Python

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

本書從實用的角度出發，深入淺出地介紹數字信號處理的基本理論和方法，並通過大量實例詳細講解Python在數字信號處理中的應用。本書首先介紹Python的基礎知識，以及本書用到的NumPy庫、Matplotlib庫和SciPy庫；然後講述數字信號處理的基本理論和方法，包括離散時間信號與系統的時域分析、信號與系統的頻譜分析、離散傅裡葉變換及其快速算法、數字濾波器的結構、IIR數字濾波器的設計和FIR數字濾波器的設計。本書可作為高等學校數字信號處理相關課程的工具書，也可作為廣大科研工程技術人員的參考用書。

本書是一本面向計算機編程語言零基礎的教程，全書共10章，主要內容包括Python語言概述、Python語言基礎、Python程序流程控制、字符串、數據結構、Python函數、Python文件與異常、Python數據庫、Python數據庫，以及案例分析。本書知識結構清晰，邏輯性強，系統講述Python的基礎知識，可作為普通高等學校Python基礎相關課程的教材，也可作為廣大Python開發愛好者的自學參考書。

無

本書採用案例和理論相結合的形式，以Anaconda和PyCharm為開發工具，系統地重點闡述了利用Python進行數據預處理、分析與可視化等相關知識，講解了Python各種數據處理展示的函數方法的使用方法。全書共有6章，分別是數據分析概述、Python基礎、利用Pandas進行數據預處理、利用Pandas進行數據分析、利用Matplotlib進行數據可視化、Python數據分析與綜合應用。書中安排了思維導圖、學習目標、知識指南、任務實訓、結果分析、鞏固訓練、每章測試等模塊。本書既可以作為本科和高職院校各專業數據分析相關課程的教材，也可以作為企業電子商務、市場營銷、數據分析人員的參考資料。

本書精選IOI、NOIP、USACO、CCC、CCO、ICPC、DWITE等競賽中28個富有趣味與挑戰性的算法競賽題，採用“問題描述 – 輸入 – 輸出 – 解決方案”的結構，引導讀者在實戰中培養算法思維，牢固掌握數據結構與算法的核心知識。全書共分10章，涵蓋哈希表、樹與遞歸、記憶化與動態規劃、圖與廣度優先搜索、加權圖中的最短路徑、二分搜索、堆與線段樹、並查集以及隨機化算法等主題。所有示例均用C語言實現，但無論你使用C++、Java還是Python，都能輕鬆理解並遷移所學思想與方法。

本書全面介紹使用Python進行醫學數據分析過程中需要的理論知識和Python庫。全書共9章，第1章介紹醫學數據分析及Python環境安裝；第2章介紹Python基礎；第3—6章介紹數據分析過程中的數據處理步驟及常用Python庫(Numpy矩陣運算、Pandas數據預處理及統計分析、Matplotlib數據可視化)；第7—8章介紹機器學習基礎及醫學領域常用模型、使用scikit-learn進行機器學習實戰；第9章結合前面章節內容和數據分析流程，完整介紹醫學數據分析實際應用的綜合案例。每章設計實訓案例提高讀者的實戰能力，快速上手醫學數據分析。 本教材適合作為一般院校和應用型本科院校醫學類及相關專業大數據分析課程的教材，也可供科研人員以及對數據分析感興趣的讀者參考。

本書以PyCharm為主要開發工具，由淺入深、全面系統地講解了Python的相關知識。全書共分為9章，內容包括Python概述、Python基本語法、基本數據類型與運算符應用、程序流程控制語句、組合數據類型、函數應用與模塊化程序、文件操作管理、面向對象、Python計算生態與第三方庫。本書內容豐富、講解詳細，以PyCharm為主要開發工具，可作為高等教育本、專科院校計算機相關專業的教材，也可作為編程愛好者的自學參考用書。

本書是一本全面且實用的指南，它摒棄了枯燥的理論堆砌，以一系列基於問題的實踐練習為引，帶你回歸數學的“基礎”，層層遞進地揭開計算機圖形學的神秘面紗。從繪製簡單的圖形線條與形狀，到熟練應用向量與頂點；從構建和渲染網格，到巧妙運用頂點著色器提升渲染效率，每一個環節都緊密圍繞數學原理展開，讓你在實踐中領悟數學與圖形開發的緊密聯繫。借助Python、Pygame和PyOpenGL，你將創建屬￿自己的基於數學的引擎和API，並在構建應用程序和示例的過程中不斷實踐，逐步掌握將這些理論知識轉化為實際成果的能力。

「軟體開發者與資料科學家必備的實戰資源！Ali以深厚技術與清晰教學，手把手帶你用FastAPI打造可上線的生成式AI服務，從實作中保持領先地位。」 ―Joe Rowe，Applied Data Science Partners技術保證與合規主管 「這是一本極實用的生成式AI入門書籍，詳盡說明如何打造真正能運作的服務，非常適合當成邁入 AI 開發領域的首選書籍。」 ―Julian Brendel，Vitol資深Python開發者 準備好要用生成式AI打造真正可上線的應用程式了嗎？ 本書以實作為核心，教你如何運用FastAPI網頁框架來設計與部署AI服務。你將學到如何整合模型，處理文字、圖像、音訊與影片，並讓服務與資料庫、檔案系統、網站與API自然串接。無論你是網頁開發者、資料科學家，還是DevOps工程師，本書提供的範例、工具與策略，都能幫你打造高效、可隨需擴展、能即時提供服務的AI應用程式。 作者Alireza Parandeh透過清楚的解說與實際範例來介紹身分驗證、並行、快取，同時結合向量庫的檢索增強生成（RAG）技術。你將學會如何檢驗AI輸出品質、提升效能，以及保護微服務的最佳做法，並利用Docker來部署容器，在雲端自信啟動你的AI應用程式。 • 建立可與資料庫、檔案系統、網站及API互動的AI服務。 • 管理並行的AI工作與長時間運行的任務。 • 透過WebSockets與伺服器傳送事件（SSE），以串流形式傳送AI生成的結果。 • 使用身分驗證、內容過濾、限流與速率限制機制來保護服務。 • 透過快取、批次處理與微調技術強化AI效能。 Alireza Parandeh 是獲得英國工程委員會（UK Engineering Council）認證的特許工程師（Chartered Engineer），也是微軟與Google認證的開發者、資料工程師與資料科學家。 #FastAPI #生成式AI #AI服務/應用開發 #RAG #Docker部署AI #Context-rich AI

本書深入解析大數據的發展沿革、4V特徵、行業價值與企業管理模式，更重要的是，它引導讀者從商業應用情境出發，思考並解決真實的數據分析問題，如群組、分類、推薦與關聯等。建立數據驅動思維，與數據科學家進行更有效的溝通，加速智慧應用發展。在實作層面，本書提供Python語言範例，循序漸進地引領讀者了解分析與模型建立步驟。提供房價預測、電影推薦、圖片辨識及自然語言解析等貼近真實的案例。本書更納入AI先進技術，介紹LangChain基礎運用，發展簡單的AI代理程式。這是一本橫跨大數據基礎、預測分析方法，到文本挖掘、圖像辨識、生成式AI代理的完整教材，是商管學生與商業人士理解AI實務與應用的最佳起點！

線性代數是一門高度通用且具備廣泛應用的基礎工具，無論是在人工智慧、數據分析或是各類工程領域，專業人士都需要對其具有紮實素養，方能在實際問題中建立準確的數學模型。本書的核心特色是擺脫傳統冗長而抽象的理論推導，轉而以直覺化的概念闡釋和高效的實戰應用為主軸。在解題風格上，本書不同於一般教科書完全按照理論框架進行推導。作者憑藉多年的實戰教學經驗，在許多計算技巧上提供了獨家捷徑，幫助學生有效提升解題速度，達到事半功倍的學習效果。同時，本書強調與現代科技趨勢的接軌，於附錄中提供 MATLAB 與 Python 雙程式平台的程式碼範例與腳本教學，專門針對複雜的線性代數計算提供電腦輔助實作指導。