（中國建築鼻祖木匠鼻祖） 魯班（公元前507年—公元前444年）， 姬姓 ，公輸氏，名班，人稱公輸盤、公輸般、班輸，尊稱公輸子，又稱魯盤或者魯般，慣稱 " 魯班 " [2] 。 字依智 [1] ，戰國時期 魯國人（都城山東曲阜，故里山東滕州，一説故里為曲阜 [12] ） [8-11] ，魯班的名字實際上已經成為古代勞動人民智慧的象徵。 別 名 魯班、公輸盤、班輸、魯盤、魯般 字 依智 所處時代 春秋末期到戰國初期 民族族羣 華夏族 出生地 魯國 出生日期 公元前 507年 逝世日期 公元前 444年 主要成就 土木建築鼻祖、木匠鼻祖、戲班的祖師 主要作品 曲尺 墨斗 刨子
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算出你的生命靈數的數字後，除了看你是幾號人（即你的生命靈數）的性格特質，也可加碼看生日數的特質，即你的出生日期加總數字（例如13日的生日數是1+3=4），它是你性格的外在呈現、人們眼中的你。 只不過他人眼中的你，有時不一定會如實地呈現你的全貌，所以要暸解生命靈數和生日數之間的差異，就能知道一生中可能會發生的哪種矛盾與衝突，或會造成他人誤解你的原因。 一個生命靈數是傾向獨立自主的1號人，在他人眼中的人設卻是一位務實、重視安全感的4號人，如此落差明顯的特質，難免會讓人搞不懂他到底是愛自由？ 還是愛安全感？ 這時可以把日常生活中常用的幾組數字，像是手機、住址、銀行帳號等，將它們各自加總至個位數，就是這組號碼會帶給你的能量，影響你對外溝通、居住品質、和存不存得住錢等等。 延伸閱讀 你是幾號人？
（殿試第一名） 狀元， 科舉考試 以名列第一者為"元"， 鄉試 第一稱 解元 ， 會試 第一稱 會元 。 殿試 第一稱狀元，與第二名 榜眼 ，第三名 探花 合稱"三鼎甲"。 中文名 狀元 外文名 The champion 制 度 科舉考試 開始時期 唐 注 音 ㄓㄨㄤˋ ㄩㄢˊ 目錄 1 制度 2 解析 3 歷史沿革 4 發展歷程 5 狀元之最 6 大器狀元 王維 柳公權 張又新 王溥 張孝祥 陳亮 文天祥 楊慎 吳其濬 翁同龢 洪鈞 張謇 郭子儀 7 狀元榜 8 女狀元 制度
職涯順不順？. 1分鐘看懂人5大面相曝光!. 臉方規矩多、臉長員工愛學習. 面相除了可以通過觀察人的面部特徵來識人，也可以因著面相去探尋命運。. 新創科技命理師簡少年，引入傳統的「五行相法」，將人分為五個類型：金、木、水、火、土，根據這些分類來 ...
先人上位吉日 先人上位吉日 它包括中國古代天文學的許多重要內容，是古代科學觀察和研究的結晶。 黃道吉日網每天發佈黑道兇日、黃道吉日、結婚嫁娶、開張開業、搬家入宅、財神位置、每日時辰吉兇、每個時辰的五行旺衰趨勢等擇日黃歷查詢、希望擇吉 ...
by : Haplaytour 2023-07-16 眾所周知海洋佔地球表面的71%，海洋生物種類繁多，海水魚的數量多至無法估計。 根據Oceana Organization，現時已知的海水魚的種類大約有二萬多種，它們會根據海域的不同從而有不同的外貌特徵以適應當中的生活。 而你現在是不是有興趣飼養海水魚呢，立即來看最新的整理圖鑑，就能知道你最喜歡哪一個品種了! 海水魚圖鑑一：小丑魚 通常小丑魚都能達到12厘米，大部分體色鮮豔帶有條紋。 這個品種的成員都非常容易飼養，非常適宜飼養在水族箱中。 最好，在購買這種魚時，同時買入一小群並同時入缸，這樣它們會結成小團體，並能融洽相處。 巴貝里小丑 紅海小丑 查戈斯雙帶小丑 藍紋小丑 印度紅小丑 番茄小丑 黑單帶小丑 海水魚圖鑑二：倒吊
中文勵志語錄 勵志名言佳句 名人語錄 中英文對照 愛情語錄 中英文對照 【勵志語錄】119句 心靈勵志金句語錄 | 中文勵志金句 1、每天告訴自己一次：我真的很不錯。 2、銘記在心：每天都是一年中最美好的日子。 3、別總埋怨老天對你不公，其實老天根本不知道你是誰。 4、別指望所有的人都能懂你，因為蘿蔔白菜，各有所愛。 你做了蘿蔔，自然就做不成青菜。 5、把彎路走直的人是聰明的，因為找到了捷徑；把直路走彎的人是豁達的，因為可多看幾道風景。 6、命運不是一個機遇問題，而是一個選擇問題；不是我們要等待的東西，而是我們要實現的東西。 7、夢想是一個人奮鬥的動力，夢想是一個人動力的源泉。 8、所有看似美好的，都經歷過或者正在經歷著不美好。 9、美好的愛情，會教會我們如何看待一個不完美的人。
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 !
魯班
