Effective Python

內容介紹: ▍AI 時代的 Excel 書，這一本就夠了！▍滿滿「新」Excel ✕ AI 自動化工作術！不限 ChatGPT，教你活用各種 AI 工具，秒解各種 Excel 難題！Excel 一直都是職場上使用率很高的工具，從基本的資料輸入、篩選、彙總計算，到進階的圖表製作、樞紐分析、市調統計、行政／財會／銷售各領域的商用表單製作...等，職場上用到 Excel 的工作實在是五花八門。也因此，市面上的 Excel 書自然也是「滿坑滿谷」(Excel 便利技巧書／公式 + 函數書／樞紐分析書／商用表單製作書／圖表書／Excel 爬蟲 + 資料分析書／Excel VBA (或 Python) 辦公室自動化書／...等)，讀都讀不完！問題是，很多時候職場上的 Excel 狀況題來的又急又快，不見得有時間等我們「練功」，更關鍵的問題是：【AI 當道，我們還需要像以前那樣一本書一本書學、一招一招學、一個函數一個函數研究...，按部就班地學 Excel 嗎？】顯然不用！身處 AI 時代，傳統的做法實在太低效了！改試試本書的自動化高效做法吧，保證你試過就回不去！【AI First！生成函數 + 公式，內建 Excel 功能卡關...通通請 AI 自動化輕鬆解決！】在本書中，各章將羅列職場上最常遇到的 Excel 需求/難題：‧Excel 函數、公式撰寫‧Excel 資料整理‧Excel 資料篩選‧Excel 資料彙總計算‧Excel 圖表製作、分析‧Excel 樞紐分析‧Excel 市場調查與統計分析‧Excel 進階商業分析‧Excel 各種商用 (行政／銷售／總務／財會／人事...) 表單製作‧Excel 跨平台流程串接作業...每一章的問題都可在市場上看到 Excel 專書，以往想解決某章問題時，就得靠厚厚的一本書。如果你的目標是累積自我能力，學這些都很好，但如果目標是擺在解決職場上遇到各種的 Excel 難題，「慢慢學 VS 快快解決」，顯然後者才是優先該做的！考量到這一點，各章將採用【AI First】思維，將帶你一律從「先解決 Excel 問題」的角度出發，因應不同情境選擇合適的 AI 工具、合適的 AI 技巧試著自動化解決 Excel 問題。你會發現，這與傳統 Excel 書的思維完全不同，【原來一大堆 Excel 工作都可以請 AI 幫我們自動化完成】，只要試過

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

內容簡介:👍 中華企業資源規劃學會「商用數據應用師」認證教材指定用書過去在商用大數據分析上，多著重在演算法的介紹，內容過於側重數理理解，這讓許多商管學生為之卻步。更有甚者，是太著重在程式撰寫上，這也讓沒有程式基礎的學生難以親近應用。本書要打破這些商管學生的困擾，以顧客的R（銷售時間）、F（銷售頻率）、M（銷售金額）商業資料為主，以循序漸進方式，介紹各類資料探勘的聰明方法（即演算法），再透過免費的Google Colab平台，以Python語言為基礎，用簡易的指令撰寫，協助商管背景人士一步步進行操作，期望商管人士可以在這樣開放、免費的環境下，透過案例說明與實作，輕鬆跨過這道牆，建立起對商用大數據分析的正確基礎觀念與操作。* 最新第二版特別針對生成式人工智慧（Generative AI）等新興技術進行介紹，讓讀者可以在大數據的框架下，掌握未來技術的發展趨勢。* 以豐富的插圖與淺顯易懂的解說，輕鬆讀懂大數據演算法的內容。* 提供商管案例做為資料探勘參考。* 所有實作資料來自於轉換後的真實商業資料。* 提供完整程式碼無痛接軌實作。* 中華企業資源規劃學會「商用數據應用師」認證教材指定用書。

★程式小白一學就會，不再半途而廢★一改傳統以鉅細靡遺的語法為導向的學習方式，採取AI時代的學習方式，以解決問題為核心，透過貼近生活的實例講解重要的語法與主題，有效率地和AI助理合作，讓初學者不再苦苦糾纏於繁瑣的語法，培養解決問題的邏輯思維。★實用套件輕鬆上手，寫出厲害、有用的程式★．pillow：圖像處理，例如色彩模式、裁剪、旋轉、翻轉、濾鏡等。．matplotlib：繪製圖表，例如折線圖、散布圖、長條圖、直方圖、圓餅圖等。．tkinter：建立圖形使用者介面 (GUI)。．Requests、Beautiful Soup：網路爬蟲，例如抓取臺灣銀行牌告匯率資料、從yahoo!股市抓取即時股價等。★與ChatGPT完美合作，寫出正確、高效的程式★提示工程技巧大公開：查詢語法和範例◎撰寫、修正與優化程式◎閱讀並測試程式碼◎除錯◎幫程式加上註解或try…except語法◎解決流程錯誤與無窮迴圈◎撰寫邏輯複雜的程式◎透過設計與撰寫函式來解決問題◎查看與解決程式錯誤所造成的例外◎根據資料判斷要使用哪種圖表並撰寫程式◎根據附圖與文字敘述撰寫GUI程式◎解決網路爬蟲程式失敗。在本書中，我們會在每章的開頭講解重要的語法與主題，然後在結尾的地方透過「 ChatGPT程式助理」專欄，示範如何有效率地和AI助理合作，讓初學者能夠快速寫出正確、有用的程式！當然這些提示工程技巧並不限定於ChatGPT，你也可以舉一反三、靈活運用在Gemini、Copilot等AI助理。將「 ChatGPT程式助理」以專欄的形式放在各章的結尾，不僅能夠適時地示範ChatGPT在不同主題的使用技巧，而且不會干擾讀者自學或教師上課的節奏。

內容介紹: 用自己的電腦也能從零開始建構 LLM 模型！LLM 的參數真的非常多~ 動輒就數千億個參數，一般家用電腦是跑不動的；再加上 LLM 模型架構、注意力機制的運作都非常複雜，要深入理解也有不小的門檻。★ 機器學習專家 Sebastian Raschka 特別規劃了一整套的教練式教學，透過較小型的資料集，讓您能在一般電腦上跟著步驟實作，並逐步理解大型語言模型的架構與技術！- 本書涵蓋了建構 LLM 的完整過程，包括處理資料集、實作模型架構、注意力機制、使用無標籤的資料進行預訓練，以及針對特定任務的微調技術 (分類任務微調與指令微調)。- 書中每一步驟都有清楚的文字、圖解和程式範例，帶著你從零開始撰寫一個基礎模型，並將其進化為文本分類工具，最終創建一個能夠理解並回應對話指令的聊天機器人。★ 經驗豐富的開發者與初學者，都可以學習到如何一步步建構一個 GPT，掌握創建 LLM 所需的基本概念與實作技巧！- 如果是具備基礎機器學習知識、中階 Python 技能的讀者，作者提供了許多額外資源，包含完整程式碼範例 (GitHub 儲存庫)、參考文獻與延伸閱讀 (像是如何應用更大規模的模型參數)、優化訓練迴圈與進階的 LoRA 微調方法，讓您可以再進一步深入學習，持續往專家邁進！- 對於初學者來說，作者在附錄中有提供 PyTorch 基礎知識與安裝解說，而小編則在內文中適當添加註解，幫助讀者能更好地理解內容。另外，旗標更準備了 Colab 線上資源，讓您理論、實作都能暢通無阻。就算是程式語言小白，初入門也能無痛學習、打好 LLM 的基礎~一起提前起跑，搶佔 LLM 理論知識與 GPT 模型實作的先機，為自己投資一個無限的未來！本書特色: 「親手實現LLM，就能破解AI落地應用的層層關卡！」——溫怡玲｜人工智慧科技基金會 執行長▌專業推薦 ▌林筱玫｜台灣人工智慧協會 執行長 馬偉雲｜中央研究院 資訊科學研究所 副研究員郭興安｜永豐餘投控 資安長暨元信達資訊 總經理黃逸華｜美商WSP集團 臺灣區分公司 策略長蕭安助｜和碩聯合科技 人工智慧發展處 副總經理● 長年 4.5 顆星好評並翻譯成多國語言的暢銷書《Python Machine Learning》作者 Sebastian Raschka 又一最新力作 ● 本書於 Amazon 上獲 4.7 顆星好評

本書提供讀者運用生成式AI工具協助文字與圖像創作的全面性學習體驗，引導讀者充分掌握生成式AI在文字與圖像的相關應用，並在各種場域中運用這些技術。 全書共12章，第1章從AI的基本原理到ChatGPT的運作方式，介紹人工智慧與ChatGPT；第2、3章開啟ChatGPT的大門，透過實際案例引導讀者進行實作演練與案例分析；第4章聚焦於ChatGPT在推薦系統中的應用；第5章運用案例式推理機制、本體論發展出整合本體論之案例式推理，闡釋如何運用ChatGPT發展智慧型應用；第6、7章著重於文本與文案創作的應用，包括文章文體、文字風格以及新聞寫作與編輯等應用；第8章介紹運用ChatGPT學習Python程式設計；第9章介紹生成式人工智慧在圖像生成中的應用和挑戰；第10、11、12章詳細解說Bing Image Creator、DreamStudio以及Stable Diffusion等圖像AI生成工具，並示範如何運用這些工具生成優質圖像，並引導讀者透過實作演練，創造出引人注目的優質圖像。 第二版新增ChatGPT的進階應用，讓讀者能更加了解資訊科技的多種面向，深深體會人工智慧的奧妙之處。 各章章末均安排作業，供讀者自我練習並複習該章所學。除了第1及第9章之外，各章章末還有實際演練單元，引導讀者在實作中掌握學習成效。各章的作業、演練均須讀者自行練習，不提供解答，出版公司與銷售單位亦無法提供解答。自學讀者選購前請知悉。

ChatGPT全新功能4o/o1/o3、Reason、Search、Canvas、Projects、Voice、Sora推理、搜尋、畫布、專案、語音、視訊、影片開創AI無限可能►► 2025.3.7新增Tasks(任務)、Deep Research(深入研究)、ChatGPT 4.5三個全新功能電子書章節 ◄◄＼\ AI系列書累計銷售超過8萬冊 /／內容簡介★★★★★【第1本 ChatGPT全新功能】★★★★★★★★★★【o1/o3 + Canvas + Projects + Sora】★★★★★★★★★★【Projects x Voice x視訊】★★★★★2024年12月5日起連續12天全新功能登場，甚至也預告了ChatGPT o3/o3-mini的上市。這本書完整說明ChatGPT全新功能和突破性的技術，此外本書內容也包含了，自從2024年5月ChatGPT Omni以來新功能的詮釋，期待可以幫助讀者更完整掌握AI的浪潮。 ◎ 「o1」、「o3」的推理(Reason) ★解釋原理，與4o的比較。 ★策略規劃與決策建議實例。 ★科技研發與創新設計實例。 ★數學問題求解實例。◎ 進階語音模式(Advanced Voice Mode)★ ★語音與視訊功能，提升溝通效率。◎ 搜尋(Search) ★從靜態知識到動態資訊引擎。 ★11大搜尋類別實例。 ★語音搜尋。 ★導航搜尋。 ★搜尋與摘要。◎ 畫布(Canvas)應用 ★ChatGPT協同寫作的全新體驗。 ★ChatGPT助攻Python與其他程式語言設計。◎ DALL-E ★AI繪畫與局部修圖功能。 ★風格轉換。◎ 專案(Projects)管理 ★資料集中管理。 ★高效內容搜尋與過濾。 ★整合與協作。◎ 圖表製作 ★ 靜態與互動圖表。 ★ 股市資料視覺化分析。◎ Sor

本書分為8章，共包含66個條目。本書首先講解了調試策略(第1章)、調試方法(第2章)以及調試時所用的工具與技術(第3章)，旨在幫助讀者調試各類軟件故障和系統故障。緊接著介紹了可應用於調試工作各階段的技術，涵蓋使用調試器(第4章)、編寫程序(第5章)、編譯軟件(第6章)和運行系統(第7章)等階段。本書最後一章(第8章)專注於介紹一些特定的調試工具和調試技術，這些工具和技術用於定位多線程和併發代碼中那些棘手的bug。

●為預訓練和微調尋找合適的用例和數據集 ●使用定制的加速器和GPU,為大規模訓練做好準備 ●配置AWS和SageMaker環境,**限度地提高性能 ●根據模型和約束條件選擇超參數 ●使用多種並行方式分發模型和數據集 ●利用作業重啟、間歇性健康檢查等方式避開陷阱 ●定性和定量地評估模型 ●部署模型，在運行時進行改進和監控

【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。

機器學習最強入門邁向AI高手王者歸來(全彩印刷)內容簡介★★★★★【數學原理 + 演算法 + 真實案例 + 專題實作】★★★★★★★★★★【數學 x機率 x 統計 x 演算法】★★★★★★★★★★【機器學習演算法 x AI專題】★★★★★ AI時代的學習革命：用最簡單的方式掌握機器學習。 機器學習已成為當今科技領域的核心技能，但艱澀的數學與複雜的概念常讓人望而卻步。本書以淺顯易懂的白話解釋，結合全彩圖表輔助教學，幫助讀者輕鬆入門、快速掌握機器學習的核心知識與應用技巧。本書特色◎ 白話解釋機器學習：摒棄晦澀公式，以簡單明瞭的語言說明每個概念，配合豐富的全彩圖表，讓學習變得更輕鬆有趣。◎ 基礎數學起步，實現 AI 場景應用：從基礎數學概念講解機器學習，逐步導入 AI 在生活中的實際應用，橋接理論與實務。◎ 彩色圖解演算法，從小數據開始：用彩色圖像化的方式清晰呈現演算法的運作原理，並從簡單的小數據案例帶領讀者進入真實世界的應用。◎ 實用程式碼範例：提供完整的 Python 程式碼範例，將理論知識與實務結合，幫助讀者快速上手，並理解如何將理論轉化為可行的程式解決方案。◎ AI 專題實戰：涵蓋特徵選擇、模型選擇、超參數調整等進階主題，提供解決特定問題的策略與技巧，助力讀者邁向機器學習高手之路。數學場景 × AI 實例◎ 方程式、一元到多元函數 ★餐廳經營、業務員績效、網路行銷 .

本書系統地介紹了數據可視化技術及其在諸多領域的實際應用。首先，闡述了大數據可視化技術的基本概念以及相關的基礎知識。然後，採用理論與實踐相結合的方式，針對實際應用中的各種不同類型的數據，通過各種圖表及實例代碼展示了這些數據的可視化方法。最後，介紹了數據可視化技術在不同領域中的基本應用。本書可以作為高等院校計算機、數據科學與大數據技術等相關專業的數據可視化教材，也可以供從事數據可視化、數據分析的相關技術人員參考使用。

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。

Functional programming (函數式程式設計) 是一種已有六十年歷史的程式設計範式，為何現在變得越來越重要？這是因為隨著各種連網設備 (如行動裝置) 和雲端服務的普及，多程序透過網路交換訊息已成為常態，因此分散式系統的開發變得至關重要。分散式系統軟體開發的複雜性往往導致開發過程容易陷入混亂，程式碼盤根錯節難以除錯維護與擴展，成為揮之不去卻又不敢動的痛處。而 functional programming 的簡約風格因此受到廣泛關注。這種設計範式強調使用函式來構建應用程式，程式碼清晰又容易維護，亦能解決分散式系統多執行緒的問題。除了專門的函數式語言之外，Python、Java、JavaScript、C#、C++、Go 和 Rust 等知名語言的新版中，也因應趨勢增強了對 functional programming 的支援。只要建立了這種思維方式，你就可以應用在自己的程式語言中。市面上與 functional programming 相關的書籍 (主要為英文書) 通常由學者撰寫，內容偏重理論，而在大型實務專案經驗上顯得不足。這類書中的範例大多過於簡單，未能涉及實際軟體架構問題。與此相反，本書作者擁有二十年在產業界實際運用 functional programming 的經驗，從產業角度出發，旨在幫助那些在軟體工程實踐中遇到困難的工程師重新思考。即使你的目的不是分散式系統，學習 functional programming 的思維都能夠幫助你在撰寫任何程式時想得更周到。由於 functional programming 的特點 — 無 side effects（額外作用）和資料的不可變性 — 使得它非常適用於開發網路程式，在這種環境中，資料一致性和狀態管理是關鍵挑戰。本書透過 concurrency primitives（併發基本工具）實作、繪製時間線圖、分析並解決併發操作中的插緒問題，有效處理狀態變化和 bug，從而構建可靠的分散式系統程式。本書特色: ●作者從產業界的視角出發，旨在幫助那些陷入困境的軟體工程師，重新審視並採納 functional programming 程式設計方法。●為了更貼近軟體工程師的實際狀況，書中以廣泛熟知的 JavaScript 語言做示範。雖然 JavaScript 不是最理想的函數式語言，但這一點

本書特色1.學習目標：每章的最前面都有引言說明學習目標，啟發學習動機。2.圖解說明：以圖文並茂的方式，解說「資料庫」的概念知識。3.課後評量：提供「選擇題」與「問答題」題型，協助讀者課後練習與自我測驗。4.本書主要以SQL Server 2019寫成，可往上、往下相容於2017、2022版本。內容簡介本書依照作者多年的教學與實務經驗，為讀者量身打造一本適合初學者的入門及實作書。內容輔以大量圖形和範例解說，完整說明資料庫系統理論與實作，不僅適合大專院校的課程，也適用於準備國家考試的參考。內容涵蓋資料庫導論、SQL Server的安裝與環境介紹、關聯式資料庫、ER Model實體關係圖、資料庫正規化、關聯式模式的資料運算、結構化查詢語言SQL、SQL的查詢語言、合併理論與實作、檢視表、預存程序、觸發程序。並進一步介紹Python如何連接SQL Server資料庫來學習SQL指令，以及整合SQL Server資料庫開發員工銷售系統。

ChatGPT 4 Omni領軍Copilot、Claude、Gemini、36組GPT ...全面探索生成式AI的無限可能本書內容★☆★☆★【AI 領航 - 全面掌握】★☆★☆★★☆★☆★【36組GPT - 應用無限】★☆★☆★★☆★☆★【藝術二維碼 - 深度探索】★☆★☆★★☆★☆★【智慧投資 - 股市掘金】★☆★☆★◆ChatGPT開創智慧生活新未來創新學習與未來教育的變革情感與表達的新語言 - 表情符號的力量閱讀、創作與分析的智慧進化◆ChatGPT心靈畫家之路AI助力下的繪畫新體驗AI藝術靈感的交流空間◆ChatGPT驅動的企業數位轉型智慧文書處理與法律案件管理AI助力的行銷企劃創新◆Prompt魔法咒語控制 AI 輸出的方向和風格AI 進行互動式學習◆ChatGPT App - 智慧對話的新時代多模態互動 - 文字與語音的無縫溝通智慧與情感的交融 - 人性化的AI互動◆GPT畫筆魔術師DALL-E、Hot Mods ...讓你的奇思妙想活靈活現圖片不夠狂？交給我！立刻變身！你的品牌形象，由我來打造！商業設計◆GPT - 數位電影院Canva、Song Maker ...你的AI作曲夥伴AI驅動的影片編輯新時代◆GPT - 閱讀、寫作與簡報Write For Me、Slide Maker ...AI寫廣告與SEO優化研究助理AI助你事半功倍AI簡報神器◆GPT - 網頁與科學運算Diagrams 、Wolfram ...圖表與視覺化圖形的助手科學之眼，洞悉宇宙奧秘秒建網站◆自然語言設計GPT畫夢師留學作文批改專家比價網深智客服◆AI夥伴齊聚探索Copilot、Gemini與Claude的力量◆Python GPT - 進階應用探索動態視覺表達 - 創建Gif動畫精準時間管理 - 計時器的智能應用◆藝術與科技的結合藝術圖像二維碼◆AI淘金術智慧投資新手法

這本趣味的指南在探索AI與資料科學領域的奇妙世界方面，具有以下特點，並獲得學界和業界的推薦：◆全面性：涵蓋從數據收集到機器學習模型構建的全過程，適合初學者和進階學習者。◆工具應用：重點介紹Python及其他主要工具的應用，這些工具是當今AI與資料科學必不可少的基礎。◆學界推薦：來自頂尖學術界專家的推薦，確保本書內容的學術性和專業性。◆業界推薦：專業資訊人士的推薦，證明本書在實際應用和職場技能需求的價值。◆實際案例和習題：提供豐富的實際案例和習題，有助於讀者從理論到實踐的無縫過渡，加深對知識的理解和應用能力。本書的特點使得這本指南不僅適合想要建立堅實基礎並深入研究AI與資料科學的新手，也適合希望在這些領域中追求更高專業水準的進階學習者。無論是學術研究還是商業應用，這本書都將成為讀者實現卓越的重要工具書。書籍推薦人：伽碩企業有限公司附設職業訓練中心執行長 郭明洽銘傳大學資訊科技與管理學程教授 尹邦嚴前仁寶電腦財務主管、法藍瓷行政主管、中強光電營運主管、國巨稽核主管 鄭穎臨日本東京農工大學 感染症未來疫学研究センター 特任助理教授 林立云王致遠 藥師國際商業機器股份有限公司 IBM 工程師 陳尚瑋優貝克股份有限公司資料工程師 吳俊毅

【書籍特點】★量化交易基礎，資產配置量化☆阿爾法量化，貝塔量化，另類量化★量化交易的策略及實戰，巴菲特的量化交易策略☆量化交易策略的邏輯與設計★因數建模，凱利公式與倉位計算，夏普比率，彼得·林奇多因數量化交易☆米倫坎普量化交易策略★量化交易策略的程式開發☆監督學習，無監督學習，深度學習★量化交易中的重要問題，低風險策略☆GPT在量化交易中的應用【內容簡介】ChatGPT從天而降，這讓廣大投資者可以更加方便地使用各類程式設計工具。當工具的使用門檻迅速降低時，掌握量化交易的底層邏輯就成了重中之重。量化交易的世界裡，每位投資者選擇的交易策略是差別很大的，具體可以概括成5種交易策略：基本面量化、資產配置量化、阿爾法量化、貝塔量化和另類量化。本書將這5種交易策略都用實戰演練，我們可以看到世界級投資大師們留下的足跡。把投資當作「數學」來研究的時候，投資就不再是一門無法預測的藝術。市場變化的背後應當有其數學邏輯，這也是筆者一直強調的「在投資中，底層思維邏輯最重要，而具體的工具不重要」的原因。使用GPT及Python的結合，再加上五大量化交易策略，讀者們可以勇於嘗試不同的交易策略，看看哪個最適合自己，用時間來錢滾錢，才是達到財富自由的唯一道路。

工業控制系統安全解析 深入OT技術與攻防實作 本書專注於工業控制系統安全，內容涵蓋操作技術（Operational Technology, OT）的多個方面。OT是工業控制系統的核心，包括 ICS（工業控制系統）、PLC（可編程邏輯控制器）、DCS（分散式控制系統）、HMI（人機介面）與 SCADA（監控與資料收集系統）等眾多元素。本書從煉化廠的製程視角，探討工控系統的底層協定，並將場域模擬成靶機，利用 Python 程式進行靶機攻擊，進而反思藍軍的防禦概念。 ❑ 第一單元：工業控制 這一單元將深入介紹工業控制系統的各個部分，從 OT 安全到具體的控制系統元件，如 ICS、DCS、SCADA 及 PLC。學習內容包括 PLC 階梯圖、AB 接點操作，並解釋各種專業術語的差異性以及如何使用 NodeMCU 進行模擬。此外，還將涉及到工控領域的通訊協定，包括 Modbus、OPC UA、S7Comm、IEC-104、DNP3 等協定的訊框分析。 ❑ 第二單元：煉製石化廠域 本單元介紹煉製石化廠的操作過程，從蒸餾工場、裂解工場到油氣純化等 16 種不同的操作工場，以及油槽區的基礎知識。此部分同時探討工場的工業控制架構。 ❑ 第三單元：藍軍與紅軍 在此單元學習 ICS 的網路入侵檢測技術及針對協定的攻擊方法，包括分析著名的網路攻擊案例。此外，還將介紹如何使用 Shodan 和鍾馗之眼 ZoomEye 等工具來偵測潛在的安全風險，並強調作為一名優秀的藍軍的重要概念：知己知彼。 ❑ 第四單元：實作 最後，本書透過從 Lab1 到 Lab10 的系列實驗，帶領讀者完成 STRIDE 模型的攻防學習，實際應用前面單元的理論知識。本書提供線上觀看影像檔，可以先預覽後，再對照本書進行實作。書本的文字說明結合影像，學習上會比較順手。 透過這本書的學習，讀者能夠全面了解並掌握工業控制系統的安全操作與防護策略，為在高風險工業環境中的安全保護打下基礎。 目標讀者 a.石化資安專題的高中、大專學生 b.從資訊安全到工控安全的跨領域學習者 c.針對工控與資安領域的碩博士生 d.有志進入油水電的資訊與程控人員 e.對工控安全有興趣的人 ☑ 本書為成功大學【石化資安實務專題】指定用書 專業推薦 工控安全是跨領域的人才，本書介紹了機電系應具備的 SCADA、DCS、PLC 等工控系統的運作基本原理，還結

AI助攻！搭配ChatGPT學習效率加倍！ ★提供用書教師相關的教學資源★ 【資料結構】(Data Structures)是資訊科學領域中的基礎課程，多數資訊相關科系的研究所入學考試會將之列入考科，而諸如高考三級、地方特考、司法特考、鐵路考試中的資訊類別考試亦會將之列入考科，因此選擇一本觀念正確、條理清晰且掌握命題趨勢的書籍是很重要的。 本書以實例演練為導向，漸進式的學習架構，詳盡解說各種資料結構，期能帶領讀者了解其中的精髓，進而具備開發大型程式的功力。此外，為了因應未來報考資訊相關科系的研究所或準備國家考試，本書精選題型多元的考題，並融入相關章節、隨堂練習與學習評量，建議讀者勤加練習。 AI助攻 *使用【ChatGPT】輔助學習資料結構，例如查詢理論與實作、上傳圖片解題、出題練習、撰寫程式、優化與除錯、與其它程式語言互相轉換等，這些技巧大多不限定於ChatGPT，也可以靈活運用在【Microsoft Copilot】、【Google Gemini】等AI助理。 *本書是以C語言進行實作，讀者可以自行使用ChatGPT轉換成Python、C++、C#、Java等程式語言。 *ChatGPT相關內容統一放在本書最後一章，希望讀者以學會資料結構為主，而使用ChatGPT為輔，同時不會干擾到學習或上課的節奏。 考題觀摩 收錄研究所入學考試與資訊類別國家考試的精選考題，增加實例演練經驗，提升即戰力。

《English for Everyone Junior》系列專為6至9歲兒童設計，幫助初學者建立英文基礎。此套裝包含三本核心教材：入門課本、練習冊與英文字典。課本從零開始，帶領孩子逐步掌握基礎詞彙與文法；練習冊提供超過1,000道練習題，加深語言技能；字典則介紹1,000個常用詞彙，配合插圖與例句，加強理解與應用。本系列不僅適合家庭自學，也能作為課堂教材使用。搭配歌曲、插圖與網路音檔，讓學習過程充滿互動與趣味，是兒童英文啟蒙的完整資源。亮點：三冊合一：課本、練習冊、字典超過1,000題練習與1,000核心詞彙插圖與歌曲設計，學習更生動附線上音檔，練習發音更便利The English for Everyone Junior series provides children ages 6-9 with all the support they need as they take their first steps toward learning English as a second language. Now available as a beautifully packaged box set, the Beginner's Course, Beginner's Practice Book, and English Dictionary offer the perfect introduction to English vocabulary, grammar, and language skills. Equally effective for home study or the classroom, the Beginner's Course assumes no previous knowledge of English. It takes children through the basics of the language, helping them use and understand elementary English clearly and confidently. The Practice Book contains more than 1,000 vocabulary and grammar exercises to drill the lan

提升程式設計與品質的訣竅 推薦給堅持寫出優質軟體的你 無論技術如何發展，程式碼的簡潔仍然至關重要。 程式碼的簡潔度和明確度，不僅是程式設計師的責任，也影響資源分配、開發策略、專案管理等面向，甚至關乎整個軟體產業的發展。 雖然 AI 可以自動生成程式碼，但目前仍存在基本錯誤、理解問題和維護困難等缺陷。現階段，人機合作還是主流，程式設計師需要監督、修正和改善 AI 生成的程式碼。 因此無論技術如何演進，程式碼的可讀性和維護性仍然十分重要。 「這是一本資訊豐富的著作，它用深入的理論和豐富的實例來說明如何寫出clean code。強烈推薦給堅持寫出優質軟體的你。」 —Daniel Moka 軟體工匠，Moka IT 「Maxi是位應用科學家，本書充分展示出他在軟體開發領域深厚的專業知識。」 —Alex Bunardzic 軟體開發者和教育者 負責龐大且複雜的code base軟體工程師和架構師必須高效擴展和維護程式碼。在本書中，Maximiliano Contieri將以clean code(簡潔程式碼)的理念為基礎，帶你瞭解如何快速辨識改善的機會，並評估它們對產品程式碼的影響。這些技術為系統的可靠性和演進帶來的好處會隨著時間推移而逐漸實現。 本書使用JavaScript、PHP、Python、Java等程式語言的實際範例來提供經過驗證的祕訣，幫助你擴展和維護大型系統。本書的每一個章節皆涵蓋許多基本概念，包括易讀性、耦合、易測試性、安全性和易擴展性，還有程式碼異味及其處理方法。 隨著本書的進展，重構的祕訣和它們想解決的問題將變得更加複雜。您將從中： ‧瞭解clean code的好處，學會辨識改善的機會 ‧逐步學習重構技巧 ‧瞭解clean code背後的理論 ‧從多種現代程式語言的實際案例中學習 ‧全面瞭解各種程式碼異味、它們的影響和可能的解決方案 ‧寫出直接、易讀和易學的程式碼

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

這是一本深入淺出且極富趣味的深度學習入門書。本書選取深度學習近年來最重大的突破之一 AlphaGo，將其背後的技術和原理娓娓道來，並配合一套基於 BetaGo 的開源代碼，帶領讀者從零開始一步步實現自己的“AlphaGo”。本書側重實踐，深入淺出，庖丁解牛般地將深度學習和AlphaGo這樣深奧的話題變得平易近人、觸手可及，內容非常精彩。全書共分為3個部分：第一部分介紹機器學習和圍棋的基礎知識，並構建一個最簡圍棋機器人，作為後面章節內容的基礎；第二部分分層次深入介紹AlphaGo背後的機器學習和深度學習技術，包括樹搜索、神經網絡、深度學習機器人和強化學習，以及強化學習的幾個高級技巧，包括策略梯度、價值評估方法、演員-評價方法 3 類技術；第三部分將前面兩部分準備好的知識集成到一起，並最終引導讀者實現自己的AlphaGo，以及改進版AlphaGo Zero。讀完本書之後，讀者會對深度學習這個學科以及AlphaGo的技術細節有非常全面的瞭解，為進一步深入鑽研AI理論、拓展AI應用打下良好基礎。本書不要求讀者對AI或圍棋有任何瞭解，只需要瞭解基本的Python語法以及基礎的線性代數和微積分知識。

線上市場，「消費者足跡」有學問！Google Analytics解讀網站數據帶您擬定策略和方法！*在網路流量的時代，我們需要一個最好的數據分析工具，以做出最有效的商業決策。*行銷演算法(MarTech)為各族群的消費者量身訂做適合他們的銷售手段。無論您是正要去市場裡求職的行銷人員，又或者是想發展網路市場的高階主管，甚至是還在求學的學生，學會使用GA無疑是個必經之路。在智慧型裝置普及的世代，線上市場成為時下最新的潮流。不論是販賣商品的廠商、提供服務的服務業，或是傳遞知識與資訊的部落客、網路紅人，掌握線上消費者的流量與數據、發揮網站的最大價值，都將是致勝的關鍵。Google Analytics 從2012年發展至今已橫跨超過十年，擁有廣泛的使用者，是功能強大且操作方便的分析工具。本書按步驟介紹，從如何將GA替我們收集到的網站數據提取出來、運用行銷演算法(MarTech)，到透過Python 程式語言自己撰寫預測演算模型，透過分析結果，輔助行銷策略的制定。

機器學習的靈魂：以統計數學為核心說明 全書圖解及歷史來龍去脈完整說明 從步入監督學習之旅開始 最精要的線性迴歸模型 完整講解K近鄰及貝氏推論 邏輯迴歸模型及最大熵模型 決策樹，感知機及支援向量機 EM演算法及Boosting提升方法 統計機器學習之旅，從監督學習開始，透過分析已標記的資料集訓練模型，使預測未知資料。最基礎的就是線性迴歸。進一步深入，K近鄰（K-NN）演算法和貝氏推論是統計機器學習中的兩大核心技術。 之後則說明邏輯迴歸模型和最大熵模型，兩者專注於分類問題。決策樹、感知機和支援向量機（SVM）則代表了更進階的機器學習模型。決策樹通過構建樹狀結構來進行決策，其直觀性和易於理解的特點使其在解釋性要求較高的場景中非常受歡迎。感知機是一種二分類線性分類器，支援向量機則是一種強大的分類器，透過在特徵空間中找到一個最優分割平面來分離不同類別的數據。 最後，EM（期望最大化）演算法和Boosting方法是提升模型性能的高級技術。EM算法通過迭代最佳化來處理。

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。

18堂資料庫開發基礎入門與專題實作課程 《MySQL資料庫開發的樂趣》以快速的學習步調和精簡的學習課程，帶領讀者進入關聯式資料庫開發的世界。書中充滿實務範例和專家建議，協助讀者快速上手。 本書會帶讀者學習SQL語言的基礎技能、如何建立資料庫、打造SQL查詢來取出資料，以及運用事件、程序和函式；了解如何為資料表加入條件約束，強制規定資料表能接受的資料，以及利用索引加速資料檢索，甚至還會探索如何從PHP、Python和Java來呼叫MySQL。 最後會介紹三個專題：說明如何從無到有建立天氣資料庫、利用觸發器防止選舉資料庫發生錯誤，以及使用檢視表來保護薪資資料庫內的敏感資料。 本書學習重點： ‧針對特定資訊查詢資料庫中的資料表、排序查詢結果、為SQL程式碼加入註解以及處理空值。 ‧為了保存字串、整數和日期等資料，資料表需要定義資料欄，並且判斷該使用哪種資料型態。 ‧針對資料庫中的多個資料表進行合併查詢，以及如何運用暫存資料表、通用資料表運算式、衍生資料表和子查詢。 ‧新增、修改和移除資料表中的資料、根據特定查詢建立檢視表、撰寫可重複使用的預存常用程序以及自動執行已排程的事件。 《MySQL資料庫開發的樂趣》為資料庫開發人員提供完美的快速入門資源，裝備一些需要的工具，協助開發人員以MySQL為基礎，建立和管理快速、強大且具有安全性的資料儲存系統。 線上資源：讀者只要前往本書提供的連結https://nostarch.com/mysql-crash-course，即可下載本書的程式腳本(用於建立書中有用到的MySQL範例資料庫和資料表)、程式碼和練習題的答案。

NLP專用Python開發環境架設自然語言處理的發展歷程無監督學習的原理與應用及實作Pretraing的完整實作文字分類、機器閱讀理解、命名實體辨識ChatGPT的原理 - 文字生成損失函式與模型瘦身大型語言模型已經成為現代AI的範式，不管是ChatGPT或是llama、Falcon等，這個新興學科是人工智慧時代最熱門的話題，沒有一個有志於AI的人可以忽略這個趨勢。而大型語言模型的基礎，當然就是自然語言處理（Natural Language Processing，簡稱NLP）。自然語言處理主要工作包括了語言理解、語言生成、機器翻譯、語音識別等。目前見的應用非常多，包括了自動化客服、垃圾郵件檢測、社交媒體情感分析、醫療記錄分析、金融預測和新聞摘要等。總結來說，自然語言處理是一個動態且充滿潛力的領域，它正在不斷改變我們與計算機和數字訊息互動的方式。隨著技術的不斷發展，我們可以期待在更多領域看到 NLP 的創新應用，同時也需要持續關注與其發展相關的倫理和社會問題。本書最重要目的就是將你帶入這個行業，如果你是程式設計師，網頁設計師，又或者是App的開發者，如果不想被人工智慧搶掉工作，加入是最好的選擇。

快速掌握演算法思維應對求職時IT公司的各種演算法面試題用範本和框架思維解決問題，以不變應萬變本書的最大功效逐步指導讀者大量演練演算法題目，以及各種演算法題型的樣式和框架，快速掌握演算法思維，以應對求職時IT公司的各種演算法面試題，或是增進讀者編寫程式的技巧。本書並不適合純新手來閱讀如果你對基本的資料結構還一竅不通，那麼你需要先花幾天的時間看一本介紹基礎的資料結構書，去瞭解諸如佇列、堆疊、陣列、鏈結串列等基本資料結構。不需要非常精通，只需大致瞭解它們的特點和用法即可。我想大學時期學過資料結構課程的讀者，閱讀本書應該不會有什麼問題。如果你學過資料結構由於種種現實原因開始在刷題平台上演練，卻又覺得無所適從、心亂如麻，那麼本書可以解決你的燃眉之急。當然，如果你只是單純的演算法愛好者，以刷題為樂，本書也會給你不少啟發，讓你的演算法功力更上一層樓。本書有許多題目都參考自LeetCode這個題目平台題目解法的程式碼形式遵循該平台的標準。因此如果你習慣在LeetCode平台上演練演算法題目，那麼閱讀本書會更加遊刃有餘。當然，即使你沒有這個習慣也無妨，因為演算法的解題技巧都是通用的。本書混用Python、C++和Java三種程式語言筆者認為演算法題目的重點是在養成一種思維模式，不應該局限於具體的程式語言。不必擔心有的語言你不熟悉，演算法根本用不到程式語言層面的技巧，本書也會有意避開所有語言特性，而且後面會統一介紹三種語言的基本操作。

文理組都能成功自學 AI 程式理論與實作並用，打造穩固的深度學習基礎本書內容改編自第 14 屆 iThome 鐵人賽 AI & Data 組的佳作系列文章《新手也能懂得 AI - 深入淺出的 AI 課程》。本書將以 AI 人工智慧的圖像與文字兩大領域應用為主軸，並對目前熱門的技術進行深度解析，內容範圍廣闊，涵蓋了辨識、生成和預測等技術。在閱讀本書的過程中，讀者不但會學習到基礎理論，同時也會進行程式撰寫訓練，並從實作練習加深對理論的理解與記憶。本書提供了一條 6 階段的人工智慧學習之路，從基本 Python 程式、爬蟲技術打好基礎，接著正式引領你進入 AI 人工智慧，了解深度學習模型的運作原理，並且跟著實作範例從無到有寫出 AI 程式，最後還能學會將 ChatGPT 串接到 LINE Bot，打造智慧個人小幫手。在這本書中，你將認識到各種常見的深度學習模型，包括 DNN、RNN、CNN，搭配適合初學者的 Keras、PyTorch、NumPy 等強大函式庫，讓你可以輕鬆打造阿拉伯數字辨識模型、股票趨勢預測圖，建立文章摘要，以及使用預訓練模型來強化模型的辨識能力。四大重點🚩 內容由簡入深從簡易入門，逐步理解人工智慧🚩 打通 AI 技能學習不同 AI 專案，將程式應用於生活🚩 全方面教學不需要程式基礎，從零開始寫程式🚩 理論結合實作理論與程式並重，會寫也會玩 AI目標讀者● 對於人工智慧懷抱熱情，但是毫無程式經驗的新手● 希望能夠快速習得並累積人工智慧程式專案經驗的工程師● 剛踏入人工智慧領域的學生和研究者● 需要結合人工智慧，用於特定應用領域的專業人士專業推薦「如果您正在尋找一本全面且深入的人工智慧學習資源，這本書絕對值得一讀。它提供了結構良好的學習路徑，使您能夠從基礎到高階的技術水平不斷進步。此外它以自學為導向，使您能夠更好地理解和應用所學知識，這對於成功應用人工智慧技術至關重要。無論您的學習目標如何，這本書都是一個出色的起點。」──── 李俊宏 │ 國立高雄科技大學 電機工程系 資通組教授

本書共9 章，包含PySide 6 / PyQt 6 常用知識及一些經典的應用。每章的側重點不同，並且相對獨立，讀者根據目錄即可獲取自己所需的內容。 第1 章介紹PySide / PyQt 的入門知識，主要介紹PySide 和PyQt 的基本概念、PySide 6 / PyQt 6 的安裝和使用（包括Qt Designer 等工具的初步用法）、常見IDE（PyCharm、VSCode、Eric 7）的安裝、設定與使用。已經有一定基礎的讀者可以略過本章。 第2章介紹Qt Designer 的詳細用法。Qt Designer 是PySide / PyQt的視覺化介面編輯程式，透過拖曳滑鼠等視覺化操作就可以快速開發出GUI 檔案（*.ui 檔案），可以透過官方提供的uic 工具把.ui 檔案自動轉為.py 檔案。本章介紹了PySide / PyQt 程式開發流程，如版面配置管理、訊號與槽連結、功能表列與工具列、增加與轉換資源檔等。對PySide / PyQt 初學者來說，這些是實現快速入門和快速進步的重要內容。第3 章和第4章介紹PySide / PyQt的基本視窗控制項的使用方法。第1章介紹了PySide / PyQt 的環境設定，第2章介紹了PySide / PyQt 完整的開發流程，接下來讀者最想知道的是PySide / PyQt 有哪些常用控制項和如何使用這些控制項，這就是第3章和第4章要解決的問題。 第5章介紹PySide / PyQt的特殊控制項——表格與樹。本章主要介紹表格與樹的用法，入門非常簡單。如果想要更進一步，還需要理解Model / View / Delegate（模型 / 視圖 / 委託）框架，這也是表格與樹的特殊之處。此外，資料量較大的表格往往需要資料庫的支撐，所以本章會涉及資料庫的相關內容。第6 章介紹一些進階視窗控制項。本章主要介紹第3 ∼ 5 章沒有涉及的其他常用控制項或內容，這也是介紹控制項的最後一章。本章介紹的控制項相對進階一些，比較常用的是版面配置管理與多視窗控制項（容器）。本章還介紹了視窗風格、多執行緒、網頁互動、QSS 的UI 美化等內容，最後以Qt Quick（QML）收尾。第7章介紹訊號 / 槽和事件。本章對PySide / PyQt 的進階內容進行收尾，是介紹PySide / PyQt 框架的最後一部分內容。前面幾章初

◖本書特色◗ ◾ChatGPT利器：ChatGPT與遊戲設計的觀念與實作。 ◾內容全面：循序漸進介紹遊戲類型、產業認識、設計技術、開發工具、2D/3D模擬等。 ◾議題分析：專章分享包含大數據、遊戲行銷模式和成功案例經驗。 ◖本書內容◗ 這是一本提供初學者進入遊戲設計領域的入門教材，其中不乏許多遊戲開發的實務經驗，除介紹遊戲開發過程中的各種工具，及許多開發成品的展示外，更期許能在最短時間內讓讀者建立起對遊戲設計開發過程中所應具備的遊戲基礎規則、劇情故事巧妙的安排、華麗效果設計的要訣、理念與現實的互補等基礎知識。 本書理論與實務並重，從產業的認識、遊戲類型、相關技術及工具都有所介紹。而在實作方面，則討論2D、3D、數學、物理現象模擬、音效等主題，讀者可以藉由書中之演算法獲得遊戲製作相關知識。 此外，本書也針對近期爆紅的ChatGPT聊天機器人，加入了「ChatGPT與遊戲設計的入門課」、「遊戲行銷與ChatGPT的整合攻略」，包括：利用ChatGPT撰寫各類Python程式、讓ChatGPT開發小遊戲、利用ChatGPT撰寫遊戲介紹文案、協助生成關鍵字清單…等內容。期許本書深入淺出的介紹，可以幫助各位了解遊戲設計、開發工作與AI科技工具應用的全貌。 ◖課程目標◗ ◾了解遊戲設計領域的相關知識及技術 ◾認識遊戲設計實務的現況與未來趨勢 ◾學習運用創意和視覺風格吸引注意力 ◾利用遊戲編輯工具製作出有趣小遊戲 ◖目標讀者◗ ◾多媒體或遊戲設計相關科系師生 ◾遊戲設計的相關從業人員 ◾對ChatGPT與遊戲相關應用有興趣者

本暢銷系列作品的第4本書，這次的主題是強化學習。書中延續此系列的一貫風格，顯示實際的程式碼，讓讀者邊執行邊學習，不依賴外部程式庫，從零開始建置、學習支撐強化學習的基本技術與概念。 從「理論」與「實踐」兩方面著手，仔細解說強化學習這個複雜主題的構成要素，讓讀者確實掌握強化學習的獨特理論。有別於只用公式說明理論的書籍，讀者可以從書中的程式碼，獲得許多意想不到的領悟。

★完整說明資料庫設計與開發人員應具備的觀念和技能，幫助你精通MySQL/MariaDB資料庫的使用與SQL程式設計！ ★介紹如何使用ChatGPT輔助學習MySQL/MariaDB資料庫程式設計與開發。 ．本書以資料庫設計與開發人員角度來切入MySQL/MariaDB資料庫程式設計與開發，完整說明資料庫系統相關原理、資料庫設計實務與SQL語言，能夠訓練和提昇讀者擁有足夠的技術能力來自行設計與建立資料庫應用程式。 ．內容適用Oracle的MySQL與開放原始碼的MariaDB資料庫系統，是一本為有志成為資料庫設計與開發人員的讀者、或學校資料庫設計相關課程所規劃的實務教材和訓練指南。 ．完美結合資料庫理論與設計實務，除了使用大量圖形和範例來說明資料庫系統理論、實體關聯模型和正規化外，更以實例說明資料庫設計，讀者不只可以實際在資料庫設計工具繪製專案的實體關聯圖，更可以將設計成果建立成MySQL/MariaDB資料庫，來驗證實體關聯模型的資料庫設計理論。 ．詳細且完整說明SQL語言的語法、預存程序、函數、觸發程序、資料指標和交易處理，可以幫助讀者精通MySQL/MariaDB的SQL程式設計。 ．實際說明如何使用Python建立資料庫用戶端程式和PHP語言架設Web網站。 ．詳細介紹如何使用ChatGPT幫助讀者學習MySQL/MariaDB資料庫程式設計與開發。

本書是『工業4.0系列』介紹常用的工業感測裝置與物聯網整合應用的書籍，書名為『ESP32工業物聯網6門課』，主要是運用Modbus工業通訊與網路通訊，轉接到RS485與Modbus RTU的通訊協定，與工業上的感測裝置通訊與控制，進而透過整合的專書，是筆者針對工業上的應用為主軸，本書進階的特點是MQTT Broker伺服器的應用，透過分散式的技術，透過訂閱與發佈的機制，就可以透過本書開發的控制板，輕鬆透過通訊方式控制遠端的工業通訊裝置，基於這樣的機制，更可以簡單用常用的語言：如python進行開發產業上控制這些工業感測裝置，並可以透大電力控制能力的繼電器模組控制電力設備的應用，主要是給讀者在物聯網的基礎技術下，更可以簡單控制工業上的控制裝置，透過本書的範例與程式攥寫技巧，以漸進式的方法介紹使用方式、分散式的控制等等。 Arduino/ESP32開發板最強大的不只是它的簡單易學的開發工具，最強大的是它網路功能與簡單易學的模組函式庫，幾乎Maker想到應用於物聯網開發的東西，可以透過眾多的周邊模組，都可以輕易的將想要完成的東西用堆積木的方式快速建立，而且價格比原廠Arduino Yun或Arduino + Wifi Shield更具優勢，最強大的是這些周邊模組對應的函式庫，瑞昱科技有專職的研發人員不斷的支持，讓Maker不需要具有深厚的電子、電機與電路能力，就可以輕易駕御這些模組。 所以本書要介紹台灣、中國、歐美等市面上最常見的智慧家庭產品，使用逆向工程的技巧，推敲出這些產品開發的可行性技巧，並以實作方式重作這些產品，讓讀者可以輕鬆學會這些產品開發的可行性技巧，進而提升各位Maker的實力，希望筆者可以推出更多的入門書籍給更多想要進入『Arduino 』、『ESP32』、『物聯網』、『工業4.0』這個未來大趨勢，所有才有這個物聯網系列的產生。

本書《當X世代遇到Z世代的大學教學》探討當前「X世代」的大學教師，如何在面對「Z 世代」時，冒著可能被學生申訴的風險，完成愈來愈艱難的教學任務。 隨著網路科技的快速進展，當前全世界的大學都面臨到這群在學習方式、語言表達、認知思維、價值觀、行為模式、人際關係，甚至情緒管理等，都與以往截然不同的新新人類。面對他們常年活躍於網路世界，大學課堂如何留住他們的「人」與「心」，的確是個新課題。透過作者多年的觀察及教學經驗，經由一些精彩的案例，與讀者分享。 This book attempts to showcase how university teaching is in great transition owing to the unprecedented presence of Gen Z on campus. The author argues that both Gen X and Gen Z need to understand and accept each other, so university teaching can take place in a more effective and constructive way. 上大學到底為了什麼? 現在的大學生有什麼不一樣? 大學教授如何面對網路世代? X世代遇到Z世代會迸出什麼火花?

少一點程式碼，多一點專注力，寫出更好理解、更好維護的程式！ 「真希望在我第一次寫程式碼的時候就擁有這本書。」 ―Adam Schroeder，Plotly社群經理 比爾蓋茲和巴菲特兩位商業傳奇人物的成功祕訣是什麼？為什麼作者會提到他們？他們的成功祕訣跟本書主題又有什麼關係？ Apple 產品、Google 搜尋引擎主頁跟編寫程式之間有什麼共通點？ 大多數軟體開發人員浪費上千個小時處理過於複雜的程式碼。《精通無瑕程式碼》中的九項核心原則將教你如何在不影響功能的情況下編寫清晰、可維護的程式碼。本書的指導原則是「簡單」：減少與簡化，然後將精力重新投入到重要的部分，進而為你節省無數時間，並減輕繁重的程式碼維護任務。 暢銷書作家 Christian Mayer 在這本新書中運用了他的經驗幫助成千上萬人完善程式碼編寫技巧。透過專家建議和真實範例，他將向讀者展示下列方法： ❏ 遵循八二法則，專注於重要的事情上――專注在最重要的 20% 程式碼 ❏ 避免孤立編寫程式：建立最小可行產品以獲得早期回饋 ❏ 簡潔明瞭地編寫程式碼，消除雜亂 ❏ 避免過早優化導致程式碼過於複雜 ❏ 平衡你的目標、能力和回饋，以達到高效的心流狀態 ❏ 應用「做好一件事」的理念大幅改善功能 ❏ 以「少即是多」的原則設計高效能的使用者介面 ❏ 將你的新技能整合成一個原則：專注 這本基於 Python 的指南適合所有程度的程式設計師，作者想法的呈現方式與程式語言無關。掌握了本書內容，你很快就能用更少的資源創造出更多的價值，不論是工作價值或是個人價值。

APCS為Advanced Placement Computer Science的英文縮寫，是指「大學程式設計先修檢測」。APCS考試類型包括：觀念題及實作題。觀念題是以單選題的方式進行測驗，考試重點在於程式設計概念、解決問題的運算思維或理解演算法的基礎觀念。在程式設計實作題可自行選擇以 C、C++、Java、Python 撰寫程式。本書的實作題程式是以Java為主。並根據APCS公告的觀念題及實作題，分別安排到各章的主題之中，目的就是希望各位在學習完某一特定主題後，可以馬上測試相關的APCS觀念題，以幫助各位讀者學以致用，清楚掌握考試的重點。為了降低讀者的學習障礙，本書範例都是完整的程式碼，以實作來引導觀念，書中所有範例程式已在最新版本的JDK的環境下重新編譯與執行，並確認執行結果正確無誤。期許本書能幫助各位具備以Java設計程式的基本能力，並完全具備應試APCS的程式設計實作能力，筆者相信經過本書的課程安排及訓練後，各位已紮實地培養了分析題目、提出解決方案及以Java設計程式的實作能力。

本書是一本關於數據處理與誤差分析的實用手冊。全書主要介紹了實驗數據的表示以及實驗誤差和不準確性的重要概念和方法，包括引言、物理量及其不準確性的表示、誤差的分類和傳遞、概率分佈、實驗數據處理、數據及其誤差的圖形處理、數據的擬合函數以及回歸貝葉斯分析，側重於如何在實驗數據給定的條件下確定理論中的參數值和不準確性的最優估計。同時，為滿足讀者的進一步需求，本書在附錄部分給出了背景資料和部分理論推導。全書內容結合了圖形、應用實例和計算機程序，能使讀者快速掌握科學數據的正確表示、處理和不確定性分析，涵蓋了實驗的所有重要組成部分，包括實用性指導、計算機程序(Python語言)以及實驗誤差處理和報告實驗數據的方法。本書內容廣泛，實例豐富，簡單實用，適用于理工科的本科生和研究生，也適用於統計數據分析的理論研究者以及對數據處理、誤差分析及它們的應用感興趣的讀者。本書可以作為誤差分析的教學用書，也可供實際應用參考。