2020年10月27日 星期二

MahoMangaDownloaderVer12.5更新

這次更新主要是有使用者反應搜尋E站時會無止盡搜尋導致ban ip, 使用者有發現原因是有加上進階的tag hidden才導致這個bug。

測試了一下, 假設今天搜尋結果有111筆, 可是如果有設tag hidden把不喜歡的tag內容過濾掉, 然後這111筆搜尋結果假設有一筆符合過濾的話, 網站還是會顯示搜尋結果是111筆, 可是實際上的搜尋結果只有110筆, 然後在有過濾的搜尋頁面會顯示:

"Showing 111 results. Your filters excluded 1 gallery from this page"

這造成下載器會一直去找滿111筆資源, 因為找不到缺的資源就一直retry, 一直retry的結果就被ban ip了。

為了解決上面那種問題, 目前做法改成只要找到最後一頁還是沒有就結束, 不讓下載器嘗試找所有搜尋結果。 應該能解決上面這種情況, 像這種進階功能的部分基本上只能遇到一個解一個, 有發現或是回報在修了~。

再來照慣例發個推坑圖, 最近在重填"勇者死了!因為勇者掉進我這個村民挖的陷阱裡。" 劇情精彩 & 色色變態的尺度又拿捏剛好, 有戰鬥又超搞笑, 強力推薦入坑!!

bookwalker電子書: 
https://www.bookwalker.com.tw/product/53418




Ver12.5 更新內容:
  • 修復E站有設定tag hidden會導致搜尋無法結束bug


下載器Demo圖:





介紹:
https://project.zmcx16.moe/?page=mahomangadownloader


環境需求


簡單除錯:
  1. 如果下載失敗, 麻煩先用瀏覽器測試看資源是否存活。
  2. 如果能正常用瀏覽器瀏覽, 麻煩先查看LogFiles資料夾內的log檔案看錯誤訊息為何。
  3. 回報問題時, 麻煩提供有問題的網址以及log內容, 這樣我才有辦法測試找問題原因。



檔案位址:
https://drive.google.com/file/d/1jnacbFCJks6g46kSjw-kHQr7buv3-5Id/view?usp=sharing

32位元版本:
https://drive.google.com/file/d/1VXqBmmHu_ad8S4MOnsWJdcr7Rj3h3V8F/view?usp=sharing

解壓密碼:zmcx16



免責聲明:
******************
MahoMangaDownloader僅作為學術研究使用,禁止利用本程式行非法用途。

2020年10月24日 星期六

MahoMangaDownloaderVer12.4更新

這次更新主要是有使用者回覆有些網站改域名了, 雖然還是可以workaround讓下載器用舊域名下載, 不過還是決定更新一下比較方便, 另外也修了一個dm5有重覆圖片會下載失敗的bug, 認真覺得有些特定資源的規則不同導致不能下載的問題, 真的只能看一個解一個哪...。

在來是慣例的推坑時間, 這次想推的是一直有在追的連載: "陰陽眼見子" (看得見的孩子)





當初會接觸這部作品是FB有粉絲專頁每月都有取得作者同意放自己翻譯的版本給大家觀看, 看了很喜歡就持續關注了, 不過後來因為台灣角川有代理了, 考慮到出版商權益的關係作者就不再接受網路翻譯提供觀看, 雖然覺得有點可惜, 不過喜歡的作品台灣有代理還是很高興, 可以用行動支持喜歡的作者XD  以下放上一些內容片段:

第一話開頭 (女主角某天忽然"看得見")






女主角自從看得見以後, 為了生命只能拼命假裝自己看不見。

撿到棄貓:


尋找飼主:





人不可貌相XD

買佛珠護身:











靦腆男跟神靈媽媽後面還有重大戲份, 強烈推薦入坑! 喜歡這部作品的人也記得買書支持作者喔!



Ver12.4 更新內容:
  • 修復dm5特定資源有重覆圖片位址會造成下載錯誤問題
  • 支援ohmanhua新網域名稱 -> cocomanhua.com
  • 支援dmzj複數網域名稱 -> dmzj1.com


下載器Demo圖:





介紹:
https://project.zmcx16.moe/?page=mahomangadownloader


環境需求


簡單除錯:
  1. 如果下載失敗, 麻煩先用瀏覽器測試看資源是否存活。
  2. 如果能正常用瀏覽器瀏覽, 麻煩先查看LogFiles資料夾內的log檔案看錯誤訊息為何。
  3. 回報問題時, 麻煩提供有問題的網址以及log內容, 這樣我才有辦法測試找問題原因。



檔案位址:
https://drive.google.com/file/d/1OOACM70BsQTe_UWKGAEtSNaWDpx9LQ1F/view?usp=sharing

32位元版本:
https://drive.google.com/file/d/10HZqRhFxgAzMpGSoUhriPt-3G1nKOsSc/view?usp=sharing

解壓密碼:zmcx16



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2020年10月5日 星期一

[追加更新] MahoMangaDownloader Ver12.3 & Ver12.2更新

Ver12.3 更新內容:

  • 修復古風漫畫多分類清單只取單一清單問題

檔案位址:
https://drive.google.com/file/d/1OMRt2fDq2yJe-Gq4ab-nFFdWdNfMTj4T/view?usp=sharing

32位元版本:
https://drive.google.com/file/d/1iqQNwN7EMD9Nuik2MT_oB7tk-Sa2TUZb/view?usp=sharing

解壓密碼:zmcx16

-------- 我是分隔線 --------


這次更新新增一個支援網站: https://www.gufengmh8.com/, 也是一樣是使用者提的feature request, 而且提供的網址還是宇宙兄弟, 這部我家有收實體書, 只是尖端的出版速度真的好慢..., 然後其他網站幾乎很久以前就斷更了, 沒想到這網站竟然有更新到今年6月的版本, 大幅超前實體書進度, 就決定立馬更新了。 


宇宙兄弟wiki介紹:
https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%AE%87%E5%AE%99%E5%85%84%E5%BC%9F

線上網址:
https://www.gufengmh8.com/manhua/yuzhouxiongdi/

博客來實體書:
https://www.books.com.tw/products/0010835847

也有動畫 & 電影, 不過我目前只有追原作漫畫~ 未來有空再來填其他坑XD


下面放上一些喜歡的片段內容:

六太面試心得分享:







迷茫的時候該怎麼做:





夢想之門:






Ver12.2 更新內容:


下載器Demo圖:





介紹:
https://project.zmcx16.moe/?page=mahomangadownloader


環境需求


簡單除錯:
  1. 如果下載失敗, 麻煩先用瀏覽器測試看資源是否存活。
  2. 如果能正常用瀏覽器瀏覽, 麻煩先查看LogFiles資料夾內的log檔案看錯誤訊息為何。
  3. 回報問題時, 麻煩提供有問題的網址以及log內容, 這樣我才有辦法測試找問題原因。



檔案位址:
https://drive.google.com/file/d/1lTfbthFixTr2tL8kpyqMNX0e6_AaB9Bd/view?usp=sharing

32位元版本:
https://drive.google.com/file/d/1m19tDHtlvwQ7q5rtiwkwjUQbhnSh4XS1/view?usp=sharing

解壓密碼:zmcx16



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2020年9月26日 星期六

[追加更新] MahoMangaDownloaderVer12.1 & Ver12.0更新

Ver12.1 更新內容:

  • 修復N站SSL錯誤導致不能下載問題
  • 修復N站URL搜尋非query類(e.g. artist) 會出現搜尋錯誤問題

檔案位址:
https://drive.google.com/file/d/1jqhyUBCMi0YDz6ENroEz2CF1cFUAGHAj/view?usp=sharing

32位元版本:
https://drive.google.com/file/d/12JmXuVz9BwHs2NTqazUzVXw_8XPI07Pf/view?usp=sharing

解壓密碼:zmcx16

-------- 我是分隔線 --------

這次更新主要是新增一個支援網站: https://www.ohmanhua.com/, 會新增這個網站契機是有使用者提需求希望新增這網站, 雖然基本上自己現在已經很少新增網站了(畢竟要maintain的網站越來越多, 感覺會很吃力), 不過在稍微瀏覽這網站後, 發現他的資源種類跟其他漫畫網站差別蠻大的, 最讓我驚訝的是我以為停更很久的"藥屋少女的呢喃"這網站竟然有持續更新, 就決定新增這個網站了!!

決定追加這網站後就稍微研究了一下, ohmanhua的圖片顯示方式是lazy loading, 然後圖片位址等資訊則是會透過一個custom.js去做解碼, 雖然前端的東西基本上就是沒得藏, 不過看起來這檔案就是會很常更新, 所以我也懶得去研究他的解碼了, 直接用瀏覽器套件跑一跑比較快..., 不過目前還是用很簡單直接的方式去做Parse, 要是他不同資源還有不同變化的話可能會parse失效, 真的發生的話我打算就之後遇到一個解一個了~。

最後放上藥屋少女的呢喃的女主角貓貓圖, 這部原作小說的漫畫版表現手法超好, 我看完漫畫後就迷上去追原作小說, 基本上內容都一樣, 可是小說比較直球沒有漫畫表現手法那麼好, 強力推薦從漫畫入坑!!




Ver12.0 更新內容:


下載器Demo圖:





介紹:
https://project.zmcx16.moe/?page=mahomangadownloader


環境需求


簡單除錯:
  1. 如果下載失敗, 麻煩先用瀏覽器測試看資源是否存活。
  2. 如果能正常用瀏覽器瀏覽, 麻煩先查看LogFiles資料夾內的log檔案看錯誤訊息為何。
  3. 回報問題時, 麻煩提供有問題的網址以及log內容, 這樣我才有辦法測試找問題原因。



檔案位址:
https://drive.google.com/file/d/1I5YCn7tPUCYzP76tpfJAeYQXO3nFaZ3W/view?usp=sharing

32位元版本:
https://drive.google.com/file/d/1jfbkALxatLnWcWB3BK8gTtoWGPh4XFZk/view?usp=sharing

解壓密碼:zmcx16



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2020年9月22日 星期二

[好書推薦] 洞悉市場的人 - 量化交易之父吉姆.西蒙斯與文藝復興公司的故事

 


博客來介紹:

  解密當代傳奇投資人吉姆‧西蒙斯低調發跡的唯一著作
  大家都在問:「大獎章基金的績效如何持續稱霸30年?」


  在投資界,沒有哪個傳奇大師比吉姆‧西蒙斯更加神祕,他的前半生是頂尖數學家,不但曾幫助美國政府破解蘇聯密碼,還成功打造世界級的數學系。

  但四十歲後,他轉戰投資界,開啟量化投資的風潮。他旗下的大獎章基金1988年至2018年的平均年化報酬率高達66.1%,就算扣除基金收取的各項費用,平均年化報酬率也高達39.1%,遠勝過巴菲特、彼得‧林區、雷‧達利歐、喬治‧索羅斯等股票大師。

  他聘請頂尖數學家、物理學家與電腦工程師,藉由蒐集市場各項數據發展出一套演算法,找到買進與賣出的交易訊號,讓機器自動交易,他在華爾街掀起量化交易革命。不但成功打敗市場,還躲過歷年來的重大股災,持續擁有優異績效。

  西蒙斯和他的同事擁有的財富已經富可敵國,現在開始轉往科學研究、教育與政治界發展。其中公司的前執行長羅伯特‧莫瑟還成為川普的大金主,莫瑟的女兒更是劍橋分析公司的主要投資人,在美國政壇發揮影響力。

  本書作者古格里‧佐克曼採訪西蒙斯多位現任與離職員工後,寫下這個金融史上的傳奇故事,幫助我們一窺這位頂尖數學家如何掀起量化交易革命,顛覆華爾街的傳統模式。


書籍網址:

以前在ptt爬文時, 偶爾會聽到文藝復興公司以及大獎章基金的故事, 尤其是有研究程式交易或量化交易的人, 應該多數都有聽過大獎章基金的傳奇故事。 這間公司最與眾不同的地方在於, 雖然這間公司是從事交易投機賺錢, 可是他們完全不聘請華爾街或商學院的人, 他們只聘用有實績的科學家, 數學家以及工程師。 這間公司蒐集大量的市場資訊, 設計數學模型, 然後實作一套自動交易系統, 之後就靠這套系統去幫它們自動賺錢, 在此同時也不斷研究改進系統, 提升系統的報酬率。 認真說起來, 在過去也有一堆主打量化交易的基金跟投資公司, 可是大多數的基金甚至連主動投資基金都比不上, 只有大獎章基金可以長期打敗市場, 甚至超越巴菲特, 索羅斯, 彼得林區的績效, 這本書所述說的就是公司創辦人西蒙斯, 以及文藝復興公司從成立到2019年的故事。

下面是書中附錄的大獎章基金歷年投資績效, 只能說真的強到超可怕...。





個人覺得這本書最精彩的地方有以下幾點:

1. 大獎章基金的誕生過程:

一開始基金績效並沒有很好, 只有期貨交易的模型有辦法穩定獲益, 可是這部分隨著基金規模擴大就沒辦法繼續拉高績效, 股票交易的部分則是一直做不起來。 而當西蒙斯從IBM挖角布郎以及莫瑟這兩位IBM的語音辨識專家後, 總算讓股票交易模型開始賺錢, 可是又有只要擴大規模就又賠錢的問題..., 明明當初就是為了擴大規模才開始做股票, 結果卻還是卡在一樣的問題, 可是照理說股票不像期貨那樣成交量有限, 不可能只能做到小量交易才能賺錢。

結果這問題最後是某個剛出大包的新人梅格曼發現原因, 原來交易程式的數學模型有個代數問題的bug, 那個舊變數讓交易模型只要規模擴大就造成整個模型極度不穩定, 一個黑掉的新人轉眼間變成救世主, 這之後大獎章基金就開始突飛猛進, 每年皆創造驚人的績效。

另外覺得有意思的地方是, 因為是程式交易, 如果是像黑天鵝那種大股災, 交易系統的模型看不懂的情況就有很大可能誤判, 變成該減碼逃命時模型的訊號卻是加碼, 有些有名的量化交易公司因為太相信模型, 雖然每年獲利頗豐不過最後卻死在黑天鵝。 而西蒙斯卻懂得在股災時人工介入, 即便同事科學家們都要他相信模型, 他卻認為活命才是最重要的, 等波動過去確定安全了, 才讓模型繼續運作, 即便因為不相信模型所以少賺不少錢, 可是卻因為這樣的人工介入大獎章基金才活過數次股災, 個人覺得這種彈性的思考方式在投資(投機)市場上真的很重要。


2. 書中的人物故事

因為是數學家, 科學家, 工程師這類人 + 天才組合的關係嗎?  裡面有特色的人真的太多了, 除了各種怪僻不說, 最精采的地方還是在於這些天才們錢賺到手後, 過的是什麼生活。 跟華爾街那些投資客的故事不一樣, 裡面的科學家們賺到錢後生活還是沒什變化, 一樣繼續做自己的研究, 而書中裡面地位最高的那幾個人, 西蒙斯是民主黨的大金主, 不過不會因為政治去影響公司營運, 而莫瑟則是政治傾向非常強烈, 常跟公司的人激烈辯論政治不說, 甚至有些偏激言論會讓人無法想像是那個實事求是講求證據的科學家, 甚至莫瑟還是川普的大金主, 聯合班農以及劍橋公司幫助川普打贏總統大選, 雖然這段故事跟交易沒有關係, 不過也是我覺得這本書非常精彩的地方。


再來簡單述說大獎章基金的大概交易模式, 基本上大獎章基金就是結合各種市場數據所製作的自動交易模型, 這個模型多跟空的配置比例是幾乎一致的, 這代表他不會受大盤的多空影響導致他的獲利或虧損偏頗, 而且這模型不做長線交易, 大獎章基金的交易短可以做到高頻交易(一秒內買進賣出), 長的話最多也就2~3天, 所以它的績效也不會受市場的長期方向影響, 它就是不斷一直接受市場數據資料, 然後模型自己會找出市場不合理有油水撈的地方, 然後就進場出場賺錢, 因為是短線交易, 所以單筆交易獲益不大, 而且多空配置是相等的, 所以短期大幅虧損的機率很低, 這讓它可以跟銀行借款去做高槓桿投機交易, 在大數法則下只要模型能持續找到有油水撈的地方, 就可以持續穩定的生錢。

另外有個有趣的地方是, 文藝復興公司創造傳說的是大獎章基金, 可是也只有大獎章基金, 這基金在成功之後, 就直接對外封閉了, 只幫舊客戶以及公司內部人士賺錢, 而想複製大獎章基金模式去開發的長期投資的基金, 則是績效普普, 雖然賺錢不過也沒到驚豔的程度。 個人覺得大獎章基金之所以成功, 除了有大量數據以及不斷調教的模型, 還有只做短線交易以外, 最大的原因還是它的模型沒有公開, 這個聖杯不能被市場其他人複製, 以前看的不少程式交易 / 量化交易的書, 有些歷史上短暫有名的交易模式, 大多在公開方法後績效就直接滑落下來, 畢竟聖杯這玩意一旦被人複製, 大家都用一樣的聖杯, 那又該從誰的身上賺錢呢? 

基本上看完書讓我又更不想碰程式交易 / 量化交易了, 完全不覺得有辦法在那樣的市場廝殺中存活下來, 我還是乖乖地看財報存股就好...。

最後附上之前看過覺得介紹大獎章基金的影片:



2020年9月13日 星期日

[個人網站開發] 個人投資頁面 - 新增公式頁面(凱利公式)

以前看博弈理論相關類型的書時, 有接觸到不少有趣的公式, 例如21點最有名的方法就是算牌, 而最印象深刻又萬用的莫過於凱利公式了, 凱利公式是用來計算你在進行一場賭局時, 最佳的下注比例是多少。 

舉個最簡單的例子, 今天有個遊戲是擲硬幣, 擲出正面的機率是51%, 反面則是49%, 賠率則是1 (猜對拿到賭金, 猜錯只失去賭金), 可以看出只要一直猜正面, 那這遊戲的期望值就會是正值, 在大數法則下是可以獲利的遊戲, 不過如果每天可以下注的次數是有限的, 那我們一次該下注多少資金才好? 

1. 每次ALL IN 所有資金:  這是最蠢的作法, 雖然財富增長的速度最快, 可是只要輸一次就GAME OVER了, 不管猜贏再多次累積再多資金都一樣。

2. 每次只投注1元(最低賭金): 在期望值是正的情況下, 這種方法是穩定性最高的, 長期玩下去在大數法則下會持續穩定賺錢, 可是因為這遊戲每天的下注次數是有限的, 這種賭法財富的累積速度會非常慢。

而凱利公式就是為了解決上述這些問題, 我該如何找出這遊戲的最佳下注比例, 達到控制虧損下能有最大的財富增長速度。 凱利公式定義如下:



以上述的例子, 算出的投注比例是2%, 代表這遊戲其實不是個很有賺頭的遊戲, 不要一次下注太多去玩。 不過如果今天我們把賠率改大, 改成10000倍的話, 得到的值就是51%, 等於同獲利機率, 就像公式上所寫的, 在虧損機率極小或賠率極大的情況, 你可以放膽的把獲利機率直接當投注比率, 只要一直持續賭下去, 只要賭對的時候就能一口氣翻本, 讓財富增長快速; 但如果今天用凱利公式算出來的結果為負值, 那代表這遊戲期望值是負的, 根本不值得下注。

關於凱利公式更詳細的介紹, 推薦下面這篇blog文章, 有興趣的人可以看看:

兼具強固性的下注建議 - 凱利公式 (Kelly Formula)


再來就是今天的重點了, 我該怎麼把凱利公式套用在投資上面? 從公式看來, 凱利公式最適用於那種有明確概率的博奕遊戲, 在不考慮出千的情況, 遊戲的機率以及賠率都可以算出來, 但是以股票投資來說的話, 幾乎每個參數都是無法預測的值, 那我該怎麼靠該公式計算出分配每個個股的資金比例? Google了一下有找到下面這篇文章:

Using the Kelly Criterion for Asset Allocation and Money Management

簡單來說, 就是直接看你過去近50~60筆交易紀錄, 這樣你就能計算出過去的獲利 / 虧損機率以及獲利比, 這樣就能用凱利公式算出你該分配每檔個股的資金比例。 不過認真說, 個人對於上述做法是有點存疑的, 畢竟不同時期點投資的個股&對應的產業類別也不一樣, 所以對應的波動程度也可能落差很大, 而這會造成獲利 / 虧損的比例有大幅度改變, 而且算出來的值最後也是一個一體適用的值, 不是針對不同個股的資金比例。

自己也思考了一下, 以我個人來說, 投資個股以基本面來說不外乎可以分為成長股以及價值股, 而技術面來說則是破新高, 破新低, 盤整三種型態, 至於該怎麼得出凱利公式需要的參數, 以下是自己的想法:

1. 成長股: 

基本上你很難得出明確的獲利 / 虧損金額以及機率, 像上面的凱利公式介紹文章, 作者是直接用"個人看法"去得出這些參數, 這變成了真正的名符其實的"期望值", 個人是覺得這樣還套用凱利公式其實意義不大了, 目前自己也沒想出什麼好方法...。

2. 價值股: 

以價值股來說, 只要這間公司是賺錢的好公司, 那我們可以假設這間公司的EPS至少不會下降, 那以最簡單的做法的話我們只要靠本益比來定義目前股價貴或便宜就好, 本益比高到某個值我們就會賣出, 所以可以當作獲利金額, 而股價要是下跌到某個值我們會自動執行停損, 所以也可以得到虧損金額。至於獲利機率跟虧損機率, 我們可以用最新的收盤價比較過去N天的股價, 看N天裡大於以及小於最新收盤價的天數, 就可以得出這檔股票在過去N天裡以現在收盤價來說, 獲利 / 虧損的天數比例。

3. 破新高 / 破新低: 

跟成長股一樣, 很難去估算凱利公式需要的參數...。

4. 盤整股(區間整理): 

盤整股的話, 獲利 / 虧損金額我們可以用過去N天的壓力 / 支撐價位來看, 然後通常來說, 我們不會真的到壓力才獲利了結, 到支撐才停損出清, 所以我是以超過最新收盤價的所有收盤價平均當作高標(相對壓力), 低於最新收盤價的所有收盤價平均當作低標(相對支撐); 而獲利機率跟虧損機率則是跟價值股做法一樣, 計算N天中的高於 / 低於最新收盤價的天數就好。

從上述做法, 看起來價值股 / 盤整股是可以有個明確方法計算凱利公式的, 不過以價值股來說, 不同產業的公司本益比相對高低點並不一樣, 像是分類到價值股的科技股, 本益比一定也比傳產個股高, 必須因應不同產業別定出相對本益比的高低。 而盤整股則是只要有過去的歷史股價就能做, 所以就決定先做盤整股了。

原本是想再用React做一個好用公式整理的網站, 可是目前想到能做的也只有凱利公式, 一個網站只放一個計算公式也怪怪的, 所以最後還是決定先做在自己個人網頁上了, 也順便用Github Action每天幫我用凱利公式計算目前持有標的的建議資金比例, 成果如下:

https://project.zmcx16.moe/?page=investment-formula


用巴菲特目前最喜歡的銀行股來計算區間整理的凱利公式, 得到的結果:


凱利公式算出來的建議資金比例是12.63%, 這代表以區間整理的個股來說, BAC是一間值得投資的公司。 不過這一切的前提還是BAC目前是盤整股的情況, 如果用成長股或破新高個股來計算, 得到的結果就會錯得很離譜, 例如用目前火紅的TSLA來看:


可以看到得到的數值是負的, 因為TSLA一直在破新高, 所以想當然用區間整理的方法當然會得出虧損機率超高的結果。

再來就是用凱利公式來檢視目前持有的個股了, 用區間整理的公式來計算每個個股的建議資金配置比例, 再將結果Normalize總和為100%, 結果如下:


其中只有DHI是0, 因為DHI是我目前持有標的中唯一的成長股, 所以一點也不意外。 至於其他個股中建議資金比例高的, 都是以180天來說目前股價都很低的股票, 如果真的是區間整理股, 那當然越跌越買之後的獲利就會越大, 可是如果真的看錯, 其實是破新低的個股或根本已經從價值股脫離成虧錢的公司, 那資金放越多就會虧損得更可怕..., 價值投資真的是兩面刃阿...。

考慮到交易手續費以及重壓的風險, 目前上面這張表我應該就先當參考用, 等到之後有新的投資標的或想轉換標的時, 我才想用凱利公式來計算資金比例, 趁這段時間也來研究一下其他類型的個股要怎麼用凱利公式算, 如果有人有什麼好想法或是有其他推薦的好用公式, 歡迎一起互相分享交流~。

P.S. 這次的新頁面的看板圖原本想放一張黑板上有寫一大堆各種數學公式的圖, 可是後來敗給中二病, 就決定換成卡巴拉的生命之樹了, 有看EVA或鋼鍊的人對這棵樹應該不陌生吧XD