worldexplorer

 
接著把 d 帶入 0.03 就可以了。

剛入門 NLP，紀錄一下自己安裝的過程。首先點入以下連結
https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#wordcloud

Z
0
0.01
0.02
0.03
0.04
0.05
0.06
0.07
0.08
0.09


-3.9
0.0001
0.0001
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000
0.0000


-3.8
0.0001
0.0001
0.0001
0.0001
0.0001
0.0001
0.0001
0.0001
0.0001
0.0001


-3.7
0.0001
0.0001
0.0001
0.0001
0.0001
0.0001
0.0001
0.0001
0.0001
0.0001


-3.6
0.0002
0.0002
0.0002
0.0001
0.0001
0.0001
0.0001
0.0001
0.0001
0.0001


-3.5
0.0002
0.0002
0.0002
0.0002
0.0002
0.0002
0.0002
0.0002
0.0002
0.0002


-3.4
0.0003
0.0003
0.0003
0.0003
0.0003
0.0003
0.0003
0.0003
0.0003
0.0002


-3.3
0.0005
0.0005
0.0005
0.0004
0.0004
0.0004
0.0004
0.0004
0.0004
0.0004


-3.2
0.0007
0.0007
0.0006
0.0006
0.0006
0.0006
0.0006
0.0005
0.0005
0.0005


-3.1
0.0010
0.0009
0.0009
0.0009
0.0008
0.0008
0.0008
0.0008
0.0007
0.0007


-3
0.0014
0.0013
0.0013
0.0012
0.0012
0.0011
0.0011
0.0011
0.0010
0.0010


-2.9
0.0019
0.0018
0.0018
0.0017
0.0016
0.0016
0.0015
0.0015
0.0014
0.0014


-2.8
0.0026
0.0025
0.0024
0.0023
0.0023
0.0022
0.0021
0.0021
0.0020
0.0019


-2.7
0.0035
0.0034
0.0033
0.0032
0.0031
0.0030
0.0029
0.0028
0.0027
0.0026


-2.6
0.0047
0.0045
0.0044
0.0043
0.0042
0.0040
0.0039
0.0038
0.0037
0.0036


-2.5
0.0062
0.0060
0.0059
0.0057
0.0055
0.0054
0.0052
0.0051
0.0049
0.0048


-2.4
0.0082
0.0080
0.0078
0.0076
0.0073
0.0071
0.0070
0.0068
0.0066
0.0064


-2.3
0.0107
0.0104
0.0102
0.0099
0.0096
0.0094
0.0091
0.0089
0.0087
0.0084


-2.2
0.0139
0.0136
0.0132
0.0129
0.0126
0.0122
0.0119
0.0116
0.0113
0.0110


-2.1
0.0179
0.0174
0.0170
0.0166
0.0162
0.0158
0.0154
0.0150
0.0146
0.0143


-2
0.0228
0.0222
0.0217
0.0212
0.0207
0.0202
0.0197
0.0192
0.0188
0.0183


-1.9
0.0287
0.0281
0.0274
0.0268
0.0262
0.0256
0.0250
0.0244
0.0239
0.0233


-1.8
0.0359
0.0352
0.0344
0.0336
0.0329
0.0322
0.0314
0.0307
0.0301
0.0294


-1.7
0.0446
0.0436
0.0427
0.0418
0.0409
0.0401
0.0392
0.0384
0.0375
0.0367


-1.6
0.0548
0.0537
0.0526
0.0516
0.0505
0.0495
0.0485
0.0475
0.0465
0.0455


-1.5
0.0668
0.0655
0.0643
0.0630
0.0618
0.0606
0.0594
0.0582
0.0571
0.0559


-1.4
0.0808
0.0793
0.0778
0.0764
0.0749
0.0735
0.0722
0.0708
0.0694
0.0681


-1.3
0.0968
0.0951
0.0934
0.0918
0.0901
0.0885
0.0869
0.0853
0.0838
0.0823


-1.2
0.1151
0.1131
0.1112
0.1094
0.1075
0.1057
0.1038
0.1020
0.1003
0.0985


-1.1
0.1357
0.1335
0.1314
0.1292
0.1271
0.1251
0.1230
0.1210
0.1190
0.1170


-1
0.1587
0.1563
0.1539
0.1515
0.1492
0.1469
0.1446
0.1423
0.1401
0.1379


-0.9
0.1841
0.1814
0.1788
0.1762
0.1736
0.1711
0.1685
0.1660
0.1635
0.1611


-0.8
0.2119
0.2090
0.2061
0.2033
0.2005
0.1977
0.1949
0.1922
0.1894
0.1867


-0.7
0.2420
0.2389
0.2358
0.2327
0.2297
0.2266
0.2236
0.2207
0.2177
0.2148


-0.6
0.2743
0.2709
0.2676
0.2644
0.2611
0.2579
0.2546
0.2514
0.2483
0.2451


-0.5
0.3085
0.3050
0.3015
0.2981
0.2946
0.2912
0.2877
0.2843
0.2810
0.2776


-0.4
0.3446
0.3409
0.3372
0.3336
0.3300
0.3264
0.3228
0.3192
0.3156
0.3121


-0.3
0.3821
0.3783
0.3745
0.3707
0.3669
0.3632
0.3594
0.3557
0.3520
0.3483


-0.2
0.4207
0.4168
0.4129
0.4091
0.4052
0.4013
0.3974
0.3936
0.3897
0.3859


-0.1
0.4602
0.4562
0.4522
0.4483
0.4443
0.4404
0.4364
0.4325
0.4286
0.4247


0
0.5000
0.4960
0.4920
0.4880
0.4841
0.4801
0.4761
0.4721
0.4681
0.4641


0.1
0.5398
0.5438
0.5478
0.5517
0.5557
0.5596
0.5636
0.5675
0.5714
0.5754


0.2
0.5793
0.5832
0.5871
0.5910
0.5948
0.5987
0.6026
0.6064
0.6103
0.6141


0.3
0.6179
0.6217
0.6255
0.6293
0.6331
0.6368
0.6406
0.6443
0.6480
0.6517


0.4
0.6554
0.6591
0.6628
0.6664
0.6700
0.6736
0.6772
0.6808
0.6844
0.6879


0.5
0.6915
0.6950
0.6985
0.7019
0.7054
0.7088
0.7123
0.7157
0.7190
0.7224


0.6
0.7258
0.7291
0.7324
0.7357
0.7389
0.7422
0.7454
0.7486
0.7518
0.7549


0.7
0.7580
0.7612
0.7642
0.7673
0.7704
0.7734
0.7764
0.7794
0.7823
0.7852


0.8
0.7881
0.7910
0.7939
0.7967
0.7996
0.8023
0.8051
0.8079
0.8106
0.8133


0.9
0.8159
0.8186
0.8212
0.8238
0.8264
0.8289
0.8315
0.8340
0.8365
0.8389


1
0.8413
0.8438
0.8461
0.8485
0.8508
0.8531
0.8554
0.8577
0.8599
0.8621


1.1
0.8643
0.8665
0.8686
0.8708
0.8729
0.8749
0.8770
0.8790
0.8810
0.8830


1.2
0.8849
0.8869
0.8888
0.8907
0.8925
0.8944
0.8962
0.8980
0.8997
0.9015


1.3
0.9032
0.9049
0.9066
0.9082
0.9099
0.9115
0.9131
0.9147
0.9162
0.9177


1.4
0.9192
0.9207
0.9222
0.9236
0.9251
0.9265
0.9279
0.9292
0.9306
0.9319


1.5
0.9332
0.9345
0.9357
0.9370
0.9382
0.9394
0.9406
0.9418
0.9430
0.9441


1.6
0.9452
0.9463
0.9474
0.9485
0.9495
0.9505
0.9515
0.9525
0.9535
0.9545


1.7
0.9554
0.9564
0.9573
0.9582
0.9591
0.9599
0.9608
0.9616
0.9625
0.9633


1.8
0.9641
0.9649
0.9656
0.9664
0.9671
0.9678
0.9686
0.9693
0.9700
0.9706


1.9
0.9713
0.9719
0.9726
0.9732
0.9738
0.9744
0.9750
0.9756
0.9762
0.9767


2
0.9773
0.9778
0.9783
0.9788
0.9793
0.9798
0.9803
0.9808
0.9812
0.9817


2.1
0.9821
0.9826
0.9830
0.9834
0.9838
0.9842
0.9846
0.9850
0.9854
0.9857


2.2
0.9861
0.9865
0.9868
0.9871
0.9875
0.9878
0.9881
0.9884
0.9887
0.9890


2.3
0.9893
0.9896
0.9898
0.9901
0.9904
0.9906
0.9909
0.9911
0.9913
0.9916


2.4
0.9918
0.9920
0.9922
0.9925
0.9927
0.9929
0.9931
0.9932
0.9934
0.9936


2.5
0.9938
0.9940
0.9941
0.9943
0.9945
0.9946
0.9948
0.9949
0.9951
0.9952


2.6
0.9953
0.9955
0.9956
0.9957
0.9959
0.9960
0.9961
0.9962
0.9963
0.9964


2.7
0.9965
0.9966
0.9967
0.9968
0.9969
0.9970
0.9971
0.9972
0.9973
0.9974


2.8
0.9974
0.9975
0.9976
0.9977
0.9977
0.9978
0.9979
0.9980
0.9980
0.9981


2.9
0.9981
0.9982
0.9983
0.9983
0.9984
0.9984
0.9985
0.9985
0.9986
0.9986


3
0.9987
0.9987
0.9987
0.9988
0.9988
0.9989
0.9989
0.9989
0.9990
0.9990


3.1
0.9990
0.9991
0.9991
0.9991
0.9992
0.9992
0.9992
0.9992
0.9993
0.9993


3.2
0.9993
0.9993
0.9994
0.9994
0.9994
0.9994
0.9994
0.9995
0.9995
0.9995


3.3
0.9995
0.9995
0.9996
0.9996
0.9996
0.9996
0.9996
0.9996
0.9996
0.9997


3.4
0.9997
0.9997
0.9997
0.9997
0.9997
0.9997
0.9997
0.9997
0.9998
0.9998


3.5
0.9998
0.9998
0.9998
0.9998
0.9998
0.9998
0.9998
0.9998
0.9998
0.9998


3.6
0.9998
0.9999
0.9999
0.9999
0.9999
0.9999
0.9999
0.9999
0.9999
0.9999


3.7
0.9999
0.9999
0.9999
0.9999
0.9999
0.9999
0.9999
0.9999
0.9999
0.9999


3.8
0.9999
0.9999
0.9999
0.9999
0.9999
0.9999
0.9999
1.0000
1.0000
1.0000


3.9
1.0000
1.0000
1.0000
1.0000
1.0000
1.0000
1.0000
1.0000
1.0000
1.0000

眼圖 (Eye diagram) 是我們觀察訊號的一種指標，他把一個訊號當中所有可能的變化都重疊在一張圖上，長得很像眼睛所以叫做眼圖。
以下是產生眼圖的指令

職業
男
女


醫生
der Arzt
die Ärztin


老闆
der Chef
die Chefin


顧客
der Kunden
die Kundin


大學生
der Student
die Studentin


老師
der Lehrer
die Lehrerin


球員
der Spieler
die Spielerin


歌手
der Sänger
die Sängerin


秘書
der Sekretär
die Sekretärin


學生
der Schüler
die Schülerin


記者
der Journalist
die Journalistin


服務員
der Kellner
der Kellnerin


音樂家
der Musiker
die Musikerin


理髮師
der Friseur
die Friseurin


建築師
der Architekt
die Architektin


管家
der Hausmeister
die Hausmeisterin


銷售員
der Verkäufer
die Verkäuferin


工程師
der Ingenieur
die Ingenieurin


廚師
der koch
die köchin

剛到慕尼黑的時候原本打算和其他交換生一起規劃去國王湖，後來發現國王湖的船在冬天不會駛到上湖區所以不了了之。但是我在回台灣前還是決定要去一趟，畢竟大家都說國王湖是慕尼黑必去景點之一。去了之後我只能說，果然不虛此行，實在太美了，冬天的國王湖有著絕美雪景，用人間仙境來形容絕對實至名歸。
有些部落客或旅遊書籍建議大家從慕尼黑到國王湖當天來回，但我覺得可以在貝希斯特加登住一晚，這樣交通安排上才不會那麼趕，也可以花更多時間欣賞這個讓人留連忘返的小鎮。

趁著聖誕連假的時間，我跑去丹麥待了三天兩夜，除了首都哥本哈根外，還去了腓特烈堡跟克隆堡，可惜沒有辦法順道搭船到瑞典，因為需要先快篩但快篩站超遠。
哥本哈根給人一種寧靜祥和的感覺，我覺得這邊很適合養老，不過冬天可能要去其他國家躲一下，不然真的好冷，尤其是港口的風快把我凍起來了。

新天鵝堡跟國王湖算是去慕尼黑必訪的兩個景點，我在抵達慕尼黑以後就一直很想去看看，結果疫情越來越嚴重，我拜訪的那天新天鵝堡居然沒開，雖然有收到退款但是還是很失望。只能從外面看它漂亮的樣子。剛搭火車到這站就被遠方的山深深吸引了，靄靄白雪覆蓋山頭，和深色的樹林交錯排列，美不勝收。

身為在德國的交換生，肯定是要抽 (ㄑ一ㄠˋ ) 空 (ㄎㄜˋ)去附近國家旅遊一番，巴黎離慕尼黑的距離不算太遠，加上對巴黎又充滿美好的想像。因此有人邀請我去巴黎時我便答應了。在德國搭火車的話要挑一些奇奇怪怪的時段，這樣車票才會便宜，所以我們是半夜三點的火車。我在巴黎的第一站就是羅浮宮，據說前面的金字塔剛蓋完時被罵很醜，但我覺得蠻配的，看起來很柔和又很壯觀。

巴斯泰橋在德國東部，我當交換學生時到德列斯登(Dresden)住了一晚，隔天便從德列斯登車站前往巴斯泰橋，出發前民宿的老闆娘還給我一張簡單的筆記告訴我交通方式，還再早餐後給了我一盒三明治帶著吃，我真心認為這是我在德國住過最好的住宿(這間住宿的相關介紹點我)