自從在鬼門關前走過一回，振宇便受到如同遊戲設定的「系統」所支配。儘管擁有了提升狀態的五項能力值及技能，但必須遵從系統的指示，否則就會遭受懲罰！順利完成每日任務後，振宇從隨機寶箱內獲得了〔道具：地下城的鑰匙〕，於是他勇闖副本，開始殺怪升級！面對各種棘手的野獸型魔獸，振宇巧妙運用系統的機制，不再畏懼──「沒什麼好怕的，反正我都已經死過一次了！」※霸榜夯漫！韓國KakaoPage 2020年度網路漫畫第一名神作，即刻回歸～※榮獲日本Piccoma BEST OF 2019漫畫部門第一名，Piccoma AWARD 2020年度獲獎作品🎉※終於敲定！✨同名漫改動畫2024年盛大開播✨改編RPG手遊即將上市！※新角色堂堂登場，除了大有來頭的富家子弟，還有一支形跡可疑的私人攻擊隊，眾人心思各異，劇情急轉直下？！※刺激挑戰永不停歇，熱血升級永無止境！➚➚※原作小說同步熱賣中！⚔️萬眾期待，改編動畫2024年火熱開播！⚔️原作小說同步熱賣，最強韓漫霸氣歸來！賭上性命，奮戰到最後一刻──讓我們來場激烈的戰鬥吧！
為解決房租的燃眉之急，振宇決定幫私人攻擊隊湊人數，成為他們攻掠C級地下城時的搬運工。但這支以黃東石為首的私人攻擊隊，卻令振宇有股不祥的預感……小心「壁虎」──腦海中突然浮現的警告，讓振宇再次意識到地下城是世界上最弱肉強食之地。強敵赤裸裸的殺意直面而來，因此觸發了〔緊急任務：殺死敵人！〕這一切並非偶然，只因為系統需要的，是強者成振宇！ ※霸榜夯漫！韓國KakaoPage 2020年度網路漫畫第一名神作，即刻回歸～※榮獲日本Piccoma BEST OF 2019漫畫部門第一名，Piccoma AWARD 2020年度獲獎作品🎉※終於敲定！✨同名漫改動畫2024年盛大開播✨改編RPG手遊即將上市！※新角色堂堂登場，除了大有來頭的富家子弟，還有一支形跡可疑的私人攻擊隊，眾人心思各異，劇情急轉直下？！※刺激挑戰永不停歇，熱血升級永無止境！➚➚※原作小說同步熱賣中！⚔️眾所矚目，改編動畫2024年火熱開播！⚔️原作小說同步熱賣，最強韓漫霸氣歸來！獵人之所以被稱為獵人……就是因為真正的狩獵，現在才正要開始。
本書特色 《當代國際法引論：政策導向的闡述》是Oxford University Press（牛津大學出版社）所發行An Introduction to Contemporary International Law: A Policy-Oriented Perspective（3rd Edition, 2015）的漢文版，本書集結國內國際法教學經驗與研究著作豐富的學者專家合力翻譯完成，並經原作者陳隆志教授審定。 陳教授以名聞國際的新港學派（New Haven School，又稱耶魯學派）的政策科學研究法，來探討廣義國際法的重要問題。他強調「國際法」並不是靜態的國際規則而已，而是一個動態持續的決策過程，國際社會透過這個過程來闡明、確認與實現人類、世界的共同利益──維護最基本的世界秩序，保持國際的和平與安全，以及追求最適當的國際秩序，促進人權、政治、經濟、社會與文化的發展，各種價值的同成分享。作者簡介陳隆志 陳博士於1954年台南一中第一名畢業保送台灣大學法律系，1958年台灣大學法律系第一名畢業。1960年8月到美國留學，四年內先後得到西北大學的法學碩士（1961）及耶魯大學的法學碩士（1962）與法學博士（1964）。台大在學中（1954〜1958），四考連中：大一外交行政人員普通考試通過，取得參加高等考試的資格；大二普通行政高考，台灣省性高考第一名；大三司法官高考，全國性高考狀元；大四，高考外交官領事官。 他現任台灣新世紀文教基金會董事長，紐約法學院法學榮譽教授，新世紀基金會（紐約）理事長，新世紀智庫論壇發行人兼總編輯，新世紀智庫叢書及台灣聯合國研究書庫總策畫。 他曾任總統府國策顧問，總統府人權諮詢小組委員兼副總召集人，行政院人權保障推動小組委員，台灣聯合國協進會創會理事長，台灣國際法學會理事長，台灣加入聯合國大聯盟創會理事長，美國國際人權聯盟副會長及理事，美國法學院聯合會國際法組主席，美國國際法學會理事，美國比較法學會理事，耶魯法學院資深研究員，國際人權研究所（法國）主講，台灣大學法律系客座講座教授，北美洲台灣人教授協會會長，美國律師公會人權雜誌總編輯。 陳博士有很多英文與漢文著作：他的第一本英文著作是Formosa, China and the United Nations（New York: St. Martin’s Press, 1967）（
「作者在上市 IC 公司上班，每天面對 real world problems。探索如何建立輕量深度學習網路以及發展更有效率的學習方式是他每天的工作。這是一本學理及實務兼具的好工具書。」 － 中央研究院資訊科學研究所所長 廖弘源博士 推薦[搭起 AI 與統計的橋樑]原本統計學與人工智慧是兩個完全不同的領域，然而兩者在近代都有了新的發展進而產生連結。在人工智慧中導入機率與統計的觀念，讓電腦具有自己找出數據之間的關聯性並試圖解決問題的能力，因而出現機器學習 (machine learning) ，再加上電腦計算能力的大幅提升，解決多層類神經網路和大數據之間聯繫性的可能，進而衍生出現今最熱門的深度學習 (deep learning)。不過，大部分電腦相關科系出身的人並不熟悉統計學，因此在更上一層樓的時候容易遇到障礙。有鑒於此，小編在推出《機器學習的數學基礎》(天瓏專業書店年度暢銷第一名) 一書之後，就積極開發 AI 與統計學相關的書籍。在尋尋覓覓之後請到擅長統計與機器學習的黃志勝博士出馬撰寫《機器學習的統計基礎》，首要之務就是讓讀者不要視統計為畏途，因此在書中設計大量範例以降低學習難度，務求讀得懂、做得出來才容易吸收，進而搭好統計與機器學習的橋樑。如果自覺數學已經還給老師了也不用擔心，可以將本書搭配《機器學習的數學基礎》一併完整學習。[學會統計, 由混亂到清晰]本書從讀者在高中就學過的集合與機率論開始，帶您快速複習一遍，並將容易混淆之處多多舉例說明，並將以前似懂非懂的隨機變數、機率分布等觀念再解釋得更清楚。接下來就進入專有名詞特別多的統計學，這也是造成許多人暈頭轉向之處。特別是樣本估計、信賴區間、顯著水準、信心水準、t-分布、假設檢定...等讓人一個頭兩個大的主題，更是務求清楚明瞭。當然本書不可能把完整的統計學全都搬進來，此處只介紹機器學習、深度學習需要用到的統計基礎知識，縮短您的學習時間。然後就進入機器學習的重頭戲，從資料前處理到迴歸、分類模型的建立，以及當數據的特徵數過多時的 PCA、LDA 統計降維法。從類神經網路開始進入深度學習的範疇，包括前向傳遞、梯度下降法與倒傳遞學習法的手算實作，幫助讀者一步步建立深度學習的演算邏輯，並利用參數常規化解決模型過擬合 (over-fitting) 的問題。最後，導入模型評估，例如二元、多元分類模型評估指標、迴歸模型評估指標、4
