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這兩本書分別來自宏典文化 和深智數位所出版 。
國立政治大學 傳播學院碩士在職專班 劉慧雯所指導 李岱瑾的 社群平台間的游動：從符擔性角度看記者分化使用之戰術 （2021），提出演算法設計與分析ptt關鍵因素是什麼，來自於社群平台、臉書、Instagram、記者、符擔性、戰略／戰術、人際關係。
而第二篇論文逢甲大學 工業工程與系統管理學系 楊士霆所指導 張邦育的 基於BERT模型之整合社群群眾智慧與智能問答系統之知識萃取與提供模式 （2021），提出因為有 自然語言處理、深度學習、問答任務、BERT、群眾智慧、文本關聯性的重點而找出了 演算法設計與分析ptt的解答。
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【111年中華電信應考必備用書】計算機概論速成總整理
為了解決演算法設計與分析ptt 的問題，作者蔡宏恩 這樣論述：
★幸福企業中華電信111年預計招募925人。把握機會提早準備，贏在起跑點★ 報名日期：111.06.17~111.06.29 筆試日期：111.07.24 口試日期：111.09.4 ★本書由榮獲ptt、dcard上榜考生口碑推薦的名師蔡宏恩編著，天羅地網掌握計算機概論最重要命題焦點，輔以大量圖表解說，易懂好記。2022迎戰中華電信招考計算機概論，「1本打天下」就靠它！★ 計算機概論此一考試科目的範圍相當廣泛，其中包括數位邏輯、計算機組織與結構、資料表示法、程式設計、作業系統、資料庫、資料結構、電腦通訊及資訊安全等考科，因考科內容相當繁多，可供
出考題的重點繁多、變化莫測，相較之下考試難易並不會來得困難，國家考試及各類國營事業皆會以參考歷屆試題命題，考生應將歷屆試題加以熟讀、整理及演練，找出考試的題型及出題方向。 計算機概論一科看似複雜難懂，但只要掌握住學習方法，很快就能得心應手！本書特別針對讀者的困難編寫整理相關概念，以條列式重點，大量簡明易懂的表格圖解，搭配簡單扼要的說明，讓您輕易的從表格中掌握住必考重點。 計算機概論此科要拿高分並不困難，只要多一分努力，即可多一分收穫，考生可藉由本書掌握重點外，並有計劃性的研讀及演練複習，便能事半功倍，求取功名。 筆者所學有限，整理歸納這幾年來考古題型的重點，計算機概論內
容範圍廣大，如有內容不足或錯誤之處在所難免，還請各位前輩先進能不吝指教，來信告知。
社群平台間的游動：從符擔性角度看記者分化使用之戰術
為了解決演算法設計與分析ptt 的問題，作者李岱瑾 這樣論述：
社群平台走向多元化，記者受個人不同因素影響，發展出相異的分化使用平台策略。本研究為瞭解記者在社群平台間的行動脈絡，從中發掘如何在平台戰略體制下執行戰術，創造反體制的生存空間，對其人際關係的影響。因此，以符擔性理論（Affordance Theory）為基礎，透過深度訪談十二名不同世代的記者，探究記者如何感知社群平台符擔性以操作戰術，在互動中又創造哪些平台新意義。研究發現，記者操作戰術時有一個既定的邏輯，以臉書作為使用社群平台之開端，當記者感知臉書內涵的轉變後，試著先調整自身行為的合適性，改變發文內容、降低貼文頻率、增設隱私設定，直到無法滿足個人使用慾望，以跨平台至Instagram和創建臉書
新帳號為最多記者採用的戰術。記者在多重情境之下，並不會完全消失在臉書中，而是以臉書為本，其他社群平台為輔。這顯示，記者不願破壞臉書經營已久的人際關係，運用臉書原始科技的設計翻轉為有用資源，知覺臉書龐大的使用者和資訊量之優勢，從單純交友軸線轉變成輔助新聞工作的工具，以經營弱關係和獲取資訊管道為主，Instagram則成為私人的生活實記；記者游移在社群平台之間的差異行為，彰顯出記者的戰術因應科技變遷不斷地適應，也深受日常生活和工作經驗影響。
Python網路爬蟲：大數據擷取、清洗、儲存與分析 王者歸來(第二版)
為了解決演算法設計與分析ptt 的問題，作者洪錦魁 這樣論述：
Python網路爬蟲 大數據擷取、清洗、儲存與分析 王者歸來(第二版) ★★★本書第一版是【博客來2020年】【電腦書年度暢銷榜第3名】★★★ ★★★★★【26個主題】+【400個實例】★★★★★ ★★★★★從【零】開始的【網路爬蟲入門書籍】★★★★★ ★★★★★大數據【擷取】、【清洗】、【儲存與分析】★★★★★ ★★★★★【網路趨勢】+【了解輿情】★★★★★ 第二版和第一版做比較，增加下列內容： ★：全書增加約50個程式實例 ★：網路趨勢，了解輿情 ★：網路關鍵字查詢 ★：YouBike資訊 ★：國際金融資料查詢 ★：博客來圖書排行榜 ★：中央氣象局
★：租屋網站 ★：生活應用 下列是本書有關網路爬蟲知識的主要內容： ★：認識搜尋引擎與網路爬蟲 ★：認識約定成俗的協議robots.txt ★：從零開始解析HTML網頁 ★：認識與使用Chrome開發人員環境解析網頁 ★：認識Python內建urllib、urllib2模組，同時介紹好用的requests模組 ★：說明lxml模組 ★：XPath方法解說 ★：css定位網頁元素 ★：Cookie觀念 ★：自動填寫表單 ★：使用IP代理服務與實作 ★：偵測IP ★：更進一步解說更新的模組Requests-HTML ★：認識適用大
型爬蟲框架的Scrapy模組 在書籍內容，筆者設計爬蟲程式探索下列相關網站： ☆：國際與國內股市資訊 ☆：基金資訊 ☆：股市數據 ☆：人力銀行 ☆：維基網站 ☆：主流媒體網站 ☆：政府開放數據網站 ☆：YouBike服務網站 ☆：PTT網站 ☆：電影網站 ☆：星座網站 ☆：小說網站 ☆：博客來網站 ☆：中央氣象局 ☆：露天拍賣網站 ☆：httpbin網站 ☆：python.org網站 ☆：github.com網站 ☆：ipstack.com網站API實作 ☆：Google API實作 ☆：Facebook
API實作 探索網站成功後，筆者也說明下列如何下載或儲存不同資料格式的數據： ★：CSV檔案格式 ★：JSON檔案格式 ★：XML、Pickle ★：Excel ★：SQLite 在設計爬蟲階段我們可能會碰上一些技術問題，筆者也以實例解決下列相關問題： ☆：URL編碼與中文網址觀念 ☆：將中文儲存在JSON格式檔案 ☆：亂碼處理 ☆：簡體中文在繁體中文Windows環境資料下載與儲存 ☆：解析Ajax動態加載網頁，獲得更多頁次資料 ☆：使用Chromium瀏覽器協助Ajax動態加載
基於BERT模型之整合社群群眾智慧與智能問答系統之知識萃取與提供模式
為了解決演算法設計與分析ptt 的問題，作者張邦育 這樣論述：
近年來由機器學習主導的問答任務（Question Answering）發展迅速，旨透過機器解答用戶問題，許多研究探討了將資訊轉化並管理的方法，如將資訊轉換為知識圖譜或知識庫的形式（Lan等人，2019；Chen和Li，2020），以利於將輸入問題連結至知識庫的資訊，有效地回答使用者的問題（Xiong等人，2021；Qi等人，2021），然而，知識圖譜的建構通常較為困難，需耗費大量的資源，而若採非結構化的資料儲存方法，雖可解決部分建構成本高的問題，但同時不穩定的維護人力也導致新資訊較無法快速更新。 根據上述之問題，本研究乃建構一套「基於BERT模型之整合社群群眾智慧與智能問答系統之知識萃
取與提供」模式，包含「社群群眾智慧知識庫建立模組」及「群眾智慧問答推論模組」，透過自動化萃取網路社群平台之知識文章，並利用BERT模型解析文本語意，發展並設計一套基於社群群眾智慧文本之智能問答系統。首先，「社群群眾智慧知識庫建立模組」乃透過網路爬蟲方法自動蒐集網路社群平台之文章，並經由意見領袖特徵解析，分析意見領袖文章之文本特徵，萃取當中的群眾智慧知識文本，建立群眾智慧知識庫，其次，「群眾智慧問答推論模組」乃先將輸入之問題與知識庫的文章進行關聯性的匹配，經BERT關聯性計算模型計算問題與知識庫文章的關聯性，篩選出關聯性高的匹配文章集合，以此縮小掃描以及閱讀的範圍，最後根據匹配文章集合將文章與問
題一同配對，由BERT答案推論模型閱讀文章以及問題，推論問題之目標答案段落，並輸出使用者所提問題之目標答案。 為確認本研究所發展之方法於實務應用之有效性，本研究乃基於TensorFlow及PyTorch等深度學習框架，建構Web-based之「整合群眾智慧與智能問答之知識萃取與提供系統」，並以中文之論壇（PTT、知乎）及DRCD問答任務資料集，作為實際案例以及驗證資料，並於系統整體績效評估上取得：EM值73.30%；F1值82.66%。與Chen等人（2017）進行比較驗證：在EM指標上提升26.38%；F1值提升15.64%，以證實本研究系統運作之實用性與可行性。 綜上所述，本研究透過意
見領袖文章特徵擷取與判定，自動化地取得網路社群所蘊含的知識文章，以此建立群眾智慧知識庫，並基於知識庫之資訊藉由BERT模型進行目標答案推論，解答用戶所提問之問題，提供使用者更進階的資訊獲取方式。