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Python + ChatGPT 零基礎 + 高效率 學程式設計與運算思維 第4版 內容簡介 ★★★★★【前一版是國內第1本ChatGPT輔助學習Python】★★★★★ ★★★★★【Google Colab + Python Shell環境解說】★★★★★ ★★★★★【前一版是國內第1本用ChatGPT語言模型】★★★★★ ★★★★★【設計線上AI客服和Emoji機器人程式】★★★★★ ★★★★★【前一版是國內第1本講解設計Pythonic程式★★★★★ 本書特色如下： 相較於第3版，第4版新增與修訂下列內容： ☆ 增加ChatGPT處理除錯(Debug)、程式註解、重構和重寫程式的應用。 ★ 更完整的解說機器學習知識的觀念。 ☆ 用「gpt-4」語言模型設計「線上AI客服中心」和「Emoji翻譯機器人」。 ★ 提供「Google Colab的ipynb檔案」與「一般的py檔案」兩種程式。 ☆ 小細節修訂約50處。 本書用約700個一般實例與程式實例，同時使用ChatGPT輔助學習，講解了下列知識： 科技與人工智慧知識融入內容 ☆ 完整Python語法 ★ 串列、元組、字典、集合 ☆ 經緯度計算城市間的距離 ★ 數學方法計算圓週率 ☆ 生成式generator ★ 函數與類別設計 ☆ 設計與使用自己的模組、使用外部模組 ★ 中文Windows預設cp950與國際通用utf-8格式的檔案讀寫 ☆ 程式除錯與異常處理 ★ 正則表達式 ☆ 影像處理 ★ Numpy ☆ CSV文件 ★ 2D ～ 3D的Matplotlib中英文靜態與動態圖表繪製 ☆ 網路爬蟲 ★ 人工智慧破冰之旅 ☆ 迴歸分析 ★ 機器學習使用scikit-learn入門 ☆ 使用ChatGPT語言模型設計「線上AI客服中心」和「Emoji翻譯機器人」

★★★★★【國內第一本】【全彩印刷】★★★★★★★★★★【機器學習】+【微積分原理】+【Python實作】★★★★★★★★【賽車】、【鬥牛】、【金門高粱酒】邁向微積分之路 ! ★★★★★★★★【生硬】微積分變【有趣】! ★★★★★ 近幾年每當無法入眠時，只要拿起人工智能、機器學習或深度學習的書籍，看到複雜的數學公式可以立即進入夢鄉，這些書籍成為我的安眠藥。心中總

不走捷徑，幫助您真正搞懂「深度學習」的真義這是一本與「深度學習」有關的書籍。從入門開始說明，一步一步帶領你瞭解深度學習必須具備的知識。本書可以幫助您了解：深度學習究竟是什麼？有何特色？根據何種原理來運作？ 從零開始，由實做中學習本書的目標是，盡量避免使用不瞭解內容的「黑盒子」，以基礎的知識為起點，以容易上手的Python撰寫程式，從動手實作的過程中，一步步深入瞭解深度學習。若以車用書籍來比喻這本書

零框架，開啟生成式AI創新之旅！從地端到雲端，全面佈局—解鎖生成式AI攻略最新ChatGPT 4.1 以及O系列模型範例必看MCP - Model Context Protocol 教學本書特色在於以Python為核心，從地端到雲端全方位解析生成式AI的應用開發。無需依賴繁瑣的框架，解放束縛，全書直接採用各大平台（如OpenAI、Gemini、AWS、Ollama）的原生API與SDK，讓讀者從零開始逐步掌握如何實作強大且高效的AI應用。書中不僅涵蓋地端模型，更延伸至雲端模型服務與Linebot實戰，案例豐富，技術細節講解深入，為初學者和進階開發者提供了一本兼具實用性與前瞻性的指南。【本書特色】▶全面採用平台原生SDK，徹底解放框架的束縛▶從單一模型到多模態模型▶最新OpenAI Realtime API、Response API與Agent SDK▶本書範例原始碼：https://github.com/iangithub/pythonwithai

本書特色 ◎新增內容：使用AI破解網路圖型驗證碼(CAPTCHA) ◎凝聚作者網路安全方面多年教學與實作開發經驗 ◎系統且深入說明Python在網路安全程式設計上的方法與應用 內容簡介 【第二版說明】 在第二版中，我們加入了應用Python、Selenium、OpenCV 以及簡單的人工智慧，來破解網路上的圖型驗證碼(Captcha)。滲透及破解在AI 年代已經成為不可或缺的一個重點，傳統的滲透方

【專業推薦】 「智慧醫療」為全球醫療發展趨勢，政府相關部會近年來高度重視並積極推動。本書正是學習醫學影像的大數據分析與人工智慧技術的基礎工具書。值得一提的是，最後以Python這套程式語言搭配OpenCV套件來進行影像處理的實作，更是手把手學習數位影像處理技術的捷徑。透過這本書，讀者可以迅速掌握數位醫學影像的關鍵技術。 元智大學資訊學院特聘教授兼院長 臻鼎科技集團-元智大學大數據聯合研發中心主任 詹前隆 【重點大綱】 基礎醫學影像系統：認識醫學影像系統中，會使用到影像處理的醫學影像技術，其中包括了電腦斷層掃描、核磁共振成像、正電子掃描、超音波等等，並了解其原理與應用．另外也介紹 DICOM和PACS，可以瞭解在醫學系統中，如何透過統一的標準進行影像傳遞與應用。 數位影像處理：運用大量的Python語言以及OpenCV，可以快速了解數位影像的處理技術，如影像的存取、呈現、剪裁縮放與旋轉、對比亮度的調整。影像註冊與分割技術也是醫學影像中的重點，透過註冊、對位的方式，可以觀察手術前後的變化，並介紹機器學習與深度學習應具備的基本知識，以利第三部分的應用。 醫學影像處理技術與應用：專注於醫學影像處理的技術與應用，從醫學影像分割開始讓讀者一步步進入該領域，透過邊緣檢測或以區域為主影像分割技術開始介紹，並介紹其實際應用方法。

從無到有的實作，在動手做的過程中強化對於深度學習的理解 或許您也曾經用過Tensorflow、PyTorch這類深度學習的框架（Framework），相信您也曾經對裡頭那些神奇的技術與有趣的結構嘆服不已。這本書就是為了解開這些疑問，正確瞭解這些技術而撰寫的。希望你可以從中體會這種技術性的「樂趣」。基於這個目的，本書將秉持著「從零開始製作」的方針，從無到有，一邊操作，一邊思考，透過實作加深理解，獲得

不只學會 Python，還要讓它「真正」進入你的日常生活！ 從語言入門、圖片影音處理、辦公室自動化到 AI 辨識系統一次上手！ 活用 PIL、Pandas、OpenCV、Matplotlib、MediaPipe、CVZone 等熱門 Python 套件！ 本書特色 本書讓你學得到 Python；用得到 Python；還能夠真正活用 Python 來解決日常生活、學習和工作問題。全書一共分為五大篇 ── 「Python 語言快速入門篇」、「影片剪輯和影像處理篇」、「辦公室自動化篇」、「網路爬蟲 / 大數據與視覺化篇」、「AI 人工智慧與資料庫篇」。並提供許多立即可用的生活應用範例：Word 及Excel 的 Office 自動化、自動化批次檔案處理、自動排程、自動填寫 HTML 表單欄位、網路爬取即時資料、Open Data、大數據分析、資料視覺化與 MySQL 資料庫使用。 另外，本書提供了許多 Python 人工智慧應用：人臉、手勢和姿勢等即時影像偵測，以及 OpenCV 影像預處理、Webcam 應用和串流視訊，讓你實際打造車牌、物體、文字辨識系統。最後使用 Chatterbot 的 AI 對話訓練，建立 LINE BOT 聊天機器人。 內容簡介 ．快速上手基礎的 Python 語言 ．圖片 / 影片預處理、影像及文字辨識 ．設定自動排程、批次檔案處理、操作自動化 ．爬取電影 / 天氣 / 匯率等即時資料 ．進行資料分析與視覺化圖表 ．學會人臉、手勢及姿勢等即時影像偵測 ．打造 AI 車牌辨識系統 ．建立 LINE BOT 聊天客服機器人 ．活用 PIL、Pandas、OpenCV、MediaPipe、CVZone 等熱門套件 ．提供每章習題及範例程式資源 適用讀者 ✓ 已經有其他程式語言基礎、或對運算思維有興趣的初學者 ✓ 適合讀者自學 Python 程式設計，亦可作為 Python 程式設計相關課程的上課教材

Python × Network一拍即合：自動化、程式化和DevOps的一站式解決方案 Mastering Python Networking - Third Edition 基礎設施中的網路（Networks）是應用程式部署、維護和服務的基石。Python則是網路工程師探索自動化領域的理想語言。如果你是沒有程式設計基礎的網路工程師，或者你是想要了解網路管理的開發人員，本書將一步步帶領你使用Pyt

編寫本書的主要目的是為了讓初學者快速進入Python式設計的殿堂，透過書中精挑細選的範例程式學習程式設計技巧，養成初學者具有紮實和獨立程式設計能力，訓練初學者使用Python開發視窗程式、檔案存取、視覺化圖表、多媒體與OpenCV、資料庫存取、網路爬蟲、JSON存取以及AI電腦視覺辨識，本書內容由淺入深涵蓋如下： ▌Python基礎程式設計 介紹程式設計基本流程、串列、元組、字典、集合、函式，培養

一次活用Python和Apache Spark，帶你精通機器學習及資料科學！ ★提供資料科學必備的資料分析工具和技術 ★在Python中訓練出高效能機器學習模型 ★為你的商品打造出強而有力的推薦系統 ★靈活運用Apache Spark進行大數據處理工作 作者Frank Kane曾在亞馬遜和IMDb等知名企業工作，從事機器學習演算法工作。在踏入資料科學的世界中，本書將提供你探索資料科學的核心領域所需

由務實的角度切入，深入淺出地藉由實作 瞭解Django Framework的精神， 進而自力製作出一個個好用的網站 Python已經是目前市面上最受歡迎的程式語言之一，而Django則是Python語言裡最廣為使用的Web Framework。任何想要以Python來製作動態資料網站的朋友，不需要繁雜的設定，只要以pip安裝之後即可在自己的電腦中建立一個自帶測試用網頁伺服器的網站開發環境，立即練習不用等待，是非常方便易學且功能強大的網站開發最佳組合。 本書的主要目標是希望Python初學者，可以在不需要高深程式設計技巧的情況下，運用最新的Django Web Framework製作出全功能的動態網站，輕易地運用各式各樣的模組，建構出實用的特色網站，並將在自己本地端練習的網站實際部署到網路主機上。大綱如下： 1.快速學習建立一個實用的Django網站 以一個小型的個人部落格網站開始，從如何建立網站開發環境、規劃網站需求以及設計資料庫的內容、快速建立頁面輸出模板以及資料庫存取，並學習部署到最受歡迎的各式主機。 2.Django架構深入剖析 詳細分析Django的MVC(MTV)架構。先在第4堂課做一個完整但是簡要的介紹，接著再分別就網址如何對應、如何設計模板、Model和資料庫之間的關係等等做深入的教學。 3.實用網站開發技巧 介紹特色網站所需使用到的技巧，包括如何快速建立表單以及表單與資料庫的自動結合，活用網站Session和使用者驗證技巧，快速建立可以讓使用者透過電子郵件自行註冊的會員網站，連結 Facebook進行驗證帳號的實務，以及結合社群網站帳號註冊及驗證的全方位會員網站。 4.實用網站開發教學 以每一堂課的內容實作建立不同網站，從設計、規劃到實作，一步步教導學習者在自己的主機環境建構出這些有趣實用的內容，包括迷你小電商網站、WordPress-like CMS管理網站、全功能電子商店網站、名言佳句產生器網站等等，最後再說明部署上線的注意事項以及網站單元測試範例。 【本書特點】 ✦多個務實好用網站範例，詳細的步驟教學，按圖施工，保證成功 ✦不使用難懂的程式語法，全程使用Python 3，更易於入門學習 ✦學習如何連結傳統資料庫及NoSQL資料庫、社群網站帳號驗證機制、即時呈現圖表祕訣 ✦引用現有實用網路模組，快速實踐網站客製化功能 ✦全書程式碼存放於GitHu

Information Technology Specialist（ITS）是由Pearson VUE╱Certiport推出符合產業趨勢的資訊科技認證，涵蓋IT資訊技術、資料庫、軟體研發、新興科技四大領域，透過ITS各項認證指標訓練，可驗證考生是否確實掌握業界所需與具備雇主所需的IT技能，幫助考生為未來職涯做好準備。 本書整理了ITS Python認證考科綱要所涵蓋的資訊技術與電腦技能，考生可透過精進學習本書各章節重點內容，迅速掌握應考方向。

用『最少』的程式碼，打造『最好玩』的程式！ 快速上手81個超簡單Python小程式！ 遊戲 ╳ 動畫 ╳ 藝術 ╳ 科學…超多主題讓你盡情探索！ 【內容簡介】 如果你掌握了基本的 Python 語法並準備開始撰寫程式，那麼你將發現本書既能啟發你又好玩！本書包含了 81 個 Python 程式專案，能讓你立即學會製作數字藝術、遊戲、動畫、計數程式等專案。了解程式碼的工作原理後，你將會練習重新建立程式，並且增加自己定義的操作來進行實驗。 這些以文字為基礎的簡單程式只需要 256 行或更少的程式碼。無論是經典的螢幕保護程式、蝸牛賽車遊戲、點擊誘餌標題生成器還是動畫 DNA 雙螺旋，每個專案都是設計成可以獨立運作的程式，因此你可以輕鬆在網路上分享它們。最後，本書附錄提供了所有專案的標籤（tag）索引，幫助你快速從分類中找到有興趣的專案；以及完整的字元對應表格，讓你的程式可以印出愛心、線條和區塊等特殊符號。 【本書特色】 ◆ 輕巧簡單 大多數的專案都在 256 行程式碼以內，而且通常還會更短。這個大小限制使它們更容易讀懂。此外，書中的程式都是為了讓初學者易於理解所編寫的，讓你可以用最少的程式碼創造出最好玩的程式！ ◆ 主題多元 本書包含各式各樣的專案類型，從動畫模擬、棋盤/紙牌遊戲、科學、密碼學、數學運算、藝術到益智謎題……你一定能從中發現喜愛的專案！ ◆ 以文字為基礎 文字比圖形更簡單，因此本書省去了載入圖片、安裝函式庫和管理專案資料夾等額外麻煩，讓你可以專注在程式碼上。 你將學會建立： 🚀 猜單字遊戲、二十一點及更多遊戲，讓你可以與朋友或電腦進行對戰 🚀 模擬森林火災、百萬次骰子擲放和日式算盤 🚀 虛擬魚缸、旋轉立方體和彈跳 DVD 螢幕保護程式等動畫 🚀 第一人稱 3D 迷宮遊戲 🚀 使用 ROT13 和維吉尼亞密碼來隱藏文字的加密程式 如果你已經厭倦了標準的逐步教學課程，那麼你將會愛上本書的做中學方法。這證明『小』程式有『大』用！ 【更多趣味主題】 ✔ 蒙提霍爾問題 ✔ 康威的生命遊戲 ✔ 蘭頓的螞蟻 ✔ 骰子數學 ✔ 文字瀑布 ✔ 波浪訊息 ✔ 因數尋找器 ✔ Flooder 洪水填充遊戲 ✔ 數獨 ✔ 鬼店地毯 ✔ 進度列 ✔ 強力球樂透彩 【適合讀者】 ✦ 已經有 Python 和程式設計基礎，但仍不知道如何獨立編寫程式 ✦ 剛接觸程式設計，想立即投入

全書涵蓋Python、NumPy、Pandas、Matplotlib、SciPy、SymPy 等六大主題內容，打造完整學習Python環境。*由基礎、進階至延伸學習，提供使用者循序漸進階段式學習之最佳入門指南。*全面提供Python資料處理、視覺表達、工程分析、專案開發之整合技術。*引介學習向量式運算、框架式資料讀寫、平面與空間繪圖、引用科學函式庫、符號運算等之強大功能。*完整之GUI元件使用說明

Python 操作 Excel ～最強入門邁向辦公室自動化之路～王者歸來★ 最短時間精通 Python + openpyxl + Pandas 操作 Excel★ 全彩圖解 + 23 個主題 + 339 個程式實例★ 辦公室自動化輕鬆上手這是一本講解用 Python 操作 Excel 工作表的入門書籍，也是目前市面上這方面知識最完整的書籍。【step-by-step 帶你辦公室自動化！】整本書從最基礎的活頁簿、工作表說起，逐漸邁入操作工作表、美化工作表、分析工作表資料、將資料以圖表表達，最後講解將 Excel 工作表存成 PDF，以達成未來辦公室自動化的目的。【最清楚、最貼心 Python／Excel 對照！】本書內容另一個特色是在講解 openpyxl 模組或是 Pandas 模組時，會將相關的 Excel 視窗內容搭配說明，讓讀者了解程式設計各參數在 Excel 視窗所代表的真實意義。完整解說必備知識：● 【Python + openpyxl】操作 Excel● 【Python + Pandas】進階分析 Excel數據● 辦公室複雜與日常的工作自動化● 從活頁簿說起● 詳解操作工作表● 使用與認識儲存格● 儲存格的保護● 將【Excel 函數庫】應用在 Python 程式● 格式化工作表● 【條件式格式化工作表】與【凸顯主題】● 【色階】、【資料橫條】與【圖示集】● 資料驗證● 工作表列印● 工作表與影像操作● 資料篩選● 各類【2D 到 3D】專業圖表設計● 【Excel 工作表】與【CSV 文件】互相轉換● 【Pandas 入門】與【分析 Excel 工作表】● Pandas 建立【樞紐分析表】● 將 Excel 檔案轉成 PDF● 程式範例超值下載！→ https://deepmind.com.tw

掌握大數據資料處理與分析的必備套件：PANDAS 全方位了解Pandas程式庫的特性，進行高效能資料處理及分析 Pandas是Python底下、用於實際資料分析上很受歡迎的一個套件。它提供有效率、快速、高效能的資料結構，使得資料探索及分析非常簡易。本書將引導讀者熟悉Pandas程式庫提供的各項完整功能，以進行資料的操控及分析。你將學到在Python底下如何用Pandas進行資料分析。我們從資料分析

本書主要介紹深度學習在電腦視覺方面的應用及工程實作，以 Python 3為開發語言，並結合主流的深度學習框架進行實例展示。涉 及到的深度學習框架包括PyTorch、TensorFlow、Keras、Chainer、 MXNet等。 透過本書，讀者能夠瞭解深度學習在電腦視覺各個面向的應用以及最新進展。 本書主要內容： ■ 深度學習與電腦視覺 ■ OpenCV入門 ■ 深度學習框架介紹 ■ 影像分類

使用 Python 程式語言實作機器學習基礎理論的入門書，均衡涵蓋程式套件應用與理論推導，透過本書讀者能夠按圖索驥，走出機器學習新手村，成功一轉！ ❶ 先使用套件現成類別與函式 ❷ 再認識演算方法理論與推導 ❸ 最後使用自行定義類別重現 內容簡介 本書內容改編自第 8 屆 iT 邦幫忙鐵人賽，Big Data 組冠軍網路系列文章──《 R 語言使用者的 Python 學習筆記》，從系列文章中後段開

透過科學的方式，找到自己的品牌定位 品牌「定位」的概念，經過將近半個世紀的發展，已經成為行銷管理領域裡，最重要的理論之一。 但從實務經營中可發現，品牌「定位」概念的執行，在商業界有一定程度的困難，一方面是因為對「定位」的認識不清；二方面是因為調查上的困難。結果導致許多企業在執行4P行銷組合時，沒有一個依循的方向，錯置了許多寶貴的資源。此外，網路社群興起，許多消費者會將自己消費的經驗，以及真正的心聲

本書內容改編自第12屆iT邦幫忙鐵人賽 Microsoft Azure 組佳作網站系列文章 Python X 金融分析 X Azure 本書從 Python 入門出發，學習撰寫 Python 程式，說明如何運用 Python 知名工具－pandas、TA-Lib和Matplotlib 進行交易數據的整理，實作各式金融分析。並可學習如何從政府的開放資料平臺取得各種股票、期貨數據，運用其提供的資源，讓我們可以更容易取得金融市場資訊，打造出屬於自己的交易策略和交易工具。 學會如何建立工具後，將可更進一步的學習 Azure，藉由微軟的 Azure 雲端平臺，讓自己的工具得以在雲端上運行，增加穩定性也減少管理成本。 從本書學習到這些金融知識後，不僅可以運用在個人投資上，也可以跨入資料分析、資料科學等等領域，甚至可跨入時下最夯的 FinTech 中。 書籍特色 Python 程式簡單上手 從入門到實作，快速瞭解 Python 並且學會使用開源工具－Visual Studio Code 進行程式開發。 自己的交易，自己分析 結合股票、期貨、選擇權等金融商品，加上 pandas、Matplotlib 模組，製作自己的分析工具以及交易訊號。 資料與程式雲端化 使用微軟的 Azure 讓自己的程式與資料雲端化，打造全自動收集資料的程式工具。 專業推薦 「金融科技的浪潮來襲」相信大家對這句話並不陌生。金融領域廣大遼闊， 常使人不知道要如何進入。本書可以作為金融科技的其中一個入口， 從科技的角度窺探金融與科技結合的可能性， 提供給沒有太多程式經驗的人一個跨入金融領域的入門工具。 沈育德 /美好證券 科技長 目標讀者 1.身為程式小白，想要用程式取得金融資料並達到自動化的讀者。 2.身為程式入門者，但不瞭解 Python 與金融知識的讀者。 3.學過 Python 但是沒有做過數據分析，或是想要瞭解金融分析的人。 4.想要使用 Azure 幫助減少管理伺服器的負擔，卻不知道如何開始的人。

內容介紹: 你還在建立模型分析玩具資料集嗎？你還在使用只有幾百筆資料的鳶尾花資料集嗎？你還在透過Numpy亂數產生器建立資料集嗎？還是，你苦於找不到資料集？又或是，你發現以前所學的技術，套在真實資料集，根本不能用？假資料或玩具資料集無法和產業界接軌，練再多只是徒勞無功，但想要有真實資料集卻不知從何得到。現在你看到的這本書，將帶你在初學和實戰之間，提供一個累積實務經驗值的試驗場，解決你

Python語言易於學習，有效率良好的高階資料結構，物件導向程式設計也比Java/C++這類語言簡單，此外，功能還十分強大，Python語言功能強大的原因就在於Python有提供標準程式庫。本書是針對Python 3編纂的程式庫參考手冊，對Python標準程式庫的模組進行類別、方法以及函式之說明，搭配範例，列表成冊，提高參考價值。 本書的重點在於下列這幾個方面的模組：■ 內建函式■ 數學運算■

同時收錄Java/C#/Python類似指標的Reference主題 ‧探討C/C++語言指標的基本概念及它與變數、陣列、結構和檔案之間的應用。 ‧同時剖析Java、C#、Python類似指標的Reference主題。 ‧分別以指標和Reference實作鏈結串列、堆疊與佇列、二元搜尋樹、檔案的處理。 ‧針對下列14個主題，分別比較在C、C++、Java、C#、Python等五種語言的寫法: 01

本書說明目前最流行的Python 爬蟲架構Scrapy，它簡單好用、靈活易擴充、文件豐富、開發社區活躍，使用Scrapy 可以高效率地開發網路爬蟲應用。本書的讀者只需要有Python 語言基礎即可，我們從零基礎、逐步由淺入深說明。全書共14章，系統地介紹Python流行框架Scrapy的相關技術及使用技巧。第1～8 章說明Scrapy 開發的核心基礎部分，重點介紹Scrapy的核心元素，如spid

．進階封包分析技巧，掌握數據來源熟悉度。 ．逐步說明的實戰範例，輕鬆學會網站爬蟲技巧。 ．清楚分類網站類型，系統性了解網站全貌。 ．多語言開發技巧，快速提升程式開發能力。 ．多元開發技巧，節省自行搜尋與研究時間。 本書著重多語言操作應用（Excel VBA、Python、JavaScript）與多解法開發爬蟲程式、網路封包側錄分析、網站資料尋找分析，有別於坊間爬蟲書籍僅以Python作為爬蟲操作語

 用PyTorch實作電腦視覺 零基礎掌握深度學習、Python、PyTorch、神經網路、移轉學習及相關數學知識電腦視覺、自然語言處理和語音辨識是目前深度學習領域熱門的三大應用方向，本書希望幫助零基礎或基礎較為薄弱的讀者入門深度學習，獨立使用深度學習知識處理電腦視覺問題。讀者透過本書將學到人工智慧的基礎概念及Python程式設計技能，掌握PyTorch的使用方法，學到深度學習相關的理論知識，

內容介紹: 你從未見過如此完整的 Go 語言中文教材！Go 語言☛ 2016 年被 TIOBE 選為年度最佳程式語言☛ 2020 年 Stack Overflow調查為 『全球第三高薪開發者職業』☛ 2020 年超越 Python 成為『職業開發者最想學習語言』☛ 已被 Google、Dropbox、Twitch、Uber 等企業採用，也用來打造 Docker、Kubernetes

本書的主要目標是，大家一起來「不寫程式，而學AI」。例如不知Python而亦能用TensorFlow。 當今的AI是屬於機器學習(Machine Learning)的一支，基於神經網路( NN: Neural Network)的深度學習。現在，人人都想去理解AI電腦(即機器)到底是如何學習的，以便掌握AI技術熱潮，捷足先登，踏進這項當今的主流產業(AI人工智慧)。 然而，AI機器學習的演算法(Algorithm)又非常依賴於高等數學的運算式，包括線性、非線性函數、N維矩陣(Array)、張量(Tensor)、微分導數、梯度(Gradient)下降、梯度消失等大家很陌生的數學概念和術語。這些複雜性大大阻礙人人親近AI的機會和途徑。俗語說：「面對複雜，唯有簡單」。所以，尋覓和創造一個簡單、親切的途徑，讓人人都能享受，就能彌平進入AI的高大門檻了。Google推出的AI平台：TensorFlow。雖然它還不能完全實踐的美好境界，但可望它是一個不錯的起點了。於是，本書就將Excel試算表與TensorFlow結合起來，就能實現了。不懂程式設計而能學AI，好比不懂車而能學開車。在本書裡，筆者把與分離開來。於是大多數不諳編程技術者，皆能直接切入，而輕鬆愉快地學習AI了。

Ruby，一種為簡單快速物件導向程式設計而創的指令碼語言，由日本人松本行弘開發，遵守GPL 協定和Ruby License。Ruby 是一個語法像Smalltalk 一樣完全物件導向、指令稿執行，又有Perl 強大的文字處理功能的程式設計語言。在目前的主流Web 開發技術（例如，J2EE、ASP.NET、PHP、Python 和Ruby）中，基於Ruby 語言的Rails Framework 是製

建立智慧系統的概念、工具與技術“這是一本卓越的機器學習資源，有清楚、直觀的解說，以及大量實用技巧。”—François CholletKeras作者，《Deep Learning with Python》作者“這本書詳細介紹以神經網路解決問題的理論與做法；建議想要實際運用ML的人都要看這本書。”—Pete WardenTensorFlow行動主管深度學習經歷了一系列的突破之後，已經大幅推動了整個機

硬派學習 AI 才能紮穩根基！許多 Python 開發人員初接觸機器學習、深度學習, 往往一開始就使用當紅的 Tensorflow、Keras 等 AI 框架, 只用了短短六行就寫出一隻神經網路程式, 接著就針對參數開始東調西調、訓練模型, 為了提高神經網路模型的準確率 (Accuracy) 96.6% → 97.4% → 98.9%...而奮戰著。只需六行？調調參數？看起來 AI 好像也不難學的

PHP不支援MVC架構，Python+Django上的套件太少、Rails的速度慢，這些問題在Node.js中全部獲得解決。前後端都使用一樣的JavaScript，讓你可以不需要學多種語言就一統Fullstack。只要會JavaScript，將不再限制你的能力在前端的展現了。學習Node.js是前端工程師邁向全端的最後一塊拼圖，更是傳統php工程師昇級為更高級的MVC架構師，再加上豐富原生Java

PHP不支援MVC架構，Python+Django上的套件太少、Rails的速度慢，這些問題在Node.js中全部獲得解決。 前後端都使用一樣的Javascript，讓你可以不需要學多種語言就一統Fullstack。只要會Javascript，將不再限制你的能力在前端的展現了。 學習Node.js是前端工程師邁向全端的最後一塊拼圖，更是傳統php工程師昇級為更高級的MVC架構師，再加上豐富原生Ja

告訴您如何使用Google的雲端運算服務學習如何透過Google提供的雲端運算引擎（Google Cloud Platform）來執行大規模、資料密集的工作量。本書由Google工程師撰寫，將帶領你了解這套架構即服務（IaaS）的細節，告訴您如何從無到有開發整個專案。您可以藉由本書了解Google Cloud Platform的實務應用，解決實務應用的問題。本書範例皆以Python和JavaScr

本書介紹量子電腦與量子計算的理論基礎，並結合IBM Q Experience實作，帶領讀者初步窺探這個嶄新而有趣的領域，迎接「量子霸權」時代的來臨。採主題介紹方式，循序漸進、深入淺出。內容涵蓋量子電腦、量子力學、數學、量子硬體、量子計算、量子演算法等理論基礎，並結合IBM Q Experience進行電路作曲家、Python與Qiskit程式等實作過程，強調理論與實務的緊密結合，實現「

 涵蓋現有流行動態語言(PHP、Python、Perl、Java、Ruby 和ASP.NET)與Nginx伺服器的結合。 透過在生產環境中的具體應用，詳細講述每一種應用伺服器(包括開發架構)的多種不同結合方式。 詳細講述應用程式伺服器的緩存技術，特別是對Memcached伺服器的應用。 Nginx伺服器在網際網路推波助瀾的作用下脫穎而出，創下了高平行處理的記錄，