Gitbook 範例的問題，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

基於替代語意的 pandas DataFrame 靜態型別檢查器

為了解決Gitbook 範例的問題，作者呂銘洋 這樣論述：

摘要 (p.xiii)Abstract (p.xv)目錄 (p.xvii)圖目錄 (p.xxi)表目錄 (p.xxiii)1 緒論 (p.1) 1.1 DataFrame (p.1) Pandas 中的 DataFrame (p.1) 1.2 Type Checking (p.3)2 研究動機 (p.5) 2.1 範例 (p.5) 2.2 幫 pandas 做這件事的好處 (p.8) 減少學習成本 (p.8) 減少重用程式碼時所遇到的問題 (p.8) Python 具有較高的使用彈性 (p.8) 有能力提供更好的開

發環境 (p.8) 2.3 幫 pandas 做這件事的難點 (p.8) DataFrame 本身缺乏研究 (p.8) 現有外部檢查器的型別系統不夠強 (p.9)3 提案 (p.11) 3.1 靜態檢查 (p.11) 3.2 模型建立 (p.13) 3.2.1 為 DataFrame 建立模型 (p.13) 3.2.2 為 Series 建立模型 (p.14) 3.2.3 元素計算 (p.14) 3.2.4 處理賦值動作 (p.15) 3.2.5 為標籤建立模型 (p.16) 3.2.6 為 melt / pivot 建立模

型 (p.16) 3.2.7 為 apply / agg 建立模型 (p.17) 3.2.8 為 GroupBy / window 建立模型 (p.18) 3.3 作法限制 (p.19) 3.3.1 推理資料型別 (p.19) 3.3.2 行欄位取決於 DataFrame 數值 (p.20) 3.3.3 行欄位取決於 Python 的值 (p.21) 3.3.4 通用的型別檢查 (p.21) 3.4 回到研究動機 (p.21)4 實作 (p.23) 4.1 實作概觀 (p.23) 4.2 直譯器與檢查語意 (p.25) 4.3 檢查函數 (p.27

) 4.3.1 字面值與常數 (p.27) 4.3.2 pd.read rotect \TU\textunderscore csv (p.28) 4.3.3 DataFrame 與 Series (p.28) 4.3.4 loc, iloc 等屬性 (p.29) 4.3.5 錯誤處理 (p.29) 4.4 檢查器前端 (p.29) 4.4.1 作為語言伺服器使用 (p.30) 4.5 檢查器語意 (p.31)5 評估與討論 (p.33) 5.1 功能性 (p.33) 5.1.1 評估標準 (p.33) 檢查行標籤與型別 (FI) (

p.33) 檢查旗標參數(flag arguments)是否正確 (FL) (p.34) 檢查輸入函數的輸入輸出型別 (FN) (p.34) 5.1.2 本研究實作的功能性 (p.34) 資料載入 (p.35) Series 與運算操作 (p.35) 賦值操作 (p.35) Multi-Level Index (p.35) stack/unstack (p.35) 與 DataFrame 本身無關的功能性 (p.35) 5.1.3 與相關實作的功能性比較 (p.37)

Gamma (p.38) 功能性的方面 (p.38) Frames (p.38) 功能性的方面 (p.38) frameless (p.38) 功能性的方面 (p.39) 5.2 案例分析 (p.39) 協助重用既有的程式 (p.39)6 相關研究 (p.43) Type Systems (p.43) 依存型別(Dependant Type) (p.43) Row polymorphism (p.43) Type-Level Programming

(p.43) DSL (p.44) 特定領域語言(Domain-Specific Languages, DSL) (p.44)7 總結 (p.45) 未來展望 (p.46)參考文獻 (p.47)

AR與3D掃描技術之電子商務模式分析與創新

為了解決Gitbook 範例的問題，作者周詣斌 這樣論述：

行動裝置與網路的普及，為人們的生活帶來劃世代的革新。科技也改變了人們的購物習慣，行動裝置與網路普及後，越來越多人使用行動裝置進行網購，與此同時，卻可能也產生了新的問題。 行動裝置的螢幕比例遠小於傳統螢幕，人們在使用行動購物時，也越來越容易因為螢幕大小的差異而對商品大小的判斷產生誤差。儘管大型電子商務的物流已進步到可在一天內到貨，並且具備低門檻的退貨流程。但發生退貨就會使得買賣雙方耗費時間成本與金錢成本，不但喪失了電子商務的優勢，也會造成買賣雙方逐漸流失於電子商務，形成負向循環。然而，科技的進步與普及，也提供了解決上述問題與創造新型態的電子商務模式的機會。 本文旨在探討電子商務未來

可能有的樣貌。因此首先根據交易雙方的角色為分類依據，定義電子商務的四種型態。並選擇買方為一般消費者的三種電子商務模式進行分析，以及探討目前擴增實境與三維掃描（3D掃描）技術的技術發展與現況。分析後可以得知，擴增實境與三維掃描技術預期完全普及的時間點約為2020年，而在這段期間，電子商務產業的營收預計將持續以大約22%的成長率高速成長，並將在2020年達到2017年的1.7倍。 由前段分析可以知道，在距今不到3年的2020年，很有機會可以利用擴增實境與三維掃描技術的普及，使得行動裝置皆可使用擴增實境與三維掃描的技術，並根據此趨勢對電子商務的現有模式進行改造，以解決現有電子商務難以及時體驗所

產生的問題，並讓過去無法使用電子商務交易的產品也能進入電子商務市場。因此本研究透過電子商務模式創新，提出結合擴增實境與三維掃描的新電子商務交易模式。 最後，透過價值創造循環理論（Value Creation Cycle）、創新三要素理論檢視新的電子商務商業模式具備可行性，並能夠對電子商務產業產生正向循環。