Effective Python

1.介紹Python基礎技術與通過ICTP計算機程式能力國際認證的實用教材。 2.本書介紹的內容包含ICTP計算機程式能力國際認證-核心能力(Information and Communication Technology Programs-using Programming(Python) -Essentials Level)考試重點的

書籍特色這是一本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

★美國亞馬遜青少年電腦科學類書籍暢銷第一名！★學全球最受歡迎Python程式語言，培養108課綱「運算思維」核心能力★全書彩色插圖+流程圖+虛擬程式碼解說，邊玩邊學程式設計！ 從基礎概念、運算思維到實際應用30堂Python創意程式課，掌握程式設計關鍵能力！ 新課綱正式上路，資訊科技教育將以「運算思維」為發展核心，「程式設計」正是實際體現「運算思維」的重要方式之一。

Gain insight into essential data science skills in a holistic manner using data engineering and associated scalable computational methods. This book covers the most popular Python 3 frameworks for bot

※本書適合有Rhino及Grasshopper程式語言基礎讀者本書專為Rhino與Grasshopper軟體的使用者所編寫，探討在Rhino與Grasshopper環境下，撰寫Python程式語言來進行幾何圖形設計方法。以Rhino6裡內建Grasshopper參數建模工具裡的GhPython元件作為主要工具。近年來不斷出現對於現有參數化工具已經無法滿足的使用者，即是當使用者探索完Grasshop

從統計學出發，最實用的Python工具書。◆全書基於Python3.6.4編寫，兼容性高，為業界普遍使用之版本。◆以簡明文字闡述替代複雜公式推導，力求降低學習門檻。◆簡單易懂，理論完整，案例詳盡。◆包含AI領域熱門的深度學習、神經網路及統計思維的數據分析，洞察市場先機。Python，是當今大數據時代下最為流行的編程工具之一；資料分析，則是在科學研究中日益重視的環節。當開源語言的便利性，遇上統計思維

「TQC+ 程式語言Python 3」係為TQC+ 軟體設計領域之程式語言認證能力鑑定，以實務操作方式進行認證，評核符合企業需求的新時代專業設計人才。亦為考核「程式設計專業人員」必備專業技能之一。 本書遵循專業考科「TQC+ 程式語言Python 3」技能規範架構撰寫，符合鑑定的命題趨勢。 1.內容淺顯易懂，結合理論與實務，達到技術的傳承及表達，符合實務運用需求。 2.採由淺入深之安排，適合相關科

亞馬遜網路書店★★★★★5顆星評價類神經網路的最佳入門指南透過淺顯的數學知識逐步理解類神經網路的運作原理輕鬆使用Python自行開發類神經網路類神經網路是人工智慧領域中的關鍵技術之一。然而，真正了解類神經網路運作原理的人卻是少數。本書作者以輕鬆的口吻寫作，循序漸進地介紹類神經網路中所用到的數學、運算思維及其概念，以及說明如何使用Python開發類神經網路。內容嚴格限定在實作類神經網路的必需知識，可

A Good Read is a three-level reading strategies course, intended for young adult and adult learners. The series promotes fluent and effective reading through specially-written texts, extensive coverag

Empowering Methods for Effective ChildcareAs a professional childcare provider, you want to create an environment that is inviting and nurturing for children as well as encouraging for your adult staf

✧✦ 初學 Python 的最佳教材，第一次寫程式就上手！ ✦✧✧✦ 從基礎語法到生成式 AI 應用，打穩 Vibe Coding的關鍵能力 ✦✧身處在 vibe coding 的時代，在當前要能順利和 AI 協作，程式能力依然是不可或缺的。同時，在大數據、人工智慧相關的領域，Python 也還是那個最強的工具。本書以淺顯易懂的筆觸與大量的實例演練，引導你在動手寫程式的過程中學會 Python 的語法和程式邏輯，跨越初學者經常遇到的障礙，進入資料科學、大數據分析與人工智慧等專業的領域。有了基本的程式能力以後，便能有效的監督 AI 產生的程式碼，又或是清楚地提出自己對程式的要求。如此一來，你將能透過 vibe coding 體會到前所未有的樂趣！☛ 清楚明瞭的語法教學，第一次寫程式就上手！☛ 豐富滿點的實作範例，自己動手反覆練習最有感！☛ 無縫接軌四大套件－NumPy、matplotlib、SciPy、pandas☛ 紮穩資料科學基礎，銜接機器學習最強套件－scikit-learn☛ Requests、Beautiful Soup－網路爬蟲☛ OpenCV、YOLO－人臉辨識、物體偵測一把罩！☛ 輕鬆建立本地端 AI 助理－Ollama、Streamlit本書特色: ✯最易學習✯沒學過程式設計或學到一半就放棄的都沒關係，本書從基礎語法和程式邏輯開始，以淺顯文字及簡明程式，帶你快速學會Python在不同領域的應用。✯豐富範例✯本書提供豐富實用的範例，搭配各小節的隨堂練習和章末的學習評量，立即驗證學習成果，自學或課堂教學都適合。✯最強應用✯本書包含下列幾個與資料科學、網路爬蟲、機器學習、電腦視覺、自然語言處理、大型語言模型等應用相關的最強套件。有了這些基礎，你就可以進一步往資料科學、大數據分析、人工智慧等專業的領域發展：▪ NumPy → 資料運算▪ matplotlib → 資料視覺化▪ SciPy → 科學計算▪ pandas → 資料處理與分析▪ Requests、Beautiful Soup → 網路爬蟲▪ scikit-learn → 機器學習▪ OpenCV → 人臉偵測與辨識▪ YOLO → 物體偵測與圖像分割▪ Ollama、Streamlit → 本地端 LLM 與網頁版聊天機器人

用Python和No-Code工具來開發專屬你的LLM應用 新手友善的LLM應用實戰指南，理解本質才能精準操作LLM這個黑盒子 從基礎AI開發開始，奠定AI應用飛躍之路 【內容簡介】 ♚學習AI開發：建立正確觀念，奠定紮實基本功 ♚理論實作並行：由淺入深學習，搭配程式碼實作 ♚套件全面剖析：理解套件背後的設計思路與取捨 ♚搭配No-Code工具：完整解析繁體中文Dify實戰 本書改編自第16屆iThome鐵人賽生成式AI組冠軍系列文章《Python新手的AI之旅：從零開始打造屬於你的AI / LLM應用》。本書將一步步帶著讀者學習建構一個AI應用的必備知識，從理論到實作都有涵蓋，不用擔心自己沒有AI的基礎。 本書專注於推論階段的LLM應用，前半部分介紹的是AI的基礎知識、LLM API的使用方法，以及圍繞在LLM周邊問題的解決方案；後半部分則詳細介紹Agent以及Dify這個No-Code LLM應用設計平台的使用方法和小訣竅；最後則是LLM應用的相關補充資料。 看完本書的你，就相當於擁有精準操作LLM這個「黑盒子」的基本能力，任何天馬行空的想法都能實現，而這也將會是你進入AI領域最開心的前奏。 【目標讀者】 ✪Python新手、想做點什麼的人。 ✪對AI有興趣、不知道怎麼開始的人。 ✪對開發LLM應用有興趣的人。 ✪不怕被說是套模仔的人。 本書改編自第16屆iThome鐵人賽生成式AI組冠軍系列文章《Python新手的AI之旅：從零開始打造屬於你的AI / LLM應用》。本書將一步步帶著讀者學習建構一個AI應用的必備知識，從理論到實作都有涵蓋，不用擔心自己沒有AI的基礎。本書專注於推論階段的LLM應用，前半部分介紹的是AI的基礎知識、LLM API的使用方法，以及圍繞在LLM周邊問題的解決方案；後半部分則詳細介紹Agent以及Dify這個No-Code LLM應用設計平台的使用方法和小訣竅；最後則是LLM應用的相關補充資料。

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

提昇TypeScript技術的83個具體做法 「Effective TypeScript探討使用TypeScript時最常見的問題，並提出實用的、結果導向的建議。無論你的TypeScript經驗如何，都可以從本書學到一些東西。」 ―Ryan Cavanaugh，微軟TypeScript工程主管 「本書滿載著實用的撇步，專業的TypeScript開發者都應該把這本書放在桌上。即使你認為已經熟悉TypeScript了，買下這本書也絕對不會後悔。」 ―Yakov Fain, Java Champion TypeScript是包含型態的JavaScript超集合，能有效解決許多JavaScript惡名昭彰的問題。然而，TypeScript有自成一格的學習曲線，開發者往往需投入大量時間來實際操作才能有效運用其強大功能。這本實用的書籍採取《Effective C++》與《Effective Java》（皆由Addison-Wesley出版）風糜已久的寫作風格，提出83條具體建議，明確說明哪些做法值得採用、哪些應該避免，以及如何深入理解這門語言的設計思維。 作者Dan Vanderkam將透過實際範例指引你如何實際運用每一項建議。無論你是TypeScript的初學者，還是已掌握基礎知識、希望更進一步的開發者，本書都將協助你晉升為能熟練運用 TypeScript的專家。 第二版內容更新至TypeScript 5.X，並加入了兩個全新章節，深入介紹型態級程式設計與各種進階的 TypeScript技巧。 •學習TypeScript型態系統的運作細節 •使用型態推斷，以最少的型態註記來獲得嚴密的安全性 •設計型態，讓程式碼更安全且更容易瞭解 •使用泛型型態與型態級設計來定義複雜的API •瞭解依賴項目與型態宣告檔案在TypeScript之中如何運作 •將JavaScript程式順利遷移至TypeScript

＃以Python的模擬方法來輔助或取代數學證明，有效掌握計量經濟學。＃理論與實作兼具，操作步驟清楚易懂。＃內容包含時間序列迴歸模型的假定與應用、panel data的介紹與說明、工具變數估計與二階段最小平方法、聯立方程式模型（含SUR與VAR模型）以及限制因變數模型等。＃附贈光碟提供書中完整原始程式碼，幫助學習理解、迅速進入狀況。本書以熱門程式語言Python實際操作，帶領讀者認識以及運用計量經濟學。內容循序漸進，分為三大部分：第一部分包括第1∼5章，內容主要敘述「時間序列迴歸模型」的假定、內容與估計等。第二部分包括第6∼7章，其是有關於panel data的介紹與說明。第8∼10章則屬於第三部分，其內容含工具變數估計與二階段最小平方法、聯立方程式模型（含SUR與VAR模型）以及限制因變數模型。另有附錄補充說明基本矩陣代數操作，增進讀者理解。書中範例所呈現任何計算、模擬、估計、編表或甚至於繪圖等操作，隨書光碟內皆附有完整的Python程式碼供讀者參考使用。

對程式設計好陌生，想學卻不知道從何開始 學習Python時，無法有效地應用所學或缺乏實作經驗 想運用AI技術和現代工具加速學習，卻不得其門而入 對程式碼除錯感到困擾，需要更有效的除錯策略那這本書就是你的絕佳選擇！本書結合了清晰的教學方法、精心設計的練習，讓讀者能即時應用、強化概念，無縫結合理論與實踐，確保讀者真正掌握技能。有效運用現代AI技術來加速學習、提示撰寫、程式碼測試與除錯，一步一步帶領你如同電腦科學家般思考的學習過程。---------------------------------------------------------「這本指南非常出色！透過實際的練習（也是唯一真正有效的方式），引導有興趣的成人從零開始學習程式設計。這本第三版更棒的是，能讓讀者熟悉Jupyter Notebook和AI程式設計助理等現代工具的使用。」―Luciano Ramalho《流暢的Python》作者「這是一本絕佳的Python程式設計入門書，沒有任何多餘的文字或程式碼。第三版尤其令人興奮與期待，因為它會教你如何使用大型語言模型來加深你對程式設計的理解，即使是初學者也能輕鬆上手。」―Sam Lau《資料科學學習手冊》共同作者Python是進入程式設計世界的最佳選擇，而這本書以清晰、簡潔的方式，帶領你循序漸進地掌握這門語言――從基礎的程式設計概念開始，再逐步深入探討函式、資料結構以及物件導向程式設計。這本經過全面修訂的第三版，為了因應AI在程式設計領域日益重要的角色，特別納入大型語言模型（LLM）的相關應用，並新增有效提示（prompting）、程式碼測試與除錯的練習題。每章的練習都會讓你在學習過程中即時應用所學，強化技能。作者Allen Downey聚焦於那些在工具不停演變下依然很重要的基本程式設計概念。透過這本深受歡迎的實踐指南，你將學會：• Python語言的語法與語意。• 每個程式設計概念的清楚定義，並強調重要技術詞彙。• 如何操作變數、述句、函式與資料結構。• 讀寫檔案與資料庫的技巧。• 物件、方法及物件導向程式設計的基礎。• 語法錯誤、執行時期錯誤和語意錯誤的除錯策略。• 運用LLM加速學習，包含有效的提示、程式碼測試與除錯。

從現代網頁爬取資料爬取×解析×轉換──讓資料收集快、準、全，告別繁瑣工作！從HTML到API、從圖片到文字，使用Python做網頁爬取，能廣泛應用於市場預測、機器翻譯甚至是醫學診斷，實用性極高。因此，無論在哪一個領域，網路爬蟲都可以更有效地應用於商務、分析、提升生產效能，開創新機會。「本書是內容豐富的傑作，可幫助讀者有意識地、有效地抓取網頁資料，值得推薦給想從網站爬取資料、打算建立網站和分享資料的每一個人。」 —Michael HopkinsP.Geo., PMP如果說程式設計像魔法一樣，那麼「網站擷取」無疑就是一種巫術，只要寫一個簡單的自動程式，就可以用它來查詢網頁伺服器、請求資料、解析資料，並提取所需資訊。本書第三版經過徹底翻新，不僅介紹網路爬取，也全面性地教你如何從現代網頁抓取幾乎每一種類型的資料。本書的第一部分專門討論網路爬取機制，包括使用 Python 從網頁伺服器請求資訊、初步處理伺服器的回應，以及自動和網站進行互動。第二部分則探討更具體的工具和應用，以應對可能遇到的各種網頁爬取情境。本書教你如何：•解析複雜的HTML網頁•使用Scrapy框架來開發爬蟲•儲存你抓到的資料•從文件中讀取和提取資料•清理格式不嚴僅的資料，以及將之正規化•讀寫自然語言•爬取表單與登入網站•爬取JavaScript和 API•使用和編寫「圖片轉文字」軟體•避免爬網陷阱和反機器人封鎖•使用爬蟲來測試自己的網站

使用Python實作台股、ETF量化分析，掌握自動化投資理財趨勢運用籌碼數據資料與技術指標進行策略結合的交易實戰指南【本書特色】✪使用靈活彈性的Python，搭配循序漸進的範例教學✪以Python取得公開金融大數據，定義獨有的籌碼指標✪計算指標後，透過圖表繪製，找出資料細節裡的魔鬼✪找出關鍵思維，建構正期望值的策略✪透過Discord Push打造策略訊號派送機器人【內容簡介】無論是牛市還是熊市，「維持紀律」才是股市求財的不二法門，但維持紀律又是非常難做到的事，結果就是多數人最終無法在股票市場上賺到錢。什麼時候該買，什麼時候該賣，道理很多人都懂，但往往下單時又摻雜了太多當時的心理因素，要怎麼克服這個心理因素呢？就讓自動化交易來幫助會寫程式的你。交易演算法是將主觀交易的想法具體量化，運用量化的優勢找到正期望值的交易策略，來創造更多的收益與機會。對於台股的交易策略，許多人認為市場只有價量資料可以進行數據分析，其實台股有許多籌碼資訊可以進行分析，而籌碼資料該如何去進行分析呢？又該如何延伸到交易策略的建構呢？有鑑於此，本書使用Python作為程式開發的語言，其本身語法友善、操作簡單，是切入程式交易的方便工具。本書內容均可實作，不論多好的交易策略，都要自己動手分析才能實際上場，並且範例程式碼非常彈性，讀者可以自行修改成自己的版本，讓我們一起打造超級績效吧！本書期待能透過更完整的介紹與更多的範例，帶給讀者更多的靈感刺激，每個人要依據自己的條件、狀態及環境，來找尋合適的投資方式與適合自己的策略邏輯。【精采內容】✪金融大數據資料的取得✪網路爬蟲的實戰演練✪ETF的詳細介紹✪建構完整的回測系統✪經典交易策略建構✪股權分散策略建構✪三大法人策略建構✪融資融券策略建構✪月營收交易策略建構✪一籃子股票回測方法✪Discord自動化策略訊號推播【目標讀者】✪想要學習Python來進行程式交易者✪想要客觀且嚴守紀律來投資者✪沒時間盯盤但想要自動化投資者✪想要了解交易規則並學習正確的程式交易者

🎯 資料驅動時代，行銷決策不再靠直覺，你需要的是──科學證據！・折扣真的能提高銷售？哪些顧客即使不推也會買？・無法進行 A/B 測試時，還有哪些方法能推論效果？・在資源有限的情況下，如何讓每一分行銷預算發揮最大效益？✔把抽象的因果推論方法，運用到科技產業的真實商業問題上。✔教你如何思考模型背後的假設與挑戰，搭配實例分析，真正「用得出來」。✔全書以 Python 為實作語言，實務化門檻降低，符合產業主流技術。✔幫助行銷人、資料分析師、產品經理，解決真實業務問題。🚩 最真實的國際讀者讚譽「對數據科學家來說，這本書直接影響我的工作，充滿『恍然大悟』的時刻！」「唯一一本將因果推論從數學理論到Python實作、聚焦產業應用的書！」「適合統計、工程與經濟領域專業人士，完美填補實務缺口！」🚩 來自專家的推薦「Matheus寫的這本書，教導您如何從簡單的模型進展到適用於真實資料，並解決重要實際問題的先進方法，是該主題迄今的最佳著作。」——Sean J. Taylor，Motif Analytics首席科學家「這是一本淺顯易懂的因果推論入門書，聚焦於Python資料分析社群最熟悉的工具和應用場景。」——Nick Huntington-Klein，經濟學教授、《The Effect: An Introduction to Research Design and Causality》作者「少數真正符合科技產業實際需求的因果推論書。每一章都處理實際資料中會遇到的問題，並用 Python 從零實作。推薦給任何希望深入理解並實作因果推論的人。」──D.G. 哥倫比亞大學《工業資料科學》課程講師、Lyft應用科學家每增加一美元的線上行銷預算，能吸引多少新顧客？哪些消費者只有在收到折扣券時才會購買商品？該如何制定最佳定價策略？因果推論提供了一種高效方法，幫助您準確評估各種影響因素對商業指標的改變，而這一切只需幾行簡潔的Python程式碼即可實現。在本書中，作者Matheus Facure深入剖析了因果推論在影響力分析與效果估計上的巨大潛力。無論您是管理人員、資料科學家，還是商業分析師，都將在書中學習到一系列經典的因果推論方法，例如 A/B測試、線性迴歸、傾向分數、合成控制法以及雙重差異法（Difference-in-Differences）。此外，作者也帶您探索現代技術的應用，包括如何利用機

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。

本書共7章。第1章介紹AI時代的編程革新; 第2章介紹如何利用AI學習編程; 第3章介紹AI編程中的Prompt設計; 第4章介紹如何用AI構建自己的第一個Python項目; 第5章介紹PlugLink項目開發與應用; 第6章介紹AI模型性能測試; 第7章介紹AI編程展望。

本書是目前市面很少有的專門介紹區塊鏈量化交易編程的書籍，本書側重實戰，先講解區塊鏈基礎知識、交易所基本概念和操作方法，後面重點介紹交易所API的使用方法及如何利用這些API編程交易策略程序，為讀者編寫自己的交易策略打下一個堅實的基礎。本書共6章，分為區塊鏈基礎篇和實戰操作篇。區塊鏈基礎篇(第1～3章)詳細介紹區塊鏈的基礎知識、加密貨幣交易所基本概念和基本操作、交易所API詳解，其中第3章是重點難點；實戰操作篇(第4～6章)介紹了編寫交易程序相關的Python語法知識、如何在服務器搭建Python程序運行環境的方法、拋磚引玉的介紹幾個實際的交易策略，包括三角套利策略、MACD指標策略、RSI指標策略、幣價波動監視機器人、捕捉插針策略等。本書適合量化交易初學者入門，同時也為有交易經驗的從業人員提供了多個項目案例作為參考。

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。

雖然很多深度學習工具都使用Python，但PyTorch 庫是真正具備Python 風格的。對於任何瞭解NumPy 和scikit-learn 等工具的人來說，上手PyTorch 輕而易舉。PyTorch 在不犧牲高級特性的情況下簡化了深度學習，它非常適合構建快速模型，並且可以平穩地從個人應用擴展到企業級應用。由於像蘋果、Facebook和摩根大通這樣的公司都使用PyTorch，所以當你掌握了PyTorth，就會擁有更多的職業選擇。本書是教你使用 PyTorch 創建神經網絡和深度學習系統的實用指南。它幫助讀者快速從零開始構建一個真實示例：腫瘤圖像分類器。在此過程中，它涵蓋了整個深度學習管道的關鍵實踐，包括 PyTorch張量 API、用 Python 加載數據、監控訓練以及將結果進行可視化展示。本書主要內容：（1）訓練深層神經網絡；（2）實現模塊和損失函數；（3）使用 PyTorch Hub 預先訓練的模型；（4）探索在 Jupyter Notebooks 中編寫示例代碼。本書適用於對深度學習感興趣的 Python 程序員。瞭解深度學習的基礎知識對閱讀本書有一定的幫助，但讀者無須具有使用 PyTorch 或其他深度學習框架的經驗。

資料結構必備好書，暢銷回饋中！ AI 再進化！ 使用 ChatGPT 高效率生成 Python 程式碼 資料結構是電腦科學領域中一門極為重要的基礎課程，對於從事資訊相關工作的專業人員而言，它具有不可忽視的價值。無論是在學術考試還是實際應用中，對資料結構的深入理解都至關重要。然而，對初學者而言，理解資料結構中的理論和演算法可能會帶來困難和挫折感。 本書的獨特之處在於使用豐富的圖例解釋相對複雜的理論，並以簡潔明瞭的方式詮釋資料結構理論。從基礎的概念開始，逐步使用 Python 語言解釋陣列、堆疊、鏈結串列、佇列、樹狀結構、圖形、排序、搜尋等重要主題。附錄中整理了資料結構相關的專有名詞，並提供了重要演算法的介紹和實作範例。 本書以簡潔有力、邏輯清晰的方式優化文句表達，並特別收集了大量習題，以確保讀者掌握各章節的學習成果。演算法節點盡量使用 Python 程式碼展示，而非虛擬碼形式。此外，本書還會展示由 ChatGPT 生成的程式碼。我們相信，ChatGPT 生成的程式碼具有簡潔性和精簡性，並能夠提供更好的解決方案。 ◇特別提供◇ —————————————————— ChatGPT 生成程式碼 —————————————————— 可與人工編寫程式碼相互比較作為參考！ ｜本書範例程式碼檔案，請至博碩官網下載｜ 本書特色 ☑ 完整的內容結構和清晰的邏輯，豐富的圖例解說提高可讀性 ☑ 使用 Python 語言實作資料結構理論，並透過範例程式碼深入解析 ☑ 參閱國家考試題型設計難易適中的習題，立即檢驗學習效果 ☑ 附錄彙整出資料結構相關的專有名詞，方便查詢加深學習印象 ☑ 增加「ChatGPT 解決觀點」欄位，幫助理解提高學習效率 資料結構必備好書，暢銷回饋中！ 本書以簡潔有力、邏輯清晰、圖例豐富的方式詮釋資料結構理論，並特別收集了大量習題，以確保讀者掌握各章節的學習成果。演算法節點盡量使用 Python 程式碼展示，而非虛擬碼形式。此外，本書還會展示由 ChatGPT 生成的程式碼。我們相信，ChatGPT 生成的程式碼具有簡潔性和精簡性，並能夠提供更好的解決方案。

如果你對使用Python進行遊戲開發感興趣，本書將是你的理想指南。本書從第1章到第6章，詳細介紹遊戲程式設計所需的基本指令，奠定堅實的基礎。接下來在第7章至第16章，深入講解如何使用Python內建模組tkinter來設計視窗遊戲。你將學會如何運用tkinter的控件（Widget）和繪圖元件，並利用迴圈與判斷式打造遊戲。本書對tkinter的基本知識提供了大量靈活的實例，展示各種元件與事件的應用方法。這些實例不僅使學習過程變得更有趣，還能讓你快速掌握tkinter的視窗程式設計。本書依據程式語法的特性進行分類，並藉由實用的遊戲程式範例進行解說，使內容淺顯易懂。讀者可以事半功倍地學會相關程式設計技巧。無論是程式設計的新手，還是有經驗的開發者，本書都能幫助你掌握tkinter，並將實現您對遊戲的創意。

數位影像處理技術相關應用涵蓋甚廣，例如工業視覺檢測、醫療影像診斷、遠端感測與地理資訊、衛星影像和航空影像的處理與分析、智慧型交通系統、安防與監控、行動裝置應用等。 本書編撰著重「實用」與「教學」的定位。為求讀者能實際運用書中知識，全書大量使用 Matlab 與 C++ / Python 語言的原始程式碼，且儘可能不倚賴工具箱來實現。

最新版內容已特別加入近年來十分熱門的 AI 輔助程式設計工具及介紹，其餘原有優點仍將繼續保持，歡迎舊雨新知、不吝指教。 本書內容的切入點，首先定義 Python 初學者應學習的內容，而學習內容主要也是程式設計的基礎，包含資料型態及運算、程式三大結構 ( 循序、選擇、重複 ) 、函式與資料結構等部分，而應用方面則選定 Python 的爬蟲技術。本書並依據學習內容，設定若干學習目標，而在每一個目標之下，以概念與技能兩個維度引導，來達成學習目標。 概念的維度會在書籍中清楚說明，而技能的維度則由許多的知識點所構成，這些知識點其實是一道又一道循序漸進設計的程式練習題，需要讀者依序練習，從這些練習中學習單元中的技能。最終，希冀讀者將書籍中引導的知識點內化為概念，而能掌握基礎程式設計能力。全書各章最末附有方便讀者自我練習或教師作為評量的習題，為本書另一特色。

1.以交談對話方式學習，讓學習者產生興趣。2.每一章皆有主題漫畫，讓學習者知道此章的學習動機。3.以豐富的範例和解說，讓學習者可達到事半功倍的效果。4.每一章附有上機的實習題目和回家的習題作業，讓學習者測試對本章的了解程度。本書以兩人交談的方式，讓讀者從本書主角「阿志哥和苡凡妹」輕鬆的對話中，引發對Python程式設計的興趣。本書亦將初學者在撰寫程式時容易出錯的地方彰顯出來，讓讀者深刻地烙印在腦海中，往後不會出現同樣的錯誤。另外，為了讓讀者了解每一章的主題，在各章章首置入饒富趣味的圖片，點出該章的學習目標，為學習Python程式設計增添了樂趣。透過豐富的範例程式和詳細說明，幫助讀者在學習過程中提升學習效率。每一章的習題經過精心設計，涵蓋選擇題、簡答題、實作題和除錯題等多樣題型。此外，書中引入了生成式AI工具，如ChatGPT、Claude、Gemini和Copilot，作為學習的輔助資源，進一步提升學習的效果，幫助讀者更全面地掌握程式設計技能。目錄

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。

★「APCS大學程式設計先修檢測」培養運算思維能力，為學習歷程加分!★依據坐7級望8級的考試策略編寫的APCS專書，運用APCS申請國立大學。★觀念題C+實作題Python：學習C加強程式設計、資料結構及演算法的知識；以Python實作磨練程式設計功力。本書特色★目標定位清晰：為預備挑戰APCS學科4級與術科3級而設計，協助學生以7級以上的成績，順利進入理想大學的資訊科系。★策略性學習：根據「坐7級望8級」的考試策略精心編寫，提供從基礎到進階的全面學習指南。學科+術科的系統訓練★學科策略：•深入淺出，系統性地介紹學科概念，使學習和練習更加有效率。•積極準備不僅可達成4級目標，同時開啟邁向5級的可能。★術科攻略：•基礎篇：從基本題目開始，確保清楚理解重點題型，確實實作，3級目標輕鬆達成。•進階篇：將複雜題目拆解為易懂的子問題，逐步建立解題技巧和自信，為挑戰4級及5級做好充分準備。•實戰演練：通過反覆練習，使學生在考場上能夠鎮定自若，有效應對各種題型，高分通過考試。

【新書簡介】◆ 集結10多年豐富的實戰經驗，涵蓋量化交易的各種面向，快速上手Python期貨量化交易！ ◆本書以商品期貨為標的，Python為工具，讓你使用策略來進行量化交易。這些基於AI及統計學原理的交易方法，讓你不再靠感覺讓自己的金錢陷入險境。內容安排由快速講解Python原理開始，直接就進入量化交易的策略分析，通通是被殘酷市場驗證過的賺錢案例。不僅完整說明量化交易的API，也提供了開放原始碼的SDK做使用。之後講解CTA策略，交易方法相對規則化、系統化，結合不同的策略理論開發CTA策略，包括了最重要的回歸策略和布林帶、乖離率等等。另外也有完整的回測和實盤，讓你的策略能真正通過實戰測試，包括使用Tick資料讓回測更精準、回測績效報告詳解、如何避開回測中的陷阱、遞進和交叉回測、量化交易實盤。對優秀的量化交易者來說，掌握風險管理的方法是非常有必要的。本書也介紹了期貨市場的三大風險及正確的倉位管理方法。在最後的單元中，也說明了常用的止盈和止損方法、量化交易與基本面資料、交易中常用的數理知識、量化交易與統計學。本書從真正的實戰交易出發，透過各種經典策略案例來指導讀者實作學習，讓您以更精準的方式，殺入量化交易的熱區賺大錢！【獨家特色】★ 附帶完整的策略程式，提高學習效率。★ 涵蓋 Python 程式語言基礎知識。★ 對量化交易策略案例進行分析。★ 專案案例典型，實戰性強，高應用價值！★ 提供完整的技術支援。【適合讀者】● 需要全面學習量化交易的主觀交易者。● 金融分析師。● 金融專業學生。● 喜歡交易的 IT 從業者。● 希望提高量化交易水準的人員。※ 本書附程式碼，可至深智官網下載：https://deepwisdom.com.tw/

▍用「Python ✕ AI 神隊友」操作 Excel、Power BI，讓資料彙整、視覺化、報表製作...等辦公室重複作業全方位 Auto！▍AI 神威助力！呼叫 ChatGPT、Copilot 做自動化程式萬能顧問：生成自動化範例、詢問關鍵功能如何撰寫、生成程式註解、解釋程式、糾出錯誤直接更正...樣樣通！【辦公室作業自動化 (Office Automation)】是廣大上班族最渴望實現的夢想，只要你感覺很多動作總是日復一日一再重複做，程式語言正是簡化這些繁瑣作業的絕佳工具。儘管目前各種 AI 工具當紅，把檔案餵給 AI 處理或許可以免除掉一些機械化工作，但其實 AI 工具很多時候也是在背後用程式解決問題，因應不同的情況，當用 AI 怎樣都試出不來，勢必還是得懂點程式做客製化修改，才能打造出一鍵自動化、定時自動化...等「全」自動化的高效辦公方式。【用最紅的 Python ✕ AI 聊天機器人做 Excel、Power BI 自動化，資料處理更快更有彈性！】Python 的語法簡潔、擴充性強，是打造辦公室作業自動化的最佳助手，只要用對套件，短短幾行 Python 程式就可執行自動化工作。而且，在開發時還可以呼叫 AI 來幫忙，包括提供想法生成範例、詢問關鍵功能如何撰寫、請 AI 幫忙生成程式註解、解釋程式內容、糾出錯誤直接更正...等，本書會教你善用 AI 大大降低寫程式的門檻！如果以下是你的日常：．數十個 Excel 檔等著你逐一開啟，複製資料後貼到總表 ．逐一從多個 Excel 檔複製資料，還得彙總成老闆要的分析報表．有上百個檔案名稱要列表整理，逐一將檔名複製下來 ．逐一開啟文件搜尋是否有某關鍵字，並彙整存在的頁面、位置．Excel 工作表已整理好各區報表，逐一切換工作表轉檔成 PDF．Word 當中存在多個表格，逐一選取並貼到 Excel．每天固定時段到網路上抓資料匯入 Excel、Power BI，日復一日天天做......諸如此類的機械性重複工作，一兩次還沒什麼，但只要資料量很大、或次數很多時就會成了苦差事，跟著本書用 Python ✕ AI 通通一鍵完成，絕對可以少做很多苦工！【600 個程式實例 + 「★AI 神助攻 TIPS」，帶你徹底掌握辦公室作業自動化！】本書另一個特色是精心準備 600 個程式實例，包含 407 個 Excel / Word

學習如何利用Python來充分發揮建模和模擬的潛力，建立逼真的模型，輕鬆解決複雜而重要的問題。 釋放預測的力量，本書揭開了宇宙的秘密並掌握預測的藝術！從帝國大廈投擲一分錢到一杯咖啡的溫度變化，您將學習如何建立模型、編寫Python程式來類比它們、並使用這些模型來預測和解釋系統的行為。利用迭代建模、分析、符號計算等方法，實作從共享自行車系統到人口模型等各種模型。 本書非常適合希望提高對模型和模擬理解能力的各領域學生和專業人士。讀者無需具備程式設計、科學或工程方面的知識。每章都有一個可下載的Jupyter筆記本，您可以輕鬆使用程式碼進行實驗，並學以致用。 透過本書您將可以： *建立世界人口模型、預測增長極限並進行未來預測 *模擬傳染病的傳播和廣泛接種疫苗的影響 *分析葡萄糖和胰島素在濃度隨時間變化時的交互作用 *探索棒球等投擲物和溜溜球等旋轉物體的物理學原理 *使用優化方法來確定在芬威球場擊出全壘打所需的力度

★☆★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。

本書教你如何從基於時間的數據（如日誌、客戶分析和其他事件流）中獲得即時、有意義的預測。在這本通俗易懂的書中，作者通過帶有注釋的Python代碼進行全面演示，你將學習用於時間序列預測的統計和深度學習方法。通過跟隨書中的實例鍛煉你的技能，你很快就會準備好建立自己的準確、有洞察力的預測。

內容簡介:💡 從觀念理解到開發實戰！💡 使用OpenAI API x Python與GPT-3.5、GPT-4、GPT-4o、DALL·E、TTS、Whisper模型開發聊天服務、文本生成、AI繪圖、視覺、語音的AI應用程式！ ＊專家資深教師執筆由教授OpenAI API、Python與人工智慧專業教師共同編著，針對初學者學習OpenAI API使用Python開發人工智慧軟體服務所應具備知識技能所編寫的實務教材。＊循序漸進無痛上手內容兼具理論與實務，利用大量OpenAI API實例說明並引申教材，所舉的專題範例淺顯易懂且具代表性和實用性，非常適合教學和自學，使初學者快速進入OpenAI API人工智慧軟體服務的開發殿堂。＊內容多元範例豐富介紹 Open AI 的金鑰申請、Colab 編輯環境、Gradio 互動式網頁、GPT-3.5、GPT-4與GPT-4o的使用、Chat Completions API 參數、ChatGPT 聊天機器人、整合搜尋讓聊天機器人突破時空限制、自動串接、函式呼叫和微調模型讓文本生成符合事實。以Images API 進行AI繪圖、語音API與GPT-4o進行電腦視覺，讓AI應用程式擁有讀、畫、看、聽、說等功能。＊實務專題打下基礎使用Gradio 互動式網頁、Tkinter視窗套件結合OpenAI API開發生成式人工智慧飯店客服機器人、考卷產生器、網頁產生器三大專題。透過實務專題開發，將Python的相關技術與OpenAI API完美整合，提升初學者人工智慧軟體開發的專業能力。

零負擔理解演算法設計技巧零程式基礎也能快速上手採高CP值Python語言實作程式☝ 佳評如潮，好評再上市！☝一本輕量級演算法，是您獲得程式設計新技能，提升自我價值的最好投資當寫程式成為越來越普及的課程，讓人人擁有程式設計實作能力，已是各學校資訊教育的首要重點。演算法一直是電腦科學領域非常重要的基礎課程，從程式語言實作的角度，確實是有志從事資訊工作的專業人員，不得不重視的一門基礎理論。為了讓讀者能以容易理解的方式吸收演算法與基礎資料結構的相關知識，全書使用簡明的圖例介紹最常用演算法的概念，包括：分治法、遞迴法、貪心法、動態規劃法、疊代法、枚舉法、回溯法…等，並應用不同演算法延伸出重要資料結構，例如：陣列、鏈結串列、堆疊、佇列、樹狀結構、圖形、排序、搜尋、雜湊…等。而本次改版亦補強地加入了運算思維的重要觀念與實例演練，並將實戰安全性演算法與人工智慧相關演算法納入，同時搭配Python程式語言舉例實作，是您入門演算法的最佳首選。本書特色✔強化程式設計邏輯：豐富圖例闡述基礎，將演算法做最簡明的詮釋及舉例✔演算法最佳首選：配合實作程式碼，將各種演算法應用在程式設計的領域✔完善科學領域重點：加入實戰安全性演算法與人工智慧的相關演算法✔驗收學習成果：設計難易適中的習題，參閱國家考試題型，提供進一步演練

本書遵循專業考科「TQC+ 程式語言Python 第2版」技能規範架構撰寫，符合鑑定的命題趨勢。隨著資訊科技的飛速發展，帶來的各種應用已經成為我們生活和工作中不可或缺的一部分，而如何和電腦對話也逐漸成為現代人必備的技能之一，政府也積極向下扎根，將程式語言納入國高中課程。現代學生的成長歷程與網路、智慧型手機及平板電腦等科技產品緊緊相依，雖然能熟練地運用新科技處理事情，但不代表能夠使用新科技進行創作、表達自己的想法。然而，在學習程式設計的過程中，學生會被要求運用邏輯思考、運算思維來分析、拆解與解決問題，不僅能培養創意、思考以及解決問題的核心素養，也能透過程式將創意轉化為現實。在琳瑯滿目的程式語言中，Python除了開源、免費、跨平台等特色外，它簡潔的語法、成熟的社群支持以及豐富應用都深受大家喜愛，也大幅地降低非本科系學生、白領工作者的學習門檻。本書是筆者擷取Python課程教材的一部分，再擴充編撰而成，書中也融入筆者在教與學、實務過程所得的經驗與技巧，並點出實作上容易忽略的盲點。同時，搭配每章最後的綜合範例與習題能更熟練各章節的知識與技巧，將重點放在培養創造力和問題解決能力。

本書精心設計近60個多樣化的實用範例，提供擬真繪製的電路圖，按圖施工、保證成功。初學者容易上手，能輕鬆建構有趣又好玩的互動作品。本書所使用的ESP32開發板，內建雙核心晶片，最高時脈可達 240MHz，與同級晶片相比，價格相對實惠。ESP32整合Wi-Fi、低功耗藍牙BLE與傳統藍牙功能，內建UART、SPI、I2C、PWM、ADC、DAC、電容觸控等多種主流通訊介面與周邊，深受創客者喜愛。本書以從未學習過電子、資訊相關知識的初學者角度，來設計多元化的實習單元，並且詳細解說。讀者能真正動手做，建立基礎、提升學習樂趣，並且能快速開發物聯網相關應用專題。■ 學習最容易：下載MicroPython 韌體到ESP32硬體，即能支援Python / MicroPython語言相較於C/C++，Python語法簡單、易學易懂。■ 資源最豐富：Python / MicroPython官網提供大量且用途廣泛的標準函式庫，網路上也提供相當豐富的第三方套件庫（Package）共享資源。■ 內容多樣化：使用常用元件及模組，包含發光二極體、矩陣型LED模組、七段顯示模組、液晶顯示模組、蜂鳴器、指撥開關、按鍵開關、矩陣鍵盤、直流馬達、伺服馬達、步進馬達、RFID模組，以及各類型感測器，精心設計近60個豐富多樣化的實用範例。■ 應用生活化：生活化的單元教學設計，除了提高學生學習興趣之外、也能培養學生創意設計的素養能力。專題實作涵蓋廣告燈、自行車燈、調光燈、電子輪盤、電子時鐘、電子琴、音樂盒、數位電壓表、小夜燈、測距儀、地震儀、停車場自動計數器、字幕機、觸控調光燈、自動窗簾、智慧農場、Wi-Fi智能插座、RFID防盜感應門鎖等實用的生活化應用。