Python

如今，人人離不開AI編程，卻缺乏深入理解代碼智能體（Code Agent）架構與運行機制的途徑。許多以Python為主的AI開發者，在試圖通過源碼學習底層實現時，往往面臨項目閉源或開源版本非Python的困境。本書深入解析Claude Code與Codex兩大主流代碼智能體，並為Python使用者提供了一套完整的Code Agent參考實現，涵蓋從需求分析、系統設計到核心模塊的開發全流程。隨書附贈案例源碼，獲取方式見封底。本書面向具備一定編程基礎的學生、開發人員及AI初學者，尤其適合對Python、AI技術及智能體系統感興趣，並希望通過實踐掌握應用的讀者。通過本書，讀者不僅能理解核心技術與原理，還可借助豐富案例逐步實現自己的智能編程助手，達成理論與實踐的深度融合。

本書精心設計了52個實例，例如製作拍拍機器人進行對話、文青機器人進行寫詩、某地區的房價預測、用股價做數據分析等，透過Python程式語言學習數據分析和機器學習的相關應用。書中分為四個引人入勝的篇章：「啟程」、「歷險」、「回歸」、「補給站」，就像是帶領讀者成為英雄，踏上了一段刺激又有趣的Python學習之旅。這種有趣的引導方式不僅讓讀者學習了程式語言，更彷彿像是沉浸在一場奇幻的學習冒險中。近年來，Python程式語言在數據分析和人工智慧領域占據著領導地位，本書正是基於這一點，旨在幫助讀者「花時間在解決問題，而不是花時間在學習程式語言」。作者深諳學習者的需求，精心挑選了各種有趣的範例，從「基礎知識」到「數據分析」再到「機器學習」，讓讀者在實際應用中不斷鞏固知識。本書以Jupyter Notebook作為主要學習平台，介紹了如何建構Python環境、使用Jupyter Notebook的方法。讀者可以選擇使用Google Colab進行雲端學習，或是在個人電腦上安裝Anaconda，這種多元的方式讓讀者可以更靈活地進行學習。作者豐富的教學經驗也是本書的一大特色。曾以本書的架構在多個知名學府和機構開設Python課程，並在廣大學生中累積極佳的口碑，不論您的背景是文科還是理工科，都非常適合使用本書的內容。

JavaScript是王者，但非獨尊 以更多元、更有效率的方式打造互動式網頁 瞭解網頁設計的每個環節，並可熟悉多種程式語言 【內容簡介】 ✪學習多種程式語言：瞭解C、C++、Python與JavaScript程式語言 ✪打造現代網頁開發：充分發揮各語言特性，更有效率開發網頁 本書先從4種程式語言C、C++、Python、JavaScript的基本語法著手，深入到網頁撰寫、連接資料庫、建立網頁伺服器的每個環節，涵蓋HTML、JavaScript與CSS以及MongoDB資料庫相關內容。運用PyScript讓Python程式可以在瀏覽器上執行，Python與網頁的結合，充分發揮資料分析的長處。Emscripten編譯C、C++程式成JavaScript程式，再應用至網頁，讓成熟的C、C++程式成為永續的資源。 | 基礎篇（第1∼7章） | ✪配置撰寫程式的環境，使用Visual Studio Code編輯工具，安裝語言編譯器。 ✪基本程式語法，由變數、運算子、條件判斷到迴圈。 ✪模組化函式讓程式更簡潔、容易維護，以及資料存取操作。 | 進階篇（第8∼12章） | ✪應用CMake，讓C、C++編譯作業有效率。 ✪地圖、字典讓資料處理得心應手。 ✪類別、物件是現代程式語言必備的元素。 ✪時間函式庫、模組，在程式裡烙下時間的印記。 ✪從HTML標籤、CSS風格到JavaScript，建立完整的網頁。 | 應用篇（第13∼15章） | ✪運用Express模組建立網頁伺服器，連結MongoDB資料庫進行資料管理。 ✪運用PyScript讓瀏覽器執行Python程式，引用台灣與新加坡政府資料平台提供的資料，分析後以圖表呈現。 ✪應用Emscripten將C、C++程式轉為JavaScript程式，提供網頁使用。 【目標讀者】 ✪大專院校「計算機程式設計」、「網際網路程式設計」、「專題製作」等課程。 ✪高中、高職「資訊科技」、「網頁設計與製作」、「多媒體設計」、「資訊專題製作」等課程。 ✪各級學校開辦短期密集「程式設計」課程。 ✪對各種程式設計語言有興趣者。

使用AI時代最火紅的Python語言深入剖析麥克納姆輪移動原理與四軸機器手臂夾爪的控制使用OpenCV配合攝影機達成顏色、人臉的AI辨識活用TensorFlow Lite、SVM演算法、SSD演算法打造多功能自駕車智能系統，實現偵測道路、辨識號誌與行駛速度的深度學習模型

內容簡介:語法解說 ->範例說明 ->問題分析 ->程式設計 ->APCS詳解 APCS檢測觀念題以C為主，實作題可選用C、C++、Java與Python進行解題。因Python語法簡潔，函式功能強大，適合在時間有限的情況下完成程式實作。因此本書特採用C語言進行觀念題解說，以Python進行實作題練習，使教師好教學、初學者順利高分通過APCS檢測。※資深教師共同執筆由科技大學教授程式設計教師與補教業教授APCS教師共同編著，針對目前高中職與大學院校初學程式設計所應具備的基本素養所編寫入門教材。※程式設計技能養成由語法解說、範例說明、問題分析、程式設計進行循序漸進的範例實作與解說，主要訓練初學者具邏輯思考與解決問題的能力，讓初學者輕鬆擁有APCS應試的能力。※內容多元豐富範例涵蓋資料型別、變數、運算式、流程控制、陣列、函式、遞迴、變數生命週期、結構與自定資料型別等，內文解說融入APCS重點，所提供範例貼近日常生活，能學以致用。※APCS先修檢測訓練收錄大量APCS觀念題並加以詳細解析，讓初學者學習後即可馬上練習加深印象，同時也方便教師教學。APCS實作題提供圖例與完整解說，讓初學者具有APCS檢測解題能力獲取高分。※更多新知可訂閱「程式享樂趣」YouTube頻道https://www.youtube.com/@happycodingfun

制霸5大超強聊天機器人「智慧客服、即時查詢、發票對獎、多國語音翻譯、線上旅館訂房」的人工智慧實戰攻略LINE在全台擁有2,100萬個活躍用戶，使用者橫跨所有領域，深入每個年齡層，樹立不可撼動的地位。LINE Bot是近年來非常受到企業重視與愛用的服務，除了被動的客服答詢，還能主動推播行銷與活動資訊，為企業、社群或團體打造品牌形象，營造出使用者認同感與忠誠度。書中使用當前最受歡迎的Python程式語

本書是以實戰應用、邁向工程師為目標的 Python 入門書，帶領讀者快速入門學會關鍵語法，再透過實作讓讀者一方面可以學以致用，實際體驗程式語言的用處；一方面在實作範例時，補足快速入門階段還沒學到的進階語法以及各式延伸套件，只要一本書即可從入門學到應用，主題涵蓋網頁應用程式、爬蟲、影像處理與辨識、大型語言模型。為了達成上述目標，本書結構安排如下：》第 1～4 章：環境建置與基本語法》第 5 章：實作檔案備份小工具》第 6,7 章：實作 YouTube 影片下載工具與影音編碼合併處理》第 8～10 章：設計網路爬蟲與 Google 試算表操作》第 11～14 章：使用 Flask 建立與部署網頁應用程式》第 15 章：學習 OpenCV 影像處理與辨識》第 16,17 章：利用 YOLO 偵測物體、肢體動作與車牌辨識》第 18 章：學習最夯的 Ollama 本地端生成式大語言模型 LLM》第 19 章：使用 Streamlit 快速開發網頁應用程式》第 20 章：用 LangChain 框架開發 RAG 應用》第 21 章：結合 LLM 設計 LINE 客服 AI 機器人實務範例選擇以應用廣泛並能跟上 AI 時代潮流為主軸。除基本語法以外，進階語法及延伸套件也不馬虎，涵蓋：》自訂類別》規則表達式》格式化字串》參數的打包與解包》with 語法》閉包與裝飾器》match...case 語法》例外處理》多執行緒》命令行參數處理》subprocess 模組》SQLite 程式庫》JSON 與 CSV 檔處理本書在撰寫風格上除了第 2 章的 Python 程式開發與 AI 輔助工具說明外，每個章節都有實例與詳細圖解，協助讀者更容易理解。在開發工具的選擇上，入門章節以方便易用的 Colab 練習基本語法，接著就以業界工程師廣為採用的 Visual Studio Code 為開發環境，並帶入 Github Copilot 工具熟悉與 AI 助理協作的流程。在設計範例時也貫徹虛擬環境的觀念，輔以多版本 Python 環境建置，避免環境污染問題，讓學習與業界接軌，學完立刻派上用場。在許多實作應用的場合，光是瞭解程式語法是不夠的，像建構網路應用程式，還需要具備網路、防火牆、資料庫系統、租用並在雲端空間部署應用程式...等，還有 AI 影像偵測及大型語言模型應用背後的類神經網路 / 深度學習

AI學Python-打造你的AI超級助教 書籍特色 ● 308次AI實戰提問練功：從需求出發、撰寫提示、測試程式、錯誤修正到模板建立。 ● 四步循環學法：明確化情境→提問與生成→驗證與修正→固化與遷移，讓學習變成可重複的流程。 ● 模板庫就能上手：建立自己的提示句模板、最小可測試案例範本、除錯檢核清單、作業規格樣板。 ● 友善初學路徑：適合自學、課堂學習與專題實作，讓您從「看得懂」進階為「改得動、做得出」。 ● 立即可用情境：課業報告、資料清理、簡易自動化、程式重構、撰寫測試與說明文件。 ● AI突破APCS：運用AI突破2025 APCS新版實戰準備。 適用對象 ● 初學者與自學者 ● 高中職與大專課程的學生 ● 需要把任務流程化的實作與專題團隊 您會學到 ● 如何把需求說清楚：情境、輸入、輸出、評分標準的提問能力。 ● 如何變成可驗證的程式：撰寫「最小且可執行、可測試」程式、除錯與修正。 ● 如何把答案變能力：把有效對話整理成自己的提示句模板與清單，累積可重複使用的工作流程。

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。

無

在後疫情時代, 人們越來越注重身體健康, 平常除了去醫院進行健康檢查, 還有哪些方法可以得知自己的健康狀況呢？人類的生理器官雖然沒有嘴巴可以說話, 但是他們會發出不一樣的訊號, 我們可以透過這些訊號來觀察身體的狀況, 然而這些訊號往往需要專業且精密的儀器才能進行分析, 不過若是使用現今最熱門的技術 AI -人工智慧, 就能以簡單的方式來分析人體訊號, 本套件將帶你深入淺出學習人工智慧與生醫的應用, 一步步分析出身體的血氧、血壓、心跳等訊號, 讓 AI 為你的健康做把關！一開始我們會帶著大家獲取基本的訊號, 例如量測人體皮膚電阻值並建立無線網頁, 製作簡易測謊儀, 接著用現成的模組讀取血氧濃度, 一一探索人體訊號的奧秘。在蒐集訊號的同時, 伴隨而來的是 "雜訊", 這些雜訊有的來源於電腦變壓器、手機充電器或是光線干擾, 為了提取有用的訊號, 我們會特別說明可過濾雜訊的濾波器, 並教大家如何使用濾波器來繪製 PPG 訊號, 進一步獲得心率等訊息。在本套件中最重要的屬生醫2.0, 以往獲取生理訊號之後需要複雜的數學運算來獲得公式, 但生醫與人工智慧結合後, 輸入真實資料來訓練神經網路, 就可以訓練出自動找出公式的模型, 之後即可進行即時預測, 在範例中我們會利用神經網路來分析生理訊號所對應的人體體溫, 不僅實現生醫與 AI 的結合, 也較以往的酒精溫度計量測更加快速！本套件每個範例皆附有程式碼檔案, 即使是程式初心者, 也可以依照範例檔來製作屬於自己的 AI 生醫系統。本書特色: ● 血氧、血壓、呼吸與心跳等各種生理訊號大解密● 以 ESP32 蒐集真實資料, 訓練出分析生理訊號的神經網路● 配合網頁介面一步步搭建無線生醫系統● 現今最夯的 AI 與生醫結合, 讓 AI 貼近生活化, 初學者也能得心應手

搞懂不會背叛你的數學，進一步提升你的程式功力！ 本書透過圖表解說人工智慧與資料科學領域的相關數學知識，並告訴你如何將其轉換為程式碼，除了可以吸收關於數學的知識之外，也能立即運用在工作上。 透過機率統計的學習，了解如何改善業務流程 本書將AI與資料科學的相關數學知識分成四大篇，第一篇的「機率統計、機器學習篇」介紹的是了解工作情況，篩選出必要資訊的流程，以及位於這個流程背後的機率統計、機器學習的數學知識。能掌握工作情況就能知道該如何改善相關業務，也能進一步觀察未來的變化。 了解最佳化的步驟，學會職場所需的最佳化流程 第二篇「數理最佳化篇」介紹最佳化業務的流程，以及解決業務問題的方法。要最佳化業務，就必須先了解哪些部分需要改善效率，換言之，最佳化的重點在於找出問題。了解最佳化的步驟與問題的種類，就能學會工作職場所需的最佳化流程。 透過預測病毒的傳播模式，了解相關的數學理論 第三篇「數值模擬篇」則以傳染染病的傳播為主題，學習預測這類傳播模式的微分。只要了解微分，就能了解病毒的傳播模式，也能利用動畫說明傳播模式與製作出臨場感十足的簡報。最後的「深度學習篇」則會先說明近年來發展神速的深度學習技術原理，再說明這些原因都於哪些技術或職場應用。 來自讀者的讚譽 「這是我買過最實用的書」 「這本書可以讓你知道如何將數學應用在現實世界的工作之中」 「這本書拯救了文科出身，在工作上又不得不面對數學的我」

適讀年齡：國小4~6年級 FUN心讀雙語叢書全套共6冊，20cm*20cm，附中英雙語CD 針對國內小朋友需求而全新創作的圖畫書，故事生動活潑，每本書後都附有非洲動物的介紹。 小象潔西卡一家有了新朋友—小老鼠塔貝莎。貝貝是隻勇敢又機智的小老鼠，總是在遇到危急情況的時候，想出辦法幫大家解圍。究竟小老鼠貝貝跟小象潔西卡遇到了什麼情況，會有什麼結果呢？…… 貝貝與小潔的相遇 Tabitha Meets

✔初學者輕鬆學會Python程式設計 ✔結合運算思維與演算法基本觀念 ✔ChatGPT讓Python程式撰寫更有效率 ✔精選範例循序漸進易懂易上手 ✔課後習題難易適中強化學習效果 程式設計能力現在已是國力的象徵之一，學習如何寫程式也是和語文、數學、藝術一樣的基礎能力，連教育部都將寫程式列入國高中生的必修課，以培養解決問題、分析、歸納、創新、勇於嘗試錯誤等能力，而Python語言便是初學者的首選程式語言。 本書結合運算思維與演算法的基本觀念，所有程式碼都已在Python開發環境下正確編譯與執行。目前學校多有開設Python程式課，且APCS(Advanced Placement Computer Science)「大學程式設計先修檢測」，也可選擇Python撰寫程式設計實作題，而本書的內容即為最實用的教材，適合學生或第一次學習程式者。 除了基本的Python程式入門學習外，也介紹在網路爆紅的ChatGPT聊天機器人，它不僅僅是聊天機器人，還能幫忙回答各類問題，諸如寫程式、文章、信件…等，本書加入ChatGPT與Python雙效合一的應用，精采呈現ChatGPT AI的程式範例： ◑使用Pygame遊戲套件繪製多媒體圖案 ◑以內建模組及模擬大樂透的開獎程式 ◑建立四個主功能表的視窗應用程式 ◑演算法的應用：迷宮問題的解決方案 ◑海龜繪圖法(Turtle Graphics)繪製圖形 ◑猜數字遊戲 ◑OX井字遊戲 ◑猜拳遊戲 ◑比牌面大小遊戲 全書除了學習以Python語言撰寫程式外，也能學到以Python語言來實作演算法的重要知識點，絕對是難易適中的最實用的教材。

☆★☆★【有如手術刀般精準！利用Python幫你管控財金風險！】★☆★☆ 本書使用了當紅的程式語言Python，從程式設計的基本觀念談起。沒有Python基礎也沒關係，完整的Python介紹，讓您能順利銜接資料科學家最常用的套件整理，包括Numpy，以及特別針對格式化表格類處理的Pandas，也充分介紹了Dataframe的各種應用。 在有了充足的資料之後，接著需要有可以展示數據的工具。除了大家最愛用的Matplotlib之外，也介紹了高手才會用的Seaborn。當熟悉了工具之後，就正式進入了金融理論，包括基礎的機率及統計、各種模型及機率分佈，以及抽樣、信賴區間等內容說明。 最後則進入到金融領域，除了介紹各種計算的演算法、模型、術語，也結合了前面所學的Python及工具，並講解金融商品最重要的「固定收益分析」。 本書從科學下手，讓您精準了解金融原理，確保金錢不再陷入水深火熱之中，將是您從科學到金融領域最重要的橋樑。 本書看點 ✪金融風險管理師 (FRM)所應該具備的所有技能。 ✪FinTech所需要的Python程式設計概念。 ✪資料科學家最需要熟悉的Python套件、Pandas、Numpy。 ✪製作圖表的首選工具Matplotlib、Seaborn。

本書特色●以初學者學習面撰寫，內容淺顯易懂，從「運算思維」的主軸，說明程式設計的設計策略。●實務與理論兼備，結合圖表與實例的運用，生動的方式，帶領讀者身歷其境，增添學習趣味性。●「Python程式設計」說明搭配實地操作，增進運算思維的能力。並引導讀者運用Python開發專題。●內容包括視覺化、人機互動、YouTube影片下載器、音樂MP3播放器與試題分析等。具備基礎的程式設計者，可獲許多啟發豁然開朗。※本書範例資料檔，請至作者個人網站：http://cat.nptu.edu.tw，下載使用。或至五南圖書網頁：https://www.wunan.com.tw，輸入書號1H2B，即可找到下載處。值此資訊科技高度發展的時代，如何尋求創新與突破實屬極重要的課題；面對現代生活的日新月異，「Python程式設計」正式引領我們開創「運算思維」的新紀元，實為「程式設計」的重大變革。在程式設計上，經由本書介紹，不僅大大提升相關知識；生活化圖解的運用，搭配文字解說。透過實作，在運算思維的架構下，身歷其境更加凸顯Python程式設計的重要性。再版更新Python與相關軟體版本，並新增微軟開發、跨平台免費編輯器開發Python程式。為初學者與具Python程式設計基礎者，最佳實用工具書。

這是一本面向初學者的 Python 編程實用指南，用“講故事 + 做項目”的方式帶你走進Python 世界。本書的前半部分(第 1～8 章)用淺顯易懂的語言將 Python 基礎知識、語法、數據結構等串起來，後半部分(第 9～24 章)則把這些概念直接投入真實場景，讓 Python 程序替你批量整理文件夾、填報電子表格、抓取網頁數據、生成 PDF 報告、定時發送郵件，甚至讓計算機“開口說話”。本書的案例聚焦日常痛點，會先講思路，再給代碼，並在實踐項目中分步驟拆解和演示編程實踐，非常有助於讀者邊學邊上手。值得一提的是，本書還結合大語言模型(LLM)給出了一些更加巧妙的實踐技巧。無論你是想要輕鬆學習編程的入門級讀者，還是想借助程序自動化處理事務的非專業人士，這本久經考驗的 Python 教程都將是你不容錯過的選擇。

Python 運算思維Google Colab x Gemini AI零基礎 + 高效率 學「程式設計」內容簡介★★★★★【國內第1本Gemini AI輔助學習Python】★★★★★★★★★★【Google Colab x Gemini AI助攻】★★★★★★★★★★【Gemini API設計智慧客服系統】★★★★★本書特色如下：☆ Gemini AI程式除錯(Debug)、註解、重構和重寫程式的應用。★ 完整的解說機器學習數學原理和演算法。☆ 用Gemini API設計「智慧客服系統」。★ 提供「Google Colab的ipynb檔案」與「一般的py檔案」兩種程式。本書用約700個一般實例與程式實例，同時使用ChatGPT輔助學習，講解了下列知識：★ 科技與人工智慧知識融入內容☆ 完整Python語法★ 串列、元組、字典、集合☆ 經緯度計算城市間的距離★ 數學方法計算圓週率☆ 生成式generator★ 函數與類別設計☆ 設計與使用自己的模組、使用外部模組★ 中文Windows預設cp950與國際通用utf-8格式的檔案讀寫☆ 程式除錯與異常處理★ 正則表達式☆ 影像處理★ Numpy☆ CSV文件★ 2D ～ 3D的Matplotlib中英文靜態與動態圖表繪製☆ 網路爬蟲★ 人工智慧破冰之旅☆ 迴歸分析★ 機器學習使用scikit-learn入門☆ 使用Gemini API設計「智慧客服中心」讀者最值得閱讀本書的十大理由①從零開始的運算思維訓練第 1 章從 Computational Thinking、Python 起源、語言演化一路講解，讓初學者打好電腦科學與邏輯基礎。②完整且紮實的 Python 語法入門到進階從變數、資料型態、字串、串列、迴圈、集合、字典，到函數、類別、模組，內容涵蓋所有核心語法，是最適合初學者的系統化教材。③每章皆搭配大量實例，學得會、用得到例如 BMI、房貸、經緯度距離、凱薩密碼、單字統計、影像處理、成績系統、夏令營、動畫等真實專案，全面強化讀者實作能力。④Gemini AI 系列深度整合，全書都有 AI 助教陪學幾乎每章都有「Gemini AI 輔助程式設計」單元，協助：◎產生程式碼◎除錯◎重構程式◎解釋程式邏輯本書是傳統 Python 教學 x AI 學習流程的最佳融合。⑤完整示範 Google Colab 雲端 Python

★ Google面試官、OPPO高級研究總監　聯手打造 融合頂尖科技企業的面試實戰經驗，精選矽谷與國際科技巨頭的典型題型，助你掌握Python技術面試的制勝關鍵。 ★ 美國喬治亞大學教授、Google專家　領銜推薦 全面涵蓋Python技術精要，特別強化常被忽略的系統設計題型，透過實戰範例與解題策略，打造通往矽谷的面試秘笈。 本書透過系統性理論與豐富案例，展現Python解決實務問題的強大能力，是一本兼具深度與廣度的技術與面試全書。內容不僅涵蓋資料結構與演算法的核心觀念，更突顯系統設計在面試中的關鍵角色。對於準備進入科技公司、精進Python實力的讀者而言，都是不可或缺的參考指南。 —— 劉天明　美國喬治亞大學電腦系教授 本書不僅是Python工程師的面試實戰指南，更是解決實務問題的高效工具書。透過清晰易懂的講解風格、豐富實例與模擬題設計，讓理論與實踐緊密結合。無論是準備面試、提升程式設計能力，或深化對系統設計的理解，本書皆為理想之選。 —— 陳瑛　Google Pixel相機部門經理 在科技人才輩出的矽谷職場中，如何於面試中脫穎而出？本書作者透過親身經歷並富有生命般的文字闡述，讓讀者有如親臨面試現場，從理論知識到案例研究，保證讓讀者詳細掌握Python最核心的問題解決能力。 —— 徐長愷　鴻海科技集團E事業群人工智能技術處資深處長 本書重點內容： ■　掌握面試策略：深入了解矽谷及國際科技大廠的面試流程與重點 ■　熟悉資料結構：從基礎到進階，透過實例掌握常用資料結構 ■　深入解析演算法：涵蓋核心演算法，結合實例解析實際應用技巧 ■　系統設計基礎：學習可擴展、高效系統架構的設計方法 ■　實戰案例解析：包括快取、爬蟲、自動補全等多元實例設計 ■　拓展進階知識：涵蓋並行處理、機器學習與推薦系統設計 ■　鞏固面試實力：藉由模擬題演練，強化應試技能 ■　提升職涯競爭力：為科技大廠面試做好萬全準備，爭取最佳待遇

內容簡介:💡 從觀念理解到開發實戰！💡 使用OpenAI API x Python與GPT-3.5、GPT-4、GPT-4o、DALL·E、TTS、Whisper模型開發聊天服務、文本生成、AI繪圖、視覺、語音的AI應用程式！ ＊專家資深教師執筆由教授OpenAI API、Python與人工智慧專業教師共同編著，針對初學者學習OpenAI API使用Python開發人工智慧軟體服務所應具備知識技能所編寫的實務教材。＊循序漸進無痛上手內容兼具理論與實務，利用大量OpenAI API實例說明並引申教材，所舉的專題範例淺顯易懂且具代表性和實用性，非常適合教學和自學，使初學者快速進入OpenAI API人工智慧軟體服務的開發殿堂。＊內容多元範例豐富介紹 Open AI 的金鑰申請、Colab 編輯環境、Gradio 互動式網頁、GPT-3.5、GPT-4與GPT-4o的使用、Chat Completions API 參數、ChatGPT 聊天機器人、整合搜尋讓聊天機器人突破時空限制、自動串接、函式呼叫和微調模型讓文本生成符合事實。以Images API 進行AI繪圖、語音API與GPT-4o進行電腦視覺，讓AI應用程式擁有讀、畫、看、聽、說等功能。＊實務專題打下基礎使用Gradio 互動式網頁、Tkinter視窗套件結合OpenAI API開發生成式人工智慧飯店客服機器人、考卷產生器、網頁產生器三大專題。透過實務專題開發，將Python的相關技術與OpenAI API完美整合，提升初學者人工智慧軟體開發的專業能力。

☆★☆★【有如手術刀般精準！利用Python幫你管控財金風險！】★☆★☆ 在上一本基礎篇的學習完備，能善用Python程式語言及常用的工具套件之後，接下來就是開始對金融風險進行評估了。 本書接續介紹了各種數學模型，包括波動性、隨機過程及相當重要的馬可夫過程、馬丁格爾、隨機漫步、維納過程等，另外也包含蒙地卡羅等數學模型的應用。 而統計科學中最常用的回歸，本書也有涉獵。另外包括了二元樹、BSM選擇權、希臘字母，市場風險等，都有最完整的Python程式和數學公式供讀者計算、運用。 金融商品龐大且複雜，需要像使用手術刀般精準、細緻地切割每一個細節，畢竟賠錢事小，沒辦法掌握到大盤的迅速波動與走勢，才是一大損失。 本書看點 ✪了解金融商品的波動性、移動平均、ARCH、GARCH。 ✪認識蒙地卡羅股價模擬、歐式、亞洲式選擇權。 ✪學習市場風險分類、度量、價值、分析。 ✪精進交易對手信用風險、投資組合理論、無差別效用曲線、資產定價理論。

✦ 實作特權帳密管理系統，解決特權帳密控管問題 ✦ 特權帳號與密碼是企業IT部門各項系統的命脈，同時也是資訊安全在管理上的弱點。近年來的入侵攻擊事件，就是利用公司的系統漏洞沒有即時修補，再加上內控不嚴謹所造成的系統帳密被盜用，不僅影響到公司的商譽，還有可能造成難以估計的財損。為了解決特權帳密控管問題，本書將透過現行 Python 所提供的套件（Crypto, Django, Tkinter），研發特權帳密的控管機制並將其實作。 全書分成4章，分別帶領讀者進入密碼學的領域進行編程，除了有密碼學理論進行對照，還用時下最廣泛使用的程式語言 Python，進行密碼系統的開發。｜密碼學的數論基礎與 ISO27001｜總覺得密碼學是難以探究的學門嗎？其實只要有高中的數學程度與耐心，在實作後與理論相呼應，學苟知本會更扎實；此外，依據 ISO27001 的附錄A.10 密碼學的控制措施，可以了解特權帳密管理的必要性。｜使用 PyCryptodome 在 Python 中實現加密演算法程式｜PyCryptomdome 提供了所有加解密的函式庫，即使對理論不清楚，也可以進行實作。Python 易學易懂，有許多函式庫與社群支持，相關技術可以藉由網路搜尋，相輔相成加速開發。｜Tkinter 搭配 Crypto 實作加解密的應用介面｜Tkinter 是視窗程式的開發套件，可實作使用者端的 UI，是 Python 用來開發應用程式的熱門函式庫。本書在每個範例程式碼都有說明與解釋，確定資料流後，完成實作上的輸入與輸出。｜用 Django 來 Web化密碼管理系統｜Django 是網頁應用程式的框架，MVC（Model-View-Controller）的架構。本書實作的密碼管理系統，結合了 SQLite 資料庫，將密碼管理系統架在網路上，實現 Web化。本書特色🔑從基礎數論到密碼學密碼學的基礎就是數論，每個理論都有數學作為對照，協助讀者了解基本原理。🔑特權帳密管理系統實作Crypto 套件提供豐富的加解密演算法，確定加解密流程後，用 Tkinter 設計 UI介面，並透過 Django套件將應用程式 Web化。🔑ISO27001管理機制依照 ISO27001（資訊安全管理國際標準）的「存取控制」、「密碼」、「作業的安全」等相關條文進行實作，以符合管理需求。專業推薦密碼學是所有應用程式的安

適用Python 3.x版和Pygame 2.x版 輕鬆掌控Python物件 物件導向程式設計(OOP)是一種程式開發的範式，把資料和程式碼組合成內聚的單元，讓您能以不同的思維來考量電腦問題，而提出的解決方案能高度重複使用。本書適用中階程度的程式設計師，書中內容是給讀者動手實作的教學指引，並深入OOP的核心原則，向讀者展示怎麼運用封裝、多型和繼承，並使用Python來編寫設計遊戲和應用程式。 本書一開始先說明程序型程式設計中固有的關鍵問題，然後引導您學會在Python中建構類別和物件的基礎知識。您會透過開發按鈕、文字欄位和其他在事件驅動環境中的標準GUI元素來打下好的物件導向程式設計基礎。您還會使用許多真實的程式碼範例和兩個以pygame為基礎的套件來協助把理論轉化為實務的運用，讓您能夠輕鬆寫出互動式的遊戲和應用程式，並且還完成了GUI widget小工具、動畫、多個場景和可重用的遊戲邏輯。在最後一章中，您會透過建構一個功能齊全的電玩遊戲程式來整合所有學過的知識，該遊戲程式中含有本書中介紹的許多OOP技術和GUI相關元素。 在本書中，您將學到： ‧使用物件管理器物件來建構和管理多個物件 ‧使用封裝對客戶端程式碼隱藏物件的內部細節 ‧使用多型定義一個介面並在多個類別中實作 ‧使用繼承來活用現有的程式碼 本書的內容是視覺化、直觀的教學指南，可以讓讀者全面了解OOP的關鍵原則和運作原理，並指導讀者怎麼活用OOP來讓程式碼更易於維護、更易讀和更高效，但同時又不會犧牲其功能性。

★★★★★【國內作者第 1 本】【全彩印刷】【資料視覺化】★★★★★ ☆☆☆☆☆【國內作者第 1 本】【Python + matplotlib專業書籍】☆☆☆☆☆ 【32個主題】，【509個程式實例】 這本書的第一版書名是「matplotlib 2D到3D資料視覺化」，這版內容只是書名更改，整本書內容如下： ★ 完整解說操作matplotlib需要的Numpy知識 ☆ 認識座標軸與圖表內容設計 ★ 繪製多個圖表 ☆ 圖表的註解 ★ 建立與徹底認識圖表數學符號 ☆ 折線圖與堆疊折線圖 ★ 散點圖 ☆ 色彩映射Color mapping ★ 色彩條Colorbars ☆ 建立數據圖表 ★ 長條圖與橫條圖 ☆ 直方圖 ★ 圓餅圖 ☆ 箱線圖 ★ 極座標繪圖 ☆ 階梯圖 ★ 棉棒圖 ☆ 影像金字塔 ★ 間斷長條圖 ☆ 小提琴圖 ★ 誤差條 ☆ 輪廓圖 ★ 箭袋圖 ☆ 幾何圖形 ★ 表格製作 ☆ 基礎3D繪圖 ★ 3D曲面設計 ☆ 3D長條圖 ★ 設計動畫 整本書程式實例豐富，相信讀者只要遵循本書內容必定可以在最短時間精通使用Python + matplotlib完成資料視覺化。

「無論你想在程式設計面試中獲得優勢，想創造美麗的數學藝術，還是頑固地非得理解這個概念的有趣特性，這本書都將成為你深入遞迴這個兔子洞的指南（兔子洞裡還有兔子洞）。」遞迴程式設計技術可以產生優雅的程式解決方案，然而更常見的是，它讓程式設計師感到困惑。這並不代表程式設計師可以（或應該）忽略遞迴；儘管遞迴以具有挑戰性而聞名，但它是一個重要的電腦科學主題，並且可以對程式設計本身產生敏銳的洞察力。至少，了解遞迴可以幫助你順利通過程式設計工作面試。如果你是對電腦科學感興趣的學生，遞迴是你要理解許多流行演算法所必須克服的必要障礙。如果你是程式設計訓練營的畢業生或自學而成的程式設計師，並且順利跳過了更具理論性的電腦科學主題，但在「白板程式設計面試」中肯定還是會遇到遞迴問題。如果你是一位經驗豐富的軟體工程師，以前從未接觸過遞迴演算法，你可能會發現遞迴是你知識中一塊尷尬的缺口。❑ 本書目標讀者本書適合那些對遞迴演算法感到恐懼或感興趣的人。對於新手程式設計師或電腦科學系的大一新生來說，遞迴主題就像難以理解的黑魔法一樣。大多數遞迴課程都很難理解，使得這個主題不但讓人覺得挫敗，甚至令人心生恐懼。對於這些讀者來說，這本書的直接解釋和充足的例子應該能幫助他們最終理解這個主題。閱讀本書的唯一先決條件是具備 Python 或 JavaScript 程式語言的基本程式設計經驗，因為各章的程式碼範例使用了這兩種語言。本書的程式已被精簡到核心的基本結構； 如果你知道如何呼叫和建立函數，以及理解全域變數和局部變數之間的區別，那麼你就足以應付這些程式設計範例了。本書使用 Python 和 JavaScript 範例來教授遞迴的基礎知識，揭示了遞迴的教學方法，並闡明了所有遞迴演算法的基本原理。你將學習何時使用遞迴函數（最重要的是，何時不使用它們），如何實現工作面試中經常提到的經典遞迴演算法，以及遞迴技術如何幫助解決有關樹走訪、組合學等等許許多多的問題，以及其他棘手的話題。這個以專案為主的指南包含了完整的、可運行的程式，將能幫助你學習：☑︎ 遞迴函數如何使用呼叫堆疊，這是一種在遞迴課程中幾乎從未討論過的關鍵資料結構☑︎ 「頭尾」與「信仰飛躍」技巧如何簡化遞迴函數的編寫☑︎ 如何使用遞迴為你的檔案系統編寫自訂搜尋腳本、繪製碎形藝術、生成迷宮等☑︎ 優化和記憶如何使遞迴演算法更有效率

面對大數據和人工智能技術及應用的迅猛發展，傳統的數據結構與算法課程的教學內容和教學模式亟待改革，以適應大數據和人工智能專業人才培養的需要。本書就是為滿足這種需要而編寫的。本書共15章，主要內容包括大數據概念、Python語言基礎、線性表、棧與隊列、數組與字符串、樹、圖等經典數據結構，鍵值對、嵌套數據結構、列存儲結構等面向大數據計算的新型數據結構，排序算法、查找算法、基礎算法設計、機器學習算法基礎、大數據框架下的算法設計等經典基礎算法和大數據常用算法。本書兼顧每種數據結構的抽象邏輯結構及其物理存儲形式，使學生對數據結構的設計原理、實現方法、存儲機制有較深刻的認識。 本書可作為計算機科學與技術、軟件工程、大數據技術與應用、人工智能等專業數據結構與算法及相關課程的教材。

本書特色1.以三大篇章，共41種冒險旅程，成為可以活用AI的深度學習達人。2.書中以各種有趣的範例，如：用電腦創作歌詞、使用DeepFace打造人臉辨識、情緒辨識等引發學習興趣。3.書末以「股票的自動交易系統」為專題，從資料整理與程式實作兩方面做整合性的應用。4.輕鬆活潑的筆調，搭配作者親手繪製的可愛插圖，以圖解化方式加深學習印象。5.整合式開發環境：Anaconda。內容簡介近年來人工智慧最主要的重心在深度學習，也是因深度學習有許多突破性的發展，而讓人工智慧有了許多以前意想不到的應用。本書承襲前作《少年 Py的大冒險：成為Python數據分析達人的第一門課》的風格，藉由輕鬆活潑的方式，從基本的原理開始，讀者可一步步跟著書中每個冒險，成為可以活用AI的深度學習達人！本書規劃三個篇章，共41種冒險。從AI的原理、怎麼思考所需的AI模型開始說明，接著介紹神經網路三大天王（DNN、CNN、RNN），並大量運用Gradio這個有趣的套件，把書中的AI模型做成網路應用程式。本書也介紹了如何用Hugging Face的transformers套件打造有趣的自然語言處理應用，以及使用DeepFace打造人臉辨識、情緒辨識等等。對於生成對抗網路（GAN）及強化學習也有相當詳細地說明。

【本書特色】分享在 Github 獲得 2,300 stars 的大數據 Side Project――FinMind，並一步步帶領讀者從 0 開始，打造專屬於自己的大數據 Side Project。不同於僅止於教學示範的 Side Project，FinMind 是少數經過實際使用者驗證、長期維運的資料服務，完整呈現資料工程從架構設計、系統實作，到產品化與穩定營運的全流程。讀者不只學會「怎麼做」，更能理解 為什麼要這樣做。【你將學到】資料工程實戰?使用分散式架構蒐集證交所、櫃買中心、期交所等股市資料，?並以容器化技術建構爬蟲、API、資料庫與訊息佇列服務。低成本雲端部署?單月約 5 美金 即可運行完整系統，?一站式管理多台分散式機器與服務。產品化與迭代流程?從單元測試、CI/CD 到 API 上線，?建立可持續維護與擴充的資料產品。監控與視覺化?建立專屬資料儀表板，並以業界主流監控工具掌握系統狀態。

激發你的創客魂！手把手建立完整的語音助理裝置, 並加入 RGB LED 燈模擬家用設備, 讓 ChatGPT 不再只是文字對談對象, 更可以成為我們的生活小幫手。電影裡的智慧語音助理令許多人十分嚮往, 不僅對話方式與人類相像, 還擅長控制各種硬體設備, 而這類電影情節即將成真, 如今有強大的大型語言模型可以作為 AI 語音的核心, 聊天對話已是基本, AI 語音連接真實世界的硬體設備更是未來趨勢。本套件將會帶各位把 GPT 連結到 ESP32 中, 透過語音設備跟語言模型對話；並為語言模型建立各式各樣的擴充功能：● 聲控燈：由 AI 根據語意判斷使用者想要的 RGB 燈色, 不管是金鳳凰色、暖色等形容詞, AI 都可以幫我們調出該顏色。● 高鐵/台鐵車次查詢：AI 自動串接 API , 取得所需的車次資料後告訴你最合適的車次。● 即時口譯機：利用語言模型強大的理解能力, 將你想翻譯的詞句轉換成別的語言, 並口述給你聽。● 天氣預報員：有了連網功能的 AI 如虎添翼, 任何資訊只要能 Google 到就可以餵給 AI , 讓他成為小小萬事通。● YouTube 音樂點播助理： AI 判斷你想聽的歌曲下載並播放 YouTube 音樂。如果你有更多想法與創意, 都可以自行擴增功能給 AI 使用, 例如：取得電影時刻、股價查詢、新聞快訊等等, 讓他成為你個人的最強助理。

從資料處理到圖論實踐─用Python及AI最強工具預測分析編寫特色‧數學 + 藝術——全圖解，極致視覺化，讓數學思想躍然紙上、生動有趣、一看就懂，同時提高大家的資料思維、幾何想像力、藝術感。‧零基礎——從零開始學習 Python 程式設計，從寫第一行程式到架設資料科學和機器學習應用，儘量將陡峭學習曲線拉平。‧知識網路——打破數學板塊之間的門檻，讓大家看到數學代數、幾何、線性代數、微積分、機率統計等板塊之間的聯繫，編織一張綿密的數學知識網路。‧動手——授人以魚不如授人以漁，和大家一起寫程式、創作數學動畫、互動 App。‧學習生態——構造自主探究式學習生態環境「紙質圖書 + 程式檔案 + 視覺化工具 + 思維導圖」，提供各種優質學習資源。‧理論 + 實踐——從加減乘除到機器學習，叢書內容安排由淺入深、螺旋上升，兼顧理論和實踐；在程式設計中學習數學，學習數學時解決實際問題。六大板塊資料處理、時間資料、圖論基礎、圖的分析、圖與矩陣、圖論實踐。這六大板塊都緊緊圍繞一個主題—資料！核心內容‧遺漏值視覺化與插補方法：提升金融與醫療資料的完整性與可用性 ‧離群值偵測與圖形分析技巧：應用直方圖與散布圖，提升資料的穩健性 ‧距離計算與相似度評估：聚類、分類與資料比對的核心運算 ‧從矩陣運算到特徵工程：建構資料分析的數學基礎與特徵空間 ‧時間序列資料建模與分解：提取趨勢與週期變化，進行銷售與市場預測 ‧高斯過程與回歸建模：以核函數掌握資料變化，實現時間與空間預測 ‧圖論與關聯性矩陣分析：掌握社群網路連接性與影響力的核心結構

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

★★★★★ 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：

【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

本書以Python為工具，教你如何結合數學與物理的實作案例，打造令人驚豔的學習歷程檔案。不論你是初次接觸程式設計的學生，還是尋求突破學科藩籬的學者，本書將帶你： ‧掌握Python基礎與模組應用，從零到一。 ‧跨學科解決問題，展示程式設計的無限可能。 ‧撰寫具競爭力的課程學習成果，脫穎而出。

本書圍繞大數據採集與挖掘，對採集技術的相關基礎、技術原理、Python實現技術、大數據挖掘與應用方法進行了系統介紹。書中全面、完整地覆蓋了各種類型的網絡爬蟲及相關的信息處理挖掘技術，並提供了45個與爬蟲技術和應用相關的Python程序。全書共分為四部分，即概述、基礎篇、技術與實現篇、大數據挖掘與應用篇。第一部分（第1章）是概述，指出利用Python採集互聯網大數據的重要性，介紹了相關技術研究、技術體系、採集技術的合規性及應用現狀等，分析了大模型對互聯網大數據技術的影響； 第二部分（第2、3章）是基礎篇，包括Web服務器的應用架構以及HTTP、Robots、HTML、頁面編碼等相關協議和規範； 第三部分（第4～10章）是技術與實現篇，全面介紹普通網絡爬蟲技術、動態頁面採集方法、主題爬蟲技術、Deep Web爬蟲、微博信息採集、Web信息提取以及反爬蟲技術等，內容涵蓋各種爬蟲技術實現方法及Python實例； 第四部分（第11、12章）是大數據挖掘與應用篇，介紹文本、情感、社交網絡和時間序列等典型大數據處理與挖掘技術及應用模式，並以新聞輿情監測、Web自動化測試、酒店評論文本挖掘為例介紹Python爬蟲應用構建方法，將本書介紹的一些關鍵技術、模型和工具貫穿在一起。

★★★★★【電腦視覺】、【80個Python大師級實例】★★★★★ 鷹眼王者的銳利捕捉，電腦視覺應用精準秒殺！ 案例涵蓋面廣、實用、擴充性、可讀性強 本書以「概述+案例」的形式進行編寫，充分強調案例的實用性及程式的可擴充性，所選案例大多數來自日常生活中，應用性強。另外，書中每個案例的程式都經過偵錯與測試，同時程式碼中增加了大量的解釋說明，可讀性強。 ◎ 點線面完美結合，兼顧性強 本書點線面兼顧，涵蓋了數位影像處理中幾乎所有的基本模組，並涉及視訊處理、對位拼接、數位浮水印等進階影像處理方面的內容，全面講解了基於Python 進行電腦視覺應用的原理及方法，內容做到完美連結與統籌兼顧，讓讀者實現了由點到面進行發散性延伸。 本書技術重點 ✪Python電腦視覺基礎，包括常用的函數庫。 ✪各種去霧演算法、空域增強，時域增強，色階調整、Hough變換檢測。 ✪分割車牌處理、包括定位，字元處理及辨識。 ✪分水嶺演算法，用在醫學診斷。 ✪CNN及SVC手寫數字辨識、使用AlexNet。 ✪OCR原理及實作、小波技術處理。 ✪SVD、PCA、K-Means圖型壓縮原理。 ✪圖型搜尋、比對、角點特徵偵測、Harris演算法、FAST演算法。 ✪運動目標偵測、幀差分法、背景差分法、光流法。 ✪浮水印技術、大腦影像分析、閾值分割、區域生長實作。 ✪自動駕駛實作、包括環境感知、行為決策，路徑規劃及運動控制。 ✪物件偵測，包括RCNN及YOLO。 ✪視覺分析應用實例，包括Arcade Game製作，停車場自動車牌辨識系統開發。

本書是《Deep Learning : 用Python進行深度學習的基礎理論實作》的續篇，將延續上一本書，繼續介紹與深度學習有關的技術。本書尤其偏重在自然語言處理及時間序列資料處理上，使用深度學習，挑戰各式各樣的問題。和上一本著作一樣，以「從零開始建構」為概念，詳盡介紹與深度學習有關的先進技術。 簡單來說，自然語言處理是指，讓電腦瞭解我們平常說話內容的技術。事實上，這種自然語言處理技術已經大大改變

「這本書正是我當年提出『資料科學家』這個職稱時，所希望能擁有的一本書。如果您希望投身資料科學╱工程、人工智慧，或機器學習領域，就該從這裡開始。」 ── DJ Patil 博士，美國首任首席資料科學家 身為一位有志成為資料科學家的讀者，能夠理解各類組織為何仰賴資料來做出關鍵決策──無論是公司在設計網站、還是市政府在改善公共服務，或者是科學家在致力於阻止疾病擴散。而您也希望具備將雜亂資料整理為可行洞見的能力。我們將這整個過程稱為「資料科學生命週期」：也就是從資料的收集、整理、分析，到導出結論的完整流程。 本書是第一本涵蓋程式設計與統計兩大基礎技能、並貫穿整個資料科學生命週期的書籍。本書的對象包括希望成為資料科學家的人、與資料科學家共事的專業人士，以及希望跨越「技術╱非技術」界線的資料分析師。只要具備基本的 Python 程式設計知識，便可學習如何透過業界標準工具（如 pandas）來處理資料： ．將感興趣的問題精煉為可透過資料探究的研究問題 ．執行資料蒐集，其中可能涉及文字處理、網頁爬蟲等技術 ．透過資料清理、探索與視覺化，萃取出有價值的洞見 ．學會使用建模來描述資料特性 ．推廣研究結果，進行超出資料本身的推論

正宗Keras大神著作再次降臨！近10年來，深度學習為人工智慧領域帶來了出色的進展，也解鎖了許多有趣的新功能，如：機器翻譯、影像識別、物體定位等不一而足。毫不誇張地說，深度學習已迅速成為每位軟體開發者必備的武器。此外，諸如Keras和TensorFlow等先進的工具，也消除了普通人與深度學習之間的隔閡。即使你只有高中程度的數學知識，且甚至沒有資料科學的相關背景，也依舊可以透過這些工具來建構有趣的深度學習應用。本書由 Keras 創始者親自撰寫，沒人比他更了解Keras這套工具，雖然如此，但這並不是一本 Keras 的使用手冊，而是帶你從頭開始探索深度學習，進而拓展對深度學習理解的經典之作。你也將從中明瞭解決機器學習問題的標準作業流程，以及未來實務上如何克服可能遇到的問題。本書前一版在全世界都獲得非常高的評價，並被翻譯成12種語言，到現在仍是技術社群推薦必讀的深度學習入門書。不過深度學習技術在這短短幾年有巨大的進展，因此第二版作者新增了許多常見任務的實作專案，例如：影像分割、時間序列預測、機器翻譯等。另外，作者還加入了當前熱門技術的介紹，如attention機制、Transformer架構、KerasTuner等，並搭配實作案例來加深讀者的理解。由於第二版的內容修改幅度極大，因此中文版重新編譯，由業內專家進行翻譯、審閱，在專有名詞的說法和敘述，都更加符合國內業界的習慣用語。無論你是從業中的機器學習工程師、軟體開發人員，還是資訊科系學生，本書的內容都會對你有所幫助。【重磅推薦】 「掌握本質， 了解其所能與不能， 是面對技術快速迭代、世局難以預測的鑰匙。本書就是開啟深度學習的一把鑰匙。」 ——鴻海研究院執行長 李維斌「對於想熟悉 Keras和Tensorflow的技術人來說， 是一本極佳的入門學習書， 而對於不熟悉技術只想一窺門道的人來說， 結構井然的邏輯和極為通暢易讀的寫作方式， 大大降低了非技術出身如我輩的學習門檻。」 ——台灣人工智慧科技基金會執行長 溫怡玲「Keras大神親自出手將最新的發展及其具體應用範例帶到我們面前， 在AI產業界來說， 這是極其重要的大事， 不可等閒視之， 而且是由在 AI領域著墨很深、實踐經驗豐富的黃逸華數據長主持翻譯與審閱工作， 更讓我們充滿期待。」 ——台灣人工智慧協會副理事長 黃國寶「大神再次出手， 這是AI產業化的高光時刻， 很榮幸