Introducing Python

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。

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。

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。

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。

👍本書特色 2022年11月，一個震撼全球的AI軟體ChatGPT面世，造成白領階級的大恐慌，因為實際試過ChatGPT的人都知道，這次AI的大躍進可能會讓自己的工作不保。例如這本書的翻譯主要就是由ChatGPT完成的，出版社再針對翻譯內容進行勘誤審校，確實發現ChatGPT的翻譯能力屬於優良等級。 ChatGPT是由OpenAI開發的GPT應用之一，是一種大型語言模型，參數量從第一代到第三代成長了1000倍，在微軟投入大量資金後，GPT-3.5的參數量達到2000億個，GPT-4也隨之而來，並持續在發展中。Google及其他大廠也都緊急增加投入AI領域的資源。在可預期的未來，AI軍備大戰不可避免。GPT確實讓內容產生者（包含程式設計師）產生了極大的恐慌。但恐慌是沒有用的，一個工具的誕生必須接受它，並且利用它來提升自己的效率才是王道。 因著ChatGPT的推出，現在要想建置人工智慧應用程式比以往任何時候都更加容易。本書將向你展示如何輕鬆入門OpenAI API，介紹如何以創新方式利用這個工具來滿足你的使用案例，探討建立於GPT-3之上的成功新創公司以及將它應用在產品領域的企業，並檢視其發展中的問題和潛在未來趨勢。 書籍第一部分涵蓋了OpenAI API的基礎知識；第二部分探索了環繞GPT-3自然演化而成的豐富生態系統。 第1章_介紹了輕鬆進入這些主題的必要背景和基本定義。 第2章_深入研究API，將其分解為最關鍵的元素，例如引擎和端點，描述它們的目的和最佳實踐，讓讀者得以在更深層次上與它們互動。 第3章_提供一個簡單而有趣的例子，可作為你第一個由GPT-3驅動的應用程式。 第4章_則採訪一些最成功的GPT-3產品和應用程式創辦人，聽取他們在商業規模互動模型方面的挑戰和經驗分享。 第5章_探討企業如何看待GPT-3及其廣泛採用的潛力。 第6章_討論更廣泛採用所帶來的問題，例如誤用和偏見，並說明如何解決這些問題。 最後一個章節_則更進一步探索最令人興奮的未來趨勢和可能性。 ｜來劃重點｜ ★ 對API不再一知半解，拆解Playground的組成元件工作方式給你看 ★ 手把手教你如何在Python、Go、Java語言中使用OpenAI API ★ 看看Fable Studio、Viable、Quickchat、Copysmith、Stenography怎麼搞創作、做客服、

美國矽谷創業家/全球數十家科技大廠與業界指定講師之Raspberry Pi入門寶典！達人指引、實戰入門！多元演練、全面體驗！學習Raspberry Pi核心運用的開發指南！從入門邁向專業，細述Raspberry Pi的來龍去脈，以及那股強大的應用魅力！目前Raspberry Pi已經是非常穩定的革命性產品，它可以運用在電腦初學者的教育、低收入者的電腦、無人機的駕駛、海洋探索的設備等，甚至是Amazon自動送貨飛機的核心，因為它體積小、低耗電，且是Open Source的緣故，在資訊公開的現在，更是吸引無數開發者的投入與分享。透過多台Raspberry Pi的互助應用，可以預期未來雲端計算和分散式運算的強大發展，而其低價體積小的優勢，更為物聯網的發展提供了實際的解決之道。■ 入門學習・本書以Raspberry Pi 4為主、介紹Raspberry Pi的所有模組、Raspberry Pi Zero體積最小的開發板、以及Raspberry Pi 400便攜式鍵盤。・細述作業系統、開機SD卡的準備、相關設定、圖形介面、系統管理、網路管理、檔案壓縮、檔案結構、架設網站伺服器，以及使用Python和Scratch 3做出自動化控制等與硬體互動的應用程式程式開發。■ 實戰應用・物聯網篇：透過網路來控制Raspberry上的GPIO，即為物聯網智慧城市與雲端居家運用基礎。・使用Arduino讀取類比資料：Raspberry Pi擅長網路和資料處理的作業，而Arduino是處理周邊感應器的專家，說明兩者結合強大的應用。・多媒體篇：架設mp3播放器、架設網路收音機、可選台網路收音機、UPnp和DLNA、iOS專用Airplay播放器。・影像篇：設定Raspberry照相機、數位相機、行車紀錄器與架設網路攝影機。・NAS伺服器：架設網路檔案伺服器、Raspberry資料可同步到Dropbox上。

使用基本的線性代數、機率和統計來掌控您的資料「在當前資料科學教育環境的嘈雜聲中，這本書脫穎而出，包含許多清晰、實用的範例，說明理解和建構資料所需的基礎知識。」―Vicki BoykisTumblr高級機器學習工程師讓您掌握在資料科學、機器學習和統計學等方面所需具備的數學知識。作者Thomas Nield將引導您了解微積分、機率、線性代數和統計等領域，以及它們是如何應用在線性迴歸、邏輯迴歸和神經網路等技術。在此過程中，您還將獲得對資料科學的實用見解，以及如何利用這些見解幫助提升您的職業生涯。您將了解如何：‧使用Python程式碼和SymPy、NumPy和scikit-learn等程式庫來探索基本的數學概念，例如微積分、線性代數、統計和機器學習‧用簡單的語言並使用最少的數學符號和行話來理解線性迴歸、邏輯迴歸和神經網路等技術‧對資料集執行描述性統計和假說檢定，以解釋p值和統計顯著性‧操作向量和矩陣並執行矩陣分解‧對微積分、機率、統計和線性代數的知識進行整合和建構，並應用於包括神經網路在內的迴歸模型‧在資料科學職業生涯中進行實際導航，避免常見的陷阱、假設和偏見，同時調整您的技能以在就業市場中脫穎而出

帳務舞弊與資金挪用案例頻傳，傳統稽核方式只能找到冰山的一角，唯有改變傳統無效的查核方式，方能確保查核的有效性，事先偵測冰山下的風險。AI人工智慧稽核技術快速發展，將先進的AI資料分析技術應用於帳務與費用的查核，協助組織提升韌性，確保內部控制與公司治理的成效，增加子公司遠端場外監理效能，迎向後疫時代數位轉型的機會與挑戰。 本講義經國際電腦稽核教育協會(ICAEA)認證，由具備國際專業稽核實務顧問群精心編寫，檢附完整實例演練資料，並可申請取得AI稽核軟體JCAATs教育版，讓學員以實務案例上機操作，充分學習如何運用AI人工智慧離群分析技巧協助帳務與費用查核，有效找出高風險項目提升工作成效。 JCAATs 為Python-Based AI新世代的通用稽核軟體，具有更多的AI人工智慧功能包含機器學習、文字探勘及OEPN DATA連結器等，讓稽核工具的使用從傳統的大數據資料分析，升級到AI人工智慧新稽核。歡迎會計師、內部稽核、財會主管及各階管理者等有興趣的專業人士，加入智能稽核(Smart Audit)行列共同交流與學習。◎代理經銷 白象文化

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C語言為主。本書會以C語言的語法架構為主，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，主要目的就是希望讀者在學習完某一特定主題後，可以馬上測試相關的APCS觀念題，如此的安排更可以幫助各位讀者學以致用，清楚掌握考試的重點。本書結合運算思維與演算法的基本觀念，並以C語言來實作，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，全書程式都已在DEV C++的環境下正確編譯與執行。期許本書能幫助各位具備以C語言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。

☆ ★☆ ★☆ Web開發新選擇！☆ ★☆ ★☆和C/C++一樣強大簡潔，比Node.js好學易懂，比Php高效快速，開發Web程式一起Go！市面上這麼多程式語言，從大家一定要學的Java/C/C++/C#，一直到非常流行的Python，Javascript等。想學Web開發，雖然什麼語言都行，但現今Web的架構十分複雜，再加上企業對程式設計師「全端」的能力、「快速開發」能力、「DevOps」能力的要求甚高，一個Web程式語言要面面俱到的確有難度。過去一直以為Go是專注在區塊鍊開發的程式語言，在開發Web時並不會列入考慮，大部分的初學者想到的就是Php，稍微有經驗的開發者會考慮Node.js或是Rails這種較大型的開發框架，但曾幾何時，Go以及其Web框架Beego/Gin已經慢慢成為主流了。本書是市面上難得將Go從頭到尾說明完整清楚的參考書，如果你已經有程式開發經驗，這個類似精簡快速的C語言，會讓你重新享受C高速開發的樂趣，而成品也禁得起大型企業網站的考驗。而最流行的Docker佈署，本書也有一章完整的介紹，從了解Go語言本身、Web框架、ORM資料庫連結(包括了NoSQL)、最後到Docker佈署，一氣呵成，Web開發就靠他了。◎ 本書特色（1）第一線技術，突出實戰。本書中穿插了大量的實戰內容，且所有程式採用目前的Go 最新版本編寫。（2）精雕細琢，閱讀性強。全書的語言經過多次打磨，力求精確。同時注重閱讀體驗，讓沒有任何基礎的讀者也可以很輕鬆地讀懂本書。（3）零基礎入門，循序漸進，讓讀者快速從菜鳥向實戰高手邁進。本書以Go 入門級程式設計師為主要物件，初級、中級、進階程式設計師都可以從書中學到知識。先介紹Go 的基礎，然後介紹Go Web 的基礎，介紹Go Web 的進階應用，介紹B2C 電子商務系統實戰開發，最後介紹應用的Docker 實戰部署，真正幫助讀者從基礎入門向開發高手邁進。（4）極客思維，極致效率。本書以極客思維深入Go 語言底層進行探究，幫助讀者了解底層的原理。全書言簡意賅，以幫助讀者提升開發效率為導向，同時盡可能幫助讀者縮短閱讀本書的時間。（5）由易到難，重點和困難標注並重點解析。本書編排由易到難，內容基本覆蓋Go Web 的主流前端技術。同時對重點和困難進行重點講解，對易錯點和注意點進行了提示說明，幫助讀者克服學習過程中的困難。（6）突出實戰

本書是『ESP系列程式設計』使用ESP 32開發板，特別為大學課程之教學用書，主要教導新手與初階使用之讀者熟悉使用ESP32開發板，進入物聯網網路的連接、應用，並連接感測元件，可以將資料上傳到雲端。本書一個特點就是從最基本的GPIO使用到最後建立與設計整個雲端平台的架構與應用，全部含括在內。最先開始使用最基礎的溫溼度感測器，進而製作一個網際網路的物聯網的基礎應用，並應用LINE的工具，介紹訊息推播，可以即時告知使用者感測訊息，並且對於雲端平台的安裝、建置、設定、資料庫規劃、進而建立資料代理人(DB Agent)的機制，並且可以與MQTT Broker通訊與交換資料，並且可以透過異質語言，如Python，建立資料介面代理人程式(Data Visualized Agent)機制，拓展的物聯網的強大外掛能力，進而可以進行大數據運算與資訊視覺化的強大應用…等等。ESP 32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，只要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ESP 32開發板市售價格比原廠Arduino Yun或Arduino + Wifi Shield更具優勢，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。筆者很早就開始使用ESP 32開發板，也算是先驅使用者，希望筆者可以推出更多的入門書籍給更多想要進入『ESP 32開發板』、『物聯網』這個未來大趨勢，所有才有這個系列的產生。

．涵蓋完整的理論　本書涵蓋了實務上常用的資料庫理論，為有志升學者必備教本。．趕上資料庫發展潮流　本版因應最新資料庫應用系統開發方式，新增第14章【使用Python和Flask開發資料庫應用系統】，並搭配放置於　GitHub上筆者團隊自行開發的範例系統，具體說明如何使用最新技術來開發資料庫應用系統。　此外，隨著雲端科技日益普遍，本版強化「雲端運算與資料庫」一章，除描述雲端環境下資料的型態和結構外，也　描述近年常用的Google雲端GCP的BigQuery和BigTable，以及MongoDB和Hadoop。．強調實作的精神　以同一個範例（網路書店的線上購物系統）貫穿全書來說明資料庫的重要觀念，同時提供多個範例程式下載及系統　支援實務練習，本版也提供一個範例資料庫應用系統：中山網路書店系統，放置於GitHub上，本書為有志強化資料庫　實務能力者必讀書籍。．重視觀念的應用　提供「中山網路書店」範例系統，讓讀者可以具體瞭解每一個應用系統後面資料庫的變化情形，全書有200餘張圖表，　讓讀者更容易理解相關概念，並有豐富的練習題和習題，其中絕大部分是演算題，有助強化讀者在資料庫設計的應用能力。．齊備的教學資源　本書專屬網站有課程投影片、網路書店範例系統、SQL語法練習、練習題和習題解答、範例資料庫應用系統下載、資料庫　網路資源、討論版等，本版也提供每章的影音檔和前八章每章的課後測驗題，網站裡也提供練習題解答、測驗題解答和部分　習題解答，是教師授與學生研習的最佳後盾。

★求職/轉職必看！Coding 面試的衝刺總複習★★57 大重點 × 74 道面試題 × 160 個例題，紮實打好基本功★要在程式開發這條路走得夠長、夠遠，資料結構和演算法是公認必修的基本功，透過觀摩、思考各種程式設計的經典問題，不斷演練、改進自己的程式，是提升程式設計功力的不二法門。也許你聽過在 IT 業界打滾多年的老手說：實際 Coding 都沒在管資料結構、演算法，只要功能寫得出來、符合規格，誰管你用甚麼方法，太冷門的寫法反而沒人看得懂。有些 Coding 的工作也許真是如此，先求有再求好，但老手前輩們沒跟你說的是…，在獲得工作前，求職面試這關就要先考考你對資料結構或演算法的理解程度，好評斷你的程式功力。有不少網站大量蒐集各種程式設計的考題，供使用者反覆演練、自我挑戰，俗稱為「刷題」。這些題目往往是從經典的資料結構或演算法問題衍生而來，若沒有對相關的邏輯推導細節有足夠的了解，只是一昧的刷刷刷，恐怕效果有限、事倍功半。作者在資訊科系任教超過30年，資料結構衍生著作累積銷量超過10萬冊，擁有非常豐富程式設計的教學和寫作經驗，也在業界當過開發工程師與資訊主管，深知業界求才的需求與標準。因此本書在規劃之初，除了務求透過豐富實作和圖解，來傳達資料結構與演算法的基礎，更嘗試將時下工程師求職必備的刷題需求，也融入各章節主題之中，系統化的打好程式設計的基礎與實力，也能同時掌握未來求職要面對的考題型式，及早準備、做好因應，才不會臨到關頭，沒發揮實力被刷掉。本書收錄了陣列、串列、樹狀結構、圖、搜尋樹等常見的資料結構，解題過程也介紹了動態規劃、貪婪法等必要的演算法概念，除了觀念解說，同時會搭配圖表、日常生活案例，以及範例、面試題、延伸題型、練習題等總計 234 個題目，盡可能增進讀者實際演練的經驗，絕對比自己在網路上摸索、東拼西湊、盲刷題目來得更有效率，是一本兼顧理論與實作，與時俱進、不可多得的入門教材。本書特色: 刷題前必備的基本功！幫你打好基礎，高效提升程式設計功力○ 涵蓋最主要的資料結構與常見演算法，包括：- 遞迴設計/迴圈設計- 時間複雜度與漸進符號- 陣列和動態規劃法- 鏈結串列- 堆疊與佇列- 圖形結構/最短路徑/工作網路- 前序/中序/後序走訪- 展開樹/二元樹/AVL樹/B 樹- 氣泡/選擇/插入等基本排序法- 快速/合併/基數/堆積等進階排序法- 循序

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C++為主。本書會以C++的語法架構為主，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，主要目的就是希望讀者在學習完某一特定主題後，可以馬上測試相關的APCS觀念題，如此的安排更可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，全書程式都已在DEV C++的環璄下正確編譯與執行。期許本書能幫助各位具備以C++的程式設計基本能力，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C++設計程式的實作能力。

★ Linux 系列書累計銷售 16 萬冊 ★★ 最全方位、最親民的 Linux 入門指引 ★「學習」可以說是工程師的工作之一, 各種有機會用到的開發工具、軟體框架、程式語言, 都需要廣泛涉獵。但是 Linux 這個 IT 界無人不知的作業系統, 又總是令人卻步, 不知從何入門。為什麼高手好像用命令列就能做到任何事？實務上常用的功能又有哪些？確實, Linux的純文字介面如魔法一般難懂, 一行一行像咒語的指令, 讓 Linux 的學習難度成為一座陡峭高山。然而 Linux 絕對不是高不可攀的, 想攀登 Linux 的學習陡坡, 就讓本書做您的階梯, 與您一同前進！【IT 工程師的必經之路, 既然躲不掉、就一次把它搞懂！】雖然 Linux 看似很少人使用, 其實在網路伺服器、企業工作機台、嵌入式系統...等應用上處處可見, 我們的生活早已不能沒有 Linux！Linux 無所不在, 問世至今三十年來, 用途只增不減, 只要從事 IT 工作就一定會遇到。永不過時的技術, 怎麼能不學會？零基礎也不用擔心, 現在學一定來得及！【入門到進階, 逐行指令實戰演練】學了指令卻不知道怎麼用、遇到狀況又不知道該用什麼指令, 學習 Linux 總是出現這樣的瓶頸嗎？本書內容涵蓋基礎指令、帳號管理、檔案系統、工作排程、套件安裝、shell script ..等主題, 每章都精心設計常見情境, 詳盡列出完整輸入指令與真實系統回應, 讓您一一比對、循序漸進, 親手掌握 Linux 系統的大小事。【系統到應用, 全方位涵蓋實務需求】終於在 Linux 學會輸入指令、管理檔案、編輯文件了, 但這樣真的算是 "用 Linux 開發的工程師" 嗎？時下最需要的各種技術：版本控制、虛擬環境、容器化應用、機器學習套件...等, 在 Linux 上不會沒得用, 只會更好用！各種開發工具, 從環境建置到範例操作, 本書一應俱全, 完整發揮 Linux 的潛力, 讓您成為真正的 Linux 居民。本書特色:●以 Ubuntu 的文字模式為主軸, 適用各種 Unix-like 的應用場合。●手把手操作 Linux 指令, 搭配逐行詳盡解說, 零基礎也能無痛入門。●針對開發人員提供 Git版本控制、Python 虛擬環境、Docker、Anaconda、CUDA等開發環境的建置教學。●不只適用實體機器, 也收錄虛

搞懂不會背叛你的數學，進一步提升你的程式功力！ 本書透過圖表解說人工智慧與資料科學領域的相關數學知識，並告訴你如何將其轉換為程式碼，除了可以吸收關於數學的知識之外，也能立即運用在工作上。 透過機率統計的學習，了解如何改善業務流程 本書將AI與資料科學的相關數學知識分成四大篇，第一篇的「機率統計、機器學習篇」介紹的是了解工作情況，篩選出必要資訊的流程，以及位於這個流程背後的機率統計、機器學習的數學知識。能掌握工作情況就能知道該如何改善相關業務，也能進一步觀察未來的變化。 了解最佳化的步驟，學會職場所需的最佳化流程 第二篇「數理最佳化篇」介紹最佳化業務的流程，以及解決業務問題的方法。要最佳化業務，就必須先了解哪些部分需要改善效率，換言之，最佳化的重點在於找出問題。了解最佳化的步驟與問題的種類，就能學會工作職場所需的最佳化流程。 透過預測病毒的傳播模式，了解相關的數學理論 第三篇「數值模擬篇」則以傳染染病的傳播為主題，學習預測這類傳播模式的微分。只要了解微分，就能了解病毒的傳播模式，也能利用動畫說明傳播模式與製作出臨場感十足的簡報。最後的「深度學習篇」則會先說明近年來發展神速的深度學習技術原理，再說明這些原因都於哪些技術或職場應用。 來自讀者的讚譽 「這是我買過最實用的書」 「這本書可以讓你知道如何將數學應用在現實世界的工作之中」 「這本書拯救了文科出身，在工作上又不得不面對數學的我」

正宗Keras大神著作再次降臨！近10年來，深度學習為人工智慧領域帶來了出色的進展，也解鎖了許多有趣的新功能，如：機器翻譯、影像識別、物體定位等不一而足。毫不誇張地說，深度學習已迅速成為每位軟體開發者必備的武器。此外，諸如Keras和TensorFlow等先進的工具，也消除了普通人與深度學習之間的隔閡。即使你只有高中程度的數學知識，且甚至沒有資料科學的相關背景，也依舊可以透過這些工具來建構有趣的深度學習應用。本書由 Keras 創始者親自撰寫，沒人比他更了解Keras這套工具，雖然如此，但這並不是一本 Keras 的使用手冊，而是帶你從頭開始探索深度學習，進而拓展對深度學習理解的經典之作。你也將從中明瞭解決機器學習問題的標準作業流程，以及未來實務上如何克服可能遇到的問題。本書前一版在全世界都獲得非常高的評價，並被翻譯成12種語言，到現在仍是技術社群推薦必讀的深度學習入門書。不過深度學習技術在這短短幾年有巨大的進展，因此第二版作者新增了許多常見任務的實作專案，例如：影像分割、時間序列預測、機器翻譯等。另外，作者還加入了當前熱門技術的介紹，如attention機制、Transformer架構、KerasTuner等，並搭配實作案例來加深讀者的理解。由於第二版的內容修改幅度極大，因此中文版重新編譯，由業內專家進行翻譯、審閱，在專有名詞的說法和敘述，都更加符合國內業界的習慣用語。無論你是從業中的機器學習工程師、軟體開發人員，還是資訊科系學生，本書的內容都會對你有所幫助。【重磅推薦】 「掌握本質， 了解其所能與不能， 是面對技術快速迭代、世局難以預測的鑰匙。本書就是開啟深度學習的一把鑰匙。」 ——鴻海研究院執行長 李維斌「對於想熟悉 Keras和Tensorflow的技術人來說， 是一本極佳的入門學習書， 而對於不熟悉技術只想一窺門道的人來說， 結構井然的邏輯和極為通暢易讀的寫作方式， 大大降低了非技術出身如我輩的學習門檻。」 ——台灣人工智慧科技基金會執行長 溫怡玲「Keras大神親自出手將最新的發展及其具體應用範例帶到我們面前， 在AI產業界來說， 這是極其重要的大事， 不可等閒視之， 而且是由在 AI領域著墨很深、實踐經驗豐富的黃逸華數據長主持翻譯與審閱工作， 更讓我們充滿期待。」 ——台灣人工智慧協會副理事長 黃國寶「大神再次出手， 這是AI產業化的高光時刻， 很榮幸

「一本平易近人的著作，可讓你立即應用進而提升程式的執行效率。書中將教你電腦科學中會用到的基本演算法和資料型別。如果你正在找一份程式設計相關的技術工作，這本書可能會在下次的程式面試中幫助你取得好成績。」 ― Zvi Galil 喬治亞理工學院 計算學院Frederick G. Storey主任暨名譽院長 論及撰寫有效率的程式時，每位軟體專業人士都需要具備有效率的演算法運作知識。在這本實務書籍中，《Algorithms in a Nutshell》作者George Heineman對於多種語言編寫程式時所用的效能改進關鍵演算法，有簡潔而詳實的介紹。軟體開發人員、測試人員、維護人員將理解演算法如何創造性地解決運算問題。 每章都會以前面章節內容為基礎，藉由清晰的圖示和不斷提供的新基本概念，包括演算法分析，對書中介紹的每個演算法做效能分級。你可以將每章所學到的內容，應用到該章最後的挑戰題中，如同模擬在程式術科面試場上的體驗。 閱讀本書，你將可以： ‧探索電腦科學和軟體工程核心的基本演算法 ‧學習有效率解決問題的常見策略，例如：分治法、動態規劃、貪婪方法 ‧使用Big-O分析與評估程式的時間複雜度 ‧使用現有的Python函式庫和資料結構來解決演算法問題 ‧了解重要演算法的主要步驟

* 以MongoDB 5.x最新版指令貫穿全書，並可在6.0 RC順利執行 * 與Python語言結合，無縫接軌智慧聯網、巨資分析、機器學習等領域 * 本書深入淺出，豐富且大量的範例，保證快速掌握MongoDB精髓 在巨量資料的時代，存取效能佳、高可用性、可擴展性及具備安全性的資料庫平台是不可或缺的。朱克剛老師實作經驗豐富，此書以深入淺出範例導向的方式說明，是熟MongoDB技術必備的工具書。 -- 虎尾科技大學資訊工程系副教授 江季翰 好友朱克剛博士所著之MongoDB工具書，文字內容配合圖表解說非常易讀，操作步驟更按序清楚呈現，甚至所提案例也與我們實際生活相關。這是一本讀者可以輕鬆駕馭，並跟著大師一起練功的秘笈，想一窺MongoDB的朋友都應該擁有它。 -- 正修科技大學數位多媒體設計系主任 殷聖楷 MongoDB是目前最受歡迎的NoSQL資料庫，擁有豐富教學及實務經驗的朱克剛老師在本書中以簡單、明瞭的範例帶領讀者實際演練，快速學會巨量資料管理與儲存方式。這是一本易上手又涵蓋全部關鍵技術的好書! -- 靜宜大學資訊傳播工程系副教授 王岱伊 朱克剛老師具多年業界實務經驗，同時也擁有超過20年的教學資歷，本書使用經典實例和詳細的操作步驟，絕對是您學習MongoDB的第一選擇，幫助您精準學習快速上手。 -- 資展國際（原資策會人培團隊）區域總監 王偉璁 AI蓬勃發展，有別於關連式資料庫的NoSQL已是重點發展課題之一；作者融會超過30年程式經驗，將其精髓以淺顯易懂的觀念付諸此書，入門者可豁然開朗，經驗者可溫故知新，絕對是人人適合入手的寶典。 -- 104人力銀行人資學院產品開發處處長 李閔隆

鑑於印度大學目前使用的華語教材相當老舊，且與印度的國情與文化有極大差距，故印度臺灣華語教育中心決議為印度學習者編寫一套國別化華語教材。本書以幽默有趣的故事、文化對比的角度介紹臺灣和印度的文化特色。主要學習對象為在印度大學學習華語第二年、華語程度A2 - B1的印度學生，以文化比較與語言學習為主軸，設計在地化的教材。每一課分為七部分：課程目標及課文屬性、課文對話、短文、生詞、語法、跨文化延伸和語言任務。希望此書在印度華語教材和臺印文化交流上扮演領頭羊角色，期盼拋磚引玉，能專門為在印度學習華語的學習者編寫更多元、更適性的華語教材。Given that the Mandarin textbooks currently used by Indian universities are pretty outdated, bearing a large gap with the Indian culture and condition of the nation, TEC has been proactive in advancing pedagogies and teaching materials. Incredible Mandarin is targeted at students learning Mandarin Chinese for the second year at Indian universities or those with Chinese skills between CEFR A2 and B1 levels. This book is designed with localized content aiming at cultural comparison and language learning for communication. The ten lessons are threaded by an interesting story, introducing cultural highlights of Taiwan and India through cross-culture comparison. Each lesson is divided into seven parts: Lesson Objectives and Topic

1.內容生活化：提供與生活相關的主題。2.理論活潑化：利用實例說明理論的語法。3.教材螺旋化：循序漸近、由易入深撰寫教材。

從A/B測試、通用啟發法、吃角子老虎機演算法，到貝氏最佳化「網頁搜尋、社交網路、手機app，它們每天都在最佳化！這種概念對許多今後要進行數位化的產業來說不可或缺，也會從根本改變我們在行銷、產品開發和設計的思維。即使不是理工背景，也請從內容感受基於資料的最佳化世界的氛圍。」-東京大學研究所工學系研究科 人工智慧工程研究中心／技術經營戰略學專攻 教授 松尾豐只要是網路服務相關開發人員，都無法迴避此課題：提供更好的使用者體驗。本書介紹如何定量評估及改善使用者行為，以達成網路服務的成長。本書從簡單的A/B測試開始，介紹線性模型、通用啟發法、吃角子老虎機演算法、貝氏最佳化，以及機器學習的各種知識，帶您了解如何用數學方式解決網站最佳化這個現實中的問題。透過Python範例程式碼與圖表解說的數學模型，仔細解釋機器學習和統計的基礎知識，對於想了解網站最佳化方式與機器學習基礎知識的讀者來說，本書是最適合的選擇。

所謂「資料探勘」(Data Mining)是利用模型認知技術與統計的手法處理大數據，發現有意義的新模型及傾向的過程。IBM SPSS Modeler 是一款資料探勘與預測分析軟體，可以使用Microsoft 安裝程式(MSI) 在Windows 系統上完成安裝，最近也可以在雲端使用它。它擁有 30 多種基本的機器學習算法和自動建模方法，具有 R 語言可擴展性，可使用 Python 腳本。使用IBM SPSS Modeler軟體可以找出人們最頻繁討論的話題，或是企業可以了解消費者實際關心的問題。資料探勘因為是透過各種資料分析技術，挖掘出顧客的消費行為模式與各項營運作業之管理決策等，可說是知識管理之一大利器。例如，7-11超商就是充分運用資料探勘技術，不斷推出各種抓住顧客心房的行銷活動，以贏得更多顧客的心，並將店舖之經營作更完善的規劃管理，使其獲利並使績效能夠長期位居國內零售業之領先地位。根據美國一項調查超過7萬名購物者的行銷研究，發現消費者在他們店中購物的行為有其一定的慣性，如果門市經營者或是行銷人員能夠善用「消費者行為」模式，將可有效改善經營品質。書中也一併列舉IBM SPSS Modeler常用的分析方法供讀者參考。資料探勘的方法包括監督式學習、非監督式學習等。監督式學習包括：分類、估計、預測等；非監督式學習包括：集群、關聯規則分析等。上述相關的分析方法，在第1篇中均有步驟式的介紹 ; 第2篇中舉出百貨業的資料案例，分析顧客的消費行為，利用IBM SPSS Modeler從RFM的角度探討消費者的特徵，以及如何向未購買者推銷商品，盼能藉由此例題能激起讀者對資料探勘的興趣。

資料科學、機器學習是近來最夯的關鍵字, 所引發的學習熱潮從未間斷。然而初學的你只要稍微上網搜尋可能會發現, 資料科學涉及的領域實在超～級～廣, 包括 AI、機器學習、程式設計、資料視覺化、數學、統計...等等, 一拖拉庫的名詞都與資料科學沾上邊；相關書籍更是不少, 各書的切入點明顯都不一樣, 卻都一致高喊「我帶你學資料科學！」讓初學者看得更花了, 對於如何入門愈來愈沒頭緒...這麼雜到底怎麼學？A

學會基礎程式設計本是很簡單的事，但許多人花了好多時間學習，最後仍學得似會不會毫無自信，隨便給個程式題目，往往不知從何下手。對這些人來說，好像學程式與天賦有關，少了基因，就是學不來。其實這個觀念是錯的，對台灣學生而言，幾乎天天都與數學打交道，每日逼迫自己運用「數學思維」作題目寫考卷，每位學生早已處在學好程式設計的有利位置而不自知，只要經過一些訓練，學習如何將數學用於程式設計，學好基礎程式設計只是早晚

產品特色： 1.避開艱深專業術語，由樹莓派簡介導入，輕鬆建構跨平台操作環境。 2.由實作中邊做邊學，沒寫過程式也能無痛增能，零基礎的最佳選擇。 3.專用GPIO擴充板，搭配高畫質CGI圖解，非本科生也能輕鬆完成接線。

1. 豐富且實用的範例程式，讓學習更有趣和學以致用。2. 適時搭配流程圖，讓學習可以事半功倍。3. 本書論及物件導向程式設計，讓讀者能從中了解物件導向程式設計的優點。4. 同時亦介紹鏈結串列的主題，使讀者對資料結構其他主題可以迎刃而解。5. 最後以一專題實作將書中所談論的主題加以應用，讓讀者可以舉一反三撰寫其他應用系統。

21 世紀以來，資訊科技一再推陳出新，啟動了一連串的社會和文化變革。對教育之衝擊也已逐漸成形，應用資訊科技及處理資訊是未來人才之基本條件。未來人才應是能有效使用資訊工具進行深度學習、能應用工具發揮創造力以分析、評斷、表達與解決問題，同時具生產力與責任的數位公民。面對科技高度智慧化環境快速變遷，跨領域及問題解決能力亦是未來人才培育之關鍵，因此未來除學生專業技術能力外，更重視提升學生跨領域學習整合能力

Facts and photos provide a contrast between alligator and phythons, comparing their sizes, brain structures, and abilities.Series Information In this innovative science series from favorite nonfiction

本書是一部系統性探討海洋與沿岸波浪的專業著作，兼顧物理意義與統計分析，適合研究所學生、研究人員與工程實務者閱讀。內容從觀測技術談起，介紹現地量測與遙測方法，並逐步建立描述波浪的參數與統計架構。書中詳述線性波理論在外海與近岸水域的應用，說明波浪在不同水深與地形條件下的行為差異，並深入介紹 SWAN 波浪模式，協助讀者理解現代數值模擬在工程與研究中的角色。全書結構嚴謹、插圖清楚，是理解風生波浪與海岸波動不可或缺的參考書。Waves in Oceanic and Coastal Waters describes the observation, analysis and prediction of wind-generated waves in the open ocean, in shelf seas, and in coastal regions with islands, channels, tidal flats and inlets, estuaries, fjords and lagoons. Most of this richly illustrated book is devoted to the physical aspects of waves. After introducing observation techniques for waves, both at sea and from space, the book defines the parameters that characterise waves. Using basic statistical and physical concepts, the author discusses the prediction of waves in oceanic and coastal waters, first in terms of generalised observations, and then in terms of the more theoretical framework of the spectral energy balance. He gives the results of established theories and also the direction in wh