Python

本書面向全國計算機等級考試二級Python語言程序設計科目，嚴格依據新版考試大綱整理專項訓練習題，並配有詳細解析，以幫助考生在較短的時間內順利通過考試。本書共3部分。第1部分為考試大綱專家解讀；第2部分為選擇題專項訓練及答案解析，所涉及的知識點有公共基礎知識、程序設計基本方法、Python基本語法元素、基本數據類型、程序的控制結構、組合數據類型、文件和數據格式化、函數和代碼的異常、Python計算生態、Python標準庫、Python第三方庫等；第3部分為精選的兩套無紙化考試真題及答案解析，以幫助考生全面檢查所學知識點。本書既可作為全國計算機等級考試二級Python語言程序設計科目的練習冊，也可作為學習Python語言的輔導書。

體貼初學者學習Azure AI服務的流程! Azure AI服務功能介紹 > Azure AI服務申請 > 語法解說 > AI範例實作 ■ 專家與教師共同執筆 由微軟AI + Developer 雙領域 MVP與科技大學教師共同編著，針對初學者學習Azure AI領域所應具備的基本素養，所編寫入門教材，內容由淺入深，以引發學習動機為最主要考量，帶領初學者靈活運用Azure AI與Azure OpenAI進行開發AI應用程式。 ■ 內容多元且淺顯易懂 對Azure AI服務的理論做深入淺出的說明，同時廣泛列舉相關應用實例，並使用適當的插圖和圖表，說明Azure AI技術的原理和實際運作方案，讓初學者對Azure AI有更進一步的認識。 ■ Azure AI服務開發技能 介紹實用的入門開發實作，以培養初學者規劃AI解決方案的能力。實作包含：電腦視覺、OCR光學字元辨識、自訂視覺、臉部偵測與分析、文字分析、問題解答知識庫、翻譯、語音合成以及機器學習分類、迴歸和叢集模型的實作範例，並介紹目前最火紅的Azure OpenAI生成式AI開發聊天機器人與AI繪圖程式；詳盡說明實作的程式碼與操作步驟，培養初學者開發AI應用程式的能力。 ■ Microsoft AI-900人工智慧基礎國際認證能力訓練 將認證考試重點融入書中，讀者能藉由練習來了解該章內容重點，同時書末彙整MCF AI-900核心能力國際認證模擬試題，是考取MCF AI-900人工智慧基礎國際認證的最佳教材。

本書接近為零基礎的初學者量身定制，配合大量實例介紹了 Python 的基本語法、編碼規範和一些編程思想。本書~6章為Python語言基礎，主要介紹 Python 的基本用法;第7~11章介紹一些Python的實際應用。其中，第 7 章介紹如何用Python進行GUI開發，第 8章介紹如何用Python進行網絡爬蟲;第 9 章介紹如何用Python進行Web開發;第 10

本書以Python 3.7為編程環境，從基本的程序設計思想入手，逐步展開Python語言教學，是一本面向廣大編程學習者的程序設計類圖書。全書分為基礎篇、圖像處理和可視化篇、爬蟲技術開發篇、人工智能開發篇和遊戲開發提高篇。 基礎篇(第1～7章)主要講解Python的基礎語法知識、控制語句、函數、文件、面向對象編程基礎、Tkinter圖形界面設計、網絡編程和多線程、Python數據庫應用等知識，並以遊戲案例作為各章的階段性任務。 圖像處理和可視化篇(第8～9章)通過“人物拼圖遊戲”“學生成績分佈柱狀圖展示”案例學習Python圖像處理和可視化功能。 爬蟲技術開發篇(第10～13章)應用爬蟲技術開發“小小翻譯器”“校園網搜索引擎”“爬取百度圖片”和使用爬蟲模擬登錄技術的案例，講解Python爬蟲的關鍵技術。 人工智能開發篇(第14～16章)主要講解基於樸素貝葉斯算法的文本分類、 基於卷積神經網絡的手寫體識別和基於OpenCV實現人臉識別三個案例。 遊戲開發提高篇(第17章)借助第三方Pygame庫開發大家耳熟能詳的Flappy Bird(又稱笨鳥先飛)遊戲。 通過本書，讀者將學會Python編程技術和技巧，掌握第三方庫的使用，瞭解程序設計的所有相關內容。本書不僅列出了完整的代碼，同時對所有的源代碼進行了非常詳細的解釋，做到通俗易懂，圖文並茂。 本書適用于Python語言學習者、程序設計人員和遊戲編程愛好者。

《線性代數不難[上冊]:幾何直覺構建+ Manim動畫開悟+ Python應用實踐+ AI助學賦能》是“鳶尾花數學不難”叢書中的一本，是關於線性代數的。 線性代數是現代科學和工程的數學語言。線性代數不僅是從單變量微積分過渡到多變量微積分的橋樑，更是從一元概率統計走向多元統計分析的核心工具。在機器學習、計算機視覺、自然語言處理、機器人控制、圖像處理、量化金融、數據分析等前沿領域，線性代數幾乎無處不在。 依照慣例，《線性代數不難[上冊]:幾何直覺構建+ Manim動畫開悟+ Python應用實踐+ AI助學賦能》提供代碼和視頻教學，還提供了使用AI工具陪讀的學習思路。 《線性代數不難》分上下兩冊。上冊（《線性代數不難[上冊]:幾何直覺構建+ Manim動畫開悟+ Python應用實踐+ AI助學賦能》）內容包括向量、矩陣、矩陣乘法、行列式、逆矩陣、向量空間、線性方程組等相對比較基礎的話題；下冊則會涉及高階線性代數、矩陣論、數據分析與機器學習話題，比如線性變換、特徵值分解、奇異值分解、主成分分析、最小二乘擬合、瑞利商、矩陣範數、判別分析等。 《線性代數不難[上冊]:幾何直覺構建+ Manim動畫開悟+ Python應用實踐+ AI助學賦能》讀者分兩大部分：第一部分是信息學競賽參賽者、大學本科學生、考研學生等應試讀者；第二部分是機器學習從業者、數據分析師、編程愛好者、計算機圖形學研究者等從業或待從業讀者。

本書全面系統地介紹了Python語言在常見辦公場景中的自動化解決方案。全書分為5篇21章，內容包括Python語言基礎知識，Python讀寫數據常見方法，用Python自動操作Excel，用Python自動操作Word 與 PPT，用Python自動操作文件和文件夾、郵件、PDF 文件、圖片、視頻，用Python進行數據可視化分析及進行網頁交互，借助ChatGPT輕鬆進階Python辦公自動化。 本書適合各層次的信息工作者，既可作為初學Python的入門指南，又可作為中、高級自動化辦公用戶的參考手冊。書中大量的實例還適合讀者直接在工作中借鑒。

Python x AI辦公室作業自動化 Word、Excel、PowerPoint、PDF、CSV、Pandas 多執行緒、排程、藝術二維碼、短網址、電子郵件、爬蟲 【本書內容】 ★☆★☆★【技術最強、功能最廣】★☆★☆★ ★☆★☆★【AI助力效率飛躍】★☆★☆★ ★☆★☆★【多執行緒設計效能提升】★☆★☆★ ◆正則表達式 CIA情報員搶救任務 電子郵件地址自動擷取 文件格式化自動化 ◆多執行緒進階平行運算 客戶服務系統效能提升 即時數據同步技術 企業自動化報表生成 ◆自動化檔案管理 自動化備份流程 批次檔案修改 過期文件自動清理 ◆提升效率的利器 – 短網址 短網址生成器 短網址解析技巧 ◆告別重複工作 – 自動化排程 schedule模組應用 APScheduler模組 - 背景任務管理 ◆Python高效處理Word 自動化行銷文案生成 擷取圖表、表格數據 Word與PDF格式互轉 ◆PDF魔法 擷取PDF中的圖片、文字與表格 PDF文件加密與解密 PDF浮水印自動生成 ◆Python操作Excel 吸睛報表完美呈現 數據圖表說故事 樞紐分析表的強大應用 Excel與CSV轉換 Excel轉PDF ◆Python操作PowerPoint 程式自動生成簡報 批次簡報製作 - 效能再升級 會議簡報自動化流程 PowerPoint轉PDF ◆傳送與接收電子郵件 自動發送會員信件 通知會員繳費提醒 找出含特定內容的郵件 ◆網路爬蟲技術 多執行緒爬蟲下載圖片 自動抓取網頁數據並轉成表格 JSON數據下載轉CSV或Excel 網頁表格轉CSV或Excel ◆Openai API助攻客服設計 線上客服設計 ChatGPT x Excel建立客服知識庫

Eric Carle fans will adore this value pack filled with six Ready-to-Read books for the price of four! For an added bonus, take a peek inside for tips to help your child become a reading star!These ear

遺傳算法是受自然進化啟發的搜索、優化和學習算法家族中的一員。通過模擬進化過程，遺傳算法較傳統搜索算法具有更多優勢，可為各式問題提供高質量的解決方案。本書基於Python語言將遺傳算法應用於各種任務，提供在人工智能和其他很多領域應用遺傳算法的實踐經驗。同時，本書涵蓋了人工智能領域的新進展。

★★★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

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本書專為資料科學與人工智慧專業的初學者設計，內容通俗易懂，系統性講解學習AI所需的基礎數學知識。全書涵蓋理論與實踐，結合推導、計算與Python程式實作，幫助讀者靈活掌握核心概念並提升實戰能力。無論是作為相關課程教材，或是從業者的自學參考書籍，本書皆能有效協助讀者打下紮實的數學基礎，為人工智慧領域做好準備。AI時代來臨，你的數學準備好了嗎？打好基礎，推開智慧之門邁向未來，就從這本書開始！初學者友善的入門指南本書專為資料科學與人工智慧（AI）相關領域的學生與初學者量身打造，旨在幫助讀者建立學習AI所需的基礎數學概念。不同於傳統艱澀的數學教材，本書以通俗易懂、由淺入深的方式進行講解，讓即便是數學基礎薄弱的讀者，也能輕鬆理解並掌握內容。透過清晰的結構與大量實例說明，本書化繁為簡，降低學習門檻，是通往AI世界的重要敲門磚。理論與實踐兼備，學以致用本書的內容設計強調理論與實務並重，既有嚴謹的數學推導，也有豐富的應用實例。除了傳統的計算練習，還融合Python程式語言進行實作，讓讀者能夠同步訓練邏輯思維與程式技能。透過實際編程演練，不僅有助於加深對數學原理的理解，也提升將理論應用於資料分析與AI開發的實務能力。這樣的設計不僅符合現代科技教育的需求，也貼近業界實際工作情境。教材與自學兼用，應用範圍廣泛本書不僅可作為大專院校資料科學與人工智慧相關課程的教材，也非常適合自學者與職場從業人員作為參考書使用。內容涵蓋機率與統計、線性代數、微積分、最佳化等AI核心數學領域，系統性地建立完整知識架構。無論是準備進一步修習機器學習、深度學習等進階課程，或是需要在實務工作中應用資料分析與模型建構能力，本書都是不可或缺的重要資源。奠定未來AI學習的基礎人工智慧的發展日新月異，對數學的依賴與日俱增。唯有具備紮實的數學基礎，才能真正理解演算法的原理與模型背後的邏輯，進而靈活應用於各種情境中。本書不僅是一部數學入門書，更是一座銜接AI世界的橋樑。透過理論與實務交織的學習旅程，幫助讀者在AI領域立足，迎接更廣闊的未來發展機會。本書特色：本書專為資料科學與人工智慧專業的初學者設計，內容通俗易懂，系統性講解學習AI所需的基礎數學知識。全書涵蓋理論與實踐，結合推導、計算與Python程式實作，幫助讀者靈活掌握核心概念並提升實戰能力。無論是作為相關課程教材，或是從業者的自學參考書籍，本書皆能有效協助讀者打下紮實的

沒時間盯盤、不會選股、不敢停損停利⋯⋯讓投資新手或資深股民都相當困擾，其實，只要學會程式交易，機器人幫你自動化投資，這些問題就能一勞永逸，連文科人也可以輕鬆上手！★第一次用Python投資理財就上手★5大策略╳3大數據整理套件╳2大爬蟲基礎╳基礎語法╳選股模型╳LINE即時通知★超過5,000名學員實證，可以簡單學習、好用的自動化投資法如果你有這些問題，必讀本書：．想要投資卻不知道怎麼開始．沒有程式基礎，也不知道怎麼入門用Python投資理財．資訊爆炸的時代，不知道哪些才是有用的數據．到底要怎麼快速取得股市的報價．總是沒有時間看即時的股市資訊，導致錯失進出場良機◎AI取代人工投資，程式交易已成為時代主流隨著科技與網路的進步，AI逐漸取代人力，處理重複且瑣碎的工作，也可以應用在投資理財的領域，無論是基金、股市、期貨、加密貨幣，都可以看到AI的應用，就連美國高盛集團也只剩三名人工交易員，幾乎所有交易流程皆透過電腦程式自動化，國內外金融機構導入金融科技（FinTech）推出相關服務，大專院校紛紛開設相關課程，「程式交易」明顯已經成為時代的主流。◎程式交易，讓你更輕鬆賺錢、賺自由程式交易可以把原本由「人」操作的投資，全部交由電腦程式自動執行，不僅能隨時追蹤股市行情，讓你不錯過買賣時機，減輕盯盤壓力，更能用最嚴謹、最即時的數據，優化你的投資策略，戰勝不敢停損的心魔，輕鬆獲利的同時，更獲得自由！◎程式交易的入門首選──Python目前有各種可以應用在投資的交易程式，包括：Python、Multicharts、TradingView、MT4……而Python是一種廣泛使用的程式語言，適用於各作業系統，函式庫也非常豐富，就連沒學過程式的小學生、文科生，都能輕鬆上手。◎第一次用Python投資理財就上手致力於提供程式交易教學的量化通，團隊累積數十年的投資經驗，管理資產規模達上億元，多次受邀至各大專院校與知名企業擔任講師，擅長用深入淺出的方式帶領投資新手輕鬆學會程式交易，因此，透過本書，你將從零開始學到──．5大策略：趨勢策略、動能策略、反轉逆勢策略、通道策略、籌碼策略．零基礎學Python：從安裝到建置開發環境、基本語法、資料整理．3大數據整理套件：datetime、csv、pandas．2大爬蟲基礎：get、post．選股模型：建立選股架構，實踐個人的選股策略．LINE即時通知：設

本書適用於致力於學習Python的“編程小白”，通過一個個代碼示例，讓初學者可以真正的從入門到精通。Python的最新主要版本是Python3，我們在本書中將會使用它。另外，Python有很多種運行模式，其中交互模式的最大優點就是輸入代碼後馬上就能看到結果，不用經過繁瑣的步驟，這個模式非常適合“編程小白”作為“訓練場” “實驗室”，而本書中的示例大部分使用這種模式，可以及時地讓讀者獲得成就感，而這種反饋正是讀者不斷學習的動力。