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億萬負翁：亞當‧紐曼與共享辦公室帝國WeWork之暴起暴落

為了解決台灣程式語言排名的問題，作者ReevesWiedeman 這樣論述：

比「惡血」療診公司（Theranos）伊莉莎白．霍姆斯更膽大妄為！ 僅僅為了換得他答應「走人」，金主軟體銀行同意支付十億美元離職金！ 美國商業史上最令人難以置信的「負面」傳奇事件！ ───||亞馬遜書店數千則讀者肯定，給予平均四星半超高好評||─── 　　＊＊＊＊＊ 　　不只旁人，連他自己都曾自視為「下一個賈伯斯」， 　　他還曾經揚言，要讓傑夫‧貝佐斯追著他的車尾燈， 　　甚至說過，也許哪一天他會想「坐以色列總理大位」…… 　　他如何強勢崛起？「國王的新衣」又如何遭到戳破？ 　　亞當・紐曼是大學中輟生，自以色列移民美國後，多次嘗試創業卻不甚順遂，險些被迫離開美國。2010年，

紐曼與友人米格爾・麥凱爾維創立WeWork，承租大樓閒置空間加以整修與裝潢後，轉租給自由工作者——自此找到了致富密碼。     2011年史蒂夫‧賈伯斯離世後，全世界開始追捧逐步嶄露頭角、猶如救世主的新世代創業家，亞當・紐曼便在此時引起眾人注意。相比其他創業家，紐曼更懂得如何結合「靈性」與「商業」兩大要素，他不滿足於傳統房地產業者的角色，反倒仿效那些宣稱要「改變世界」的矽谷獨角獸，承諾WeWork要「讓美國的工作場所變酷」，除了標榜社群的歸屬感，還宣稱公司使命是「提升全球覺知」——雖然就連員工也不知道這是什麼意思。   　　為了爭取科技創投業者的鉅額資金，紐曼夸夸其談稱房地產業具有網絡效應，

並表示WeWork會發展成第一個「實體社群網絡」，甚至要員工研究如何發行公司的加密貨幣。雖然最終他沒說服「科技」創投業者，但依然憑藉著獨特膽識與口才，說服數家知名創投公司與企業家投資WeWork，其中最重要的，便是「要五毛，給一塊」的軟體銀行創辦人——孫正義。孫正義投資WeWork時，已是該公司的「G輪」融資，但他不僅未質疑，反倒主動要紐曼拉高公司估值，做更大的夢。       紐曼拿到新資金後，變本加厲且毫無章法地繼續「閃電擴張」，從併購不同產業的公司、興建大樓，乃至創辦學校。他宣稱WeWork是個大家庭，以理念吸引員工拿低薪為他賣命，卻不斷增加自身持股的影響力，安插親人好友任職自家公司，不

避諱利益衝突、自購大樓出租給WeWork，生活之奢華更不在話下。     十年間募得一百一十億美元，理論估值曾衝上四百七十億美元的WeWork，很快便「再度」燒光了錢，由於潛在投資人疑慮漸增，紐曼為了繼續籌措資金，2019年時不得已決定讓公司上市。正是首次公開上市需揭露的訊息，揭開了這個共享辦公室帝國的繁榮假象。最終，WeWork爆發了美國商業史上最難堪的公開發行申報……     作者里夫斯‧威德曼採訪了兩百多位相關人士：WeWork高階主管、各層級員工、合作過的地主與投資人、參與IPO的銀行家與律師，以及紐曼的友人、顧問乃至競爭對手等等，也清楚爬梳了紐曼與投資人之間的關係，完整揭開WeW

ork內部運作的真相，帶我們見證這場足以警世的商界大案。（更詳盡介紹可參閱目錄引文） 　 各界好評   　　・《紐約時報》編輯精選好書 　　・《連線》雜誌秋季推薦好書 　　・《新聞週刊》秋季必讀非虛構作品 　　・《出版人週刊》十大商業與經濟好書 　　・《InsideHook》十月最佳選書 　　・彭博社非虛構作品推薦 　　 　　►「這是個節奏明快、悲喜交織的傳奇故事，涉及理想主義、貪婪、以及毫無節制的野心。書中闡述過去十年WeWork獲得創投融資後，如何變得膽大妄為，這也是深入了解品牌力量的絕佳案例研究。作者威德曼非常善於巧妙安排許多令人驚奇的細節，幾乎每一頁都有亮點。」——安娜・維納，《恐怖矽

谷：回憶錄》 　　►「日後，當歷史學家回顧銀行和創投業者投入矽谷的大量資金時，必定會以WeWork的毀滅性失敗作為警世故事。」——彭博社 　　►「別去管療診公司了，現在又有一家獨角獸企業跌落神壇。作者威德曼巧妙地讓我們看到媒體大肆炒作的WeWork、以及曾受到大力推崇的該公司創辦人的真實樣貌，讓我們真正了解到底哪裡出了差錯。」——《新聞週刊》   　　►「這本書生動地揭露一家高速成長的房地產租賃公司如何矇騙全世界，將它視為有價值、有能力改變社會的科技獨角獸。威德曼詳細描繪了這群狂妄自大的高階主管，私底下如何過著難以想像的奢華生活。」——《連線》雜誌 　　►「光是描述一個人的行為舉止如何浮

誇，這本書就足夠吸引人，但作者更想要論述的，是亞當・紐曼現象背後所代表的意義。」——珍妮佛・莎萊（Jennifer Szalai），《紐約時報》　　 　　►「本書報導了亞當・紐曼及難以成功的共享辦公室公司WeWork的故事，節奏緊湊、令人印象深刻，威德曼透露了許多怪異、荒誕的細節，讓讀者得以窺探紐曼生活圈的真實情況。」——《報告書》（Pitchbook）   　　►「生動而詳盡地報導各種戲劇性事件，讀來就像一口氣看完一部步調快速的小說，書中描述富有個人魅力的紐曼如何攀向高峰，而後跌落谷底，令讀者不禁懷疑他究竟是吹牛大王、堅定的信仰者？還是兩者皆是？另一方面讀者也想知道，當初盲目跟隨WeWor

k攀頂的那些人，究竟學到了什麼教訓？」——媒體評論家肯・奧萊塔（Ken Auletta）   　　►「本書的精彩之處，在於威德曼讓複雜的企業傳奇故事變得容易理解、充滿趣味，讀起來感覺似乎與紐曼及他的同事共處一室，共同經歷這輛企業列車失事的曲折過程。」——《出版人週刊》

台灣程式語言排名進入發燒排行的影片

天作之合劇場《飲食男女》音樂劇創作理念及其所反映之家庭結構下的女性自主與束縛

為了解決台灣程式語言排名的問題，作者鄭硯方 這樣論述：

天作之合劇場音樂劇《飲食男女》2019年於臺中國家歌劇院首演，作為一改編劇作，其情節一定程度再製了1994年李安之電影原作《飲食男女》。類似的角色和劇情大綱，由於音樂劇的喜劇結局塑造出的大圓滿意象，以及其通俗劇結構之安排，將衝突、危機的能量於上半場揮發殆盡，下半場旋即進入和好與收尾，使音樂劇呈現出有別於電影原作的作品意象。本文以臺灣音樂劇發展進程為基礎，分析劇團創作理念與製作面商業考量對音樂劇產生的影響，進而探究作品價值思維所反映出的家庭結構與其中的女性形象；再以音樂劇中出現的「速食」飲食型態及戲劇文本所呈現的「速食」情感關係，輔以馬克思主義女性主義提出之「父權體制資本主義」為切入點，質疑作

品結尾的圓滿結局。最後，藉由對劇中人「速食」情感和喜劇結局的觀察，則可以發現音樂劇父權體制語境的「圓滿」，以及女性對於終身歸宿的焦慮與母職自我規訓的反覆操演和傳承。

Python操作Excel：最強入門邁向辦公室自動化之路 王者歸來

為了解決台灣程式語言排名的問題，作者洪錦魁 這樣論述：

Python 操作 Excel  ～最強入門邁向辦公室自動化之路～ 王者歸來   　　★ 最短時間精通 Python + openpyxl + Pandas 操作 Excel 　　★ 全彩圖解 + 23 個主題 + 339 個程式實例 　　★ 辦公室自動化輕鬆上手   　　這是一本講解用 Python 操作 Excel 工作表的入門書籍，也是目前市面上這方面知識最完整的書籍。   　　【step-by-step 帶你辦公室自動化！】 　　整本書從最基礎的活頁簿、工作表說起，逐漸邁入操作工作表、美化工作表、分析工作表資料、將資料以圖表表達，最後講解將 Excel 工作表存成 PDF，以達成未

來辦公室自動化的目的。   　　【最清楚、最貼心 Python／Excel 對照！】 　　本書內容另一個特色是在講解 openpyxl 模組或是 Pandas 模組時，會將相關的 Excel 視窗內容搭配說明，讓讀者了解程式設計各參數在 Excel 視窗所代表的真實意義。   　　完整解說必備知識： 　　● 【Python + openpyxl】操作 Excel 　　● 【Python + Pandas】進階分析 Excel數據 　　● 辦公室複雜與日常的工作自動化 　　● 從活頁簿說起 　　● 詳解操作工作表 　　● 使用與認識儲存格 　　● 儲存格的保護 　　● 將【Excel 函數庫】應

用在 Python 程式 　　● 格式化工作表 　　● 【條件式格式化工作表】與【凸顯主題】 　　● 【色階】、【資料橫條】與【圖示集】 　　● 資料驗證 　　● 工作表列印 　　● 工作表與影像操作 　　● 資料篩選 　　● 各類【2D 到 3D】專業圖表設計 　　● 【Excel 工作表】與【CSV 文件】互相轉換 　　● 【Pandas 入門】與【分析 Excel 工作表】 　　● Pandas 建立【樞紐分析表】 　　● 將 Excel 檔案轉成 PDF 　　● 程式範例超值下載！→ deepmind.com.tw　　　　

運用時間序列演算法於石化產業股票的趨勢預測

為了解決台灣程式語言排名的問題，作者陳楷文 這樣論述：

在這時空環境下，各領域廣泛的透過趨勢預測作為決策的重要參考依據。本研究運用時間序列演算法，應用於股票的趨勢預測，並以Prophet發展一套與機器學習相關之股價預測模型，以作為預測股價準確性的建立。本研究以台灣石化業的指標台塑石化、台灣化學纖維與台灣塑膠工業為自變項，以Anaconda內建的資料庫建立Prophet模型，以改變趨勢的靈活度與不同時間長度，作為兩面向的依變相調整，其中靈活度的設定有0.01、0.1與0.5，時間則選擇一年、三年、五年與十年，進行機器學習與資料處理，並根據Prophet模型的預測結果，探討下列兩個問題－「比較同一股在同一預測幅度下，不同期間下的差別」與「比較同一股在

同一期間下，不同預測幅度的差別」。研究結果如下，同一股價在同一預測幅度下，以在五年與十年的期間中具有較高的準確度。同一股價在不同期間中，若是股價具有較大的幅度變化，則會在趨勢靈活度0.01下預測較為準確；若預測期間中，較沒有較大的起伏變化，則會在趨勢靈活度0.5下較為準確。