Python

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，

詳細說明PHP程式設計實用技術 460個範例，結合PHP 7開發模式和技術，快速成為PHP 開發高手 雖然老邁，但能量十足的PHP在7.0版出來之後有了非常大的改進，包括不同型態的宣告、Spaceship運算子，匿名類別、unicode變數等基本語法，更有新的階段選項，整數處理的函數。 在各大網頁語頁的競爭下，如果你還停留在舊的PHP5，相信馬上就被使用Node.js、Python+Django，

簡潔易懂又能動手做，輕鬆學好程式不卡關！ ２１世紀，不懂程式語言，已是新文盲!!但學寫程式枯燥、無聊又很難!! 有沒有一套很簡單、好學又實用的程式語言啊？寫程式一定要 key 英文，我怕怕…!!除了印出 "hello world!", 還能做什麼呢？ 玩積木，學邏輯！↓用 Python 寫程式↓活用 Raspberry Pi 當創客 我們為初學者規劃了簡單入門、豐富有趣的學習之旅，透過積木式的開發

Flask是在Python用戶中最為流行的Web開發框架。本書從一個簡單的Flask專案入手，由淺入深地探討了一系列實戰問題，包括如何使用SQLAlchemy和Jinja等工具進行Web開發；如何正確地設計擴展性強的Flask應用架構和搭建MVC環境；對於各種NoSQL資料庫的特性，何時應該、何時不應該及如何使用它們；通過使用Flask擴展快速實現用戶的身份系統、RESTful API、NoSQL

30秒極速瞭解本書精華內容：  理論基礎 機器學習的應用場景 機器學習應用程式開發的典型步驟 Python機器學習開發套件：numpy、pandas和matplotlib 演算法模型性能評估的指標和評估方法  八大常用機器學習演算法 k-近鄰演算法 線性回歸演算法 邏輯回歸演算法 決策樹 支持向量機 單純貝氏演算法 PCA演算法 k-平均值演算法  七大實戰演練案例 糖尿病檢測 預測房價 乳

《火星人：Maya 2014超級白金手冊》是一套全面學習並使用Maya軟件製作三維動畫的大型多媒體教學手冊，它對Maya的強大功能做了詳盡的講解。本套叢書分上、下兩冊，共6篇，內容包括基礎、建模、動畫、渲染、特效和編譯。 《火星人：Maya2014超級白金手冊(下)》為下冊，即渲染篇、特效篇和編譯篇，主要講解Maya軟件中有關特效、渲染模塊和MEL，以及Python腳本方面的知識。其中渲染篇包括材

數學忘光光，人工智慧原理看不懂？→ 大量的【圖解說明】讓你秒懂運作原理用相同資料集，訓練好的模型準確率比別人低很多？→ 【舉一反三不死背】，教你用最適當的演算法調整模型手上一堆資料，但要怎麼餵給神經網路？→ 解說各種類型資料的【預處理手法】本書秉持「先圖解、再實作，而後實務應用」的精神，帶你實際使用Python 3 + TensorFlow + Keras，訓練自己的深度學習模型深度學習是一種「實

本書是學習Go語言的權威資源，它展現如何撰寫清楚且正確的Go程式以解決實務上的問題。閱讀此書無需Go或其他特定語言的經驗，JavaScript、Ruby、Python、Java或C++等程式設計師都能夠輕鬆上手。 ＊第一章討論Go的基本概念，介紹檔案輸出入、文字處理、簡單圖形、與網路用戶端以及伺服器等。 ＊前幾個章節涵蓋了Go程式的結構元素：語法、流程控制、資料型別、與組織程式套件、檔案及函式。書

《規則運算式經典實例(第2版)》講解了基於C#、Java、JavaScript、Perl、PHP、Python、Ruby和VB.NET等8種常用程式設計語言使用規則運算式的經典實例。書中提供了上百種可以在實戰中使用的實例，説明讀者使用規則運算式來處理資料和文本。《規則運算式經典實例(第2版)》針對如何使用規則運算式來解決性能不佳、誤報、漏報等常見的錯誤以及完成一些常見的任務，給出了基於C#、Jav

遇見樹莓派 體驗信用卡大小的卡片式「電腦」的魅力玩轉樹莓派 讓樹莓派輕鬆實現你的操控之夢進階樹莓派 用Python在樹莓派上進行程式開發Raspberry Pi，中文譯名為樹莓派，它是一塊信用卡大小的卡片式「電腦」，它預裝了Linux系統，搭載ARM架構處理器，擁有豐富的介面，理論上具備了電腦的很多基本功能，玩法多樣，在國際上深得業餘愛好者及熱心DIY的科技迷的

本書為各個層次的、沒有時間和精力來從頭解決MySQL問題的用戶提供了大量簡練、精辟的代碼段和可用的示例，每節都闡述了代碼應該如何工作及原因所在。本書在目前仍然廣為流行的MySQL 4.1的基礎上加入了MySQL 5.0的內容及它強大的新特性。讀者將掌握用MySQL客戶端程序執行SQL查詢的方法，以及通過API編寫與MySQL服務器交互程序的方法。書中有大量使用Perl、PHP、Python、Jav

SQL，是關聯式資料庫的通用語。它是種不太獨立、與其他程式語言（如 C++、Java、Python與Perl）息息相關的語言。關聯式資料庫現在已普遍存在，使用者們至少該有些關於這種語言的知識。重要內容包括： ＊一口氣向很多個資料表收集與回傳關聯性資訊。這稱為聯結（join），是SQL 的運作核心。 ＊採用集合導向的資料操作方式。SQL 幾乎都是集合的操作，如果不好好利用這項優勢，就等於錯失SQ

‧由程式設計出發，無須高深數學與量子力學知識，可輕鬆學習量子程式設計 ‧所有範例程式皆詳細逐行說明，方便理解量子程式設計細節 ‧提供程式語言精簡介紹及量子程式原始碼下載 本書以IBM Qiskit為基礎，引導讀者以Python語言為基礎輕鬆設計量子程式，並直接在IBM Q量子電腦上執行。可以循序漸進學習量子位元、量子疊加、量子糾纏、量子遙傳、量子閘、量子線路以及量子演算法等觀念。 本書內容淺顯易懂，適合初學者入門學習及進階讀者參考使用。以量子程式設計為切入點，基於「做中學」的理念，直接展示範例程式，引導讀者透過程式執行結果，不需要高深的數學與量子力學知識，也能學習量子計算理論與技術。 全書以大量範例程式貫穿所有章節，每行程式碼具有詳細解說，附錄中並有Python程式語言基本介紹，方便讀者完全了解量子程式設計概念。每章習題均附完整解答，讓讀者具有良好學習案例。所有量子程式原始碼均於線上提供，方便讀者直接下載執行。

📶 給新聞工作者與菜鳥調查員的資料分析指南📶 Twitter上的網軍是否能左右總統大選？Facebook和Reddit的資料副本能提供哪些有關人類行為的資訊？BuzzFeed的資深新聞工作者Lam Thuy Vo將藉由本書告訴您如何利用Python和關鍵的資料分析工具，查找隱藏在社交平台底下的故事。 無論你是專業新聞工作者、學術研究人員或是公民調查員，都需要學習使用資訊工具蒐集和分析社交平台所

通俗易懂/圖示引導/豐富實例高效入門機器學習最佳速成30秒極速瞭解本書精華內容◆ 理論基礎機器學習的應用場景、機器學習應用程式開發的典型步驟Python機器學習開發套件：numpy、pandas和matplotlib演算法模型性能評估的指標和評估方法 ◆ 八大常用機器學習演算法k-近鄰演算法、線性回歸演算法、邏輯回歸演算法、決策樹支持向量機、單純貝氏演算法、PCA演算法、k-平均值演算法◆ 七大實

本書獲台灣 IBM 推薦 身處於資訊爆炸的時代，數據無時無刻不間斷產生，大型購物網站的會員資料、工廠大規模的感測器數據…等等，當要處理的資料規模達到大數據等級時，就不再是單機的 R 或 Python 可以應付得來的。 Apache Spark 是一套分散式和高擴展性的資料分析系統，在大數據分析乃至於計器學習的應用上佔有一席之地。為了因應資料量爆炸性的成長，Spark 也不斷擴充其功能模組，提供更具

學習熱門的機器學習演算法本書介紹熱門的機器學習演算法及其實作方式。你將會了解如何在Spark ML這套開發框架之內，實作各種機器學習概念。首先，我們會帶你在單一節點與多重節點的運算叢集上，完成Spark的安裝工作；接著，說明如何執行以Scala和Python語言撰寫的Spark ML程式；然後以幾套資料集為範例，深入探索分群、分類與迴歸；最後，利用Spark ML來處理文字資料。打造可以應用於工作

5月9日下午大數量入庫！！Clojure是一種實用的通用語言，它是傳奇語言LISP的方言，可與Ruby、Python等動態語言相媲美，更以無縫Java庫、服務，以及擁有JVM系統得天獨厚的資源優勢而勝出。本書既可以用來熟悉Clojure基礎知識與常見例子，也可瞭解其相關的實踐領域與話題，更可以看到這一JVM平臺上的LISP如何幫助消除不必要的複雜性，為大家在程式設計實踐中解決最具挑戰性的問題開闢新

本書全面、深入地講解Linux下的數據庫開發技術，既涵蓋理論基礎，又囊括案例開發，既包括Linux操作系統和數據庫技術的基礎知識，又詳細介紹MySQL數據庫的安裝/配置、查詢優化、安全管理及MySQL可視化管理工具的使用，并對幾種典型的數據庫連接技術，如C、PHP、Java以及Python等代碼都有較為全面的展示。后面的開發案例部分細致講解分布式數據包抓取系統、實時網頁信息抓取系統、Qt在線聊天系

如果您對駭客、網路安全和入侵偵測等資安知識感到好奇，本書是您最好的起點。它可以指引您學到Linux操作基礎知識，同時認識相關的工具與技術。本書將帶領您在一台虛擬機器上安裝Kali，然後學習基礎的Linux操作與管理。接著，將告訴您駭客必備的基礎知識，並學習使用bash和Python撰寫腳本的技巧。透過本書，您將學會；．駭客如何透過更改網路訊息以及操作日誌記錄檔來掩蓋行跡．如何掃描網路漏洞，以及連接

深度學習（Deep Learning）如今已成為非常活躍的研究領域，同時也為現代機器學習鋪展了一條康莊大道。本書提供許多範例與清楚的說明，引導讀者進一步了解這個複雜領域中的一些主要概念。包括Google、微軟和Facebook這樣的業界龍頭，全都在其內部積極發展深度學習團隊。不過對於一般人來說，深度學習仍舊是個相當複雜而困難的主題。如果您熟悉Python，並具備微積分的背景知識，加上對於機器學習的

C語言是一個“古老”的程式設計工具。在嵌入式系統、自控系統及電腦底層作業系統、資料處理中介軟體等系統開發中仍然是優先選擇的開發工具。不同於很多更“高級”的程式設計語言，如Java，Python等，C語言是面向硬體特性，基於模組的一種程式設計語言。採用更“高級”語言的程式設計思維並不能實現有效的C程式設計。本書是從C語言的特點，適合C語言開發的設計目標的特點出發，闡述一類C語言的開發方式，並通過設計

程式設計景觀是基於電腦技術的，工欲善其事，必先利其器，因此設計師步入這個領域的首要要求就是必須會使用程式設計設計工具，例如節點式程式設計語言Grasshopper 、經常作為指令碼語言的Python以及多智慧體模擬平臺NetLogo等，而不是傳統意義上AutoCAD 的操作命令，因此需要首先明確程式設計設計不是單純的電腦操作，而是一門新的學科，一個能夠輔助設計、拓展設計、變革設計甚至主導設計的設計

本書講解了基於8種常用的編程語言使用正則表達式的經典實例。書中提供了上百種可以在實戰中使用的實例，以幫助讀者使用正則表達式來處理數據和文本。對于如何使用正則表達式來解決性能不佳、誤報、漏報等常見的錯誤以及完成一些常見的任務，本書給出了涉及基於C#、Java、JavaScript、Perl、PHP、Python、Ruby和VB.NET等編程語言的解決方案。 本書的讀者對象是對正則表達式感興趣的軟件

專業的投資理財，需要金融知識、資料分析與資訊技術等三者的結合。而具備資訊技術的工程師學習金融理財，只欠東風，藉由本書提供的金融專業與資料分析的方法，將幫助工程師善用程式工具，來學習投資理財。Python及R語言簡單好用，函數工具與套件齊全，延伸應用廣泛，並且在統計、圖形繪製、網路資料擷取上都很方便。藉由本書118個技巧與案例的逐步演練及說明，再加上工程師本身的資訊技能，學習金融科技理財，如獲降龍十

想要活用R語言實作金融科技與資料分析嗎？藉由完整的R語言函數功能介紹與實用的案例，快速具備R語言使用技能及金融應用知識R語言是免費開放原始碼軟體，具備大型資料吞吐量與多樣的工具套件包等許多的優異特點，在金融應用、統計分析、矩陣處理、繪製圖表等方面都擁有十分便捷的函數與工具，已經成為大數據處理的常用工具。並與常見的C語言、JAVA、Python等並列為常用的程式語言。本書的內容流暢易讀，提供資料輸出

Here's your ticket to a world of adventures with Minecraft and programming.Learn how to extend Minecraft and create a new gaming experience, by exploring the magical world of Minecraft programming. Adventures in Minecraft, like other books in the highly successful Adventures series, is written especially for 11- to 15-year-olds. With this book you will learn new programming skills while having fun with Minecraft!Minecraft programming experts David Whale and Martin O'Hanlon walk you step-by-step through everything you need to know to:Get started writing Minecraft programs in Python on your PC, Mac, or Raspberry PiBuild houses and other structures in the blink of an eye, and make a 3D duplicating machineWrite interactive games like a field that charges you rent, and a treasure hunt using magic vanishing bridgesBuild custom game control panels using simple electronic circuitsEasily build huge 2D and 3D structures such as spheres and pyramidsBuild intelligent objects like a massive Minecra

易學易用的編程指南 ‧把至關緊要的編程概念深植於你的大腦‧為你的工具箱增添方法、函式與物件等法寶‧避免讓程式的輸入與輸出把你耍得團團轉‧奠基於Python語言的編程學習指南‧以職業手法處理你的資料‧建立功能齊備且引人入勝的圖形化應用程式‧學習如何自動化擾人的重複性工作 『《深入淺出程式設計》以反覆式開發的程序清楚明瞭地教導程式設計，一點一滴、循序漸進地逐步增加理論與解釋的深度和廣度，再據以進行

本書立足已掌握Excel初步知識的讀者，系統地介紹了Excel 2016的一些高級功能的使用方法和技巧，並通過大量實用案例，引導讀者將所學知識應用到實際工作中。本書共8章，從數據的採集、整理、分析、展示到控件、VBA和Python的開發，所有內容都緊扣數據分析的主題，為讀者進入更高階段的學習打下基礎。全書結構緊湊、重點突出、立足商務實用，既整合了入門類圖書的看圖說話、圖文並茂的特點，又融入了技術型圖書的分類精准、邏輯嚴密的特點，特別是借鑒了案例類圖書融會貫通、舉一反三的優點，使其具有廣泛的適應性和實用性，適合具有一定基礎的Excel用戶學習和參考，也適合高校本科專業基礎課使用。

內容介紹: 有了三個臭皮匠，何必每次堅持找個諸葛亮？任何人都能運用深度學習（DL）嗎？AutoML（自動化機器學習）已經遍地開花，各大企業諸如 Google、Microsoft、Amazon、IBM、SAS 等都推出了自己的 AutoML 服務，讓使用者不必具備專業領域知識，也能快速打造出自己的 AI 模型。換言之，AutoML 徹底降低了 「AI 落地」的門檻。AutoML不能取代資料科學家，卻能大大省下你試驗機器學習模型的時間與痛苦。當你的朋友還在興致沖沖算數學時，你說不定早就端出了可投入實用的高效能模型。而什麼是 AutoKeras？這是一套完全開源的 Python AutoML 套件，以 Tensorflow 2 為基礎、運用創新的『高效神經網路架構搜尋』（ENAS）來實現自動化建模。AutoKeras 對於影像、文字、時間序列或一般結構化資料的預測都提供了內建類別，甚至會加上資料預處理功能，使你只需用短短幾行程式碼便能打造出成效優異的 DL 模型，還不必接觸高深的數學。就連經驗豐富的專家也能受惠：利用 AutoKeras 快速產生候選模型，好做為進一步改良的參考，並將更多寶貴的時間投注在資料清洗與特徵工程上。從此向困難、令人困惑的建模過程說拜拜，跨入深度學習的門檻從未如此之低；有了 AutoKeras，任何人都能駕馭 AI 的威力來解決真實世界的問題。 本書特色: ★ 免懂數學免瞎忙！不必再被迫學數學，就能輕鬆將 AI 運用在真實世界★ 什麼是神經網路和深度學習？何謂 CNN 與 RNN？用淺顯易懂的方式理解其運作原理★ 只要寫短短幾行 Python 程式，就能打造出強效深度學習模型，省時省力又好用★ 無須透過複雜的 Keras API 就能使用諸如 ResNet、Xception、EfficientNet、Transformer、BERT、LStM、GRU 等知名模型架構★ 提供了使用真實資料集的豐富實作範例，從圖像、文字、時間序列到一般結構化資料的預測一應俱全★ 運用內建的 AutoModel 類別針對多模態 (multi-model) 資料建立多任務 (multi-task) 自訂模型★ 利用 TensorBoard 或 ClearML 將你的模型訓練過程圖形化，更容易比較訓練成效和分享★ 附 notebook/py 範例

內容介紹: 不同於常見機器學習皆是由 Python 語言實作, 本書使用 JavaScript 語言於瀏覽器實作機器學習, 搭配著名的 JS 機器學習函式庫 ml5.js 可以更快速且便利地達成 AI 網頁應用, 對於許多熟悉 JS 語言的前端工程師或使用者更為親近, 實驗過程使用 p5.js 程式庫, 讓沒有太多程式設計基礎的使用者也可以更輕鬆將結果視覺化, 再搭配使用 p5.js web editor 線上開發環境, 只需要使用瀏覽器就可以開始輕鬆設計網頁, 不需要在自己的主機建構繁瑣的開發環境, 再搭配 Python 編寫控制板程式, 將應用結合至感測器或實體輸出裝置, 實現更完整的機器學習應用實例。本書一開始會先介紹機器學習概念與 p5.js web editor 線上開發環境基本操作, 接著直接體驗使用 ml5.js 中的現有模型, 實作可以辨識特定物件的影像分類器。除了網頁實作神經網路外, 可再串連硬體控制板, 藉由控制板輸出預測結果, 比如使用物件偵測來判斷是否有人出現, 對應的 OLED 顯示器模組就會出現迎賓文字或相關訊息；或是語音辨識讓玩家用語音來控制遊戲, 遊戲結束後會通知控制板啟動振動馬達回饋給玩家。最後會使用 ml5 程式庫實際訓練自己的神經網路模型, 首先為利用控制板蒐集感測器資料, 再透過神經網路訓練解決迴歸問題, 如藉由溫度感測器的訊號, 找出感測值與實際溫度的關係, 做出自製即時電子溫度計, 再結合可以即時顯示畫面去背效果的 U-Net 模型, 就可以使用環境溫度來改變虛擬背景特效。接著為解決分類問題的神經網路, 使用現成的 Facemesh 模型找出臉部特徵點, 分別蒐集臉部不同的角度資料進行訓練, 最終得到一個可以辨識是否打瞌睡的模型, 再串接實體蜂鳴器在打瞌睡時, 發出警報聲提醒使用者。最後訓練的神經網路為卷積神經網路, 透過蒐集配戴口罩與否的不同照片作為訓練資料, 經過卷積神經網路訓練後, 就可以用此模型來判斷畫面中的人是否有正確配戴口罩, 再結合模擬門鎖的伺服馬達, 建構出一套口罩門禁系統的概念。本產品除實驗手冊外，實驗過程中有任何問題或是建議都可以在 Facebook 粉絲專頁《旗標創客‧自造者工作坊》中留言，即有專人為您服務。本產品 Windows / Mac 皆適用　操作本產品需要視訊鏡頭及麥克風 (筆電

[真的可以跟著做的貝氏統計書]貝氏統計因 AI 機器學習的發展而再度翻紅，其核心是利用統計推論的方法，在觀測到新證據或取得新資訊時，利用科學方法循環更新先前假設的機率，非常適合只能依據僅有的且不夠完整的資訊進行假設評估的技術。目前廣泛應用於機器學習、深度學習、資料科學、大數據分析等領域。正經八百的念經書只會讓人想睡覺，而本書很不一樣，作者依其自身的（慘痛）經歷規劃出這本神奇之書，隨時與學習者站在一起，將腦海經常冒出來的疑問，以豐富的圖表、實作輔助並提供許多參考資源的問答方法呈現。對於重要觀念與公式，也用不同顏色標示（對了！本書是彩色書，灑花），不斷的前後呼應提醒，才不會讀到後面卻忘了前面，進而確實掌握貝氏統計的精髓。本書討論到 MCMC （馬可夫鏈蒙地卡羅法）之處尤其精彩，一般貝氏書籍或網路文章只講理論或舉個簡單例子交代一下就完事了，而本書是實實在在的帶領讀者一遍一遍的演練，落實從做中學的精神。對於想瞭解貝氏統計的各領域專業人員，包括機器學習、深度學習、生命與醫學、心理學、公共衛生、商業數據分析等，都是淺顯易懂的好書。也適合學習統計、人工智慧相關領域大學高年級與研究所程度的學生。本書特色: 由施威銘研究室監修內容，適時補充編註與譯註，幫助讀者確實理解內容。貫徹『講七遍、做二十一遍』的精神，真正從做中學會的就不會忘記。本書厚達六百多頁，為考慮到學習的便利性與舒適性，採用全彩印刷容易分辨重點、並以軟精裝裝訂可攤平閱讀。額外提供原文書也沒有的書中分佈函數 Python 程式碼下載，可自行修改參數觀察函數圖形變化。

╲滿級分快速攻略╱重點總整理 + 歷次試題解析☑ 結合運算思維與演算法的基本觀念☑ 章節架構清晰，涵蓋 APCS 考試重點☑ 備有相關模擬試題，幫助釐清重點觀念☑ 詳細解析 APCS 程式設計觀念題與實作題APCS 為 Advanced Placement Computer Science 的英文縮寫，是指「大學程式設計先修檢測」。目的是提供學生自我評量程式設計能力及評量大學程式設計先修課程學習成效。其檢測成績可作為國內多所資訊相關科系個人申請入學的參考資料。APCS 考試類型包括：程式設計觀念題及程式設計實作題。在程式設計觀念題是以單選題的方式進行測驗，以運算思維、問題解決與程式設計概念測試為主。測驗題型包括程式運行追蹤、程式填空、程式除錯、程式效能分析及基礎觀念理解等。而程式設計觀念題的考試重點包括：程式設計基本觀念、輸出入指令、資料型態、常數與變數、全域及區域、流程控制、迴圈、函式、遞迴、陣列與矩陣、結構、自定資料型態及檔案，也包括基礎演算法及簡易資料結構，例如：佇列、堆疊、串列、樹狀、排序、搜尋。在程式設計實作題以撰寫完整程式或副程式為主，可自行選擇以 C、C++、Java、Python 撰寫程式。本書的實作題以 C++ 語言來進行問題分析及程式實作。實作題的解答部份可分為四大架構：解題重點分析、完整程式碼、執行結果及程式碼說明。在「解題重點分析」單元中知道本實作題的程式設計重點、解題技巧、變數功能及演算法，此單元會配合適當的程式碼輔助解說，來降低學習者的障礙。同時也可以參考附錄的內容來幫助自己熟悉 APCS 的測試環境。此外，為了讓學習者以較簡易的環境撰寫程式，本書所有程式以 Dev C++ 的 IDE 進行程式的編輯、編譯與執行。希望透過本書的課程安排與訓練，可以讓學習者培養出以 C++ 語言應試 APCS 的實戰能力。【目標讀者】◆ 欲申請大學資訊相關科系的高中職生◆ 對程式語言有興趣的學習者◆ 想客觀檢測自己程式設計能力的人

╲滿級分快速攻略╱ 重點總整理 + 歷次試題解析 ☑ 結合運算思維與演算法的基本觀念 ☑ 章節架構清晰，涵蓋 APCS 考試重點 ☑ 備有相關模擬試題，幫助釐清重點觀念 ☑ 詳細解析 APCS 程式設計觀念題與實作題 APCS 為 Advanced Placement Computer Science 的英文縮寫，是指「大學程式設計先修檢測」。目的是提供學生自我評量程式設計能力及評量大學程式設計先修課程學習成效。其檢測成績可作為國內多所資訊相關科系個人申請入學的參考資料。 APCS 考試類型包括：程式設計觀念題及程式設計實作題。在程式設計觀念題是以單選題的方式進行測驗，以運算思維、問題解決與程式設計概念測試為主。測驗題型包括程式運行追蹤、程式填空、程式除錯、程式效能分析及基礎觀念理解等。而程式設計觀念題的考試重點包括：程式設計基本觀念、輸出入指令、資料型態、常數與變數、全域及區域、流程控制、迴圈、函式、遞迴、陣列與矩陣、結構、自定資料型態及檔案，也包括基礎演算法及簡易資料結構，例如：佇列、堆疊、串列、樹狀、排序、搜尋。在程式設計實作題以撰寫完整程式或副程式為主，可自行選擇以 C、C++、Java、Python 撰寫程式。 本書的實作題以 C 語言來進行問題分析及程式實作。實作題的解答部份可分為四大架構：解題重點分析、完整程式碼、執行結果及程式碼說明。在「解題重點分析」單元中知道本實作題的程式設計重點、解題技巧、變數功能及演算法，此單元會配合適當的程式碼輔助解說，來降低學習者的障礙。 同時也可以參考附錄的內容來幫助自己熟悉 APCS 的測試環境。此外，為了讓學習者以較簡易的環境撰寫程式，本書所有程式以 Dev C++ 的 IDE 進行程式的編輯、編譯與執行。希望透過本書的課程安排與訓練，可以讓學習者培養出以 C 語言應試 APCS 的實戰能力。 【目標讀者】 ◆ 欲申請大學資訊相關科系的高中職生 ◆ 對程式語言有興趣的學習者 ◆ 想客觀檢測自己程式設計能力的人