Python

『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

【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。

使用「經濟版Copilot」輔助學習Python程式設計 VS Code + GitHub Copilot 建立你的程式閱讀力 × 提示工程力 × 架構思維 ● 不背語法，也能看懂Python程式碼 ● 9大AI提示詞，系統化訓練「程式閱讀力」 ● Copilot寫程式，你負責評估糾錯與決策 ● 從AI輔助學習到AI專案開發完整進階 ● 可與ChatGPT、Claude、Gemini搭配使用 不從背語法開始，而是先建立AI時代最重要的能力──程式閱讀力 隨著生成式AI能快速產生程式碼，「會寫程式」的定義正在轉變。在AI時代，真正的關鍵能力不再只是輸入指令，而是看懂、判斷、修正，並與AI協作完成程式設計與專案開發。 本書不是教你按快捷鍵、接受AI建議，而是從根本培養在AI時代不可或缺的核心能力——程式閱讀力。書中以新開發出的「窮人版Copilot」為核心，透過所設計出的9大AI提示詞，將「看懂程式」這件事有效轉化成結構化和系統化的程式學習方法論。 書中提供超過1000個程式範例，這些程式範例不是單純示範語法，而是學習者修煉程式閱讀力的最佳素材。每段程式碼都是一套可反覆拆解、理解與思考的「心法」，幫助你逐步建立看懂程式、評估程式與重構程式的能力。 全書依照程式學習的自然進程，分為三個修煉階段：從AI輔助學習Python，到駕馭GitHub Copilot撰寫程式，再進階到AI協作的專案開發與架構思維。所學到的不只是工具操作，更是在對的時機使用AI、評估AI的回應，以及真正掌握AI時代的程式設計能力。 你將學會 ● 使用「窮人版 Copilot」的9大提示詞看懂Python程式 ● 判斷AI產生的程式碼是否正確、可讀、可維護 ● 與GitHub Copilot協作撰寫、審查與重構程式 ● 將AI整合進版本控制、虛擬環境與專案流程 ● 建立AI時代必備的程式素養與架構思維 適合讀者 ● 想在AI時代學會程式設計的初學者 ● 已有基礎，但想突破「能寫卻寫不好」瓶頸的學習者 ● 希望導入AI輔助教學的程式設計教師與講師 本書特色 ● AI 輔助學習 × AI 輔助開發的完整整合 ● 幾乎免費的學習工具，人人都能上手 ● 超過 1000 個可反覆修煉的程式範例，建立真正的程式閱讀力

用AI幫助學習運算思維，暢銷回饋熱賣中！ 【本書特色】 ✦ 依演算邏輯規劃章節架構，增加訓練的強度 ✦ 運用Python實作，訓練運算思維與演算邏輯 ✦ 結合ChatGPT輔助應用，加速程式設計 ✦ 採豐富圖例講解，精確提高演算法的理解程度 ✦ 提供完整範例程式碼，增強學習成效 運算思維是用來培養系統化邏輯概念的基礎，進而學習在面對問題時能有系統的分析與拆解問題的能力。為了讓讀者能更容易地來理解運算思維與演算邏輯，本書採用豐富圖例來闡述觀念，並使用簡潔、易懂、易學的Python語言來實作程式，重要指引包括：程式設計與運算思維之間的關係，必懂的資料結構，如陣列、矩陣、串列、堆疊、佇列、樹狀結構、圖形及雜湊表等，並說明分治法、貪心法、動態規劃法、樹狀演算法、堆疊與佇列…等演算邏輯。 另外，新增了「ChatGPT與Python程式設計」的內容，藉由熱門的ChatGPT聊天機器人，學習如何利用它來協助寫文章、擬信件、驗證程式…等，並運用ChatGPT開發小型遊戲程式，精彩AI範例如下： ✚ 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 ✚ 迷宮問題的解決方案 ✚ 海龜繪圖法繪製圖形 ✚ 猜數字遊戲 ✚ OX井字遊戲 ✚ 猜拳遊戲 ✚ 比牌面大小遊戲 賣點 用AI幫助學習運算思維！ 為了讓讀者能更容易理解運算思維與演算邏輯，本書採用豐富圖例來闡述觀念，並使用簡潔、易懂、易學的Python語言來實作程式，重要指引包括：必懂的資料結構，如陣列、矩陣、串列、等，並說明分治法、貪心法、動態規劃法…等演算邏輯。另外，本書新增了「ChatGPT與Python程式設計」的內容，以及開發小型遊戲程式。

★國內金控現職量化交易研究人員傳授從量化分析到真實交易系統建置，一本書全學會 ☆量化統計專家 + 程式交易員共同帶你使用 Python 攻略台股量化分析及自動交易 ★問 ChatGPT 也無法得知的秘辛！量化交易研究人員帶你少走冤枉的量化交易研究之路投資是一門藝術，有時候做正確的事情不一定會賺錢，做錯誤的事情也未必會賠錢，只有長期投資績效才見的到真章，但如果等到長期交易最終賠錢才發現自己在做錯誤的事情，那就失去了時間又賠了金錢，得不償失。 剛入量化投資這一行的人，很容易被高績效迷惑了，而忽略了自己的交易策略是否合理。我們作為相對的未來人，使用歷史數據來建構策略，很容易有意無意窺探到了未來資料，或者是過度擬合數據以及未盡詳盡的統計分析，導致我們誤以為尋找到了長期穩定可以產生超額報酬的交易策略。綜合上面所述，本書在技術上說明如何做量化分析、建構策略、AI 訓練市場數據及將一個策略架設排程每天去真實自動交易，另一大重點是，我們會在統計分析及建構策略的過程中，不斷向讀者說明如何避開建構出回測一條龍，上線一條蟲的策略。結合我們多年的量化研究及真實交易的經驗，透過一些特徵，我們可以避開錯誤的方式去建構策略，期待讀者在研究交易的路可以少走一點彎路。 我們在學習量化分析及真實交易的過程中，很有可能在前面幾年處處碰壁，甚至難以贏過大盤，但是我們深信有金融知識以及數學量化的基礎支持，不斷的學習，小心控制風險，終究有一天會研究有成，在長期績效中贏過大盤，我們透過本書，期望可以與讀者共同成長，並且我們留下了可以供讀者發問的地方，隨時可以共同探討量化及投資相關的議題。

樹莓派是一款基於 ARM 架構、Linux 系統的極簡計算機，既可以用於計算機編程教育，也可以作為機器人的控制核心。第一種運行於樹莓派上的編程語言是 Python，這是當前人工智能領域流行的編程語言之一。機器視覺是人工智能中重要的細分研究領域，OpenCV 則是當前機器視覺領域主流的開源處理庫，可以方便地用於計算機圖像處理，並應用於面部識別、目標識別等具體問題。本書介紹在樹莓派硬件上使用Python 語言，借助 OpenCV 庫編程，來實現具有機器視覺功能(識別和抓取特定顏色物體、識別人臉、識別特定人臉、進行面部跟蹤)的智能機器人。本書力求通過一系列不同層次的軟硬件任務，由淺入深地講解人工智能的概念，同時覆蓋 Linux系統操作、Python 編程、機器人系統搭建等多方面的綜合知識。在本書案例中使用的主要硬件載體是可在桌面上固定運轉的雙軸雲台和三軸機械臂等，它們可以代表一類智能機器人的形態。本書遵循開源、分享的創客精神，所有的硬件材料和軟件內容均可以從公共平臺獲取，讀者在充分理解的基礎上，不必局限於本書所列硬件，可自行獲取類似設備完成項目。本書可以作為中小學STEAM人工智能教育的一本基礎讀物，也可以作為中高職院校相關專業學生的參考書。

辦公室作業自動化Word、Excel、PowerPoint、PDF、CSV、Pandas多執行緒、排程、藝術二維碼、短網址、電子郵件、爬蟲【本書內容】★☆★☆★【技術最強、功能最廣】★☆★☆★★☆★☆★【國內第1本 - 藝術二維碼、短網址】★☆★☆★★☆★☆★【AI助力效率飛躍】★☆★☆★★☆★☆★【多執行緒設計效能提升】★☆★☆★◆正則表達式CIA情報員搶救任務電子郵件地址自動擷取文件格式化自動化◆多執行緒進階平行運算客戶服務系統效能提升即時數據同步技術企業自動化報表生成◆自動化檔案管理自動化備份流程批次檔案修改過期文件自動清理◆提升效率的利器 – 短網址短網址生成器短網址解析技巧◆藝術二維碼QRCode到電子名片背景圖像QRCode◆告別重複工作 – 自動化排程schedule模組應用APScheduler模組 - 背景任務管理◆Python高效處理Word自動化行銷文案生成擷取圖表、表格數據Word與PDF格式互轉◆PDF魔法擷取PDF中的圖片、文字與表格PDF文件加密與解密PDF浮水印自動生成◆Python操作Excel吸睛報表完美呈現數據圖表說故事樞紐分析表的強大應用Excel與CSV轉換Excel轉PDF◆Python操作PowerPoint程式自動生成簡報批次簡報製作 - 效能再升級會議簡報自動化流程PowerPoint轉PDF◆傳送與接收電子郵件自動發送會員信件通知會員繳費提醒找出含特定內容的郵件◆網路爬蟲技術多執行緒爬蟲下載圖片自動抓取網頁數據並轉成表格JSON數據下載轉CSV或Excel網頁表格轉CSV或Excel◆Openai API助攻客服設計線上客服設計ChatGPT x Excel建立客服知識庫

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。

內容介紹: 【題材涵蓋最全面！一本書掌握資料科學 / 數據工程必學 know-how！】從大數據到人工智慧世代，其背後蘊含的關鍵技術與理論不脫資料科學、機器學習的範疇。基本上，資料科學需要的背景知識與技能相當的多，通常要會 Python 程式設計基礎、熟悉相關 Python 套件和模組的使用；再加上機器學習的基礎就是機率和統計，因此也免不了得學機率和統計知識，可說有一拖拉庫的主題等著你去學，也難怪市面上各主題 (程式基礎、統計、套件、機器學習建模...) 的專書滿坑滿谷，一時間實在讓人難以消化...為了降低讀者初學資料科學面對的負擔以及混亂感，我們精心設計了這本入門實戰教本，秉持讓讀者「買一本抵多本」的精神，本書一次涵蓋所有入門必須熟悉的重要題材，同時也將初學資料科學的脈絡梳理清楚。在章節的安排上，本書從資料取得的網路爬蟲開始，提供一個標準 SOP 來幫助讀者從網路取得資料；接著說明資料科學必學的 Python 重量級套件，再接著介紹機率、統計和探索式資料分析的基礎知識，最後進入最熱門的機器學習、深度學習建模主題。這一連串「取得資料 → 探索資料 → 預測分析」是一套完整的資料科學 / 數據工程實戰訓練，跟著本書掌握這些重要 know-how 後，就不難看懂網路上眾多資料科學、機器學習專案的 Python 程式碼和線上教材，甚至參與資料科學、機器學習的網路競賽；希望本書能協助讀者開啟資料科學家 / 數據工程師的成功之路！本書特色:□ 資料科學三部曲：取得資料 → 探索資料 → 預測分析□ 一次補足最入門的統計和機率基礎□ Python 開發環境與基礎語法快速上手□ 從網頁爬蟲、資料清理到資料視覺化，快速完成資料探索的預處理程序□ 將清理後的資料存入 SQL 資料庫，便於日後存取利用□ 實踐資料科學的四大套件：NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn 一次掌握□ 用 Scikit-learn、tensorflow.Keras 套件實作最熱門的 AI 機器學習應用

一本手把手教你用Python刻出區塊鏈的技術書，想了解區塊鏈背後的原理？就從挽起袖子寫程式開始！ 手把手教學：你也可以寫出跑得動的區塊鏈！ 實用密碼學：Merkle Tree、非對稱加密、零知識證明是怎麼做的？ 共識與分岔：暫時性分岔、軟分岔、硬分岔有甚麼區分？ 礦工的世界：扣塊攻擊怎麼做？機槍池的原理是甚麼？ 去中心金融 - 乙太坊上也有當舖！預言機暗藏危險？AMM機制是怎麼做的？ 本書內容改編自第 11 屆 iT 邦幫忙鐵人賽的 Blockchain 組冠軍系列文章，也是第一本從技術角度出發，透過實地撰寫區塊鏈開始談背後所應用到的相關知識。在完整復刻出區塊鏈後，更能了解到區塊鏈世界裡常聽到的幾個專有名詞：女巫攻擊、共識演算法、軟分岔與硬分岔、工作量證明、非對稱加密的由來。 “What I cannot create, I do not understand” - Richard Feynman 五大重點： 1.用 Python 從頭打造區塊鏈 本書重點在於從復刻出區塊鏈開始，帶你逐步了解開設錢包、發起並簽署交易、節點廣播的功能是如何被實作出來的，並透過實作過程中的細節來了解到區塊鏈背後需要哪些知識。 2.密碼學初探 虛擬貨幣之所以常被稱為加密貨幣就是因為應用了大量的密碼學，也是因為密碼學我們才能夠在茫茫的網路世界中確認彼此的身分！ 3.聊聊挖礦的兩三事 帶你實地加入礦工們的世界，來看看礦工與礦池間又有哪些鉤心鬥角的方式！ 4.P2P網路入門 在去中心化的世界中，我們如何知道彼此的身分？又如何形塑出一樣的共識？在求取共識的過程中，分岔又是怎麼形成的？ 5.淺談現實中的區塊鏈：BTC與Ethereum 現在最知名的兩大公鏈莫過於比特幣(BTC)與乙太坊(ETH)了！除了講述區塊鏈的原理之外，本書最後也會帶你解析與走過比特幣與乙太坊的發展歷程與架構。 6.去中心化金融 為何 ERC20 如此重要？借貸系統是如何實作的？有哪些獲取正確價格的方式？為什麼閃電貸可以拿來攻擊？為何算法穩定幣註定會失敗？

網路書店年度百大電腦資訊暢銷書 《Python自學聖經》系列力作 運用Python掌握資料科學的價值 讓人工智慧機器學習找出趨勢的關鍵密碼 完整涵蓋Python資料科學技術，從開發工具、資料預處理、 機器學習、深度學習到模型訓練進化一應俱全！ 給需要本書的人： ★想進入Python資料科學領域，又不知怎麼切入的人 ★面對資料科學龐大又雜亂的理論與資訊卻不知如何下手的人 ★想快速且有系統收集大量資料，並提高處理運用效率的人 ★想利用大量資料進行分析，找出隱藏訊息與趨勢以協助決策的人 ★想運用資料數據訓練人工智慧模型，開發適用的演算法進行預測與解決問題的人 隨著AI人工智慧帶來的科技革命，資料科學的應用正在改變你我的生活。如何由龐大的資料數據中擷取爬梳出有價值的資訊，判斷決策，甚至能預測趨勢、掌握契機，是資料科學為現代社會帶來的新視野。 資料科學橫跨多個領域，涵蓋數學、統計與電腦科學等面向。如果想有系統的進入資料科學領域，歡迎藉由本書循序漸進的學習。書中除了有資料科學的觀念，還有技術應用與發展方向，讓每個艱澀觀念都能在範例實作的引導下有著更清楚的輪廓，讓你一探資料科學迷人的樣貌。 【書籍特色】 ■深入淺出，只要具備基礎Python程式語言能力即可輕鬆上手。 ■標示出重要觀念，在學習的過程中不會錯失關鍵內容。 ■應用範例導向，每個觀念皆附實用案例，不怕學不會。 ■不使用艱澀數學推導資料科學原理，而以淺顯易懂的文字解說學理。 ■實作圖片增量及遷移學習，即使少量資料也可訓練出實用模型。 ■實作機器學習與深度學習模型參數調校，輕鬆建立完美模型。 【重要關鍵】 ■應用工具：雲端開發平台(Google Colab)、資料科學工具(Numpy、Pandas、Matplotlib、Seaborn)、網路爬蟲(requests、BeautifulSoup)。 ■資料預處理：資料清洗、缺失值、重複值及異常值的處理、資料檢查、資料合併、樞紐分析表、圖片增量，以及資料標準化、資料轉換與特徵選擇。 ■機器學習：學習工具(Scikit-Learn)、非監督式學習(K-means演算法、DBSCAN演算法、PCA降維演算法)、監督式學習分類演算法(Scikit-Learn資料集、K近鄰演算法、單純貝氏演算法、決策樹演算法、隨機森林演算法)、監督式學習迴歸演算法(線性迴歸演算法、邏輯迴歸演算法、支持向

體貼初學者學習Azure AI服務的流程!Azure AI服務功能介紹 > Azure AI服務申請 > 語法解說 > AI範例實作■ 專家與教師共同執筆由微軟AI + Developer 雙領域 MVP與科技大學教師共同編著，針對初學者學習Azure AI領域所應具備的基本素養，所編寫入門教材，內容由淺入深，以引發學習動機為最主要考量，帶領初學者靈活運用Azure AI與Azure OpenAI進行開發AI應用程式。■ 內容多元且淺顯易懂對Azure AI服務的理論做深入淺出的說明，同時廣泛列舉相關應用實例，並使用適當的插圖和圖表，說明Azure AI技術的原理和實際運作方案，讓初學者對Azure AI有更進一步的認識。■ Azure AI服務開發技能介紹實用的入門開發實作，以培養初學者規劃AI解決方案的能力。實作包含：電腦視覺、OCR光學字元辨識、自訂視覺、臉部偵測與分析、文字分析、問題解答知識庫、翻譯、語音合成以及機器學習分類、迴歸和叢集模型的實作範例，並介紹目前最火紅的Azure OpenAI生成式AI開發聊天機器人與AI繪圖程式；詳盡說明實作的程式碼與操作步驟，培養初學者開發AI應用程式的能力。■ Microsoft AI-900人工智慧基礎國際認證能力訓練將認證考試重點融入書中，讀者能藉由練習來了解該章內容重點，同時書末彙整MCF AI-900核心能力國際認證模擬試題，是考取MCF AI-900人工智慧基礎國際認證的最佳教材。

★求職/轉職必看！Coding 面試的衝刺總複習★★57 大重點 × 74 道面試題 × 160 個例題，紮實打好基本功★要在程式開發這條路走得夠長、夠遠，資料結構和演算法是公認必修的基本功，透過觀摩、思考各種程式設計的經典問題，不斷演練、改進自己的程式，是提升程式設計功力的不二法門。也許你聽過在 IT 業界打滾多年的老手說：實際 Coding 都沒在管資料結構、演算法，只要功能寫得出來、符合規格，誰管你用甚麼方法，太冷門的寫法反而沒人看得懂。有些 Coding 的工作也許真是如此，先求有再求好，但老手前輩們沒跟你說的是…，在獲得工作前，求職面試這關就要先考考你對資料結構或演算法的理解程度，好評斷你的程式功力。有不少網站大量蒐集各種程式設計的考題，供使用者反覆演練、自我挑戰，俗稱為「刷題」。這些題目往往是從經典的資料結構或演算法問題衍生而來，若沒有對相關的邏輯推導細節有足夠的了解，只是一昧的刷刷刷，恐怕效果有限、事倍功半。作者在資訊科系任教超過30年，資料結構衍生著作累積銷量超過10萬冊，擁有非常豐富程式設計的教學和寫作經驗，也在業界當過開發工程師與資訊主管，深知業界求才的需求與標準。因此本書在規劃之初，除了務求透過豐富實作和圖解，來傳達資料結構與演算法的基礎，更嘗試將時下工程師求職必備的刷題需求，也融入各章節主題之中，系統化的打好程式設計的基礎與實力，也能同時掌握未來求職要面對的考題型式，及早準備、做好因應，才不會臨到關頭，沒發揮實力被刷掉。本書收錄了陣列、串列、樹狀結構、圖、搜尋樹等常見的資料結構，解題過程也介紹了動態規劃、貪婪法等必要的演算法概念，除了觀念解說，同時會搭配圖表、日常生活案例，以及範例、面試題、延伸題型、練習題等總計 234 個題目，盡可能增進讀者實際演練的經驗，絕對比自己在網路上摸索、東拼西湊、盲刷題目來得更有效率，是一本兼顧理論與實作，與時俱進、不可多得的入門教材。本書特色: 刷題前必備的基本功！幫你打好基礎，高效提升程式設計功力○ 涵蓋最主要的資料結構與常見演算法，包括：- 遞迴設計/迴圈設計- 時間複雜度與漸進符號- 陣列和動態規劃法- 鏈結串列- 堆疊與佇列- 圖形結構/最短路徑/工作網路- 前序/中序/後序走訪- 展開樹/二元樹/AVL樹/B 樹- 氣泡/選擇/插入等基本排序法- 快速/合併/基數/堆積等進階排序法- 循序

這是一本結合運算思維與演算法的入門書籍，開章即簡介AI世代與運算思維之間連結的關鍵心法，並針對運算思維的基礎安排了生動有趣、又富挑戰的小試身手擬真試題，包括： 線上軟體通關密碼 以數字加密提高資訊安全 三分球比賽燈號記錄器 動物園巡邏最佳化路線 餐飲轉盤 繪圖機器人 將影像以字串編碼 電腦繪圖指令實作 炸彈超人遊戲 高雄愛河雷射字母秀 定格動畫 校園防疫看護義工組成 自動轉彎玩具汽車 紅包抽抽樂機

你知道嗎？電話按鍵聲其實暗藏著玄機！你知道嗎？電風扇不只能吹風, 還能傳訊息！你知道嗎？雷射光不只能指簡報, 還可以跟朋友溝通！舉凡生活周遭與頻率相關事物, 例如聲音、光閃爍等, 都是由複雜的波組成, 只要使用本套件核心技術「快速傅立葉轉換 (FFT)」就能將波的成分抽絲剝繭出來, 重新組合運用便能製造生活中常見的產物, 像是目前當紅的降噪耳機, 就是依此原理來消除外界噪音, 讓我們得以享受純淨的

AI時代不期而至，如何使用AI輔助讓我們的工作更簡便呢？《ChatGPT輔助Web開發——AI輔助Django框架下的PythonWeb項目設計、前端、後端、接口、測試（視頻·案例）》可以幫助AI時代的程序員解決一些困擾。書中介紹了PythonWeb開發Django框架的基礎知識、開發技巧和項目實戰，ChatGPT在整個Web應用系統開發過程中的使用方法，並演示了AI如何助力Web應用系統開發，從而提升系統開發效率。本書整體結構包括基礎篇和實戰篇。基礎篇包括ChatGPT基礎、PythonWeb應用系統開發基礎、PythonDjango框架開發基礎和PythonDjango框架開發進階；實戰篇以ChatGPT輔助Django框架開發博客系統為例，介紹ChatGPT輔助進行項目設計、後端管理系統開發、前端功能模塊開發、後端API接口開發和測試部署。通過學習本書，讀者既可以學習和積累Django框架的應用知識和技巧，又可以進一步認識和熟悉如何使用ChatGPT來助力軟件開發，從而成為AI時代的程序員。本書適合對ChatGPT和PythonDjango框架開發感興趣的Web開發人員閱讀，也可用作培訓機構和大中專院校相關專業的教學參考書。

本書以豐富的實戰案例、系統講解了Matplotlib這一強大工具的相關模塊及應用場景。內容涵蓋從基本圖表繪製到複雜的專業圖繪製與動畫製作、全面滿足讀者在數據分析中常見的圖表需求、從而幫助讀者逐步提升圖表繪製技能、創造具有視覺衝擊力的效果。全書首先介紹Matplotlib的安裝、基礎圖表的創建、以及常用模塊的使用方法、幫助讀者快速入門；隨後、深入剖析了常見統計圖形的繪製技巧、如柱狀圖、散點圖、箱線圖等、並詳細講解了坐標軸的設置與調整。書中涵蓋多圖繪製、色彩搭配、文本樣式設置、注釋添加、專業圖繪製等進階內容、助力讀者精細化調整圖表、從而提升圖表的表達效果。本書還展示了Matplotlib與其他數據處理和可視化庫(如Seaborn、Plotly)的結合應用、將圖像處理和動畫效果完美結合。同時、隨書還附贈了案例代碼、教學視頻(掃碼觀看)、相關電子書以及授課用PPT等海量學習資源、以幫助讀者全面提升數據可視化能力。本書適合從事數據分析、機器學習、系統優化等崗位的科研人員、對Python數據可視化感興趣的讀者、以及大中專院校理工科在校師生。

沒時間盯盤、不會選股、不敢停損停利⋯⋯讓投資新手或資深股民都相當困擾，其實，只要學會程式交易，機器人幫你自動化投資，這些問題就能一勞永逸，連文科人也可以輕鬆上手！★第一次用Python投資理財就上手★5大策略╳3大數據整理套件╳2大爬蟲基礎╳基礎語法╳選股模型╳LINE即時通知★超過5,000名學員實證，可以簡單學習、好用的自動化投資法如果你有這些問題，必讀本書：．想要投資卻不知道怎麼開始．沒有程式基礎，也不知道怎麼入門用Python投資理財．資訊爆炸的時代，不知道哪些才是有用的數據．到底要怎麼快速取得股市的報價．總是沒有時間看即時的股市資訊，導致錯失進出場良機◎AI取代人工投資，程式交易已成為時代主流隨著科技與網路的進步，AI逐漸取代人力，處理重複且瑣碎的工作，也可以應用在投資理財的領域，無論是基金、股市、期貨、加密貨幣，都可以看到AI的應用，就連美國高盛集團也只剩三名人工交易員，幾乎所有交易流程皆透過電腦程式自動化，國內外金融機構導入金融科技（FinTech）推出相關服務，大專院校紛紛開設相關課程，「程式交易」明顯已經成為時代的主流。◎程式交易，讓你更輕鬆賺錢、賺自由程式交易可以把原本由「人」操作的投資，全部交由電腦程式自動執行，不僅能隨時追蹤股市行情，讓你不錯過買賣時機，減輕盯盤壓力，更能用最嚴謹、最即時的數據，優化你的投資策略，戰勝不敢停損的心魔，輕鬆獲利的同時，更獲得自由！◎程式交易的入門首選──Python目前有各種可以應用在投資的交易程式，包括：Python、Multicharts、TradingView、MT4……而Python是一種廣泛使用的程式語言，適用於各作業系統，函式庫也非常豐富，就連沒學過程式的小學生、文科生，都能輕鬆上手。◎第一次用Python投資理財就上手致力於提供程式交易教學的量化通，團隊累積數十年的投資經驗，管理資產規模達上億元，多次受邀至各大專院校與知名企業擔任講師，擅長用深入淺出的方式帶領投資新手輕鬆學會程式交易，因此，透過本書，你將從零開始學到──．5大策略：趨勢策略、動能策略、反轉逆勢策略、通道策略、籌碼策略．零基礎學Python：從安裝到建置開發環境、基本語法、資料整理．3大數據整理套件：datetime、csv、pandas．2大爬蟲基礎：get、post．選股模型：建立選股架構，實踐個人的選股策略．LINE即時通知：設

只要看看資料，就能預測未來？時間序列分析，讓數據告訴你答案。銷售額為什麼忽高忽低？廣告真的有效，還是只是運氣好？預算該怎麼分配，才能帶來最大的成效？這些問題，其實都藏在「隨時間變化的資料」之中★東大專家親授！第一本專為「商務實戰」打造的時序分析漫畫教程。★拒絕死背公式！從 ARIMA 模型到 mROI 評估，看漫畫就能學會預測未來的技術。從基礎觀念到 ARIMA、預測建模一次學會銷售分析、廣告成效評估與預算最佳化Python 實作 × 商務情境 × 圖像化解說「數據真的能預測未來嗎？」家電大廠資料分析師帶你從零開始，把冰冷數據變成獲利決策！銷售額增減、庫存變動、廣告成效……我們的身邊充滿了「隨時間變化」的資料，但你懂得如何利用它們嗎？ 時間序列分析，常被認為是困難又抽象的統計領域，但其實，它正是解決現代商務問題的關鍵工具本書透過有趣的家電大廠漫畫故事，帶領讀者深入淺出地掌握「時間序列分析」，從最基礎的圖表化觀察，到進階的 ARIMA 模型建立，甚至連業界最關心的「廣告延續效應」與「預算分配最佳化」都一次講清楚！【本書特色】•掌握趨勢： 拆解數據中的季節性與趨勢，不再被短期波動誤導。•精準預測： 運用過往資料建模，科學化預測未來銷售走向。•廣告優化： 分析不同媒介的廣告貢獻度，找出最佳投放時機與預算比例。•完整實務流程：從資料觀察 → 建模 → 驗證 → 預測 → 最佳化，讓理論直接轉化為工作生產力。•視覺化圖解： 複雜的迴歸與建模過程轉化為圖表，用圖表與插圖理解趨勢、季節性與模型概念，一眼掌握性質與重點。•商務導向： 內容涵蓋廣告成效驗證、因果推論與預算最佳化，聚焦銷售，極具商務價值。•學習檢測： 每一章結尾設有重點延伸說明，且附完整 Notebook 與資料檔，可直接動手實作，引導你從初學者走向中級。•名師加持： 專家級作者親力親為，細緻講解如何深入挖掘數據價值。數據分析真的能改善現況嗎？這是一本為「想解決問題的人」寫的書！很多人看到「時間序列分析」就聯想到複雜的微積分與統計術語，因而望而卻步。《圖解時間序列分析》是一本專為不擅長數學、卻想把資料分析用在實務中的讀者所寫的入門到應用書籍。透過漫畫故事與大量圖解，帶你一步步理解時間序列分析的核心概念，並實際應用在銷售分析、廣告成效評估、未來預測與廣告預算最佳化等真實商務場景本書透過圖解＋漫畫＋Python 實作的方式

本書專為資料科學與人工智慧專業的初學者設計，內容通俗易懂，系統性講解學習AI所需的基礎數學知識。全書涵蓋理論與實踐，結合推導、計算與Python程式實作，幫助讀者靈活掌握核心概念並提升實戰能力。無論是作為相關課程教材，或是從業者的自學參考書籍，本書皆能有效協助讀者打下紮實的數學基礎，為人工智慧領域做好準備。AI時代來臨，你的數學準備好了嗎？打好基礎，推開智慧之門邁向未來，就從這本書開始！初學者友善的入門指南本書專為資料科學與人工智慧（AI）相關領域的學生與初學者量身打造，旨在幫助讀者建立學習AI所需的基礎數學概念。不同於傳統艱澀的數學教材，本書以通俗易懂、由淺入深的方式進行講解，讓即便是數學基礎薄弱的讀者，也能輕鬆理解並掌握內容。透過清晰的結構與大量實例說明，本書化繁為簡，降低學習門檻，是通往AI世界的重要敲門磚。理論與實踐兼備，學以致用本書的內容設計強調理論與實務並重，既有嚴謹的數學推導，也有豐富的應用實例。除了傳統的計算練習，還融合Python程式語言進行實作，讓讀者能夠同步訓練邏輯思維與程式技能。透過實際編程演練，不僅有助於加深對數學原理的理解，也提升將理論應用於資料分析與AI開發的實務能力。這樣的設計不僅符合現代科技教育的需求，也貼近業界實際工作情境。教材與自學兼用，應用範圍廣泛本書不僅可作為大專院校資料科學與人工智慧相關課程的教材，也非常適合自學者與職場從業人員作為參考書使用。內容涵蓋機率與統計、線性代數、微積分、最佳化等AI核心數學領域，系統性地建立完整知識架構。無論是準備進一步修習機器學習、深度學習等進階課程，或是需要在實務工作中應用資料分析與模型建構能力，本書都是不可或缺的重要資源。奠定未來AI學習的基礎人工智慧的發展日新月異，對數學的依賴與日俱增。唯有具備紮實的數學基礎，才能真正理解演算法的原理與模型背後的邏輯，進而靈活應用於各種情境中。本書不僅是一部數學入門書，更是一座銜接AI世界的橋樑。透過理論與實務交織的學習旅程，幫助讀者在AI領域立足，迎接更廣闊的未來發展機會。本書特色：本書專為資料科學與人工智慧專業的初學者設計，內容通俗易懂，系統性講解學習AI所需的基礎數學知識。全書涵蓋理論與實踐，結合推導、計算與Python程式實作，幫助讀者靈活掌握核心概念並提升實戰能力。無論是作為相關課程教材，或是從業者的自學參考書籍，本書皆能有效協助讀者打下紮實的

Python作為實現計算機視覺編程的第一大語言，簡單方便，是一種效率極高的語言。本書共分10章，首先，介紹了Python的編程基礎及其在計算機視覺中，關於傳統圖像處理方面的編程應用；其次，介紹了深度卷積神經網絡的理論基礎及PyTorch深度學習框架；最後，介紹了Python在圖像分類、目標檢測和語義分割中的典型應用，以及輕量化網絡與遷移學習的相關知識。在每一章的結尾都附有必要的習題，供教學或自學練習使用，以便讀者加深對本書所述內容的理解。本書深度適中，內容力求精煉，可作為高等學校電子信息工程、通信與信息工程、計算機科學與技術等專業本科生與研究生的教學參考書，也可供從事計算機視覺、人工智能等相關領域的科研人員和工程技術人員參考。

本書基於靈活易用的Python編程語言，詳細介紹如何使用Python解決數學問題，旨在幫助讀者利用Python程序和相關工具應對現實世界中的數學挑戰。本書不僅涵蓋Python包、繪圖工具和代碼等基礎知識，還將深入探討微積分、概率與統計、幾何等傳統數學理論及其應用。此外，書中還涉及當前機器學習和人工智能領域的熱門主題，如樹和網絡、回歸和預測等。每章圍繞一個主題的多個方面或同一主題的多種典型方法詳細展開，分別從“準備工作”“實現方法”“原理解析”“更多內容”等方面進行細緻介紹，循序漸進地引導讀者掌握每項技術，而且每章最後還會推薦高質量的學習資源。這種結構不僅適合初學者逐步學習，也會為有經驗的程序員和數據科學家提供實用的方法論。

轟動程式圈3大AI影像辨識利器從收集資料、圖片擷取、建立標籤、訓練模型到智慧影像辨識的全面進化實戰！人工智慧(Artificial Intelligence)應用基本上可分五大層面：時間序列、圖像處理、音訊處理、自然語言處理以及動態影像處理，其中與「智慧影像」相關者就佔了兩大領域。智慧影像是透過電腦視覺技術，從中學習人類的視覺辨識能力，並自動判讀影像中的關鍵資訊，目前被大量使用在圖像辨

文字探勘，離我們一點都不遙遠。小至今天吃什麼，大至國際動態趨勢，想知道風往哪吹熱度怎麼蹭，就是派它上場的時刻！✦每位渴望突破的程式設計新手都應該閱讀的一本書✦隨書附贈光碟：內含範例程式資料檔、習題解答程式檔。從做中學，效果加倍！翻開程式工具書就頭昏眼花的症頭✔口語化的親切教學，不怕你嫌生硬只怕你嫌囉嗦埋頭學習卻經常找不到方向的迷航學子✔範例導引式編排，附習題，示範編碼、驗收成果。不甘於紙上談兵的實

本書響應國家人工智能發展戰略，以職業能力培養為主線，注重計算思維與人工智能應用交叉融合，圍繞人工智能技術基礎理論、編程能力和綜合應用內容整體設計“文化篇、工具篇、應用篇”3個大模塊，每一章設置的“知能達標、素養提升、視野拓展”3個中模塊以及根據知識梯度切分的多個微模塊，助力打造人工智能通識課程體系，滿足不同專業多樣化學習需求，推動形成“人工智能+X”複合專業培養新模式。本書基於BOPPPS教學方法重構教學環節，主要分為“導入—職業能力目標—知能達標—素養提升—視野拓展—學習評價—職業能力測評”7個環節，創新引入大模型技術輔助學習及應用能力提升，強化綠色低碳、科技向善等主流價值觀，培養兼具人工智能計算思維與社會責任感的跨學科複合型人才。本書可作為高等職業院校人工智能技術應用專業課程教學用書，還可作為高等職業院校其他專業人工智能通識教育用書以及社會人員的培訓用書。本書配套電子課件、源代碼、微視頻、職業能力測評習題、數字課程(AI在線問答助手)等立體化教學資源，其中，部分資源直接通過二維碼掃碼方式獲取，其他資源可以通過配套的數字課程網站獲取。選用本書作為教材的教師可以從機械工業出版社教育服務網(www.cmpedu.com)免費註冊下載，或聯繫編輯(010-88379543)獲取。

本書第1～3章重點介紹Python編程知識；第4、5章介紹NumPy和Pandas，包括數據科學基礎知識、數據分析基礎知識；第6～8章按照數據分析的過程，分別介紹Pandas數據清洗與函數應用、Pandas數據集處理、數據可視化；第9章介紹Python財務數據分析進階，包括文本數據處理、時間序列數據分析、基於機器學習的財務應用等內容。本書配套豐富的教學資源，包括PPT、教案、數據文件、以及習題參考答案和代碼等，用書教師可登錄人郵教育社區（www.ryjiaoyu.com）免費下載。本書可作為高等院校會計學、財務管理等相關專業的數據分析或大數據財務相關課程的教材，也可作為財務領域工作人員學習數據分析基礎知識的參考用書。

本書堅持理論教學環節與實驗實踐教學環節並重的教育理念,不僅詳細探討了機器學習和深度學習原理,即"模型、學習準則和優化算法",而且對每一個模型均輔以Python"自編碼算法設計,詳細再現了從原理分析到算法設計與應用的過程和思想,使理論分析、優化計算與算法設計三者交互映襯,便於讀者學習掌握.本書共包含16章,既涵蓋了經典的機器學習模型,如線性模型、k近鄰、支持向量機、決策樹、貝葉斯模型、集成學習、聚類等,又涵蓋了深度學習領域新興優秀的學習模型,如卷積神經網絡、循環神經網絡、自然語言處理和生成式深度學習等.本書適用于數學與應用數學、信息與計算科學、統計學、計算機科學與技術等理工科專業的高年級本科生,作為機器學習、神經網絡或深度學習的理論教材或實驗實踐配套教材(加*的內容可供學生自主學習),特別適合人工智能領域或相關研究領域的研究生參考學習,或對人工智能感興趣的工程技術人員參考閱讀.

Six favorites from Eric Carle are available in this Ready-to-Read boxed set!This convenient Ready-to-Read carry-along boxed set of six beloved Eric Carle classics includes paperback editions of Have Y

本書是一本面向機器學習實務的專業指南，通過系統化的工程學視角幫助讀者將機器學習理論轉化為實際應用。全書共九章。內容從基礎知識到模型標準化、部署模式、擴展規模及深度學習應用，層層深入，逐步構建機器學習工程的完整知識體系。書中特別強調如何在Python中高效編碼與設計，如何在大規模數據集上開發，以及當下熱門的大型語言模型(LLM)構建與運營方法。本書不僅傳播技術，更傳遞了工程學的嚴謹與實踐精神，旨在培養能夠解決複雜技術問題並引領數據科學發展的專業人才。無論是初學者，還是行業從業者，本書對讀者來說都是一次深入機器學習工程的寶貴探索。

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

只有一兩筆資料，手動處理還算簡單，但如果有成千上萬筆時，用土法煉鋼的方法不僅費力又耗時，還可能眼花手亂，造成失誤……其實，學會Python，就能得心應手處理各種繁瑣資料！★ 繼《【圖解】零基礎入門Excel╳Python高效工作術》好評，續推重磅新作★ 從基礎安裝、常見情境到實際案例操作，輕鬆學會程式設計，解決專屬問題★ 本書附有範例程式碼和程式檔，讓你免費下載，加速學以致用◎ 用途廣，又能靈活操作，文科人也學得會《【圖解】零基礎入門Excel╳Python高效工作術》上市後，廣受好評，就連文科人都能按圖索驥，拆解步驟，跟著圖文說明，學會用Python處理Excel，匯入大量資料、交叉分析、繪製圖表、轉成PDF，不過，Python用途廣泛，不僅能跨系統，還有不少功能值得學習，讓工作效率翻倍。◎ 一步步學會寫程式，解決自己遇到的特定問題因此，日本資深程式設計師金宏和實推出第二本書，希望讀者能夠自行寫程式，解決各種實際會遇到的問題，他以對話和圖解的形式，讓你從中發現自己也有類似的情境，更有學習的動力，活用Python處理Excel──．輕鬆學會安裝外部函式庫「OpenPyXL」和常見語法．只要短短幾行程式碼，就能執行合併列印．寫程式時，多少會遇到「錯誤問題」，如何有效偵錯和除錯？．從不同檔案，指定篩選工作表，快速擷取數據或日期．將篩選後的資料重新排序，以便彙整、加總……．如何快速製作QR碼，自動載入Excel工作表？本書從基礎入門到活用精通，教你用Python寫程式，有效率處理Excel資料，還附有免費的範例程式碼和程式檔，讓你邊學邊操作，加強學習成果與深度，處理各種資料更得心應手，展現職場競爭力！

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 An Elephant象寶寶小潔跟媽媽一起去馬戲團找象爸爸，卻意外碰上小老鼠貝貝向她求救……小老鼠貝貝與土狼 Tabitha and the Laughing Hyenas小老鼠貝貝與象寶寶小潔一家，遇上了愛嘲笑的土狼。小潔被這些土狼氣壞了，於是貝貝想出了一個辦法來治他們……小老鼠貝貝與大蟒蛇 Tabitha and the Python大象們怎麼都匆匆離開村落了呢？原來是大蟒蛇搞的鬼。貝貝與小潔決定利用他貪吃的個性，給牠一個教訓……小老鼠貝貝與鱷魚 Tabitha and the Crocodile貝貝與小潔在湖邊遇上了一隻鱷魚，看來這隻鱷魚似乎想要拿她們當午餐。聰明的貝貝跟小潔，會想出什麼辦法脫身呢？小老鼠貝貝逃生記 Tabitha Escapes from the Lions不好了！小老鼠貝貝被獅子爸爸抓走了！小獅子們似乎對貝貝很有興趣，貝貝該怎麼辦才好呢？小老鼠貝貝的驚喜派對 A Party for Tabitha為了歡迎貝貝的加入，村裡的大象們想幫貝貝辦一個驚喜派對，感謝她幫他們解決各種問題。大象們會為貝貝帶來怎麼樣的驚喜呢？

本書特色1. 由淺入深，循序漸進從基礎Python語言開始講解，適合初學者入門。完整說明Python程式設計的基本能力，包括變數、資料型態、控制流程、函式、物件導向等。2. 圖文並茂，易學易懂使用大量圖例和流程圖來詳細說明程式設計的觀念和語法，讓讀者更容易理解。3. 結合ChatGPT，提升學習效率介紹ChatGPT生成式AI，並提供了各種程式設計實例，幫助讀者更有效地學習Python。4. 完整涵蓋Pandas資料分析詳細說明Pandas套件的Python資料分析，包括資料匯入、匯出、篩選、編輯、彙整、清理、排序、合併、運算、群組分析、樞紐分析表、資料視覺化等。5. 實戰導向，學以致用本書提供大量實作範例，幫助讀者將所學知識應用於實際情況中。 內容簡介本書是一本學習Python程式設計和資料分析的入門教材，適合初學者輕鬆上手。以Excel使用者的角度，詳細說明Pandas套件的Python資料分析，並透過ChatGPT生成式AI的幫助，讓讀者能夠更快、更輕鬆地學習Python程式設計和資料分析。首先，本書從介紹Python程式語言的基礎開始，徹底解說讀者需要具備的程式設計能力，並介紹OpenAI推出的ChatGPT生成式AI，探討其在程式設計中的應用，以及如何利用ChatGPT來協助學習Python程式設計等相關技術。其次，本書重點闡述Pandas套件在Python資料分析中的應用。從建立Series和DataFrame物件開始，逐步介紹了如何匯入和匯出不同格式的資料，以及如何進行資料篩選、操作和彙整。特別是在第14章至第16章中，通過具體的範例，讀者將學會如何進行資料清理、排序、合併，以及執行各種資料運算和視覺化。本書的獨特之處在於將ChatGPT生成式AI融入到學習過程中，通過ChatGPT的幫助，讀者不僅可以寫出Python程式碼，還能夠自動產生商業模擬數據的學習範例，使得學習過程更加生動有趣，並且實際應用到商業資料分析中。最後，本書使用豐富的圖例和流程圖詳細解說程式設計的觀念和語法，並利用fChart流程圖直譯器呈現動畫流程圖，幫助讀者更好地理解程式邏輯，從而提升解決問題的能力和思維邏輯。《看圖學Python：資料分析與資料視覺化》不僅適用於計算機概論、程式設計和Python資料分析課程的教學，也是自學Python和資料分析的理想選擇。無論是對於

本書共11章, 詳細介紹在Python環境下學習scikit-learn機器學習框架的相關知識, 涵蓋的主要內容有機器學習應用開發的典型步驟、Python機器學習軟件包、機器學習理論基礎、k-近鄰算法、線性回歸算法、邏輯回歸算法、決策樹算法、支持向量機算法、樸素貝葉斯算法、PCA算法和k-均值算法等。

★☆★國內第一本介紹Rust實戰的專書★☆★【本書特點】☆Rust重要觀念介紹：泛型(Generics)、特徵(Trait)、巨集(Macro)、閉包(Closure)、並行處理(Concurrency)、所有權(Ownership)。☆Rust實戰：機器學習、WebAssembly、區塊鏈(Blockchain)、跨語言整合(FFI)，包括Python、C、JS…等。☆常見應用實作：資料庫存取、網站開發、桌面程式、檔案系統存取…等。【本書目標對象】1. 熟悉C語言的學生或工程師：可學習到最新的程式語言設計理念，改寫或升級舊系統(Legacy system)。2. 熟悉Python語言的學生或工程師：可學習到如何開發安全與高效能的應用系統。3. 同時熟悉C與Python語言的學生或工程師：可學習到如何整合Python與Rust，提升系統開發的生產力。4. 機器學習工程師：可學習如何利用Rust建立高效系統，以提升模型訓練(Training)與推論(Inference)的速度。

● 認識 PyQt 和 Qt Designer ● 了解 PyQt5 和 PyQt6 的差異 ● 程式碼均包含 PyQt5 和 PyQt6 版本 ● 程式碼均有一般寫法和 class 寫法 ● 介面與視窗元件 ● 介面佈局方法 ● 行為與事件 ● 樣式、影像和繪圖 ● 十個精選實用範例 Qt 本身是 C++ 的函式庫，而 PyQt 則是 Qt 的分支，是 Python 用來設計使用者介面 ( GUI ) 的函式庫，主要使用 Python 搭配 Qt 進行介面的設計開發，除了能完整利用 Python 語法，也保留了 Qt 的強大功能，目前市面上許多軟體，也會使用 PyQt 進行開發。 雖然 Python 本身內建 Tkinter 函式庫，但 PyQt 能用更容易理解的程式碼，以及更美觀的介面進行設計，此外，PyQt 也可以搭配 Qt Designer ( 針對 Qt 開發者的跨平台介面開發工具 ) 進行開發，並輕鬆的在 Windows、Linux 及 Mac OS 等作業系統運行。 本書是專門介紹 PyQt 的書籍，除了同時介紹 PyQt5 ( 最普及 ) 和 PyQt6 ( 最新 ) 兩種版本，每個範例程式碼都會包含「一般寫法」和「class 寫法」，從最基本的介面與視窗元件，行爲和事件、繪圖與圖形編輯都有詳細介紹，最後也會透過十個常用的精選範例，帶領大家實作出完整的應用。

★☆★ 最佳視窗開發軟體PyQt ★☆★↗ 開發Windows端應用程式最佳幫手，輕量小巧又快速 ↗不論哪個行業，在PC上實現業務邏輯的介面雖然首選是瀏覽器，但專屬於視窗的控制元件提供了更方便的操作感受。Python無疑是快速開發的最佳選擇，入門簡單入手快速入行實用，而對應到Python的視窗介面當然首選就是PyQt了。雖然你有很多GUI的選擇，如Tkinter、Flexx、wxPython、Kivy、PySide、PyGTK等，但在普及性及實用性上，沒有一個比得上PyQt。本書是最適合想快速上手，具有一定程式設計功力的使用者閱讀。你只要懂得大部分程式語言的邏輯，再加上一點點Python的基礎，就可以輕鬆開發出跨平台的視窗應用程式，不管是在Windows、MacOS、Linux上都沒問題。全書還有一個完整的專案實例，把整個PyQt的所有控制元件融會貫通，不管是開發學校專案、畢業專題，甚至是公司的專業開發產品，都難不倒你。◎ 本書特色(1) 主流技術全面講解本書涵蓋PyQt常用控制項、PyQt佈局管理、PyQt高級控制項、PyQt繪圖技術、多執行緒程式設計以及PyQt程式的打包發佈等技術。(2) 由淺入深，循序漸進本書引領讀者按照基礎知識→核心技術→進階應用→專案實戰，循序漸進地學習。以初、中級程式設計師為對象，採用圖文結合、循序漸進的編排方式，從PyQt開發環境的架設到PyQt的核心技術應用，最後透過一個完整的實戰項目，對使用PyQt進行Python GUI 開發進行了詳細講解，幫助讀者快速掌握PyQt開發技術，全面提升開發經驗。(3) 85個應用實例+1個專案實戰多達85個應用實例，加上打造1個完整學生資訊管理系統的專案實戰，充分練習，上場不再害怕。(4) 精彩欄目，貼心提醒本書設置了很多「注意」、「說明」、「技巧」等小欄目，有利於讀者在學習過程中更輕鬆地理解相關知識及概念，並輕鬆地掌握個別技術的應用技巧。◎ 本書核心技術● PyQt入門● Python的下載與安裝● 搭建PyQt開發環境● Python語言基礎● Python中的序列● Python物件導向基礎● 建立第一個PyQt程式● PyQt視窗設計基礎● PyQt常用控制項的使用● PyQt佈局管理● PyQt高級控制項的使用● 使用Python操作資料庫● 表格控制項的使用● 檔案及資料夾操作● Py

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

AI 浪潮來襲，不掌握，就等著被淹沒！ 本書內容範圍極廣，涵蓋了從AI協作平台到資訊安全，從智慧財產權到文書試算表設計，再到程式設計、Web 3.0技術與大數據分析等各種現代科技領域，皆以深入淺出的方式進行解說。。 本書的每一章都是為了解答您可能對這些科技主題有的疑問而精心編輯的。無論您是科技新手，還是其他各個領域的一般人士，我們希望本書都能滿足您的需求。 第一章將帶您深入探討AI協作的世界，然後介紹AI知識庫及AI Agent，最後則是介紹在現階段應該遵守的AI倫理及相關社會議題。第二章則詳述資訊安全的重要性以及它在我們生活中扮演的角色，諸如各種風險、應對策略以及法規要求。第三章將探討智慧財產權、著作權等議題，幫助您了解這些法律對於數位生活的影響和重要性。 在第四章，我們將引領讀者了解如何使用Excel和Google表單來處理文書工作和設計問卷。第五章則將帶領讀者進入程式設計的世界，提供Python程式語言的基礎知識並解說其在資料分析中的應用。進入第六章，我們將探討新興的Web 3.0技術，包括元宇宙、區塊鏈、虛擬貨幣與NFT等話題，帶您一探數位世界的新發展趨勢。在第七章中，我們將帶領讀者了解大數據分析的基礎概念和方法，並學習如何使用Python來進行資料分析與視覺化。 我們的目標是讓這本書成為您的科技知識指南，希望您在閱讀本書的同時，不僅能學習到新的知識，更能對科技的未來發展充滿期待。再次感謝您選擇本書，讓我們一同探索科技的奧秘。 ☛☛☛☛☛☛☛Python的安裝方式☚☚☚☚☚☚☚ 在進行本書第五章時，請依影片安裝 Python。 本書內容範圍極廣，涵蓋了從AI協作平台到資訊安全，從智慧財產權到文書試算表設計，再到程式設計、Web 3.0技術與大數據分析等各種現代科技領域，皆以深入淺出的方式進行解說。。

本次改版新增「Python 語言快速入門」及「Python 程式語言觀念題題庫」，讓您準備更加充分！ ╲滿級分快速攻略╱ 重點總整理 + 歷次試題解析 ☑ 結合運算思維與演算法的基本觀念 ☑ 章節架構清晰，涵蓋 APCS 考試重點 ☑ 備有相關模擬試題，幫助釐清重點觀念 ☑ 詳細解析 APCS 程式設計觀念題與實作題 APCS 為 Advanced Placement Computer Science 的英文縮寫，是指「大學程式設計先修檢測」。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。其檢測成績可作為國內多所資訊相關科系個人申請入學的參考資料。 APCS 考試類型包括：程式設計觀念題及程式設計實作題。在程式設計觀念題是以單選題的方式進行測驗，以運算思維、問題解決與程式設計概念測試為主。測驗題型包括程式運行追蹤、程式填空、程式除錯、程式效能分析及基礎觀念理解等。而程式設計觀念題的考試重點包括：程式設計基本觀念、輸出入指令、資料型態、常數與變數、全域及區域、流程控制、迴圈、函式、遞迴、陣列與矩陣、結構、自定資料型態及檔案，也包括基礎演算法及簡易資料結構，例如：佇列、堆疊、串列、樹狀、排序、搜尋。在程式設計實作題以撰寫完整程式或副程式為主，可自行選擇以 C、C++、Java、Python 撰寫程式。 為了因應新制的「程式識讀」，本次改版也另外新增了兩個附錄，提供「Python 語言快速入門」及「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。 本書的實作題以 C++ 語言來進行問題分析及程式實作。實作題的解答部份可分為四大架構：解題重點分析、完整程式碼、執行結果及程式碼說明。在「解題重點分析」單元中知道本實作題的程式設計重點、解題技巧、變數功能及演算法，此單元會配合適當的程式碼輔助解說，來降低學習者的障礙。 同時也可以參考附錄的內容來幫助自己熟悉 APCS 的測試環境。此外，為了讓學習者以較簡易的環境撰寫程式，本書所有程式以 Dev C++ 的 IDE 進行程式的編輯、編譯與執行。希望透過本書的課程安排與訓練，可以讓學習者培養出以 C++ 語言應試 APCS 的實戰能