if判斷式的問題，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

必學!Python 資料科學‧機器學習最強套件：NumPy、Pandas、Matplotlib、OpenCV、scikit-learn、tf.Keras

為了解決if判斷式的問題，作者石川聡彦 這樣論述：

最夯的 Python 套件解說 ✕ 最夯的資料科學、機器學習技術, 本書帶您一次學會！   　　Python 是近來最熱門的程式語言, 也是資料科學、機器學習實作時的首選語言。Python 之所以在這些領域大放異彩, 就是仰賴了各種功能強大的第三方套件, 不過套件百百款, 該從哪些下手呢？很簡單, 很少用到的先不用花太多時間, 我們挑常用、關鍵的先學好！本書為有志於學習資料科學、機器學習的初學者, 嚴選出 NumPy、Pandas、Matplotlib、OpenCV、scikit-learn、tf.Keras 等最強套件, 絕對是初學者必須好好掌握的！   　　NumPy 數值運算套件可以

做資料高速運算, 許多套件也都是以 NumPy 為基礎建構而成, 經常得跟 NumPy 搭配使用, 一定要紮穩這個重要基石；   　　在面對龐大的資料時, 使用 Pandas、Matplotlib 可以輕鬆做資料整理, 並藉由繪圖獲取重要資訊, 是資料科學實作的強大利器；   　　OpenCV 是電腦視覺 (Computer Vision) 領域響叮噹的套件, 不管是裁切、縮放、輪廓偵測、過濾影像以強化資訊...各種影像處理功能一應俱全, 是影像辨識、機器學習做資料擴增的最強助手；   　　最後, 我們將帶您一窺 scikit-learn、tf.Keras 這兩個重量級套件如何在機器學習、深度

學習領域中發揮關鍵性的作用, 我們會實際操演如何利用它們做資料預處理 (Preprocessing)、建構 KNN / SVM / 邏輯斯迴歸 (Logistic regression) / 決策樹 (Decision tree) / 隨機森林 (Random forest)…等監督式學習分類模型；以及建立 DNN、CNN 等影像辨識神經網路 (Neural network)。   　　看了本書之後, 你將深刻體會到各套件的強大之處, 利用短短幾行程式碼, 竟然瞬間完成許多運算、建模工作。不過各套件的函式、參數設定可不像網路文章寫的這麼單純, 當中有許多設定「眉角」需要特別注意, 為此, 小編

都經過逐一詳測, 針對可能遇到的問題添加大量註解, 幫助讀者更加理解內容！    本書特色   　　□資料科學熱門套件解說 　　‧紮穩 NumPy 重要基礎：axis、dimention、陣列切片、各種高速運算函式 　　‧Pandas 資料分析技巧：資料清理、缺失值處理、快速取得各種統計數據 　　‧Matplotlib 資料視覺化：繪製 2D / 3D 圖 / 子圖、比較資料的分布狀況 　　‧OpenCV 影像處理：影像裁切 / 縮放 / 翻轉...做資料擴增, 二值化 (binarization) / 降雜訊...強化重要影像資訊   　　□最紮實的機器學習、深度學習實戰 　　‧機器學習的資

料預處理 (Data preprocessing) 　　‧快速建構 KNN / SVM / 邏輯斯迴歸 (Logistic regression) / 決策樹 (Decision tree) / 隨機森林 (Random forest)...監督式學習分類模型 　　‧建立 DNN、CNN 影像辨識神經網路 (Neural network) 　　‧建模完只是第一步！各模型超參數 (Hyperparameter) 調整心法大公開！   　　□本書由【施威銘研究室監修】, 書中針對原書進行大量補充, 並適當添加註解, 幫助讀者更加理解內容！

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Python程式語言語法視覺化工具的設計開發與成效探討

為了解決if判斷式的問題，作者高碩鴻 這樣論述：

透過電腦程式設計發展計算思維技能是當前教育的主要議題之一，在台灣，教育部已經將「程式設計」納入108年的十二年國教新課綱中國中生及高中生必修的科目。人類擅長處理視覺資訊，相較於單調而冗長的文字敘述，圖像化的呈現是最能讓人類快速學習的方式，市場上已有許多以視覺化方式呈現程式設計的產品，這類產品可以視為初學者的入門工具，例如Scratch、Blockly。本論文致力於研究視覺化呈現方式對於初學程式語言者的影響。我們針對語法的視覺化來做一套輔助工具，結合Website讓使用者可以直接在網站上使用。使用的語言主要為JSP、JavaScript、HTML，語法剖析的部分使用ANTLR這套工具，將語法分

析過後的資料轉換成視覺圖像化呈現給使用者。最後藉由問卷調查方式分析本研究工具對初學者熟悉程式語言語法的成效影響，主要針對系統工具對於執行特定任務的「有用性」以及系統工具本身介面的「易用性」進行敘述性統計分析。

決心打底!Python 深度學習基礎養成

為了解決if判斷式的問題，作者我妻幸長 這樣論述：

一步步拆解複雜的數學算式，一筆筆手工算給你看, 硬派學習才能紮穩根基！ 　　「想要學好深度學習，深入了解底層各種演算法的運算細節絕對有其必要！」相信不少初學者正抱持著相同的想法，希望好好熟悉 mini-batch 反向傳播、梯度下降等各種深度學習演算法的細節，但多數的情況卻可能一直碰壁... 　　原因很簡單，當你深究神經網路的底層運算，會發現種種演算法的背後統統都是數學, 學寫程式還行，滿滿的數學算式卻很容易讓人打退堂鼓，但是，真有決心學好基礎千萬不要就此放棄！ 　　其實神經網路底層並沒用到多深的數學，只需要向量、矩陣等線性代數，以及偏微分、鏈鎖法則等微分技巧，掌握這些就綽綽有餘，但

為什麼一堆數學算式總是讓人看了頭昏腦脹？因為數學光用看的是「無感」的！既然無法逃避，我們就帶你跟數學來個正面對決！當遇到看起來很複雜的數學算式時，我們會先一步步手工算給你看，再用 Python + NumPy 算一遍來驗證，完成這兩個步驟後保證清楚了解各種算式的涵義！ 　　而針對深度學習的精髓－mini-batch 反向傳播運算，我們也將硬派拆解背後的數學運算，你將清楚看到 DNN、CNN 神經網路所有「反」著算來進行優化的細節，這絕對是其他深度學習書籍少見的紮實內容。 　　若你之前看了一大堆深度學習書籍或網路文章，始終對數學心存畏懼，也對底層的運算似懂非懂，請跟著本書潛心修練，一定可以紮

實養成深度學習的基礎！　 本書特色 　　Python 基礎紮根 ✕ 正面迎戰數學 ✕ 神經網路底層概念，該學的一次搞定！ 　　‧惡補深度學習的數學基礎，手工算最清楚！ 　　對數／指數／向量／矩陣／矩陣乘積／微分／偏微分／全微分／鏈鎖法則 　　‧紮實打好 Python 與常用套件的基礎 　　list／tuple／條件式／迴圈／函式／類別／reshape／transpose／NumPy／Matplotlib／scikit-learn 　　‧零框架！硬派拆解深度學習演算法背後的數學運算 　　DNN 反向傳播／CNN 反向傳播／mini-batch SGD／Dropout／AdaGrad

　　‧詳細解說，流暢翻譯 　　本書由【施威銘研究室】監修，書中針對原書進行大量補充，並適當添加註解，幫助讀者更加理解內容！

邏輯程序循環法應用於智慧綠建築弱電系統規劃設計與建置

為了解決if判斷式的問題，作者簡振生 這樣論述：

隨著生態產業與智慧城市建設不斷地進步發展，為了降低能耗、提高效率、創造利潤及永續發展，其相關環境、設備或操控系統之運作必須即時掌握相關動態資訊。如何達成穩定性、安全性、可靠性之智能化及節能化的機電系統運作，已是當務之急。 為了建構迅速、簡潔和靈活的智慧綠建築弱電系統架構，及提供規劃設計與建置的導入流程，使得未來能保持系統的擴充性、先進性與持續性，本論文以實務經驗並考量經濟效益，將智慧綠建築機電工程之弱電系統分析歸納、結構化與模組化研究，發展出一套「邏輯程序循環法」。以程式設計之系統分析與設計概念，並使用品管之特性要因分析圖來建立模組化需求，與PDCA循環對應方法，利用八大步驟流程來完成系統建

置。另外，以人機介面為核心，互聯網為平臺，蒐集大數據分析，提供即時監控與判斷，整合不同功能模組，使弱電系統建設成為「類人工智慧決策神經系統」，來滿足不同層次需求之智慧監控與節能減排效益。本論文以「邏輯程序循環法」實際建構生態產業園的智慧綠建築機電工程之弱電系統為案例，其成果以提供產、官、學、研等各界參考，期以對整合智慧綠建築、智慧城市與生態產業系統建設和應用實務上更有所助益。