Effective Python

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

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。

★★★★★【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

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

國內外最具代表性案例，9大專題實戰、15個分類實例 Google Colab、Microsoft Azure兩大雲端應用，人臉辨識、自然語言、文字識別、語音轉換、分析預測、物件自動標示、影像辦識真正實練，從資料收集整理、模型訓練調整，檢測修正到產出全面解秘！ 資料科學(Data Science)技術崛起後，人工智慧(Artificial Intelligence)、機器學習(Machine Learning)與深度學習(Deep Learning)儼然成為電腦科學最熱門的話題。其實，人工智慧的應用早已出現在我們生活周遭，如即時車牌影像辨識，以及智慧型手機中的臉部指紋辨識解鎖、影像轉文字翻譯、智慧語音助理…等。 在人工智慧領域中最重要也最適合作為入門的程式語言非Python莫屬。本書就以TensorFlow、Keras為基底，運用Python進行實作，深入人工智慧技術，掌握機器學習與深度學習的真正強大應用。 程式人、工程師挑戰人工智慧最佳學習地圖由類神經網路基礎到AI應用實戰訓練、模型、預測、辨識、分析與驗證全面深入機器學習與深度學習技術核心 ■打造專屬Python、TensorFlow與Keras最強開發環境。 ■圖解簡化複雜難懂的類神經網路觀念，涵蓋多層感知器(MLP)、卷積神經網路(CNN)與循環神經網路(RNN)。 ■整合最夯的人工智慧雲端開發平台：Google Colab，應用雲端提供的充沛資源，全面提升運算效能。 ■加碼最新的機器學習雲端應用平台：Microsoft Azure，連結功能強大、方向多元的Web API，豐富專業應用領域。 ■顛覆只重視理論或產生結果的傳統機器學習內容，實際挑戰從資料收集與準備、模型訓練與調整、檢測修正到結果產出的最完整機器學習實戰流程。 ■全面深入不同應用面向：印刷文字辨識、手寫文字辨識、遠端圖片分析、本機圖片分析、辨識圖片地標或名人、臉部辨識、人臉比對、語言識別、文字翻譯、黑白照片上色、人臉情緒偵測、圖片物件偵測、人工智慧製作縮圖、圖片場景偵測、汽車型號及年份偵測、自動標示物件、資料走勢預測… ■網羅國內外最具代表性案例：手寫文字辨識、圖片分類、即時匯率分析、文字雲與文章自動摘要、YouTube影片加上字幕、股票走勢分析、臉部辨識登入系統、擷取車牌、即時車牌影像辨識…等，進行有系統而扎實的真正演練。 ■一次領略機器學習與深

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：

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。

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

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。

This book explains the new procedures for knee operations created by Professor Lai and elaborates on the concepts and theories behind his new approach. These new procedures will increase the proficiency of orthopedists and assist them in performing more effective and less painful knee surgeries.

https://www.youtube.com/watch?v=s-HH51ueD6k 《生成式AI × 穩健提示爬蟲技術 I》數據抓取篇 ★從Colab、Anaconda 到 Jupyter Kernel，一步步把 Python 環境建好、跑起來。 ★用Pandas × PyArrow × Polars，把資料整理做得更快、更穩，也更貼近實務。 ★透過提示工程和情境工程，讓 ChatGPT、Claude 成為你的程式開發夥伴。 ★結合Perplexity Comet＋爬蟲＋寄信＋行事曆，把資訊蒐集到自動化流程一次串起。 ★多模態OCR × Gemini和Groq API，把圖片文字直接變成可分析的結構化資料。 你學過Python，卻常卡在「環境裝不好、資料處理很慢、爬蟲一下就被擋、AI 工具只會聊天」嗎？本書以「做得出成果」為主軸，帶你從 Google Colab、Anaconda、Jupyter Notebook 與 Kernel 建置開始，快速建立穩定、可重現的開發環境。 接著用 Pandas 打底，涵蓋多欄多列取值、資料框合併、字串提取與條件篩選，並延伸到 PyArrow 與 Polars，讓你面對較大的資料量也能跑得快、跑得順。 更關鍵的是，本書把提示工程與情境工程結合「直覺式開發」：教你如何用 ChatGPT和Claude 協作寫程式、除錯；再搭配 Perplexity Comet 進行摘要與探勘，串接 Gmail、Google 行事曆、SMTP、Resend 寄信，打造可實際應用的自動化資訊流程。 最後以多模態 API（Gemini、Groq）＋中文 OCR（PaddleOCR、EasyOCR）＋爬蟲實戰進行總結，範例涵蓋電商、股價、ESG、重大訊息、交易指標等案例，並附上Gemini AI 教育版證照準備重點，適合資料分析初學者、稽核、採購、研究人員、跨域工作者，以及想把 AI 變成生產力的人。 專業推薦 崑山科技大學 電機工程系系主任─林俊良 博士 住宅消保會創會理事長─吳翃毅博士 錸成科技有限公司執行長、嘉南藥理大學兼任助理教授─凃春愛 博士 伽碩職訓中心執行長─郭明洽 昱創企管顧問有限公司總經理─裴有恆 元大銀行系統開發部專業副理─陳尚瑋 極策網路行銷有限公司總經理、崑山科技大學房地產開發與管理系講師─蔡宗甫

Clean Code Python 寫 乾淨程式碼 告別技術債，不再為爛程式加班收爛攤 寫程式不是比誰先跑起來，而是能否長期維護。當需求一改就骨牌倒、長函式與巢狀條件像毛線球、沒有測試誰也不敢動，這些都是「技術債」。本書以實務為軸，從Clean Code 的定義、Pythonic 寫法、命名與文件、PEP 8 與工具鏈、函數與物件設計、模組化結構、單元測試、例外處理與 logging，到壞味道識別與小步重構，一步步把專案從混亂導向清晰與可持續。 你將學到 ☆Clean Code的5大原則 ◎「可讀」 ◎「可維護」 ◎「單一職責」 ◎「低耦合」 ◎「高內聚」 ☆如何判斷好/壞程式碼與乾淨程式碼的核心特徵。 ☆Pythonic vs. Non-Pythonic 的差異與常見誤用修正。 ☆命名、註解、docstring 的可讀性準則，讓程式自我說明。 ☆PEP 8 + black/isort/flake8 的實戰組合，建立一致風格。 ☆函數設計：單一職責、控制參數、避免副作用的落地做法。 ☆物件設計：恰到好處的封裝、避免過度設計與抽象。 ☆模組化設計：高內聚、低耦合，避開循環匯入。 ☆單元測試：unittest/pytest 的測試網，降低回歸風險。 ☆錯誤處理與 logging：把問題抓出來，也把原因留下來。 ☆重構手法：辨識壞味道、拆長 if-elif-else，穩健演進。 適合讀者 ☆每天與需求變更拔河的一般公司軟體工程師。 ☆技術主管、Code Review 參與者與維運/測試人員。 ☆想把「能跑」升級為「能維護、能擴充」的 Python 開發者 「為何必讀這本書」的關鍵理由 ☆把「能跑」升級為「能維護」：讓修改不再牽一髮動全身。 ☆對抗技術債：用小步重構把壞味道逐一清掉，減少救火。 ☆可讀性優先：命名、註解、docstring 讓程式能自我說明。 ☆統一團隊風格：PEP 8 +自動化工具（black/isort/flake8）讓評審聚焦在設計而非格式。 ☆降低回歸風險：pytest 測試網＋錯誤處理與 logging，建立可靠的安全網。 ☆穩定交付：把需求變更的成本降到最低，開發節奏更平滑。 ☆良好設計習慣：單一職責、低耦合、高內聚，在真實專案中務實落地。 ☆清晰專案結構：模組化與目錄切分，避免循環依賴、縮短新人上手時間。 ☆有章可循：從 Code R

★★★「程式設計不再孤軍奮戰，讓 AI 成為你的戰友！」★★★ ☆☆☆「用 VS Code + Copilot，讓寫程式變得像聊天一樣簡單！」☆☆☆ ★★★「專案實戰，立即上手，程式設計不再卡關！」★★★ 《寫程式的AI戰友 - VS Code x GitHub Copilot》帶你進入 AI 輔助程式設計的新世代。本書不僅教你如何用 VS Code 打造專屬開發環境，更完整揭示 GitHub Copilot 的秘密武器：自動補全、錯誤修正、重構優化、AI 對話寫程式，讓你像專業工程師一樣高效開發。 ◎本書特色： ☆從零開始：安裝 VS Code、設定 Python 環境、快速上手介面操作。 ☆AI 實戰：完整示範 Copilot 的用法——寫程式、除錯、重構、生成測試與文件。 ☆專案導向：涵蓋 CLI 工具、資料處理、API 整合等專案，邊學邊做，馬上能用。 ☆資料科學應用：結合 Jupyter Notebook、NumPy、Pandas、Matplotlib，立即展現 AI + Python 的威力。 ☆思維升級：教你如何成為「指揮 AI 的人」，而不是被 AI 主導，真正駕馭 Copilot。 ◎為何要讀這本書？ 在這個 AI 與程式設計緊密結合的時代，單靠背誦語法已經不足以讓你成為一位優秀的工程師。《寫程式的AI戰友 - VS Code x GitHub Copilot》將帶給你三大核心價值： 1. 掌握開發主流工具 VS Code 是全球最受歡迎的開發環境，本書完整介紹其安裝、操作與進階應用，讓你在最短時間內熟悉業界標準工具。 2. 學會駕馭 AI，而不是被 AI 取代 GitHub Copilot 能幫你寫程式，但本書更強調「思維升級」——如何正確下指令、判斷 AI 建議的正確性，培養「指揮 AI」的能力，避免淪為被動依賴。 3. 專案實戰，立即上手 從 CLI 工具到資料分析，從 API 整合到自動化報表，本書以專案導向學習，讓你邊學邊做，學到的技能馬上能應用在實際工作與專案中。 ◎ 讀完這本書，你將： ☆ 熟悉 VS Code 與 Python 的整合操作。 ☆ 能使用 GitHub Copilot 提升開發效率，寫程式就像與 AI 對話。 ☆ 具備判斷、比較與優化程式碼的能力。 ☆ 透過專案實戰累積經驗，快速從初學者邁向專業者。 這不只是

【特別企畫】 LINE AI搶先體驗 不是AI小幫手，是LINE全新生成式AI服務  生成文章、分析資料、翻譯外文不成問題，還能一鍵分享LINE好友  拍照或上傳圖片就能辨識內容，快速解惑、分析特徵及用途  描述需求及目的，就能產出 HTML、JavaScript、Python程式碼  摘要YouTube影片重點，快速掌握長影片的重點資訊  支援文生圖功能，次數更多、限時更短，也能指定圖片風格 【特別企畫】 Wi-Fi 7迷思大破解 比Wi-Fi 6快很多？ 換Wi-Fi 7路由器網路就變順？有5G就不需要Wi-Fi 7了？ 【特別企畫】 2025演唱會手機比一比 10X、20X、30X變焦實測，Samsung / vivo / Xiaomi / OPPO 家誰才是追星利器？ 【特別企畫】 IG剪輯神器Edits全攻略 從入門到進階，掌握短影音創作力 【採購趨勢】 耳罩式降噪耳機4大天王誰勝出？ Apple AirPods Max、Bose QuietComfort Ultra、 Sennheiser Momentum 4 Wireless、Sony WH-1000XM6

https://youtu.be/fSt22h4Zre0 用最簡單的方式，打造專屬於你的自動化神器， 從此告別重複工作，把時間拿回來！ ★ 不會寫程式也沒關係，AI 幫你一行一行生出來 ★ Google Apps Script、Python、VBA 三大語言通通教，幫你選最適合的那一個 ★ 搭配大量實用案例，讓你馬上應用在日常工作 ★ 從自動寄信、整理報表，到跨平台整合，通通一書搞定 ★ 專為初學者設計，每段程式碼都有白話說明 只要你曾經想過：「這工作可以不要一直重複做嗎？」 這本書，就是你的解答！ 【簡易入門】讓你從 0 開始不怕程式 ．三大熱門自動化工具：Google Apps Script、Python、VBA，一次搞懂差異 ．完整入門流程：從介面操作、程式碼結構，到如何用 AI 協助寫程式 ．初學者必備觀念：function、debug、權限、API…通通白話解釋 【動手實作】跟著做就會，自動化實戰案例滿載 ．自動寄送報表給主管、定時備份資料、表單送出即時通知 ．整合 Gmail、Google Sheets、Forms、Drive，打造你的工作助理 ．案例皆搭配 GenAI 助手操作範例，讓你不懂語法也能跑起來 【自由創作】玩出自己的創意自動化 ．結合多個工具，打造跨平台的工作流程 ．學會部署前端小介面，讓你寫的程式更好用、更像一個小產品 ．把 AI 不只放在旁邊寫程式，而是真正「嵌入」到你的程式裡面！ 【本書適合】 ◎行政人員與助理：每天重複處理表單、報表、寄信、對帳 ◎中小企業老闆或主管：希望提升工作效率、又沒有程式背景 ◎會計、財務與人資人員：經常操作 Excel 或 Google Sheets ◎業務與行銷人員：身兼多工、想把流程自動化 ◎自由工作者、創作者與接案者：想靠自己建立自動化工具 ◎學生與轉職者：想打好基礎、未來走向資料分析或工程領域

◎Aging often occurs due to the senescence of cells in the body. These senescent cells, also known as zombie cells, not only contribute to age-related diseases but may also promote the development of cancer cells, ultimately leading to cancer and a shortened lifespan. ◎The repair of aging cells can currently be achieved through human stem cells or the release of extracellular vesicles (exosomes). Although they can be effective in delaying the onset of aging, we must not forget that there is also a potential risk of cancer development. ◎In addition to the assistance of regenerative cells or exosomes, delaying aging also seems to heavily rely on adjustments in diet and medication—both Eastern and Western—as well as regular exercise. In recent years, the development of regenerative medicine has provided a new platform to improve problems and diseases caused by aging—particularly through the extensive application of stem cells and extracellular vesicles/exosomes. However, since the use of

https://youtu.be/p9DDms3QUW8 ★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。

公文是一种实用文体，种类繁多，本书选取工作报告为样本研究，分为理论模型与实操方法。理论模型部分：利用大数据技术对70年来国务院政府工作报告进行文本挖掘，建立回顾与任务、开头与结尾、感谢与问题、体会与要求四个模块八大要素的写作模型，分类提取高频词汇，总结提炼工作报告写作步骤及要点。实操方法部分：运用Python、PHP、Mysql、Sqlite等技术，构建个人知识库、公文素材网站，提供全部源码，实现相关功能。方法从实践中来，上升到理论后，再到实践去中。本书原创蚂蚁学习法（AntStudy），由ANT学习模型与Stud（x，y）成长函数两部分构成。ANT学习模型旨在提升工作能力，构建个人知识库，分为吸收、叙述、训练三个关键环节；Stud（x，y）成长函数侧重调整工作心态，遵循大树成长规律，调动向阳、时间、向上、扎根、渴望五个变量。

Graphic Organizers for Effective Reading! 文章架構圖像化！ 第一本中文詳解圖形組織圖(G.O.)的英文閱讀書 本書特色： ★ 精選18種實用圖形組織圖，最常用的G.O.通通有！ ★ 全書共12課，多元文體搭配12種圖形組織圖，閱讀素材通通有！ ★ 每課搭配G.O.練習題與4題閱讀測驗，組織架構、閱讀練習通通有！ ★ 閱讀測驗加入最新大考題型──圖片題，準備大考通通有！ ★ 貼心整理文章生難字及片語，文本與單字左右對照，字彙能力通通有！ ☆ 隨書附贈翻譯與解析本。 ☆ 可作為多元選修課程教材，亦可搭配十二年國教課綱加深加廣選修課程「英語閱讀與寫作」。

機器學習最強入門 基礎數學/機率/統計 邁向 AI真實數據 x 專題實作 ★★★★★【數學原理 + 演算法 + 真實案例+ 專題實作】★★★★★ ★★★★★【最簡明的數學、機率、統計知識】★★★★★ ★★★★★【最完整的機器學習演算法】★★★★★ ★★★★★【最豐富的真實數據 x 專題實作】★★★★★ 本書特色如下： ★ 最白話解釋數學原理 ☆ 從簡單的數據開始理解機器學習的演算法 ★ 將理論知識轉化為實際的程式碼 ☆ 實際案例分析 全書有約416個Python程式實例，讀者可以由本書內容，了解下列與機器學習有關的基礎數學、機率、統計知識： ★ 方程式與函數 ☆ 完整Python語法 ★ 一元函數到多元函數 ☆ 最小平方法 ★ 基礎統計 ☆ 機率與單純貝式理論 ★ 指數與對數 ☆ logit函數與logistic函數 ★ 向量與矩陣 ☆ 二次函數、三次函數與多項式函數 當讀者有了上述知識後，筆者從簡單的實例開始介紹下列機器學習的演算法，每一種演算法皆是從基礎數據開始解說，然後跨入真實數據，解說應該如何將演算法應用到真實案例環境： ★ 線性迴歸 – 波士頓房價 ☆ 邏輯迴歸 – 信用卡/葡萄酒/糖尿病 ★ 決策樹 – 葡萄酒/鐵達尼號/Telco/Retail ☆ 隨機森林樹 – 波士頓房價/鐵達尼號/Telco/收入分析 ★ KNN演算法 – 電影推薦/足球射門/鳶尾花/小行星撞地球 ☆ 支援向量機 – 鳶尾花/乳癌/汽車燃料 ★ 單純貝式分類 – 垃圾郵件/中英文的新聞分類/情感分析/電影評論 ☆ 集成機器學習 – 蘑菇/醫療保險/玻璃/加州房價 ★ K-means分群 – 購物中心消費/葡萄酒評價 ☆ PCA主成分分析 – 手寫數字/人臉數據 ★ 階層式分群 – 小麥數據/老實泉 ☆ DBSCAN演算法 – 購物中心客戶分析 在講解上述演算法時，筆者同時介紹下列機器學習應該知道的知識： ★ 特徵選擇 ☆ 用直方圖了解特徵分佈 ★ 用箱型圖了解異常值 ☆ 數據預處理 ★ 殘差圖(Residual plot) ☆ 機器學習性能評估 ★ 過擬合(overfitting) ☆ 欠擬合(underfitting) ★ 數據洩漏(Data leak

公文种类繁多，本书选取工作报告作为样本研究，分为理论模型与实操方法。 理论模型部分，利用大数据技术，对国务院政府工作报告进行文本挖掘，建立总结与 部署、开头与结尾、感谢与问题、体会与要求四个模块八大要素写作模型，分类提取 高频词汇，总结提炼工作报告写作步骤及要点。实操方法部分，运用 Python、PHP、 Mysql、Sqlite 等技术，构建个人知识库、公文语料库网站，提供全部源码，实现相关 功能。

★☆★ AI 影像辨識一本精通！ ★☆★ ★☆★ 超過 200 個完整範例程式碼 ★☆★ AI 影像辨識是近年來非常夯的議題，隨著資訊科技的蓬勃發展，越來越多好用的工具推陳出新，也越來越容易跨入 AI 影像辨識領域，不論是電子、資訊領域、醫療、百貨，各行各業中陸續都能看到 AI 影像辨識的應用。 Python 是目前入門 AI 影像辨識最快速的程式語言，透過 Python 的 OpenCV 函式庫，並搭配其他方便的函式庫，就能輕鬆入門 AI 影像辨識，OpenCV 除了能針對影像進行全面的處理，也是大多數 AI 影像辨識的敲門磚，常應用於擴增實境、臉部辨識、手勢辨識、動作辨識、運動跟蹤、物體辨識或圖像分割...等領域。 本書會從 OpenCV 出發，從 OpenCV 最基本的存取圖片影片，影像色彩、影像剪裁、影像變形、加入文字、繪圖、影像效果進階處理都有完整介紹，並會介紹 OpenCV 內建的影像辨識方法、Google MediaPipe 的影像辨識方法和 Teachable Machine 影像辨識方法進行 AI 影像辨識，作出許多有趣又實用的影像辨識相關應用。 【精彩收錄】 ▶ OpenCV 深入介紹 ▶ OpenCV 影像色彩調整和轉換 ▶ OpenCV 影像剪裁、變形、加入文字和繪圖 ▶ OpenCV 影像效果進階處理 ▶ OpenCV 偵測滑鼠和鍵盤 ▶ OpenCV 人臉、物件、顏色等影像辨識 ▶ MediaPipe 人臉、姿勢、手勢等影像辨識 ▶ Teachable Machine 人臉、戴口罩等影像辨識 ▶ 辨識手寫數字、年齡、情緒

★適用最新MySQL 8.x與MariaDB 10.x ★全書採用清楚易懂的圖文學習模式，讓學習更加事半功倍 • 作者累積數年的教育訓練實務經驗，使用最直覺與容易學習的圖文樣式，以最接近課堂實際授課的方式撰寫本書。 • 最完整的MySQL開發技術手冊，快速建立開發MySQL資料庫應用程式需要的SQL技能。 • 從基礎的資料庫概念、SQL與進階應用，掌握完整的資料庫應用程式開發技術。 • 內容包含資料庫、表格、索引的建立與維護。資料庫的新增、修改與刪除敘述，基礎、結合與子查詢敘述。 • 深入瞭解MySQL的字元集、儲存引擎、預儲程序、函式、觸發事件、資料庫匯入、匯出與效率調校。 • 最新第三版新增：使用Python與Java程式設計語言連線到MySQL資料庫，執行資料庫的新增、修改、刪除、查詢與呼叫預儲程序。

深度學習 最佳入門邁向AI專題實戰 ★★★★★【深度學習】★★★★★ ☆☆☆☆☆【理論】+【實作】☆☆☆☆☆ 這是目前市面上講解【深度學習(Deep Learning)】從基礎到應用最完整的書籍，從基礎數學與統計開始，將演算法的原理解釋得更簡易清晰，協助讀者跨入 AI 的門檻，為避免流於空談，盡量增加應用範例，希望能達到即學即用。多位試閱本書內容的專家與學者全部皆給【五顆星】滿分評價。 整本書採用【最新版TensorFlow】+【大量圖片輔助】，+ 【完整理論解說】+【Python程式實作】以原理與實作，講解下列最熱門的AI主題。 ☆【神經網路(NN)】 ☆【卷積神經網路(CNN)】 ☆【物件偵測(YOLO)】 ☆【光學文字辨識(OCR)】 ☆【車牌辨識(ANPR)】 ☆【人臉辨識】 ☆【生成對抗網路 (GAN)】 ☆【深度偽造 (DeepFake)】 ☆【自然語言處理(NLP)】 ☆【聊天機器人(ChatBot)】 ☆【語音辨識(ASR)】 ☆【強化學習(RL)】 讀者只要遵循本書步驟學習相信必可以徹底認識人工智慧、機器學習與深度學習觀念，邁向浩瀚領域。

Essentials of Contract Drafting and Negotiation for Construction Professionals is a practical and user-friendly guide to common practical contractual matters and is intended for construction professionals involved in contract drafting and negotiating. Knowing how to draft an effective contract is crucial in construction, particularly because of the complex and technical nature of construction projects. Divided into six chapters, this guide will enhance and refresh essential knowledge for lawyers and construction professionals who need to understand the principles of drafting and interpreting construction contracts, how to clearly identify and include key elements in these contracts, as well as how to avoid legal traps and pitfalls in contract negotiations and enforcement.

matplotlib 2D到3D資料視覺化 王者歸來 | 全彩印刷 | ★★★★★ 【國內作者第１本】【全彩印刷】【資料視覺化】 ★★★★★ ☆☆☆☆☆ 【國內作者第１本】【matplotlib書籍】 ☆☆☆☆☆ 本書包含【32個主題】、【509個程式實例】，整本書內容如下： ★ 完整解說操作matplotlib需要的Numpy知識 ☆ 認識座標軸與圖表內容設計 ★ 繪製多個圖表 ☆ 圖表的註解 ★ 建立與徹底認識圖表數學符號 ☆ 折線圖與堆疊折線圖 ★ 散點圖 ☆ 色彩映射Color mapping ★ 色彩條Colorbars ☆ 建立數據圖表 ★ 長條圖與橫條圖 ☆ 直方圖 ★ 圓餅圖 ☆ 箱線圖 ★ 極座標繪圖 ☆ 階梯圖 ★ 棉棒圖 ☆ 影像金字塔 ★ 間斷長條圖 ☆ 小提琴圖 ★ 誤差條 ☆ 輪廓圖 ★ 箭袋圖 ☆ 幾何圖形 ★ 表格製作 ☆ 基礎3D繪圖 ★ 3D曲面設計 ☆ 3D長條圖 ★ 設計動畫 本書程式實例豐富，相信讀者只要遵循本書內容必定可以在最短時間精通使用Python + matplotlib完成資料視覺化。

★★★★★ 國內作者【第一本】×【全彩印刷】×【AI視覺】書籍 ★★★★★ ★★★★★ 完整解說【影像創意】×【AI視覺】的實例 ★★★★★ ★★★★★【31個主題】＋【423個Python實例】★★★★★ 筆者在撰寫這本書除了採用當下最熱門的Python程式語言，同時採用2步驟說明： ◤函數數學原理解說◢ ◤套用OpenCV函數講解影像創意與AI視覺的實例◢ 當讀者遵循這些步驟學習時，相信所設計的物件就是一個帶有靈魂與智慧的程式碼了。這本書從影像原理開始說起，逐一解說從影像到AI視覺所需的完整知識，本書的主題內容如下： ☆ 完整解說操作OpenCV需要的Numpy知識 ★ 影像讀取、輸出與儲存 ☆ 認識色彩空間、BGR、RGB、HSV ★ 建立藝術畫作 ☆ 建立靜態與動態影像，打破OpenCV限制建立中文字輸出函數 ★ 影像計算與影像的位元運算 ☆ 重複曝光技術 ★ 影像加密與解密 ☆ 閾值處理 ★ 數位情報員、深藏在影像的情報秘密 ☆ 數位浮水印、版權所有翻譯必究 ★ 影像幾何變換、翻轉、仿射、透視、重映射 ☆ 影像遮罩與影像濾波器 ★ 認識卷積 ☆ 認識與刪除影像雜質 ★ 數學形態學、腐蝕、膨脹、開運算、閉運算、禮帽運算、黑帽運算 ☆ 從影像梯度到內部圖形的邊緣偵測 ★ 影像金字塔 ☆ 影像輪廓特徵與匹配 ★ 輪廓的擬合、凸包與幾何測試 ☆ 醫學應用器官影像的徵兆 ★ 霍夫變換(Hough Transform)與直線檢測 ☆ 無人車駕駛車道檢測技術 ★ 直方圖、增強影像對比度、修復太曝或太黑影像、去霧處理 ☆ 模板匹配、找尋距離最近的機場、找尋某區域高山數量 ★ 傅立葉變換的方法與意義、空間域與頻率域的切換，進行影像處理 ☆ 分水嶺演算法執行影像分割 ★ 前景影像擷取 ☆ 影像修復—搶救蒙娜麗莎的微笑 ★ 辨識手寫數字 ☆ OpenCV的攝影功能、活用拍照與錄影 ★ 應用OpenCV內建的哈爾(Haar)特徵階層式分配器 ☆ 偵測人臉、身體、眼睛、貓臉、俄羅斯車牌 ★ 設計自己的哈爾偵測分配器，應用在偵測台灣汽車車牌 ☆ 人臉辨識原理與應用 ★ 執行車牌辨識

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。