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Python it 邦 資料的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦陳昭明寫的 開發者傳授PyTorch秘笈 和吳東霖的 Python 投資停看聽：運用 Open data 打造自動化燈號，學會金融分析精準投資法(iT邦幫忙鐵人賽系列書)都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自深智數位 和博碩所出版 。
國立臺北科技大學 土木工程系土木與防災碩士班 林鎮洋所指導 林佑亭的 透水鋪面表面溫度降溫成效及預測模型 （2021），提出Python it 邦 資料關鍵因素是什麼，來自於都市熱島效應、低衝擊開發、透水鋪面、隨機森林、機器學習模型。
而第二篇論文明新科技大學 電子工程系碩士在職專班 莊正所指導 楊志遠的 OpenCV 和 CNN 應用於PCB 缺陷檢測和分類 （2021），提出因為有 AOI、PCB、Deep learning、Python、OpenCV、CNN的重點而找出了 Python it 邦 資料的解答。
開發者傳授PyTorch秘笈
為了解決Python it 邦 資料 的問題，作者陳昭明 這樣論述：
～ 2022 開發者唯一指定 PyTorch 祕笈！～ 深度學習【必備數學與統計原理】✕【圖表說明】✕【PyTorch 實際應用】 ★ 作者品質保證 ★ 經過眾多專家與學者試閱昭明老師著作皆給【5 顆星】滿分評價！ ～ 從基礎理解到 PyTorch 獨立開發，一氣呵成 ～ 本書專為 AI 開發者奠定扎實基礎，從數學統計 ► 自動微分 ► 梯度下降 ► 神經層，由淺入深介紹深度學習的原理，並透過大量 PyTorch 框架應用實作各種演算法： ● CNN (卷積神經網路) ● YOLO (物件偵測) ● GAN (生成對抗網路) ● DeepFake (深
度偽造) ● OCR (光學文字辨識) ● ANPR (車牌辨識) ● ASR (自動語音辨識) ● BERT / Transformer ● 臉部辨識 ● Knowledge Graph (知識圖譜) ● NLP (自然語言處理) ● ChatBot ● RL (強化學習) ● XAI (可解釋的 AI) 本書特色 入門深度學習、實作各種演算法最佳教材！ ★以【統計／數學】為出發點，介紹深度學習必備的數理基礎 ★以【程式設計取代定理證明】，讓離開校園已久的在職者不會看到一堆數學符號就心生恐懼，縮短學習歷程，增進學習樂趣 ★摒棄長篇大
論，輔以【大量圖表說明】介紹各種演算法 ★【完整的範例程式】及【各種演算法的延伸應用】！直接可在實際場域應用。 ★介紹日益普及的【演算法與相關套件】的使用 ★介紹 PyTorch 最新版本功能 ★與另一本姊妹作《深度學習–最佳入門邁向 AI 專題實戰》搭配，可同時學會 PyTorch 與 TensorFlow
透水鋪面表面溫度降溫成效及預測模型
為了解決Python it 邦 資料 的問題，作者林佑亭 這樣論述：
隨著都市化（Urbanization）的速度加快，大量的開發導致不透水面積大大增加，大量工業氣體排放造成溫室氣體增加，且密集的建築物採用不透水且吸熱表面積大的材料，對環境生態產生負面的影響，迫使都市地區有水患之問題，環境溫度也大大提升，導致都市熱島效應加劇。而近年來，低衝擊開發（Low Impact Development, LID）已被證明為有效減緩都市熱島效應的方法之一。本研究目的以實際監測數據探討鋪面表面溫度對都市熱島效應之影響，並運用隨機森林（Random Forest, RF）演算法預測鋪面表面溫度。將以忠孝東路及新生南路交叉路口作為研究基地，於三種不同鋪面裝設溫度監測計，分別為透
水鋪面、瀝青鋪面以及不透水鋪面。透過實際量測蒐集大量數據，得知透水鋪面全年平均溫度可與瀝青鋪面相差約4°C，與不透水鋪面相差3°C；於降雨時雖氣溫會溼度增加而下降造成鋪面溫度隨之下降，但監測結果顯示鋪面溫度下降幅度大於氣溫降溫幅度，可得證水分增加會使鋪面表面溫度降低；在長時間無降雨情況下，降溫效果雖較不明顯，但透水鋪面仍為最低溫之鋪面並低於瀝青及不透水鋪面0.5-2°C。最後期望運用建置之機器學習模型進行不同情境下之模擬，並可將模型有效運用在其他地方。
Python 投資停看聽：運用 Open data 打造自動化燈號，學會金融分析精準投資法(iT邦幫忙鐵人賽系列書)
為了解決Python it 邦 資料 的問題，作者吳東霖 這樣論述：
本書內容改編自第12屆iT邦幫忙鐵人賽 Microsoft Azure 組佳作網站系列文章 Python X 金融分析 X Azure 本書從 Python 入門出發，學習撰寫 Python 程式，說明如何運用 Python 知名工具－pandas、TA-Lib和Matplotlib 進行交易數據的整理，實作各式金融分析。並可學習如何從政府的開放資料平臺取得各種股票、期貨數據，運用其提供的資源，讓我們可以更容易取得金融市場資訊，打造出屬於自己的交易策略和交易工具。 學會如何建立工具後，將可更進一步的學習 Azure，藉由微軟的 Azure 雲端平臺，讓自己的工具得以在雲端
上運行，增加穩定性也減少管理成本。 從本書學習到這些金融知識後，不僅可以運用在個人投資上，也可以跨入資料分析、資料科學等等領域，甚至可跨入時下最夯的 FinTech 中。 目標讀者 1.身為程式小白，想要用程式取得金融資料並達到自動化的讀者。 2.身為程式入門者，但不瞭解 Python 與金融知識的讀者。 3.學過 Python 但是沒有做過數據分析，或是想要瞭解金融分析的人。 4.想要使用 Azure 幫助減少管理伺服器的負擔，卻不知道如何開始的人。 本書特色 Python 程式簡單上手 從入門到實作，快速瞭解 Python 並且學會使用開源工
具－Visual Studio Code 進行程式開發。 自己的交易，自己分析 結合股票、期貨、選擇權等金融商品，加上 pandas、Matplotlib 模組，製作自己的分析工具以及交易訊號。 資料與程式雲端化 使用微軟的 Azure 讓自己的程式與資料雲端化，打造全自動收集資料的程式工具。 專業推薦 「金融科技的浪潮來襲」相信大家對這句話並不陌生。金融領域廣大遼闊， 常使人不知道要如何進入。本書可以作為金融科技的其中一個入口， 從科技的角度窺探金融與科技結合的可能性， 提供給沒有太多程式經驗的人一個跨入金融領域的入門工具。——沈育德 /美好證券 科技長
OpenCV 和 CNN 應用於PCB 缺陷檢測和分類
為了解決Python it 邦 資料 的問題，作者楊志遠 這樣論述：
自動光學檢測AOI應用印刷電路板PCB，電腦視覺運算與光學硬體Machine等多種技術的自動檢測方法，業界廣泛使用於自動化生產的品質管理上，而品質檢測是自動光學檢測中的重要檢測項目之一。近年來，PCB產品生產走向了少量多樣化，檢測上也改以邊緣運算的裝置運行，因此除了傳統元件檢測要求的準確率外，理想元件的檢測方法還必須要運算複雜度夠低，模型小才能在邊緣運算裝置上運行，然而常見的元件檢測方法並不能完全達到這些要求。本論文使用python 為架構深度學習衍伸出OpenCV與CNN，第二章與第三章會詳細解析。其優點是應用廣泛，易於簡化和簡化模型。讓模型足夠輕量在工廠上的邊緣運算裝置上運行，且在通用物
件檢測有良好的檢測效果。而本論文完成之元件檢測系統能夠快速偵測出元件，以達到工業上減少成本的需求。關鍵詞：AOI、PCB、Deep learning、Python、OpenCV、CNN。