文昌 （即文桂）屬金，南鬥，司科甲，乃文魁之星。 文曲 （即文華）屬水，北斗第四星，主科甲星。 文昌星於巳、酉、醜入廟，寅、午、戌落陷。 文曲星於子、辰、巳、酉、醜入廟，午、戌落陷 文昌或文曲入 命宮 之人，眉清目秀，幽閒儒，有名士風度，博廣記，聰明好學，有研究精神，機變異常，口舌能辯，並容 易一舉成名，身榮貴顯，一生福壽雙全，縱四煞衝破，亦不為下賤。 昌曲入命之人對文學藝術都有興趣學好，具有諸如詩歌、散文、音樂、繪畫、歌舞、演藝、學術、技術等華，表達能力強，而文曲星帶有桃花氣息，文昌星則無。 昌曲入命宮的女性，容貌美麗，身段不錯，多多藝，性生活需求多，縱然富貴，亦主心思複雜好幻想，與男性恐有感情糾葛。 入廟平常，加吉曜富貴。
金雞命出生在幾月？ 農曆一月：堅毅的金雞 在寒冷的一月裡，生肖雞迎來了新年的曙光。 冬天的寒冷並沒有動搖生肖雞的決心，它們以堅毅的姿態邁向未來。 這些生肖雞具有才華洋溢、勤奮踏實的特點，他們時時刻刻保持警覺，為自己的目標而奮鬥。 金雞的命運注定了他們將充滿智慧和勇氣地展翅高飛，無論面對什麼困難，都能迎難而上，閃耀著獨特的光芒。 農曆三月：聰慧的金雞 春天的到來給了生肖雞更多的機會和希望。 農曆三月出生的生肖雞擁有聰明才智和敏銳的洞察力。 他們善於抓住機遇，以自己的智慧和判斷力走向成功。 這些生肖雞天生具有領導才能，他們善於組織和協調，並且能夠在團隊中扮演重要的角色。 金雞命的祝福讓他們在人生的舞台上展現出耀眼的風采。 Sponsor Link 農曆四月：勇敢的金雞
在八字命理预测学中，即是日元甲见戊、乙见己之类。 若命主月令为偏财，则入偏财格。 只要命局偏财旺，命主岁运再逢喜用，必可富甲一方。 是以《三命通会·论偏财》有云："偏正二财，喜忌大同。 惟有喜官星，不喜官星小异。 有正财，不若有偏财。 偏财重实，其福则厚。 " 偏财与正财相比，可有以下不同： 正财平安多，偏财是非多。 正财装穷小气，偏财装富大方。 正财乏味规矩，偏财幽默多笑。 正财为辛苦所得之财，而偏财为众人之财。 正财为可预见小财，偏财为不可估算大财。 正财发家慢败家也慢，偏财发家快败家也快。 命入偏财格，喜身旺，食伤生，官星护，身弱配印；忌身弱、比劫透干、枭神冲财，如此则破格矣。 与辛苦求财之正财格相比，大凡巨富，发财如猛虎者多入偏财格。 故偏财格成格者，皆是商贾巨富之命。
串聯是縱向組合，有一進院、二進院········五進院；山東曲阜孔廟竟有九重院落；並聯為橫向組合，由多條縱向軸線並列而形成多個「路院」， 有一路院、二路院······五路院，北京故宮有所謂東六宮、西六宮、東五所、南三所，採用的就是典型的並聯 ...
干支の由来といえば、十二支を決めるために動物たちが集められることになり、その到着順で十二支の順番が決まったというお話を聞いたことがある人が多いでしょう。 ネズミが牛の背中からサッと飛び降りて干支の一番になったという話ですね。 でも、他の動物はみんな実際にいる動物なのに、辰だけ想像上の生物です。
五行學説是周易基礎，任何事物所產生風水它五行有關，顏色例外。「木色青，故青者東方；木生火，其色赤，故赤者南方；火生土，其色黃，故黃者中央；土生金，其色白，故白者西方；金生水，其色黑，故黑者北方」。顏色五行、方位有著密切關係，其風水 ...
金属性的字 1、【锐】指敏锐、敏捷，希望男孩机灵聪明，妥妥的褒义词，与百家姓氏都非常搭。 2、【鑫】表示金多，兴旺。 鑫是人名取金多兴盛、兴旺之意，鑫也可以意为多金，吉祥之美意。 3、【铖】人名的最佳推荐用字。 表示金灿灿，顾炎武《海上》内容中出现了铖字，楼船见说军容盛，左次犹虚授铖才。 字型优美，利于书写。 4、【钧】钧本是古代一种计量单位的名称，后来钧字又引申指国政、天工，或者作为书札或口语中对尊者的敬词使用，钧取名的意思是指尊贵、权威之义。 5、【铠】铠字本义是指铠甲,即古代的战衣,取名引申为坚强、勇敢、无畏、平安的寓意。 6、【铄】铄字通常指熔化金属，热烈，寓意是孩子能光彩照人、有着吸引他人的闪光点。 7、【钰】钰的意思是珍宝，宝物，也可以指坚硬的金属。
清東陵在清朝存續期間一直都有專門的機構主持祭祀，也有專門的部隊對陵寢及其周邊進行護衛。清朝滅亡後，清東陵的保護機構已經無力守衛整座陵園，這導致清東陵在1952年前多次遭到搶掠和盜掘，其中以1928年時孫殿英製造的盜案規模最大，破壞也最為嚴重。
ROC 曲線是 Receiver Operating Characteristic Curve 的縮寫，此名稱來自於起源的 二戰軍事用途 ，ROC 曲線的功能是呈現 分類器在不同閾值下的決策品質 。 一般機器學習教科書提及 ROC 曲線都是直接從算式定義開始講解，一堆 TPR、FPR 等等術語，令人頭昏眼花。 如果你跟我一樣，也是常常忘記算式與定義的類型，我認為只要優先搞懂以下這個 分類模型的關鍵問題 ，就能深度理解 ROC 曲線、不會再忘記了： 分類模型只會輸出 機率 ，不會真的幫你「分類」 在機器學習領域的分類問題，我們通常會把分析模型稱為 分類器 （Classifier），好像模型會幫我們做好分類一樣，但實際上 不是如此 !
