Python machine learning

Python機器學習第三版（上） Python Machine Learning - Third Edition 第三版－最新修訂版，新增TensorFlow 2、GAN和強化學習等實用內容 使用Python的scikit-learn和TensorFlow 2融會貫通機器學習與深度學習 循序漸進、由淺入深，好評熱銷再進化！最新修訂的《Python機器學習第三版》是一本不容錯過的全方位指南，也是讀者

探討各種利用Python輔助Excel的可能性 本書結合OpenPyXl、win32com、xlwings和pandas等Python套件全面介紹使用Python實現Excel腳本開發的各種可能性，涵蓋的內容包括：Python語言基礎、Python檔案操作、Excel物件模型、Excel圖形繪製、Excel圖表繪製、字典在Excel中的應用、正規表示式在Excel中的應用、使用Pandas提高資料處理效率、使用Matplotlib繪圖、Python與Excel VBA整合應用等。 誰適合閱讀本書 任何對Excel Python腳本開發感興趣的朋友閱讀，可以是有程式開發需求的上班族、數據分析人員、大學生、研究人員和程式設計師等。 在資料分析方面，Python實際上已經遠遠超越VBA，因為使用Python提供的資料處理函數和模組就可以實現很多功能，既快速、可靠又簡便。

- 涵蓋Python 3.0至3.9實用特性- 運用Type Hints增加程式可讀性與穩固性- 深入常用模組之應用與實作- 介紹asyncio模組與非同步設計- 包含裝飾器、meta類別實作等進階主題‧作者自PyCon Taiwan 2013以來實行多次Python入門課程，匯整學員在課程中遇到的觀念、實作、應用等問題之經驗集成。‧基於Python 3.9而撰寫，涵蓋Python 3

「這本就是您需要閱讀的書。強大、技術合理且讓人大開眼界。」 －Sandra Henry-Stocker, IT World 在開發強大又有效的駭客工具時，Python是大多數資安分析師的首選程式語言。在這本暢銷的《黑帽Python》第2版中，您將探索Python功能的陰暗面：從編寫網路監聽程式、竊取電子郵件憑證和暴力破解目錄開始，到製作變異模糊測試、調查虛擬機器和製作隱蔽木馬程式等都是本書介紹的內容。 第2版本中的所有範例程式碼均已更新至Python 3.x。書中還新增了關於使用Volatility框架的位元移位(bit-shifting)、程式衛生守則(code hygiene)和入侵鑑識(offensive forensics)等內容，以及對Python程式庫ctypes、struct、lxml和BeautifulSoup的擴充解釋，另外還介紹了入侵攻擊的駭客策略，例如拆分位元組、利用電腦視覺程式庫和爬取網站內容等。 您將學到： ‧利用GitHub建立木馬命令和控制伺服器 ‧偵測沙盒，以及將各種惡意軟體的工作自動化，例如紀錄鍵盤按鍵和螢幕截圖 ‧擴充Burp套件的Web駭入工具 ‧以創意手法控制處理程序來提升Windows許可權 ‧使用入侵記憶體的鑑識技巧擷取密碼的雜湊值(hash)，並找出虛擬機器的漏洞弱點 ‧濫用Windows自動化 ‧以不被偵測到手法從網路中外洩資料 在資安攻防的領域中，您要有能力可即時製作出功能強大的工具程式。《黑帽Python》這本書能教您如何製作。

幫助沒有任何Python基礎的使用者，學會自動化Excel工作，在Excel中，輕鬆借助Python的資料分析和科學計算工具完成任務在微軟的相關論壇中，使用者期望Excel支援Python的呼聲不斷，為什麼這個組合如此受人矚目？在這本實用的手冊當中，xlswings開發者Felix Zumstein，將現身說法，告訴您如何使用Python來達成Excel的自動化作業。雖然Excel在過去幾年加入許多新功能，但其內建的腳本語言VBA已經停滯多年，許多Excel高手都已經開始運用Python來達成自動化作業，本書可以幫助您：．無需進階程式設計知識即可運用Python．使用現代化工具，包括Jupyter Notebook和Visual Studio Code．使用Pandas取得、清理與分析資料，並取代傳統的Excel計算．將繁瑣的工作自動化，如彙整工作簿與產出報表．透過xlswings建立使用Python作為運算引擎的Excel互動式工具．透過Python程式協助Excel自資料庫、CSV檔與網路取得資料．使用Python取代VBA與樞紐分析表＂本書告訴你如何整合Excel和Python，將你從不可避免的龐大活頁簿、數以千計的公式，以及狼狽不堪的VBA 程式碼中解放出來。這是我看過最有用的Excel工具書，也是Excel進階使用者必讀的一本佳作。＂－Andreas F. Clenow, Acies資產管理資訊長暨暢銷財經書作家

運用熱門Python程式語言，學習資料處理。！本書屬於基本Python語法的介紹，內容偏向於資料框 (dataframe) 的建構與使用。以教程(tutorials)方式進行，書內提供對應的指令與結果，配合「範例」著手，即可了解。本書適合初學者，進入門檻或專業性質並不高，也適合一般社會大眾使用。本書使用Python 3.8.2 (IDLE)與Spyder 4.1.5二個版本。隨書光碟含全書完整程式

死背 1000 題 ✘，不如用 50 題紮實打好 Python 底子！✔許多人想換份更理想的工作, 選擇了 Python 語言, 並開始替求職面試做準備。可是, 一開始猛刷題、背答案, 真的能搞懂 Python 語言的基礎嗎？Python 到底哪些地方表現得跟其他語言不同, 你又要如何像老手一樣, 才有辦法寫出簡潔漂亮的解答？擁有 MIT 電腦科學學士、西北大學學習科學博士學位的 Reuven M

為網路工程師量身打造的網路運行維護 帶領全世界數十萬頂尖IT網管工程師昇華為NetDevOps高手  內容簡介 本書內容基於思科裝置和技術，從網路工程師的角度出發，以截稿前最新的Python 3.8為主，從Python的安裝到基礎和進階知識，再到Python在網路運行維護中的實戰應用和網路工程師必須掌握的Python協力廠商模組，所有內容均為網路工程師量身打造，讓完全零基礎的網路工程師能夠快速上

我又不是程式設計師, 為什麼逼我寫程式？學 Python 到底要幹嘛？大家都說要學，可是到底有沒有 Python 這麼好用的八卦啊？█ 全民 AI 時代來臨, 資料科學順勢崛起身在數位新世代, 任何行業都會接觸到龐大的資料, 而 Python 正是當今最常用的大數據 (Big Data) 處理工具。考慮到世界各國紛紛搶著將程式語言列入正規教育體系、台灣在 108 年度高中課綱跟進,

「搭配進階的課程，對Python提供極佳的介紹。透過這個課程了解如何應用Python到對現今軟體發展具有重要性的所有技術領域之中。」—Jeremy YabrowDirector of Engineering, BeyondView, Inc.「你將遠離如尋寶般的探索，獲得能協助你改善DevOps實踐的新知和技術。」—Wes NovackSystems Architect, Pluralsight在

讓統計學與Python帶你進入大數據的世界！•深入淺出講解統計學理論，循序漸進培養數據分析的能力。•使用Python程式語言畫出各式統計圖表，習得資料視覺化的專業技能。•透過電腦模擬統計模型，理解推導過程無負擔。◎隨書附贈資料檔光碟 資訊流通快速的二十一世紀，每天會產生數千萬筆資料，大數據成為炙手可熱的話題，擁有紮實的統計學理論基礎，正是踏入數據分析的第一步！Python是現今廣受歡迎的程式語言

結合Python程式設計、數學函數、繪圖、動畫、遊戲與電腦輔助測驗。

★★★★★ Coding Tricks出神入化系列 ★★★★★ Python出神入化：Clean Coder才懂的Pythonic技法，為你的程式碼畫龍點睛！ Clean Code in Python - Second Edition Python無所不在，在軟體建構、系統管理、資料處理等領域都可以看到它的蹤影。來自不同領域的開發人員皆面臨雜亂無章、效率低落、不易閱讀、難以測試等非結構化程式碼的挑戰。在《Clean Code in Python》第二版的全新編譯本中，新增了近百頁的內容，我們將利用Python 3.9的最新功能，提升寫程式的技術力，並學習克服這些阻礙以及成功管理專案必備的所有工具。 本書首先描述編寫Clean Code的基本元素，以及它們如何在Python程式設計中發揮關鍵作用。你將學習使用Python標準函式庫與軟體設計的最佳實踐，編寫效能與可讀性兼具的程式碼。 本書更深入探討Python的物件導向程式設計，並說明如何運用描述器和生成器來使用物件。本書也將展示軟體測試的設計原則，並示範如何在程式碼中實作軟體設計模式來解決問題。在最後一章中，我們從堅實（SOLID）平台基礎的程式碼開始討論，將單體應用程式分解成基於微服務的應用程式。 讀完這本書，你將熟悉並應用業界認可的寫程式技巧，設計整潔、可維護又易讀的Pythonic程式碼！ 在這本書中，你將學到： ・利用自動化工具，建立具備效能的開發環境 ・利用Python的魔術方法，編寫整潔又出色的程式碼 ・建立強大的抽象，封裝技術細節，進而減少程式複雜度 ・使用裝飾器、描述器和生成器，建立Python專屬的解決方案 ・理解自動化測試的重要性，藉助單元測試優雅又有效地重構程式碼 ・以Pythonic的獨特風格實作常見的設計模式(例如轉接器、組合等等) ・Clean Code如何演變成為Clean Architecture，為堅實的架構打好基礎 下載範例程式檔案： 本書的程式碼是由GitHub託管，可點選下面圖案前往下載： 下載本書的彩色圖片： 提供您一個包含本書使用的彩色圖表的PDF檔案，可以在此下載：

用輕鬆愉快的心情學習程式設計與演算法！．從零開始了解Python的程式設計與演算法．邊開發遊戲，邊了解程式設計與演算法的基礎．一邊解謎，一邊累積寫出實用程式的功力．可以利用雲端上的Google Colaboratory開發環境立刻開始學習．謎題的解答除了Python，還有JavaScript與Ruby版的程式碼

本書將告訴你如何讀懂並寫出簡潔的「一行程式碼」，把一些好用的功能包進一行程式碼之中。你可以學會如何以系統化的方式，閱讀理解任何Python程式碼，並像高手般寫出極具表現力、功能強大、簡潔有力的Python程式。全書共有六章，內容涵蓋各種竅門與技巧，其中包括資料科學、機器學習、正則表達式等核心主題，還有一些很好用的演算法。我們會針對各種一行程式碼做出詳細解釋，並引進許多資訊科學的重要概念，藉此提高你的程式設計與分析能力。 您可以從裡頭學到許多進階的Python功能，例如解析式列表、切取資料片段、lambda函式、正則表達式、map與reduce函式，以及切取片段賦值的做法。 藉由本書，您將可以學會如何： ．善用資料結構來解決實際問題，如運用布林索引找出污染程度高於平均的城市 ．善用NumPy的基礎概念，例如陣列、形狀、軸、型別、撒播機制、進階索引、切取片段、排序、搜索、匯整與統計 ．計算多維資料陣列的基本統計數字，以及可用於無監督式學習的K-均值演算法 ．使用群組與具名群組、「後面非」操作、轉義字元、空白字元、字元集合（與否定字元集合）、貪婪/非貪婪運算符號，建立更進階的正則表達式 ．瞭解各式各樣的資訊科學相關主題，包括易位構詞、迴文、冪集合、排列方式、階乘、質數、費氏數列、混淆做法、搜索與排序演算法 看完本書，你可以學會如何以最精緻的方式寫好Python程式，而且只用一行程式碼，就可以創造出各種簡潔而優美的「Python藝術」。

【Python系列書在台累計銷量突破10萬冊】 Python開外掛，開發實戰超進化！ 橫跨15大領域，全面掌握最熱門的重量級技術應用！ 給需要本書的人： ★有一些Python語法基礎，但想要更進一步挑戰開發應用的人 ★對Python許多話題與開發方向有興趣，但卻不知如何下手的人 ★已經有研究主題，想要找尋加速升級自己專案方法的人 ★有程式開發經驗，想要快速累積成果，獲得成就感的人 善用Python的智慧結晶 站在巨人的肩膀快速掌握開發應用 Python號稱萬用語言，語法簡潔，應用領域廣泛，透過Python模組與套件，可以減少大量重複性的程式碼，讓開發更加便利，所以不只受到許多程式人的青睞，也受到初學者的喜愛。 本書介紹許多熱門且精彩實用的 Python 模組套件，涵蓋網路爬蟲、多媒體圖片影音處理、語音文字處理、金融應用、臉部辦識分析、圖片偵測辨識、自然語言分析、自動化處理、多媒體機器學習、無程式碼機器學習，以及其他許多領域。在開發實作過程中，可體驗這些Python模組套件帶來的強大應用，而對於在開發卡關的人來說，也有機會找出掙扎已久的盲點，成為解決無能為力的關鍵，進一步突破開發瓶頸。 【超強雲端開發平台】善用 Google Colab，沒有成本負擔，又能在高效能的環境裡進行各種主題的開發應用。 【數據資料擷取】利用不同模組套件，快速在網路中爬取，精確分類收集，無論是新聞、金融、圖片、影片的資料類別，都能在瞬間快速完成。 【多媒體檔案處理】進行圖形、聲音、影片的調整、剪輯與合併等作業，將複雜繁鎖的流程化為快速又準確的自動化操作。 【電腦視覺實踐】AI人工智慧中除了圖片偵測、標註與辦識，進階的人臉辦識、情緒分析、口罩偵測，都能在 Python 模組套件的串連下，利用極短的程式碼完美實現。過去視為困難無解的任務，現在就是那麼簡單! 【自然語言應用】無論是語言辨識翻譯、文句分詞、簡繁轉換或語意統計，更進一步的文章摘要、情緒分析、語音機器人等應用，都能逐步完成。 【快速自動化操作】將大量複雜的工作流程加入智慧的腦袋，用自動化操作完成過去要花費大量時間、人力、物力的工作，提升工作效能。 【多媒體機器學習新利器】電腦視覺的進階開發應用層面很廣，無論是臉部偵測、臉部特徵、手部偵測、姿勢偵測、人體整合偵測、3D物體偵測，都能運用模組套件結合不同資源進行開發，在最少的程式碼裡得到最好的

超簡單！程式設計入門用國中數學當素材超簡單！用簡單的數學式，學程式設計AI工程師資料科學家從頭學起，這一本就夠了！快速掌握「基本的基本」！透過國中數學，徹底掌握Python‧從簡單的數學開始學程式設計‧利用直線和圖形學習Python‧只要找出直線，分析預測沒問題！‧機械學習、資料分析的第一步「本書所討論的數學式為「y = ax + b」，也就是以「直線」為主。有些人聽了可能會很驚訝「只有直線？」但無論是數學還是程式設計，我都建議先從可以在腦海中輕鬆想像的簡單主題開始學習。各種不同的直線可以用什麼樣的數學式子來表示呢？如果改變了那個數學式的一部分，直線又會怎麼變化？讓我們用Python來寫程式，算出式子的結果，幫助我們確實地增進對數學的理解吧！學習到最後，相信您應該會對數學學習感到有自信，學會Python程式設計，也能對「機械學習」有一定程度的掌握。」- 摘自前言

Ⓞ 16 堂課引領入門, 學得會、做得順的絕佳教材！Ⓞ 最詳盡的深度學習基石書, CNN + RNN + GAN + DQN + DRL 各種模型學好學滿初學者想要自學深度學習 (Deep Learning), 可以在市面上找到一大堆「用 Python 學深度學習」、「用 xxx 框架快速上手深度學習」的書；也有不少書說「請從數學複習起！」, 捲起袖子好好探究底層那些數學原理......但過早切入

本書特色 這幾年心中總想寫一本可以讓擁有高中數學程度的讀者即可看懂人工智慧、機器學習或深度學習的書籍，或是說看了不會想睡覺的機器學習書籍，這個理念成為我撰寫這本書籍很重要的動力。為了卸除數學心房，筆者撰寫此書依循原則如下：★：數學原理彩色圖解。★：手工計算基礎數學。★：Python程式高效實作。這本數撰寫的幾個特色如下：☆：全數共用約205個Python實例，講解機器學習的基礎數學☆：極詳細、超清

本書除了介紹「運算思維與程式設計」的理論基礎之外，同時搭配Python程式實作，強調理論與實務的緊密結合，實現「做中學」的學習理念。本書的內容安排分成四大部分：-第1～4章介紹運算思維與程式設計的基本概念。-第5～11章介紹Python程式設計，從基本資料型態、判斷敘述if，到分解問題的概念、遞迴等。-第12～19章主要為資料結構與演算法，包含資料結構、物件導向，以及暴力法、分而治之法等的演算法。

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 N

體貼的互動式學習體驗, 幫你打好程式基礎、補正觀念, 避開語法地雷；搭配上百個 Python 程式範例, 帶你掌握 50 種以上的熱門套件和新技術, 從初學到精通, 輕鬆跨過初學的門檻, 讓你的程式力有感升級！全新修訂最熱門的實戰應用, 快速晉升精通 Python 的技術者們！學 Python 就是要做得到、用出來, 本書帶你一步一腳印用科學方法解決複雜的問題, 快速有效切入實作, 完成各種有趣的

風靡全球的兒少／成人科普繪本物理學家也讚嘆，量子物理原來可以這樣理解！★獲獎紀錄豐富－2018年英國少年雜誌最佳兒童設計／圖書銀獎 (Silver for Best Designed/Illustrated Book for Children)－2018年英國圖書設計與製作獎 (British Book Design and Production Awards)－入圍2019美國科學促進會／速霸陸汽車公司頒發的科學圖書優等獎（中級科學圖書類）(the 2019 AAAS/Subaru SB&F Prize for Excellence in Science Books (Middle Grades Science Book category))－獲選為「速霸陸愛學習計畫」(Subaru Loves Learning Program) 教材圖書，被開發為免費教材在全美進行推廣－獲選第79梯次「好書大家讀」 優良少年兒童讀物★各國爭相出版西班牙文、英文、法文、義大利文、德文、簡體中文、韓文、俄文等多種語言版本陸續出版，深受各國讀者喜愛。★亞馬遜網路書店評價 4.7 顆星，盛讚如潮！「圖畫可愛有趣，文字清晰易讀，作為一名科學家，我發現了以前我不知道的事情。」──亞馬遜讀者 5 星評論「如果你想讓孩子變聰明，這本書是必須的！」──亞馬遜 5 星評論★當當網好評率100%，點讚數直逼2萬！「不要低估小學生的理解力，我家那位竟然看得津津有味，還說要去查查普朗克是如何攻克什麼的，總之把老母親哄得一愣一愣，這本書他非常喜歡。」──當當網 10 星評論「這本書每一頁都有愛因斯坦老師給孩子講一些物理知識，兒子卡住不懂的時候會問我，其實我有些知識也是跟他一起讀這本書理解的。」──當當網 10 星評論【本書簡介】我們周圍的一切，包含我們自己，都是由小於奈米的微小顆粒組成。量子物理學是這些粒子的科學，沒有它，我們的電子設備都不存在。量子粒子的特性和行為很奇妙，和我們日常生活中所見的物體完全不同。透過這本豐富的圖解指南，愛因斯坦博士將帶領我們從牛頓的古典物理開始，介紹到普朗克的量子、光的波粒二象性、物質和反物質、量子糾纏、薛丁格的貓……帶你進入神秘又有趣的量子世界。【本書特色】◎獨一無二！量子物理啟蒙繪本量子物理在大多數的成人眼裡好比外星語言，本書卻從兒童的視角出發，把艱澀的原理變得簡

Your home is the perfect place for learning, fun, and sibling bonding!The Happy Learning Book for Siblings features 50 hands-on activities you can conduct in the comfort of your home. They are divided

1.介紹Python基礎技術與通過ICTP計算機程式能力國際認證的實用教材。 2.本書介紹的內容包含ICTP計算機程式能力國際認證-核心能力(Information and Communication Technology Programs-using Programming(Python) -Essentials Level)考試重點的

書籍特色這是一本Python完全入門的書籍，高中生、文科生通通看得懂，整本書從Python環境、資料結構開始，使用完整流程圖與大量程式實例講解程式設計基礎觀念，為進入人工智慧、機器學習、大數據時代奠定基礎。全書內容包含263個程式實例，完整解說程式設計、邏輯思維相關知識，這本書同時有139個是非題習題(電子書)、103個選擇題習題(電子書)、98個實作題習題供讀者自我複習與練習，全書包含下列主要內

⊙了解Python程式邏輯，帶你解決日常生活中的問題！⊙理論與程式案例互相搭配，學習記憶更深刻！⊙過關斬將！附有大學程式設計先修檢測(APCS)試題解析。擁有一個好的工具，處理問題會更方便又快速。程式設計是一種利用電腦程式語言解決問題的工具，只要將所要處理的問題，依據程式的語法描述出問題的流程，電腦便會根據我們所設定的程序，完成目標。本書是一本適合高中職生閱讀的Python語言自學書，從說明何謂程式，逐步介紹Python語言的語法，搭配程式範例，實際操作與撰寫，精進對程式語言的熟練度及興趣。每個章節末附有大學程式設計先修檢測(APCS)試題解析，提供未來想申請大學資訊相關科系的高中職生有明確的學習方向。

彙整報表、分析資料、製作圖表……Excel是各行各業必備的工具，重複開啟資料、剪貼，耗時又耗能，學會Python，讓多份Excel資料交叉分析，一鍵自動化！★ 日本熱銷33,000冊★ 程式菜鳥也能迅速上手，表格自動化就交給Python，大大提升工作效率★ 行政人員、文書處理必學的工作書，讓你事半功倍如果你處理數據資料和報表的方式如下，必讀本書：．一個一個開啟報表，選取資料匯入總表，不斷重複相同動

你絕對不能錯過的機器學習工具書！※揭開機器學習的神祕面紗，深入了解機器學習。※理論與實務兼具，詳細解說機器學習理論，搭配使用Python與Stata實作，架構完整。※內容與時俱進，理解當今機器學習的最新模型與技術。※隨書附贈範例資料檔光碟近年來，科技產業迅速發展，新技術不斷出現，人工智慧、機器學習、大數據、資料科學成為炙手可熱的話題。各個領域紛紛投入人工智慧與機器學習的研究及應用，但究竟什麼是人工

運用數位與統計方法了解歐式選擇權定價！※將抽象的數學公式，巧妙運用程式語言進行輸出，帶你無障礙進入統計分析的世界。※使用熱門Python程式語言，學習數學或理論模型，瞭解選擇權的定價。※透過量化分析方法與時間序列模型，深入解析專業財金議題。※本書適合大學部高年級或研究生使用及對衍生性商品有興趣的讀者自修。更是「衍生性金融商品」、「創新金融商品」或「財務工程」等課程最佳工具書。 一書在手，掌握選擇權

用大家都能聽懂的方式，告訴您如何將分析資料視覺化！什麼是資料視覺化？這是一種將數字資料、地理資料、文字等各種資料，做成圖表，讓人一看就懂的技巧與手法為什麼需要資料視覺化？自從「大數據」與「人工智慧」技術興起之後，如何善用資料變成一件非常重要的事情，要讓資料有效的被利用與理解，視覺化是一種非常有效的方法。Python擁有非常豐富的函式庫，可以簡單地處理資料視覺化，所以有越來越多的人使用。藉由本書您將

本書遵循專業考科「TQC+ 人工智慧：機器學習Python 3」技能規範架構撰寫，符合鑑定的命題趨勢。 1.內容由淺入深，採循序漸進的方式建立您運用機器學習解決問題的基本概念，達到技術的傳承及表達，符合實務運用需求。 2.本書共有七個章節，包含「Python與機器學習」、「數據前處理」、「監督式學習：迴歸」、「監督式學習：分類」、「模型擬合、評估與超參數調校」、「非監督式學習：降維與分群」、「集成

1. 從基礎的電腦系統概念開始，循序漸進到完整的網路爬蟲應用，非常適合沒有程式設計經驗與想開始學習Python的讀者。2. 豐富實用的範例，搭配逐行的程式碼解說與執行結果，一步一步帶領讀者理解抽象的程式觀念與操作步驟。3. 精心編製的圖表、關鍵字、注意提醒、操作秘訣、以及章末的重點回顧，讓內容更容易理解，重點更清楚。4. 滄海書局網站提供本書完整的範例程式檔下載，方便讀者配合書本操作演練。5. 適量與難度適中的選擇題及實作題練習，幫助讀者溫習觀念和驗收學習成效。

◆依據普通型高中12年國民基本教育課程綱要參考編撰。◆適用高中資訊科技加深加廣選修課程之教材。本書特色★以Python/C 程式語言，進行各個主題的實作，可彈性調整授課內容及進度。★易於操作的整合式開發環境，進行程式實作，強化程式設計思維邏輯。★內容深入淺出，適合高中職學生的學習程度。★內容配合標準授課時數，並提供教學簡報，每章節均提供課後練習題。

《Learning ACT（第二版）》這是張老師文化唯一一本以（英文）命名的書冊；並與國際出版速度同步接軌，略過一版，直奔第二版⋯研學ACT，終於來到雙眼發亮的時刻了；這是一條終南山捷徑，也是研學者必備的居家參考書。 《Learning ACT（第二版）》承接《ACT一學就上手》再串連本書的50個核心能力，並搭配練習題及參考答案。 我們希望閱讀本書的臨床工作者能夠開始運用ACT的心理靈活性模式和方

This book explores and investigates students’ skill acquisition and learning progress in Court Interpreting. Focusing on the language combination of Mandarin Chinese and English, this research project

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『數學 ╳ 深度學習 ╳ Python 三效合一』深度學習用一句話就可以講完：『用訓練的方式找出一個數學函數，將輸入的資料映射到正確的答案』。重點就在於你如何找出那個對的數學函數！本書將深度學習的數學模型與運算式推導出來之後，還能實際執行 Python 程式幫助瞭解整個運算的過程。『打開機器學習的黑箱，才發現裏面全都是數學！』我們常在機器學習 / 深度學習的文章或書中看到線性迴歸、二元分類、多類別

AI影像深度學習啟蒙 : 用python進行人臉口罩識別 本書涵蓋的內容有 ★線上平台COLAB使用教學 ★本機電腦Jupyter使用教學 ★基本運算、變數與字串 ★串列、元組、集合與字典 ★流程控制if else ★流程控制for與while ★函數、類別與物件 ★資料夾與檔案處理 ★txt、csv、json文件的讀寫 ★基礎套件的使用 ★Numpy的使用 ★OpenCV的使用 ★完整Tensorflow安裝流程 ★Tensorflow的使用 ★類神經網路(ANN)原理與實作 ★卷積神經網路(CNN)原理與實作 ★模型可視化工具Netron的使用 ★口罩識別模型教學 ★影像串流與實時口罩識別 這是一本想給非資電領域或初學者的入門書籍，內容從基礎語法開始，使用日常所見的比喻協助理解，在AI類神經網路的基礎部分，使用大家都熟悉的二元一次方程式來切入，多以圖表來說明概念，避免艱澀的數學推導，一步一步講解建立深度學習模型的步驟，書本最後還帶入口罩識別模型的教學實例，協助讀者從頭到尾完成一個專題，讓AI更貼近你我的生活。

Python網路爬蟲大數據擷取、清洗、儲存與分析王者歸來(第二版)★★★本書第一版是【博客來2020年】【電腦書年度暢銷榜第3名】★★★★★★★★【26個主題】+【400個實例】★★★★★★★★★★從【零】開始的【網路爬蟲入門書籍】★★★★★★★★★★大數據【擷取】、【清洗】、【儲存與分析】★★★★★★★★★★【網路趨勢】+【了解輿情】★★★★★第二版和第一版做比較，增加下列內容：★：全書增加約50個程式實例★：網路趨勢，了解輿情★：網路關鍵字查詢★：YouBike資訊★：國際金融資料查詢★：博客來圖書排行榜★：中央氣象局★：租屋網站★：生活應用下列是本書有關網路爬蟲知識的主要內容：★：認識搜尋引擎與網路爬蟲★：認識約定成俗的協議robots.txt★：從零開始解析HTML網頁★：認識與使用Chrome開發人員環境解析網頁★：認識Python內建urllib、urllib2模組，同時介紹好用的requests模組★：說明lxml模組★：Selenium模組★：XPath方法解說★：css定位網頁元素★：Cookie觀念★：自動填寫表單★：使用IP代理服務與實作★：偵測IP★：更進一步解說更新的模組Requests-HTML ★：認識適用大型爬蟲框架的Scrapy模組在書籍內容，筆者設計爬蟲程式探索下列相關網站：☆：國際與國內股市資訊☆：基金資訊☆：股市數據☆：人力銀行☆：維基網站☆：主流媒體網站☆：政府開放數據網站☆：YouBike服務網站☆：PTT網站☆：電影網站☆：星座網站☆：小說網站☆：博客來網站☆：中央氣象局☆：露天拍賣網站☆：httpbin網站☆：python.org網站☆：github.com網站☆：ipstack.com網站API實作☆：Google API實作☆：Facebook API實作探索網站成功後，筆者也說明下列如何下載或儲存不同資料格式的數據：★：CSV檔案格式★：JSON檔案格式★：XML、Pickle★：Excel★：SQLite在設計爬蟲階段我們可能會碰上一些技術問題，筆者也以實例解決下列相關問題：☆：URL編碼與中文網址觀念☆：將中文儲存在JSON格式檔案☆：亂碼處理☆：簡體中文在繁體中文Windows環境資料下載與儲存☆：解析Ajax動態加載網頁，獲得更多頁次資料☆：使用Chromium瀏覽器協助Ajax動態加載