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xml編輯器推薦的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦（美）喬爾•格魯斯寫的 數據科學入門（第2版） 和王仲麒的 PowerQuery實戰技巧精粹與M語言：新世代Excel BI大數據處理都 可以從中找到所需的評價。
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這兩本書分別來自人民郵電 和碁峰所出版 。
國立臺灣科技大學 資訊工程系 姚智原、黃大源、陳炳宇所指導 孫振國的 自動完成虛擬原型麵包板電路 （2018），提出xml編輯器推薦關鍵因素是什麼，來自於電路設計、麵包板、自動完成。
而第二篇論文國立暨南國際大學 資訊管理學系 戴榮賦所指導 陳靖方的 以規則推論引擎建構農業專家系統-以牛番茄為例 （2017），提出因為有 物聯網、本體論、推論引擎、專家系統、手機應用程式的重點而找出了 xml編輯器推薦的解答。
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數據科學入門（第2版）
為了解決xml編輯器推薦 的問題，作者（美）喬爾•格魯斯 這樣論述：
本書基於Python語言環境，從零開始講解資料科學工作，講述資料科學工作所需的技能與訣竅，並帶領讀者熟悉資料科學的核心知識：數學與統計學。作者借助大量具有現實意義的實例詳細展示了什麼是資料科學，介紹了從事資料科學工作需要用到的庫，如NumPy、scikit-learn、pandas等，還在每章末尾推薦了很多學習資源，幫助你進一步鞏固本書所學。新版基於Python 3.6，重寫了所有示例和代碼，並根據資料科學近幾年的發展，新增了關於深度學習、統計學和自然語言處理等主題，讓圖書內容與時俱進。 喬爾·格魯斯（Joel Grus） Capital Group公司的首席機器學習工程師
，擔任過艾倫研究所的人工智慧研發工程師以及谷歌公司的軟體工程師，還曾在多家創業公司擔任資料科學家。 譯者簡介 嶽冰 美國西北大學數學碩士，知乎專欄“X-Lab”編輯，參與編撰了《知識圖譜標準化白皮書（2019版）》。深耕圖神經網路、推薦演算法、複雜關係網絡風險挖掘、機器學習等領域。運用人工智慧演算法與工具，長期支援有關部門用高精尖技術手段打擊違法犯罪。 高蓉 講師，任教於杭州電子科技大學經濟學院金融系。博士和碩士畢業于南開大學經濟學院金融系，本科畢業于南開大學數學學院計算數學專業。研究領域包括資料科學應用、資產定價、金融工程、計量經濟應用等。 韓波 自由譯者、撰稿人，從事資訊技術工作二
十餘年，主要興趣領域為機器學習、Python等。曾為多家資訊技術媒體撰稿，另譯有《Python資料分析》。 第 2版前言 xiii 第1版前言 xvii 第1章 導論 1 1．1 數據的崛起 1 1．2 什麼是資料科學 1 1．3 激勵假設：Data Sciencester 2 1．3．1 尋找關鍵連絡人 3 1．3．2 你可能知道的資料科學家 5 1．3．3 工資和工作年限 8 1．3．4 付費帳戶 10 1．3．5 感興趣的主題 10 1．3．6 展望 12 第2章 Python速成 13 2．1 Python之禪 13 2．2 獲取Python 14 2．3 虛擬環
境 14 2．4 空白格式 15 2．5 模組 16 2．6 函數 17 2．7 字串 18 2．8 異常 19 2．9 列表 19 2．10 元組 21 2．11 字典 22 2．12 計數器 24 2．13 集 24 2．14 控制流 25 2．15 真和假 26 2．16 排序 27 2．17 列表解析 27 2．18 自動化測試和斷言 28 2．19 物件導向程式設計 29 2．20 反覆運算器和生成器 31 2．21 隨機性 ．．32 2．22 規則運算式 33 2．23 函數式程式設計 34 2．24 壓縮和參數拆分 34 2．25 args和kwargs 35 2．26 類型注釋
36 2．27 歡迎來到DataSciencester 39 2．28 進一步探索 39 第3章 數據視覺化 40 3．1 matplotlib 40 3．2 橫條圖 42 3．3 線圖 45 3．4 散點圖 46 3．5 延伸學習 48 第4章 線性代數 49 4．1 向量 49 4．2 矩陣 53 4．3 延伸學習 56 第5章 統計學 57 5．1 描述單個資料集 57 5．1．1 中心傾向 59 5．1．2 離散度 61 5．2 相關 62 5．3 辛普森悖論 64 5．4 相關係數的其他注意事項 65 5．5 相關與因果 66 5．6 延伸學習 66 第6章 概率 68 6
．1 依賴和獨立 68 6．2 條件概率 69 6．3 貝葉斯定理 71 6．4 隨機變數 72 6．5 連續分佈 72 6．6 正態分佈 73 6．7 中心極限定理 76 6．8 延伸學習 78 第7章 假設和推論 79 7．1 統計假設檢驗 79 7．2 實例：擲硬幣 79 7．3 p值 82 7．4 置信區間 84 7．5 p-Hacking 84 7．6 實例：運行A/B 測試 85 7．7 貝葉斯推斷 86 7．8 延伸學習 89 第8章 梯度下降 90 8．1 梯度下降的思想 90 8．2 估算梯度 91 8．3 使用梯度 94 8．4 選擇正確步長 94 8．5 使用梯度下降
擬合模型 95 8．6 小批次梯度下降和隨機梯度下降 96 8．7 延伸學習 98 第9章 獲取資料 99 9．1 stdin和stdout 99 9．2 讀取文件 101 9．2．1 文字檔的基礎 101 9．2．2 限制的檔 102 9．3 網路抓取 104 9．4 使用API 106 9．4．1 JSON和XML 106 9．4．2 使用無驗證的API 107 9．4．3 尋找API 108 9．5 實例：使用Twitter API 109 9．6 延伸學習 112 第10章 資料工作 113 10．1 探索資料 113 10．1．1 探索一維資料 113 10．1．2 兩個維度 1
15 10．1．3 多維數據 116 10．2 使用NamedTuple 18 10．3 數據類 119 10．4 清洗和修改 120 10．5 資料處理 122 10．6 資料調整 25 10．7 題外話：tqdm 126 10．8 降維 127 10．9 延伸學習 133 第11章 機器學習 134 11．1 建模 134 11．2 什麼是機器學習 135 11．3 過擬合與欠擬合 135 11．4 正確性 138 11．5 偏差–方差權衡 140 11．6 特徵提取與選擇 141 11．7 延伸學習 142 第12章 k最近鄰法 143 12．1 模型 143 12．2 實例：鳶尾花
資料集 145 12．3 維數災難 148 12．4 進一步探索 152 第13章 樸素貝葉斯演算法 153 13．1 一個簡易的垃圾郵件篩檢程式 153 13．2 一個複雜的垃圾郵件篩檢程式 154 13．3 演算法實現 155 13．4 測試模型 157 13．5 使用模型 158 13．6 延伸學習 161 第14章 簡單線性回歸 162 14．1 模型 162 14．2 使用梯度下降法 165 14．3 最大似然估計 166 14．4 延伸學習 166 第15章 多元回歸 167 15．1 模型 167 15．2 最小二乘模型的進一步假設 168 15．3 擬合模型 169 15
．4 解釋模型 171 15．5 擬合優度 171 15．6 題外話：Bootstrap 172 15．7 回歸係數的標準誤差 173 15．8 正則化 175 15．9 延伸學習 177 第16章 邏輯回歸 178 16．1 問題 178 16．2 logistic函數 180 16．3 應用模型 183 16．4 擬合優度 184 16．5 支持向量機 185 16．6 延伸學習 188 第17章 決策樹 89 17．1 什麼是決策樹 189 17．2 熵 191 17．3 分割的熵 193 17．4 創建決策樹 194 17．5 綜合運用 196 17．6 隨機森林 199 17．7
延伸學習 199 第18章 神經網路 200 18．1 感知器 200 18．2 前饋神經網路 202 18．3 反向傳播 205 18．4 實例：Fizz Buzz 207 18．5 延伸學習 210 第19章 深度學習 211 19．1 張量 211 19．2 層抽象 213 19．3 線性層 215 19．4 把神經網路作為層序列 218 19．5 損失函數與優化器 219 19．6 實例：重新設計異或網路 221 19．7 其他啟動函數 222 19．8 實例：重新解決Fizz Buzz問題 223 19．9 softmax函數和交叉熵 224 19．10 丟棄 227 19．1
1 實例：MNIST 227 19．12 保存和載入模型 231 19．13 延伸學習 232 第20章 聚類分析 233 20．1 原理 233 20．2 模型 234 20．3 實例：聚會 236 20．4 選擇聚類數目k 238 20．5 實例：色彩聚類 239 20．6 自下而上的分層聚類 241 20．7 延伸學習 246 第21章 自然語言處理 247 21．1 詞雲 247 21．2 n-gram 語言模型 249 21．3 語法 252 21．4 題外話：吉布斯採樣 254 21．5 主題建模 255 21．6 詞向量 260 21．7 遞迴神經網路 268 21．8 實例
：使用字元級RNN 271 21．9 延伸學習 274 第22章 網路分析 275 22．1 仲介中心性 275 22．2 特徵向量中心性 280 22．2．1 矩陣乘法 280 22．2．2 中心性 282 22．3 有向圖與PageRank 283 22．4 延伸學習 286 第23章 推薦系統 287 23．1 人工管理 288 23．2 推薦流行事務 288 23．3 基於用戶的協同過濾 289 23．4 基於項目的協同過濾 292 23．5 矩陣分解 294 23．6 延伸學習 298 第24章 資料庫與SQL 299 24．1 CREATE TABLE與INSERT 299
24．2 UPDATE 302 24．3 DELETE 303 24．4 SELECT 304 24．5 GROUP BY 306 24．6 ORDER BY 308 24．7 JOIN 309 24．8 子查詢 311 24．9 索引 312 24．10 查詢優化 312 24．11 NoSQL 313 24．12 延伸學習 313 第25章 MapReduce 314 25．1 實例：單詞計數 315 25．2 為什麼是MapReduce 316 25．3 更一般化的MapReduce 317 25．4 實例：狀態分析更新 318 25．5 實例：矩陣乘法 320 25．6 題外話：組合
器 321 25．7 延伸學習 322 第26章 數據倫理 323 26．1 什麼是數據倫理 323 26．2 講真的，什麼是數據倫理 324 26．3 是否應該關注資料倫理 324 26．4 建立不良資料產品 325 26．5 精確與公平之間的較量 325 26．6 合作 327 26．7 可解釋性 327 26．8 推薦 327 26．9 異常數據 328 26．10 資料保護 329 26．11 小結 329 26．12 延伸學習 329 第27章 資料科學前瞻 330 27．1 IPython 330 27．2 數學 331 27．3 不從零開始 331 27．3．1 NumPy
331 27．3．2 pandas 331 27．3．3 scikit-learn 331 27．3．4 視覺化 332 27．3．5 R 332 27．3．6 深度學習 332 27．4 尋找資料 333 27．5 從事資料科學工作 333 27．5．1 Hacker News 333 27．5．2 消防車 333 27．5．3 T恤 334 27．5．4 地球儀上的推文 334 27．5．5 你的發現 335 關於作者 336 關於封面 336
自動完成虛擬原型麵包板電路
為了解決xml編輯器推薦 的問題，作者孫振國 這樣論述：
使用工具軟體(例如，Fritzing ，VBB和123D Circuits)，設計和紀錄麵包板電路已經成為創作者或其他人的常用作法，這些工具被沒有大量電子知識背景的人使用。但是很多現有的工具，需要使用者手動添加和連接電子組件，這可能容易出錯且耗時。常見的硬件錯誤，例如缺少組件(例如，使用LED時不連接電阻器)或錯誤接線，也會在虛擬世界中發生，並且可能導致用戶花費大量時間和精力進行調試。我們提出了一個autocomplete自動完成的概念，常見於網絡搜索，文本編輯和編程，以構建虛擬麵包板電路。透過autocomplete工具軟體的原型， 此工具可以自動完成虛擬麵包板電路的設計和開發，當使用者使
用我們的 系統插入組件到虛擬麵包板，並會自動為使用者推薦建議的組件列表，這些推薦會完成或擴展插入組件的電子功能，以節少使用者完成電路的時間或錯誤。為了證明autocomplete的有效性，我們在Fritzing上實現了我們的系統， Fritzing是一種流行的開源麵包板電路原型設計軟體，我們的autocomplete推薦是基於Fritzing標準組件之數據表實作接線，以及Fritzing社群裡4000多筆電路計畫中組件的使用方式，我們將會紀錄16名受測者的實驗結果，評估autocomplete在創建虛擬麵包板電路中的有效性，並通過分享未來研究的見解和方向得出結論。
PowerQuery實戰技巧精粹與M語言：新世代Excel BI大數據處理
為了解決xml編輯器推薦 的問題，作者王仲麒 這樣論述：
用黑科技解決大數據時代的資訊焦慮症 大數據時代必須面臨多元的資料來源與千奇百怪的資料格式，如何快速整合、彙總成足以應用的商業情報，是現代上班族難以逃避的課題。Power Query的問世，正好解決了這樣的焦慮，透過它，即使沒有資訊背景的使用者，也能夠輕鬆駕馭資料處理與分析的繁複過程，成為資料分析達人。 超過14萬字 X 800多幅插圖，帶您從入門到精通Power Query 本書撰寫目的旨在引領讀者熟悉Power Query的操作環境，從Power Query的外掛（增益集）、取得、內建，到完整介紹Power Query 查詢編輯器的使用，佐以實例說明與演練，陪同
您體驗各功能層面的操作情境。全書10個章節超過14萬字、800多幅插圖與截圖。 所以，Power Query到底可以幹什麼？ 簡單的說，只要學會Power Query： ．不會Excel函數，也能輕鬆搞定匯入人資、財務、業務資料並進行彙整處理 ．無痛處理解決常見的報表表頭、頁尾問題，將報表檔案組合成可以進行統計分析的表格 ．迅速將非結構化資料轉換成結構化的RAW Data ．即便是面對上百個csv、xlsx檔案，也能夠在彈指間彙整成單一資料表。 ．處理巨量資料時，擁有比傳統樞紐分析表更快的資料處理效能 專家推薦 「Power Que
ry 是目前微軟Excel 或Power BI 中隱藏的黑科技，使用者不需要具備程式撰寫能力，只需要透過滑鼠就可以達到快速的資料清洗，簡單易上手。本書更提供了多種跨領域的應用實例，非常契合跨領域學習與解決實務問題導向的現代需求。」 -- 廖世義博士，國立屏東科技大學 企業管理系 教授兼電子計算機中心主任 「這本書是我見過國內最詳細介紹PowerQuery技巧的書籍。更重要的是輔以職場上的真實案例進行演練與說明，完全貼近工作需要。同時也是國內第一本解說Power Query中M語言的書籍，對M語言有興趣的朋友千萬不要錯過。」 -- 陳智揚，威智創育資訊有限公司執行長/淡江資訊工程博士
以規則推論引擎建構農業專家系統-以牛番茄為例
為了解決xml編輯器推薦 的問題，作者陳靖方 這樣論述：
近年來物聯網快速的發展，許多的事物都與網路繫上關係，對於農業來說，掌握環境、農作物的即時狀態越來越重要，資料掌握量越大越能完善的利用各種資源進行耕種，且多數農夫的年紀已經逐漸的年輕化，以致於年老的農夫需教導新的農夫，但種植經驗通常是無法詳細說明出依據，所以很難傳承下去，加上現在人手一支智慧型手機，因此本研究運用本體論編輯器Protégé及推論引擎Jess開發一套牛番茄專家系統來與手機APP結合，使農夫可用智慧型手機紀錄環境跟農作物資料，藉此來找出種植經驗的原由、規則，並透過專家系統建議農夫相關種植的注意事項，以促成農業種植經驗的傳承，使新手農夫更快上手，業餘農夫可改善原本的種植技術，達成農作
物豐收的目的。