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中原大學 工業與系統工程學系 項衛中所指導 古峻嘉的 影像擴增手法對半導體封裝超音波斷層成像檢驗績效之評估 (2021),提出python自學pdf關鍵因素是什麼,來自於半導體封裝、人工智慧模型、缺陷擴增、卷積神經網路。

而第二篇論文國立中正大學 教學專業發展數位學習碩士在職專班 胡夢鯨所指導 韓志宏的 新冠疫情下國小高年級學生對線上教學學習適應與學習動機之研究 (2021),提出因為有 新冠疫情、高年級學生、線上教學、學習適應、學習動機的重點而找出了 python自學pdf的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了python自學pdf,大家也想知道這些:

Python自學聖經(第二版):從程式素人到開發強者的技術與實戰大全(附影音/範例程式)

為了解決python自學pdf的問題,作者文淵閣工作室 這樣論述:

【Python系列書在台累計銷量近10萬冊】  國內眾多程式人選書第一指名、學業界指定Python講師、  榮登暢銷榜最多Python圖書作者團隊代表作      集Python程式技術大成,強大內容增值再進化~    8大領域、39個主題、上百種模組套件、近1,200個範例,    涵蓋語法入門,橫跨各大熱門技術與軟硬整合實戰應用!      一本帶你入行!系統化分章、大量圖表解說,    全面跨入Python程式開發殿堂!       給需要本書的人:    ★不知道如何開始才能自學好Python的人    ★有接觸過但又不想打掉重練的人    ★老是寫不好Python程式的人    

★想運用Python開發專案的人      掌握系統化的學習途徑    才能真正駕馭Python      Python廣泛應用於大數據、網路爬蟲、人工智慧、機器學習、物聯網等熱門領域,是一套直譯式、物件導向,功能強大的程式語言。具備簡潔的語法,擁有許多模組套件,跨平台且容易擴充,所以非常適合初學者學習,但沒有系統性與結構化的學習,只能一知半解,而胡亂網路爬文,也只會迷失在資訊叢林。      本書從Python自學角度出發,系統化的分章學習,全面涵蓋語法、模組套件、主題應用、軟硬整合,規劃出最好的學習曲線,縮短自學途徑,排除學習障礙,真正從初學入門到業界活用!      ■完整詳實的程式入門

:    從開發環境建置開始,由淺入深、循序漸進、完整且詳細的解說變數、運算、判斷式、迴圈、串列、元組、字典、集合、函式與模組等語法觀念與實作。      ■晉級專業的進階心法:    包括物件導向開發、例外處理、正規表達式、檔案管理、圖形使用者介面設計等內容。      ■應用廣泛的資料科學:    涵蓋網路爬蟲、數據資料儲存與讀取、資訊視覺圖表化、Numpy、Pandas資料與分析的完整學習。      ■無所不在的網路應用:    囊括Flask網站開發、建立Web API與Heroku部署、Django資料庫網站架設,還有LINE Bot機器人整合應用。      ■邁向未來的AI人工

智慧:    具備機器學習入門、機器學習特徵處理、分類與迴歸演算法、深度學習MLP、CNN與RNN的應用,以及機器學習雲端平台Azure、NLP自然語言處理等能力。      ■玩轉創意的多媒體互動:    包含讀取圖片、編輯圖片、合成、濾鏡效果、大量圖片處理,還有PyGame遊戲開發、PyTube影音下載等運用。      ■提升效率的開發加值:    介紹目前業界最熱門的Google Colab雲端開發平台與VS Code編輯神器,也深入介紹如何將程式打包成執行檔。      【超值附加內容】    萬物可通的IoT物聯網:    從MicroPython程式實作、硬體實作、感測器應用、加

入顯示裝置、使用Wi-Fi無線網路,到物聯網整合應用,提供PDF電子書,可視需求運用。      【超值學習資源】    獨家收錄「Python物件導向程式開發影音教學」、「Google Colab雲端開發平台入門影音教學」、全書範例程式檔      感謝各界眾多程式讀者的肯定與真好評,新版中,我們依據市場回饋的寶貴訊息調整章節與順序,並且再加值內容與影音教學,讓本書更全面,也更有利於學習。      在基礎入門篇中加入集合與時間模組的使用;    在資料科學篇中加入json及xml格式的檔案操作,以及Pandas資料分析;    在網路應用篇中增加應用Flask進行Line Bot的改版開發

,還升級Django的版本;    在人工智慧篇更針對機器學習補強了演算法的應用與實作,    除了觀念的導引,也強調資料在分類、迴歸分析上的學習,深入機器學習的核心;    全新的開發加值篇介紹目前業界最火熱的Google Colab雲端開發平台,    以及VS Code編輯神器,也深入介紹PyInstaller執行檔編譯;    全新的多媒體互動則著重在Pillow圖片處理、PyGame遊戲開發、PyTube線上影音下載;    附錄的IoT物聯網篇則因應軟體更新了操作介面,提供全彩呈現,    讓Python實戰更加得心應手。

影像擴增手法對半導體封裝超音波斷層成像檢驗績效之評估

為了解決python自學pdf的問題,作者古峻嘉 這樣論述:

台灣半導體封裝產業的各項品質檢測皆朝自動化發展,人工智慧技術近年來快速發展並應用於各領域中,將人工智慧技術用於分辨產品好壞,改善目前使用人工目視檢查耗時且標準不一的困難,以提升工作效率。卷積神經網路預測模型需要相當大量且品質好的圖形以建立訓練集,但現今高良率的製程反而造成不良品的資料過於稀少。本研究開發程式針對不良品影像進行擴增,產生大量且貼近實際缺陷樣貌的不良品資料,再以卷積神經網路進行模型訓練。本研究提出自行開發的擴增方法,再以不同的擴增倍率與縮小比例,建立個別的訓練資料與預測模型,進而找出影響績效的因子,以提高模型的預測績效。本研究建立模型可大致上分為四個步驟,第一步是將原始影像切割成

單顆晶片影像,並對單顆晶片標示好壞作為訓練模型的資料,第二步是將切割後的不良品影像以不同的方法進行擴增處理,第三步將擴增後的影像以不同的擴增參數建立個別的訓練資料,再以卷積神經網路進行預測模型的訓練,第四部分將完成訓練的預測模型進行盲測,並將計算出模型的績效指標,對不同模型之績效指標進行變異數分析。研究結果發現本研究提出之原缺陷輪廓與數值擴增手法對於預測模型的效果優於之前採用的矩形輪廓相差擴增法,主因是原缺陷輪廓擴增能更準確的保有實際缺陷影像。越高倍率的擴增對於預測模型的績效表現越好,但隨著擴增倍率的調高改善的效果越來越趨緩。本研究認為考慮良品影像不足時,為使良品與不良品影像仍能夠保持等比例,

以30倍率的擴增可以有效的幫助模型正確學習不良品影像。進行缺陷比例調整的預測模型績效比未進行缺陷比例調整的高,原因是進行缺陷比例調整後的擴增影像更貼近於真實不良品影像,能夠讓模型在缺陷的認定上效率更好。

新冠疫情下國小高年級學生對線上教學學習適應與學習動機之研究

為了解決python自學pdf的問題,作者韓志宏 這樣論述:

本研究目的主要探討在新冠疫情下國小高年級學生對線上教學學習適應與學習動機之研究。本研究施測以「國小高年級學生對線上教學學習適應與學習動機之研究問卷」作為研究工具,共計發放423份,回收422份,研究者以國小高年級學生之性別、年級、線上學習使用經驗與頻率、線上學習陪伴者、線上學習載具、教師線上教學方式做為背景變項,並於學習適應與學習動機層面進行差異檢定,同時分析兩層面的相關性,茲將本研究結論說明如下。一、高年級學生在學習適應層面,得分最高為學習環境,得分最低為學習方法。在學習適應上,五年級學生明顯優於六年級;每天進行線上學習者,明顯優於其它者。二、高年級學生在學習動機層面,得分最高為工

作價值,得分最低為自我效能。在學習動機上,五年級學生明顯優於六年級;每天進行線上學習者,明顯優於其它者;使用同步模式進行學習者亦明顯優於其它者。三、學習適應層面之學習方法、學習習慣、學習態度、學習環境、身心適應與學習動機層面之內在目標、外在目標、工作價值、控制信念、自我效能、期望成功達顯著正相關。 最後本研究針對國小高年級老師、國小高年級學生家長、國小高年級學生及未來研究者等角度,提出以下建議。一、建議國小高年級老師應提高學生學習適應能力,激發學生學習動機驅力,精進線上教材教法、教學策略、回饋機制及培養學生擁有帶得走的資訊素養。二、建議國小高年級學生家長應理解線上教學陪伴者的任務,充實線

上學習所需的設備及重視家庭和諧程度。三、建議國小高年級學生應養成線上學習的學習素養,建立線上自學能力及主動與教師進行教學回饋。四、建議未來研究者可以增加樣本數及擴大樣本區域,另以國小高年級教師及線上教學陪伴者作為研究對象及以質性訪談研究輔以回饋。關鍵字:新冠疫情、高年級學生、線上教學、學習適應、學習動機