這才是說好的閒聊

送禮前考慮的點

和對方的關係

對方的喜好

禮物的目的

金額

不同的送禮情境

生小孩

懷孕

生日

交換禮物 (0元, 100元, 1000元)

送男生

Gigi的自信之作

公司給員工/ 公司之間

滿坑滿谷的公司物品(杯子x3,水壺,毯子,野餐墊,行李箱,T shirt x10 ??…..)

案例分享

Gigi：萬用禮品, 保健禮物

陶皮：水果? 糕點? Gigi送的書

周老師：0元禮物 稱讚

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本次聊的書

完全改訂版 バイリンガル教育の方法ー12歳までに親と教師ができること アルク選書シリーズ | 中島 和子 | 言語学 | Kindleストア | Amazon

雙語

定義非絕對

作者定義熟練度：到達那個年齡該有的水準

Balanced bilingual: 兩個都有年齡水準

Dominant bilingual

Double-limited bilingual：兩個都沒有年齡水準

腳踏車例子

只有balanced 對ＩＱ有幫助

 聽說讀寫的分類

只會聽

可以對話

可以讀寫（真正雙語）

文化分類

不只會講、還有價值觀、行為模式

Monoculture：但一文化

Biculture：伴隨文化學習的雙語

Deculture:接觸一堆但不屬於任何文化

年齡越低越能學習文化

作者定義理想的雙語目標

可以讀寫的平衡式雙語

對兩個文化的認同感都要有 biculture

兩個語言可以不混用，在日常對話跟正式場合都能使用

雙語教育最重要的事

2歲-15歲的語言形成期之間，小孩一定要有分開使用兩種語言的情境

15到20歲初，如果用比較激烈（直接送出國），也是有可能

母語基礎要強

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首先，先列出你喜歡的人的條件

然後，回想過去一年你遇到過幾次符合條件的人（A)

然後再想，通常你喜歡的人裡，會喜歡你的機率大概多高？（B)

最後，再想，跟你交往的人，能走到結婚的機會有多高（C)

AxBxC=A*B*C=一年內會結婚機率

然後在網路上找手遊抽卡機率計算機

ガチャ確率計算機 (計算結果 出現率:20%/試行回数:10回/希望出現回数:1回) – 入手できる確率や必要な試行回数を計算！｜イクナガ ツールズ (ikunaga.net)

出現機率＝一年會結婚的機率

想結婚年齡-現在年齡＝抽的次數

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運動有方法?

運動習慣/ 頻率

運動冷知識

運動強度分級，最大心跳區分 (220-年齡)

輕度：40%-55% (做菜,散步)

中度：55%-70% (快走,瑜珈)

強度：70%以上 (跑步,開合跳,爬山)

美國成年人：平均一天輕度約五個半小時,中度20分鐘,強度不到1分鐘

紅肌，白肌，粉紅肌

紅肌：不容易達到疲勞、能夠長時間收縮，適合使用於低強度、長時間的運動

白肌：收縮快速而有力，主要是利用無氧系統將碳水化合物轉換成能量使用，可以快速提供肌肉能量，但無法持久，且過程中會產生乳酸等副產物堆積，容易疲勞，比較適合高強度、需要爆發力的短時間運動

需要搭配不同的運動來訓練肌肉

HIIT高強度間歇

向心收縮,等長,離心肌肉運動

如何克服不想要運動的心情

不同運動的心得

重訓

網球

慢跑

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本日內容：

最成功的三個投資

比較以上三項的相同跟不同之處

比較付房貸跟ETF定期定額的績效

最失敗投資

結論&之後投資策略

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本集節目參與「一手故事」發起的串聯企劃，在 Podcast 搜尋「#親密關係中的更多可能」，或點選一手故事主頁 https://portaly.cc/onestoryintaipei 查詢，由五組節目主持人一起聊聊親密關係中他們觀察到的變化，以及更多自由與可能。

❑ 參與節目：

星期三神經、半軟硬姐妹、歡迎光臨真實世界、一手故事（可附上@或#）

❑ 活動主辦：一手故事

❑ 更多資訊請至：https://portaly.cc/onestoryintaipei

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本集數字皆來自 levels.fyi

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陶皮評分：4/5分的書

作者：心理神經研究教授 =>非心靈雞湯, 功能性磁造影去研究悲傷下的大腦和其他人有何不同

黑暗中的桌子(非自主記憶)(提醒訊息)

悲傷五階段 (否認,憤怒,討價還價,沮喪,接受) =>反對,另一位學者提出的雙歷程(失落導向,恢復導向)

處理悲傷的方式(周老師,Gigi怎麼做?)

反芻思考=>實際上是在逃避悲傷的情緒,形成複雜性悲傷,更沒有回憶的能力與想像未來的能力(想像的都是不真實的未來)

共同反芻=>增加親密感但也產生憂鬱

作者面對母親的離世,能把最好的一面放在心裡,即便過世以後他們之間的關係仍然在轉變,悲傷依舊在但也同樣有新的生活

如果可以長生不老的話周老師和Gigi想做什麼

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本次討論的課程：ChatGPT Prompt Engineering for Developers - DeepLearning.AI

介紹如何實際用ChatGPT做文字處理，批量處理大量文字，例如客戶回饋

結論：

看了沒損失

一個小時的長度很讚，再長就看不下去

Principle 1: write Specific & Clear instructions

Use delimiter: 

Ask for structured output e.g. JSON, HTML

Principle 2: give the model time to think

Include steps in the instruction

Chain of thought

可以做什麼事？

Summarize

Infer

Transform

Expand

openai.ChatCompletion.create(model, messages, temperature

Messages: role & message

System: You are…

Assistant: ChatGPT’s message

User: user’s message

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