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Python - 最強入門邁向數據科學之路：王者歸來（全彩印刷第三版）【首刷獨家限量贈品-程式語言濾掛式咖啡包】

為了解決安博盒子9手機看的問題，作者洪錦魁 這樣論述：

Python最強入門 邁向數據科學之路 王者歸來 第3版   　　【首刷獨家限量贈品- Python 濾掛式咖啡包】 　　數量：限量300包 　　咖啡風味：花神+黃金曼特寧 　　研磨刻度：40刻度 　　填充刻度：10g 　　製造/有效日期，18個月   　　★★★★★【33個主題】、【1200個Python實例】★★★★★ 　　★★★★★【1500個重點說明】★★★★★ 　　★★★★★【210個是非題】、【210個選擇題】、【291個實作題】★★★★★ 　　 　　Python語言是基礎科學課程，撰寫這本書時採用下列原則。 　　1：強調Python語法內涵與精神。 　　2：用精彩程式實例解說

。 　　3：科學與人工智慧知識融入內容。 　　4：章節習題引導讀者複習與自我練習。   　　相較於第2版，第3版更加強數據科學與機器學習的內容，與相關模組的操作，同時使用更細緻的實例，增加下列知識：   　　★解說在Google Colab雲端開發環境執行 　　☆解說使用Anaconda Spider環境執行 　　★PEP 8，Python設計風格，易讀易懂 　　☆Python語法精神、效能發揮極致 　　★遞迴函數徹底解說 　　☆f-strings輸出徹底解說 　　★電影院訂位系統 　　☆靜態與動態2D ~ 3D圖表 　　★Numpy數學運算與3D繪圖原理 　　☆Pandas操作CSV和Exc

el 　　★Sympy模組與符號運算 　　☆機器學習、深度學習所需的數學與統計知識 　　★線性迴歸 　　☆機器學習 – scikit-learn 　　★KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 　　☆決策樹 　　★隨機森林樹 　　☆其他修訂小細節超過100處   　　多次與教育界的朋友相聚，談到電腦語言的發展趨勢，大家一致公認Python已經是當今最重要的電腦語言了，幾乎所有知名公司，例如：Google、Facebook、…等皆已經將此語言列為必備電腦語言。了解許多人想學Python，市面上的書也不少了，但是許多人買了許多書，但是學習Python路上仍感障礙重重，原因是沒有選到好的書籍，

市面上許多書籍的缺點是：   　　◎Python語法講解不完整 　　◎用C、C++、Java觀念撰寫實例 　　◎Python語法的精神與內涵未做說明 　　◎Python進階語法未做解說 　　◎基礎實例太少，沒經驗的讀者無法舉一反三 　　◎模組介紹不足，應用範圍有限   　　許多讀者因此買了一些書，讀完了，好像學會了，但到了網路看專家撰寫的程式往往看不懂。   　　就這樣我決定撰寫一本用豐富、實用、有趣實例完整且深入講解Python語法的入門書籍。其實這本書也是目前市面上講解Python書籍中語法最完整，當讀者學會Python後，本書將逐步帶領讀者邁向數據科學、機器學習之路。Python以簡潔著

名，語法非常活，同時擁有非常多豐富、實用的模組，本書筆者嘗試將Python語法的各種用法用實例解說，同時穿插使用各種模組，以協助讀者未來可以更靈活使用Python，以奠定讀者邁向更高深學習的紮實基礎。   　　本書以約950個程式實例和約250個一般實例，講解紮實的Python語法，同時輔助約210道是非題、210道選擇題與約291道程式實作題。讀者研讀完此書，相信可以學會下列知識：   　　★內容穿插說明PEP 8風格，讀者可由此養成設計符合PEP 8風格的Python程式，這樣撰寫的程式可以方便自己與他人閱讀。 　　☆拋棄C、C++、Java語法思維，將Python語法、精神功能火力全開

　　★人工智慧基礎知識融入章節內容 　　☆從bytes說起、編碼(encode)、解碼(decoding)，到精通串列(list)、元組(tuple)、字典(dict)、集合(set) 　　★完整解說Unicode字符集和utf-8依據Unicode字符集的中文編碼方式 　　☆從小型串列、元組、字典到大型數據資料的建立 　　★生成式(generator)建立Python資料結構，串列(list)、字典(dict)、集合(set) 　　☆經緯度計算地球任2城市之間的距離，學習取得地球任意位置的經緯度 　　★萊布尼茲公式、尼拉卡莎、蒙地卡羅模擬計算圓週率 　　☆徹底解說讀者常混淆的遞迴式呼叫。 　

　★基礎函數觀念，也深入到嵌套、lambda、Decorator等高階應用 　　☆Google有一篇大數據領域著名的論文，MapReduce:Simplified Data Processing on Large Clusters，重要觀念是MapReduce，筆者將對map( )和reduce( )完整解說，更進一步配合lambda觀念解說高階應用 　　★設計與應用自己設計的模組、活用外部模組(module) 　　☆設計加密與解密程式 　　★Python處理文字檔案/二元檔案的輸入與輸出 　　☆檔案壓縮與解壓縮 　　★程式除錯(debug)與異常(exception)處理 　　☆檔案讀寫與目

錄管理 　　★剪貼簿(clipboard)處理 　　☆正則表達式(Regular Expression) 　　★遞廻式觀念與碎形(Fractal) 　　☆影像處理與文字辨識，更進一步說明電腦儲存影像的方法與觀念 　　★認識中文分詞jieba與建立詞雲(wordcloud)設計 　　☆GUI設計 - 實作小算盤 　　★實作動畫與遊戲(電子書呈現) 　　☆Matplotlib中英文靜態與動態2D ~ 3D圖表繪製 　　★說明csv和json檔案 　　☆繪製世界地圖 　　★台灣股市資料擷取與圖表製作 　　☆Python解線性代數 　　★Python解聯立方程式 　　☆Python執行數據分析 　　★

科學計算與數據分析Numpy、Pandas 　　☆網路爬蟲 　　★人工智慧破冰之旅 – KNN演算法 　　☆機器學習 – 線性迴歸 　　★機器學習 – scikit-learn 　　☆KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 　　★決策樹 　　☆隨機森林樹 　　★完整函數索引，未來可以隨時查閱

安博盒子9手機看進入發燒排行的影片

銀髮族智慧照護與商業模式 －跌倒狀態評估系統之應用

為了解決安博盒子9手機看的問題，作者莊秀滿 這樣論述：

銀髮族最常見的就是遇到跌倒問題，往往造成非常嚴重的傷害。根據國民健康署在2017年「國民健康訪問調查」3,280位65歲以上老人中，自述過去一年曾跌倒者就有495人(15.5%)，也就是說每6個老人，就有1位在一年內跌倒的經驗，在107年死因統計中，跌倒高居65歲以上事故傷害死亡原因之第二位(每十萬人25.7人)。嚴重跌倒可能會造成患者長期臥床，甚至威脅高齡者生命危險。健康醫療網研究指出，失智症族群及高齡族群所需之服務比其他家人更為殷切，每年約有三分之一的65歲以上居家老人發生跌倒的意外傷害事故。由於老人隨著年齡增加，居家或在安養機構因跌倒傷害機率亦隨之增加且嚴重(衛福部2015年事故傷害公

布資料)。依據臺灣老年醫學會會訊"老年人跌倒的流行病學和危險因子的評估和預防"指出，老年人跌倒常見的危險因子可歸納為內在因素和外在因素，外在因素包括環境等因素，內在因素包括因年齡增加所產生的生理功能的退化、急慢性疾病和藥物，其中急性疾病如心肌梗塞、心律不整、心臟衰竭、腦中風、神智混亂、癲癇發作、貧血、電解質不平衡等病症是造成跌倒的危險因子。因此，若能從平日或跌倒發生時獲得危險因子之生理資訊，可以做為醫護人員的重要參考。老人跌倒危險因子很多，故本研究以重要項目優先進行分析以整合跌倒狀態評估服務，讓照護人員透過平台方便照護及監控異常，有效降低配戴者的風險。根據警政署2018年公安統計資料指出，近3

年來平均每年都有逾3400 老人失蹤，每天近10 位老人失蹤，台灣失智症協會指出，走失事件頻傳是失智人口增加過程可預期的現象，且未來還會增加速度還會更快。根據台大醫院神經部研究，失智老人在走失48~72 小時仍未被尋獲的話，死亡率高達4 成。本研究的主要目的是構建一個平台和相關算法，從而提供跌倒狀態評估，並使用集成了加速度計和陀螺儀的智能盒子佩戴在腰間，以達到獲得完整、穩定的測量信息的目的。通過手機應用程序，親屬和監護人可以通過APP查看分析結果，實現快速檢測，高效幫助患者。通過智能盒子的使用，結合定位和跌倒狀態分析，未來有望提供與居家服務和長照機構合作的一體化接口，適用於居家和機構護理單位。

因此，這是本文研究的主要動機。其主要功能包括：1） 使用集成了加速度計和陀螺儀的智能盒子，佩戴在腰間，達到獲得完整穩定測量信息的目的。2） 使用跌落狀態評估算法來提高準確性。3） 在後台使用機器學習算法分析佩戴者的使用信息，提供適應性閾值並更新前端硬件以適應用戶群體。4） 按照動作安全載體的服務理念設計，整合目前的定位和跌倒狀態分析服務，結合更多可穿戴式看護設備。 在本研究中，針對老年人面臨的問題，結合未來行動安全護理服務的概念和商業應用，提供適當的護理服務。

Python-最強入門邁向數據科學之路：王者歸來(全彩印刷第三版)

為了解決安博盒子9手機看的問題，作者洪錦魁 這樣論述：

★★★★★【33個主題】、【1200個Python實例】★★★★★ ★★★★★【1500個重點說明】★★★★★ ★★★★★【210個是非題】、【210個選擇題】、【291個實作題】★★★★★   　　Python語言是基礎科學課程，撰寫這本書時採用下列原則。 　　1：強調Python語法內涵與精神。 　　2：用精彩程式實例解說。 　　3：科學與人工智慧知識融入內容。 　　4：章節習題引導讀者複習與自我練習。     　　相較於第2版，第3版更加強數據科學與機器學習的內容，與相關模組的操作，同時使用更細緻的實例，增加下列知識：   　　★解說在Google Colab雲端開發環境執行 　　☆

解說使用Anaconda Spider環境執行 　　★PEP 8，Python設計風格，易讀易懂 　　☆Python語法精神、效能發揮極致 　　★遞迴函數徹底解說 　　☆f-strings輸出徹底解說 　　★電影院訂位系統 　　☆靜態與動態2D ~ 3D圖表 　　★Numpy數學運算與3D繪圖原理 　　☆Pandas操作CSV和Excel 　　★Sympy模組與符號運算 　　☆機器學習、深度學習所需的數學與統計知識 　　★線性迴歸 　　☆機器學習 – scikit-learn 　　★KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 　　☆決策樹 　　★隨機森林樹 　　☆其他修訂小細節超過100處

  　　多次與教育界的朋友相聚，談到電腦語言的發展趨勢，大家一致公認Python已經是當今最重要的電腦語言了，幾乎所有知名公司，例如：Google、Facebook、…等皆已經將此語言列為必備電腦語言。了解許多人想學Python，市面上的書也不少了，但是許多人買了許多書，但是學習Python路上仍感障礙重重，原因是沒有選到好的書籍，市面上許多書籍的缺點是：   　　◎Python語法講解不完整 　　◎用C、C++、Java觀念撰寫實例 　　◎Python語法的精神與內涵未做說明 　　◎Python進階語法未做解說 　　◎基礎實例太少，沒經驗的讀者無法舉一反三 　　◎模組介紹不足，應用範圍有限

     　　許多讀者因此買了一些書，讀完了，好像學會了，但到了網路看專家撰寫的程式往往看不懂。      　　就這樣我決定撰寫一本用豐富、實用、有趣實例完整且深入講解Python語法的入門書籍。其實這本書也是目前市面上講解Python書籍中語法最完整，當讀者學會Python後，本書將逐步帶領讀者邁向數據科學、機器學習之路。Python以簡潔著名，語法非常活，同時擁有非常多豐富、實用的模組，本書筆者嘗試將Python語法的各種用法用實例解說，同時穿插使用各種模組，以協助讀者未來可以更靈活使用Python，以奠定讀者邁向更高深學習的紮實基礎。      　　本書以約950個程式實例和約250個

一般實例，講解紮實的Python語法，同時輔助約210道是非題、210道選擇題與約291道程式實作題。讀者研讀完此書，相信可以學會下列知識：   　　★內容穿插說明PEP 8風格，讀者可由此養成設計符合PEP 8風格的Python程式，這樣撰寫的程式可以方便自己與他人閱讀。 　　☆拋棄C、C++、Java語法思維，將Python語法、精神功能火力全開 　　★人工智慧基礎知識融入章節內容 　　☆從bytes說起、編碼(encode)、解碼(decoding)，到精通串列(list)、元組(tuple)、字典(dict)、集合(set) 　　★完整解說Unicode字符集和utf-8依據Unico

de字符集的中文編碼方式 　　☆從小型串列、元組、字典到大型數據資料的建立 　　★生成式(generator)建立Python資料結構，串列(list)、字典(dict)、集合(set) 　　☆經緯度計算地球任2城市之間的距離，學習取得地球任意位置的經緯度 　　★萊布尼茲公式、尼拉卡莎、蒙地卡羅模擬計算圓週率 　　☆徹底解說讀者常混淆的遞迴式呼叫。 　　★基礎函數觀念，也深入到嵌套、lambda、Decorator等高階應用 　　☆Google有一篇大數據領域著名的論文，MapReduce:Simplified Data Processing on Large Clusters，重要觀念是Ma

pReduce，筆者將對map( )和reduce( )完整解說，更進一步配合lambda觀念解說高階應用 　　★設計與應用自己設計的模組、活用外部模組(module) 　　☆設計加密與解密程式 　　★Python處理文字檔案/二元檔案的輸入與輸出 　　☆檔案壓縮與解壓縮 　　★程式除錯(debug)與異常(exception)處理 　　☆檔案讀寫與目錄管理 　　★剪貼簿(clipboard)處理 　　☆正則表達式(Regular Expression) 　　★遞廻式觀念與碎形(Fractal) 　　☆影像處理與文字辨識，更進一步說明電腦儲存影像的方法與觀念 　　★認識中文分詞jieba與建立

詞雲(wordcloud)設計 　　☆GUI設計 - 實作小算盤 　　★實作動畫與遊戲(電子書呈現) 　　☆Matplotlib中英文靜態與動態2D ~ 3D圖表繪製 　　★說明csv和json檔案 　　☆繪製世界地圖 　　★台灣股市資料擷取與圖表製作 　　☆Python解線性代數 　　★Python解聯立方程式 　　☆Python執行數據分析 　　★科學計算與數據分析Numpy、Pandas 　　☆網路爬蟲 　　★人工智慧破冰之旅 – KNN演算法 　　☆機器學習 – 線性迴歸 　　★機器學習 – scikit-learn 　　☆KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 　　★決策樹

　　☆隨機森林樹 　　★完整函數索引，未來可以隨時查閱   　　圖書資源說明 　　本書籍的所有程式實例可以在深智公司網站下載。  　　本書前面20個章節均附是非與選擇的習題解答，下列是示範輸出畫面。   　　教學資源說明 　　教學資源有教學投影片(內容超過1500頁)、本書實例、習題解答以及相關附錄的電子書。   　　本書習題實作題約285題均有習題解答，如果您是學校老師同時使用本書教學，歡迎與本公司聯繫，本公司將提供習題解答。請老師聯繫時提供任教學校、科系、Email、和手機號碼，以方便本公司業務單位協助您。   　　註：教學資源不提供給一般讀者，請原諒。   　　讀者資源說明 　　請至本公

司網頁deepmind.com.tw下載本書程式實例與習題所需的相關檔案，以及相關目錄資源，這些目錄以Word檔案呈現。   　　臉書粉絲團 　　歡迎加入：王者歸來電腦專業圖書系列       　　歡迎加入：iCoding程式語言讀書會(Python, Java, C, C++, C#, JavaScript, 大數據, 人工智慧等不限)，讀者可以不定期獲得本書籍和作者相關訊息。        　　歡迎加入：穩健精實AI技術手作坊     

從人工智能重新檢視我國公司治理典章制度—以董事會職權為中心

為了解決安博盒子9手機看的問題，作者李昱盈 這樣論述：

於所有與經營分離下，為使公司效率經營，並緩和有限理性的代理成本，由董事會成為最高業務執行機關，負責統籌公司各項事務與資源，我國公司法第23條第1項亦引進英美法之忠實義務，要求董事以公司及股東最大利益行事。然公司治理案件仍層出不窮，鑒於第四次工業革命的來臨，人工智能等新興科技於公司治理之運用日與俱增，本文嘗試探討人工智能對於我國公司治理之影響，就是否能有效降低代理成本、對公司董事會之忠實義務造成何種衝擊、我國公司治理法制應如何調適等面向加以觀察與分析，並以人工智能發展的現況與未來分別討論。為了解人工智能對公司治理之影響與衝擊，本文於第二章即就人工智能科技進行概述與說明。因本文研究主軸係聚焦於探

討董事會使用人工能進行公司治理時，其相關忠實義務內涵是否須加以調整等議題，故本文於第三章先就美國法下董事忠實義務之性質與內涵予以概述。嗣後，本文於第四章就人工智能於董事會之功能與挑戰進行介紹，並就董事會使用人工智能時忠實義務應如何調整，及面對人工智能所伴隨之挑戰應如何因應等，相關比較法文獻進行討論，再就未來人工智能取代自然人董事之相關議題與義務、責任歸屬加以介紹與釐清。綜合上述之討論，本文於第五章先行探討忠實義務於我國適用上之性質與爭議，其次就董事使用人工智能進行公司治理時，我國忠實義務及公司法、證交法等公司治理規範應如何調整進行反思，最後就未來人工智能董事問世時，相關義務與責任之建構嘗試提出

本文見解。於第六章則統整本文對董事會使用人工智能之功能與挑戰、忠實義務之調整、因應對策及公司治理法規之調適等研究，期望能在本文之討論下建構出董事會對於人工智能科技應有之態度與對策，進而打造健康的公司治理環境。