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這兩本書分別來自博碩 和人民郵電所出版 。
國立勤益科技大學 企業管理系碩士班 林水順所指導 張廖淑惠的 分析電子商務業者選擇網路平台的因素 （2021），提出付費k書中心關鍵因素是什麼，來自於電子商務、AHP層級分析法、平衡計分卡、MOMO、蝦皮。
而第二篇論文國立嘉義大學 體育與健康休閒學系研究所 張家銘所指導 劉子維的 廟宇環境氣氛、心靈體驗對觀光客主觀幸福感之影響：以宗教信仰程度為調節變項 （2021），提出因為有 廟宇觀光、環境氣氛、幸福感、宗教信仰、控制變項的重點而找出了 付費k書中心的解答。
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Windows 11制霸攻略：用圖解帶你速讀微軟最新功能
為了解決付費k書中心 的問題，作者吳燦銘 這樣論述：
/Windows 11嶄新特點/ ◆ 平衡性功能改版 多功能視窗整合最佳化工作流程與運作 ◆ 全新使用者介面 工具列功能優化與個人化小工具面板 ◆ 直覺式觸控操作 觸選、撥動，瀏覽、互動更靈巧快速 ◆ 強化資安防護規格 配搭必要TPM 2.0強化系統安全性 Windows 11功能大解析！無痛銜接微軟最新作業系統 Windows 11全新亮點 Fluent Design圓角視窗、Snap Layout多功能視窗、優化觸控輸入介面、Snap Group將App設為群組、全新小工具程式（Widgets）、讓Android
App執行於Windows 11、升級TPM 2.0資安防護更新、導入遊戲新技術與雲端遊戲、新設計的Microsoft Store、開放Azure線上語音辨識。 精彩篇幅 本書除了讓您首先體驗Windows 11特色全新亮點外，還能讓您上手Windows 11各方面的功能技巧與應用，例如打造出獨樹一格的桌面環境、得心應手檔案管理工作術、孰悉包羅萬象的內建程式及Microsoft Store、認識控制台設定與應用程式、最佳化相簿管理與影片編輯、使用者帳戶建立與管理、精通軟體管理與協助工具、一手掌握裝置新增與設定、防微杜漸電腦更新與系統安全、亡羊補牢系統修復與管理、了解無遠弗屆網路安裝
與應用、與時並進運用資源共享的雲端服務等，最後還提供便捷實用的Windows 11快速鍵，希望本書能夠成為您快速入門與熟悉Windows 11的最佳選擇。
付費k書中心進入發燒排行的影片
從去年12月1日開始，中國湖北省武漢市出現「不明原因肺炎」，短短兩個半月，疫情「遍地開花」，五大洲都有新冠肺炎的蹤跡，大敵當前，考驗各國政府應變能力。如何安置、隔離從武漢撤回的僑民，讓各國大傷腦筋。
比如澳洲政府決定把僑民安置在「耶誕島」，就引爆種族歧視爭議。
耶誕島聽起來好像滿溫馨的啊，爭議在哪裡呢？原來耶誕島距離澳洲足足有2600公里遠，從2003年開始就被當作「拘留中心」，曾收留成千上萬名尋求庇護的難民，但是島上的設施以及拘留情況，曾經遭受聯合國和人權組織的批評。這波被撤離的僑民多半是華裔澳洲人，聽到自己要被關在耶誕島兩週，不少人質疑「白人是不是會有比較好的待遇？」甚至寧願繼續留在武漢，也不要被關進收容所。但澳洲政府兩手一攤表示，無論雪梨、墨爾本或布里斯本，當局都無法騰出一家醫院安置數百人，耶誕島是唯一的選擇。
但爭議不只如此，澳洲政府原本還主張「使用者付費」，打算向僑民收取「撤僑費」，每人必須支付1000澳幣，大約2萬零200元台幣的機票費，才能上機，這當然遭受各界抨擊，當局最後才同意「免費撤僑」。
除了要應付自己家國民的抗議，各國防疫措施還會影響外交關係。菲律賓總統「杜特蒂」2月2日突然無預警宣布，基於「一個中國」原則，台灣公民或14天內曾到過台灣的外籍人士，一律禁止入境菲律賓，午夜12點生效，但好幾架班機在命令發布前就已經起飛了，結果導致大約150名台灣籍旅客落地後，被擋在機場無法入境，簡直是電影「航站情緣」翻版。經過多次協商，菲律賓總統發言人14日終於才證實，當局已經取消對台灣的禁令，結束這場「一中」鬧劇。
不過杜特蒂的一中還不算什麼，柬埔寨總理洪森，可是用生命在挺中。執政35年的洪森，因為解散反對黨、關閉媒體、監控人權團體，而遭到歐盟取消關稅優惠，沒想到他立刻轉向「富爸爸」中國，2月5日高調訪華，不戴口罩就和習近平見面，還和剛從武漢回來的李克強親切握手，被習近平大力稱讚：「患難見真情」！
洪森甚至表示要去武漢探望當地的柬埔寨學生，但中方表示「無法安排」才作罷。根據BBC報導，在海外國家對柬埔寨的直接投資中，中國就佔了七成，難怪洪森政府一直在加強對華關係，努力淡化新冠肺炎造成的威脅，還堅決不撤僑、不關閉大使館，也不會叫停柬中直航航班。
此外，洪森還挺身而出，接下「威士特丹號」郵輪這個燙手山芋。這艘「船球」遭到五個國家拒絕靠港、在海上漂流兩週後，直到13日上午才獲准停靠柬埔寨「施亞努港」，隔天乘客接受檢疫、確認無恙後，才得以上岸。
洪森當然沒有放過表現機會，當天親自到港口迎接乘客，還獻上玫瑰花，全程沒戴口罩和民眾互動，強調柬埔寨窮歸窮，但始終願意和國際社會合作解決問題。分析人士認為，洪森政治算盤打得精，除了能向中國表示雙方在同一個戰壕、攜手對抗疫情外，也有助宣傳柬埔寨旅遊業，更能改善自身的獨裁專制形象，一舉數得。
只不過開心短短一天，「威士特丹號」船上一名83歲美國女乘客，15日抵達馬來西亞後，被檢出新冠肺炎病毒，當場被收治隔離，尷尬打臉洪森，也讓外界對柬埔寨當局的防疫能力打上問號。
不過近期爭議最大的要屬日本了。載有來自各國3700多人的「鑽石公主號」，自從一名香港乘客被確診後，2月5日起整條遊輪上的人就被隔離在船上，只有被確診的乘客可以下船就醫，鑽石公主一夕淪為「海上監獄」。日本當局一直沒有及時向外界更新乘客情況，加上船上隔離條件堪慮，導致感染率逼近10%，15、16短短兩日一口氣檢測出137名確診病例，台灣籍父子先後確診染病，就連一名橫濱消防急救員，在「全副武裝」協助乘客下船隔離後，竟然也發燒確診，但怎麼感染的沒有人知道，這個防疫大漏洞讓輿論紛紛質疑：日本防線潰散了！
這下子美國終於坐不住，決定出手撤僑，接回三百多人美國人返國隔離，加拿大也跟進，儘管加國聲稱，是考量到乘客面臨特殊情況、減輕日本醫療體系負擔，但美加此舉似乎暗示，對日本防疫工作投下不信任票。
日本衛生政策專家「村上博美」（Hiromi Murakami）表示，由於日本政府沒有定期並且及時舉行記者會，發布的訊息又含糊不清，反而讓問題變得比看上去嚴重很多。
天普大學社會學教授「克利夫蘭」（Kyle Cleveland）也批評，這起事件的不透明，令人聯想2011年的311福島核災，日本政府等到災後32天，才突然一口氣把事故嚴重程度，提升至最高級別的第七級，讓外界質疑當局試圖隱瞞真相。
才在罵日本政府不夠透明，根據美國媒體報導，美國撤僑專機在登機時，日本政府才告知，兩機上有14人無症狀，但呈現陽性反應。美國媒體又海K日本政府一頓。
除了鑽石公主號以外，日本多處更相繼傳出「無法追查感染途徑的境內感染病例」。日本厚生勞動大臣「加藤勝信」坦承，已經看不清感染途徑，目前疫情已經發生變化，國內蔓延恐怕難以避免。
不顧疫情火速蔓延，確診數字加上鑽石公主號己攀升到中國以外最高，但當局14日聲明，今年7月24日開幕的東京奧運，將100%如期舉行，因為日方接到WHO的建議說，不需要準備任何應急方案，也不必取消奧運或改變主辦地點。
日本資深媒體人「野嶋剛」日前投書媒體，直指目前日本政府與社會大眾，似乎有共同默契，希望盡可能消除外界對日本的安全疑慮，給世界各國留下好印象，全都是為了東京奧運。日本最擔心的不是「流行病的風險」，而是「東京奧運失敗的風險」。
究竟是日本按照WHO建議，「佛系防疫」保奧運，或是台灣記取SARS教訓，戒慎恐懼比較好，歡迎大家來分享你的意見。
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分析電子商務業者選擇網路平台的因素
為了解決付費k書中心 的問題，作者張廖淑惠 這樣論述：
隨著科技發展，網路銷售更是飛躍式的進步，經濟部統計處公告今年度網路銷售額占整體零售業營業額比重持續攀升成長，電子商務是全球化趨勢，是每個企業必須經營發展的市場區塊。電子商務產品大多通過網路平台與買家直接互動，如能選擇有吸引力的網路平台更適合增強產品接觸和品牌推廣。 因此選擇一個適合的網路平台成為電子商務銷售渠道，已是企業當務之急。本研究的主要目的在.發展電商業者選擇網路平台之AHP評估架構、結合平衡計分卡建構電商業者選擇網路平台之評估指標以及比較電商業者選擇MOMO與蝦皮購物兩平台評估指標之差異。以AHP層級分析法分析電子商務業者選擇網路平台的因素，並以網路購物平台¬ MOMO、蝦皮兩個平台
逐一探討之，將績效目標以平衡計分卡準則分別為 : 財務構面、顧客構面、內部流程構面和學習與成長構面。透過四構面建立架構模組的問卷，對電商專家進行訪談，整理出評估指標。結果發現四個構面兩兩對比下，重要性構面落在「內部流程構面」，表示重視實際的效益收益與時間的效率。而重要性評估指標落在 「投資報酬率」、「操作便利滿意度」、「穩定供應鏈」，「增加商品銷量」、「人力技術能力」之五個評估指標，反映出快速的電商時代，每個效益都是與時間與服務一起增加績效。重視系統操作便利設計，重視品質穩定和商品穩定對於收益的速度，重視未來更多的技能與分析能力，網路行銷專業知識與提升技術能力，這也是電商選擇平台的重要的選擇指
標。
數據科學入門（第2版）
為了解決付費k書中心 的問題，作者（美）喬爾•格魯斯 這樣論述：
本書基於Python語言環境，從零開始講解資料科學工作，講述資料科學工作所需的技能與訣竅，並帶領讀者熟悉資料科學的核心知識：數學與統計學。作者借助大量具有現實意義的實例詳細展示了什麼是資料科學，介紹了從事資料科學工作需要用到的庫，如NumPy、scikit-learn、pandas等，還在每章末尾推薦了很多學習資源，幫助你進一步鞏固本書所學。新版基於Python 3.6，重寫了所有示例和代碼，並根據資料科學近幾年的發展，新增了關於深度學習、統計學和自然語言處理等主題，讓圖書內容與時俱進。 喬爾·格魯斯（Joel Grus） Capital Group公司的首席機器學習工程師
，擔任過艾倫研究所的人工智慧研發工程師以及谷歌公司的軟體工程師，還曾在多家創業公司擔任資料科學家。 譯者簡介 嶽冰 美國西北大學數學碩士，知乎專欄“X-Lab”編輯，參與編撰了《知識圖譜標準化白皮書（2019版）》。深耕圖神經網路、推薦演算法、複雜關係網絡風險挖掘、機器學習等領域。運用人工智慧演算法與工具，長期支援有關部門用高精尖技術手段打擊違法犯罪。 高蓉 講師，任教於杭州電子科技大學經濟學院金融系。博士和碩士畢業于南開大學經濟學院金融系，本科畢業于南開大學數學學院計算數學專業。研究領域包括資料科學應用、資產定價、金融工程、計量經濟應用等。 韓波 自由譯者、撰稿人，從事資訊技術工作二
十餘年，主要興趣領域為機器學習、Python等。曾為多家資訊技術媒體撰稿，另譯有《Python資料分析》。 第 2版前言 xiii 第1版前言 xvii 第1章 導論 1 1．1 數據的崛起 1 1．2 什麼是資料科學 1 1．3 激勵假設：Data Sciencester 2 1．3．1 尋找關鍵連絡人 3 1．3．2 你可能知道的資料科學家 5 1．3．3 工資和工作年限 8 1．3．4 付費帳戶 10 1．3．5 感興趣的主題 10 1．3．6 展望 12 第2章 Python速成 13 2．1 Python之禪 13 2．2 獲取Python 14 2．3 虛擬環
境 14 2．4 空白格式 15 2．5 模組 16 2．6 函數 17 2．7 字串 18 2．8 異常 19 2．9 列表 19 2．10 元組 21 2．11 字典 22 2．12 計數器 24 2．13 集 24 2．14 控制流 25 2．15 真和假 26 2．16 排序 27 2．17 列表解析 27 2．18 自動化測試和斷言 28 2．19 物件導向程式設計 29 2．20 反覆運算器和生成器 31 2．21 隨機性 ．．32 2．22 規則運算式 33 2．23 函數式程式設計 34 2．24 壓縮和參數拆分 34 2．25 args和kwargs 35 2．26 類型注釋
36 2．27 歡迎來到DataSciencester 39 2．28 進一步探索 39 第3章 數據視覺化 40 3．1 matplotlib 40 3．2 橫條圖 42 3．3 線圖 45 3．4 散點圖 46 3．5 延伸學習 48 第4章 線性代數 49 4．1 向量 49 4．2 矩陣 53 4．3 延伸學習 56 第5章 統計學 57 5．1 描述單個資料集 57 5．1．1 中心傾向 59 5．1．2 離散度 61 5．2 相關 62 5．3 辛普森悖論 64 5．4 相關係數的其他注意事項 65 5．5 相關與因果 66 5．6 延伸學習 66 第6章 概率 68 6
．1 依賴和獨立 68 6．2 條件概率 69 6．3 貝葉斯定理 71 6．4 隨機變數 72 6．5 連續分佈 72 6．6 正態分佈 73 6．7 中心極限定理 76 6．8 延伸學習 78 第7章 假設和推論 79 7．1 統計假設檢驗 79 7．2 實例：擲硬幣 79 7．3 p值 82 7．4 置信區間 84 7．5 p-Hacking 84 7．6 實例：運行A/B 測試 85 7．7 貝葉斯推斷 86 7．8 延伸學習 89 第8章 梯度下降 90 8．1 梯度下降的思想 90 8．2 估算梯度 91 8．3 使用梯度 94 8．4 選擇正確步長 94 8．5 使用梯度下降
擬合模型 95 8．6 小批次梯度下降和隨機梯度下降 96 8．7 延伸學習 98 第9章 獲取資料 99 9．1 stdin和stdout 99 9．2 讀取文件 101 9．2．1 文字檔的基礎 101 9．2．2 限制的檔 102 9．3 網路抓取 104 9．4 使用API 106 9．4．1 JSON和XML 106 9．4．2 使用無驗證的API 107 9．4．3 尋找API 108 9．5 實例：使用Twitter API 109 9．6 延伸學習 112 第10章 資料工作 113 10．1 探索資料 113 10．1．1 探索一維資料 113 10．1．2 兩個維度 1
15 10．1．3 多維數據 116 10．2 使用NamedTuple 18 10．3 數據類 119 10．4 清洗和修改 120 10．5 資料處理 122 10．6 資料調整 25 10．7 題外話：tqdm 126 10．8 降維 127 10．9 延伸學習 133 第11章 機器學習 134 11．1 建模 134 11．2 什麼是機器學習 135 11．3 過擬合與欠擬合 135 11．4 正確性 138 11．5 偏差–方差權衡 140 11．6 特徵提取與選擇 141 11．7 延伸學習 142 第12章 k最近鄰法 143 12．1 模型 143 12．2 實例：鳶尾花
資料集 145 12．3 維數災難 148 12．4 進一步探索 152 第13章 樸素貝葉斯演算法 153 13．1 一個簡易的垃圾郵件篩檢程式 153 13．2 一個複雜的垃圾郵件篩檢程式 154 13．3 演算法實現 155 13．4 測試模型 157 13．5 使用模型 158 13．6 延伸學習 161 第14章 簡單線性回歸 162 14．1 模型 162 14．2 使用梯度下降法 165 14．3 最大似然估計 166 14．4 延伸學習 166 第15章 多元回歸 167 15．1 模型 167 15．2 最小二乘模型的進一步假設 168 15．3 擬合模型 169 15
．4 解釋模型 171 15．5 擬合優度 171 15．6 題外話：Bootstrap 172 15．7 回歸係數的標準誤差 173 15．8 正則化 175 15．9 延伸學習 177 第16章 邏輯回歸 178 16．1 問題 178 16．2 logistic函數 180 16．3 應用模型 183 16．4 擬合優度 184 16．5 支持向量機 185 16．6 延伸學習 188 第17章 決策樹 89 17．1 什麼是決策樹 189 17．2 熵 191 17．3 分割的熵 193 17．4 創建決策樹 194 17．5 綜合運用 196 17．6 隨機森林 199 17．7
延伸學習 199 第18章 神經網路 200 18．1 感知器 200 18．2 前饋神經網路 202 18．3 反向傳播 205 18．4 實例：Fizz Buzz 207 18．5 延伸學習 210 第19章 深度學習 211 19．1 張量 211 19．2 層抽象 213 19．3 線性層 215 19．4 把神經網路作為層序列 218 19．5 損失函數與優化器 219 19．6 實例：重新設計異或網路 221 19．7 其他啟動函數 222 19．8 實例：重新解決Fizz Buzz問題 223 19．9 softmax函數和交叉熵 224 19．10 丟棄 227 19．1
1 實例：MNIST 227 19．12 保存和載入模型 231 19．13 延伸學習 232 第20章 聚類分析 233 20．1 原理 233 20．2 模型 234 20．3 實例：聚會 236 20．4 選擇聚類數目k 238 20．5 實例：色彩聚類 239 20．6 自下而上的分層聚類 241 20．7 延伸學習 246 第21章 自然語言處理 247 21．1 詞雲 247 21．2 n-gram 語言模型 249 21．3 語法 252 21．4 題外話：吉布斯採樣 254 21．5 主題建模 255 21．6 詞向量 260 21．7 遞迴神經網路 268 21．8 實例
：使用字元級RNN 271 21．9 延伸學習 274 第22章 網路分析 275 22．1 仲介中心性 275 22．2 特徵向量中心性 280 22．2．1 矩陣乘法 280 22．2．2 中心性 282 22．3 有向圖與PageRank 283 22．4 延伸學習 286 第23章 推薦系統 287 23．1 人工管理 288 23．2 推薦流行事務 288 23．3 基於用戶的協同過濾 289 23．4 基於項目的協同過濾 292 23．5 矩陣分解 294 23．6 延伸學習 298 第24章 資料庫與SQL 299 24．1 CREATE TABLE與INSERT 299
24．2 UPDATE 302 24．3 DELETE 303 24．4 SELECT 304 24．5 GROUP BY 306 24．6 ORDER BY 308 24．7 JOIN 309 24．8 子查詢 311 24．9 索引 312 24．10 查詢優化 312 24．11 NoSQL 313 24．12 延伸學習 313 第25章 MapReduce 314 25．1 實例：單詞計數 315 25．2 為什麼是MapReduce 316 25．3 更一般化的MapReduce 317 25．4 實例：狀態分析更新 318 25．5 實例：矩陣乘法 320 25．6 題外話：組合
器 321 25．7 延伸學習 322 第26章 數據倫理 323 26．1 什麼是數據倫理 323 26．2 講真的，什麼是數據倫理 324 26．3 是否應該關注資料倫理 324 26．4 建立不良資料產品 325 26．5 精確與公平之間的較量 325 26．6 合作 327 26．7 可解釋性 327 26．8 推薦 327 26．9 異常數據 328 26．10 資料保護 329 26．11 小結 329 26．12 延伸學習 329 第27章 資料科學前瞻 330 27．1 IPython 330 27．2 數學 331 27．3 不從零開始 331 27．3．1 NumPy
331 27．3．2 pandas 331 27．3．3 scikit-learn 331 27．3．4 視覺化 332 27．3．5 R 332 27．3．6 深度學習 332 27．4 尋找資料 333 27．5 從事資料科學工作 333 27．5．1 Hacker News 333 27．5．2 消防車 333 27．5．3 T恤 334 27．5．4 地球儀上的推文 334 27．5．5 你的發現 335 關於作者 336 關於封面 336
廟宇環境氣氛、心靈體驗對觀光客主觀幸福感之影響：以宗教信仰程度為調節變項
為了解決付費k書中心 的問題，作者劉子維 這樣論述：
本研究目的在了解觀光客背景變項在廟宇環境氣氛與心靈體驗之差異，並驗證控制變項、廟宇環境氣氛、心靈體驗改變、宗教信仰程度及主觀幸福感之間影響關係。研究對象以南投縣四個公廟的觀光客為對象，發放問卷800份實際回收有效問卷為619份，有效回收率為77.4％。資料經統計分析，結果顯示：一、廟宇觀光客背景變項在廟宇環境氣氛之差異分析，結果顯示年齡、婚姻狀況、教育程度、居住地區等變項在廟宇環境氣氛上皆未達顯著性差異，僅在性別變項達顯著性差異。二、背景變項在心靈體驗之差異分析，結果顯示年齡、婚姻狀況、教育程度等變項在心靈體驗上皆未達顯著性差異，性別與居住地區變項達顯著性差異。三、本研究模式中控制變項分析結
果顯示，年齡未達顯著影響，性別為女生觀光客的主觀幸福感高於男生觀光客，婚姻狀況為已婚觀光客的主觀幸福感高於未婚觀光客，教育程度為教育程度越低的觀光客其主觀幸福感越高。研究假設分析結果為廟宇觀光客的環境氣氛會正向影響心靈體驗，廟宇觀光客的環境氣氛會正向影響主觀幸福感，廟宇觀光客的心靈體驗會正向影響其主觀幸福感，宗教信仰程度具有調節效果，宗教信仰程度越高時，可以強化廟宇環境氣氛與主觀幸福感之關係，以及心靈體驗與主觀幸福感之關係。本模式中的控制變項、廟宇環境氣氛、心靈體驗變、宗教信仰程度等變項能解釋主觀幸福感變項的42％解釋變異量。以上結果提供未來相關研究參考。