Python

學 AI 就要用出來！首創 Keras 實作生醫/聲控物聯網裝置。AI 是現在許多人想學習的技術, 但多數人在學習的過程中都只是按照書本或電腦上的例題做實驗, 得到的結果就像是別人設計好的, 完全沒有實際感, 更不知道怎麼運用到生活中。本套件就帶你使用目前最熱門的 Python 程式語言和非常火熱的 Keras 機器學習框架, 除了教你 AI 基礎, 更結合硬體控制, 讓你可以將 AI 運用於生活

Panda3D是世界十大開放原始碼遊戲引擎中，功能最完整、效能最穩定、商業化限制最少的一款。目前，迪士尼仍在使用，世界各地的業界人員也以開放、共用全部原始程式碼方式不斷促進這款遊戲引擎的持續發展。在競爭激烈的國外遊戲引擎市場中，Panda3D始終引人注目，技術領先。本書為讀者深入、完整掌握遊戲引擎C++、Python核心，書附程式中有80多段示範效果，為Windows、Linux、Mac作業系統中

程式語言是和電腦溝通的工具，身處資訊世代，不懂程式，在職場上將寸步難行！我們為初學者規劃了簡單入門、豐富有趣的學習之旅，透過流程圖和中文化積木工具先搞懂邏輯觀念，再隨時對照 Python 程式碼，慢慢了解程式運算思維，最後再融入實用有趣的 Android 手機程式應用，從邏輯觀念、運算思維到手機應用，輕輕鬆鬆就學會程式設計！本書特色 :看得懂又能照著做，學程式自然不會卡住！循序漸進從流程圖開始學習

業界強力卓越的模擬分析軟體－Abaqus使用Python指令碼語言實現分析的自動化簡化部分重複性操作方便使用訂製特定的分析流程以加強工作效率快速有效建立、編輯、監控、診斷與後處理結合其他軟體擴充使用場景學習CAE軟體最大的問題絕對不會是操作或概念，一般CAE使用者的強項通常都是在設計或理論，當遇到需要控制時，往往必須依靠程式語言來處理。程式語言本身就是一門大學問，再加上要和CAE整合，往往被使用者

內容介紹: Python 語法大概都會了，認證或 Leetcode 的題目也刷過一輪了，程式功力怎麼還是停滯不前!?只刷程式題還不夠，職場上不會要你去找特定的字母組合、也不會要你去找質數或數列中遺失的數字等，這些是大家應該要會的程式和演算法基礎；Github 若只有放課堂上教的九九乘法表、簡易計算機範例，也不可能會受到企業青睞。要累積實戰能力，你需要刷各種不同領域的專題，懂得運用各種程式技巧和跨領域的知識，才足以解決現實世界可能會遇到的人臉特徵比對、文章抄襲、加解密處理...等實務問題。本書提供豐富的專案實作，可以挑戰到超過 60 項的 Python 專案，也可以學習人臉偵測、身份辨識、即時影像處理、自然語言處理、統計分析、資料視覺化、網路爬蟲、...等各種熱門技術，作者也巧妙安排解決各種天文、地理、海巡、文學、哲學領域會遇到的問題，甚至連科幻片、殭屍片才會遭遇的困境，也都可以用 Python 來應付，跟上本書的節奏，原來 Python 真的無所不能。【本書適用對象】● 老是在跟基礎語法打混戰，不知道要拿 Python 做什麼。● 即將畢業的資電科系學生，需要快速累積作品專案、擦亮履歷。● 有程式基礎、期待轉職，但不知從何開始下手。● 過往沒接手過完整專案，缺乏整合不同技術的經驗。● 閒暇時想進行興趣專案開發，卻想不到任何主題。【第三方支援套件】資料分析基礎工具：Pandas、NumPy影像辨識：OpenCV圖表與視覺化呈現：matplotlib、bokeh、holoviews、wordcloud自然語言處理：NLTK網路爬蟲：requests、BeautifulSoup4圖形化 GUI：tkinter影像處理與繪製：pillow、turtle語音套件：playsound、pyttsx3其他基礎必備套件：os、re、pathlib、sys、random、math、itertools、collections、time、DateTime、statistics、webbrowser【跨領域專案主題】● 幫影集《陰屍路》畫出最佳的逃生地圖● 運用統計分析制定海上搜救計畫● 結合人臉辨識和自動反擊抵禦變種人入侵● 用 NLP 幫福爾摩斯作者平反抄襲疑雲● 掃描火星地表找出最平坦的登陸地點● 離開地球表面也能安全返航的路線模擬● 偵測天體亮度找出疑似外星建築物...

本書第一版曾經獲得博客來和天瓏暢銷排行榜第一名。本書包含600幅圖片，124個程式實例，66個習題實作。多年教學經驗筆者深知演算法書籍如果只敘述理論，讀者在實作階段一定會碰上層層困難，因此在撰寫此書時，筆者特別重視理論與實作同步進行，所有程式實例皆是為了讓讀者了解演算法的觀念與內涵而設計。整本書從時間複雜度、空間複雜度、資料結構開始，使用完整大量圖片講解資料儲存觀念，逐步邁向程式設計師必須懂的演算

【大數據時代必備的資料擷取與分析技能！】 在資訊爆炸的時代，網路就是一個龐大的資源庫，不論是「想找出最便宜的商品價格」、「想知道競爭者的商品資訊」、「分析時下流行的趨勢」、「想了解歷史股價」、「分析球員的打擊率、得分率」、「分析點閱率最高的影片做為行銷決策」、……等等，都可以輕易取得各種數據。 雖然數據來源不是問題，但要抓取、整理、分析龐大的資料，就需要一些工具及方法才能有效率地完成。本書實際教您

如果你只把本書視為Python的開發書，那就可惜了。作者是中國最大社群豆瓣的系統架構師，看完本書，不只是學Python的Web開發，更是從頭到尾自己開發、維護、營運、測試一個完整網頁的百科大全，涵蓋： 最完整的Python Web Framework Django和Flask 完整的Python語言說明 最好用的IPython(Jupyter) 最新

目前市面上講解Python 書籍中語法最完整、範例最豐富的全彩印刷書籍。 用豐富、實用、有趣實例完整且深入講解Python語法的入門書籍。作者將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，以奠定讀者邁向更高深學習的紮實基礎。 本書以約1000個程式實例搭配約500個模組的函數，輔助約260個習題實作，講解紮實的Python語法與豐富的專題

在通往“Python技術殿堂”的路上，本書將為你編寫健壯、優雅、高質量的Python代碼提供切實幫助！內容全部由Python編碼的最佳實踐組成，從基本原則、慣用法、語法、庫、設計模式、內部機制、開發工具和性能優化8個方面深入探討了編寫高質量Python代碼的技巧與禁忌，一共總結出91條寶貴的建議。每條建議對應Python程序員可能會遇到的一個問題。本書不僅以建議的方式從正反兩方面給出了被實踐證

本書特色 Python最強入門邁向數據科學之路王者歸來的第一版，2019年4月上市，立即登上當月天瓏暢銷排行榜第一名，這本書是該書的第二版，相較於第一版，第二版內容增加下列知識： # PEP 8，Python設計風格，易讀易懂 # Python語法精神、效能發揮極致 # 說明底線開頭或結尾的變數 #複數觀念 # utf-8中文編碼 # format( )格式化輸出的優點 # f-strings輸出

✤本書特色❑ 在金融領域的量化投資、智慧投顧、信用評等、輿情分析等廣大面向，目前已經大量使用相關技術與演算法，且其融合的程度亦正不斷加深中。展望未來，與金融科技息息相關的量化投資策略，勢必吸引愈來愈多的關注與資源。❑ 有別於市面上不少關於Python與量化投資的書籍 (多數著重於Python語言基礎，但其所提供關於量化投資的策略卻相當有限)，本書特點之一即為：「兼顧了Python語言與量化策略的編

隨著信息技術的發展和硬件設備成本的降低，當今的互聯網存在海量的數據，想要快速從這些數據中獲取更多有效的信息，數據可視化是重要的一環。對Python語言來說，比較傳統的數據可視化模塊是Matplotlib，但是Matplotlib存在不夠美觀、靜態性、不易分享等缺點，限制了Python在數據可視化中的發展。為了解決這個問題，新型的動態可視化開源模塊Plotly應運而生。由於Plotly具有動態、美觀

機器學習彩色圖解 + 基礎數學篇 + Python實作本書特色 這幾年心中總想寫一本可以讓擁有高中數學程度的讀者即可看懂人工智慧、機器學習或深度學習的書籍，或是說看了不會想睡覺的機器學習書籍，這個理念成為我撰寫這本書籍很重要的動力。為了卸除數學心房，筆者撰寫此書依循原則如下：1：數學原理彩色圖解。2：手工計算基礎數學。3：Python程式高效實作。這本書撰寫的幾個特色如下：1：全書共用150個Py

Panda3D是世界十大開放原始碼遊戲引擎中，功能最完整、效能最穩定、商業化限制最少的一款。目前，迪士尼仍在使用，世界各地的業界人員也以開放、共用全部原始程式碼方式不斷促進這款遊戲引擎的持續發展。在競爭激烈的國外遊戲引擎市場中，Panda3D始終引人注目，技術領先。本書為讀者深入、完整掌握遊戲引擎C++、Python核心，書附程式中有80多段示範效果，為Windows、Linux、Mac作業系統中

網路自動化，不再肝硬化網路自動化是利用IT來管理並維護日常網路管理功能的好用工具，它在網路虛擬化中扮演了關鍵角色。本書將說明網路自動化、SDN及其相關應用，包含如何整合DevOps工具來達成網路自動化。同時，也告訴您如何完成各種網路自動化任務，諸如Pv6遷移、DC重定位和介面解析，同時保持安全性並提昇資料中心的穩定性。除此之外，本書還將介紹如何利用Python、Powershell、Ansible

本書系統講授數據挖掘的原理、主要方法及其Python實現，共分三部分：第一部分包含第1～2章，介紹數據挖掘的基本概念、流程和數據預處理；第二部分包含第3～11章，介紹經典的分類算法(包括樸素貝葉斯分類器、決策樹、k-近鄰、支持向量機等)、經典的聚類分析、關聯分析、人工神經網絡和Web挖掘等方法；第三部包含第12～14章，共有3個綜合案例，包括泰坦尼克號生存數據分析、心臟病預測分析和旅遊評論傾向性分

本書是一本關於機器人學的書籍，從機器人的基本結構開始，逐步講解了有關機器人的硬體及軟體結構。機器人的硬體部分主要包括了基本機械結構以及完成機器人定位和自主導航所需的各種感測器；機器人的軟體部分是基於Python語言在ROS中進行編寫的程式，目的是完成機器人的指定功能。而後通過硬體和軟體的結合完成了機器人在指定地圖內按照用戶命令進行移動的功能，並且有一個GUI強化了人機界面的交互功能。

❑ 全方位闡明資料科學領域的相關知識，從統計分析、機器學習、深度學習中所運用的演算法及模型，輔以經濟學視角所提供關於模型的精闢見解，深入探討模型的可用性。❑ 書中結合大量的實際案例與程式碼，幫助讀者學以致用，將具體的應用場景和現有的模型加以結合，從而發現模型更多的潛在應用場景。❑ 章節架構：　1. 透過簡單的實例導引出模型，詳述其理論基礎；　2. 展示實現模型的核心程式；　3. 探討其優缺點及相關

“您需要使用Python自動完成無聊的工作嗎？是的，如果您想使用自動化來增強工作流程效率，這是一個很好的起點。強烈推薦！”—Network World“學習Python最好的書之一。”—Giles McMullen-Klein, FlickThrough Reviews如果您曾經花費數小時處理檔案的重新命名，或更新數百個試算表內的儲存格資料，就能體會這類日常的工作有多麼單調無趣了。但假如能利用電腦

本書特色、內容簡介 這是一本使用Python從零開始指導讀者的網路爬蟲入門書籍，全書以約350個程式實例，完整解說大數據擷取、清洗、儲存與分析相關知識，下列是本書有關網路爬蟲知識的主要內容。 # 認識搜尋引擎與網路爬蟲 # 認識約定成俗的協議robots.txt # 從零開始解析HTML網頁 # 認識與使用Chrome開發人員環境解析網頁 # 認識Python內建urllib、urllib2模組，

☆ ★寫出你的專屬指標★☆ 現職程式交易員帶你用python寫出本書三大核心獲取台灣股市資料X小幫手每日自動監控市場X透過回測打造最佳策略當別人的策略10秒鐘完成回測10年的資料時，你是否仍辛苦的一年一年人工驗證自己的策略？當別人有程式在替他監控市場而有空邊喝咖啡邊吃下午茶時，你是否還在辛苦盯盤，甚至荒廢本業？近年來程式充斥、席捲了整個市場，學習程式不僅是為了因應就業潮流，也是讓您在各個場域、各種需求下都能有更適合自己的一套作業方式！比起其他好用又方便的自動交易軟體，Python擁有更高度的自由化；比起雖然專業且支援廣泛卻要價不斐的軟體Bloomberg，Python是更容易入手的選擇。學會一套Python語言讓你可以自由地獲取你想要的資料、自由地寫出屬於你的專屬指標。☛讀完本書，您能熟悉軟體的執行方式、基本套件操作及函數：✔基本觀念：變數、print 等✔了解常用資料結構概念及常用基本資料類型✔迴圈、條件式及控制✔運算子：+ - * / 以及其他概念✔了解Python規定縮排規則及import使用套件基礎操作✔熟悉pip與def概念及語法✔熟練cmd、vscode及Github✔實際操作爬蟲，了解pandas套件、BeautifulSoup與一些常使用的資料清洗方法✔學會yfinance、ta套件及deal_holiday.py程式，並學會設置windows排程✔try / except 的基本概念及應用✔traceback 追蹤錯誤訊息✔numpy 的各種基礎統計方法：max、min、std、mean、percentile等✔熟悉pyfolio用法，熟悉backtrader框架的入門與應用☛適合讀者✪具備基本Python基礎的讀者✪對程式交易無經驗或小有經驗者✪想更輕鬆獲取股市交易資訊的讀者

*詳細的步驟說明，一步步跟著做，有如專家從旁親自指導!*本書使用Python 3、樹莓派4B與OpenCV 4*適合初學者入門以及老手隨時參考的實用工具書*涵蓋大部分常用感測元件本書內容說明清楚，透過實作例子的步驟說明，讓初學者可以快速上手，是一本適合學習的好書。-- 高雄科技大學電子系教授兼學務長 陳銘志Python近幾年異軍突起，已然成為資料分析、機器學習與人工智慧等應用不可或缺的

集Python程式技術大成，新增AI應用，強大內容全面再進化～ 【Python系列書在台累計銷量近12萬冊】 國內眾多讀者與程式人選書第一指名，學業界指定Python講師、 榮登暢銷榜最多Python圖書的作者團隊代表作 八大領域、39個主題、上百種模組套件、近1,200個範例， 涵蓋語法入門，橫跨各大熱門技術、軟硬整合與AI實戰應用。 一本帶你入行！系統化分章、大量圖表解說， 全面跨入Python程式開發殿堂！ 給需要本書的人： ★不知道如何開始才能自學好Python的人 ★有接觸過但又不想打掉重練的人 ★老是寫不好Python程式的人 ★想運用Python開發專案的人 掌握系統化的學習途徑 才能真正駕馭Python Python廣泛應用於大數據、網路爬蟲、人工智慧、機器學習、物聯網等熱門領域，是一套直譯式、物件導向，功能強大的程式語言。具備簡潔的語法，擁有許多模組套件，跨平台且容易擴充，所以非常適合初學者學習，但沒有系統性與結構化的學習，只能一知半解，而胡亂網路爬文，也只會迷失在資訊叢林。 本書從Python自學角度出發，系統化的分章學習，全面涵蓋語法、模組套件、主題應用、軟硬整合，規劃出最好的學習曲線，縮短自學途徑，排除學習障礙，真正從初學入門到業界活用！ ■完整詳實的程式入門： 從開發環境建置開始，由淺入深、循序漸進、完整且詳細的解說變數、運算、判斷式、迴圈、串列、元組、字典、集合、函式與模組等語法觀念與實作。 ■晉級專業的進階心法： 包括物件導向開發、例外處理、正規表達式、檔案管理、圖形使用者介面設計等內容。 ■應用廣泛的資料科學： 涵蓋網路爬蟲、數據資料儲存與讀取、資訊視覺圖表化、Numpy、Pandas資料與分析的完整學習。 ■無所不在的網路應用： 囊括Flask網站開發、建立Web API與Vercel部署、Django資料庫網站架設，還有LINE Bot機器人整合應用。 ■邁向未來的AI人工智慧： 具備機器學習入門、機器學習特徵處理、分類與迴歸演算法、深度學習MLP、CNN與RNN的應用，以及NLP自然語言處理等能力。 ■玩轉創意的多媒體互動： 包含讀取圖片、編輯圖片、合成、濾鏡效果、大量圖片處理，還有PyGame遊戲開發、PyTube影音下載等運用。 ■提升效率的開發加值： 介紹目前業界最熱門的Google Col

本書由Python基礎開發入手，延伸至爬蟲技術開發、遊戲開發、人工智能開發、網絡應用開發、圖像處理和可視化開發6個Python經典開發方向； 全書共提供25個項目案例，以項目驅動方式展開各知識點的講解，將Python知識點分解到不同案例、不同章節，致力於Python技術的應用實踐。本書案例均從特定領域的技術基礎開始，展示項目設計思想和設計理念，從而啟發讀者的創新思維，達到舉一反三、將技術應用與實戰結合的目的。項目案例的選取具有較高的實用性，包含校園網搜索引擎、小小翻譯器、模擬登錄、爬取豆瓣影評生成詞雲等爬蟲方向案例，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、基於OpenCV實現人臉識別等面向機器學習的案例，連連看、推箱子、兩人麻將、中國象棋、網絡五子棋、人物拼圖等大家耳熟能詳的遊戲案例。書中不僅列出了案例的完整代碼，而且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。本書面向Python初學者，也適用于Python項目開發人員和遊戲編程愛好者。

使用Python進行數據分析與可視化十分便利且高效，因此Python被認為是***的數據分析工具之一。本書以22個案例，由淺入深地介紹不同數據分析與可視化的應用和實現。僅通過這些案例並不能展示數據分析與可視化的全部精髓，而更多的應用也值得讀者在學到一定的基礎技能後進一步探索。 本書面向高等院校計算機科學、軟件工程、大數據、人工智能等相關專業的師生，以及Python語言初學者和數據分析從業人士。

深度學習是機器學習的重要分支。本書系統地介紹了如何用Python和NumPy實現的算法一步一步地實現深度學習的基礎模型，而無須借助TensorFlow、PyTorch等深度學習框架，從而能幫助讀者更好地理解底層算法的脈絡，進而進行模型的定制、優化和改進。全書內容設計可幫助讀者零起點通關神經網絡，由簡到難地講述感知機模型、多分類神經網絡、深層全連接網絡、卷積神經網絡、批量歸範化方法、序列模型、循環神

本書內容以技術知識與業務實戰相結合，同時全書穿插多個實戰項目，從而幫助讀者更好地理解數據分析技術在業務上的應用。前半部分為技術章節，主要圍繞Python語言的編程方法展開，其中包括數據錄入、數據可視化、數值計算、辦公自動化等內容；後半部分為業務章節，主要圍繞不同業務場景的分析方法展開，其中包括廣告投放、電商運營、用戶畫像、商品畫像、商業分析等內容。本書主要面向電商數據分析師和電商運營人員，也適合對技術感興趣的產品經理。

《Python深度強化學習入門：強化學習和深度學習的搜索與控制》共7章。其中，第1章介紹了機器學習的分類、強化學習的學習機制以及深度強化學習的概念；第2章通過強化學習的基本概念、馬爾科夫決策過程和貝爾曼方程、貝爾曼方程的求解方法、無模型控制等介紹了強化學習的基本算法；第3章通過深度學習、卷積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）介紹了強化學習中深度學習的特徵提取方法；第4章通過行動價值函數的網絡表示、策略函數的網絡表示介紹了深度強化學習的實現；第5章通過策略梯度法的連續控制、學習算法和策略模型等，詳細介紹了深度強化學習在連續控制問題中的應用及具體實現；第6章通過巡迴推銷員問題和魔方問題詳細介紹了深度強化學習在組合優化中的應用及具體實現；第7章通過SeqGAN的文本生成和神經網絡的架構搜索詳細介紹了深度強化學習在時間序列數據生成的應用。在附錄中還給出了Colaboratory和Docker等深度強化學習開發環境的構建。

https://youtu.be/p9DDms3QUW8 ★國內金控現職量化交易研究人員傳授從量化分析到真實交易系統建置，一本書全學會 ☆量化統計專家 + 程式交易員共同帶你使用 Python 攻略台股量化分析及自動交易 ★問 ChatGPT 也無法得知的秘辛！量化交易研究人員帶你少走冤枉的量化交易研究之路 投資是一門藝術，有時候做正確的事情不一定會賺錢，做錯誤的事情也未必會賠錢，只有長期投資績效才見的到真章，但如果等到長期交易最終賠錢才發現自己在做錯誤的事情，那就失去了時間又賠了金錢，得不償失。 剛入量化投資這一行的人，很容易被高績效迷惑了，而忽略了自己的交易策略是否合理。我們作為相對的未來人，使用歷史數據來建構策略，很容易有意無意窺探到了未來資料，或者是過度擬合數據以及未盡詳盡的統計分析，導致我們誤以為尋找到了長期穩定可以產生超額報酬的交易策略。綜合上面所述，本書在技術上說明如何做量化分析、建構策略、AI 訓練市場數據及將一個策略架設排程每天去真實自動交易，另一大重點是，我們會在統計分析及建構策略的過程中，不斷向讀者說明如何避開建構出回測一條龍，上線一條蟲的策略。結合我們多年的量化研究及真實交易的經驗，透過一些特徵，我們可以避開錯誤的方式去建構策略，期待讀者在研究交易的路可以少走一點彎路。 我們在學習量化分析及真實交易的過程中，很有可能在前面幾年處處碰壁，甚至難以贏過大盤，但是我們深信有金融知識以及數學量化的基礎支持，不斷的學習，小心控制風險，終究有一天會研究有成，在長期績效中贏過大盤，我們透過本書，期望可以與讀者共同成長，並且我們留下了可以供讀者發問的地方，隨時可以共同探討量化及投資相關的議題。

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