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消費-浪費-投資儲蓄法讓你輕鬆存夠退休本
如何選擇一本理財工具書
選擇一本消費-浪費-投資儲蓄法讓你輕鬆存夠退休本的工具理財書是多麼的重要
以前的我投資的目標就是只有把錢放在銀行，可是錢只是慢慢的減少，
這時我發現光是這樣的投資動作是不夠的。
直到有一天，家族中親戚被負債壓得喘不過氣，才讓我感受到「錢」的重要性：「年輕時的價值觀，等到30幾歲不見得適用，我不想在人生需要改變時，卻因為沒錢，而沒有選擇餘地。」她深刻地體會到，唯有存上足夠的錢，才能給未來的自己選擇的權利。
再來就是記帳。「這就像慢跑一樣，每天做一點，累積對數字的敏感度。」透過消費-浪費-投資儲蓄法讓你輕鬆存夠退休本讓自己有印象，也順便花時間回想當天消費，久而久之，對自己的開銷更有警覺。 最後，則是學習財經知識。我從看消費-浪費-投資儲蓄法讓你輕鬆存夠退休本理財書籍、報章雜誌著手每月剩餘的錢，我也用來練習買零股，進而去關心時事。
投資最重要的事金石堂
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商品訊息描述:
從５０幾歲開始也來得及！
「消?浪?投」儲蓄法！讓你快樂花錢，開心存錢！
所謂的「消?浪?投」，就是將支出分為「消費?浪費?投資」的簡稱，是我為了使人們養成存錢體質，所編出的獨特家計管理法。在以「消費」、「浪費」、「投資」3個觀點思考家計的支出之前，要先讓自己對金錢的用法產生意識。若用錢的方式改變了，就會減少不必要的支出，家計也可以變成黑字。
花費的金額要歸在哪一類，交由自己判斷。也就是要依照自己的價值觀，將花費分為「消?浪?投」。像這樣回顧花錢時的心情之後，下次就能在花錢之前先想想。當然，支出的流向也會改變，這就是我們的目的。
同時在進行家計諮詢時所定的目標，是一邊調整金錢層面，一邊增加諮詢者的「快樂」。
不是「想存錢」而是「要存錢！」，若有如此強烈的意願，現實就會有所行動。
●比起節省下來的金額，更重要的是，這個做法為我帶來精神上的安定。──每月原本有６萬～９萬圓的赤字，後來能月存７萬圓的佐佐木小姐
●更讓我高興的，是和丈夫商量家計，讓我們的感情變得更好了。──雖然收入很高，存款卻只有５０萬圓，不再依賴信用卡之後，每月能存下１０萬圓的中川小姐
●我變得會以感恩的心，使用自己拚命工作得到的金錢。──因「夫妻分別管帳」爆發問題！將收支合併計算之後，每月可存下７萬圓的豐岡小姐
●決定預算，試著奢侈地使用金錢之後，我就感受到了金錢的力量。──有收入，生活也很簡樸，卻沒有錢！藉由增加「浪費的比例」而變得能存錢了的松井小姐
商品訊息簡述:
作者： 橫山光昭
新功能介紹- 譯者：梅應琪
- 出版社：台灣東販
新功能介紹 - 出版日期：2014/05/28
- 語言：繁體中文
此次Computex 2017展前，ARM分別宣布藉由DynamIQ技術打造的Cortex-A75、Cortex-A55處理器架構設計，以及運算效能更高的Mali-G72 GPU，預期藉此加速更龐大的行動運算效能，甚至進一步踏足筆電、伺服器等傳統PC市場。▲(攝影／楊又肇) 分享 facebook 相較傳統印象認為ARM架構行動處理器運算效能不比傳統PC使用處理器，甚至還加上軟體相容所產生巨大隔閡，使得兩種處理器架構發展各據一方，但隨著ARM架構運算效能越來越高、能耗越來越低，同時在去年底由Qualcomm與微軟合作，讓ARM硬體設計Windows 10裝置能直接運作x86架構軟體內容，甚至蘋果也傳出將以ARM架構硬體打造新款MacBook，讓兩種處理器架構隔閡越來越小，甚至也讓ARM架構有更大機會踏足筆電、伺服器等傳統PC市場。而就ARM副總裁暨運算產品事業部總經理Nandan Nayampally的看法，自然是樂見這樣的市場發展走向，同時也說明ARM架構處理器還包含節電、佔用體積更小等優勢，將可帶動更多產品發展機會。不過，對於未來是否進一步在市場競爭壓過Intel在內傳統x86硬體架構處理器發展，Nandan Nayampally則認為主要還是看微軟等軟體廠商與合作夥伴態度，ARM立場依然是以提供更好選擇產品原則發展，並不會主導市場選擇。▲ARM副總裁暨運算產品事業部總經理Nandan Nayampally (攝影／楊又肇) 分享 facebook 至於針對今年提出的DynamIQ全新核心設計，Nandan Nayampally表示確實是為了對應更多市場需求，進而延伸更多處理器架構設計的可能性，並且針對人工智慧技術需求導入深度學習應用，但依然要看使用目的決定實際核心配置模式，其中沒有絕對好或絕對壞。目前DynamIQ核心設計可讓單一叢集 (Cluster)可容納最多8組核心，其中更可同時容納大核心與小核心，並且讓每組核心能獨立管理運作時脈與驅動電壓，同時藉由叢集架構共用L3記憶體提昇資料運算效率，更讓多核分工運算效能更高、電力分配更加細緻。藉由DynamIQ核心設計特性，讓裝置端可藉由人工智慧應用協助在龐大資料中找出更有價值資訊，而非僅透過處理器運算逐一處理所有資料內容。
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