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甲骨文叢書：普法戰爭：1870-1871年德國對法國的征服

為了解決march價格的問題，作者（美）杰弗里·瓦夫羅 這樣論述：

1870-1871年間的普法戰爭極大地改變了歐洲歷史的進程。法蘭西皇帝拿破崙三世驚懼于普魯士在1864年普丹戰爭和1866年普奧戰爭中的大勝，以及俾斯麥的政治野心，希冀通過戰爭讓普魯士臣服。1870年7月兩軍開始動員，這場戰爭顯然已經是“箭在弦上”。普魯士及其德意志同盟的軍力兩倍於法軍。不過，巴贊元帥麾下的“老兵”已然是戰場傳奇，不可等閒視之。他們經驗豐富，更配備了當世最為精良的步兵武器“夏塞波”步槍。俾斯麥、毛奇籌謀已久，拿破崙三世、巴贊各懷心事，法國一路潰敗，從格拉沃羅特、色當的血腥戰役，再到盧瓦爾河和巴黎的殘暴收官，這場戰爭始于政治謀略，終於政治謀略。 經過普法戰爭，戰敗的法國經歷了自

我革新，共和觀念深入民心；勝利的德意志，形式上實現了統一，然而其帝國體制只會推動軍國主義集團的崛起，將德意志的發展同戰爭與擴張相聯結。在作者看來，究竟誰贏得了普法戰爭，答案不像看起來那般簡單。   杰弗里·瓦夫羅（Geoffrey Wawro） 畢業于耶魯大學。目前擔任北德州大學軍事史中心主任，主攻戰略研究。著有《普奧戰爭》（The Austro-Prussian War）、《歐洲的戰爭與社會，1792-1914》（War and Society in Europe, 1792-1914）、《哈布斯堡的滅亡》（A Mad Catastrophe）等。他所獲獎項眾多，其中就

包括了奧地利文化研究院的大獎以及軍事歷史學會的蒙卡多大獎。他還是歷史頻道“精裝歷史”節目的主持人，這檔每週訪談節目的受訪者均是一流史學家、政治家和新聞人士。 縮略詞/插圖目錄/致謝 導言 第一章 普法戰爭的緣起 第二章 1870年軍情 第三章 戰爭動員 第四章 維桑堡與斯皮克倫 第五章 弗羅埃斯克維萊戰役 第六章 馬斯拉圖爾戰役 第七章 格拉沃洛特戰役 第八章 色當之路 第九章 色當戰役 第十章 危機中的法蘭西 第十一章 法蘭西陷落 第十二章 和平 注釋/參考文獻/索引縮略詞   1870年時有兩個普魯士。一個是蒂奧多·馮塔納（Theodor Fonta

ne）的《勃蘭登堡漫遊記》（Rambles through the Brandenburg March）中的普魯士，這是一部洋洋灑灑的四卷本遊記，裡面呈現的是一個剛剛從沼澤和森林當中顯露的普魯士，一個野蠻的普魯士。“且不要指望像旅遊（grand tour）那般舒服愜意”，馮塔納在第一卷就揶揄說，那裡只有“貧困、骯髒……沒有現代文化的跡象”。在這個正在經歷工業化的煤炭和鋼鐵的國度，火車仍然是奢侈品；只有大城市和大的城鎮才會通火車。若要在普魯士鄉間穿行，必須租用馬車（trap），但趕車人都是令人憎惡的鄉民，他們會帶著你兜圈子，在樹林和溪流間穿來穿去，也許只是相鄰的兩個村莊之間的短短路途，也會收上一

大筆錢，這些錢夠你坐五個小時的火車從柏林到德累斯頓了。1870年的普魯士仍然是“未開墾的蠻荒之地”，滿是泥塘和松樹，一直鋪展到柏林的城門前。這的確是鼓蕩著鄉野之風的鄉野之地。此時的維也納人在談到普魯士人的時候，總是免不了高高在上的優越感，免不了嘲笑他們的北方表兄弟，說這些表兄弟“兩條腿紮在《聖經》裡，另兩條腿紮在泥土裡”。此時的普魯士人仍然是愚笨之人，是福音派的庸俗之人，這樣的結論，即便是蒂奧多·馮塔納這樣的偉大愛國者也是難以回避的。 另一個則是卡爾·馬克思於1860年代呈現的那個普魯士。此時的柏林，有著一座座富麗堂皇的巴羅克宮殿和勒諾特爾式的園林（Le Notre gardens），這是一

個優雅的城市，一座不斷成長壯大的城市。這座城市的邊緣奧拉丁堡和莫阿比特（Oranienburg and Moabic）的熔爐和鍛造車間則是亮光四射的“淬火之地”。這樣的經濟增長勢頭令馬克思瞠目結舌，遂宣稱普魯士是“德意志工業的強勁心臟”，此時在他的出生地萊茵蘭（Rhineland）西部地區和威斯特伐利亞（Westphalia）湧動的變遷大潮，更是令他驚歎不已。在馬克思的青年時代仍然是一派慵懶倦怠和田園風光的普魯士萊茵蘭地區，此時已經是煙囪林立。這不免令馬克思將這一地區同英國工業革命中的蘭開夏（Lancashire）和約克郡（Yorkshire）做了一番頗有成就感的比較，後者可是英國工業革命的心

臟地帶，富有且煙霧彌漫。此時的普魯士已經湧現出諸如柏林、哥尼斯堡、佈雷斯勞、多特蒙德、杜塞爾多夫以及科隆這樣的大城市，而且煤炭和鋼鐵的年產量更是超越了法國、俄國和奧地利的總和。此外，普魯士的鐵路里程已經達到5000英里，較之與自己毗鄰的三個大國，普魯士的鐵路網毫無疑問是覆蓋了更大的範圍，此等優勢在接下來的十年間還會繼續擴大。普魯士人口的增長勢頭也是相當顯著，無論絕對量還是相對量。1866年，普魯士的人口規模為1900萬，當時法國的人口規模為3500萬，奧地利的人口規模為3300萬，稍多於這兩國人口規模的一半。普魯士的這個人口規模以富於生產力的年輕人口為主體，加之工業和鐵路的大踏步擴張，柏林很自

然地成為德意志關稅同盟的領頭羊，這個關稅同盟於1834年誕生，削減並最終取消了德意志邦聯39個成員之間的關稅壁壘，極大地刺激了貿易和消費，令普魯士的領導地位得到鞏固和提升。柏林同德意志眾邦國的這種勾連和融合，可絕對不是什麼小事情。除了奧地利境內的德意志人之外，德意志邦聯大大小小的成員國，諸如巴伐利亞、薩克森、漢諾威以及漢堡等，擁有2000萬德語人口。倘若普魯士能夠將這些邦國統一起來，由此催生的新國家將是歐洲最強大的國家。 然而，在普魯士，財富和權力的關係格局總是無法協調、融洽。1860年代的普魯士已經處在鼎盛邊緣，卻又一次在這條道路上橫生枝節，這次橫亙在前的是普魯士一個古老的精英集團。當年的

條頓騎士團將斯拉夫人逐出神聖羅馬帝國的東部邊界之地，這一邊界之地最終演變為普魯士。此後，這個王國便由條頓騎士團的後裔主宰，這是一個半封建的貴族領主集團，人們稱之為“容克”。在17世紀和18世紀的進程中，霍亨索倫王朝已然剝奪了容克集團的大部分政治影響力。儘管如此，霍亨索倫王朝還是用一系列很是回環曲折的辦法對這個古老的精英集團實施補償。容克集團以非常便宜的價格獲得了巨量地產，保留了地方行政權威，同時也在普魯士宮廷、軍隊以及民政部門中佔有主導地位，大多數的關鍵部門和職位都操控在這個集團手中。作為對王朝的回報，容克集團宣誓效忠霍亨索倫王族，歷任國王也未曾真的考驗過容克集團的忠誠，正如1808年一個容克

所說：“皮之不存，毛將焉附，倘若陛下剝奪了我和我的孩子們的權利，天知道陛下您的權利又將何以安身？”工業時代在普魯士催生了一批“新人”，這個主要由實業家、商人和職業階層組成的“新人”集團想方設法地同王族和貴族結成姻親關係，但從來都會遭到拒斥。由此便確立了這樣的政治權力格局：國王擁有自己的御前議事會，可以隨自己心意去否決議會的動議和提案，可以依據財富和社會等級分配投票權。這樣的政治機制保障了反動容克集團的優勢地位，這樣的格局一直延續到1918年。此時的普魯士王國尚且不是一個完整的統一體，無論領土上還是精神上都是如此。 從地理上看，此時的普魯士王國分化為兩個部分，其一是東部的心臟地帶勃蘭登堡-普魯

士，其二是威斯特伐利亞和萊茵蘭的西部諸省。漢諾威、黑森、巴登以及幾個小邦則是嵌在這個分裂帶中間，由此造成了巨大的文化錯位和文化隔閡。1863年，一名來自東部地區的普魯士步兵團軍官負責指揮西部亞琛（Aachen）的一個步兵團，這在普魯士的歷史上還是第一次出現。儘管亞琛和周邊的萊茵高（Rheingau）自1815年開始便已經融入了普魯士，但這個年輕軍官還是對此地區那深深的反普魯士情緒感到震驚。當地居民都將普魯士視為外邦，將普魯士稱為“Stinkpreusse”，意思就是臭烘烘的普魯士。老父親們也總是因為自己的兒子在軍中服役而不住地歎息說，他們的孩子“在給普魯士人效力”，那語氣如同自己的孩子遭到外邦

人拐騙或者綁架了一樣。普魯士的官員則被稱為“Polakien”［Polacks，波蘭人（貶義）］或者“Hinterpommern”（Pomeranian hicks，波美拉尼亞鄉巴佬）。很顯然，在西部人眼中，東邊的那些人就是野蠻人，沒有在波恩、哥廷根、柏林或者羅斯托克這些地方的學校或者大學接受過教育。萊茵蘭地區的城市居民和鄉村人群對普魯士的此番恨意，本身就足以折射出普魯士的軟弱。1860年時，倫敦《泰晤士報》給出這樣的評論：“［普魯士］何以成為強國，歷史會給出說法，但普魯士為何仍然是今天這個樣子，沒人能說清楚。”毫無疑問，此時的普魯士並不具備優勢，無論地理、文化、階層狀況，還是歷史，都是如此。

1860年代的法國則同普魯士形成了鮮明對比。巴黎，公認的歐洲之都，自然也是一個統一且鼓蕩著熾烈民族情感的國家的都城，更在非洲、加勒比地區以及印度支那擁有多處殖民地。巴黎的人口規模兩倍于柏林，已經達到1800萬，城中到處閃耀著建築瑰寶的光芒，更有宏富悠遠的可以回溯千年之久的歷史。此時的普魯士恰是草創態勢，可以說是臨時拼湊起來的，伏爾泰曾嘲笑這樣一個草創之地乃是“一個邊區王國”，法蘭西的一切則似乎都在向世人昭示文雅和穩定。這樣一個法蘭西擁有自身的“自然疆界”，這“自然疆界”涵括了大海、孚日山、阿爾卑斯山和比利牛斯山，並且作為一個統一國家，也已經八百年了。此時的法蘭西已然培育出極度豐富的文化，其

中涵括了食物、酒類、溫和的氣候、時尚、音樂以及語言等元素。然而，到了這個時候，法蘭西的文化霸權已然散落並寄居在巴黎的兩萬家咖啡館以及那些引領並確立時尚潮流的大商場裡面，由此也就激發了所有德意志訪客（其中也有德意志士兵）的野心，那就是“要像神一樣生活”在法蘭西。賦予1860年代的法蘭西“戰略”主導者的觀感，使其成為“歐洲的仲裁者”的正是路易-拿破崙·波拿巴，也就是法蘭西皇帝拿破崙三世那野心勃勃的帝國體制。  

march價格進入發燒排行的影片

應用Q學習實現智慧交易代理人機制-以加密貨幣市場為例

為了解決march價格的問題，作者江宇祥 這樣論述：

程式交易是根據事先定義的交易策略進行自動交易，然而，有學者指出事先定義交易策略的程式交易並不能對所有加密貨幣都產生獲利空間；而是要因應當前貨幣價格的變動趨勢來產生最適合的交易策略並產生獲利。因此，本研究將應用強化式學習之Q學習方法來建構智慧交易代理人，讓其能因應當前貨幣價格的變動趨勢來產生最適合的交易策略。再者，本研究也發現智慧代理人建構最適合交易策略的效能高低，是在於狀態(State)的描述，因此本研究也將提出狀態描述的方法並運用於加密貨幣市場中。本研究將使用6種加密貨幣，分別為BTC、ETH、VET、ADA、TRX和XRP，其中，BTC和ETH設定為上升趨勢，VET和ADA設定為盤整趨勢

，TRX和XRP設定為下降趨勢。另外，本研究也將6種加密貨幣區分成3個時間區間，分別為5分鐘、15分鐘跟1小時，最後使用強化式學習之Q學習進行回測。實證結果顯示，在上升趨勢中，ETH在1小時區間內的年化報酬為725.48%，而在盤整趨勢中，VET在1小時區間內的年化報酬為-14.95%，最後在下降趨勢中，XRP在1小時區間內的年化報酬為-3.7%。若與買入並持有的策略進行比較，本研究發現不管是上升、盤整和下降趨勢，在1小時區間內，6種加密貨幣的年化報酬都會比買入並持有策略的年化報酬還要來得更好。

雅思寫作7+(附英式發音MP3)

為了解決march價格的問題，作者韋爾 這樣論述：

最強雅思寫作學習方式── 超神奇「綠寶書」 點出眾多考生寫作分數卡6.5分原因 賦予對單字、佳句和論點靈活思緒 關鍵24個英單 掌握 ”圖表題寫作” 7以上高分佳句 暢銷書論點加持 有效拓展思路和廣度 優化各類主題表達 保7攻9適用 　　圖解搭配延伸例句，學習速度翻倍 　　造出具體、有意義和受考官青睞的高分句，只需考一次就達標 　　（無意義且表達模糊的句子＝重新再考一次） 　　【例句 1】 　　◎接近雅思寫作6分左右的表達句→ 　　There was an increase in the production of crabs in 1990.（X） 　　只是很模糊的表達an i

ncrease，可以再加上高階形容詞修飾increase等，以及更具體描述增幅，句型變化等也可以再加強。 　　◎書中例句/接近雅思寫作7.5以上的表達句→ 　　The population of crabs rose by 250% in 2017-2018, making the price of the crab significantly lower than the one in 2016. （O） 　　在2017年至2018年間，螃蟹的族群數量有著250%的上漲，使得螃蟹的價格比起在2016年時更為低廉。 　　明確的表明了增加的百分比是多少，且後面有其他句型變化和比較級的使用，還有

在比較兩個物件時，沒有犯修辭上的錯誤。 　　【例句 2】 　　◎接近雅思寫作5.5分左右的表達句→ 　　In 2016, tuition loans were 12 million dollars. 　　◎書中例句/接近雅思寫作7.5以上的表達句→ 　　Tuition loans ballooned to 19.8 million dollars at the end of the March 2019, up from 65% from 12 million dollars in 2016. 　　學貸已從2019年三月底激增至1980萬元，從2016年的1200萬元上升了65%。 　　

使用高階動詞balloon取代像是a dramatic increase，並且文句中有清楚的時間點（年份+月份）， 除了前面的激增至1980萬元外，後面還有清楚表明從2016年後增加的幅度即up from 65% from 12 million dollars in 2016。 　　（更多的高分佳句請見書中內容...） 　　圖表題高分表達﹕ 　　曲線圖的「段落拓展」 　　‧先看題目的圖表題為何種形式，統一以Given is/are…diagram(s) …or A glance at the graph(s)….等套句開頭，避免使用the pic shows…等較低階的簡單句句型。 　　

‧在有年份的圖表題時，另外要避免的是，每句開頭都是「in+年份」，這樣會顯得單調，所以次句以from 1949 onward為開頭。 　　‧使用更能體現圖表題的專業字彙像是fluctuation，並加上高階形容詞consecutive，表示是一接續的波動，另外在天災的描述部分換個字彙，catastrophes。 　　‧下一句以It is intriguing to note…為開頭，很常見考生使用it is interesting to note，改用intriguing其實更好，代表你知道這個較interesting高階的字彙。 　　‧使用went through oscillation 和

at a ten-year interval，代表族群經歷的擺動和圖表的年份是以10年為一個階段。接著描述族群的數量在最開頭和最尾端都是相同的數量，即一千隻。 　　‧接著改使用from the onset為開頭，並描述there was a slight climb…。接續以高分慣用語exponential growth描述族群的成長，並搭配高階動詞balloon（激增）表達出數量在1969年達到6000隻。 　　‧接續改以Then a decade later開頭，外加高分語彙reached a plateau，表達族群進入高原期，且此情況接續到下個十年。開頭使用in 1989，搭配用高階字

彙pinnacle表達族群達到顛峰，以but表達轉折接續搭配高階慣用語did not remain constant，最後接續以高階字彙plummet描述族群的下降，此句後搭配使用「同位語」表達這與前年是a dramatic decrease，最後使用名詞a mild reduction表達些微的下降，最後用動詞的表達descend結束描述的部分。 　　‧最後總結，使用succession和natural calamities豐富表達，最後陳述出族群數量在開頭跟結尾維持一致。 　　大作文均附【段落拓展】和【暢銷書論點加持】加持 　　各主題的精彩論點均能廣泛運用於龐大的雅思題庫主題中 　　【

段落拓展】 　　題目：在金錢和經驗中的抉擇 　　‧題目詢問到如果同時獲取兩個極佳的錄取通知時，該選擇什麼呢?這題是詢問在「金錢」和「經驗」中作出選擇。首段先定義，並以詼諧的字句結尾，「…因為這意謂著一年多了六萬元的收入，你不需要是位擅長數學的專家去了解這點。」，但這也並不表明會選擇「金錢」的立場。 　　‧次段很簡潔且流暢表明出兩方（選擇經驗和選擇金錢）立場，論點看似都很令人信服。 　　‧下一段以暢銷書《一支鉛筆的承諾：一位普通人如何能創造出驚人的改變》中的實例來講述提升說服力，作者的mentor喬丹提出的論點很棒，也很能引導我們去思考，因為「經驗」最終助益最大。 　　‧範文中沒提到的是，作者

最後選擇Bain而非Lehman Brothers，更令人難置信的是像Lehman Brothers這樣的大公司後來破產了，作者不禁思考，如果當初選擇該公司自己命運又會是如何呢﹖而當時他有些朋友也因此面臨長期失業，作者慶幸自己選擇了Bain 　　‧末段提到，長遠來看，經驗比金錢還重要，最後講述自己的立場，經由這些推論跟實例後，自己會選擇經驗而非金錢。 　　【暢銷書論點加持】 　　題目：在求職中「幸運」扮演什麼角色，又該如何表現並增進自己的幸運呢？ 　　‧先定義並運用暢銷書“The Defining Decade”論點輔助“Resumes are just lists, and lists

are not compelling.”，最後點出一定還有其他關鍵因素影響面試是否錄取。 　　‧次段再次運用暢銷書“How Luck Happens”的論點切入主題，提到高盛公司的總經理說到的「你必須要擁有幸運才能拿到工作」等，並運用實例說明。第二段句尾再次運用暢銷書“The Success Equation”中的實例作為結尾說明幸運在求職中的重要性。 　　…更多的精彩內容請見書籍內容。  

一個植基於特徵選取與樣本選取技術的自動選股模型

為了解決march價格的問題，作者洪郁翔 這樣論述：

本論文研究台灣上市上櫃公司之財務指標相關資料，提出以分群演算法（Cluster）區分財務體質良好與不佳的分群結果，搭配特徵選取方法（Feature Selection, FS）或是樣本選取方法（Instance Selection, IS）結合隨機森林（Random Forest）機器學習方法探討股票預測之成效，本研究選取訓練資料為2001年至2018年在台灣加權指數有多頭和空頭股市經歷兩個大週期循環分別為2007年金融海嘯以及2018年中美貿易大戰，並以預測之日為建構日以相同金額買入並且以2018年3月至2022年3月之資料進行投資策略回溯測試。其實驗結果顯示Cascade Simple

K-Means加上樣本選擇（Instance Selection）的遺傳基因演算法（Genetic Algorithm, GA）結合隨機森林（Random Forest）預測結果其報酬率為79%為最優，其次，自我組織設映圖SOM（Self-Organizing Map）加上過採樣方法(Synthesized Minority Oversampling Technique ,SMOTE)其報酬率為75%。本實驗結果在於Cascade Simple K-Means和SOM兩種分群演算法搭配任何一個特徵選取或是樣本選取並結合隨機森林演算法結果都有72%以上報酬率，均優於大盤指數的62%，甚至在EM（

Expectation-Maximization algorithm）演算法也有三種方法（IB3、IS-GA、PCA）可以超過大盤報酬率。