Effective Python

[真的可以跟著做的貝氏統計書]貝氏統計因 AI 機器學習的發展而再度翻紅，其核心是利用統計推論的方法，在觀測到新證據或取得新資訊時，利用科學方法循環更新先前假設的機率，非常適合只能依據僅有的且不夠完整的資訊進行假設評估的技術。目前廣泛應用於機器學習、深度學習、資料科學、大數據分析等領域。正經八百的念經書只會讓人想睡覺，而本書很不一樣，作者依其自身的（慘痛）經歷規劃出這本神奇之書，隨時與學習者站在一起，將腦海經常冒出來的疑問，以豐富的圖表、實作輔助並提供許多參考資源的問答方法呈現。對於重要觀念與公式，也用不同顏色標示（對了！本書是彩色書，灑花），不斷的前後呼應提醒，才不會讀到後面卻忘了前面，進而確實掌握貝氏統計的精髓。本書討論到 MCMC （馬可夫鏈蒙地卡羅法）之處尤其精彩，一般貝氏書籍或網路文章只講理論或舉個簡單例子交代一下就完事了，而本書是實實在在的帶領讀者一遍一遍的演練，落實從做中學的精神。對於想瞭解貝氏統計的各領域專業人員，包括機器學習、深度學習、生命與醫學、心理學、公共衛生、商業數據分析等，都是淺顯易懂的好書。也適合學習統計、人工智慧相關領域大學高年級與研究所程度的學生。本書特色: 由施威銘研究室監修內容，適時補充編註與譯註，幫助讀者確實理解內容。貫徹『講七遍、做二十一遍』的精神，真正從做中學會的就不會忘記。本書厚達六百多頁，為考慮到學習的便利性與舒適性，採用全彩印刷容易分辨重點、並以軟精裝裝訂可攤平閱讀。額外提供原文書也沒有的書中分佈函數 Python 程式碼下載，可自行修改參數觀察函數圖形變化。

╲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。 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 的實戰能力。 【目標讀者】 ◆ 欲申請大學資訊相關科系的高中職生 ◆ 對程式語言有興趣的學習者 ◆ 想客觀檢測自己程式設計能力的人

Amazon暢銷書榜TOP1‧啟發數百萬讀者的改變人生指南上市前就備受投資理財界、創業圈人士關注強推「如果有一天我一無所有的醒來，我可以在五到十年內重新致富。因為致富是一種技能，而且每個人都可以學會。」—納瓦爾‧拉維肯★凡購買本書，即可獲得8項限量超值課程折扣優惠1.美國金融日記在Hahow開設的「24單元入門投資科學」；2.韓承佑在Hahow的「用 Python 理財」；3.市場先生在YOTTA的「用美股ETF創造穩定現金流」；4.財經M平方PRO 會員試用碼+免費試聽兩堂MM總經學院課程；5.謝文憲在憲福育創、大大學院的課程；6.免費試聽商業思維學院課程「做自己生命的CEO」；7.張錫源在PPA開設的「烘焙實驗室—在家做16款職人級麵包」；8.天下學習（詳情請見學習特輯） 全民加薪時代來了，但為什麼即使是高薪工作，也不會讓你變富有？未來五年，有50%的工作技能將被淘汰，但為什麼有人永遠不缺賺錢機會？數位時代需要一套新的自主富有指南，已是公開的祕密，但只有不怕挑戰傳統思維的人敢去嘗試。矽谷傳奇創投創業家拉維肯不僅抓住了這個祕密，在投資界、新創圈，有許多人都深受他啟發。「如果查理‧蒙格是20世紀的班傑明‧富蘭克林，那納瓦爾‧拉維肯就是21世紀的查理‧蒙格。」百萬部落格版主化身超級鐵粉總結編著拉維肯的智慧，教你善用時代特色成功的所有必備技能。每翻開一頁，你都有可能遇見心智旅程的新大陸，徹底改變自己的人生目的和行動想法。「生命中的所有收益都來自複利，無論是金錢、關係、健康、思考或習慣都是。」「設定一個較高的時薪來衡量你的時間價值，並捨得花錢買時間。」「用思想賺錢，不要用時間賺錢，因為時間有更大的用處，用來賺錢太過浪費。」「訂出優先順序，聚焦在最重要的事。」「投入不明智的賽局，就算贏了也只能得到愚蠢的獎勵。」「花時間省錢無法致富，省下時間去創富才能致富。」「想在人生中獲得平靜，你就不能用非黑即白的二分法來看周遭一切。」正因99%的努力不會有成果，更要懂如何抓住那關鍵的1%，槓桿出最高的複利效應。只有新眼光，才能看見另一個世界，還有另一個自己，新世界充滿機會，但陽光無法照進每個角落，這本書可以幫助你站上最有利的位置。程九如 AppWorks 合夥人、游舒帆 商業思維學院院長、葛如鈞 北科大助理教授林裕欽 Dcard創辦人、陳佳茹 財經M平方創辦人、許繼

內容介紹: 不同於常見機器學習皆是由 Python 語言實作, 本書使用 JavaScript 語言於瀏覽器實作機器學習, 搭配著名的 JS 機器學習函式庫 ml5.js 可以更快速且便利地達成 AI 網頁應用, 對於許多熟悉 JS 語言的前端工程師或使用者更為親近, 實驗過程使用 p5.js 程式庫, 讓沒有太多程式設計基礎的使用者也可以更輕鬆將結果視覺化, 再搭配使用 p5.js web editor 線上開發環境, 只需要使用瀏覽器就可以開始輕鬆設計網頁, 不需要在自己的主機建構繁瑣的開發環境, 再搭配 Python 編寫控制板程式, 將應用結合至感測器或實體輸出裝置, 實現更完整的機器學習應用實例。本書一開始會先介紹機器學習概念與 p5.js web editor 線上開發環境基本操作, 接著直接體驗使用 ml5.js 中的現有模型, 實作可以辨識特定物件的影像分類器。除了網頁實作神經網路外, 可再串連硬體控制板, 藉由控制板輸出預測結果, 比如使用物件偵測來判斷是否有人出現, 對應的 OLED 顯示器模組就會出現迎賓文字或相關訊息；或是語音辨識讓玩家用語音來控制遊戲, 遊戲結束後會通知控制板啟動振動馬達回饋給玩家。最後會使用 ml5 程式庫實際訓練自己的神經網路模型, 首先為利用控制板蒐集感測器資料, 再透過神經網路訓練解決迴歸問題, 如藉由溫度感測器的訊號, 找出感測值與實際溫度的關係, 做出自製即時電子溫度計, 再結合可以即時顯示畫面去背效果的 U-Net 模型, 就可以使用環境溫度來改變虛擬背景特效。接著為解決分類問題的神經網路, 使用現成的 Facemesh 模型找出臉部特徵點, 分別蒐集臉部不同的角度資料進行訓練, 最終得到一個可以辨識是否打瞌睡的模型, 再串接實體蜂鳴器在打瞌睡時, 發出警報聲提醒使用者。最後訓練的神經網路為卷積神經網路, 透過蒐集配戴口罩與否的不同照片作為訓練資料, 經過卷積神經網路訓練後, 就可以用此模型來判斷畫面中的人是否有正確配戴口罩, 再結合模擬門鎖的伺服馬達, 建構出一套口罩門禁系統的概念。本產品除實驗手冊外，實驗過程中有任何問題或是建議都可以在 Facebook 粉絲專頁《旗標創客‧自造者工作坊》中留言，即有專人為您服務。本產品 Windows / Mac 皆適用　操作本產品需要視訊鏡頭及麥克風 (筆電

內容介紹: 【世界發生劇變！銷售 AI 化勢在必行！】AI 議題已經講了好多年，然而絕大多數的企業仍然沿用老路子做生意，亂槍打鳥式的銷售方式也沒甚麼進步。然而時代不同了，既然有 AI 這個好工具為何不用？因為不懂不會所以不知該如何開始？眼睜睜看著 Google、Facebook 靠著 AI 化的銷售技術大賺特賺！其實，AI 不是大企業才能作，中小企業也可以，但不是全面做，而是挑選適合的做。最容易做到且很快就能換成實績的就是行銷、業務的銷售工作，只要利用自身累積的銷售與客戶等資料就行，讓 AI 自動找出其中隱藏的銷售密碼，並直接運用在工作中驗證，這就是本書的主軸：銷售 AI 化，讓機器學習來幫忙。【AI 不是打高空，要落實在工作中】許多工程師學了 AI 技術，卻不知道如何讓技術落地！其實開發以銷售為目的的 AI 並不需要高深的技術，只要用機器學習就能辦到。書中範例使用的都是真實企業產生的工作資料，例如要預測潛在客戶時，可讓 AI 從客戶職業、年齡與過去的銷售實績等資料自動學習，找出資料間的關係建出模型並做出預測，我們就可以對商品或客戶擬定策略去執行計畫。也可以依據過去幾年的每日銷量，考慮節假日的影響，利用 Facebook 提供的時間序列套件去預測未來一段時間的銷量等等。重要的商用實作範例包括：●銷售成交預測●銷量或來客數預測●季節週期性變化預測●推薦商品提案●根據客群制定銷售策略本書由世界 500 大企業 Accenture (埃森哲) 公司的 AI 集團資深總監親自執筆，規劃出開發 AI 專案的標準流程，從選擇適合引入工作中的 AI 開始，一路到訓練資料的取得、資料加工、選擇演算法及建立 AI 模型之後的評估與調整等 9 大步驟。即使沒有開發過 AI 專案經驗的人也不用擔心，只要跟著動手做，就能看到成果。書中的案例會實作監督式學習與非監督式學習中「分類」、「迴歸」、「時間序列」、「關聯分析」、「分群」、「降維」等各種演算法，讓讀者依照問題的類型選擇適用的處理模式。而且每個專案都不馬虎，從頭做到尾一遍一遍演練 SOP，將流程深深印入腦海，熟悉每個步驟之後才能順利應用到自己的專案。【邁向資料科學家之路】書中提供的所有 Python 程式都是可以運用在實務工作上的原型，每個人都可以利用這些原型建出自己想要的機器學習模型。了解如何從實務觀點建立 AI，藉由本

內容介紹: 用 ESP32 帶你體驗 AIoT 智慧聯網本產品專注於 ESP32 控制板的物聯網應用。控制電子零件是大多數控制板都能完成的任務, 而 ESP32 的網路及藍牙功能更是讓它從眾多控制板中脫穎而出。我們會使用網路功能抓取線上服務, 例如火車誤點提醒器, 又或是使用藍牙功能製作自己的藍牙鍵盤。除了物聯網以外, 我們更是加入近幾年非常火熱的AI(人工智慧), 它能幫我們做到很

愈來愈多的聰明投資者，交易前進行計量分析，才精準執行高回報策略，你，還只靠新聞消息、財演、技術指標，在大市中赤膊上陣？計量交易是以大數據分析各種風險及回報，撇除人類的貪婪、恐懼及人為錯誤，以電腦創造高勝算策略。牛熊市不再重要，因為在任何市況，都能穩操勝券。作者錢琛為外資投行計量工程師，在MeWe及Facebook專頁跟投資者分享計量交易心得，其個人投資組合近一年表現超越美國標指總回報約10%，證明

物聯網IoT這幾年來快速發展，已蔚為一股勢不可擋的風潮，從物流、交通、軍事、農業到醫療、建築，各個產業都爭相引入這項技術，並且都帶來了革命性的創新，但這些領域都與我們有些距離，你是否想過當這項技術進入尋常百姓家會迸出甚麼新火花呢。本套件就會帶你透過10個電子零件，加上雷射切割外殼，製作出一間擁有各種智慧家電的房屋，並與雲端平台整合出多種應用，手機遠端遙控家電、雲端資料空汙警報、溫濕度感測自動空調、

本書第一版曾經獲得博客來和天瓏暢銷排行榜第一名。本書包含600幅圖片，124個程式實例，66個習題實作。多年教學經驗筆者深知演算法書籍如果只敘述理論，讀者在實作階段一定會碰上層層困難，因此在撰寫此書時，筆者特別重視理論與實作同步進行，所有程式實例皆是為了讓讀者了解演算法的觀念與內涵而設計。整本書從時間複雜度、空間複雜度、資料結構開始，使用完整大量圖片講解資料儲存觀念，逐步邁向程式設計師必須懂的演算

一書搞定：從初始化 LINE 聊天機器人到發送華麗的 FlexMessage！ 從 Heroku 跨足到輕量簡潔的 AWS Lambda！ ●深入淺出的教學，完全了解LINE聊天機器人的運作原理。 ●生動有趣的範例，完全活用LINE聊天機器人的各式功能。 ●勤勞樸實的開銷，完全探索LINE聊天機器人的免費資源。 本書改編自第11屆iT邦幫忙鐵人賽 Modern Web 組優選網路系列文章---《從

一步步拆解複雜的數學算式, 一筆筆手工算給你看, 硬派學習才能紮穩根基！「想要學好深度學習, 深入了解底層各種演算法的運算細節絕對有其必要！」相信不少初學者正抱持著相同的想法, 希望好好熟悉 mini-batch 反向傳播、梯度下降等各種深度學習演算法的細節, 但多數的情況卻可能一直碰壁...原因很簡單, 當你深究神經網路的底層運算, 會發現種種演算法的背後統統都是數學, 學寫程式還行

近年來，深度學習的相關演算法已被廣泛使用在電腦視覺(computer vision)、神經機器翻譯(neural machine translation)、神經風格轉換(neural style transfer)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

涵蓋預處理到深度學習的實務處方 “Chris巧妙地運用技術處方式的書籍特質，不僅讓經驗豐富的專業人士有可以參考的材料，對初學者而言，本書也是易於瞭解學習的濃縮入門課程。無論是要作為應徵資料科學家時，準備面試的複習材料，亦或是書案前的簡潔、完整參考資料，本書都是極具參考價值的資源。” -Justin Bozonier Grubhub主任資料科學家 這本實務指南提供近200個完整的處方，協助您克服日常

本書提供穩固而札實的實務基礎，讓你有能力解決各種NLP任務。本書涵蓋NLP的各個面向，除了理論基礎之外，更強調實務方面的實作。在解決各種NLP任務時，如果能在實務方面擁有良好的基礎，一定有助於你順利過渡到更高級的理論架構。此外，若能在實務方面有更扎實的理解，也就可以讓你更充分利用特定領域的知識，進而對演算法做出更好的調整。透過本書，您將可以：．了解NLP的概念與各種自然語言處理方法．如何應用Ten

用最紅程式語言打造5大超強聊天機器人從「智慧客服、即時查詢、發票對獎、多國語音翻譯到線上旅館訂房」的人工智慧應用實戰近來各大企業爭相推出聊天機器人(ChatBot)，頓時成為網路最熱絡的話題。隨著AI人工智慧技術的進化，聊天機器人除了可以藉由對話服務客戶，還可以獲取資訊與行銷。LINE Bot是LINE推出的聊天機器人，在台灣，LINE有高達1,900萬個用戶，深入每個年齡層，LINE Bot的出

以step by step的方式學習人工智慧的程式撰寫最近，「人工智慧」、「深度學習」這類的關鍵字出現在的機會非常多，但能夠實際動手做的人卻非常少。本書以非研究者的一般讀者為主要族群，希望帶著各位讀者邊做邊了解強化學習與深度強化學習，也會盡量介紹與解說可實際操作的程式碼。只要您具備粗淺的程式設計經驗以及初階的線性代數知識，就能看懂本書的內容。透過本書，您將可以：．認識強化學習的概念與術語．學到策略

別以為寫程式只是工程師的事，當前各行各業都受到科技巨大變化的衝擊，組織裡各個階層的人員若能透過學習程式設計，而接受更多運算思維的訓練，以及對軟體科技趨勢的理解，那麼在面對變局、處理問題時，將可大大的提升解決問題的能力，在競爭的社會中具備更多勝出的機會。但...程式設計該怎麼學？搞懂邏輯 × 動手實作 × 驗證想法 × 專題激盪學習程式設計，不該只是盲目死記難懂的語法指令及一堆計算機符號，而是培養邏

說明和重點安排合理、說明深入，實用性強，提供了大量針對性的實例，同時程式設計中要注意什麼？如何閱讀出錯提示？出現問題如何解決？都一一說明，幫助讀者迅速掌握程式設計的全過程，且涵蓋了演算法和程式設計的較為核心的內容為了適應資訊和計算技術的發展，滿足社會各個領域對電腦應用人才不斷增長的需求。本書設計了「演算法與程式設計基礎」的通識課程方案，力求融入計算思維，將多年來電腦學科所形成的解決問題的思維模式和

【大數據時代必備的資料擷取與分析技能！】 在資訊爆炸的時代，網路就是一個龐大的資源庫，不論是「想找出最便宜的商品價格」、「想知道競爭者的商品資訊」、「分析時下流行的趨勢」、「想了解歷史股價」、「分析球員的打擊率、得分率」、「分析點閱率最高的影片做為行銷決策」、……等等，都可以輕易取得各種數據。 雖然數據來源不是問題，但要抓取、整理、分析龐大的資料，就需要一些工具及方法才能有效率地完成。本書實際教您

❑ 全方位闡明資料科學領域的相關知識，從統計分析、機器學習、深度學習中所運用的演算法及模型，輔以經濟學視角所提供關於模型的精闢見解，深入探討模型的可用性。❑ 書中結合大量的實際案例與程式碼，幫助讀者學以致用，將具體的應用場景和現有的模型加以結合，從而發現模型更多的潛在應用場景。❑ 章節架構：　1. 透過簡單的實例導引出模型，詳述其理論基礎；　2. 展示實現模型的核心程式；　3. 探討其優缺點及相關

自然語言處理是研究人機之間用自然語言通信的理論和方法，是人工智慧領域的一個重要分支，有著非常廣泛的應用空間。 本書結合作者多年學習和從事自然語言處理相關工作的經驗，力圖用生動的方式深入淺出地介紹自然語言處理的理論、方法和技術。拋棄繁瑣的證明，提取出演算法的核心，幫助讀者儘快地掌握自然語言處理所必備的知識和技能。全書分兩大部分：理論篇和應用篇。理論篇，包含前3章。第1章和第2章是為第3章打基礎，第1

介面自動化測試與Django Web開發 ‧Django Web開發，透過開發發佈會簽到系統來全面了解Django MTV模型‧Django單元測試，介紹在Web應用中如何編寫單元測試‧Django介面開發/Django-REST-Framework應用程式介面開發‧主流介面測試工具介紹：Postman、JMeter、Robot Framework、soapUI‧介面自動化測試框架設計：Reque

本書特點1. 說明和重點安排合理書中的內容凝聚作者多年的教學經驗與體會，擴充部分使有能力的讀者可以更上一層樓。2. 說明深入對一些較難的知識，會剖析其本質，讓讀者能夠從根本上了解、掌握並靈活運用。3. 實用性強書中提供了大量針對性的實例，同時程式設計中要注意什麼？如何閱讀出錯提示？出現問題如何解決？都一一說明，幫助讀者迅速掌握程式設計的全過程。4. 涵蓋了演算法和程式設計的較為核心的內容選擇經典和

 圍繞三大主線：神經網路、智慧推理、矩陣計算 提供豐富案例：近25個經典的演算法講解 解剖具代表性的演算法：Scikit-Learn、OpenCV、Theano 本書以機器學習原理和演算法編碼學習為主，內容分二大主線：單個演算法的原理講解和機器學習理論的發展變遷。演算法除包含傳統的分類、聚類、預測等常用演算法之外，還新增深度學習、貝氏網、隱馬克夫模型等內容。每個

每個軟體開發者與IT專家都知道高效除錯的重要性。除錯通常佔據開發者大部分的時間，而掌握技巧需要一輩子的投入。作者Diomidis Spinellis在這本書中提供了系統化分類、解析說明、最有效的除錯方法、策略、技巧以及工具，協助有經驗的程式設計師加速掌握技能。作者以超過三十五年以上的經驗幫助讀者擴展除錯技術，於各種情境選擇最佳方式。書中展示了大量通用原則、高階策略、扎實技巧、高效工具、創意絕招與行

演唱會的門票，蘋果的手機，網上搶購秒殺怎麼做自動登入愛情公寓，選擇年齡居住地，開始幫你狂發信進入證交所網站，自動下載所有交易資料上面的功能如果是你想的，學習Selenium是你唯一的選擇只要一點點程式基礎，再加上一點點細心你將成為網路爬蟲大師！本書並不只是告訴讀者如何使用一個自動化測試工具，而是希望讀者學習本書內容後能夠提高綜合的技術高度與寬度，從而擺脫簡單的手工測試，向高級測試工程師的道路邁進。

大數據時代是一個充滿著機會和挑戰的時代，僅需要有一個得心應手的工具--MLlib就是這個工具。本書的主要目的是介紹如何使用MLlib進行資料採擷。MLlib是Spark中最核心的部分，它是Spark機器學習函數庫，可以執行在分散式叢集上的資料採擷工具。吸引了大量程式設計和開發人員進行相關內容的學習與開發。本書理論內容由淺而深，採取實例和理論相結合的方式，內容全面而詳盡，適合Spark MLlib初

●讀取文字檔以及從中提取資訊。●透過執行緒（threading）和派生（forking）同時執行多個任務。●使用網路工具從一個行程讀取另一個行程的資訊。●建立易於操作的可點選 GUI 程式。●透過 SNMP 監控大型機器群集。●掌握 IPython shell 用於取代 Bash、Korn 或 Z-Shell，或是替它們增添功能。●把雲端計算（Cloud Computing）整合進你的基礎架構，以

Series: Critical Essays in Planning TheoryThis superb collection of essays on trade in the Middle Ages is a major contribution to modern medieval studies. Each paper is firmly rooted in original resea

Written by the founder and executive director of the Quality Assurance Institute, which sponsors the most widely accepted certification program for software testingSoftware testing is a weak spot for

本書的50條準則，每一條都扼要說明了一個可讓你寫出更好C++程式碼的方法，並以特別設計過的例子詳加討論。在此新版中，Meyers重新檢驗了每一條準則，並特別注意相容於C++標準規格與現行的編譯器技術，及融入軟體界對C++運用之最新觀察結果。