我們可以進一步的知道，符合以下二個特點的工作，很有可能會跟恐龍一樣，在地球上消失喔。
這二個特點又是什麼呢？第一個、那些資料、流程可以編碼的工作；第二個、人際互動頻率很低的工作。
打個比方來說，就像是現代的醫檢師、放射科的醫師，或者是銀行行員，他們都是在固定場景底下，專門分析數據跟資料，再不然就是工作流程有明確的SOP。
工作內容固定，而且有一套嚴格的作業流程和評判標準，不會有太多參數的變化，就很容易被編碼，而變成一條程式。
在未來呢，凡是可編碼的流程，再讓機器人通過大量數據的深度學習，就能夠快速的優化，任何動作都會比人類更快、更精準，而且可以一直進步，還不會喊累！
我們與AI的距離
要是你聽到這裡還半信半疑，感受不到AI對於職場的全面破壞，那麼我再提供一個更貼近你我的事實～
台灣的知名品牌～華碩電腦，在他們關渡總部的13樓，已經有一個130人的AI團隊，成軍了16個月。
而負責領軍的華碩全球副總裁～黃泰一先生，他就表示喔，華碩的AI團隊，已經鎖定醫療、交通、零售這三大產業的數據池，累積使用者的數據資料、網路足跡等等的一切。
透過這些進一步的為零售店家、醫院、輪胎業者，建立起節省人力、降低風險，而且能夠精準行銷的演算法系統。
幫助華碩在他們的未來，能夠透過大量的數據，以及資料跟資料之間的相互運用，所產生的商業價值來賺錢！
儘管現階段呢，華碩只針對醫療、交通、零售這三大產業在搜集數據，不過可以想見的是喔，只要精準的演算法系統建立；商店它是不需要店員，醫院它可能也不太需要醫檢師，輪胎製造廠不需要工人。
而未來這三大產業所需要的「人力」，將以跳崖式的速度往下滑。這也間接證實了李開復先生，在《AI新世界》這一本書裡面所預告的。
他說：「在未來的5～10年之內，現有的50%工作，將會由AI取代」！
所以拉回來看，只要你有稍微留意時事，你一定知道現代的公務人員、銀行行員，就算寒窗苦讀多年考了進去，福利和工作的輕鬆度，也都大不如前了，更別說他們的未來和發展。
也就是說喔，要是你忽略真實職場上正在發生的變化，那麼很有可能等到你花錢、花時間努力考上公股銀行的行員啊、書記官啊...等等的，卻只能做個幾年，就被裁撤了！
這樣的投資報酬率，你覺得划算嗎？算一下喔！會不會你以為自己考到一個安全可靠的資格，但是真正得到的，卻是更高的失業風險！
你想因為「眼前」短暫的穩定，而把自己放到更大的危險裡嗎？如果你不想，你可以選擇現在就打開眼睛，開始為自己的未來做準備～
假如你很想要為自己打造不敗的未來，讓自己的求職、轉職之路，擁有更務實的安全跟穩定，我會很鼓勵你參與我們啟點線上學苑～【過好人生學】這一門課的學習。
人工智慧的時代已經來臨了，但我們卻還用舊時代的工人智慧的腦袋，在面對自己的人生，你曾想過這是為什麼嗎？
其實答案很簡單，那就是「終極選項」和「路徑依賴」這兩大迷思，困擾了很多人。
在【過好人生學】的課程裡，我就會陪伴你去看見「終極選項」這樣的觀念，它的危險之處。
它在於喔，人類的大腦一旦認定當我們「找到了最好的答案」，或者是「最好的鐵飯碗」之後，我們就不再動腦筋思考了，所以會看不見鐵飯碗早就成了破飯碗，千萬別碰！
而「路徑依賴」呢？它是指喔，人會習慣用過去的經驗，想現在的事，然後去預測未來。
比如說吧，你念醫學院，所以就只能當醫生；再比如說，你過去在某個行業，所以你在轉職的時候，就只能做相關的行業。
而弔詭的是，如果過去的經驗能夠適用於現在，還能夠幫你預測未來的話，那每個人都是半仙了啊，也不會有失業的問題、找不到工作的狀況了，不是嗎？
所以呢，無論你是白領，還是藍領的朋友，我想要跟大家說的是喔，未來AI的潮流肯定是沒有辦法阻擋的，無論你想不想面對，它遲早都會來！
不過我也很肯定的告訴你，在我們失去「舊工作」的同時，這個世界還會增加許多的「新工作」。
只要你願意改變，跟上腳步，某些你覺得沒有什麼的工作，其實都潛藏著非常大的人力缺口，值得你好好的關注。
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歡迎你加入學習，也希望今天的分享能夠帶給你一些幫助，我是凱宇。
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2020年01月05日
影片為大家分享精靈寶可夢GO遊戲中根據目前最新數據顯示這四大未推出五代也許即將登場各方面內容與詳情。
根據近期部分的新資訊顯示指出，部分全新的五代寶可夢極大可能在不久後將登陸GO中共訓練師們捕抓入手，到底該些新的寶可夢都有誰?!而分析推出的原因又是什麼?!一切盡在影片中與大家分享~
影片內容僅供參考，並不能作為標準，遊戲開心就好。
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No photo description available. · · 生命大數據. Mar 17, 2021 · . Timeline photos ... 明白這世上一切都是虛幻不實的，但仍然去做那該做的事情，這就是明白。 但 ... ... <看更多>
（註：你已經知道了所有這一切，所有的學習都是憶起。） ◇你以為你所需要的每樣 ... 花時間靜觀其變，這也許是唯一需要的。） ◇你無需從任何人那裡需要什麼。（註：你 ... ... <看更多>
也許這一切都是大數據 在 [好雷] 一切始於一見鍾情Love at First Sight (Netflix) - 看板movie 的推薦與評價
Netflix 昨天上架的浪漫小品《一切始於一見鍾情》Love at First Sight 改變自同名暢銷小說！有小說故事給電影拍來應還算有基本品質保證，不過整部片前半片令人心花怒放、中間卻出現意外留下大懸念、都令觀眾都和主角一起憂心焦急患得患失！誰知這懸念沒幾分鐘馬上迎刃而解、短短的後半片突然變得有點心靈雞湯… 說實話這一切都並沒什麼不好、每個當下演出攝影取景選樂也都相當有感覺、尤其我覺得早已看到爛的倫敦景觀此片居然還有拍出點新鮮感。儘管這故事的主題一開始煞有其事、看到後來卻有點雷大雨小？但也是純真可愛溫潤暖心我仍給個[好雷]。
https://fr.web.img4.acsta.net/pictures/23/07/11/11/34/2416445.jpg
表面上這就是個一般「女生遇上男生一見鍾情」的愛情故事，不過本片獨特魅力在於它的切入點：機率，有個女聲旁白一直在說各種事物的數字統計與各類事件發生的「機率」，這旁白的印度女生不久還真的成為具體角色出現在女主角 Hadley 的遭遇中，甚至 Hadley 接下來一路走跳時、這印度女生還會化作各種路人甲乙丙丁、宛如「聖誕天使」或「邱比特化身」給她愛情與人生提點！這提點往往也關於「機率」或說「機遇」，說穿了也很老梗就是「相遇如此難得妳不把握就沒了」要 Hadley 鍥而不捨一關關把握下去！只是老梗給這印度女生靈活演來還頗煞有其事～
本片的「機率」梗除了有這旁白提點給全片一個活潑視角外，還和 Hadley 在機場巧遇的英國男主角 Oliver 息息相關：今年 22 歲的英國青年 Oliver 赴美讀耶魯大學專攻「統計與機率」，因為他從小就最害怕各種「不確定」事物，一直渴望在這混亂世界中倚靠「大數據分析」掌握規律跟隨脈動，說極端點就是「機率怎麼說」我們照做就對了人生不會再出錯！只是在機場跟一個女生巧遇對眼「一見鍾情」這種天降大禮機率有多低？難道機率低的就表示此路不可行？若錯過了就錯過吧亦毋須用力把握？
https://fr.web.img5.acsta.net/pictures/23/07/11/11/33/1531411.jpg
說實話本片女生 Hadley 與男生 Oliver 的相遇並沒明顯投緣的「愛情靈感」，兩人的興趣嗜好價值認同大異其趣甚至天差地遠，不過本片顯然認為愛情從毋須什麼共同點作為和諧的前提、任何相異之人「看對眼」自能放開心胸打開話匣看見差異更心花怒放！只是在本片核心劇情的「機場相遇」一見鍾情故事中，也許電影還是選了立場讓生活混亂的 Hadley 去融化井井有條的 Oliver 那男孩孤心：大家都有人生中恐懼害怕不想面對的事，但已對「無常」習以為常的 Hadley 較能敞開心胸信仰一躍、那習於掌握一切的 Oliver 能放手隨緣 follow your heart相信自有出路嗎？
本片在節奏分配上不太討喜的一點，也許在於前半片青春歡快靈感泉湧令人心花朵朵開、但後半片又突然變得多愁善感成熟憂鬱令人念天地悠悠，還好也不至於「愴然涕下」而仍有其 YA 式的點通醒悟破涕為笑：後半片重點已慢慢不在「一見鍾情」與「把握真愛」、而快速轉移到「親情執著」與「恐懼壓抑」，舞台與其說是兩位主角互相追尋不如說是兩家爸媽的家庭傷痛。在 Hadley 家是父親離開母親結了英國新歡竟邀女兒當伴娘、在 Oliver 家是母親罹癌卻不想化療只想把握人生辦場「提前告別式」，那會是人生混亂的 Hadley 還是井然有序的 Oliver 更有底氣面對呢？
https://pics.filmaffinity.com/Love_at_First_Sight-432462809-large.jpg
與其執著 94%等級的人生確定性去緊抱不放、不如歡迎 21%等級的人生隨機性去擁抱當下！我們經歷過各種挫折困厄的成年觀眾聽這雞湯也許已不新鮮了，但也許對本片目標客群的 YA 少年來說亦有其醍醐灌頂？「當一個人害怕意外時，往往保護自己密不透風，當然那是在你遇到美國女孩前」，不論本片主題與表現是成熟還是青澀、顯然更有意請來 Haley Lu Richardson代言「美國女孩」在跨文化語境下重新介紹給世界！回想我認識過的國際朋友們，其中美國男孩與美國女孩多半比較單純直線、往往較無國際觀想的也較少 XD 但一種對事物的簡單相信何嘗不是返璞歸真呢？
https://www.youtube.com/watch?v=j0kro6SuwxM
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