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提早退休說明書：定時程、估預算、存夠錢，登出職場前該做的全方位計畫

為了解決金融 知識的問題，作者嫺人 這樣論述：

中年危機來臨，被迫告別職場怎麼辦？ 想提早退休，該提前多久準備退休金？ 退休後要用指數化投資還是存股領股息？ 沒有了工作要怎麼找生活重心？ 教你如何準備退休、面對退休、享受退休 「嫺人的好日子」版主，親自走過退休黑暗期的真摯告白 給想提早退休的你：退休金準備不足、理財不夠成熟，不要輕易退休 給擔心退休的你：退休準備愈早開始愈好，但中年開始也不嫌晚 給即將退休的你：安排好自己的時間，否則你的時間可能會被別人安排 　　人到中年，最擔心的就是職場危機 　　49歲時，她真的遇到了 　　從金融業高層，變成「女的閒人」 　　沒做好準備就退休，她度過了一段暗黑的適應期 　　工作近30年卻突然沒了

名片，該如何自處？ 　　萬一不小心活到100歲，退休金夠不夠撐到最後？ 　　她打起精神，認真重整財務 　　將這段摸索與適應的經歷如實記錄下來 　　尤其在退休後，最擔心的就是「錢」 　　在調整投資配置後，她不再擔心未來錢不夠用 　　且經過退休這5年來的花用 　　至本書寫作的時間點，她的資產還比剛退休時增加 　　也建立起股債配息的被動收入 　　她自己意外提早退休 　　但是她不想鼓勵「FIRE」 　　（FIRE：Financial Independence, Retire Early；財務獨立，提早退休） 　　她只想鼓勵「FI」 　　不管要不要提早退休，都要早一點有計畫地達成財務自由 　　讓人生

擁有重新選擇的權利 　　這本書從一名提早退休過來人的實際經驗 　　分享一個如何務實規畫 　　然後可以在退休後「不必擔心退休金燒光」的理財方法 　　理財也不是只有投資 　　還包括妥善地控制消費預算，讓退休財務健全地上軌道 　　本書也精燉了給中年人的心靈雞湯 　　希望讓你為人生難免的意外做最好的準備 　　▋本書重點 　　1.退休後的理財，「指數化投資法」和「股息投資法」哪個好？ 　　想要穩健的遵循指數化投資，又想買個股領股息過生活，兩種投資法都採用行不行？且看嫺人親身經驗分享。 　 　　2.想為退休架構資產配置卻擔心股債雙跌，怎麼辦？ 　　投資股市追求報酬率，同時搭配債市投資以減緩波動，看似

完美的股債資產配置，遇到像是2022年出現的股債齊跌，該怎麼面對？ 　　3.「4%法則」計算出來的退休金，真的夠用？ 　　從美國流行起來的4%法則，是指每年從退休金提領4%，同時退休金要採取穩健的資產配置。看似簡單，實際使用時要非常小心，如果遇到高通膨、股債都不給力，難免擔心退休金會提早花完。掌握4%法則使用重點，讓退休生活更安心！ 　　4.希望退休金照顧你終老，用5個步驟走向財務自由 　　Step1：養成記帳習慣，掌握開銷，踏出財務規畫第一步 　　Step2：預估退休費用，花錢更踏實 　　Step3：了解現況，定期檢驗資產負債狀況 　　Step4：計算能夠財務自由的退休金數字，讓未來清晰

可見 　　Step5：建立退休金計畫，完整退休準備的最後一塊拼圖！ 　　5.規畫退休要經歷5個階段，提前準備就能從容應對 　　退休前分為3階段，必須開始準備退休金和培養興趣，為退休生活打好基礎。退休後則要經歷2個階段，逐步適應與調整，過上你想要過的人生。 　　6.不想虛度退休生活？定主軸、列清單，讓日子更有趣 　　4個理由告訴你，為何該在退休前就開始思考如何安排好退休生活，降低退休的失敗率。再提供你2個方法、8個點子，讓不用工作的日子，也能每天有好幾個起床的理由，每天有幾件想做的事。 　　▋讀者專屬【退休規畫工具包】免費下載 　　1.各項退休數字快速試算表（年化報酬率換算、設定目標後每個

月需要存多少錢？每個月投入一筆錢會需要多少年可以達成目標？） 　　2.退休費用預估試算表 　　3.退休準備金資產負債表 　　4.「4%法則」簡易試算表 　　5.現金流試算表  

金融 知識進入發燒排行的影片

以計畫行為理論探討我國海軍女性兵科軍官派任艦艇意圖之研究

為了解決金融 知識的問題，作者林美菁 這樣論述：

隨著時代的轉變，性別平等意識提高，世界各國對兩性平權越來越重視。近年來國內有關女性從軍議題的研究日益增多，但切入探討的主題略有所不同。本研究係以我國海軍女性兵科軍官為研究對象，以計畫行為理論透過文獻分析法與問卷調查法來了解女性軍官的派任軍艦職務的意圖。研究結果發現：一、計畫行為理論的預測力在本研究中獲得支持，可用於解釋我國女性兵科軍官派任艦艇意圖的影響因素。二、我國海軍女性兵科軍官在職場工作仍舊面臨傳統的壓力與挑戰，以致在行為態度表現上呈現猶豫之現象，對於投入艦艇工作缺乏信心與意願。三、我國海軍女性兵科軍官投入軍艦工作的行為態度、主觀規範、知覺行為控制，分別都會影響行為意圖。四、年齡及畢業班

隊兩項背景變項對行為態度、行為意圖的表現有顯著差異；而從軍年資及階級對知覺行為控制上有顯著差異；艦艇資歷對行為態度及知覺行為控制上有顯著差異。

全格局使用PyTorch：深度學習和圖神經網路 實戰篇

為了解決金融 知識的問題，作者李金洪 這樣論述：

熟悉基礎，精通實戰。 　　接續了上一本實戰篇的基礎，本書將介紹目前最流行的物體辨識和自然語言處理在圖神經網路上的最完整應用。當你熟悉了神經網路之後，接下來要精進的就是針對網路結果的強化及最佳化。在GNN的基礎上，針對目前最流行的視覺處理模型進行修改、架設及強化，並且實際應用在現有的平台上。本書的重點就是大量了使用現有的Python函數庫，並且應用了最新的資料集，讓你能真正看到資料套用在模型上的強大能力。在針對Pytorch的函數庫上，不但有視覺應用，更有號稱人工智慧明珠的NLP應用。使用了Torchtext以及NLP的唯一/最佳選擇Huggingface Transformers。而大家

耳熟能詳，但又不知道怎麼用的模型，包括GPT-2、Transformer-XL、ALBERT、ELECTRA、DistillBERT等，在書中都有詳細介紹。另外為了解開DL的神祕，本書也難得介紹了Captum套件，讓深度神經網路更具可解釋性。本書最後也不忘介紹ZSL、這種極少量資料就可訓練高精度模型的方法。有關異質圖神經網路部分，也有大量DGL和NetworkX的範例，實戰篇+基礎篇兩本書，要不充分了解GNN都不行。 本書特色 　　～GNN 最強實戰參考書～ 　　●使用圖型的預訓練模型、Torschvision，GaitSet模型、CASIA-B資料集 　　●高級NLP模型訓練及微調、BE

RTology、CBOW、Skip-Gram、Torchtext、spaCy 　　●文字使用模型TextCNN來把玩IMDB資料庫 　　●高階工程師才會用的Mist啟動函數、Ranger最佳化器 　　●正宗NLP函數庫Huggingface Transformers詳解、AutoModel、AutoModelWithMHead、多頭注意力、PretrainedTokernizer  

區塊鏈技術在台灣二手車市場應用之實證研究

為了解決金融 知識的問題，作者蘇祐 這樣論述：

近年來的二手車市場交易量皆比新車市場高的多，且每年逐漸上升，此市場日益壯大，價格機制卻還是相當混亂，相當不透明，故此本研究以改善台灣二手車市場資訊不對稱問題為發想，設計一套網頁系統，以以太坊區塊鏈為系統底層，且成立一個二手車聯盟來管理該系統，有意願加入此系統的車主需將車輛移至與聯盟配合之檢修場，在確認資料無誤後，聯盟會將該車輛的資料上傳至區塊鏈系統上，以供系統參與者查閱。 本研究透過設計區塊鏈系統進行實作實驗，依據區塊鏈的不可篡改性來用以改善台灣二手車市場資訊不對稱問題，並使用Node.js SDK工具提供網頁客戶端，模擬車輛資料上傳的流程，最後提出三項實驗數據以檢驗新的系統架構設計適確性

，以及檢驗資料的正確性。實驗結果顯示，本研究所提出之二手車區塊鏈系統確實可改善二手車市場資訊不對稱的問題，藉由區塊鏈的不可篡改性，讓資料上傳後就無法修改，就算覆蓋過去鏈上也都能查到相對的紀錄，確保鏈上資料的正確性，讓其餘參與者在系統上查閱時，能夠信任這份資料，進一步改善過去消費者只能以車主所提供之資料作為參考，讓二手車市場資訊更加透明，進一步提高消費者對市場的滿意度及忠誠度。