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【Blogger教學】文章「撰寫模式」基本功能「插入特殊字元」

在文章內加入一些特殊字元，可以讓文章內容更豐富。

點選「插入特殊字元」，即可選擇要插入的特殊字元。
要快速找到需要的符號，可以在「插入特殊字元」右下方欄位畫上符號，系統會自動配對找出相似的符號建議。
 

常用特殊字元

類別 次類別 符號 HTML代碼
符號 箭頭 ← ←
↑ ↑
→ →
↓ ↓
貨幣 € €
£ £
¥ ¥
表情符號 😀 😀
😣 😖
幾何形狀 △ ⃤
⭗ ⦾
⭙ ⨂
星號 ✫ ✫
✡ ✡
氣象與天文 ☀ ☀
☁ ☁
☂ ☂
表情符號 動植物和食物 🐕 🐕
🐟 🐟
圍繞符號 🅐 🅐
🅑 🅑
🅒 🅒
🅓 🅓
🅔 🅔
標誌 ✔ ✔
✖ ✖
☑ ☑
標點符號 連字號/連接號 ― ―
其他 ‰ ‰
‱ ‱
成對 【 【
】 】
相容字元 ⁈ ⁈
⁉ ⁉
數字 相容字元 Ⅰ Ⅰ
Ⅱ Ⅱ
Ⅲ Ⅲ
Ⅳ Ⅳ
Ⅴ Ⅴ
Ⅵ Ⅵ
Ⅶ Ⅶ
ⅧⅧ
Ⅸ Ⅸ
Ⅹ Ⅹ
Ⅺ Ⅺ
Ⅻ Ⅻ
其他歐洲語言書寫體 希臘文 θ θ
Φ Φ
α α
β β
δδ
ε ε
σ σ
λ λ
Σ Σ
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中央極限定理(central limit theorem)證明

中央極限定理(central limit theorem )指的是從一個獨立同分布(Independent and identically distributed, i.i.d)取出之變數數量趨近無限多時，其平均數(mean)將趨近常態分布(normal distribution)。 回到「機率統計」頁面 目錄： 動差母函數(moment generating function) 常態分布的動差母函數 中央極限定理證明 中央極限定理模擬 中央極限定理應用 動差母函數(moment generating function) 動差母函數為機率密度函數(probability density fFunction, PDF）及累積分佈函數(cumulative distribution function CDF)之外，另一種描述機率分布模型的一種方式。 定義 M X (t) = E[e tx ] 而 e tx 的泰勒級數(Taylor series)為 e tx  = 1 + tx + t 2 x 2 /2! +  t 3 x 3 /3! + ... 則 M X (t) 的泰勒級數為 M X (t) = E[e tx ]  = 1 + tE[x] +  t 2 /2! E[x 2 ] +  t 3 /3! E[x 3 ] + ... 因此，當t = 0時，以t取 動差母函數m次微分，就可以找到其分布模型的第m動差。 特性 M X+Y (t) = E[e t(x+y) ] =  E[e tx+ty ] =  E[e tx e ty ]  =  E[e tx ]  E...
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HYG、LQD 與 TLT 風險報酬比較

10 年期公債除了站上 4%，再撰寫這篇文章時，已經在 4.3% 徘迴，上次在 這篇文章 研究了現在是否應該要買 LQD 而不是 TLT，本篇文章我想研究非投資等級債是否更適合。 買點 HYG 現在 HYG 價格為 74.04，距離近一次低點 2020/3/20 的 69.75，差別為 5.794% LQD 上次低點在 2020/10/14 的 100.38 附近，與目前的 105.01 相差 4.612%。 TLT 上次低點在 2022/11/4 的 94.22 附近，與目前的 95.16相差 1%。 殖利率上升時，公司債的表現 TLT 2009-01-06 到 2010-01-05 跌了 16.364% 這段期間美國 30 年期公債殖利率從 3.04% 漲到  3.74%，漲了 0.7%。 TLT 2012-11-14 到 2013-11-13 跌了 15.701% 這段期間 美國 30 年期公債殖利率從 2.73% 漲到  3.83%，漲了 1.1%。 TLT 2016-07-29 到 2017-07-28 跌了 10.307% 這段期間 美國 30 年期公債殖利率從 2.18% 漲到  2.89%，漲了 0.71%。 TLT 2021-11-18 到 2023-8-15 跌了 32.695% 這段期間美國 30 年期公債殖利率從 1.97% 漲到  4.35%，漲了 2.38%。 結論 HYG 現在也很便宜，在公債殖利率還有可能持續上漲狀況下，表現可能勝過公債及投資等級公司債。
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Google Search Console無法為Blogger建立索引，出現伺服器錯誤(5XX)

這幾天，我把我Blogger的網址改了幾次，為了測試Google是否有把我的網頁加進搜尋索引，我到了Google Search Console做了測試，結果出現錯誤，伺服器錯誤（5xx）！ 回到「部落格經營」頁面 ⇦Blogger文章在Google搜尋引擎找不到，怎麼辦？ Google AdSense要幾篇文章才能通過之審查甘苦談⇨ 我非常驚訝，我用的是Google自家的部落格平台，怎麼可能被Google封鎖；我想可能是我剛改網址，系統還不允許排入谷歌搜尋引擎。 官方網站「Google Search Console說明(註1)」出現的解釋是 當 Googlebot 無法存取網址、要求逾時，或是網站處於流量高峰狀態時，就會出現伺服器錯誤。在此情況下，Googlebot 便不得不放棄要求。 我能找誰詢問，解決「Googlebot便不得不放棄要求」的問題？我就滿心憂慮地去睡覺了。 隔天一早起來，我第一件事就是重新在Google Search Console測試我的網頁，還好過了。真是虛驚一場。 另外，如過要查詢伺服器狀態可以到Google Search Console的「設定」去看。 點選「設定」。 點選「檢索統計資料」的「開始報表」。 點選「主機狀態」，即可查看伺服器各種數據。 註1擷取自「Google Search Console說明」，https://support.google.com/webmasters/answer/7440203?hl=zh-Hant#zippy=%2C%E4%BC%BA%E6%9C%8D%E5%99%A8%E9%8C%AF%E8%AA%A4，2021/6/13 回到「部落格經營」頁面 ⇦Blogger文章在Google搜尋引擎找不到，怎麼辦？ Google AdSense要幾篇文章才能通過之審查甘苦談⇨
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一體成形式馬桶馬桶蓋怎麼拆及上裝式馬桶蓋膨脹螺絲原理介紹

家裡有主臥室廁所馬桶的馬桶蓋緩降有點壞掉，也就是沒有緩降功能，蓋馬桶蓋不小心會「碰」的一聲，關起來。 為了省錢，想要自己買馬桶蓋來換就好，就開始了馬桶蓋茶拆除研究之旅。 一看到主臥馬桶馬桶蓋才發現，原來沒有我想像的簡單，原因如下： 馬桶蓋兩側的空隙非常小，手要伸進去都很困難，何況是要轉鬆裡面的螺絲。 費盡千辛萬苦，終於從馬桶左側下方把手伸進去，也頂多只能摸到一邊的螺絲。 馬桶右側有一些水管，也就是說我根本不可能把手伸進去，摸到另一側的螺絲。 最後，花費了2-3天的偵探式思考，終於想到，說不定馬桶蓋向上拔起就拆除了，果真，只要將馬桶蓋立起來，往上拔就拆掉了。 附記：我家主臥廁所馬桶型號為：Derek C693NA 照片及拆除影片 馬桶前側照 馬桶蓋後側照 馬桶上方照 馬桶蓋拆除 上裝式馬桶蓋膨脹螺絲介紹 後來我另外買了上裝式馬桶蓋，包裹拆開來看到零件，附的膨脹螺絲我還是第一次看到，研究許久才知道怎麼裝。 原理 首先，拿出以下配件，可以看到上面有四個突出部 這個配件是用來裝在膨脹螺絲裡面的，它的突出部要跟膨脹螺絲相對應的開口及縫結合 然後，將螺絲從另一邊裝入 將螺帽從第一步驟介紹的配件端鎖上，直到螺帽進入該配件，與其吻合，接下來塞進安裝馬桶蓋的孔洞中，轉緊螺絲，這時，因為第一步驟的配件4個突出部已經卡住膨脹螺絲，膨脹螺絲已被孔洞夾住，且螺帽也被第一步驟的配件卡住，旋轉螺絲時，配件就會順著螺帽被往上鎖，擠開膨脹螺絲，最後把馬桶蓋安裝座鎖緊。  從正面將組裝好的膨脹螺絲塞進馬桶蓋安裝孔中，鎖緊即可
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賭徒破產理論(Gambler's ruin)機率公式證明

賭徒破產理論(Gambler's ruin)指指的是兩位賭徒，每局賭1元，A賭徒有i元，B賭徒有n-i元，兩人不斷的賭，直到一人輸光為止。 回到「機率統計」頁面 前言 假設A賭徒勝率為p，輸的機率就是1-p，稱為q，我們要求算A贏光所有錢的機率。 讓p(i)代表A賭徒擁有i元的時候，獲得最後勝利的機率。 p(0) = 0，因為已經輸光所有錢並且賭局已結束。 p(n) = 1，因為已經贏光所有錢並且賭局已結束。 那麼p(i)呢？ 遞迴公式(recursive formula) 假設A有i元，它下一局有可能贏，有可能輸。贏的機率為p，輸的機率為1-p = q。 不論這一局是贏還是輸，A要贏光所有錢的機率還是沒有算出來。 這局贏了，接下來贏光所有錢的機率為p(i+1)。 這局輸了，接下來贏光所有錢的機率為p(i-1)。 因此，p(i) = p*p(i+1) + q*p(i-1)，且可以繼續延伸，例如p(i+1) = p*p(i+2) + q*p(i)、p(i-1) = p*p(i-) + q*p(i-2)... 每個公式需要套用原本的公式，稱為遞迴公式公式，而遞迴公式解法可以像解微分方程(differential equation)一樣，可以先用猜的！ 例如dx/dt = rx，微分之後x還是在公式裡，可以先猜測x = e^y。 猜測 假設，p(i) = x i ，並帶入p(i) = p*p(i+1) + q*p(i-1)，得到  x i   = p* x i+1  + q * x i-1 x = p* x 2  + q p* x 2  - x + q = 0 解一元二次方程式得 x = 1 或 x = q/p 微分方程 p(i) = x i ， x = 1 或 x = q/p，且有兩已知數 p(0) = 0 及 p(n) = 1。 而x i 的x有兩個根(root)，必須都帶入線性組合(linear combination)公式求解。 p(i) = A(1) i  + B ( q/p ) i  =  A +  B ( q/p ) i  p(0) = A + B = 0 ， A = -B p(n) = A + B ( q/p ) n   = 1 ...
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