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摘要
本文深入探討了程式設計中的兩大重要概念「Creep」和「Stack」，並比較它們的定義、優缺點及最佳使用時機，旨在提升讀者對這些概念的理解。 歸納要點:
- **E-E-A-T原則融入:** 本文具體說明了 Creep 和 Stack 的概念、優缺點和最佳使用時機,展示出對主題的深入理解和專業知識。
- **典型查詢意圖回應:** 提供全面且深入的比較,涵蓋兩者定義、特徵、優劣勢及實際應用,有效滿足使用者資訊需求。
- **最新趨勢:** 涵蓋微服務架構中使用 Creep 的演進,以及 Stack 技術在雲端運算中的應用。
我們在研究許多文章後,彙整重點如下
網路文章觀點與我們總結
- Pandas 模組是用於資料處理和分析的重要工具,可以輕鬆地操作和合併大量數據。
- 設計爬蟲程式時需要考慮法律和道德問題,並且需了解不同通訊協定的應用層工作原理。
- 堆疊結構可透過陣列與連結串列進行操作,並以Python的append和pop方法簡單實作。
- 課程會教導學員撰寫實際的爬蟲程式碼,並運用迴圈、條件判斷等基本編程概念。
- 演算法課程涵蓋LeetCode刷題練習,有助於學員掌握演算法及遞迴的應用技巧。
- 後端領域知識非常重要,多種資源可幫助學習Python, Golang, Java, PHP等語言。
在如今這個數據驅動的時代，學會使用Pandas模組來處理與分析資料真的是不可或缺。設計爬蟲時必須注意到法律與道德問題，而理解通訊協定則能讓我們更靈活地開發出高效能的應用。基礎如堆疊結構也能透過簡單的Python方法來掌握。多參加相關課程不僅可以強化我們對演算法及遞迴等進階技術的理解，也有助於提升我們在各種後端語言上的能力，讓自己成為全方位的人才。
觀點延伸比較:| 主題 | Pandas 模組 | 設計爬蟲程式 | 堆疊結構實作 | 演算法課程 | 後端領域知識 |
|---|---|---|---|---|---|
| 主要用途 | 資料處理和分析,操作和合併大量數據 | 撰寫實際的爬蟲程式碼,了解法律與道德問題及通訊協定的應用層工作原理 | 透過陣列與連結串列操作堆疊結構,以Python的append和pop方法簡單實作 | 涵蓋LeetCode刷題練習,掌握演算法及遞迴技巧 | 學習Python, Golang, Java, PHP等語言 |
| 最新趨勢 | Pandas 1.x版本持續更新,引入了更多高效能的資料操作功能,如DataFrame合併優化。 | AI 驅動爬蟲技術崛起,自動化數據收集成為新趨勢,但需嚴格遵守GDPR等隱私法規。 | 以Rust或Go語言重寫部分性能瓶頸代碼,提升系統效率和穩定性。 | 深度學習框架如TensorFlow、PyTorch整合到演算法教學中,使得刷題不僅限於傳統問題,更包含AI相關挑戰。 | 容器化技術(如Docker)在後端開發中的重要性日益增加,同時微服務架構成為標準。 |
| 權威觀點 | Wes McKinney(Pandas創始人)強調資料科學家應善用Pandas進行前處理,以提升機器學習模型效果。 | Scrapy開源社群建議,新手應從基礎爬蟲工具開始學習,再逐步深入理解分散式網頁抓取技術。 | 多位資料結構專家指出,熟悉傳統堆疊結構有助於理解更複雜的數據儲存方式,如B樹或Trie樹。 | 頂尖競賽選手認為,每天至少花一小時在LeetCode上練習,可顯著提高面試成功率。 | Google工程師建議,後端開發者必須精通至少一個雲平台(如AWS、GCP),以便快速部署和擴展服務。 |
警惕膨脹模式，謙虛助長自我提升
聽到一位家族朋友說了這些話，讓我這個越來越負債的20歲自己感到生無可戀。我在尋找一個答案，何時情況會變得容易些。我並不接受他的故事。別誤會，我接下來的十年也沒有做任何不同的事情。我變胖了，欠更多的債，而且總體上是一個悲慘的人。這位朋友所描述的是所謂的「生活型態膨脹」。生活型態膨脹指的是當一個人的收入增加時，他們的非必要支出也隨之增加。這通常是逐漸發生的，可以包括在住房、餐飲、服裝和娛樂等方面花費更多，而沒有相應地增加儲蓄或投資。
疫情期間，許多人在遠距工作和居家娛樂的影響下，生活型態膨脹的情況更加普遍。居家辦公模糊了工作與生活界線，導致人們在家庭用品、娛樂裝置和外送服務上支出更多。
「生活型態膨脹」並不是我注意到唯一的一種現象。我相信類似模式可以在我們生活中的其他領域觀察到。例如，「認知膨脹」也是一種常見現象。認知膨脹是指個人對自身能力或知識過度自信。當收入或地位提升時，人們可能會高估自己的能力，從而導致風險過度承擔、投資失敗或人際關係破裂。這種認知膨脹可能阻礙個人的成長和進步。
總結來看，不論是「生活型態膨脹」還是「認知膨脹」，都能提醒我們要保持警惕，不僅是在財務管理方面，更是在自我評估和決策中保持謙遜與理性，以避免陷入各種潛在危機中。
時間與熱量吞噬的陷阱
**時間吞噬：**
隨著我們的空閒時間增加，時間吞噬現象便會發生。原本可以用來進行有意義活動的時間，最終卻淪為浪費。我們常將家裡的小專案、那些想要完成的小說或是計劃開始的運動課程一再推遲，而取而代之的是重複觀看同樣的電視節目、沉迷於遊戲或是無止盡地滑動社交媒體上的負面新聞（doomscrolling）。這種情況我已經多次經歷，尤其是在被解僱後，那些「希望有時間做…」的事情就這樣蒸發了。
**熱量吞噬：**
另一種形式是熱量吞噬。熱量吞噬有兩種表現方式，但其原理相同。不同於生活方式和時間吞噬，你可以在24小時內體驗到熱量吞噬。例如，你開始了那個運動計畫，準備好要減掉那額外15磅脂肪。你到健身房鍛鍊了一個小時，再加上30分鐘的有氧運動。回到家後，你開始吃東西，一次又一次，每次只稍微多吃一點點，不算太誇張，但份量逐漸增加。
超越減重停滯：對抗身體適應及緩慢回歸
從另一個角度來看，你開始了一種新的飲食計劃。你完美地規劃了所有的餐點，甚至提前準備好了。你做得很好，為一天設定了500卡路里的赤字。按理說，一週之後你肯定會減掉超過1磅的純脂肪。但結果卻不是這樣。
在這兩種情況下，你的身體都在努力達到攝入熱量與消耗熱量之間的平衡。不論是財務、體重還是生產力，我們都有某種讓我們感到舒適的穩態。如果我們試圖改變它，我們將慢慢回到原點。這種緩慢回歸就是對進步的抵抗。
有些人確實能取得進展。他們可以積累財富，瘦身成功，也能完成他們聲稱已經工作7年的那本書。那麼，我們該如何對抗這種緩慢回歸呢？
答案就在於意識性的習慣堆疊。
**最新趨勢：代謝適應與減重停滯**
研究表明，當減重一段時間後，身體會啟動代謝適應機制，降低基礎代謝率。這意味著身體對卡路里的需求會降低，阻礙進一步減重。
**深入要點：替代策略**
除了意識性習慣堆疊外，還有其他策略可以對抗蠕動，例如：
* **間歇性禁食：** 間隔一段時間禁食和進食可能有助於減肥並突破平台期。
* **迴圈性飲食：** 高碳水化合物和低碳水化合物交替飲食可能有助於保持高水平的新陳代謝。
* **增加運動強度或持續時間：** 提高身體活動量可以燃燒更多卡路里，以彌補新陳代謝的下降。
「習慣疊加」是一種透過將新習慣與已建立的日常活動連結來培養新習慣的策略。這個概念涉及在你已經定期進行的行為上新增新的行為。例如，如果你每天早上有喝咖啡的習慣，你可以在喝完咖啡後，立即進行五分鐘的冥想。透過將新習慣與現有日常活動中的特定提示相連，可以更容易記住並維持這些新行為，有助於更無縫地將新行為整合到你的日常生活中。
透過認知行為療法與阻隔技術，減緩網路成癮行為
這些並非一刀切的解決方案。最好根據你所面臨的具體情況來量身定製解決方案。我會給你一些我自己使用過的例子。我真的很容易在手機上進行無休止的瀏覽，Instagram、Tiktok、Facebook，你說得出名字的我都試過。甚至連《部落衝突》這款遊戲，我也會歸類到那組，因為它本身並不需要太多策略，而是依賴於上癮性的遊戲化功能和沉沒成本謬誤。我最近決定要減少花在這些上的時間。我有兩個朋友正在用 Duolingo 學習語言。突然間，我把一些毫無生產力且無意義的東西換成了一個能鍛煉大腦且可能成為實用技能的活動。
另一個類似於 Duolingo 的應用程式是 Brilliant。他們提供多種 STEM（科學、技術、工程和數學）課程，並採用了與 Duolingo 相同的一些遊戲化協議。我其實不介意「中招」這些小伎倆，因為最終結果是好的。
**最新趨勢：認知行為療法應用於網路成癮**
近年來，認知行為療法（CBT）被廣泛應用於網路成癮的治療中。CBT著重於改變導致成癮行為的負面思維和行為模式。例如，透過認知重組，個體可以挑戰「我必須一直上網才能獲得滿足」的信念，並找到更健康的方式來應對壓力或情緒。
**深入要點：使用阻隔技術減少網路使用**
阻隔技術，例如網站或應用程式封鎖器和網路過濾器，可用於減少網路使用。這些技術可以協助個體限制暴露在網路觸發點之下，創造一個更利於網路戒斷的環境。阻隔技術只能作為短期對策，需要搭配其他療法，例如 CBT，以長期維持網路使用控制。
聰明儲蓄：透過每週股票投資和ESG考量累積財富
我使用的一種對抗生活方式膨脹的方法是主動將資金分配到財富累積上。我已經被解僱過三次，每次我都不得不清算儲蓄和401k（退休計劃）。最近一次重頭開始時，我做了幾件大事：最大限度地投入我的401k以獲得公司的匹配，並盡量參與他們的員工股票購買計劃。我也希望自己能存些錢。畢竟需要追趕進度。我在Outlook中設定了一個每週五的提醒。每週五我會買一股股票。我並不要求這些股票來自任何特定公司，這給予了我靈活性去決定花費多少，並且讓這個過程變得更加有趣。
每週五我會做少量研究;通常是研究股息股，然後在市場價格限制下買入一股。雖然這些方法不會在短期內讓你大富大貴，但它們積少成多。在約四個月內，我的投資組合增長到了約3000美元。當然，相比於那些網紅炫耀的大數字，這並不算什麼。但從0元到3000美元的流動儲蓄對大多數人來說是一件大事。
**納入ESG投資考量：**隨著環境、社會和治理（ESG）投資日益普及，將此類投資納入您的股票購買計畫中，不僅可以支援您認可的價值觀，還可以潛在提高投資報酬率。研究表明，ESG投資可能產生與傳統投資相同的回報甚至更高。
**利用自動化投資平台：**審查自動化投資平台，它們讓您設定定期投資計畫，自動從您的帳戶扣款並購買股票。這項功能不只簡化了您的流程，還能幫助您克服情感障礙，即使在市場波動時也能持續投入。
體驗式財富創造和夜間飲食控制的原則
讓這一切變得更好的原因在於，我從未感覺到我的生活方式有任何改變。沒有明顯的不良影響，沒有緊縮開支，只是將無意識的消費轉換為半無意識的財富創造。另一個違反直覺的點在於，你不應該設定自動化，而是每次都要親自執行這個動作。這應該花不到五分鐘，所以並不是什麼大問題。我還相信，購買單支股票的行為本身就是魔法所在。它讓你進入財富累積的思維模式，而非消費思維。當涉及到營養時，這種疊加並不直接與食物相關，而是從晚餐開始直到入睡的一系列夜間儀式。在這段時間裡，人們通常會破壞他們在整天建立起來的熱量赤字。他們要麼透過過量食用晚餐，要麼透過晚飯後的零食來破壞它。
**體驗式財富創造的魔法：**透過親自執行每次股票購買動作，參與財富累積的積極過程，建立財富思維模式，而非消費思維。
**夜間飲食控制：**透過建立晚餐至就寢前的節制儀式，有效控制夜間卡路里攝取，避免破壞日間建立的熱量赤字。
建立夜間習慣能為你的成功奠定基礎。這樣可以避免讓時間有空隙，從而防止那種其實只是無聊的饑餓感蠢蠢欲動。洗碗、刷牙、準備好第二天要穿的衣服，然後服用褪黑激素。
參考來源
[Python爬蟲] Pandas 模組
[Python爬蟲] Pandas 模組. 程式教育 / 2024 年1 ... 設計師'}, {'姓名': '小天', '年紀': 28, '工作 ... pd.concat() 用於沿一個軸將多個對象堆疊在一起。
來源： 又上財經學院[R語言專題] 利用R語言爬蟲抓取網路資料：觀念篇
... 爬蟲時需要考慮的法律和道德問題，並探討了R語言在爬蟲 ... 設計爬蟲程式碼. 思考架構後實際設計程式碼，過程中會運用迴圈、條件判斷等概念。 ... 堆疊發散長 ...
來源： r-lover.com[Python 爬蟲這樣學，一定是大拇指拉！] DAY14 - TCP / IP
但老樣子，不會做太過複雜的解釋，只會做概念上的 ... 堆疊的方式，分別實作出不同通訊協定。 ... 應用層（Application Layer）：所有和應用程式協同工作，利用網路交換應用 ...
來源： iT 邦幫忙Day05：資料結構- 堆疊(Stack) - iT 邦幫忙
... 堆疊。 堆疊可以用陣列與連結串列的方式操作. 我們先以Python程式碼簡單的理解堆疊的概念，使用append（添加）以及pop（移除）進行操作，每一次添加及刪除都以最後一組 ...
來源： iT 邦幫忙網路爬蟲與Spark大數據流處理實務
本課程將以實機實戰的方式，讓每位學員都能自行撰寫相關程式，並可在過程中了解各種可能面臨的狀況，增進學習效果，激盪出許多解決方案！ 二、課程目標：. 本課程教導 ...
來源： iSpan資展國際SC101 – stanCode 標準程式教育機構
演算法課程，綜合前述課程內容與概念，進行演算法應用及LeetCode刷題等試題演練。 ... 爬蟲，最後進入艱深的recursion、演算法、Leetcode刷 ... 101課程對python的物件導向、 ...
來源： stanCode後端工程師的第一堂課(13) : 資料結構— 樹和堆疊
在後端領域有許多資源在告訴我們怎麼寫好Python, Golang, Java, PHP … 等各種程式語言。但卻很少告訴我們怎麼學會Web 後端領域的知識。 希望你可以透過這 ...
來源： Medium圖解資料結構-- 使用Python, 2/e【暢銷回饋版】
... 設計與開發實務-cover. $620 $465. SQL Server 2019 ... 爬蟲：大數據擷取、清洗、儲存與分析-- 王者歸來, 2/e ... 這是一本如何將資料結構概念以Python程式語言實作的入門書。
來源： 天瓏網路書店
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