演算法工程師的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

從零開始使用Python打造投資工具

為了解決演算法工程師的問題，作者卓真弘 這樣論述：

★ 職人鉅作 ★ 最省錢·最實用．最快速上手的 Python 投資工具 　　■【什麼是程式交易】 　　程式交易顧名思義是用程式來輔助做出交易的決定。可以寫程式用一些量化指標，像是使用營收成長或者使用本益比來選股挑選一籃子標的，然後每月或每季換股，這種作法就跟一些股票網站的選股功能有點像。 　　■【程式交易的優點】 　　還在用人力去看營收本益比的資料去選股？ 　　還在交易時段坐在電腦前面等待買賣時機下單？ 　　或是在研究策略的時候，要拿歷史資料來計算這個策略可不可行？ 　　→ 這些都可以用程式來解決！省下大量的人力與時間成本。 　　■【為什麼使用 Python 進行程式交易】 　　市面

上常見的選股以及技術分析軟體 XQ、MultiCharts 沒有提供的功能都要從零開始做一個出來，然而 Python 自由度高，不管是使用 AI 來做買賣判斷、寫爬蟲去社群媒體爬一檔股票的網路聲量、還是使用現成的函式庫來做一些複雜的運算都可以輕易做到。 　　→ 本書可以提供以上協助，不僅從 Python 基礎開始教學，再搭配現成策略做修改進行交易！ 本書特色 　　零程式交易經驗也能使用的自動交易書籍！ 　　★高 CP 值的自動交易★ 　　本書主要使用 Python + Shioaji 開發程式交易策略，包含可以直接用來交易的均線交易程式以及網格交易程式範例，不需額外買套裝軟體和購買報價，

幫助讀者跨過剛開始使用 Python 交易最難過的門檻，不用拿自己的錢測試。 　　★立馬 Python 用場★ 　　有了現成的自動交易程式後，讀者就能一心鑽研交易邏輯與交易策略；待規劃出新策略，需要使用新策略做成交易機器人時，只要參考書中的 Python 交易機器人範例，立即做修改即可。 　　★交易程式超值附贈★ 　　本書內附可以直接下單的交易程式，幫助讀者馬上學、馬上理解，亦可至深智數位官網下載：deepmind.com.tw  

演算法工程師進入發燒排行的影片

應用於標準元件與印刷電路板設計之繞線技術研究

為了解決演算法工程師的問題，作者林世庭 這樣論述：

繞線於積體電路設計中為一必要且被廣泛應用的階段，隨著製程不斷演進，大量的訊號數量與複雜的設計規範大幅提高了繞線問題的複雜度。現今已有許多電子設計自動化(EDA)的工具與演算法被提出來克服複雜的晶片層級繞線，不過仍有一些重要的繞線問題是現存的演算法難以跟人工繞線產出近似的品質的，如標準元件繞線與印刷電路板繞線，這會導致工程師需花費大量時間與精力來完成這些繞線工作。因此，此論文擬提出許多的繞線方法以產出就算與人工繞線相比亦具有競爭力的繞線結果。因此，我們將提出之方法分為兩大主題，自動化標準元建合成與印刷電路板繞線。於自動化的標準元件合成，我們提出了第一個可以全自動合成標準元件庫並考慮drain-

to-drain abutment (DDA)於7奈米鰭式場效電晶體，我們首先提出基於動態規劃演算法的考慮DDA之電晶體擺放方法，並提出基於整數線性規劃之最佳化金屬第0層(M0)規劃演算法以降低第1金屬層(M1)的繞線擁擠度，所以標準元件的輸出入接點(I/O pin)的接入能力也因第2金屬層(M2)的使用量減少而提高。另一方面，我們分析有兩個主要原因導致自動化的標準元件繞線難以跟人工繞線產出近似的品質，其一為自動化的繞線難以完全使用元件中的空間，另外一個原因是以往的標準元件繞線研究並沒有考慮電容耦合所帶來的效能影響。因此，我們提出可隱式動態調整之繞線圖來繞線可以提高繞線資源的使用，我們也將考慮

電容耦合的繞線演算法轉成二次式規劃的方城組來最佳化標準元件的效能。實驗結果證實我們的標準元件庫不只可以幫助減少晶片的面積達5.73%，亦可以提供具有更好的面積與效能的標準元件。多行高的標準元件架構已在現今的設計中越來越流行，但卻沒有被以往的研究完整的討論，在此論文中，我們提出一個完整的擺放與繞線流程與方法以合成多行高的標準元件。我們提出一個基於A*搜尋演算法的多行高電晶體擺放方法以最佳化內行與跨行的連接能力，我們亦提出第一個基於最大化可滿足(Max-SAT)演算法的細部繞線器，其可以最佳化連接線長並滿足基本的設計規範。實驗結果證實我們所合成的標準元件與目前先進的單行標準元件具有近似的品質，且因

我們的多行高標準元件具有較好的長寬比，所以可以在合成晶片時具有更好的彈性。最後，因為越來越高的接點密度與繞線層數，印刷電路板繞線變得越來越複雜。印刷電路板繞線可分為兩個階段，逃離繞線與區域繞線。傳統的逃離繞線只專注於讓接點之連線逃離該晶片區塊，但未考慮其逃離位置對於晶片繞線的可繞度之影響。在此論文中，我們提出了一個完整的印刷電路板繞線流程與方法，其包含了同時性逃離繞線、後繞線最佳化、與區域繞線，而我們所提之印刷電路板繞線可以完成七個目前商業用印刷電路板繞線軟體無法完成的業界印刷電路板設計。 另外，在考慮業界提供之可製造性規範後，我們所提出的逃離繞線依然可以在加入額外設計的方城組後完成所有業界提

供的設計

自己動手做聊天機器人

為了解決演算法工程師的問題，作者 這樣論述：

《自己動手做聊天機器人》從零開始介紹了聊天機器人的發展歷程及技術原理，並配合項目實戰案例，重點介紹了問答系統、對話系統、閑聊系統這三種主要聊天機器人的技術原理及實現細節。讓讀者可以由淺入深、循序漸進地學習聊天機器人的相關知識，並對聊天機器人有深入的理解。 《自己動手做聊天機器人》分為12章，主要內容有聊天機器人概述；快速開發一個智能語音助手；文本相似度計算方法；基於BERT模型的智能客服；基於知識庫的問答系統；基於知識圖譜的電影知識問答系統；基於知識圖譜的醫療診斷問答系統；基於任務導向的聊天機器人；基於Rasa的電影訂票助手；基於UNIT的智能出行助手；快速搭建一個“

誇誇”閑聊機器人；聊天機器人的發展展望。 《自己動手做聊天機器人》內容通俗易懂，案例豐富，實用性強，特別適合對聊天機器人技術感興趣的入門讀者和進階讀者閱讀，也適合人工智能技術研究人員、自然語言處理技術研究人員等其他編程愛好者閱讀。另外，本書還可以作為高等院校或相關培訓機構的教材使用。

使用特徵分析方法改良無樣態先之兩階段晶圓圖瑕疵辨識

為了解決演算法工程師的問題，作者黃柏霖 這樣論述：

著半導體產業的蓬勃發展，製程也逐漸變得複雜，這使晶圓的價格非常昂貴，良率也因此成為重要的指標。在晶圓製造的過程中可能因為機台的問題或是人為因素影響到晶圓的良率，而工程師可以透過機台產生出的晶圓圖來去追溯造成的問題的根本原因(Root Cause)來去故障檢修 (Trouble shooting )，所以晶圓圖分析也成了一個相當重要的議題。在以往通常是以人工目檢的方式篩選不符合條件的晶圓，並以工程師自身的經驗判斷造成晶圓圖上瑕疵樣態的根本原因，這過程耗費大量的人力與時間成本，所以我們建立一個自動化辨識晶圓的系統加速問題的排除使提升良率及降低成本。本論文可以分為兩個部分，第一部分先使用聚類演算法

DBSCAN留下晶圓圖上的主要缺陷，再以特徵分析進行辨識，標記瑕疵樣態於晶圓圖的所在位置，運算時間為8.23ms/wafer。第二部分為基於第一部分的架構結合深度學習的方法，提升辨識精度，解決了監督式學習在晶圓圖上有多個瑕疵樣態時僅能得出一個結果的問題，總體平均辨識精度為94.1%。