在統計學中，常態分配區間估計是一種用於推論母體參數的基本方法，涉及一系列常用參數。以下將簡單介紹並比較這些參數的定義與公式：

• 母體平均數 (μ)

母體平均數指的是整個母體所有成員數值的算術平均。它是母體分布的中心位置，通常以希臘字母 μ 表示。

在機率的世界中，「互斥」與「獨立」看起來很相似，但其實是本質完全不同的概念。你是否曾好奇：兩個事件既不能同時發生，又彼此毫無影響，這可能嗎？這邊我們來討論下這個機率悖論。

✅ 互斥事件的定義

在統計實務中，當我們要估算某事件發生的機率，尤其是來自重複伯努利試驗（例如抽樣瑕疵品、顧客反應、品質檢測），常見的兩種方法是：

• 二項分配（Binomial Distribution）

[新聞來源] The Hacker News : https://thehackernews.com/2025/08/the-5-golden-rules-of-safe-ai-adoption.html

　　在 AI 工具已經開始大量融入工作環境的現在，員工們學習並使用AI工具或應用來完成工作的現象可以說是愈來愈快速地在發生，而AI工具運維管理人員應該害怕的不是員工應用 AI 生產工具的速度，而是怎樣適當地防範 AI 工具造成的可能資安威脅.

[程式語言] C++

 運用遞迴的概念 寫一個 is_plaindrome(string text) 函式 判斷 輸入 函式的 text 字串是否是一個迴文字串。

迴文字串: 一個字串倒反過來依然不變, 例如: aba 倒過來還是 aba ， 那麼 is_plaindrome(“aba”) 就會回傳 true .

　　雖然之前提過閉包是一個可以把內部函式之外的屬於其父函式的可視變數或物件都包含進來，但實際上在該原則之下有時候要判斷一個閉包所涵蓋的變數範圍究竟精確到哪個程度仍然不足，所以我照書指引寫了一個自己測試內部函式存取閉包變數的程式來檢測一些閉包可視範圍的細節，大致上歸納出了三點。

　　一個JavaScript內部函式形成的閉包可存取的範圍:

　　這是一篇說明目前在網路上所謂AI生成藝術圖像的app 或技術其實並不足以稱作為藝術，又或者說相比於人類的藝術創作而言，AI製圖功能仍然遠不足以與人類所謂的藝術創作抗衡，這篇文章 “AI Art Doesn't Look as Good as You Think: Here's Why” 在開頭用這樣的一句話 “From lack of details to weird errors, the internet is filling up with tons of bad AI art.”(從細節缺失到奇怪的錯誤，網際網路正充斥著無數巨量的糟糕的AI 藝術) 說明了 AI Art 的浮誇與不足，然後便開始列舉一些具體的理由來佐證AI Art 創作的侷限。

程式設計[3] Pygame 視窗創建

[程式語言] Python

1.如果我可以在為美國政府工作時獲得數據，但我(因此)不再可以做一個平民，那就不是OSINT(Open Source Intelligent)
If I could have obtained data during my time working for the U.S.Government but I no longer can as a civilian(平民), that isn't OSINT.

　　星期六這天真是熱爆呀，但是有一個約會讓我不得已來到了新北投，其實原本沒有要跑到這邊來吃飯的，但因為對方突然改地點，我只好跟著來到新北投，這真是一個新開發的秘境，我以前在石牌念書時竟然從沒來過新北投這邊，這實在是太慘了，或許要反過來感謝約我這邊吃飯的人，不然我真的不知道何年何月才會跑到這裡來好好的解鎖新秘境。