Python

☆★☆★【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。

☆★☆★【完整說明Qt 6的主要功能！最詳盡的Qt開發全書！】★☆★☆本書分為六大部分：第1部分為Qt 6基礎。以Qt 6.0的全新類別模組和介面，重新實現了各種基礎實例的功能。第2部分為Qt 6綜合實例。以新的Qt 6.0實現了電子商城系統、簡單文字處理軟體和微信使用者端程式。第3部分為Qt擴充應用。介紹了Qt設定OpenCV和OpenCV處理圖片，在綜合實例方面，展示了醫院遠端診斷系統，運用MySQL建置資料庫，進而有效管理患者資訊。第4部分為QML和Qt Quick及其應用。內容包含了QML及Qt Quick的相關內容。第5部分為Qt Quick 3D開發基礎。這是Qt 6.0新推出的功能模組，它大幅提昇了Qt在3D圖形影像領域的地位。第6部分是關於Qt 6的跨平台開發技術。跨平台是Qt 6.0的優勢特性，本書將Qt在Visual Studio、Android、Python及Linux（Ubuntu）等多種主流平台上的設定和開發方法進行了詳盡的介紹。透過本書循序漸進的教學，讀者不僅可以了解到Qt6的各種功能，也能對於圖形使用者介面的掌握更加熟悉。本書看點✪Qt概述：範本庫、工具類別及控制項。✪QML程式設計基礎、QML動畫特效。✪Qt Quick 3D開發基礎、Qt Quick Controls開發基礎。✪Qt跨平台開發：Visual Studio、Android、Python及Linux(Ubuntu)。

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。

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

AI之眼 幻影操控、變臉、唇語、美妝、手勢、肢體 表情偵測、人臉辨識 Python創意實戰 本書內容?《AI之眼》—— AI視覺時代的必讀指南！? ?幻影操控 × AI變臉 × 人臉識別 × 手勢追蹤? ?解鎖 AI 影像技術 × Python打造 AI 創意應用！?「AI變臉、表情分析、手勢追蹤，不只是電影特效，而是你的創作工具！」 還記得《Mission Impossible》中，湯姆克魯斯隔空拖曳螢幕、變換身份的畫面嗎？現在，你也可以用 Python程式，打造自己的「幻影操控」系統！◎本書特色 ★幻影操控：實作電影級互動技術。 ★變臉 & 美妝濾鏡：Face Mesh 解析變臉奧秘。 ★手勢追蹤 & 肢體識別：MediaPipe Hands、Pose 打造未來人機互動。 ★人臉辨識 & 門禁系統：DeepFace實作，從安全監控到 AI 互動應用。 ★疲勞駕駛偵測 & 表情分析：AI 深度學習技術落地應用。◎翻開本書，你將學到 ☆從零開始，打造 AI 影像處理專案。 ☆MediaPipe、DeepFace、Dlib、OpenCV 等強大Python模組的完整實戰。 ☆結合影像識別，創造安全監控、門禁系統、虛擬濾鏡、手勢密碼等創新應用。◎適合誰閱讀 ?AI 與 Python 開發者 —— 想要動手打造 AI 影像應用的人。 ?視覺創意工作者 —— 想探索 AI 美妝、變臉、濾鏡等新技術。 ?學生、研究者 —— 對 AI 影像處理充滿好奇，想親自實作。

1.內容生活化：提供與生活相關的主題。2.理論活潑化：利用實例說明理論的語法。3.教材螺旋化：循序漸近、由易入深撰寫教材。

【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

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

21 世紀以來，資訊科技一再推陳出新，啟動了一連串的社會和文化變革。對教育之衝擊也已逐漸成形，應用資訊科技及處理資訊是未來人才之基本條件。未來人才應是能有效使用資訊工具進行深度學習、能應用工具發揮創造力以分析、評斷、表達與解決問題，同時具生產力與責任的數位公民。面對科技高度智慧化環境快速變遷，跨領域及問題解決能力亦是未來人才培育之關鍵，因此未來除學生專業技術能力外，更重視提升學生跨領域學習整合能力

Python正宗入門．AI輔助學習 感謝眾多讀者與教師好評 一本引領數萬讀者一探Python世界、 也讓老師用了再用的暢銷經典 【書附超值學習資源】 「Python快速入門的10堂課」影音教學/範例程式檔/綜合演練參考解答 「善用ChatGPT學Python入門」影音教學 AI人工智慧時代 跨入程式語言、鍛鍊邏輯與運算思維 就從Python開始學 Python是目前最熱門的程式語言，執行功能強大，但語法卻簡潔優雅、易於學習，更方便應用在許多專案實作上。它也沒有複雜的結構，程式易讀，且易於維護。 Python的應用範圍相當廣泛，無論是資訊蒐集、大數據分析、機器學習、資料科學、網站建置，甚至是遊戲開發等，都能看到它的身影。本書以零基礎學習者的視角進行規劃，從最基本的認識程式語言與環境架設切入，再進到程式設計流程的完整學習，輔以觀念圖解、表格歸納，以及流程圖，深入淺出一窺Python程式語言與設計的奧妙！ 要懂Python 就要這樣真正的入門 徹底掌握程式語言與設計的核心！ ■適合無程式設計經驗或想打好Python基礎者，從中了解運算思維精神，扎根程式設計學習，培養邏輯運算能力。循序漸進的內容涵蓋：認識運算思維、程式語言與設計、環境建置、變數、運算式、判斷式、迴圈、串列與元組、字典、函式與模組、演算法，以及檔案與例外處理…等，讓初學者無痛學習，輕鬆打好基本功。 ■提供在本機建置開發環境的方法，以及熱門Google Colab雲端開發環境的技巧，不需安裝設定即可撰寫並執行Python程式。 除此之外，更新增AI輔助學習內容。Colab內建強大的Gemini模型，可透過AI協助處理許多程式設計及除錯工作，也可以解釋程式碼，可說是非常好的學習助手。 ■精心設計100題實作範例，輔以130題綜合演練，從做中學，快速學會每個學習重點，並能應用於實際專題中。範例大小適合讀者平時的學習，或每週固定時數的教學課程。 ■融入精采的情境實例，貼近生活應用，也讓練習更有趣，如：數學運算、密碼判斷、成績評等、電影分級、百貨公司折扣戰、數字比大小、薪資計算表、成績單與業績報表列印、日期時間格式與溫度轉換、擲骰子遊戲、大樂透抽獎、搜尋中獎者、彩券對獎，以及血型個性、四季天氣、成績輸入、產品銷售、電費、世大運獎牌數與家庭支出查詢…等運用。 ■提供更完整的演算法運作實例搭配流程圖，有利理解運作思路與規則

Python語言是一種功能強大的高級程式設計語言，廣泛應用於資料分析、Web開發、雲計算、自動化運維等多個工程領域，特別是隨著人工智慧技術的飛速發展，Python作為該領域內的首選開發語言，受到越來越多科研工作者的青睞。本書內容精煉、文字簡潔、結構合理、實訓題目經典實用、綜合性強，明確定位面向初、中級讀者，由「入門」起步，側重「提高」。適合作為高職、大專院校相關專業Python程式設計的教材或教學參考書，也可以供從事電腦應用開發的各類技術人員應用參考和培訓資料。

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。

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

☆★暢銷再上市★☆►有資料就有矩陣，有矩陣就有向量，有向量就有幾何，有幾何就有空間►從資料一路提升到張量的所有數學基礎►將數學視為思想、工具、語言、體系、基石、藝術的角度進行學習►分為向量、矩陣、向量空間、矩陣分解、微積分、空間幾何、資料►所有機器學習、深度學習最重要的基礎數學概念►不再亂猜，寫機器學習程式碼時，每行指令背後代表的數學基礎►學矩陣就是學AI，從此看到AI程式碼完全無負擔AI熱潮來臨，每個人都很怕直接被機器取代，不管文科理科背景的人，每個人都想搭上AI快車飛速到達未來。然而你的第一關就是數學。數學是宇宙的共同語言，也是人類意志極緻的展現。數學從數字開始進入高維之後，向量、矩陣、張量將整個人類文明帶入新的境界，也將我們的世界從點線面體推向無法視覺化的高維空間，而針對空間的運算，更是所有科學的重要基礎。空間幾何這門完全和生活知識抽離的學科，看似是和向量打交道而已，但卻是整個世界運行的基礎，近年AI興起，機器學習及深度學習成為熱門行業，當你想要學習TensorFlow時，面對的第一個觀念就是張量(Tensor)。這些名詞讓你感到陌生又不是完全不認識時，就是重拾矩陣的時候了。本書利用最小的成本，幫你把這個又陌生又熟悉的老朋友重新交往。作者從最簡單的加法開始說明，一直到機器學習中的梯度、偏導數、積分、矩陣、線性代數，從小學到研究所所學的數學，一一在適當的章節出現，當你讀到某個章節時，會發現「啊！原來如此，這就是奇異值分解在機器學習的原理啊！」，有一種豁然開朗的感覺，相信這種驚喜在全書中會不斷出現。ChatGPT出來之後，AI已經光速啟動，有志加入這個行業，也只能快速跟上，而這本書，正是你進入的最佳助手，與其繼續逃避直到被淘汰，不如就花一點時間，把這本本來就不難的書看完，補上你個人AI志業的最重要一塊拼圖。全書分為以下幾個部分：向量：從資料、矩陣、向量、幾何、空間開始談起，包括向量運算，範數等基本定理。接下來談到矩陣，把矩陣所有的性質(四則運算、表格、秩等)說明清楚，更有重要的內外積等。第三部分談的是向量，包括座標系、各種變換、維度、行列視，投影、正交、基等性質。第四部分談的是矩陣分解，實作了包括LU、Cholesky、QR，特徵/奇異值分解。第五部分就是談到空間的微積分，如多元函式、偏導、梯度、方向微分、泰勒展開等。也說明了拉格朗日乘子等。第六部分說明了空間幾何

🎯 資料驅動時代，行銷決策不再靠直覺，你需要的是──科學證據！・折扣真的能提高銷售？哪些顧客即使不推也會買？・無法進行 A/B 測試時，還有哪些方法能推論效果？・在資源有限的情況下，如何讓每一分行銷預算發揮最大效益？✔把抽象的因果推論方法，運用到科技產業的真實商業問題上。✔教你如何思考模型背後的假設與挑戰，搭配實例分析，真正「用得出來」。✔全書以 Python 為實作語言，實務化門檻降低，符合產業主流技術。✔幫助行銷人、資料分析師、產品經理，解決真實業務問題。🚩 最真實的國際讀者讚譽「對數據科學家來說，這本書直接影響我的工作，充滿『恍然大悟』的時刻！」「唯一一本將因果推論從數學理論到Python實作、聚焦產業應用的書！」「適合統計、工程與經濟領域專業人士，完美填補實務缺口！」🚩 來自專家的推薦「Matheus寫的這本書，教導您如何從簡單的模型進展到適用於真實資料，並解決重要實際問題的先進方法，是該主題迄今的最佳著作。」——Sean J. Taylor，Motif Analytics首席科學家「這是一本淺顯易懂的因果推論入門書，聚焦於Python資料分析社群最熟悉的工具和應用場景。」——Nick Huntington-Klein，經濟學教授、《The Effect: An Introduction to Research Design and Causality》作者「少數真正符合科技產業實際需求的因果推論書。每一章都處理實際資料中會遇到的問題，並用 Python 從零實作。推薦給任何希望深入理解並實作因果推論的人。」──D.G. 哥倫比亞大學《工業資料科學》課程講師、Lyft應用科學家每增加一美元的線上行銷預算，能吸引多少新顧客？哪些消費者只有在收到折扣券時才會購買商品？該如何制定最佳定價策略？因果推論提供了一種高效方法，幫助您準確評估各種影響因素對商業指標的改變，而這一切只需幾行簡潔的Python程式碼即可實現。在本書中，作者Matheus Facure深入剖析了因果推論在影響力分析與效果估計上的巨大潛力。無論您是管理人員、資料科學家，還是商業分析師，都將在書中學習到一系列經典的因果推論方法，例如 A/B測試、線性迴歸、傾向分數、合成控制法以及雙重差異法（Difference-in-Differences）。此外，作者也帶您探索現代技術的應用，包括如何利用機

https://youtu.be/h8PjTbJ9TO4✦✧✦ 圖解思維 + 零基礎 ✦✧✦►►►打破數學間不同單元的壁壘，融會完整的知識體系！◄◄◄全書分為以下幾個部分：基礎：從加減乘除四則運算開始，並在第1和2章深入介紹向量和矩陣的基本運算，以及在不同章節穿插線性代數基礎知識。座標系：第5和6章介紹笛卡爾座標系，將幾何和代數相結合，強調代數式的視覺化和幾何體的參數化。解析幾何：第7、8、9章介紹解析幾何內容，重點在於距離度量和橢圓。強調使用等距線和其他視覺化工具，以及橢圓在多個領域的應用。函式：第10至14章圍繞函式展開。強調在學習函式時繪製函式線圖、使用視覺化工具觀察二元函式，以及不同函式的特性與應用。第14章解釋數列，強調累加、極限等是微積分的基礎。微積分：第15至19章介紹微積分和最佳化問題。導數、偏導數、微分和積分提供了研究函式性質的量化工具。強調使用幾何圖解理解這些概念，以及微積分在最佳化問題中的應用。機率統計：第20、21章為機率統計入門。強調代數部分與機率統計的關聯，介紹了二項樹和隨機過程，以及通過影像展示機率統計定義。線性代數：最後四章介紹線性代數。第22章視覺化向量和向量運算。第23、24、25章以「雞兔同籠三部曲」為核心，通過虛構故事展示了線性方程組、向量空間、投影、最小二乘線性回歸、馬可夫過程和特徵值分解等內容。【本書特點】✪ 將一生中從小學到研究所的數學總整理！✪ 機器學習基礎全部完整打好✪ 將數學視為思想、工具、語言、體系、基石、藝術的角度進行學習✪ 分為基礎、座標系、解析幾何、函式、微積分、機率統計、線性代數七大部分✪ 不再應付考試，重新愛上數學✪ 不再亂猜，寫機器學習程式碼時，每一行指令背後代表的數學基礎都清清楚楚✪ 學數學本身，也學數學歷史，介紹史上幾個最偉大的數學家※ 本書資源可至深智官網下載：deepwisdom.com.tw

【本書特色】☆★全彩印刷★☆★數學、藝術、說圖★版面配置、裝飾★色彩空間、顏色映射★二維散點圖、二維線圖、極座標繪圖、二維等高線★熱圖和其他、平面幾何圖形★三維散點圖、三維線圖、網格曲面、三維等高線★箭頭圖、立體幾何★數列、函式、二次型、隱函式★參數方程式、複數、距離★平面幾何變換、立體幾何變換、奇異值分解★瑞利商、心形線、★模式、隨機、Dirichlet分佈★貝茲曲線、繁花曲線、分形、網路圖【書籍內容】本書以數學與藝術的結合為主題，涵蓋多個視覺化技術和數學概念。首先，數學 + 藝術章節探討兩者如何在解構和重構世界中展現相似性。接著，說圖章節介紹視覺化的生命週期，從數據收集到最終呈現，並說明各種視覺化媒介的選擇。版面配置章節則幫助讀者理解如何有效地呈現數據，提升視覺化的吸引力。裝飾章節介紹常見的美化技術，強調程式設計和圖形創作的重要性。色彩空間章節講解如何在Matplotlib中定義顏色，並深入探討RGB色彩模型的應用。顏色映射章節則重點講解顏色映射的概念，將數值映射到不同顏色上。二維散點圖、二維線圖、極座標繪圖、二維等高線、熱圖和其他平面幾何圖形章節各具特色，展示不同類型的數據，強調數學在視覺化中的重要性。三維散點圖、三維線圖、網格曲面、三維等高線、箭頭圖及立體幾何章節介紹三維視覺化方案，讓讀者靈活運用不同維度的技術。代數部分涵蓋數列、函式、二次型、隱函式、參數方程式和複數，幾何部分探討距離、平面幾何變換、立體幾何變換、奇異值分解、瑞利商及心形線，強調代數與幾何的聯繫。最後，模式 + 隨機章節選取Dirichlet分佈、貝茲曲線、繁花曲線、分形及網路圖，展示模式與隨機之間的互動，拓展視覺化的應用範疇。整本書融合數學與藝術，提供讀者探索數學之美的機會。

全書分為 8 章， 主要內容如下：第1章介紹學術論文插圖繪製的規範性和基本原則以及學術論文插圖的配色基礎；第2章介紹繪製學術論文插圖的主要工具，並重點介紹 Matplotlib、Seaborn、ProPlot 以及 SciencePlots 工具包的語法及其重要特徵；第3章介紹學術論文中常見的單變量圖及其繪製方法，包括直方圖、密度圖、Q-Q 圖等；第4章介紹學術論文中常見的雙變量圖及其繪製方法， 具體包括誤差線、柱形圖、箱線圖、相關性散 點圖以及矩陣熱力圖等；第5 章介紹學術論文中常見的多變量圖及其繪製方法，包括等高線圖、點圖系列、 三元相圖、 3D 圖系列以及 RadViz 圖等；第 6 章介紹學術論文中常見的空間數據型圖及其繪製方法，包括分 級統計地圖、連接線地圖、等值線地圖以及子地圖等；第 7 章介紹學術論文中常見的可視化圖及其繪製方法，包括配對圖系列、韋恩圖、泰勒圖以及漏斗圖等；第 8 章通過案例介紹學術論文插圖的繪製技術。本書結構清晰，兼具美觀性與實用性，既適合各大研究機構和高校等單位的工作者閱讀，也適合各行業工作人員以及在讀的研究生和准備考研的大學生閱讀，還適合需要進一步掌握科研論文插圖的設計思路和繪製技巧的群體學習。

內容簡介:集Python程式技術大成，新增AI應用，強大內容全面再進化～【Python系列書在台累計銷量近12萬冊】國內眾多讀者與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圖書的作者團隊代表作八大領域、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、軟硬整合與AI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PythonPython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Vercel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。■萬

☆★☆ ChatGPT / Copilot超強助力 ☆★☆ 「圖解」≠「簡單」，物聯網初學者真正零基礎學習的入門書籍 使用ESP8266開發板，輕鬆實作MicroPython，快速進入STEAM世界 從ESP8266到Raspberry Pi Pico，搭配ChatGPT/Copilot輔助寫程式，輕鬆學會程式設計、運算思維與物聯網應用！ 本書內容相當適合對Python或運算思維有興趣的初學者，可作為Python程式設計入門，或 MicroPython 物聯網相關課程教材。架構上亦循序漸進地從 Python 基礎開始，透過Copilot 生成式 AI 學習程式語法，接著進入 MicroPython 物聯網應用的各種領域，並搭配 ChatGPT 來加深 / 加廣程式的撰寫，輕鬆使用 MicroPython 整合 Web 服務，建立出所需的物聯網應用與專案開發。 【內容重點】 ✣ 使用「初學者」的Thonny Python IDE來輕鬆入門Python + MicroPython程式設計到Raspberry Pi Pico開發板。 ✣ 本書提供獨家ESP8266Toolkit工具箱，支援Blockly for MicroPython積木程式，讓你使用積木拼出你的MicroPython程式。 ✣ 使用ESP8266高性價比的入門「機智雲」開發板，不需麵包板；不用硬體接線，讓你輕鬆實作軟硬體整合的MicroPython程式設計，快速進入STEAM世界（Science 、Technology、Engineering、Arts和Math）。 你將學會以下專案： ✔ 建立三色 LED 的跑馬燈 ✔ Google圖書查詢的 Web API ✔ OpenWeatherMap 天氣資訊指示燈 ✔ 使用 LINE Notify 送出天氣通知 ✔ 上傳 OpenWeatherMap 目前氣溫 ✔ 使用MQTT上傳資料至物聯網平台 ✔ 使用Timer計時器建立跑馬燈 ✔ 使用HTML網頁遠端控制 LED ✔ 使用空手彈奏的 Pico電子琴 ✔ 溫溼度OLED監控IoT裝置+NodeRED儀表板 【適合讀者】 已經有其他程式語言基礎，或對運算思維有興趣。 適合用於自學 Python 程式語言。 適合想體驗自造精神或軟硬體結合。 可以作為 Python 程式設計課程的教學教材。

▍用「Python ✕ AI 神隊友」操作 Excel、Power BI，讓資料彙整、視覺化、報表製作...等辦公室重複作業全方位 Auto！▍AI 神威助力！呼叫 ChatGPT、Copilot 做自動化程式萬能顧問：生成自動化範例、詢問關鍵功能如何撰寫、生成程式註解、解釋程式、糾出錯誤直接更正...樣樣通！【辦公室作業自動化 (Office Automation)】是廣大上班族最渴望實現的夢想，只要你感覺很多動作總是日復一日一再重複做，程式語言正是簡化這些繁瑣作業的絕佳工具。儘管目前各種 AI 工具當紅，把檔案餵給 AI 處理或許可以免除掉一些機械化工作，但其實 AI 工具很多時候也是在背後用程式解決問題，因應不同的情況，當用 AI 怎樣都試出不來，勢必還是得懂點程式做客製化修改，才能打造出一鍵自動化、定時自動化...等「全」自動化的高效辦公方式。【用最紅的 Python ✕ AI 聊天機器人做 Excel、Power BI 自動化，資料處理更快更有彈性！】Python 的語法簡潔、擴充性強，是打造辦公室作業自動化的最佳助手，只要用對套件，短短幾行 Python 程式就可執行自動化工作。而且，在開發時還可以呼叫 AI 來幫忙，包括提供想法生成範例、詢問關鍵功能如何撰寫、請 AI 幫忙生成程式註解、解釋程式內容、糾出錯誤直接更正...等，本書會教你善用 AI 大大降低寫程式的門檻！如果以下是你的日常：．數十個 Excel 檔等著你逐一開啟，複製資料後貼到總表 ．逐一從多個 Excel 檔複製資料，還得彙總成老闆要的分析報表．有上百個檔案名稱要列表整理，逐一將檔名複製下來 ．逐一開啟文件搜尋是否有某關鍵字，並彙整存在的頁面、位置．Excel 工作表已整理好各區報表，逐一切換工作表轉檔成 PDF．Word 當中存在多個表格，逐一選取並貼到 Excel．每天固定時段到網路上抓資料匯入 Excel、Power BI，日復一日天天做......諸如此類的機械性重複工作，一兩次還沒什麼，但只要資料量很大、或次數很多時就會成了苦差事，跟著本書用 Python ✕ AI 通通一鍵完成，絕對可以少做很多苦工！【600 個程式實例 + 「★AI 神助攻 TIPS」，帶你徹底掌握辦公室作業自動化！】本書另一個特色是精心準備 600 個程式實例，包含 407 個 Excel / Word

【新書簡介】本書分為四大部分。第1部分包括第1到13章，主要介紹Go標準函式庫的同步基本操作，包括互斥鎖Mutex、讀寫鎖RWMutex、WaitGroup、條件變數Cond、Once、Map、Pool、Context、 channel等，以及最新的原子操作知識，主要的重點在channel身上，最後還介紹了Go的記憶體模型。第2部分包括第14到18章，主要介紹Go官方的擴充函式庫和第三方的同步基本操作，包括訊號量、SingleFlight、CyclicBarrier、分組操作庫、限流庫等。第3部分包括第19章，主要介紹基於etcd的分散式同步（並發）基本操作。第4部分包括第20章和第21章，主要歸納總結Go的並發模式，並嘗試使用本書介紹的同步基本操作解決經典的併發問題。【本書看點】☆和C一樣快，和Python一樣好學的新一代程式語言★同步基本操作，互斥鎖Mutex、讀寫鎖RWMutex、WaitGroup☆條件變數Cond、Once、Map、Pool、Context、Channel★原子操作原理及實作☆Go的記憶體模式★Go官方及擴充函式、第三方同步基本操作☆訊號量、SingleFlight、CyclicBarrier、分組操作庫、限流庫★Etcd的分散式同步操作☆Go並發模式的實作★經典Go問題解決

全書分為以下幾個部分：統計學：機率、高斯、隨機、頻率派開始談起，包括統計描述、古典機率模型、離散隨機變數、離散分佈、連續隨機變數及連續分佈一直到高斯部分，包括了一元、二元、多元、條件高斯分佈，中間也提到最重要的斜方差矩陣。再來的部分說明了隨機，包括了隨機變數，蒙地卡羅、頻率派統計、機率密度。接下來說明了貝氏定理部分，包括貝氏分類、進階貝氏分類、貝氏推斷入門及進階以及馬可夫鏈蒙地卡羅。最後一部分則以橢圓為主，包括了馬氏距離、線性迴歸及主成分分析，搭配本書系其它書籍，相信AI的數學，對你來說只會是開心而不是阻礙。□ 宇宙的語言是數學，數學的精華是機率，機率的表達是統計！□ 機器學習、深度學習、人工智慧，控制系統都覆蓋的機率統計基礎□ 統計描述方法：描述、推斷、圖、差、位、距、值、度、變□ 古典機率、條件機率、全機率理論□ 離散變數、離散分佈、連續隨機變數□ 一元、二元、多元、條件高斯分佈、斜方差矩陣□ 隨機變數函式、蒙地卡羅模擬□ 頻率派統計、機率密度、機率質量□ 貝氏定理、貝氏分類、貝氏推斷、馬可夫鏈□ 馬氏距離、線性迴歸、主成分分析本書資源可至深智官網下載：https://deepwisdom.com.tw

🔊 初學者必讀：循序漸進學會Python程式設計🔊 邏輯基礎訓練：結合運算思維與演算法觀念🔊 ChatGPT助攻：利用AI工具讓程式撰寫有效率🔊 精選範例解析：提供完整程式碼幫助理解易上手🔊 章末評量學習：難易適中的習題強化實作效果程式設計能力如今已成為和語文、數學、藝術等同的基本素養，而學習編寫程式更可培養孩子解決問題、分析、歸納、創新等多方面技能，其中又以簡潔易學的Python語言成為現今不可或缺的程式語言。Python具備豐富的物件導向特性，可廣泛應用於資料解析、資料探勘、資料科學等領域，而本書不僅融合運算思維與演算法的基本觀念，並在Python開發環境下編寫所有程式碼，完整呈現以Python語言實作演算法的重要知識點，相當適合學生或第一次學習程式者。此外，OpenAI推出免費的ChatGPT聊天機器人，但它不僅僅是聊天機器人，還可回答各式問題，例如寫程式、文章、信件...等，因此本書的每一章皆以「ChatGPT幫幫忙」的角度，加入了AI的程式設計觀點，為讀者提供全面而深入的學習體驗。最後的附錄單元實作了許多精彩且多樣化的範例，更充分展示出ChatGPT與Python雙效合一的AI應用技巧，可說是程式學習的最實用入門教材。

★★★★★【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。

第一本結合管理數學和Python、R應用的工具書，輕鬆獲得雙倍效果！管理的問題，就用數學來解決吧！令人驚呼的超強特色：1.淺顯易懂的口吻加上超豐富內容，一本掌握管理數學！2.附有精彩的範例、習題與解析，滿足所有練習慾望！3.用Python、R簡單搞定繁雜的數學計算，手把手跟著步驟走！讓數據分析成為管理的後盾，成就更無懈可擊的經營決策！管理數學為一門重要的基礎，不只是為了商業管理和決策，也是學習資料科學的第一步。現今不論是商管領域的學生或是從業人員，為了跟上世界的腳步，都必須學習程式語言，如果能在學習管理數學時搭配Python、R做使用，不只符合世界潮流，也等同開啓資料分析的大門。本書作者投入融合「計量經濟學和資料科學」的計量資料科學 (Econometric Data Science) 多年，對於以計量經濟學為基礎的資料科學猶有心得，本書由淺入深地介紹微分、積分、矩陣代數和數學規劃等管理數學必需的基礎與商管應用，此外，為達到與程式學習相輔相成之效，作者編排章節亦十分用心，在管理數學的16堂課中，穿插步驟式的Python、R教學單元，讓讀者學完數學原理和計算之後，能立刻熟悉Python與R的應用方式，學習效率更加倍！輕鬆就學會管理數學！

本書第1版於2020年11月出版發行後大獲成功，Python及NetDevOps技術在國內計算機網絡圈子裡迅速走紅，國內與NetDevOps相關的技術文章在網絡上如雨後春筍般大量涌現，行業裡也出現了很多要求掌握NetDevOps技術的網絡工程師職位，並且需求越來越多，NetDevOps是“下一代網絡工程師”必須掌握的技能已經成為既定且不可逆的事實。 以Python為主的NetDevOps技術知識更迭很快，第2版將在第1版的基礎上添加TextFSM詳解、Netmiko詳解、Nornir詳解、NETCONF詳解及RESTCONF詳解等5章內容，並去掉pyping、pyntc、netdev等一些不再流行或者作者已經公開宣布不再維護的模塊內容。 另外，第2版將在思科設備的基礎上添加華為設備的內容，由朱嘉盛老師執筆，相信能對主要使用國產設備的國內網絡工程師更加有益。

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

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

「大數據會消失，資料科學不會」「所有的科學都是資料科學」―――資訊科學時代最需要閱讀的一本書―――東京大學資料科學人氣講座全收錄────★傳說中的東大松尾研究室超熱門課程，第一手內容完整公開！★用Python學習基本的程式撰寫，邊做邊學，鍛鍊最強的資料科學技能！★收錄大量練習題和綜合題演練，打好理論基本功，具體應用於實務現場！★體驗資料科學的魅力，培養整合跨領域課題的創造力！所謂科學，是從世界上混

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

演算法圖解原理 x Python實作 x 創意應用王者歸來(全彩印刷)☆☆好評熱銷再上市☆☆本書內容★★★★★【國內第1本演算法 + 創意實作】★★★★★★★★★★【彩色圖解演算法】【Python創意程式】★★★★★★★★★★【約700張彩色圖片+ 296個創意應用】★★★★★這是一本使用Python從零開始指導讀者的演算法入門書籍，閱讀本書內容，讀者可以學會下列知識的創意與潛在應用：◎演算法基本觀念　★ 主要內容：時間複雜度、空間複雜度　☆ 創意應用：一個要計算8411億年的程式◎陣列與鏈結串列　★主要內容：陣列、單向(雙向)鏈結串列、循環鏈結串列　☆創意應用：客戶資料管理、庫存管理系統、瀏覽器歷史記錄管理系統、音樂播放管理、醫療排隊系統◎佇列(Queue)　★主要內容：插入、讀取、串列模擬佇列　☆創意應用：模擬銀行排隊系統、生產者 - 消費者、網路封包處理、網站爬蟲的URL管理◎堆疊(Stack)　★主要內容：堆入push、取出pop、認識堆別在函數呼叫的角色　☆創意應用：模擬銀行排隊系統、生產者 - 消費者、網路封包處理、網站爬蟲的URL管理◎二元樹(Binary Tree)　★主要內容：建立、讀取、前序(中序與後序)遍歷二元樹　☆創意應用：表達式樹、家譜樹、網頁導航樹、遊戲AI決策樹◎堆積樹(Heap Tree)　★主要內容：建立、取出、刪除、最小(最大)堆積樹　☆創意應用：線上遊戲得分排行榜、物流中心的貨物調度、醫院緊急情況處理系統、電商平台推薦系統設計、多任務處理最短作業優先調度◎雜湊表(Hash Table)　★主要內容：雜湊表與陣列、效能分析、模組　☆創意應用：電影評分系統、電子郵件垃圾過濾器、社交媒體標籤系統、網頁瀏覽記錄、簡單的快取系統◎排序　★主要內容：泡沫、雞尾酒、選擇、插入、堆積樹、快速與合併排序　☆創意應用：社交媒體貼文按讚數排序、任務排序、KTV點播次數排序、影評排序、旅館價位排序◎數據搜尋　★主要內容：順序、二分搜尋、搜尋最大值　☆創意應用：順序搜尋商品庫存、二分搜尋法查詢書籍、順序搜尋電子郵件黑名單、書籍搜尋使用二分搜尋法◎回溯演算法　★主要內容：走迷宮、迷宮設計與堆疊　☆創意應用：排列組合、密碼生成、圖的著色、任務分配、走迷宮◎從遞迴看經典演算法　★主要內容：河內塔、八皇后、碎形、VLSI設計費波納契數列　☆創意應用：費波納契數列

⊙循序漸進紮實基礎：從核心概念出發，涵蓋監督式、非監督式與強化學習，並提供關鍵的數學推導（如梯度下降、線性代數），以建立深厚的機器學習底層邏輯。⊙經典演算法至深度學習全解析：並重經典迴歸、決策樹與SVM，並深度拆解CNN、RNN、LSTM及當前主流的Transformer架構，接軌AI業界最熱門的技術核心。⊙Python實作與全生命週期導引：搭配主流程式碼與Kaggle真實數據集，完整走過資料清洗、特徵工程到模型評估的專案流程，同時深入探討AI倫理與模型可解釋性。本書兼具理論知識的傳授與實務應用能力的培養。全書以核心概念紮實基礎，並輔以數學直覺和必要的推導（如梯度下降、機率論、線性代數）說明，內容涵蓋廣泛，從經典迴歸模型到現代深度學習的熱門應用――CNN、RNN及領先時代的Transformer架構，均有深入淺出的探討。實務操作以Python程式碼應用為重點，搭配Scikit-learn、TensorFlow與PyTorch等函式庫，完整拆解從資料清洗、特徵工程到模型評估的「專案全生命週期」。透過Kaggle等真實數據集的實戰演練，讀者將可親手實作圖像分類與自然語言處理等案例。此外，本書更具備前瞻性的倫理視角，深入討論數據偏見與模型可解釋性，讓讀者對機器學習概念、方法與實踐能有全面的理解。

★ 友善的學習銜接機制：因應讀者不同的程式基礎，特別規劃Python基礎章節，協助初學者順利銜接AI實作。 ★ 精煉的數學門檻導引：針對AI理論中必備的數學知識，以簡明扼要的方式進行重點歸納，讓讀者快速掌握數學關鍵。 ★ 系統化的學習路徑：針對期待跨入AI領域的初學者，規劃由淺入深的章節架構，帶領讀者一步步建立AI知識的核心基礎。 ★ 理論與實戰深度結合：強調「學以致用」，內容不僅涵蓋AI理論，更設計了程式實作練習，藉此提升學習動力，無論是自學或課堂教學皆能輕鬆上手。 ★ 接軌國際認證與職涯優勢：結合Certiport ITS Artificial Intelligence人工智慧核心能力國際認證考試重點，並納入模擬試題，協助掌握考試關鍵，順利考取證照，提升專業競爭力。

從資料探索到商業洞察，打造行銷與電商的數據決策力 🎯 以最直白的語言講解數據，把複雜概念講到人人都聽得懂 從資料型別、分布、視覺化，到差異檢定、相關分析、迴歸模型，讓你真正理解「為什麼這樣分析」。 🎯 從基礎到企業級專案：RFM、KMeans、購物籃分析、漏斗、留存、客旅、再購預測一次學會 涵蓋行銷與電商中最常用、最能直接帶來業績與成效的核心分析方法。 🎯 每堂課都是完整案例 × Python 實作 × 商業應用 不只教語法，更帶你理解分析流程、解讀圖表、找出洞察、產出建議。 🎯 專案級能力養成：ARIMA 銷售預測、智慧客服文字分析、顧客行為分析報告 每個專案都能直接成為你的作品集，提高求職與轉職的競爭力。 🎯 教你做分析，也教你說分析：讓你的報告能被主管採用 提供分析框架、報告結構、圖表呈現方法，讓你做出「有洞察、能決策」的結果。 🎯 行銷、電商、資料分析、商業企劃、求職轉職必備的一本 Python 實戰書 職場常用技能一次打包，適合新手、跨領域與在職者快速提升分析力。 本書分成三大部分，循序漸進地帶你掌握從「看懂資料」、到「建立模型」、再到「產出商業洞察」的完整能力。 在 Part 1，你會建立數據分析的邏輯與語感，理解什麼是比較、關聯與預測，並知道面對不同問題該選用哪種方法。你會在這裡打好基礎——資料型別、缺失值、離群點、視覺化、差異檢定、相關分析、迴歸模型⋯這些都是商業數據分析最常用，也最能立刻創造價值的核心技能。 進入 Part 2，你會看到數據真正的力量。你會學會 RFM、KMeans、購物籃分析、顧客旅程、漏斗分析、再購預測模型等完整的企業級分析方法。這些技術不只是課堂範例，而是企業日常會使用的分析流程，你可以立即帶到工作中，用來提升轉換率、優化行銷預算、找出關鍵客群，甚至設計更精準的推播與廣告策略。 最後的 Part 3 將帶你學會如何用專案「說話」。從 ARIMA 銷售預測，到智慧客服的文字分析，再到求職時最常被問到的顧客行為分析專案，你會逐步累積成為求職者或專案負責人的「作品集能量」。因為懂技術固然重要，但能把結果講給人聽、讓決策者願意採用，才是數據分析最核心的價值。 本書用 Python 帶你快速建立行銷與電商數據決策力！從零基礎到企業實戰，學會資料整理、視覺化、模型運用與分析流程，並透過 RFM、KMeans、購物籃分析、銷售預

用Python和No-Code工具來開發專屬你的LLM應用 新手友善的LLM應用實戰指南，理解本質才能精準操作LLM這個黑盒子 從基礎AI開發開始，奠定AI應用飛躍之路 【內容簡介】 ♚學習AI開發：建立正確觀念，奠定紮實基本功 ♚理論實作並行：由淺入深學習，搭配程式碼實作 ♚套件全面剖析：理解套件背後的設計思路與取捨 ♚搭配No-Code工具：完整解析繁體中文Dify實戰 本書改編自第16屆iThome鐵人賽生成式AI組冠軍系列文章《Python新手的AI之旅：從零開始打造屬於你的AI / LLM應用》。本書將一步步帶著讀者學習建構一個AI應用的必備知識，從理論到實作都有涵蓋，不用擔心自己沒有AI的基礎。 本書專注於推論階段的LLM應用，前半部分介紹的是AI的基礎知識、LLM API的使用方法，以及圍繞在LLM周邊問題的解決方案；後半部分則詳細介紹Agent以及Dify這個No-Code LLM應用設計平台的使用方法和小訣竅；最後則是LLM應用的相關補充資料。 看完本書的你，就相當於擁有精準操作LLM這個「黑盒子」的基本能力，任何天馬行空的想法都能實現，而這也將會是你進入AI領域最開心的前奏。 【目標讀者】 ✪Python新手、想做點什麼的人。 ✪對AI有興趣、不知道怎麼開始的人。 ✪對開發LLM應用有興趣的人。 ✪不怕被說是套模仔的人。 本書改編自第16屆iThome鐵人賽生成式AI組冠軍系列文章《Python新手的AI之旅：從零開始打造屬於你的AI / LLM應用》。本書將一步步帶著讀者學習建構一個AI應用的必備知識，從理論到實作都有涵蓋，不用擔心自己沒有AI的基礎。本書專注於推論階段的LLM應用，前半部分介紹的是AI的基礎知識、LLM API的使用方法，以及圍繞在LLM周邊問題的解決方案；後半部分則詳細介紹Agent以及Dify這個No-Code LLM應用設計平台的使用方法和小訣竅；最後則是LLM應用的相關補充資料。

「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

新增 40 道觀念題，讓你準備更加充分！ 搶進名校資訊類學系的最佳武器！ ◎以 Python 的運算思維與演算邏輯解析APCS公告試題 ◎針對各種程式追蹤、填空、除錯題型，模擬演算過程及變數值追蹤 ◎詳細說明【觀念題】的相關知識，並列出各選項對╱錯之理由 ◎完整架構解析【實作題】：解題重點分析、完整程式碼、執行結果及程式碼說明 多元邏輯思考訓練 手腦並用強化程式語言運用 APCS(Advanced Placement Computer Science)是指「大學程式設計先修檢測」，其目的是提供學生自我評量程式設計能力，及評量大學程式設計先修課程學習成效。APCS 考試類型包括：程式設計觀念題及程式設計實作題。 程式設計觀念題採單選題測驗，以運算思維、問題解決與程式設計概念為主。測驗題型包含：程式運行追蹤、填空、除錯、效能分析及基礎觀念理解等。觀念題如果需提供程式片段，會以C語言命題。重點包括：資料型態、常數與變數、全域及區域、流程控制、迴圈、函式、遞迴、陣列、結構，及基礎資料結構，以撰寫完整程式或副程式為主。 由於 Python 語言具備簡潔、易懂易學的特性，應用範圍亦廣及網頁設計、App 設計、遊戲設計、自動控制、生物科技、人工智慧、大數據…等領域，著實擁有入門程式語言的多項優點，因此本書採用 Python 語言來進行實作問題分析及程式碼撰寫。 本書提供 APCS 歷年公告試題的完整解答與分析。觀念題不僅清楚說明題意，並詳解各選項的對錯理由。另外對於需要程式執行過程追蹤、填空、除錯等程式片段的觀念題，書中一併提供完整程式碼及執行結果。而實作題方面則以解題重點分析、完整程式碼、執行結果及程式碼說明等架構完整解析。深信本書能指引應考者具備檢測 APCS 的經驗與強化解讀程式的實戰力。 為了因應新制的「程式識讀」，本次改版新增了 40 題的「Python 程式語言觀念題題庫」。筆者希望本書能引導各位讀者具備應試 APCS 的經驗與實戰能力的養成，並學會如何解析程式的程式實作的能力，進行有能力根據自己的創意思維，開發出各式各樣功能的軟體，而這也正是本書努力達成的目標。 新增 40 道觀念題，讓你準備更加充分！ 本書提供 APCS 歷年公告試題的完整解答與分析。觀念題不僅清楚說明題意，並詳解各選項的對錯理由。另外對於需要程式執行過程追蹤、填空、除錯等程式片段的觀念題，書中一

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