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[#吃貨露西in斗六]
𓍱純粹$120
𓍱席布斯特洋梨塔$100
𓍱 玫瑰蜜桃果茶$80
⚀甜點+飲品折抵$20
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𓍼斗六又有新的法式甜點店,就在容易被忽略的大學路邊!🤣其實已經開了半年多的 Madam Lemon檸檬夫人,以韓式錶花的客製化蛋糕為客人受歡迎,斗六確實比較少有這樣類型的甜點工作室呢!看到闆娘的作品有被驚艷到!😍
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𓍼 #純粹 是他們的招牌甜點,馬斯卡彭慕斯的外層,切開裡面是檸檬沙瓦搭配蘋果丁,和底層脆脆的小酥粒一起吃口感層次很豐富,內餡吃起來冰冰涼涼帶點微酸,打破我對法式甜點偏甜的印象,相當爽口呀!
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𓍼 #席布斯特洋梨塔 是由香草席布斯特搭配蜜漬洋梨,杏仁奶油餡以及頂層的瑞士巧克力,這樣的組合很可以!軟綿綿的感覺整個人都被融化了,這顆塔吃起來甜度剛剛好好幸福~~( ᵒ̴̶̷᷄꒳ᵒ̴̶̷᷅ )飲品目前只有一種 #玫瑰蜜桃果茶 ,那天天氣頗熱我們點了冰的,一口茶一口甜點,好愜意的午後時光!😘
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𓍼猜的沒錯的話,闆娘應該是和家人一起經營這間小店,很溫馨地向每個走進來店裡的客人介紹品項,也和我們聊天超親切的!😆可惜內用只有一排位子,目前似乎做外帶和訂製蛋糕的客人居多,以法式甜點僅要百元左右的價格,檸檬夫人絕對是很有競爭力!而且美味程度不輸其他名店,在這推薦給各位~☺️希望闆娘趕快將店面擴大,內用座位多一點更舒適哈哈~
℡ 05-5373700
𓐩12:00-19:00(週四公休)
𓐩 雲林縣斗六市大學路二段525號
#露西吃貨地圖 #檸檬夫人 #yunlin #douliu #yunlinfood #douliufood #yummyday雲林 #popyummy #dcard美食版 #雲林美食 #斗六美食 #雲林必吃 #斗六美食推薦 #雲林 #斗六 #斗六甜點 #斗六下午茶 #雲林下午茶 #斗六咖啡 #雲林咖啡 #デザート #法式甜點
同時也有1部Youtube影片,追蹤數超過16萬的網紅Koobii University,也在其Youtube影片中提到,常常被忽略? 被當分母習以為常? 當邊緣人到底是好還是壞呢? ------------------------------------------------------ 《Koobii鬧大學》PLAY大亂鬥請往這邊走 👉🏻👉🏻👉🏻https://www.youtube.com/playlist?...
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被忽略dcard 在 Winnie 維妮 Facebook 的最佳解答
如果你的理想被很多人嘲笑,應該要感到開心!
因為只有被嘲笑的理想,才有實踐的價值
如果自己的理想被每個人都認同
而自己也都認為自己可以完成
那這個理想一定渺小到大家都辦得到!
通常偉大的理想
一開始會被忽視
然後有人開始嘲笑
接著被群體反抗
其實大家嘲笑的不是我們的理想
而是嘲笑我們「實力不足的妄想」
實力不足就必須努力學習來提升自己
透過行動來改變自身現況
因為,光做夢是不可能成真的!
如果我們有夢寐以求的生活或理想
其實我們不應該問自己:
「我想要過什麼樣的生活?」
「我想要完成XX事件?」
而是應該反問自己:
「如果要完成XX理想,我願意接受多少挑戰?」
「如果我要過上理想的生活,現在開始我每天應該做哪些事?」
我在專職理財諮詢時會引導每個人
瞭解自己的短中長期目標分別是哪些?
很多人會說:
▪️「我想在XX歲買房」
▪️「我要創業開一家店」
▪️「我想......成為有錢人」
▪️「我想要結婚生子」
但實際生活中的行為是:
🔺下班回家打電動、追劇
🔺週末出去玩
🔺借錢買好車
🔺花大錢去度假
🔺在Dcard或Ptt聊是非
夢想很飽滿,但現實卻很骨感
這些行為都是訴說...自己沒那麼想要完成理想
「其實比較想成為一個平庸的人」
每個人都可以宣揚自己的理想
但實際看自己日常生活的習慣與決定
有多少人每天的生活作息
都是與自己的理想背道而馳呢?
設定人生的目標是很重要的一件事
但更重要的也是往往被忽略的
是伴隨這個目標需要付出的心力、困難與犧牲
我們每天的所作所為都必須跟這個目標對齊
才能提高理想達成的機率!
所以,當我們有夢寐以求的理想時
要想的不是美夢成真有多好
而是應該想我們到底願意犧牲多少
來換取這件事?
愛上一個願景很簡單
想像背後的困難其實不容易
但也不要在自己理想的道路上輕易放棄!
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被忽略dcard 在 Koobii University Youtube 的精選貼文
常常被忽略?
被當分母習以為常?
當邊緣人到底是好還是壞呢?
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《Koobii鬧大學》PLAY大亂鬥請往這邊走
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《Koobii鬧大學》職場練習生往那邊走
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《Koobii鬧大學》校園觀測站請往這邊走
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被忽略dcard 在 [討論] 關於Dcard ML 實習作業- 看板Soft_Job - 批踢踢實業坊 的推薦與評價
看到下面有篇大神有討論到這次 Dcard ML 實習作業,因為沒有收到團隊的具體反饋
想和大家討論作業的狀況
題目是用結構資料,包含標題、看板資訊以及1-6小時的愛心數和評論數等等
來預測發文後 24 小時的愛心數
因為當時是期中,我只大概花了五天約二十個小時來做
我的作法大致如下
首先先用 XGBoost LightGBM 把量化資料做出 baseline
但沒辦法處理最重要的標題資訊
所以就直接拿 Huggingface BERT 來做
直接把資料餵進去的訓練是無法收斂的
後來也嘗試一些 Emsemble 和 training tricks
但也都沒辦法收斂,甚至達不到 baseline 的效果
認為是資料量的問題
到這邊沒什麼特別想法就直接寫報告了
我一直都主要是做 CV ,碩論跑去做 3D
對 NLP 非常不熟悉,不知道是否有漏掉關鍵操作
想請同有拿到作業的大神指點
謝謝
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 118.171.131.209 (臺灣)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Soft_Job/M.1683998999.A.DBB.html
任務如文中所述,是迴歸問題,目標是文章發文後24小時的愛心數
因為有中文標題,故直覺想到就是 BERT,將中文標題 tokenize 後
連同其他 feature 一同 concatenate,送入BERT直接 end2end 訓練出愛心數
不知道實驗室內有沒有其他效果比較好的解法?
謝謝提供思路,但LSTM的話要如何考慮中文標題?
一樣使用word2vec或tokenizer嗎?
謝謝,確實我幾乎沒有做 feature engineering
是否方便請教後續是用什麼方法回歸出愛心數?
謝謝DrTech大的回復,tokenizer出來的embeddings我是有再downsampling的
當時也有考慮到這件事情,我也測試過downsample到4 - 16或其他一些奇淫巧技
也有對tokenizer做regularization等等,但對訓練幫助都不大
至於標題是否影響愛心數,確實實際上不一定
但該資料集提供的特徵數很少,其餘大多都是scalar
相信他們一定希望受試者去分析標題,當然處理整個標題可能不是個好辦法
1-6小時愛心數與24小時愛心數的相關性非常高
故我也在BERT之中嘗試建立使用這些高相關feature的MLP迴歸模型
以及和 XGBoost LightGBM 的 Ensemble
但對訓練並無明顯益處
我在寫這份測驗的時候,並不覺得量化結果會多好,因為僅有約五萬筆資料(文章)
而同時也要展現工程能力,譬如我用 Pytorch-lightning 架構整個
training, monitoring, evaluation pipeline
實作上的能力可能會區分我與其他一部分的面試者
但結果看來可能是有大神直接幹出很好的模型和訓練結果
後續評分項如解題思路、報告呈現和實作能力都沒有被考量了
才很好奇進入面試的大神是怎麼得出很好的預測方法的
感謝您的回覆
※ 編輯: Sixigma (118.171.131.209 臺灣), 05/14/2023 16:03:47
... <看更多>
被忽略dcard 在 感覺被忽略- 心情板 - Dcard 的推薦與評價
最近負面情緒有點多,不知道怎麼調適比較好,不知道為什麼最近感覺一直被忽略,不管是平常要好的朋友還是社團的朋朋,像是拍照沒有找我,買晚餐也沒有 ... ... <看更多>
被忽略dcard 在 [討論] 關於Dcard ML 實習作業- 看板Soft_Job - 批踢踢實業坊 的推薦與評價
看到下面有篇大神有討論到這次 Dcard ML 實習作業,因為沒有收到團隊的具體反饋
想和大家討論作業的狀況
題目是用結構資料,包含標題、看板資訊以及1-6小時的愛心數和評論數等等
來預測發文後 24 小時的愛心數
因為當時是期中,我只大概花了五天約二十個小時來做
我的作法大致如下
首先先用 XGBoost LightGBM 把量化資料做出 baseline
但沒辦法處理最重要的標題資訊
所以就直接拿 Huggingface BERT 來做
直接把資料餵進去的訓練是無法收斂的
後來也嘗試一些 Emsemble 和 training tricks
但也都沒辦法收斂,甚至達不到 baseline 的效果
認為是資料量的問題
到這邊沒什麼特別想法就直接寫報告了
我一直都主要是做 CV ,碩論跑去做 3D
對 NLP 非常不熟悉,不知道是否有漏掉關鍵操作
想請同有拿到作業的大神指點
謝謝
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 118.171.131.209 (臺灣)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Soft_Job/M.1683998999.A.DBB.html
任務如文中所述,是迴歸問題,目標是文章發文後24小時的愛心數
因為有中文標題,故直覺想到就是 BERT,將中文標題 tokenize 後
連同其他 feature 一同 concatenate,送入BERT直接 end2end 訓練出愛心數
不知道實驗室內有沒有其他效果比較好的解法?
謝謝提供思路,但LSTM的話要如何考慮中文標題?
一樣使用word2vec或tokenizer嗎?
謝謝,確實我幾乎沒有做 feature engineering
是否方便請教後續是用什麼方法回歸出愛心數?
謝謝DrTech大的回復,tokenizer出來的embeddings我是有再downsampling的
當時也有考慮到這件事情,我也測試過downsample到4 - 16或其他一些奇淫巧技
也有對tokenizer做regularization等等,但對訓練幫助都不大
至於標題是否影響愛心數,確實實際上不一定
但該資料集提供的特徵數很少,其餘大多都是scalar
相信他們一定希望受試者去分析標題,當然處理整個標題可能不是個好辦法
1-6小時愛心數與24小時愛心數的相關性非常高
故我也在BERT之中嘗試建立使用這些高相關feature的MLP迴歸模型
以及和 XGBoost LightGBM 的 Ensemble
但對訓練並無明顯益處
我在寫這份測驗的時候,並不覺得量化結果會多好,因為僅有約五萬筆資料(文章)
而同時也要展現工程能力,譬如我用 Pytorch-lightning 架構整個
training, monitoring, evaluation pipeline
實作上的能力可能會區分我與其他一部分的面試者
但結果看來可能是有大神直接幹出很好的模型和訓練結果
後續評分項如解題思路、報告呈現和實作能力都沒有被考量了
才很好奇進入面試的大神是怎麼得出很好的預測方法的
感謝您的回覆
※ 編輯: Sixigma (118.171.131.209 臺灣), 05/14/2023 16:03:47
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