Python

本書圖文並茂、示例豐富，採用全彩印刷方式，通過299段代碼和165幅圖表，系統地講解了Python的基礎語法和編程知識，內容涉及分支/循環語句、對象、字符串、列表、集合、函數、類、模塊、異常處理和文件處理等。針對初學人士難以理解和容易誤解的地方，本書均採用平實的語言，輔以精心設計的版式，循序漸進、清晰直觀地進行了講解。跟隨本書的講解，讀者可以扎實掌握Python的基礎知識，並具備實際使用Python進行編程的能力。

【程式設計新浪潮 . 開發生態大革命】你還在研讀程式語法手冊？還在網路上找程式碼來修修改改？還要繼續埋首在手刻程式碼的低效循環中掙扎嗎？就是現在，程式設計生態發生了史無前例的變革！GitHub Copilot 是由 GitHub 與 OpenAI 大型語言模型（LLMs）合作開發的 AI 程式設計助手，它從巨量程式碼庫中學會所有的程式設計技巧，將人類過往的程式精華融為一體。只要你學會用正確的方法、下達明確的提示詞、妥善地用自然語言與其溝通，就能發揮它的無窮力量，大幅幫助你提高開發軟體的成效。本書作者：兩位資訊教育學家 Leo Porter 博士與 Daniel Zingaro 博士為了 AI 程式設計時代的到來，在本書規劃出「函式設計循環」流程，整本書的編排圍繞著這個設計循環所需的技能，一遍遍演練、一步步學會進入 AI 程式設計必備的新技能。幫助你以正確的方式掌握 Python 程式設計（當然，其它程式語言也適用），高效快速解決實務上的任務。【開發程式的重點：從寫程式轉換為寫提示詞】與傳統的入門程式設計課程相比，使用 GitHub Copilot 協助寫程式需要學習新的技能，特別是問題分解、提示工程、測試與除錯技巧（如果您對這些技能還不太熟悉也無需擔心，本書都會詳細介紹），這些新技能對於現職的程式設計師來說同樣重要。在以往傳統的程式設計課程中，學生往往需要將精力灌注在語法的細節上，然而在 AI 時代，程式語法已經有 GitHub Copilot 這位大神在身邊，完全不用你操心，你該學的是如何用自然語言，寫出有意義且 AI 工具能正確理解的提示詞，讓它為你寫出符合預期的程式碼。如果你真的很不會寫提示詞，Copilot 除了能夠反向幫助程式產生提示詞，甚至還可以利用提示模式（prompt patterns）翻轉問答對象，讓 Copilot 主動提問以達成你的目標。● 精心設計為 AI 工具而生的函式設計循環。● 使用與業界接軌的 Visual Studio Code 開發工具。● 善用 Copilot Chat、inline Chat 提高生產力好助手。● 撰寫提示詞：學會用 AI 看得懂的自然語言溝通。● 看懂程式碼：程式由 AI 寫, 但你需要看得懂。● 問題分解：用 Top-Down 設計將大問題分解成小任務。● 測試案例：設計常見案例與邊界案例確認函式正確。●

本書以輕鬆幽默的語言，從零開始介紹Python語言。書名來源於編程語言中最經典的Hello World程序，寓意帶讀者從入門到精通。 全書共14章，內容涵蓋Python基礎語法、數據類型和運算、流程控制語句、函數和模塊、面向對象編程、異常處理、文件和網絡操作，以及GUI編程、數據庫編程和多線程編程。 書中每章都設有總結與擴展和同步練習，以及若干訓練營，旨在通過綜合案例鞏固知識。本書還提供配套代碼、課件、答疑服務，以及視頻來輔助學習(下載方式見封底)。 書中目錄採用幽默風格命名，使用漫畫角色對話的形式講解知識，以吸引讀者學習興趣。 無論您是編程新手，還是有經驗的程序員，本書都將以淺顯易懂的方式，帶您掌握Python語言實用技能。您只要耐心學習踐行，必將收穫滿滿，現在請您開始Python編程之旅吧！

Excel 使用者的最佳 SQL 語言入門書 讓資料處理、報表生成自動化！ 【18 個一定要會的資料分析技巧！】 【輕鬆超入門 × 任務自動化 × 全方位上手資料分析 × 打造高效率工作術】 本書的目的是讓 Excel 使用者快速升級成 SQL 資料庫的使用者，學習如何使用 SQL 語言來進行 Excel 資料分析，並且以 SQL 角度來學習使用 Python 的 Pandas 套件，在 DataFrame 物件執行資料分析。 Excel 無所不能，但是功能操作繁雜。使用 SQL 語言，我們就只需要少少的程式碼來代替 Excel 功能，進行一系列的資料處理，包含排序、切割、篩選、合併、使用聚合函數、建立群組查詢，最後產生樞紐分析表。本書提供的 ChatGPT 提問模板，可以產生 SQL 及 Python 指令，幫助我們更快精通 Excel 與 Python 資料分析。 最後再結合 Power Automate 這套免費流程自動化工具，不僅能加速我們整理、命名報表檔案的效率，其內建的設定可以執行 SQL 語言，輕鬆完成自動化 Excel 資料分析。 ▍你將學會 ◆ 認識 RPA 與 Power Automate 基本概念及操作技巧 ◆ 設定自動化流程，實現檔案批次命名、工作表合併 ◆ 理解 SQL、Python 及資料庫結構的基本概念 ◆ 使用 Pandas 來擷取網路表格資料 ◆ 使用 SQL 指令和 Pandas 來處理 Excel 工作表資料 ◆ 與 ChatGPT 對話，幫你寫出 SQL 及 Python 指令 ▍本書應用範例 ◆ 自動統計各個通路的業績總和 ◆ 顯示業績達標狀況通知 ◆ 自動在 Excel 執行 VBA 程式 ◆ 使用 Pandas 套件爬取 HTML 表格資料 ◆ 批次命名和移動檔案 ◆ 撰寫 SQL 指令以建立樞紐分析表 ◆ 將不同檔案資料合併到同一個工作表 ◆ 讓 ChatGPT 幫你寫 SQL、Python 指令 ▍適合讀者 ◆ 經常使用 Excel 工作表進行資料分析的上班族 ◆ 渴望學習 SQL、Python 但缺乏經驗的新手 ◆ 追求工作流程自動化，希望融入 AI 技術以提升效率的人

⊙以Python解決數學概念問題，掌握衍生性商品（如選擇權商品）模型化。⊙理論與實作兼具，操作步驟清楚易懂。⊙介紹CRR的二項式定價模型、隨機微積分、等值平賭測度方法，以及資產價格跳動的Lévy過程等觀念。⊙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。【透過Python，走入學習衍生性商品的捷徑】本書以熱門程式語言Python，帶領讀者順利踏入財金領域。內容分10章，第1、2章說明完全市場與不完全市場的特色與差異。第3章介紹CRR的二項式定價模型，並從該模型內取得一些基本的觀念。第4、5章說明隨機微積分的意思，包括平賭、維納過程、隨機積分等略為抽象的觀念。第6章說明偏微分方程式於選擇權定價內所扮演的角色。第7章介紹目前廣泛使用的等值平賭測度方法，其中包括Radon-Nikodym微分與Girsanov定理的闡述。第8章說明資產價格跳動的Lévy過程，包括著名的跳動－擴散、VG或NIG等過程。第9章介紹用於選擇權定價之較為簡易的COS方法。第10章則介紹隨機波動模型，包括Heston模型與Bates模型。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，光碟內皆附有完整的Python程式碼供讀者參考使用。

《你好，Python》首先介紹各種計算機編程語言的特點、編程思維和程序開發的理念，分析Python語言的發展和選擇Python語言的價值和意義；然後著重介紹Python開發工具的下載和安裝，Python編程語言的語法、變量、運算、條件判斷、循環、函數、輸入輸出、模塊和標準庫等知識；最後講解編程開發方面的經典程序問題、經典算法，並通過Python編程實例，來講解如何解決網絡編程、數據庫、電子郵件、數學計算、圖形界面等真實問題。

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。

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。

激發你的創客魂！手把手建立完整的語音助理裝置, 並加入 RGB LED 燈模擬家用設備, 讓 ChatGPT 不再只是文字對談對象, 更可以成為我們的生活小幫手。電影裡的智慧語音助理令許多人十分嚮往, 不僅對話方式與人類相像, 還擅長控制各種硬體設備, 而這類電影情節即將成真, 如今有強大的大型語言模型可以作為 AI 語音的核心, 聊天對話已是基本, AI 語音連接真實世界的硬體設備更是未來趨勢。本套件將會帶各位把 GPT 連結到 ESP32 中, 透過語音設備跟語言模型對話；並為語言模型建立各式各樣的擴充功能：● 聲控燈：由 AI 根據語意判斷使用者想要的 RGB 燈色, 不管是金鳳凰色、暖色等形容詞, AI 都可以幫我們調出該顏色。● 高鐵/台鐵車次查詢：AI 自動串接 API , 取得所需的車次資料後告訴你最合適的車次。● 即時口譯機：利用語言模型強大的理解能力, 將你想翻譯的詞句轉換成別的語言, 並口述給你聽。● 天氣預報員：有了連網功能的 AI 如虎添翼, 任何資訊只要能 Google 到就可以餵給 AI , 讓他成為小小萬事通。● YouTube 音樂點播助理： AI 判斷你想聽的歌曲下載並播放 YouTube 音樂。如果你有更多想法與創意, 都可以自行擴增功能給 AI 使用, 例如：取得電影時刻、股價查詢、新聞快訊等等, 讓他成為你個人的最強助理。

本書詳細介紹DSP技術、理論與應用，且有豐富的範例、習題以及解答，強調理論與技術是不可或缺的，並用Python程式設計，進行DSP技術實作，藉此培養實務研發能力。