中国企业的商业思维与西方企业往往截然不同。
西方强调 透明、Win-Win、线性规划；
而中国企业则更重视 迂回取胜、长期布局、隐性行动与心理战。
中国ビジネス戦略「三十六計」：中国企業の思考・競争・交渉術を理解するための現代版ガイド
中国企業のビジネス思考は、欧米企業とは大きく異なります。
欧米が 透明性、Win-Win、直線的な計画 を重視するのに対し、中国企業は 間接的な勝ち方、長期的な伏線、静かな布石、心理戦 を重視します。
Continue reading "中国ビジネス戦略「三十六計」：中国企業の思考・競争・交渉術を理解するための現代版ガイド"
กลยุทธ์ซานซือหลิ่วจี (三十六计): คู่มือกลยุทธ์ธุรกิจจีนยุคใหม่ เข้าใจวิธีคิด การเจรจา และการแข่งขันแบบจีน
ธุรกิจจีนมักดำเนินงานด้วยวิธีคิดที่แตกต่างจากโลกตะวันตกอย่างชัดเจน
ถ้าธุรกิจตะวันตกเน้น ความโปร่งใส การเจรจาแบบวิน–วิน และแผนการเชิงเส้น
ธุรกิจจีนจะเน้น การเดินเกมอ้อม การปิดบังเจตนา การวางหมากระยะยาว และการใช้จิตวิทยาเป็นอาวุธ
The 36 Chinese Business Stratagems: A Modern Guide to Understanding How Chinese Companies Compete and Win
Chinese companies often operate with a mindset very different from typical Western business culture. While the West emphasizes transparency, win-win negotiation, and and linear planning, Chinese strategy is deeply rooted in indirect competition, long-term setup, quiet positioning, and psychological tactics.
理解机器学习中的 Training、Validation、Testing
——模型如何学习、优化与最终评估的完整指南**
在机器学习和深度学习的世界里，Training（训练）、Validation（验证）、Testing（测试） 是构建优质模型的三大核心步骤。
很多初学者经常混淆它们的作用，或者不知道为什么必须划分这三类数据集。
Training・Validation・Test を理解する
モデルが学習・調整・評価される仕組みを完全ガイド**
機械学習・ディープラーニングを学ぶ上で最も重要な基礎のひとつが、
Training（学習）・Validation（検証）・Testing（テスト） の違いと役割を正しく理解することです。
เข้าใจ Training, Validation และ Testing ใน Machine Learning
คู่มืออธิบายครบวงจรตั้งแต่การเรียนรู้จนถึงประเมินผลจริง**
ในงาน Machine Learning หรือ Deep Learning การเข้าใจความแตกต่างของ Training, Validation, และ Testing ถือเป็นพื้นฐานที่สำคัญที่สุด เพราะทั้งสามส่วนนี้ทำให้โมเดล:
Continue reading "เข้าใจ Training, Validation และ Testing ใน Machine Learning"
Understanding Training, Validation, and Testing in Machine Learning
A Complete Guide to How Models Learn, Improve, and Get Evaluated
When learning machine learning or deep learning, one of the most important foundations is understanding the three phases of model development:
Continue reading "Understanding Training, Validation, and Testing in Machine Learning"
深入理解神经网络
ニューラルネットワークを深く理解する
なぜエッジから始まり、なぜ Conv2d を使い、なぜ ReLU が必須なのか**
ディープラーニングを学び始めた人がよく疑問に思うポイントがあります。