Deep Learning with Python

本书介绍了如何使用Python来编写网络爬虫程序，内容包括网络爬虫简介、发送请求、提取数据、使用多个线程和进程进行并发抓取、抓取动态页面中的内容、与表单进行交互、处理页面中的验证码问题及使用Scrapy和分布式进行数据抓取等。

本书共分3篇，第1篇讲解了人工智能开发中常用的Python编程语言相关入门知识；第2篇讲解了人工智能开发相关知识的应用；第3篇通过3个综合案例，以神经网络在计算机视觉问题中的重要应用为线索，介绍深度学习人工智能技术在计算机视觉任务中的实践。

本书是基于机器视觉、语音识别等典型方法的开源硬件及开源算法,利用 Python 编程工具而设计的创新实践项目。 本书注重推动人工智能新技术的工程实践,将人工智能教育与创客教育相结合,课程模块包括颜色形状检测、目标跟踪、边缘检测、轨迹跟踪、人脸检测、人眼检测、瞳孔检测、条码二维码识别、笑脸检测、数字识别、语音识别等实践项目。 每个课程模块均从社会需求及生活实际出发设置实践任务,介绍相关的理论知识和应用方法,提供相应算法的 Python 实施案例,引导学生动手实践,掌握经典机器视觉、语音识别技术的应用方法,并能够解决实际问题,培养学生的创新实践能力,可作为高等院校学生创新实践类课程教材。

近年來，深度學習的相關演算法已被廣泛使用在電腦視覺(computervision)、神經機器翻譯(neuralmachinetranslation)、神經風格轉換(neuralstyletransfer)及聊天機器人(chatbots)等的應用。 雖然網路上已經提供了許多深度學習的各種演算法程式，但若只會使用程式卻不瞭解各種演算法的內涵，對於深度學習的領域只能是見樹不見林，無法真正體會深度學習的精要，亦無法有更深入的應用。因此，本書以人工智慧及深度學習的理論基礎著手，來陳述各種人工智慧演算法的理論基礎及完整數學推導過程，並輔以Python來進行各演算法的實踐，以達到精通人工智慧演算法的目的。 本書特色： •從深度學習的預備知識開始，帶領讀者具備進入深度學習的領域知識。 •提供各種演算法的手算範例，讓讀者更能理解各演算法的過程。 •除介紹在深度學習已常用的方法外，更加介紹新近的各種演算法。 •推導各種演算法的梯度過程，使讀者更深入瞭解演算法的數理過程。 •各章節提供數個Python範例，完整帶領讀者使用深度學習來解決各類問題。

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容。 建立正確的Python風格程式 認識內建函數與標準函數庫模組 突破0到1過程，練就紮實基本功 自學者可輕鬆上手，快樂學習 解一元一次和二次方程式 雞兔同籠解聯立方程式 認識音速單位馬赫 認識圓周率PI 認識萊布尼茲級數 認識尼拉卡莎級數 使用蒙地卡羅模擬計算圓周率 認識費式(Fibonacci)數列 認識階乘數(factorial) 認識歐拉數 e 計算座標軸2個點的距離 計算地球任意2個城市間的距離 計算房貸問題 銀行存款單利與複利計算 高斯數學 – 計算等差級數和 溫度知識與攝氏/華氏轉換 12生肖程式設計 人體健康判斷程式 認識火箭升空與宇宙速度 使用者帳號管理系統 加密與解密 -- 凱薩密碼 頂級球星的最愛 – 質數(Prime number) 國王的麥粒 購物車設計 總分、平均、名次成績系統設計與格式化輸出 真心認識元組Tuple 建立血型字典 建立星座字典 設計英漢與漢英字典 夏令營的程式設計 雞尾酒程式設計 歐幾里德演算法 文件探勘與分析 設計建立多封信件程式 威力彩與大樂透程式 認識賭場的遊戲騙局 程式除錯典故 泡沫排序 順序與二分搜尋法 臉書Facebook有約20億用戶，如何在不到一秒驗證登入是正確的使用者 精彩繪圖實例 一本書的誕生最重要價值是有系統傳播知識，讀者可以從有系統知識架構，快速學會想要的知識。

用传统的电子表格来处理数据不仅效率低下, 而且无法处理某些格式的数据, 对于混乱或庞大的数据集更是束手无策。本书将教你如何利用语法简单、容易上手的Python轻松处理数据。学完本书, 你的数据处理和分析能力将更上一层楼。

本書是一本Python Web的技術總結，主要以Python 3和Django 2.0版本實現。通過本書的學習，讀者能夠透徹掌握Django 2.0各個功能模塊的使用以及實現方式，並以音樂平臺開發為例，讓讀者快速掌握Django 2.0開發應用的實用技能。此外，本書還介紹了Django項目的上線以及通過第三方功能模塊和框架實現網站的API開發、網站驗證碼、站內搜索引擎、第三方網站用戶註冊以及網站的分布式任務和定時任務。 本書實用性強、案例豐富、與新技術緊密聯繫，適合有一定Python基礎的讀者和轉型到Python的開發人員使用，也可用作培訓機構和大中專院校的參考教材。

机器之所以能学习，来源于大量的数据分析。本书首先讲述数据分析的过程，然后详细介绍常用的机器学习理论、算法与案例（大型案例 29个），最终以解决实际问题驱动成书。 本书主要介绍的机器学习算法及数据分析方法，包括数据预处理、分类问题、预测问题、网络爬虫、数据降维、数据压缩、关联分析、集成学习和深度学习等。全书分三大部分共 17章 ：第 0~3 章介绍 Python 的基础知识、安装和基本语法；第 4~7 章介绍 Python 的基本编程、机器学习基础及 Python 中常用的第三方库函数，并介绍数据预处理的基本方法；第 8~16 章分别介绍常用的机器学习分析算法及深度学习等。每章都采用多个经典案例图文并茂地介绍机器学习的原理和实现方法。 本书通熟易懂，并免费赠送全程同步教学录像和 Python 3 编程基础双录像，非常适合作为Python及机器学习和数据分析的入门与提高课程；对于不太熟悉Python、又想学习机器相关算法的初学者非常适合。

本書面向所有對機器學習與資料挖掘的實踐及競賽感興趣的讀者，從零開始，以Python編程語言為基礎，在不涉及大量數學模型與複雜編程知識的前提下，逐步帶領讀者熟悉並且掌握當下最流行的機器學習、資料挖掘與自然語言處理工具，如Scikitlearn、NLTK、Pandas、gensim、XGBoost、Google Tensorflow等。 全書共分4章。第1章簡介篇，介紹機器學習概念與Python編程知識；第2章基礎篇，講述如何使用Scikitlearn作為基礎機器學習工具；第3章進階篇，涉及怎樣借助高級技術或者模型進一步提升既有機器學習系統的性能；第4章競賽篇，以Kaggle平臺為物件，幫助讀者一步步使用本書介紹過的模型和技巧，完成三項具有代表性的競賽任務。

Kung Fu has evolved from a traditional means of defence to become a system of attacking and defending oneself, with or without weapons, exercising the body and maintaining good physical and mental health. As such, these practices have found an international following. Yet what has remained a largely unexplored area is the scientific principles behind these martial arts. This book not only covers the brief history of Chinese martial arts, but also brings together the wisdom of a Kung Fu grand master with a scientist and teacher to explain the scientific reasons why Kung Fu is the powerful practice that it is. Using the principles of physics, biomechanics and biology, with a number of drawings showing some basic postures of Kung Fu, the authors present a deep understanding of how the styles, the specific movements and methods of attack and defence operate.

Many excellent books have been written for administrators about motivating faculty. Some books have been written about being an academic. Books have been written about the reward system. Others have been written on improving student learning. Some books have been written on measuring effective teaching. Some books are written only for administrators; others, only for individual faculty. None have been written so as to integrate all of these and address them as a whole. This volume provides a timely discussion on the issues pondering in the minds of many newly recruited faculty and administrators—to uncover the real culture and offer suggestions on how to create a culture to nurture student learning; and to explore the issue of what is research-in-teaching. With improving student learning as the ultimate goal, the author suggests many concrete ways to change the teaching practice and, more importantly, the culture of a university. Readers will appreciate the eight inventories provided

https://youtu.be/_5uAYhBFtm4 【內容特點】 ✯快速上手：專為 Python 開發者打造，用熟悉思維無縫接軌 Rust ✩解鎖高效能：掌握所有權與生命週期，根除記憶體錯誤並突破 GIL ✯PyO3 實戰：從零開始教你撰寫 Rust 擴充套件，解決 Python 運算瓶頸 ✩AI 落地應用：駕馭 Candle 與 Burn 框架，實現輕量化推論與模型移植 ✯工程化思維：涵蓋模組化設計、自動化測試到效能分析的完整實踐 【本書獻給不願在效能與開發效率間妥協的你】 ✯資料科學家：受夠了 Pandas 在大數據下的龜速，想尋找更高效的運算替 代方案。 ✩資料工程師：需要建構高吞吐量、低延遲且穩健可靠的 ETL 管線，徹底告 別執行期錯誤，讓資料流動不再阻塞。 ✯ MLOps 工程師：致力於模型生產環境部署，追求在有限算力下達到極致的 推論速度。 ✩進階 Python 開發者：不滿足於語法糖，想深入理解底層運作與並行程式設 計，大幅擴張技術守備範圍。

https://youtu.be/dDWiAF1WQ8A AI視覺 最強入門邁向頂尖高手 王者歸來 【書籍內容】 ◎ 台灣作者第一本「AI視覺」專書！五大最強亮點 ✔1. AI 影像技術全解析，從入門到頂尖高手 ✔2. 影像不只是影像，讓 AI 賦予它智慧與靈魂 ✔3. 數學、演算法、函數與Python程式，三大學習核心，建立的AI影像專案 ✔4. AI 影像應用無極限，打造你的專屬智慧影像系統 ✔5. 最完整 AI 視覺學習資源，帶你進入與設計 AI 影像時代 ◎ AI視覺最強入門，從新手到頂尖高手！ 在 AI 影像技術的浪潮下，你是否曾想過，如何讓影像處理不只是單純的圖像變換，而是賦予它智慧，讓程式「看見」並理解世界？本書 《AI視覺最強入門邁向頂尖高手》 將帶你從零開始，一步步掌握 AI 視覺的核心技術，讓你的影像程式不再只是空洞的代碼，而是充滿靈魂與創意的智慧應用！ ◎ 這本書，適合誰？ ★ Python & AI 初學者：從影像基礎開始，循序漸進學習。 ★ 影像處理 & OpenCV 愛好者：探索影像創意與高級應用。 ★ 開發者 & 工程師：打造 AI 監控、人臉識別、物件追蹤專案。 ★ 學生 & 研究人員：數學 + 演算法 + OpenCV，全方位掌握 AI 視覺技術。 ◎ AI 影像技術，從基礎到進階 ★ 影像處理基礎：影像讀取、色彩空間（BGR、RGB、HSV）、影像儲存與計算。 ★ 影像創意與特效：數位浮水印、動態影像（GIF、MP4）、藝術畫作設計。 ★ 影像增強與變換：圖像去霧、濾波降噪、傅立葉變換、直方圖對比度增強。 ★ AI 影像識別應用：手寫數字辨識、人臉偵測、車牌識別、醫學影像分析。 ★ AI 監控與自動追蹤：動態車道偵測、AI 監控系統、模板匹配物件搜尋。 ◎ 為什麼選擇這本書？ ★ 獨家「三步驟」學習法： ★ 數學原理 → 演算法邏輯 → Python x OpenCV x MediaPipe 實作，讓你學得深入又靈活應用！ ★ 從基礎到高階 AI 視覺應用，完整解構影像處理技術！ ★ 結合 OpenCV x MediaPipe x Python，打造創新影像應用專案！ ◎ AI 影像技術，開啟無限可能！ 影像處理與 AI 的結合，正顛覆我們的世界。無論是攝影特效、醫學影像、智慧監控還是

Wisdom means learning to live with ambivalence and to embrace uncertainty Helga Nowotny’s memoir provides a detailed account of her life, highlighting the challenges and triumphs of a woman who defied convention in the male-dominated field of science. From her early days in science and technology studies, where she faced bureaucratic hurdles, to her influential role in shaping the European Research Council, Nowotny offers a candid look at her career. She shares personal stories of navigating the complexities of academia and policy, revealing the uncertainties and contingencies that shaped her life and work. This memoir resonates with anyone who has pursued a path less traveled, and offers a glimpse into the resilience and ambition required to succeed in challenging environments. --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Future Needs Wisdom is not really a memoir, nor is it an intellectual history, nor is it e

演算法 圖解原理 x Python實作 x 創意應用 王者歸來 (全彩印刷) 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

AI助攻 Python超級入門 創意設計 x AI程式實作 (全彩印刷) 本書內容 ★★★★★【ChatGPT x Copilot x Gemini助攻】★★★★★ ★★★★★【創意設計】【潛在應用】★★★★★ ★★★★★【設計AI程式】★★★★★ ★★★★★【Python Shell】【Google Colab】★★★★★ 這是一本完全入門，充滿創意與描述Python未來潛在應用的書籍，閱讀本書內容，讀者可以學會下列知識的創意與潛在應用： ◎程式設計基礎 ☆創意設計：機器人、ASCII藝術作品、數學魔術、故宮到羅浮宮、地球到月球、Unicode藝術輸出、星空圖案、雞兔同籠、核廢水。 ☆潛在應用：房貸。 ◎程式流程控制 ★創意設計：情緒程式、火箭升空、推薦飲料。 ☆潛在應用：使用者輸入驗證、遊戲開發中的決策制定、物聯網(IoT)中的條件響應、交通應用中的路線建議、社交應用中的隱私設置檢查、電子商務中的折扣促銷。 ◎串列(List)與元組(Tuple) ★創意設計：凱薩密碼、旅行包裝清單、生日禮物選擇器。 ☆潛在應用：矩陣運算、遊戲棋盤、學生分數表、商品庫存清單、多國語言詞彙表、坐標系統、員工資料、時間序列數據、商品清單、學生成績表。 ◎迴圈控制 ★創意設計：監控數據警報器、關鍵日誌、計時器、國王麥粒、購物車。 ☆潛在應用：電影院劃位、簡易投票系統、簡易員工滿意度調查、訂單處理記錄、簡易客戶意見回饋收集、簡易聯絡人資料管理、監控系統。 ◎字典(Dict) ★創意設計：文章分析、星座字典、凱薩密碼。 ☆ 潛在應用：圖書館、管理超市、員工管理系統、餐廳菜單系統、學生課程和成績表、食譜和食材清單、個人行程安排、遊戲角色和屬性。 ◎集合(Set) ★創意設計：雞尾酒。 ☆潛在應用：統計獨特單字的數量、模擬抽獎系統、檢測兩個配置文件的差異。 ◎函數設計 ★創意設計：時間旅行者、故事生成器、冰淇淋的配料、多語言字典。 ☆潛在應用：字串雕塑家、數據偵探、圖片濾鏡應用、股票價格分析、語言字典、系統配置字典、城市氣象報告、書店庫存管理。 ◎類別(Class) ★創意設計：圖書館管理系統、餐廳點餐系統。 ☆潛在應用：員工管理系統、產品庫存管理、會議室預訂系統。 ◎模組開發與應用 ★創意設計：時鐘程式、圖書館管理系統模組。 ☆潛在應用：提醒休息程式、效

本书是一部全面而深入的量化金融实战指南，从基础的Python编程和量化金融概念出发，逐步引领读者进入金融数据分析、量化策略开发、算法交易及风险管理的高级话题。本书还探讨了生成式AI和ChatGPT在量化金融领域中的应用，为读者提供了一个全面的视角和实用的工具。 本书共分

本教材基于Microsoft SQL Server和Neo4j环境，介绍了如何利用SQL(Structure Query Language)和CQL(Cyber Query Language)语言开展对同源库、表和数据对象进行增、删、改、查等数据库管理和应用工作，并综合应用Python下的相关功能库，对SQL数据进行处理，进而利用Neo4j接口将

l Chapter1 資料的概念：在最開始的地方，以一系列的案例讓讀者認識到資料的價值（1.1），並且學習透過資料的型態（1.2） 和尺度（1.3） 來認識資料。 l Chapter2 Python 基礎：對於沒有程式基礎的讀者，會從 Python的介紹和環境安裝（2.1 ∼ 2.2） 開始，並且介紹一些基礎的程式語法與邏輯（2.3 ∼ 2.4），讓讀者可以快速上手Python。 l Chapter3 基本數值資料處理：分別介紹在資料分析中最常用到的NumPy（3.1） 和Pandas（3.2），讓讀者可以對各種基本的資料進行處理與分析。 l Chapter4 各式資料處理：除了基本的數值資料以外，更進一步介紹對於影像（4.1 ∼ 4.2）、音訊（4.3 ∼ 4.4）、文字（4.5 ∼ 4.6） 類型資料的觀念與實作。 l Chapter5 資料前處理：專門介紹各種拿到資料後要先做的前處理方式，包含資料清理（5.1）、資料轉換（5.2），以及如何進行合適的資料視覺化（5.3）。 l Chapter6 其他專題補充：針對本書無法展開的內容，透過一個個小實作專題進行補充介紹，包含探索式分析（6.1）、網頁爬蟲（6.2）、機器學習與模型評估（6.3）、ChatGPT API（6.4）、HuggingFace（6.5）、資料管線（6.6）、常見誤區（6.7） 等。

《Betwixt and Between: Life, Death, and Rebirth》is a record of Master Nan’s talks in which he answered questions about the process of death and rebirth. Master Nan weaves together personal anecdotes, scientific knowledge, Buddhist teachings from the Pali Canon, Mahayana sutras, Yogacara, Vijnanavada, and Chan in such an intricate way that those who are curious about the Buddhist perspective on life and death, those familiar with Buddhist teachings, and those who are deep into cultivation will all gain new insights and answers. For its depth, this book is very engaging and hard to put down. Any reader will find it to be a treasure trove and will want to come back to it again and again.

★★★★★【688張全彩圖例】+【圖解演算法原理和邏輯思維】★★★★★ ★★★★★【20個主題】+【220個Python程式實例】★★★★★ ★★★★★【邏輯思維】+【Python實作】=【演算法的精髓】★★★★★ 本書的第一版曾經獲得博客來與天瓏暢銷排行榜第1名，撰寫這本書時採用下列原則。 1：彩色圖片引導讀者認識演算法的邏輯思維。 2：Python程式實作演算法原理。 3：章節習題引導讀者複習與自我練習。 學習演算法最重要是要瞭解資料在記憶體的組織結構和程式設計的邏輯思維，相較於市面上其他書籍空洞的解說．甚至沒有解說，這本書在講解演算法時，更強調敘述每個步驟資料在記憶體的變化，以及講解程式設計的邏輯思維。例如：二元樹的前序列印程式只有6行，這本書卻用了19個步驟與圖形徹底解說。河內塔問題只需6行程式，這本書也使用了18個步驟與記憶體圖形做講解。深度優先搜尋法、廣度優先搜尋法、貪婪演算法、選課問題、背包問題、電台業務、業務員旅行 … 等，完全使用記憶體圖形解說，讀者可以從程式配合彩色圖片輕鬆學習。 當讀者遵循這步驟學習時，相信一定可以完整學習演算法的相關知識，本書的主體內容如下： ☆20個主題 ★ 認識時間複雜度和空間複雜度 ☆7大資料結構完整圖說與程式實例 ★ 7大排序法完整圖說與程式實例 ☆遞迴與回溯演算法 ★ 電腦領域的經典演算法八皇后和河內塔 ☆ 碎形與VLSI設計應用 ★ 圖形理論 ☆ 深度、寬度優先搜尋 ★ Bellman-Ford演算法 ☆ Dijkstra’s演算法 ★ 貪婪演算法 ☆ 動態規劃演算法 ★ 資訊安全演算法 ☆ 摩斯與凱薩密碼 ★ 金鑰系統觀念，解說設計金鑰方法或是應用目前市面上成熟的金鑰 ☆ 訊息鑑別碼(Message authentication code) ★ 數位簽章(Digital Signature) ☆ 數位憑證(Digital certificate) ★ 基礎機器學習KNN演算法 ☆ K-means演算法 ★ 網頁排名演算法 ☆ 常見的演算法考題與Leetcode考題

破譯武林招式，看懂程式設計！ ．郭靖的小紅馬在Scratch裡能任意變色？ ．韋小寶加盟天地會誓詞是高階程式語言？ ．黃蓉的計算能力比Python還強？ ．用費波那契數列就能進入桃花島？ 以武俠小說的場景為媒介，讓武林絕招和程式設計理論緊密結合。只要你摸過電腦、玩過電動遊戲，熟悉鍵盤和滑鼠的操作，就能讀懂本書的程式邏輯。 讀者朋友可以一邊學習編寫程式的基礎知識，一邊跟著範例練習編寫代碼，不但能真正感受到程式設計的樂趣，還能解決生活中很多意想不到的大小問題。 本書從用PowerPoint製作基本動畫講起，再進入麻省理工學院開發的入門級動畫軟體Scratch，最後敲開程式設計的利器Python，循序漸進帶領讀者朋友理解程式世界的奧祕，並享受數位科技帶來的樂趣。 「如果你擁有電腦，卻沒有安裝Python，那叫暴殄天物。」──李開周

A Sketch of Truth Theory The Truth Theory refers to a natural attribute which all things embody during cosmic movement. And which features the inherent quality of the universe, that is, the attraction between Yin and Yun, the negative cosmic gas and the positive cosmic gas. It is the natural and scientific reality of the universe. The appearance of this theory will completely shatter the barriers that have hindered human understanding of life and all things in the universe for thousands of years. It will put an end to the idealism-materialism dichotomous outlook on the world and completely terminate the theism-atheism dualistic religious concept that people have disputed for thousands of years. It will enable humankind on Earth to see the universe in the true, clear-minded and correct manner for the first time. It will enable humankind to explain mysterious cosmic phenomena with our acquired part of scientific knowledge about the universe in a deep and complete manner for the first

Python 大數據專案 X 工程 X 產品 資料工程師的升級攻略 本書獨家解析知名大數據專案，FinMind，帶你一窺大數據產品的發展過程，打造專屬個人的大數據 side project、作品、產品。讀完本書，你將學會分散式爬蟲、rabbitmq、api、MySQL 資料庫、壓力測試、docker、CICD、雲端、traefik、redash 視覺化等，本書是一本集大成的作品。 分享在 Github 獲得 1,500 stars 的大數據 side project，並幫助讀者從 0 開始，打造專屬個人的大數據 side project。 ● 資料工程 ○ 使用分散式技術，rabbitmq、flower、celery，收集證交所、櫃買中心、期交所等股市資訊。 ○ 使用 docker、fastapi 架設 RESTful API 服務。 ○ 使用 docker swarm 架設分散式服務，包含爬蟲、api、資料庫 MySQL、rabbitmq 等服務。 ○ 使用雲端服務，一個月 5 美金，且免費提供 100 美金額度。 ○ 一站式管理多台分散式機器。 ● 產品迭代 ○ 單元測試 unit test 介紹，包含爬蟲、api 測試範例。 ○ 使用 CICD 做持續性整合、部屬，並以 gitlab-ci 搭配 API 服務做為範例。 ● API 產品上線 ○ 免費網址申請教學，No-IP。 ○ 免費 SSL 憑證教學，Let's Encrypt。 ○ 一站式管理多服務網址，容器化反向代理工具 Traefik。 ● 業界資料視覺化工具 ○ 使用 Redash 建立個人化、股市分析儀表板。

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 ★：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 ★：SQLit

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、超清楚、帶領讀者從畏懼數學到喜歡數學 ☆：複雜的數學符號重新拆解，原來可以很容易 ☆：了解機器學習的數學原理，讓機器學習程式充滿智慧靈魂 在徹底研究機器學習後，筆者體會許多基礎數學不是不會與艱難而是生疏了，如果機器學習的書籍可以將複雜公式從基礎開始一步一步推導，其實可以很容易帶領讀者進入這個領域，同時感受數學不再如此艱澀，這也是我撰寫本書時時提醒自己要留意的事項。 研究機器學習雖然有很多模組可以使用，但是如果不懂相關數學原理，坦白說筆者不會相信未來你在這個領域會有所成就，這本書講解了下列相關數學的基本知識。 ■ 資料視覺化使用matplotlib、Seaborn ■ 基礎數學模組Math ■ 基礎數學模組Sympy ■ 數學應用模組Numpy ■ 將LaTeX應用在圖表 ■ 機器學習基本觀念 ■ 從方程式到函數 ■ 方程式與機器學習 ■ 從畢氏定理看機器學習 ■ 聯立方程式與聯立不等式與機器學習 ■ 機器學習需要知道的二次函數與三次函數 ■ 數據擬合、決定係數與迴歸曲線製作 ■ 數據預測 ■ 機器學習的最小平方法 ■ 機器學習必須知道的集合與機率 ■ 機率觀念與貝式定理的運用－COVID-19的全民普篩準確性推估 ■ 筆者講解指數與對數的運算規則，同時驗證這些規則 ■ 除了講解機器學習很重要的歐拉數(Euler’s Number)，更說明歐拉數的由來 ■ 認識邏輯(logistic)函數與logit函數 ■ 三角函數 ■ 大型運算子運算 ■ 向量、矩陣與線性迴歸 ■ 統計知識 ■ 機器學習模組scikit-learn，監督學習與無監督學習。 相關書籍 這本書是筆者所著機器學習系列書的起點，讀者還可以閱讀下列書籍：

本書集結六篇論文（第一、三、四、六篇德文，第二篇西班牙文，第五篇義大利文），本書為因應時代變遷下的教育環境及學生職涯挑戰，在教學方法上所提出新的論述及建構。 This book contains essays by various teachers from different universities and departments with the aim of presenting modern teaching methods for the changed learning and study conditions on the basis of theoretical preliminary considerations. Language teachers at Taiwanese universities often encounter similar difficulties in designing lessons: students’ increasing frustration and lack of motivation. Many students experience a high level of frustration and demotivation; they cannot find future prospects in language studies. Confronted with reality of time-consuming internships, part-time jobs and life, many students become painfully aware that a linguistic degree won’t prepare them for later work or provides career opportunities. In addition, they realize their low language skills and life experiences. Aware of that problem, the language departments have to find new teaching methods and create curricula which

在徹底研究機器學習後，筆者體會許多基礎數學不是不會與艱難而是生疏了，如果機器學習的書籍可以將複雜公式從基礎開始一步一步推導，其實可以很容易帶領讀者進入這個領域，同時感受數學不再如此艱澀，這也是我撰寫本書時時提醒自己要留意的事項。 研究機器學習雖然有很多模組可以使用，但是如果不懂相關數學原理，坦白說筆者不會相信未來你在這個領域會有所成就。 這本書講解了下列相關數學的基本知識。 ► 資料視覺化使用matplotlib ► 基礎數學模組Math ► 基礎數學模組Sympy ► 數學應用模組Numpy ► 機器學習基本觀念 ► 從方程式到函數 ► 方程式與機器學習 ► 從畢氏定理看機器學習 ► 聯立方程式與聯立不等式與機器學習 ► 機器學習需要知道的二次函數 ► 機器學習的最小平方法 ► 機器學習必須知道的集合與機率 ► 機率觀念與貝式定理的運用－COVID-19的全民普篩準確性推估 ► 筆者講解指數與對數的運算規則，同時驗證這些規則 ► 除了講解機器學習很重要的歐拉數(Euler’s Number)，更說明歐拉數的由來 ► 認識邏輯(logistic)函數與logit函數 ► 三角函數 ► 大型運算子運算 ► 向量、矩陣與線性迴歸 未來相關書籍 這本書是筆者機器學習系列書的起點，未來還將撰寫下列書籍： 機器學習：彩色圖解 + 微積分篇 + Python實作 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： 1：數學原理彩色圖解。 2：手工計算基礎數學。 3：Python程式高效實作。 這本書撰寫的幾個特色如下： 1：全書共用150個Python實例，講解機器學習的基礎數學 2：極詳細、超清楚、帶領讀者從畏懼數學到喜歡數學 3：複雜的數學符號重新拆解，原來可以很容易 4：了解機器學習的數學原理，讓機器學習程式充滿智慧靈魂

本书特色：(1)文字说明、源代码与运行结果穿插呈现，结合理论知识与实践经验。 (2)凸显第四代与第三代程序语言不同之处，掌握数据驱动程序设计的特点。 (3)左手用R，右手用Python，厚植追随**数据科学家的实力。 (4)配套资源丰富，来自各行业的数据处理与分析案例、R/Python对比的源代码、完整的教学课件。 (5)深入浅出地介绍统计机器学习理论与实务，做中学、学中做，迈向术道兼修的境界。 凝聚数据挖掘、机器学习等多学科的领悟R 与 Python兼修，配套课件、案例、源代码简单直白的叙述，带领读者认识数据分析与数据科学程序，通过案例代入练习，帮助读者快速建立数据科学的重要概念。 ——东吴大学巨量资料管理学院院长 许晋雄 博士学者的研究主题多半固定在某些范围内，很少人能像邹教授一样，醉心追求人工智能的*新趋势、数学分析方法及软件，让相关技术落地生根。 ——明志科技大学机械工程系特聘教授兼工程学院院长 梁晶炜 博士邹教授结合自己多年来的研究经验和体会，深入浅出地介绍了机器学习基础及各种统计学习方式下的数据分析方法，对高校学生及相关领域科技工作者有很好的启发。 ——南京理工大学教授博导、江苏省应用统计学会秘书长 程龙生 博士来自不同领域的资料处理与分析范例，同时掌握资料分析两大主流工具 —— R 与 Python，深入浅出地介绍统计机器学习理论与实务。

內容簡介:【嚴選經典】美國矽谷創業家/全球科技大廠與業界指定工研院顧問講師親自錄製231支影音教學影片，如臨現場授課！【聯合推薦】嘉義基督教醫院兒童醫學部主任、嘉基創新育成中心主任周信旭醫師Eco-City智慧生活科技區域整合中心執行長、國立交通大學土木工程系曾仁杰教授台北榮民總醫院神經外科、國立陽明大學研究所兼任助理教授關艾琛醫師本書為作者柯博文老師繼《Python+TensorFlow人工智慧、機器學習、大數據｜超炫專案與完全實戰》規劃的進階書籍，歷經業界頂尖的工程師學員多次考驗，實戰多年後才匯集成冊。包含Python、機器學習、人工智慧、TensorFlow、Keras、OpenCV等相關API的使用方法，且每個範例都是實戰程式。◎提供豐富的線上下載：204個範例程式、231支影音教學影片。◎介紹人工智慧的開發技巧，並且近乎100%準確度。◎大量使用業界數據、OpenData開放資料進行分析和預測，上百萬種數據讓你應用。◎以Python撰寫類神經的數學公式，讓讀者理解人工智慧演算法的來龍去脈，進而調整數學式讓準確度更好。◎範例豐富多元，將人工智慧運用在農業、氣象預報、手寫OCR、圖片學習等人工智慧實戰。◎結合Tensorflow.Keras和OpenCV自行產生數據庫，使用WebCam即時辨識圖片，並且實際應用在專案中。◎使用最新高難度的VGG16、VGG19、ResNet50、Xception、Inception、DenseNet121、FastR-CNN等演算法，並訓練自己的物件，使用COCO和ImageNet辨識近萬種物體。

一、新日本語能力試験基準に基き、作成します。 It's made based on JLPT. 二、新日本語能力試験N1の単語を網羅して、制覇できます。 Collect all the JLPT N1 vocabulary, and can be easily operated with one hand, making learning more efficient, this is an indispensable exercise for those aiming for the JLPT N1 exam. 三、多く練習するのを通して難しい問題でも早く完熟できます。 Even a difficult problem can become mature early through practicing much. 四、重なることなく、それぞれ違う多くの問題をしっかり練習するのを通して、使い方はもとより、どんどん会話能力も増進できるようになります。 The questions simulate the 4 questions of the JLPT N1 word problem test, and you will be able to familiarize with various vocabularies through practicing by constantly working on problems.

本书主要内容包括人工智能起源发展，特别是新一代人工智能的驱动因素和关键技术，并介绍通过Python编程语言的学习和数据统计、*优化方法等理论学习掌握人工智能的开发工具和方法。进而引出深度学习与神经网络、GPU并行计算与CUDA编程等新一代人工智能的核心技术和方法，对于以往较为忽视的数据采集与数据集制作部分专门做一章节来介绍。*后以TensorFlow为平台，通过各种与实际生产生活联系紧密的热点应用为案例改编为实验，达到提升创新素养和提高技能水平的人才培养目标。 汇聚新一代人工智能核心技术!全面掌握从理论到应用、从数据到模型、从编程语言到案例实现的全过程! 中国智慧城市专家委员会首席科学家 刘志刚 作序！ 汇聚新一代人工智能核心技术全面掌握从理论到应用、从数据到模型、从编程语言到案例实现的全过程

★★★最淺顯易懂的機器學習專書★★★ 與其害怕被AI取代， 不如學會機器學習，讓AI為你所用！ ★ 日本亞馬遜資訊相關類暢銷榜No. 1 ．針對各類機器學習全圖像化，深入淺出的機器學習入門書 ．詳解各種機器學習演算法的概念和用途，學會如何選對演算法 ．所有機器學習演算法皆提供Python範例程式碼，讓你現學現用 【什麼是機器學習？】 人工智慧（AI）、機器學習、深度學習⋯⋯與人類的生活密不可分， 但多數人對這些專有名詞一知半解，甚至有些誤解， 實現 AI 的方法包羅萬象，但機器學習是實現AI最普及的方法， 有些人誤以為深度學習就是AI，但事實上深度學習也是種機器學習。 機器學習顧名思義，就是電腦會透過演算法，根據問題或環境自動學習， 並運用學習結果來解決問題。 【機器學習的應用觸及各領域】 機器學習可以應用在各種領域，包括： 自動駕駛、文書處理、資料分析、自動翻譯、醫療診斷、預測天氣⋯⋯ 近年來，因為電腦價格降低，讓機器學習普及，不再是高深的技術， 讓非理科出身的文科人也能容易學習，運用在工作上。 由於機器學習有許多種類，因此懂得如何選擇最適合的演算法， 才能讓精準解決問題，事半功倍。 【2大類 ╳ 17種演算法，弄懂機器學習的邏輯與概念】 ◎ 9種監督式學習：將問題的答案輸入電腦，讓電腦自己學習，像是過濾垃圾郵件 ．問題分類（分類）：羅吉斯迴歸、單純貝氏分類器 ．找出特徵關聯性（迴歸）：線性迴歸、正則化 ．分類且找出關聯性：支持向量機、Kernel法、隨機森林、類神經網路、kNN ◎ 8種無監督式學習：提供電腦問題與特徵，讓電腦自行分類，例如找出有車的照片 ．選擇特徵與數量（降維）： PCA、LSA、NMF、LDA、LLE、t-SNE ．特徵分類（分群）：k-means分群法、高斯混合分布 【Python是時下最熱門的程式語言】 在學習機器學習的演算法時， Python是最容易上手，適用於各作業系統，也完全免費的程式語言軟體， 與機器學習及統計相關的函式庫也非常豐富。 本書所有範例程式碼都是使用Python語法編寫， 因此書中還附有Python基礎教學。 本書用一張圖帶你掌握機器學習的整體輪廓，學會機器學習的基礎知識和概念， 了解在學習機器學習的演算法時最重要的處理過程， 幫你學會如何精準選對演算法，只要掌握每一種演算法的性質， 相信就能學會

由網絡插畫師－－阿塗繪制，教讀者香港的俚語、諺語、術語、歇後語！ Learning Cantonese is easier than borrowing a fire.

《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法在臨床工作中，這是本書最獨特之處。本書旨在超越技術的哲學、理論、概念和語言知識，真的能將靈活性過程的技巧和能力運用在實務中。 試圖成為其他ACT書籍的技巧培訓的協同教材，本書提供有關ACT的理論、哲學、數據、隱喻、練習和應用的更多詳細資訊，以及如何將茲用在各種問題上，如焦慮、憂鬱、慢性疼痛和精神病 旨在幫助臨床工作者建立ACT治療過程有關的核心能力，讓他們能夠更有效地幫助案主呈現的各類問題。 儘管閱讀ACT技術和技能很重要，但要成為一名有效的ACT臨床工作者，練習這些技能更為重要。有著廣博的心理治療知識是可以為心理治療工作奠定基石。然而，不僅是語文的知識可以引導你完成治療；經驗知識也是理解ACT方法和提供高品質心理治療的關鍵。本書旨在經由練習題的實作，進而提升你的經驗知識。

內容簡介:本書介紹量子電腦與量子計算的理論基礎，並結合IBMQExperience實作，帶領讀者初步窺探這個嶄新而有趣的領域，迎接「量子霸權」時代的來臨。採主題介紹方式，循序漸進、深入淺出。內容涵蓋量子電腦、量子力學、數學、量子硬體、量子計算、量子演算法等理論基礎，並結合IBMQExperience進行電路作曲家、Python與Qiskit程式等實作過程，強調理論與實務的緊密結合，實現「做中學」的學習理念，期望協助您快速入門。同時介紹具有代表性的量子計算與量子演算法，包含豐富的Python程式範例，協助您實際體驗IBMQ量子電腦的模擬與實作。本書適用於資優高中生，或是資訊、電機、電子、工工、物理、應數、化工、生科等相關科系的大專學生。適用於產業界的研發工程師、資訊工程師、軟體工程師、資料科學家、大數據分析師、人工智慧工程師、化學工程師、生物醫學工程師、金融分析師等，或是對於量子電腦與量子計算領域具有興趣的創客玩家等。

強化學習可說是能自我演進的機器學習，能帶領我們達到真正的人工智慧。本書好讀又容易上手，運用了大量Python範例來從頭解釋所有東西。 本書從強化學習的簡介開始，接著是OpenAI Gym與TensorFlow。您會認識各種RL演算法與重要觀念，例如Markov決策過程、蒙地卡羅法與動態規劃，包括價值迭代與策略迭代。本書提供了非常豐富的範例幫助您認識各種深度強化學習演算法，例如競爭DQN、DRQN、A3C、PPO與TRPO。您還會學到想像增強代理、透過人類偏好來學習、DQfD、HER以及更多強化學習的最新發展。 本書精彩內容： ．理解強化學習方法、演算法與重要元素的相關基礎 ．使用OpenAI Gym與TensorFlow來訓練代理 ．理解Markov決策過程、Bellman最佳化與TD學習 ．運用多種演算法來解決多臂式吃角子老虎問題 ．熟悉各種深度學習演算法，如RNN、LSTM、CNN與其應用 ．使用DRQN演算法來建置智能代理來玩毀滅戰士遊戲 ．使用DDPG來教導代理來玩月球冒險遊戲 ．使用競爭DQN來訓練代理來玩賽車遊戲

*作者親自錄製影音教學影片，是初學者學習與教師教學的最佳輔助工具。 *Python指令相關規範複雜，本書審慎挑選對初學者重點部分整理說明，配合範例學習均可順利完成。 *書中所用的指令精簡，變數盡可能用簡單字母定義，程式簡單易懂。 *運算式的運算範疇有些相當細膩瑣碎，作者僅挑重要部分說明，對於初學者應游刃有餘。 *本書強調對學習者建立「運算思維」，從簡單範例說明逐步建立學習者編寫程式的技巧。建議學習者在觀摩執行範例之後，能夠利用很短的時間，自行撰寫程式一次，對於學習會有很大的幫助。 *本書範例程式、影音教學影片請至http://gg.gg/py-book下載。 *書中附有APCS大學程式設計先修檢測（離線和上傳程式的）測資讀取方法說明，應考前不可不知。

本書以Python 3版本作為數據分析與挖掘實戰的應用工具，從Pyhton的基礎語法開始，陸續介紹有關數值計算的Numpy、數據處理的Pandas、數據可視化的Matplotlib和數據挖掘的Sklearn等內容。全書共涵蓋15種可視化圖形以及10個常用的數據挖掘算法和實戰項目，通過本書的學習，讀者可以掌握數據分析與挖掘的理論知識和實戰技能。 本書適於統計學、數學、經濟學、金融學、管理學以及相關理工科專業的本科生、研究生使用，也能夠提高從事數據諮詢、研究或分析等人士的專業水平和技能。

《邊學邊用：粵語聽說教材（二）》是為非華語母語背景的學習者編寫的以粵語作為二語學習的教材。本書課本內容取材自生活場景，提供常用詞彙，並附上活學活用的練習，讓學習者能在日常生活中靈活使用粵語。 “Cantonese in Communication”is a series of textbooks designed for learners learning Cantonese as a second language. It targets to use daily language scenarios, useful vocabulary, lively conversations and exercise in a practical way. It is meant for learners with no Chinese background to use Cantonese in their daily life.