python入門的問題，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

一邊解題一邊學｜Python初學者的練習本

為了解決python入門的問題，作者リブロワークス 這樣論述：

　　　本書可以幫助你奠定基礎，培養走出Python新手村的功力    　　本書與其他Python入門書最大的不同，就是在解說語法的單元後面設計了「mission（任務）」頁面，幫助你在學習的過程學會「立刻瞭解程式的反應能力」。    　　跟著本書練習，您將可以學到：  　　．如何一眼判斷計算順序  　　．如何預測條件式的結果  　　．如何掌握條件式與重複處理的流程  　　．如何處理資料  　　．深入瞭解推導式  　　．理解函數的執行順序  　　．如何解讀官方文件  　　．如何尋找錯誤原因

python入門進入發燒排行的影片

利用深度學習技術設計樹莓派的影像辨識分類系統

為了解決python入門的問題，作者黃丞聿 這樣論述：

本篇論文利用人工智慧 (AI - Artificial Intelligence) 之深度學習 (Deep Learning) 技術並結合樹莓派(Raspberry Pi)硬體以辨識分類不同的工業元件影像，並依照辨識的結果以檢索大數據資料庫MongoDB查詢對應代號的相關資訊，以利後續工廠自動化分類作業。由於不同工業元件影像有其一定的相似程度，並且工業元件所放置位置與光線亮度也會影響到辨識的結果，因此本篇論文研究設計並訓練機器學習模型結構與權重參數以確保工業元件的辨識分類準確度，相關的系統架構與系統設計不僅可以節省人力成本與提高辨識分類效果，並且更有利未來許多無人的工廠自動化作業流程。本研究

主要分為三大部分：(1) 硬體設計硬體設計主要是利用樹莓派結合攝影鏡頭跟LED燈罩，然後設計一個框架把樹莓派結合攝影鏡頭跟LED燈罩固定在一定的高度，用來進行影像辨識。(2) 工業元件辨識分類系統工業元件辨識分類系統設計是利用人工智慧深度學習技術，建立一 個模型用來辨識分類工業元件的準確度。(3) 連接大數據資料庫MongoDB因為工業元件的相關資訊量龐大，所以需要依靠大數據資料庫MongoDB來儲存資訊，再利用辨識分類出來的工業元件代號去搜尋大數據資料庫MongoDB的相關資訊。關鍵詞：人工智慧、深度學習、樹莓派、大數據。

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入門的問題，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　

影片文字稿生成與管理之研究

為了解決python入門的問題，作者吳青芬 這樣論述：

隨著網際網路的蓬勃發展，加上2019年底爆發的嚴重特殊傳染性肺炎（COVID-19）迅速的擴散到全球，數位學習成了一種新的學習管道。然而，網路上的教學影片時長不一，導致有些觀看者會粗略地瀏覽影片，而且搜尋影片時，是根據影片標題或影片描述進行搜尋，因此並非所有搜尋的結果都符合觀看者的需求。在過去的研究中以英文影片基於影片內容的關鍵字與該影片的標記高度相關，因此本研究針對中文影片以影片內容作為影片關鍵字的來源，利用關鍵字來比較影片標題與影片內容的搜尋結果之差異，同時評估影片時長是否會節省使用者觀看影片時間。本研究在影片蒐集階段以「python程式教學」為關鍵字，利用爬蟲程式爬取影片的相關資料作為

實驗資料，並生成文字稿與語音辨識文字稿；在資料前處理階段，字詞處理利用CKIP將文字稿與語音辨識文字稿進行斷字斷詞，關鍵字擷取時計算每個詞的TF-IDF值，最後將TF-IDF值較高的前10個詞輸出成關鍵字。從標題關鍵字詞庫隨機挑選關鍵字，分成五組來評估文字稿關鍵字與語音辨識關鍵字的排名分數百分比，無論是文字稿關鍵字或是語音辨識關鍵字與標題的關鍵字之排名分數百分比都不到50%，因此以影片內容的關鍵字為主要搜尋，會比以標題搜尋較符合使用者所需的結果。根據每部影片的時長計算以閱讀的方式來了解影片內容可以節省多少時間，依照1分鐘可閱讀的字數來評估其節省觀看影片的時間，從結果顯示，1分鐘閱讀的字數越多，

省下的時間是逐漸遞增的。