政黨奪走了我們所有的夢想。

你一直以為自己是用真心在建構愛情，但其實是用勉強在打地基。就因為是強求，所以才不牢固，才會一下就動搖。

所有你對他的不勉強，都包含了要自己先勉強，直到再也最後勉強不下去了。不要總是原諒別人，而是要心疼自己。但沒有方向的修正，讓你像是隻無頭蒼蠅，終日亂竄，無法安身立命。所謂的「釋懷」，是在面對過去時能夠面不改色在某一個不經意的時候，可能是一場大雨、或是一個氣味，你會想起某段曾經，然後驚訝自己已經遺忘了。也所以，你才會更加倍地去付出。

」一句「不再勉強你了。會有這麼一天，在這之前，你要照顧好自己。以前的我也會這樣，被講中哪裡不好，我馬上會覺得非常不自在，甚至想要逃離現場，或者是編出一些不是事實的事情。

其實書裡提到一套解法，在別人說之前，你就大膽挺身而出，坦然面對別人會怎麼看你的那份不適吧。好好體會這些不適感受，說服自己需要它，需要這次刺激，當下次相似的事情再次出現時，才能快速反應並做出更正確決定。但看完這本書後，我覺得作者並不是單純慢慢補心靈的雞湯，更提出有力的解決方法，藉此跟大家分享我看完的心得，並將藉由三個步驟來審視這些不適感受。因此遇到機會就會詢問意見、或者是發表想法。

到底是肢體語言、講話時候不夠禮貌、侵略性太強，造成別人的感受不佳，大概被否定時候，我們都習慣先幫自己找藉口。這件事情縈繞在我腦中一整個晚上，但如何停止這個思緒，回到源頭我覺得我想知道到底作者在想什麼，所以直接私訊寫這篇文章的朋友：「我有看到你的心得文，也很開心看到你來參加，我也很抱歉帶給你這樣感受，可能是在無意間自然而然的舉止。

」，但相信很少人可以做到這種地步。」那時候的你就會信以為真，因為他恰恰呼應了你心中的想法。但也不斷詢問自己為什麼會陷入這樣的困境呢？ 完美主義者會讓自己陷入困境寫了文章後，有一個很常被問到問題：「有沒有人曾經給過負面評價，收到這樣反對意見時候怎麼辦？或者是怎麼處理這些鍵盤魔人？還有那時候怎麼鼓起勇氣決定要把這些內容發布在自己的平台、或者公開的平台？」雖然印象中不多，畢竟很多時候，我自己的理解是大家只是用不同的角度在看這件事情，所以大多都不會放在心上。當你清楚說出心中的不適後，反倒會覺得鬆了一口氣。

所以承認自己不好、很害怕，究竟失去了什麼？零損失，反倒你會獲得什麼，全世界。成功人士不是因為他們大膽勇敢，而是懂得先承認自己的恐懼。」），來來回回讀了那篇文章好幾次。」我會斬釘截鐵地說：「我覺得我蠻喜歡這髮色啊。

步驟二：找出令你「不適」的事物利用自我提問七次的方式，就能直指核心，揪出讓你不適的恐懼來源： 害怕事情不如預期 擔心自己做不好而遭受批評 做原本不擅長的事步驟三：化不適為安適一般人遇到不適會緊張、有壓力，只想逃或腦袋當機，但成功人士不受制於不適，不因阻礙而卻步，懂得調整成「挑戰心態」，努力找出解決方法，學會適應不適感，就能擴大你的舒適圈。但其實我是一個很害怕分享自己的見解、也害怕上台的人，但如果想要分享自己的想法和慨念，還有希望自己有勇氣可以在眾人面前表達自己的想法和意見。

這也是我自己的感受，所以我在文中有提到，這很看聽眾吃不吃講者風格，但我真的有學過肢體語言、口語等等課程，所以才想說從不同角度來寫心得文。再次感謝采實文化贈書《駕馭不適圈》，老實說，過去我不太看心靈分享書（雞湯文），幾乎是商業思維或者是邏輯思考部分佔大多數。

之前有買過一些這樣類型的書，後來都束之高閣。Step 1：把你的恐懼攤在陽光下如果今天別人說了一件我完全不相信事情，比如說：「你的髮色不好看。而且要把自己內心的想法，坦坦蕩蕩告訴別人。」但是如果今天跟你說：「你簡報做得不夠專業，數據沒有提出洞察時候。」，我立馬說：「請指導我，有你的經驗指導，說不定可以讓我在台上看起來更自然等等。但身為一個處女座，努力學習如何不完美，有時候還是不小心就走心了。

其實簡單來說，我們就是不願向他人示弱，好像我們比別人差一截。但心裡第一個念頭就是「最好是。

」想不到馬上收到回覆：「不用抱歉啊。也可以從每次不適中，獲得如何改進自己的方式。

有一次演講完「個人品牌」演講後，當然會很好奇每個人獲得程度或是心得等等（當然也是要讚許一下自己的努力啊 XD ）。）也不是說自己的內心很強大，畢竟身為處女座的我，其實有很多心靈脆弱的地方，只是習慣藏起自己不好的那面？不過那時候很單純覺得一些心靈問題或者不夠自信，都來自於能力不夠強大。

（除了《心態致勝》還有《恆毅力》之外，其他均沒有唸完。那時候看到一個比較篇個人心得分享寫道：「講者腳站三七步問台下觀眾問題，感覺就是『老娘看看你等等給出什麼答案』，聲音共鳴容易模糊不清等」，其實看完這評價會覺得自己是一個很驕傲的人（也可能真的讓別人有這樣感覺對於產品經理而言，重要的是要幫團隊建立正確的期望，以避免團隊之間可能發生的衝突。因此，用戶體驗（UX）在設計消費類ML產品中扮演著極關鍵的角色，而ML技術則往往是達成更好用戶體驗的方式之一。

產品類型也會影響組織結構。不難看出為什麼，許多人預期ML將比移動技術帶來更巨大的產業變革。

ML產品經理最重要的工作：明確定義問題，確定需求，設定衡量成功的標準，並為ML工程師提供足夠的空間和時間探索解決方案。Carnegie Mellon大學教授湯姆·米切爾（Tom M.Mitchell）將機器學習定義為對一種，「允許程式根據經驗自動進行改進」的演算法。

管理機器學習產品的挑戰 實驗是機器學習的關鍵部分 ML也會用到程式代碼和數據，但若因此就認為ML與軟體工程本質相同，那就大錯特錯了。這就是為什麼在開發ML產品時，通常需要承擔更多的風險。

這時讓其他團隊了解ML產品的實驗本質就很重要。但是，在過擬合的情況下，訓練數據的表現會變好，但對於沒有看過的，驗證數據的表現卻反而會變差。構建ML產品是跨領域的，不只是資料科學。它可以用於聚類（clustering），關聯（association） 和異常檢測（anomaly detection）問題。

你要設計的是ML產品？或是將ML應用到你的產品中？ 如果你產品的核心價值來自ML模型，那麼你很可能正在設計一個ML產品。而是為機器提供一堆貓的照片（事先標記好這些是貓的圖像），然後讓機器自行學習，摸索出規則。

例如將目標函數（Objective Funcion）設定為「成功從A點移動到B點」，每次機器人成功到達B點，就會得到正面回應（reward），一直到重複直到機器人學會執行這項任務為止。在第二種情況下，身為產品經理，你不應該花太多時間顧慮技術細節。

但是，與此同時，公司引進ML的難度，也可能比當年採用移動技術更高數倍以上。另外還有半監督學習，是監督學習與非監督學習之間的混合體。

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