Python

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

Python 是目前最受歡迎的程式語言之一，它的嵌入性 (embedding) 遠較 Perl 這類的語言強大。換句話說，利用 Python 開發的工具，可以輕易的附在其他程式內部，或是透過 其他程式呼叫 Python。在本質上，它是一種元件化的程式語言。 ＊能適用於大多數的作業平台，包括 Windows 95/98/NT, Linux 以及各種 UNIX 系統。 ＊它屬於 OpenSo

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。

★學習人工智慧必修的Python程式設計能力和探索性資料分析 •完整說明人工智慧世代的你需要具備的Python程式設計能力和所需的Python套件，讓你可以靈活運用這些套件來進行探索性資料分析。 •程式的演算法是順序和動作，本書使用流程圖學習程式順序來幫助你了解Python程式結構；使用REPL輸入程式碼來熟悉動作的關鍵字。 •人工智慧最重要的部分就是「資料」，使用Jupyter Notebook

本書以 PyCharm為主要開發工具，採用理論與實踐相結合的形式，系統介紹了 Python的相關知識。本書共 15章，分別為歡迎來到 Python的世界、 Python快速入門、 Python流程控制、字符串、列表和元組、集合、函數、文件、面向對象基礎、面向對象高級、線程與進程、網絡通信、 Python訪問 MySQL數據庫、 Python實戰案例 ——貪吃蛇、使用 Tornado完成簽到系統。本書的各章節均有視頻教學資源，讀者可以通過掃描二維碼下載資源。每章後均有習題，以幫助讀者更好地掌握各章知識點。本書可作為高等院校計算機公共基礎課教材，也可作為 Python愛好者的入門教材。

本書從Python的基本語法開始，引導讀者使用Python進行程式設計，主要內容包括：Python的環境搭建與基本程式結構，Python的條件、迴圈、異常等程式語句，函數與模組，常用的資料類型，物件導向程式設計，檔操作，資料庫操作，網路程式設計以及實用的綜合案例。

本書是針對大數據分析師的崗位要求、有機融入課程思政元素、結合“1+X”職業技能等級證書內容、融通企業實際項目案例和職業院校技能大賽比賽案例、打造校企校際雙元合作、共同開發活頁式立體化項目式教材。教材共包含六個項目：項目一Python數據分析環境初識，項目二Python科學計算庫訓練，項目三Python數據分析庫訓練，項目四Python大數據分析基礎綜合應用，項目五Python大數據分析高階綜合應用，項目六“1+X”數據應用開發與服務（Python）專項集訓。

本書以任務為導向，全面介紹Python編程基礎及其相關知識的應用，講解如何利用Python的知識解決部分實際問題。全書共9章，第1章介紹學習Python的準備工作，包括Python的由來、Python環境搭建、編輯器介紹與安裝等。第2～8章主要介紹Python的基礎知識、數據結構、程序流程控制語句、函數、面向對象編程、文件基礎和常用的內置模塊等內容。第9章介紹綜合案例：學生測試程序設計。除第9章外，本書其餘各章都包含了實訓和課後習題，通過練習和操作實踐，幫助讀者鞏固所學的內容。

本書的主要內容是利用Python語言進行程序設計的基礎應用。Python語言是一種簡潔且強大的語言，特別適合於程序設計的初學者進行學習，鍛煉思維。在大數據時代，越來越多的非計算機專業的學生急需掌握一門程序設計語言進行數據的處理和分析，Python成為十分流行的計算機語言。本書以財經類案例為依託，涵蓋了Python基本數據類型與表達式，Python中列表、元組、集合、字典等組合數據類型，Python控制結構、函數、數據存儲、操作關系數據庫、對象和類等內容。

本書共 8 章，主要內容包括 Python 概述、Python 開發環境的搭建、代碼編寫規範、Python 的基本語法、流程控制、數據存儲結構(列表、元組、字典、集合)、函數、文件與異常、面向對象編程等。此外，本書還設計了一個實訓項目——編程實現學生選課系統，幫助讀者加深理解和鞏固所學知識。本書適合作為高等院校大數據、人工智能、物聯網、雲計算及其他計算機相關專業的 Python 教材，也可作為 Python 相關培訓的基礎教材。

本書以Python為承載語言，第2、3章包含了Python編程基礎；在第4章介紹了Python內存模型；第5章介紹了面向對象的基礎知識；第6章介紹了數據獲取；第7章介紹了用Numpy進行數據處理；第8章介紹了數據可視化；第9章介紹了採用Python進行數據分析的最主要工具Pandas；第10章列舉了一個綜合案例。

本教材以 Windows操作系統為平臺，系統講解 Python3的基礎知識。全書共 11章，主要介紹了 Python基本語法、字符串、列表、元組、字典、文件的讀寫、函數與模塊等基礎知識。首先介紹了 Python的特點、發展及推薦學習方法，然後講授了 Python基礎語法、流程控制語句、數據類型、函數、模塊、面向對象、文件處理、異常處理、數據庫操作，最後增加了全國計算機等級考試二級 Python語言

如今，人們面臨的大多數任務都可以通過編寫計算機軟件來完成。Python是一種解釋型、面向對象、動態數據類型的高級程序設計語言。通過Python編程，我們能夠解決現實生活中的很多任務。 本書是一本面向實踐的Python編程實用指南。本書的目的，不僅是介紹Python語言的基礎知識，而且還通過項目實踐教會讀者如何應用這些知識和技能。本書的首部分介紹了基本Python編程概念，第二部分介紹了一些不同的任務，通過編寫Python程序，可以讓計算機自動完成它們。第二部分的每一章都有一些項目程序，供讀者學習。每章的末尾還提供了一些習題和深入的實踐項目，幫助讀者鞏固所學的知識。附錄部分提供了所有習題的解答。 本書適合任何想要通過Python學習編程的讀者，尤其適合缺乏編程基礎的初學者。通過閱讀本書，讀者將能利用強大的編程語言和工具，並且會體會到Python編程的快樂。