bootstrap 5教學的問題，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

財經時間序列預測：使用R的計量與機器學習方法

為了解決bootstrap 5教學的問題，作者何宗武 這樣論述：

　　本書為進階的教材，需要經濟計量方法和矩陣代數的基礎。時間序列預測是統計學裡非常實用的工具，不論是分析投資組合的數據、全球總經和金融市場，以及預測景氣循環變動等等，可以用過去的數據資料，預測未來趨勢，是可以符合實際決策需要的實用能力。   　　書中並介紹機器學習方法，機器學習不是指特定估計方法，學習指的是如何在資料結構中運算，以追蹤最小預測誤差的方法獲得最佳預測(tuning)。我們應用機器學習演算法訓練歷史資料，執行特徵萃取(features extraction)，再測試預測表現。依此建立一個可預測未來的模型，作為決策之用。   　　使用R語言進行時間序列預測是本書的一大特點，R語言

是統計學中普及且容易上手的分析工具，書中針對一個個資料分析步驟進行深度解說，教給讀者進行預測與評估的最實用方法。

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大專教師教學科技之應用與影響因素調查研究:以北部某私立大學為例

為了解決bootstrap 5教學的問題，作者張連菊 這樣論述：

廿一世紀資訊科技發展一日千里，各種傳播媒體發展迅速，尤其是電腦的誕生和網路的普及，更是對教師、學生以及教學形態產生了前所未有的影響，而教學媒體設施與教學科技的創新，也促進了教學革新與學習改變。根據台灣高等教育資料庫九十三學年度對大專院校教師的調查，台灣幾乎每所大專院校都有網路教學或遠距視訊教學系統，但卻僅有約一半的大專教師在使用相關設備，顯見教學科技設備之功能並未完全發揮；同時從實證研究中得知，台灣大專教師使用教學科技的情形與國外大學相似，仍然有許多值得改進的空間。因此本研究透過文獻探討分析影響大專教師應用教學科技之因素、及遭遇的阻礙與困境等。 本研究主要探究北部某私立大學教師

個人背景變項與大學教師資訊科技應用經驗、對學校行政及軟硬體設施各項支援之滿意度、應用教學科技影響因素之關聯性。本研究使用的研究工具為「大專教師教學科技之應用現況與影響因素表」，對北部某私立大學十二個學院756位專任教師進行調查，調查結果共回收問卷共142份，回收率達18.8％。資料蒐集以平均數、標準差、與變異數分析（ANOVA）等統計方法進行分析。並於問卷資料蒐集時立意取樣七位教師進行訪談，所得資料補充說明研究結果。本研究之重要發現如下：ㄧ、教師教學科技應用現況(一) 針對教師使用教學科技部分，多數教師會利用powerpoint投影片來教學。(二) 針對使用那種教學方式部分，則以混合式（傳

統教室面對面＋電腦網路輔助）為多數，使用遠距同步視訊、完全網路化教學不到一成。(三) 有95％的教師使用教學平台／系統／網站；其中九成以上的教師使用教學平台來上傳教學大綱、上傳教材。而使用線上測驗，以及同步與非同步討論功能的教師則很少。二、不同性別、職級、任教年資、年齡的教師都認為獲得各項支援之滿意度上程度是相同的，都認為學校行政及各項軟硬體支援設備不至於構成教師應用教學科技的障礙。但在行政人員的專業程度上工學院的教師對行政人員的專業程度滿意度高於理學院的教師。三、不同性別、職級、任教年資、任教學院、年齡的教師在應用教學科技影響因素上程度沒有顯著差異。四、不同性別、職級、任教年資、任教學院、

年齡的教師應用教學科技的障礙﹕歸納問卷調查及訪談北部某私立大學教師應用教學科技之障礙因素後發現：(1) 北部某私立大學軟硬體設備完備，外在因素中的硬體設備、網路速度、獎勵制度，已不造成大專教師應用教學科技的阻礙。(2) 文獻中存在目前仍是北部某私立大學教師應用教學科技之障礙為：任教科目屬性不合適、花費時間過多、對科技融入教學的成效有疑慮，教師教學的信念。(3) 文獻中未提及但未來是教師應用教學科技之障礙為：學生的學習效果、教學策略的應用。 本研究最後根據研究結果提出各項建議，以供大學相關行政機關、大學教師及未來研究者之參考。

Python - 最強入門邁向數據科學之路：王者歸來（全彩印刷第三版）【首刷獨家限量贈品-程式語言濾掛式咖啡包】

為了解決bootstrap 5教學的問題，作者洪錦魁 這樣論述：

Python最強入門 邁向數據科學之路 王者歸來 第3版   　　【首刷獨家限量贈品- Python 濾掛式咖啡包】 　　數量：限量300包 　　咖啡風味：花神+黃金曼特寧 　　研磨刻度：40刻度 　　填充刻度：10g 　　製造/有效日期，18個月   　　★★★★★【33個主題】、【1200個Python實例】★★★★★ 　　★★★★★【1500個重點說明】★★★★★ 　　★★★★★【210個是非題】、【210個選擇題】、【291個實作題】★★★★★ 　　 　　Python語言是基礎科學課程，撰寫這本書時採用下列原則。 　　1：強調Python語法內涵與精神。 　　2：用精彩程式實例解說

。 　　3：科學與人工智慧知識融入內容。 　　4：章節習題引導讀者複習與自我練習。   　　相較於第2版，第3版更加強數據科學與機器學習的內容，與相關模組的操作，同時使用更細緻的實例，增加下列知識：   　　★解說在Google Colab雲端開發環境執行 　　☆解說使用Anaconda Spider環境執行 　　★PEP 8，Python設計風格，易讀易懂 　　☆Python語法精神、效能發揮極致 　　★遞迴函數徹底解說 　　☆f-strings輸出徹底解說 　　★電影院訂位系統 　　☆靜態與動態2D ~ 3D圖表 　　★Numpy數學運算與3D繪圖原理 　　☆Pandas操作CSV和Exc

el 　　★Sympy模組與符號運算 　　☆機器學習、深度學習所需的數學與統計知識 　　★線性迴歸 　　☆機器學習 – scikit-learn 　　★KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 　　☆決策樹 　　★隨機森林樹 　　☆其他修訂小細節超過100處   　　多次與教育界的朋友相聚，談到電腦語言的發展趨勢，大家一致公認Python已經是當今最重要的電腦語言了，幾乎所有知名公司，例如：Google、Facebook、…等皆已經將此語言列為必備電腦語言。了解許多人想學Python，市面上的書也不少了，但是許多人買了許多書，但是學習Python路上仍感障礙重重，原因是沒有選到好的書籍，

市面上許多書籍的缺點是：   　　◎Python語法講解不完整 　　◎用C、C++、Java觀念撰寫實例 　　◎Python語法的精神與內涵未做說明 　　◎Python進階語法未做解說 　　◎基礎實例太少，沒經驗的讀者無法舉一反三 　　◎模組介紹不足，應用範圍有限   　　許多讀者因此買了一些書，讀完了，好像學會了，但到了網路看專家撰寫的程式往往看不懂。   　　就這樣我決定撰寫一本用豐富、實用、有趣實例完整且深入講解Python語法的入門書籍。其實這本書也是目前市面上講解Python書籍中語法最完整，當讀者學會Python後，本書將逐步帶領讀者邁向數據科學、機器學習之路。Python以簡潔著

名，語法非常活，同時擁有非常多豐富、實用的模組，本書筆者嘗試將Python語法的各種用法用實例解說，同時穿插使用各種模組，以協助讀者未來可以更靈活使用Python，以奠定讀者邁向更高深學習的紮實基礎。   　　本書以約950個程式實例和約250個一般實例，講解紮實的Python語法，同時輔助約210道是非題、210道選擇題與約291道程式實作題。讀者研讀完此書，相信可以學會下列知識：   　　★內容穿插說明PEP 8風格，讀者可由此養成設計符合PEP 8風格的Python程式，這樣撰寫的程式可以方便自己與他人閱讀。 　　☆拋棄C、C++、Java語法思維，將Python語法、精神功能火力全開

　　★人工智慧基礎知識融入章節內容 　　☆從bytes說起、編碼(encode)、解碼(decoding)，到精通串列(list)、元組(tuple)、字典(dict)、集合(set) 　　★完整解說Unicode字符集和utf-8依據Unicode字符集的中文編碼方式 　　☆從小型串列、元組、字典到大型數據資料的建立 　　★生成式(generator)建立Python資料結構，串列(list)、字典(dict)、集合(set) 　　☆經緯度計算地球任2城市之間的距離，學習取得地球任意位置的經緯度 　　★萊布尼茲公式、尼拉卡莎、蒙地卡羅模擬計算圓週率 　　☆徹底解說讀者常混淆的遞迴式呼叫。 　

　★基礎函數觀念，也深入到嵌套、lambda、Decorator等高階應用 　　☆Google有一篇大數據領域著名的論文，MapReduce:Simplified Data Processing on Large Clusters，重要觀念是MapReduce，筆者將對map( )和reduce( )完整解說，更進一步配合lambda觀念解說高階應用 　　★設計與應用自己設計的模組、活用外部模組(module) 　　☆設計加密與解密程式 　　★Python處理文字檔案/二元檔案的輸入與輸出 　　☆檔案壓縮與解壓縮 　　★程式除錯(debug)與異常(exception)處理 　　☆檔案讀寫與目

錄管理 　　★剪貼簿(clipboard)處理 　　☆正則表達式(Regular Expression) 　　★遞廻式觀念與碎形(Fractal) 　　☆影像處理與文字辨識，更進一步說明電腦儲存影像的方法與觀念 　　★認識中文分詞jieba與建立詞雲(wordcloud)設計 　　☆GUI設計 - 實作小算盤 　　★實作動畫與遊戲(電子書呈現) 　　☆Matplotlib中英文靜態與動態2D ~ 3D圖表繪製 　　★說明csv和json檔案 　　☆繪製世界地圖 　　★台灣股市資料擷取與圖表製作 　　☆Python解線性代數 　　★Python解聯立方程式 　　☆Python執行數據分析 　　★

科學計算與數據分析Numpy、Pandas 　　☆網路爬蟲 　　★人工智慧破冰之旅 – KNN演算法 　　☆機器學習 – 線性迴歸 　　★機器學習 – scikit-learn 　　☆KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 　　★決策樹 　　☆隨機森林樹 　　★完整函數索引，未來可以隨時查閱