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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google手機即時翻譯的問題，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

google手機即時翻譯進入發燒排行的影片

探討行動支付使用態度之前因 -以台電公司多元繳費為例

為了解決google手機即時翻譯的問題，作者黃紫婕 這樣論述：

過去研究探討行動支付使用態度之前因及中介變數不多，本研究主要針對知覺易用性、感染風險認知與自我效能等變數探討其對於使用態度的影響，以知覺有用性為中介變數，在選擇實證樣本時，以全台灣之台電用戶做為研究對象。 本研究共收回407份有效問卷，利用迴歸分析，研究之結果分述如下：(1) 知覺有用性正向影響使用態度；(2) 知覺易用性透過知覺有用性正向影響使用態度； (3) 感染風險認知透過知覺有用性正向影響使用態度；(4) 自我效能透過知覺有用性正向影響使用態度；(5) 自我效能對知覺易用性有正向影響。並依據本研究之結果，提出相關建議供台電業者參考。

Python-最強入門邁向數據科學之路：王者歸來(全彩印刷第三版)

為了解決google手機即時翻譯的問題，作者洪錦魁 這樣論述：

★★★★★【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Excel 　　★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Unico

de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Ma

pReduce，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   　　圖書資源說明 　　本書籍的所有程式實例可以在深智公司網站下載。  　　本書前面20個章節均附是非與選擇的習題解答，下列是示範輸出畫面。   　　教學資源說明 　　教學資源有教學投影片(內容超過1500頁)、本書實例、習題解答以及相關附錄的電子書。   　　本書習題實作題約285題均有習題解答，如果您是學校老師同時使用本書教學，歡迎與本公司聯繫，本公司將提供習題解答。請老師聯繫時提供任教學校、科系、Email、和手機號碼，以方便本公司業務單位協助您。   　　註：教學資源不提供給一般讀者，請原諒。   　　讀者資源說明 　　請至本公

司網頁deepmind.com.tw下載本書程式實例與習題所需的相關檔案，以及相關目錄資源，這些目錄以Word檔案呈現。   　　臉書粉絲團 　　歡迎加入：王者歸來電腦專業圖書系列       　　歡迎加入：iCoding程式語言讀書會(Python, Java, C, C++, C#, JavaScript, 大數據, 人工智慧等不限)，讀者可以不定期獲得本書籍和作者相關訊息。        　　歡迎加入：穩健精實AI技術手作坊     

深度學習與遷移學習應用於即時花卉辨識系統之研究

為了解決google手機即時翻譯的問題，作者賴安祺 這樣論述：

目前在市面上已經有用於識別植物、花卉、水果和蔬菜的應用程式，這些應用程式相當具有教育意義。隨著身份識別和移動設備的普及，移動設備上的查詢數量也隨之增加，使用網路查詢的信息通常不是自己想找到的正確信息。本文將研究深度學習應用到花卉的即時識別，用戶通過行動裝置的攝像頭對於識別的花卉進行拍照，然後利用深度學習模型識別花卉，並即時性的連接查詢花卉。本文提出了一套權重模型，參考重新訓練的 Google inception v3作為花卉類型即時圖像分類的識別系統，並實現了另外兩種比較方法，使用兩種機器學習模型 Resnet-50 和 LeNet-5 進行圖像識別學習。首先，收集到的花卉照片用於機器學習訓

練。訓練好的機器學習模型放置在雲端伺服器上。用戶使用手機攝像頭對花卉進行拍照，系統可自動連接雲端進行深度學習識別。花卉的信息就會顯示在手機或網頁上。經實驗完成驗證，本系統識別率達95%以上。