Python

As an introduction to Python, this book allows readers to take a slow and steady approach to understanding Python code, explaining concepts, connecting programming with real-life examples, writing Python programs, and completing case studies.While there are many books, websites, and online courses about the topic, we break down Python programming into easily digestible lessons of less than 5 minutes each, following our BiteSize approach. Each lesson begins with a clear and short introduction to the topic. This gives you a strong base to start from and gets you ready for deeper learning. Then, you will see coding demonstrations that show the ideas discussed. These examples are simple and useful, helping you really understand the concepts. You'll then practice tasks at different difficulty levels, so you can test your knowledge and increase your confidence. You'll also play with case studies to solve real-world problems. Tips are included to show how you can incorporate generative AI int

Python是一門非常流行的程式設計語言，它不僅在諸多高科技領域有著廣泛的應用，而且非常適合作為青少年學習程式設計的入門語言。本書通過講解使用Python語言來編寫程式，説明青少年鍛煉邏輯思維，培養分析問題、解決問題的能力。本書包含101個案例，詳細、全面地介紹了Python語言的基礎知識和使用方法。通過有趣的程式設計來解決生活中的一些問題，讀者可以在思考中充分發揮想像力和創造力，找到學習程式設計的樂趣。本書共14章。第1章講解了Python程式設計基礎知識；第2章講解了常用的單一資料型別；第3章講解了基本的運算處理；第4章講解了根據條件進行判斷的選擇結構；第5章講解了重複執行的迴圈結構；第6 ～ 9章分別講解了字串、清單、元組與字典的各種用法；第10章講解了函數的用法，包括一些內置函數和自訂函數的用法；第11章講解了如何創建類和物件，以及類的相關作用；第12章講解了如何使用Python語言進行檔操作；第13章講解了一些常用模組的應用；第14章講解了如何使用Python查看作業系統資訊以及調用系統命令。本書內容通俗易懂，案例十分貼近生活，非常適合中小學生閱讀，也適合相關少兒程式設計培訓機構、學校作為教材使用

本書深入探討深度學習模型訓練和推理加速的前沿技術，尤其是在 NVIDIA CUDA（Compute Unified Device Architecture）平臺上的應用與優化。本書從大模型訓練的挑戰和分散式訓練，到 CUDA 加速推理技術，再到端側推理的優化部署，系統地介紹如何利用 CUDA 平臺加速大模型的訓練與推理過程，並結合具體案例深入講解資料並行、模型並行、任務調度、負載均衡等技術。本書共 10 章，首先介紹大模型訓練面臨的計算複雜性、記憶體頻寬和資料傳輸瓶頸等問題，並講解基於NCCL（NVIDIA Collective Communications Library）的優化方法；然後，通過深入淺出的講解，展示如何使用 TensorRT 進行推理加速，並探討多模型並行推理架構、混合精度訓練與推理等優化策略；最後，詳細闡述端側推理加速，特別是在移動設備和邊緣設備中的應用，強調模型量化、裁剪等技術在推理加速中的重要作用。

本書是統計學的入門書，對同一個知識點分別使用文字說明、數學式和Python示例代碼進行講解，循序漸進地介紹了統計學和Python的基礎知識、描述統計、統計推斷、假設檢驗、正態線性模型和廣義線性模型等統計模型，以及機器學習等。通過閱讀本書，讀者不僅可以深刻理解統計學術語、統計分析方法和預測方法等，還可以學到前沿的機器學習知識，以及如何使用Python實現資料視覺化和建模等。本書結構清晰、直觀易懂，適合統計學和Python的初學者及對資料科學和機器學習感興趣的讀者使用，也可作為高等院校電腦、統計等專業學生的入門書。

本書內容針對青少年編程愛好者設計，通過豐富的趣味案例引導學習，讓讀者實現從Python零基礎到精通的進階。全書共12章，內容涵蓋Python快速入門、基礎語法、函數應用、數據結構、文件與異常處理、字符串操作等核心內容，並深入探索模塊化編程與面向對象編程思想。通過構建學生信息管理系統、彈跳小球遊戲、小球打方塊及貪吃蛇遊戲等綜合案例實戰項目，培養讀者的編程思維與解決問題的能力，讓學習之旅既有趣又高效。本書以培養青少年的編程興趣和邏輯思維能力為目標，採用由淺入深的方式，結合豐富的案例和視頻教程，引導讀者逐步掌握Python編程的基礎知識和應用技能。既適合無編程基礎的青少年學習，也適合有一定基礎且對Python編程感興趣的學生和教育工作者，以及想要通過動手實踐提高編程能力的編程愛好者。

AI時代不期而至，如何使用AI輔助讓我們的工作更簡便呢？《ChatGPT輔助Web開發——AI輔助Django框架下的PythonWeb項目設計、前端、後端、接口、測試（視頻·案例）》可以幫助AI時代的程序員解決一些困擾。書中介紹了PythonWeb開發Django框架的基礎知識、開發技巧和項目實戰，ChatGPT在整個Web應用系統開發過程中的使用方法，並演示了AI如何助力Web應用系統開發，從而提升系統開發效率。本書整體結構包括基礎篇和實戰篇。基礎篇包括ChatGPT基礎、PythonWeb應用系統開發基礎、PythonDjango框架開發基礎和PythonDjango框架開發進階；實戰篇以ChatGPT輔助Django框架開發博客系統為例，介紹ChatGPT輔助進行項目設計、後端管理系統開發、前端功能模塊開發、後端API接口開發和測試部署。通過學習本書，讀者既可以學習和積累Django框架的應用知識和技巧，又可以進一步認識和熟悉如何使用ChatGPT來助力軟件開發，從而成為AI時代的程序員。本書適合對ChatGPT和PythonDjango框架開發感興趣的Web開發人員閱讀，也可用作培訓機構和大中專院校相關專業的教學參考書。

語法解析 x 範例說明 x 程式實例 x ChatGPT輔助學習 x ITS Python詳解用Python打造未來競爭力，結合ChatGPT協作開發，加速學習之路，直通大數據、機器學習與人工智慧核心技術！ ★ 超值加贈！用ChatGPT學Python教學影片 ★ 涵蓋ITS Python國際認證模擬試題解析 ■ 微軟最有價值專家(MVP)、ITS Python國際認證講師與資深教師共同執筆由微軟MVP、ITS國際認證講師與科大教授共同編撰，專為初學者量身打造的Python入門教材。不僅適合零基礎學習者，也適用於教師教學與學生運算思維訓練。 ■ 循序漸進，無痛上手內容結合理論與實務，透過書中範例引導問題分析與程式架構設計，系統性培養初學者的邏輯思維與問題解決能力，輕鬆踏入Python程式設計的世界。 ■ 豐富內容與實務應用內容涵蓋Spyder與Colab開發環境，從基礎語法、資料結構、控制流程到檔案處理、圖表設計與視窗應用開發，進一步延伸至網頁爬蟲實作。搭配ChatGPT進行數據分析、圖表繪製與爬蟲協作，全面訓練實作能力，為進入大數據、機器學習與AI領域打下堅實基礎。 ■ ITS Python國際認證能力訓練內容融合ITS Python解題技巧，書末收錄兩組ITS Python（IT Specialist Certification）國際認證模擬試題，強化初學者的實作訓練，也是考取ITS Python認證的理想教材。 ■ 超值！附「用ChatGPT學習Python」教學影片結合ChatGPT協助撰寫程式、加入註解、除錯與理解程式邏輯，全面加速您提升Python程式設計實力。 ■ 更多新知可訂閱「程式享樂趣」YouTube頻道https://www.youtube.com/@happycodingfun

https://youtu.be/ATMznfbmwD0 Python最強入門 ChatGPT助攻 AI數據科學 王者歸來 (全彩印刷) 【內容簡介】 ★★★★★【內容最多、範圍最廣】【40個主題】★★★★★ ★★★★★【程式實例最多】【超過1300個Python實例】★★★★★ ★★★★★【AI數據科學專題實戰】★★★★★ ★★★★★【420個是非題、選擇題】【約300個習題實作題】★★★★★ Python語言是基礎科學課程，撰寫這本書時採用下列原則。 1：最新Python語法 x 強調Python語法內涵與精神。 2：精彩 x 創意程式實例解說。 3：數學 x 統計 x 數據科學與人工智慧知識融入內容。 4：ChatGPT助攻。 5：章節習題引導讀者複習與自我練習。 6：機器學習 - 真實數據 – 專題實戰 。 這本書可以說是「Python最強入門邁向數據科學之路第4版」的新版內容，相較於該版，這本更新許多Python語法和模組，整個修訂細節超過300處。由於內容更偏重於AI與數據科學的應用，因此也更新微調書籍名稱。 多次與教育界的朋友相聚，談到電腦語言的發展趨勢，大家一致公認Python已經是當今最重要的電腦語言了，幾乎所有知名公司，例如：Google、Facebook、…等皆已經將此語言列為必備電腦語言。了解許多人想學Python，市面上的書也不少了，但是許多人買了許多書，但是學習Python路上仍感障礙重重，原因是沒有選到好的書籍，市面上許多書籍的缺點是： ◎Python語法講解不完整 ◎用C、C++、Java觀念撰寫實例 ◎Python語法的精神與內涵未做說明 ◎Python進階語法未做解說 ◎基礎實例太少，沒經驗的讀者無法舉一反三 ◎模組介紹不足，應用範圍有限 許多讀者因此買了一些書，讀完了，好像學會了，但到了網路看專家撰寫的程式往往看不懂。就這樣我決定撰寫一本用豐富、實用、有趣實例完整且深入講解Python語法的入門書籍。其實這本書也是目前市面上講解Python書籍中語法最完整，當讀者學會Python後，本書將逐步帶領讀者邁向數據科學、機器學習之路。Python以簡潔著名，語法非常活，同時擁有非常多豐富、實用的模組，本書筆者嘗試將Python語法的各種用法用實例解說，同時穿插使用各種模組，以協助讀者未來可以更靈活使用Python，以奠定讀者邁向

本書從基礎概念講起，逐步深入到策略構建、數據處理、模型優化及風險管理等核心領域，詳細介紹了Python在量化交易中的應用，包括語言基礎、常用庫（如NumPy、Pandas）、數據可視化工具（如Matplotlib、Seaborn），以及機器學習框架。這些內容可以幫助讀者打下堅實的基礎，從而能夠順利進入量化交易的實戰階段。在量化交易策略方面，本書詳細介紹了多種經典策略，如趨勢跟蹤、動量策略、海龜交易策略、套利策略等，並結合DeepSeek的智能分析功能，展示了如何優化這些策略以適應複雜多變的市場環境。此外，本書探討了機器學習在量化交易中的應用，包括分類策略、回歸策略及LSTM等前沿技術，並通過實戰案例展示了如何利用這些技術預測市場走勢。本書的最後幾章聚焦量化交易的高級應用，包括回測框架的搭建與優化、風險管理工具與方法，以及AI技術在量化交易中的未來發展方向。這些內容讓讀者不僅能夠掌握量化交易的技術細節，更能深刻理解如何在實際交易中應用相關技術，以實現穩健的收益。

本書圍繞大數據處理與分析，對其相關技術進行了詳細的講解。全書共9章，首先介紹了大數據分析的基本概念及可用的方法技術，然後介紹了如何使用Excel進行數據分析，包括數據探索與描述性分析、使用函數和工具、使用透視表與透視圖等；介紹了如何使用Power BI進行數據分析，包括數據集成、數據清洗、數據規約、數據變換的基本操作，以及DAX函數的使用；介紹了如何使用Numpy進行數據計算以及如何使用Pandas進行數據分析。隨後，介紹了一些數據可視化方法，分別介紹了Excel和Power BI中的數據可視化方法，還介紹了使用Matplotlib進行數據可視化的方法。最後，介紹了機器學習基礎，並講解了兩個實踐案例。本書從理論、實踐兩部分對大數據處理與分析進行了細緻的講解，旨在幫助讀者更好地瞭解、使用大數據處理與分析的相關方法。