資料結構與演算法線上課程的問題,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

資料結構與演算法線上課程的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦殷汶杰寫的 只要一行指令!FFmpeg應用開發完全攻略 和江振瑞的 輕鬆學量子程式設計|從量子位元到量子演算法都 可以從中找到所需的評價。

另外網站各校各科線上課程資源分享也說明:資工所各校各科(線性代數、離散數學、資料結構、演算法、計算機結構、作業系統)線上課程。對於不熟的觀念和科目可以直接點進連結複習,對於沒有補習的同學非常有幫助 ...

這兩本書分別來自深智數位 和碁峰所出版 。

中國文化大學 法律學系碩士在職專班 劉建宏所指導 洪翊傑的 論個人資料保護之界線 (2021),提出資料結構與演算法線上課程關鍵因素是什麼,來自於個人資料保護法、隱私權、電腦處理個人資料保護法。

而第二篇論文國防大學 資訊管理學系 陳良駒所指導 傅祖銘的 利用關聯規則探勘技術探討國軍人員休假補助費退件缺失之研究 (2021),提出因為有 關聯規則分析、內部審核、Apriori、Hotspot、FP-growth的重點而找出了 資料結構與演算法線上課程的解答。

最後網站檢視 - 校務系統學生及訪客專用簡易版則補充:簡單說,這是更進階的程式設計課程。在學會了基礎的程式設計跟物件導向之後,資料結構這門課就是要來講授如何將演算法結合資料的設計包在物件導向的技術裡的學科跟一種 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了資料結構與演算法線上課程,大家也想知道這些:

只要一行指令!FFmpeg應用開發完全攻略

為了解決資料結構與演算法線上課程的問題,作者殷汶杰 這樣論述:

  ★FFmpeg 繁體中文全球第 1 本   ★最完整 Know-How 與應用開發完全攻略!     【Video Makers 經常遇到的困難】:   「常常到處找工具網站,整個 PC 中充滿了各種僅支援單一功能的軟體」   「檢舉魔人 —— 常常需要剪接行車記錄器的檔案」   「TikTok 的玩家 —— 常常要修改短影音」   「YouTuber —— 更需要強大的剪片軟體」     ►►►【FFmpeg】就是 Video Makers 的救星!   FFmpeg 一行指令就能做到影音的轉檔、合併、分割、擷取、下載、串流存檔,你沒有看錯,一行指令就可以搞定上面所有的工作!連早期的

YouTube 都靠 FFmpeg,因此你需要一本輕鬆上手的 FFmpeg 指南!     Ch01-06 影音技術的基礎知識   講解影音編碼與解碼標準、媒體容器的封裝格式、網路流媒體協定簡介     Ch07-09 命令列工具 FFmpeg/FFprobe/FFplay 的使用方法   解析命令列工具在建立測試環境、建構測試用例、排查系統 Bug 時常常發揮重要作用 → 掌握 FFmpeg 命令列工具的使用方法,就能在實際工作中有效提升工作效率!     Ch10-15 FFmpegSDK 編解碼的使用方法/封裝與解封裝/媒體資訊編輯   實際的企業影音 project 中,通常呼叫 F

Fmpeg 相關的 API 而非使用命令列工具的方式實現最基本的功能,因此該部分內容具有較強的實踐意義,推薦所有讀者閱讀並多加實踐。本部分的程式碼來自於 FFmpeg官方範例程式碼,由筆者精心改編,穩定性高,且更易於理解。   本書特色     ►►► 從影音原理解析到 FFmpeg 應用開發,邁向影音開發達人之路!   ● 從原理說起,讓你先對影音資料有最完整的認識   ● 了解組成影音的像素/顏色/位元深寬度/解析度/H.264/H.265   ● MP3/AAC/FLV/MP4/AVI/MPEG…等數不完的格式分析介紹    ● 串流媒體網路原理詳解:ISO → TCP/IP → Str

eaming   ● 了解組成影音的取樣率/波長/頻率/位元數/音色   ● FFplay/FFprobe/FFmpeg:一行指令就搞定轉檔、剪接、合併、截圖、編碼   ● CPU/GPU硬解軟解原理以及濾鏡的介紹    ● NGINX 的 RTMP/HLS/HTTP-FLV 串流媒體伺服器   ● 完整的 FFmpeg SDK 在各種語言中的應用及程式範例   ● FFmpeg SDK 完成音訊、影片的編解碼、打包拆包、濾鏡、採樣   ● 範例 code 超值下載:deepmind.com.tw

資料結構與演算法線上課程進入發燒排行的影片

【線上課程】《過好人生學》~除了熱情,你更需要知道的事
讓你建立迎向未來的思維與能力!
課程連結:https://pse.is/H8JXH
第一講免費試聽:https://youtu.be/-EHOn0UxMys

【哈克獨門心法工作坊】~穿越迷霧,懂一個人真正的樣子~2019/10/19開課
課程連結:https://www.koob.com.tw/contents/4022

【人際維基】桌遊體驗會~讓你一玩就懂別人的在乎~8/3(六)14:00
活動資訊課程:https://www.koob.com.tw/contents/3072

【線上課程】《時間駕訓班》~
學會提升效率,擺脫瞎忙人生,做自己時間的主人
課程連結:https://pse.is/DDDHB
第一講免費試聽:https://youtu.be/flfm52T6lE8

【線上課程】《人際斷捨離》~
讓你留下怦然心動的關係,活出輕盈自在的人生!
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以下為本段內容文稿:

在過去三天的分享當中,我從個人的角度,來看待我們的「趨勢」跟「未來」,我們要用什麼樣的思維跟能力的調整,讓我們能夠適應的更好。

而今天呢,我轉換個角度,用指向於「趨勢」與「未來」的角度,來回觀我們的個人;應該要怎麼樣去定位,或者是我們的危機跟機會各自又在哪裡?

我想喔,可以談趨勢與未來的人很多,但這一位人物,有他的獨特性跟代表性;他就是日本「軟銀集團」的創辦人~孫正義。

他在今年的6月,參與一個台灣舉辦的,叫做「全球產業秩序的結構與創新」這個論壇裡面,他做了一場公開的演講。

我在這裡喔,跟你分享一些他這個演講裡面的內容。他認為喔,全球第三波的工業革命,就是「A.I.人工智慧」正在來臨。

如果按照過去30年網路革命的歷史經驗,未來30年半導體的運算速度,記憶體的儲存容量,跟網際網路的傳輸速度,都將成長100倍。

換句話說,A.I.人工智慧的智商,會比現在聰明100倍。他也預估到了2040年,全球機器人的數量,將正式超越全球的人口數,達到100億個機器人。

然而孫正義更直接的表示說,他說不管你喜不喜歡,A.I.人工智慧的時代,它就已經來臨了。這些新科技改變人類社會的速度,會比預期的來得更快。

他以「汽車」為例,在1913年的美國福特汽車,推出第一輛汽車;當時在美國的紐約街頭上,100部交通工具裡,只有1部是汽車,99部仍然是馬車。

但是短短5年的時間裡,形勢完全逆轉;紐約街頭汽車跟馬車的比例,翻轉成為99:1。

然而時至今日,很多人會質疑,運用人工智慧的科技,進行自動行駛的車輛是不安全的;所以都覺得短期應該不會發生這樣的事。

但是我們回觀一個事實,就在美國,現在自動駕車運送處方藥、自動駕車運送網購貨品,這些都已經發生了!

而且進一步來看,網購運送貨品,如果用人工來運送,每件的成本要5美元,而自動駕駛車輛的運送成本,卻只要0.23美元。聽到這裡你想想看,5美元跟0.23美元,這個成本是差異多大啊?

如果按照「趨勢」這樣子發展,可能你現在還會看到,某些專職送貨、送外賣的這些人員,可能他只要跑得勤一點,他的收入還可以蠻不錯的;但是這種事情,可能會很快的消失不見。

其實如果我們回顧,在25年前發生的「資訊革命」來看,網際網路的流量,在25年前其實只有「180G」;但今天的流量,已經高達「156T」,這個流量成長了100萬倍。

如果用市場價值來衡量,美國華爾街網路公司的市值,過去25年的市值,也成長了1000倍。

在1994年全球股市,市值前十大的公司,唯一家的科技公司只有「IBM」。當年擠進前10名的公司,包含日本的NTT電信、美國奇異、艾克森美孚石油、可口可樂、通用、菲利普莫里森煙草,和默克製藥。

但25年後的今天,全球股市前10名裡,有7家都是網路科技公司;包含微軟、Amazon、Google、Facebook、蘋果、阿里巴巴、騰訊。

所以呢,網際網路的革命對全球社會,會產生重大的改變。而相對於網際網路,接下來的「A.I.人工智慧」的革命,在未來的30年,單單在美國,就可望創造19兆美元的產值。

如果按照孫正義的說法,A.I.人工智慧,是人類社會最大的創新改革,會比網際網路的影響來得更大。

其實如果回到人工智慧,跟人類大腦的對比,目前呢,人工智慧只有在下棋這些領域,比人類強大;但是30年後,A.I.會比現在聰明100倍。

到時候所謂的超級智慧,會在人類社會當中誕生;人類的智商平均是100左右,有人說愛因斯坦的智商190;但是未來我們人工智慧的智商,合計會到1萬!

這是什麼數字啊?他會是超級天才,也是天才中的天才。

可是聽到這裡,你千萬不要覺得很悲觀,因為A.I.並不會在所有的領域裡面,都取代人類;畢竟啊,人類在創造力跟互相尊重的能力、彼此協作的部分上。會比A.I.來的更強。

但反過來,如果在既有的資料跟數據,產生的預測跟預估這方面的話,那麼A.I.會比一般的人類強很多。

所以透過孫正義的這番說法,你聽到這邊,不知道你想到了什麼?

我常常會說一句話哦:「人工智慧的時代已經來臨了,但是很多人卻還用工人智慧的腦袋,來想自己的現在跟未來」。

事實上,如果你現在檢視你謀生、你工作、你面對生活,跟未來的方式跟態度,都是那種純粹技術性的,或者是重複性的。

甚至於,絲毫沒有任何創造力含量,這樣的工作跟生活形態。那麼我幾乎可以很確定的告訴你,在你的有生之年,你一定會被A.I.所取代。

可是反過來說,當你現在的思維開始改變,用一個更深刻且更寬廣的視角,來看待自己的工作跟生活的話;那麼你即將會擁有的,是A.I.幾乎無法取代的部分,就是你有「創造」的能力。

而這種在計算機的演算法裡,很難模擬到的像人類的情感、人類的藝術創造,這些部分回到你我的生命裡,當然不是一天、兩天就能夠具備的。

但是我可以很確定的告訴你,如果你現在面對你的工作與生活,你開始能夠有意識的,創造出一些必要的結果;並且去優化你在面對工作跟生活的流程。

而進一步提煉出你的「核心能力」,把你核心的能力跟認知。並不是托付在某些特定角色的工作裡;而是把這些部分,發展出一個生態圈,並且在面對不確定的未來,擁有一個正確決策的能力。

最後回到生命的本位裡,去創造出那個A.I.幾乎不可能模擬的東西,叫做專屬於你靈魂的意義與價值。

那麼我可以很確定的告訴你,不管這個時代怎麼樣變化,你不僅不會是那個被淘汰的人,而且你還可以透過這些科技的進步,為你如虎添翼。

你聽到這裡,你一定很好奇,那這些能力各自需要什麼呢?其實我剛才已經說出來了!

如果你想要在自己的未來,過上一個更好的人生;有四個能力,是你一定要具備的~

第一個叫做「創造結果的能力」,第二個叫做「建立生態圈的能力」,第三個叫做「正確做決定的能力」,而第四個叫做「創造意義的能力」。

然而這個部分的學習精進,讓你擺脫工人智慧的腦袋,而讓自己在人工智慧的時代裡,能夠適應良好、活出你想要的人生。

那麼我很鼓勵你,可以好好把握我們近期推出的線上課程,叫做【過好人生學】。

在這一門線上課程裡,我除了陪伴你,去建立起必要的「四個能力」之外;更結合了我多年進行個案教練的經驗,跟我個人生命轉型的一個體會,讓你能夠更深入的看清楚,自己的生命形態怎麼樣可以過得更好,並且避免掉一些迷思跟現象。

因為我必須說「思維的盲點」,它不一定是發生在那些我們所不知道的事;而是我們太僵固於我們所知道的事。

就像上個世紀的馬車夫,他之所以會被淘汰的主要原因,其實並不是在於,他不知道汽車這件事,而是他太僵固於他的謀生方法,就只有駕馬車。或者是只有透過駕馬車的交通,跟移動的意義來收錢。

所以囉,如果你渴望突破自己在生涯的思維盲點,並且建立起「過好人生」的必要能力,還有它實際的做法。

那我很鼓勵你,可以好好把握我們推出的【過好人生學】這一門線上課程。

然而無論如何,面對未來的改變跟衝擊,不管我們在主觀上喜不喜歡、想不想要,它一定會發生。而真正的關鍵在於~「你準備好了嗎」?

希望今天的分享,能夠帶給你一些啓發與幫助,我是凱宇。

如果你喜歡我製作的內容,請在影片裡按個喜歡,並且訂閱我們的頻道。別忘了訂閱旁邊的小鈴鐺,按下去;這樣子你就不會錯過,我們所製作的內容。

然而如果你對於啟點文化的商品,或課程有興趣的話,如同在我們的內容裡面提到的【過好人生學】。

相關的課程資訊,在我們的影片說明裡都有連結;我很期待能夠跟你一起在線上一起學習、一起前進,一起過上一個你想要的好人生。

謝謝你的收聽,我們再會。

論個人資料保護之界線

為了解決資料結構與演算法線上課程的問題,作者洪翊傑 這樣論述:

2010年5月26日修正公布「個人資料保護法」全文共計56條,條文皆於2012年10月1日正式施行(除第6條、第54條之條文外),主要係為擴大保護客體及普遍適用主體,新增有特種之個人資料、告知義務要求、資料之當事人得拒絕行銷、民刑事相關責任與行政處罰以及團體訴訟等之引進等,用以符合國際立法趨勢且更周全保護民眾之個人隱私,於現今資訊日益發達社會生活之中,全民皆應擁有個人資訊交換、分享之需求,在享受資訊自由利益之同時,應需注意不得侵害他人之隱私權益,所以對於資訊之運用及限制應該有所認識,因此,探究個人資料保護法對於個人資料之運用限制及程度,為本文之目的。本文首先探討個資法於日本、南非、美國、馬來

西亞、韓國、歐盟、奧地利等國家之立法情形及執行狀況,並探究保護之客體(個人資料)、範圍等,並分析個人資料之種類有哪些,以及我國個人資料保護與相關法規之關係,然後就個人資料保護法之立法目的,亦即包含個人人格權及隱私權之保護,並同時探討資訊隱私權、資訊自主權之保護;以及,當資料管理者於個人資料蒐集、處理、利用時,如何避免侵害個人資料擁有者之個人人格權,以促進個人資料之合理利用。最後就他國個人資料保護法之規定以及保障個人資料隱私權相關規範,提供本國個人資護法立建議立法趨向為探究。第五章綜合結論並提出筆者建議,希望藉由本文可讓讀者喚醒自我個資權益保護之意識,進而尊重他人之個資隱私及自主權益,以及針對其

他國家個資法之優點提供本國個資法制及作業上之建議,進而對於本國之個人資料保護法運用及限制,能在生活或工作中正確運用他人之個資。

輕鬆學量子程式設計|從量子位元到量子演算法

為了解決資料結構與演算法線上課程的問題,作者江振瑞 這樣論述:

  ‧由程式設計出發,無須高深數學與量子力學知識,可輕鬆學習量子程式設計   ‧所有範例程式皆詳細逐行說明,方便理解量子程式設計細節   ‧提供程式語言精簡介紹及量子程式原始碼下載   本書以IBM Qiskit為基礎,引導讀者以Python語言為基礎輕鬆設計量子程式,並直接在IBM Q量子電腦上執行。可以循序漸進學習量子位元、量子疊加、量子糾纏、量子遙傳、量子閘、量子線路以及量子演算法等觀念。   本書內容淺顯易懂,適合初學者入門學習及進階讀者參考使用。以量子程式設計為切入點,基於「做中學」的理念,直接展示範例程式,引導讀者透過程式執行結果,不需要高深的數學與量子力學

知識,也能學習量子計算理論與技術。   全書以大量範例程式貫穿所有章節,每行程式碼具有詳細解說,附錄中並有Python程式語言基本介紹,方便讀者完全了解量子程式設計概念。每章習題均附完整解答,讓讀者具有良好學習案例。所有量子程式原始碼均於線上提供,方便讀者直接下載執行。

利用關聯規則探勘技術探討國軍人員休假補助費退件缺失之研究

為了解決資料結構與演算法線上課程的問題,作者傅祖銘 這樣論述:

近年國軍積極推動主財作業資訊化,並成功開發國軍主財資訊雲端服務網,以集中式資料庫方式取代原本的紙本作業;然而臨櫃憑證送審等過程,仍需人員作業及資料建檔,尤其以國軍人員各項補助費臨櫃送審數量最多,其中又以受理案件及審核項目最多的休假補助費居冠;因此有了內部審核機制來檢視執行紀律,使作業紀律有效提升,惟內部審核作業經常因實施時間短及檢核目標大等因素,使得效果無法最大化;本研究設計將資料探勘中的關聯規則分析演算法(Apriori、Hotspot及FP-growth)導入國軍人員申領休假補助費退件缺失頻繁項關聯,並取最小信賴度0.95以上,得出成果以Apriori及FP-growth演算法分別得出7

組及9組頻繁項集,而Hotspot演算法則以最頻繁的前三項缺失為基礎,分別建立其關聯結構,可作為爾後內部稽核重點檢核項目;另外具體貢獻簡述如後:(1)運用各演算法探勘出頻繁項之關聯程度,進而精煉內部審核效率,建立填表流程及檢附資料須知等防呆機制,避免是案一再肇生。(2)提供所屬單位承辦人及財務單位櫃台第一線人員作教育訓練,以減少後端審核人員審核數量及時間壓力。