Python 3 Object Oriented Programming

「我希望這本書能放在讀者床頭，隨興翻翻看，藉此也多少能瞭解畫家創作時的心境，像朋友般和你對話，若能給你的生活帶來一絲喜悅，則幸甚。」 ——陳景容 本書集結作者多年來在創作、學習、教學及生活等各方面的心得所成。透過作者詳盡且生動的描述，讀者可以於字裡行間認識到作者與藝術初相遇的故事，一窺作者創作臺灣第一件大型濕壁畫〈樂滿人間〉、法國沙龍得獎作品〈裸女與騎士雕像〉背後創作的心路歷程。甚至可以從書中見證臺灣前輩畫家們：李梅樹、廖繼春、鹽月桃甫等的生平事跡及軼聞趣事。 除此之外，本書還收錄了作者創作的詩詞、短文，期望讀者們也能從詼諧的文字中，一同感受生活中的興味與雅致。 【本書特色】 1.作者親臨講述臺灣第一件大型濕壁畫〈樂滿人間〉、法國沙龍得獎作品〈裸女與騎士雕像〉等創作背後的故事 2.收錄作者創作的詩詞、短文 3.可透過本書見證臺灣前輩畫家們：李梅樹、廖繼春、鹽月桃甫等的生平事跡及軼聞趣事

用輕鬆愉快的心情學習程式設計與演算法！．從零開始了解Python的程式設計與演算法．邊開發遊戲，邊了解程式設計與演算法的基礎．一邊解謎，一邊累積寫出實用程式的功力．可以利用雲端上的Google Colaboratory開發環境立刻開始學習．謎題的解答除了Python，還有JavaScript與Ruby版的程式碼

本書將告訴你如何讀懂並寫出簡潔的「一行程式碼」，把一些好用的功能包進一行程式碼之中。你可以學會如何以系統化的方式，閱讀理解任何Python程式碼，並像高手般寫出極具表現力、功能強大、簡潔有力的Python程式。全書共有六章，內容涵蓋各種竅門與技巧，其中包括資料科學、機器學習、正則表達式等核心主題，還有一些很好用的演算法。我們會針對各種一行程式碼做出詳細解釋，並引進許多資訊科學的重要概念，藉此提高你的程式設計與分析能力。 您可以從裡頭學到許多進階的Python功能，例如解析式列表、切取資料片段、lambda函式、正則表達式、map與reduce函式，以及切取片段賦值的做法。 藉由本書，您將可以學會如何： ．善用資料結構來解決實際問題，如運用布林索引找出污染程度高於平均的城市 ．善用NumPy的基礎概念，例如陣列、形狀、軸、型別、撒播機制、進階索引、切取片段、排序、搜索、匯整與統計 ．計算多維資料陣列的基本統計數字，以及可用於無監督式學習的K-均值演算法 ．使用群組與具名群組、「後面非」操作、轉義字元、空白字元、字元集合（與否定字元集合）、貪婪/非貪婪運算符號，建立更進階的正則表達式 ．瞭解各式各樣的資訊科學相關主題，包括易位構詞、迴文、冪集合、排列方式、階乘、質數、費氏數列、混淆做法、搜索與排序演算法 看完本書，你可以學會如何以最精緻的方式寫好Python程式，而且只用一行程式碼，就可以創造出各種簡潔而優美的「Python藝術」。

絞盡腦汁榨出來的智慧結晶，若因為不懂法律不小心變成他人的財產，那真的是有苦無處講，只能一把辛酸淚往內吞。但是時代不同了，身為創作人要知道：知識就是力量，懂得法律的人才能好好的保護自己的創意！讓腦內的IDEA真正變成有價值的黃金！◆ 本書按著作權法、商標法、專利法與營業秘密法四大主題分段落◆ QA單元形式呈現，從常見的疑難雜症切入，讓讀者輕鬆查找解答◆ 可愛的漫畫插圖與舉例，讓讀者輕鬆跨越枯燥法條的高牆◆ 單元附有契約範例，讓讀者知道原來智財契約要具備那些要素 1.本書配合下列最新法規修訂：◆ 著作權法　108年5月1日◆ 商標法　105年11月30日◆ 專利法　108年5月1日 2.作者以實例問答方式撰寫，查找方便、容易理解，輕鬆解決生活常見的智慧財產權問題。 3.本書另檢附商業交易中常見的各式智慧財產權契約範例，包含智慧財產權的讓與契約、授權契約及和解契約書，讓讀者有實際範例可供參考運用。更以專文討論在面臨智慧財產權官司時，原告或被告應注意之事項，如此將有利當事人於具體案例中作出最明智之抉擇。

【Python系列書在台累計銷量突破10萬冊】 Python開外掛，開發實戰超進化！ 橫跨15大領域，全面掌握最熱門的重量級技術應用！ 給需要本書的人： ★有一些Python語法基礎，但想要更進一步挑戰開發應用的人 ★對Python許多話題與開發方向有興趣，但卻不知如何下手的人 ★已經有研究主題，想要找尋加速升級自己專案方法的人 ★有程式開發經驗，想要快速累積成果，獲得成就感的人 善用Python的智慧結晶 站在巨人的肩膀快速掌握開發應用 Python號稱萬用語言，語法簡潔，應用領域廣泛，透過Python模組與套件，可以減少大量重複性的程式碼，讓開發更加便利，所以不只受到許多程式人的青睞，也受到初學者的喜愛。 本書介紹許多熱門且精彩實用的 Python 模組套件，涵蓋網路爬蟲、多媒體圖片影音處理、語音文字處理、金融應用、臉部辦識分析、圖片偵測辨識、自然語言分析、自動化處理、多媒體機器學習、無程式碼機器學習，以及其他許多領域。在開發實作過程中，可體驗這些Python模組套件帶來的強大應用，而對於在開發卡關的人來說，也有機會找出掙扎已久的盲點，成為解決無能為力的關鍵，進一步突破開發瓶頸。 【超強雲端開發平台】善用 Google Colab，沒有成本負擔，又能在高效能的環境裡進行各種主題的開發應用。 【數據資料擷取】利用不同模組套件，快速在網路中爬取，精確分類收集，無論是新聞、金融、圖片、影片的資料類別，都能在瞬間快速完成。 【多媒體檔案處理】進行圖形、聲音、影片的調整、剪輯與合併等作業，將複雜繁鎖的流程化為快速又準確的自動化操作。 【電腦視覺實踐】AI人工智慧中除了圖片偵測、標註與辦識，進階的人臉辦識、情緒分析、口罩偵測，都能在 Python 模組套件的串連下，利用極短的程式碼完美實現。過去視為困難無解的任務，現在就是那麼簡單! 【自然語言應用】無論是語言辨識翻譯、文句分詞、簡繁轉換或語意統計，更進一步的文章摘要、情緒分析、語音機器人等應用，都能逐步完成。 【快速自動化操作】將大量複雜的工作流程加入智慧的腦袋，用自動化操作完成過去要花費大量時間、人力、物力的工作，提升工作效能。 【多媒體機器學習新利器】電腦視覺的進階開發應用層面很廣，無論是臉部偵測、臉部特徵、手部偵測、姿勢偵測、人體整合偵測、3D物體偵測，都能運用模組套件結合不同資源進行開發，在最少的程式碼裡得到最好的

本書除了介紹「運算思維與程式設計」的理論基礎之外，同時搭配Python程式實作，強調理論與實務的緊密結合，實現「做中學」的學習理念。本書的內容安排分成四大部分：-第1～4章介紹運算思維與程式設計的基本概念。-第5～11章介紹Python程式設計，從基本資料型態、判斷敘述if，到分解問題的概念、遞迴等。-第12～19章主要為資料結構與演算法，包含資料結構、物件導向，以及暴力法、分而治之法等的演算法。

本書遵循專業考科「TQC+ 人工智慧：機器學習Python 3」技能規範架構撰寫，符合鑑定的命題趨勢。 1.內容由淺入深，採循序漸進的方式建立您運用機器學習解決問題的基本概念，達到技術的傳承及表達，符合實務運用需求。 2.本書共有七個章節，包含「Python與機器學習」、「數據前處理」、「監督式學習：迴歸」、「監督式學習：分類」、「模型擬合、評估與超參數調校」、「非監督式學習：降維與分群」、「集成

1. 從基礎的電腦系統概念開始，循序漸進到完整的網路爬蟲應用，非常適合沒有程式設計經驗與想開始學習Python的讀者。2. 豐富實用的範例，搭配逐行的程式碼解說與執行結果，一步一步帶領讀者理解抽象的程式觀念與操作步驟。3. 精心編製的圖表、關鍵字、注意提醒、操作秘訣、以及章末的重點回顧，讓內容更容易理解，重點更清楚。4. 滄海書局網站提供本書完整的範例程式檔下載，方便讀者配合書本操作演練。5. 適量與難度適中的選擇題及實作題練習，幫助讀者溫習觀念和驗收學習成效。

書籍特色這是一本Python完全入門的書籍，高中生、文科生通通看得懂，整本書從Python環境、資料結構開始，使用完整流程圖與大量程式實例講解程式設計基礎觀念，為進入人工智慧、機器學習、大數據時代奠定基礎。全書內容包含263個程式實例，完整解說程式設計、邏輯思維相關知識，這本書同時有139個是非題習題(電子書)、103個選擇題習題(電子書)、98個實作題習題供讀者自我複習與練習，全書包含下列主要內

亞馬遜網路書店★★★★★5顆星評價類神經網路的最佳入門指南透過淺顯的數學知識逐步理解類神經網路的運作原理輕鬆使用Python自行開發類神經網路類神經網路是人工智慧領域中的關鍵技術之一。然而，真正了解類神經網路運作原理的人卻是少數。本書作者以輕鬆的口吻寫作，循序漸進地介紹類神經網路中所用到的數學、運算思維及其概念，以及說明如何使用Python開發類神經網路。內容嚴格限定在實作類神經網路的必需知識，可

"Introduces the reader to finding object found on a farm"--

＃以Python的模擬方法來輔助或取代數學證明，有效掌握計量經濟學。＃理論與實作兼具，操作步驟清楚易懂。＃內容包含時間序列迴歸模型的假定與應用、panel data的介紹與說明、工具變數估計與二階段最小平方法、聯立方程式模型（含SUR與VAR模型）以及限制因變數模型等。＃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。本書以熱門程式語言Python實際操作，帶領讀者認識以及運用計量經濟學。內容循序漸進，分為三大部分：第一部分包括第1∼5章，內容主要敘述「時間序列迴歸模型」的假定、內容與估計等。第二部分包括第6∼7章，其是有關於panel data的介紹與說明。第8∼10章則屬於第三部分，其內容含工具變數估計與二階段最小平方法、聯立方程式模型（含SUR與VAR模型）以及限制因變數模型。另有附錄補充說明基本矩陣代數操作，增進讀者理解。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，隨書光碟內皆附有完整的Python程式碼供讀者參考使用。

本書共11章, 詳細介紹在Python環境下學習scikit-learn機器學習框架的相關知識, 涵蓋的主要內容有機器學習應用開發的典型步驟、Python機器學習軟件包、機器學習理論基礎、k-近鄰算法、線性回歸算法、邏輯回歸算法、決策樹算法、支持向量機算法、樸素貝葉斯算法、PCA算法和k-均值算法等。

用AI幫助學習運算思維，暢銷回饋熱賣中！ 【本書特色】 ✦ 依演算邏輯規劃章節架構，增加訓練的強度 ✦ 運用Python實作，訓練運算思維與演算邏輯 ✦ 結合ChatGPT輔助應用，加速程式設計 ✦ 採豐富圖例講解，精確提高演算法的理解程度 ✦ 提供完整範例程式碼，增強學習成效 運算思維是用來培養系統化邏輯概念的基礎，進而學習在面對問題時能有系統的分析與拆解問題的能力。為了讓讀者能更容易地來理解運算思維與演算邏輯，本書採用豐富圖例來闡述觀念，並使用簡潔、易懂、易學的Python語言來實作程式，重要指引包括：程式設計與運算思維之間的關係，必懂的資料結構，如陣列、矩陣、串列、堆疊、佇列、樹狀結構、圖形及雜湊表等，並說明分治法、貪心法、動態規劃法、樹狀演算法、堆疊與佇列…等演算邏輯。 另外，新增了「ChatGPT與Python程式設計」的內容，藉由熱門的ChatGPT聊天機器人，學習如何利用它來協助寫文章、擬信件、驗證程式…等，並運用ChatGPT開發小型遊戲程式，精彩AI範例如下： ✚ 使用Pygame遊戲套件繪製多媒體圖案 ✚ 以內建模組及模擬大樂透的開獎程式 ✚ 建立四個主功能表的視窗應用程式 ✚ 迷宮問題的解決方案 ✚ 海龜繪圖法繪製圖形 ✚ 猜數字遊戲 ✚ OX井字遊戲 ✚ 猜拳遊戲 ✚ 比牌面大小遊戲 賣點 用AI幫助學習運算思維！ 為了讓讀者能更容易理解運算思維與演算邏輯，本書採用豐富圖例來闡述觀念，並使用簡潔、易懂、易學的Python語言來實作程式，重要指引包括：必懂的資料結構，如陣列、矩陣、串列、等，並說明分治法、貪心法、動態規劃法…等演算邏輯。另外，本書新增了「ChatGPT與Python程式設計」的內容，以及開發小型遊戲程式。

如果你對使用Python進行遊戲開發感興趣，本書將是你的理想指南。本書從第1章到第6章，詳細介紹遊戲程式設計所需的基本指令，奠定堅實的基礎。接下來在第7章至第16章，深入講解如何使用Python內建模組tkinter來設計視窗遊戲。你將學會如何運用tkinter的控件（Widget）和繪圖元件，並利用迴圈與判斷式打造遊戲。本書對tkinter的基本知識提供了大量靈活的實例，展示各種元件與事件的應用方法。這些實例不僅使學習過程變得更有趣，還能讓你快速掌握tkinter的視窗程式設計。本書依據程式語法的特性進行分類，並藉由實用的遊戲程式範例進行解說，使內容淺顯易懂。讀者可以事半功倍地學會相關程式設計技巧。無論是程式設計的新手，還是有經驗的開發者，本書都能幫助你掌握tkinter，並將實現您對遊戲的創意。

樹莓派是一款基於 ARM 架構、Linux 系統的極簡計算機，既可以用於計算機編程教育，也可以作為機器人的控制核心。第一種運行於樹莓派上的編程語言是 Python，這是當前人工智能領域流行的編程語言之一。機器視覺是人工智能中重要的細分研究領域，OpenCV 則是當前機器視覺領域主流的開源處理庫，可以方便地用於計算機圖像處理，並應用於面部識別、目標識別等具體問題。本書介紹在樹莓派硬件上使用Python 語言，借助 OpenCV 庫編程，來實現具有機器視覺功能(識別和抓取特定顏色物體、識別人臉、識別特定人臉、進行面部跟蹤)的智能機器人。本書力求通過一系列不同層次的軟硬件任務，由淺入深地講解人工智能的概念，同時覆蓋 Linux系統操作、Python 編程、機器人系統搭建等多方面的綜合知識。在本書案例中使用的主要硬件載體是可在桌面上固定運轉的雙軸雲台和三軸機械臂等，它們可以代表一類智能機器人的形態。本書遵循開源、分享的創客精神，所有的硬件材料和軟件內容均可以從公共平臺獲取，讀者在充分理解的基礎上，不必局限於本書所列硬件，可自行獲取類似設備完成項目。本書可以作為中小學STEAM人工智能教育的一本基礎讀物，也可以作為中高職院校相關專業學生的參考書。

學習如何利用Python來充分發揮建模和模擬的潛力，建立逼真的模型，輕鬆解決複雜而重要的問題。 釋放預測的力量，本書揭開了宇宙的秘密並掌握預測的藝術！從帝國大廈投擲一分錢到一杯咖啡的溫度變化，您將學習如何建立模型、編寫Python程式來類比它們、並使用這些模型來預測和解釋系統的行為。利用迭代建模、分析、符號計算等方法，實作從共享自行車系統到人口模型等各種模型。 本書非常適合希望提高對模型和模擬理解能力的各領域學生和專業人士。讀者無需具備程式設計、科學或工程方面的知識。每章都有一個可下載的Jupyter筆記本，您可以輕鬆使用程式碼進行實驗，並學以致用。 透過本書您將可以： *建立世界人口模型、預測增長極限並進行未來預測 *模擬傳染病的傳播和廣泛接種疫苗的影響 *分析葡萄糖和胰島素在濃度隨時間變化時的交互作用 *探索棒球等投擲物和溜溜球等旋轉物體的物理學原理 *使用優化方法來確定在芬威球場擊出全壘打所需的力度

內容簡介這既是一本引導讀者如何使用ChatGPT低門檻、高效率學習Python數據分析與挖掘方法的著作，又是一本指導讀者如何使用ChatGPT精准、高效地進行Python數據分析與挖掘實操的著作。從讀者對象的角度看，本書既大大降低了沒有編程經驗的讀者學習Python數據分析的門檻，又為有經驗的Python數據分析師提供了大量實用的AI數據分析技巧，幫助他們快速轉型為具備AI能力的數據分析師。從核心內容的角度看，本書不僅講解了如何在數據預處理、數據清洗、數據可視化等基礎的數據分析環節使用AI工具，而且還講解了如何在聚類分析、預測分析等高級的數據建模環節使用AI工具。閱讀完本書，你將掌握以下知識：(1)數據分析、數據挖掘以及機器學習算法的基礎知識。(2)ChatGPT等AI工具的註冊及使用，以及如何使用這些AI工具學習Python。(3)使用ChatGPT輔助各種常見的數據操作和數據預處理。(4)使用ChatGPT輔助靜態數據可視化和數據交互可視化。(5)使用ChatGPT輔助聚類分析、關聯規則分析、回歸分析。(6)使用ChatGPT輔助學習降維算法、決策樹算法、隨機森林、k近鄰算法、支持向量機算法、神經網絡算法。(7)使用ChatGPT輔助數據建模以及對模型的性能進行評估和優化。本書採用由淺入深的寫作方式，既確保了內容的可理解性，又保持了足夠的深度，配有詳細的代碼示例和實踐指導，確保每位讀者能夠輕鬆上手並從中獲益，提升自己的分析效率和洞察能力。本書採用案例驅動的寫作方式，通過實際業務案例詳細拆解AI技術在各個場景中的應用步驟和技巧。語言簡潔易懂，理論與實踐結合，注重實用性和可操作性，幫助讀者快速掌握核心知識。提供豐富的實際案例和操作指南，涵蓋多種AI工具和交互技巧，確保讀者能夠學以致用。

內容簡介:💡 從觀念理解到開發實戰！💡 使用OpenAI API x Python與GPT-3.5、GPT-4、GPT-4o、DALL·E、TTS、Whisper模型開發聊天服務、文本生成、AI繪圖、視覺、語音的AI應用程式！ ＊專家資深教師執筆由教授OpenAI API、Python與人工智慧專業教師共同編著，針對初學者學習OpenAI API使用Python開發人工智慧軟體服務所應具備知識技能所編寫的實務教材。＊循序漸進無痛上手內容兼具理論與實務，利用大量OpenAI API實例說明並引申教材，所舉的專題範例淺顯易懂且具代表性和實用性，非常適合教學和自學，使初學者快速進入OpenAI API人工智慧軟體服務的開發殿堂。＊內容多元範例豐富介紹 Open AI 的金鑰申請、Colab 編輯環境、Gradio 互動式網頁、GPT-3.5、GPT-4與GPT-4o的使用、Chat Completions API 參數、ChatGPT 聊天機器人、整合搜尋讓聊天機器人突破時空限制、自動串接、函式呼叫和微調模型讓文本生成符合事實。以Images API 進行AI繪圖、語音API與GPT-4o進行電腦視覺，讓AI應用程式擁有讀、畫、看、聽、說等功能。＊實務專題打下基礎使用Gradio 互動式網頁、Tkinter視窗套件結合OpenAI API開發生成式人工智慧飯店客服機器人、考卷產生器、網頁產生器三大專題。透過實務專題開發，將Python的相關技術與OpenAI API完美整合，提升初學者人工智慧軟體開發的專業能力。

零負擔理解演算法設計技巧零程式基礎也能快速上手採高CP值Python語言實作程式☝ 佳評如潮，好評再上市！☝一本輕量級演算法，是您獲得程式設計新技能，提升自我價值的最好投資當寫程式成為越來越普及的課程，讓人人擁有程式設計實作能力，已是各學校資訊教育的首要重點。演算法一直是電腦科學領域非常重要的基礎課程，從程式語言實作的角度，確實是有志從事資訊工作的專業人員，不得不重視的一門基礎理論。為了讓讀者能以容易理解的方式吸收演算法與基礎資料結構的相關知識，全書使用簡明的圖例介紹最常用演算法的概念，包括：分治法、遞迴法、貪心法、動態規劃法、疊代法、枚舉法、回溯法…等，並應用不同演算法延伸出重要資料結構，例如：陣列、鏈結串列、堆疊、佇列、樹狀結構、圖形、排序、搜尋、雜湊…等。而本次改版亦補強地加入了運算思維的重要觀念與實例演練，並將實戰安全性演算法與人工智慧相關演算法納入，同時搭配Python程式語言舉例實作，是您入門演算法的最佳首選。本書特色✔強化程式設計邏輯：豐富圖例闡述基礎，將演算法做最簡明的詮釋及舉例✔演算法最佳首選：配合實作程式碼，將各種演算法應用在程式設計的領域✔完善科學領域重點：加入實戰安全性演算法與人工智慧的相關演算法✔驗收學習成果：設計難易適中的習題，參閱國家考試題型，提供進一步演練

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。

內容簡介:語法解說 ->範例說明 ->問題分析 ->程式設計 ->APCS詳解 APCS檢測觀念題以C為主，實作題可選用C、C++、Java與Python進行解題。因Python語法簡潔，函式功能強大，適合在時間有限的情況下完成程式實作。因此本書特採用C語言進行觀念題解說，以Python進行實作題練習，使教師好教學、初學者順利高分通過APCS檢測。※資深教師共同執筆由科技大學教授程式設計教師與補教業教授APCS教師共同編著，針對目前高中職與大學院校初學程式設計所應具備的基本素養所編寫入門教材。※程式設計技能養成由語法解說、範例說明、問題分析、程式設計進行循序漸進的範例實作與解說，主要訓練初學者具邏輯思考與解決問題的能力，讓初學者輕鬆擁有APCS應試的能力。※內容多元豐富範例涵蓋資料型別、變數、運算式、流程控制、陣列、函式、遞迴、變數生命週期、結構與自定資料型別等，內文解說融入APCS重點，所提供範例貼近日常生活，能學以致用。※APCS先修檢測訓練收錄大量APCS觀念題並加以詳細解析，讓初學者學習後即可馬上練習加深印象，同時也方便教師教學。APCS實作題提供圖例與完整解說，讓初學者具有APCS檢測解題能力獲取高分。※更多新知可訂閱「程式享樂趣」YouTube頻道https://www.youtube.com/@happycodingfun

內容簡介:*作者以超過30年的豐富教學經驗，以及深知初學Python程式語言的盲點與障礙，精心規劃本書，讓你不論是教學或自修都可以得心應手。*內容涵蓋：輸入輸出、運算子、迴圈、函式、串列、類別、繼承、檔案與例外處理...等基礎且重要的主題，不僅可以增強你的邏輯思維能力，更穩固你的程式設計基本功。*範例貼近生活，如：猜猜你的生日、猜猜1～100的數字、大樂透電腦選號...等，並搭配程式重點解說。*提供練習題與習題測試，讓你做中學，並測試了解程度。附有參考解答，讓你學習沒有盲點，同時驗證你的答案。

人工智慧(Artificial Intelligence，AI)快速發展，儼然成為推動經濟成長、國家安全、與生活福祉的一股驅動力量。AI教育首重於教材編撰與推廣，而市面上相關書籍琳琅滿目，主要分為AI概念介紹、基礎Python程式撰寫，亦或各領域專業程式等，且內容涵蓋專精理論架構與艱深數學模式推導。對於AI學習與普及性而言，容易產生學習品質不良的景況，且缺乏跨領域AI學習的架構與範疇。本書乃以跨領域AI學習與程式應用為出發點，簡潔扼要圖表說明各領域AI的理論架構及應用層面，每個章節均對應程式設計與範例，均儲存於雲端供讀者下載練習。附件提供讀者立即查詢各項程式指令、套件、函數庫、與模型介紹等資料，並強化跨領域實務操作連結。此外，嘉惠各領域讀者能編寫出Python應用程式，例如智慧產業、智慧金融、決策樹分析、影音辨識、圖像與影像辨識、情緒偵測、現實虛擬系統、與自然語言處理等程式。有效理解並貫穿AI理論與內涵的精義，增進學習品質。對於AI教育的普及性與跨領域程式設計能力的培育，具有加持效果和助力。

只有一兩筆資料，手動處理還算簡單，但如果有成千上萬筆時，用土法煉鋼的方法不僅費力又耗時，還可能眼花手亂，造成失誤……其實，學會Python，就能得心應手處理各種繁瑣資料！★ 繼《【圖解】零基礎入門Excel╳Python高效工作術》好評，續推重磅新作★ 從基礎安裝、常見情境到實際案例操作，輕鬆學會程式設計，解決專屬問題★ 本書附有範例程式碼和程式檔，讓你免費下載，加速學以致用◎ 用途廣，又能靈活操作，文科人也學得會《【圖解】零基礎入門Excel╳Python高效工作術》上市後，廣受好評，就連文科人都能按圖索驥，拆解步驟，跟著圖文說明，學會用Python處理Excel，匯入大量資料、交叉分析、繪製圖表、轉成PDF，不過，Python用途廣泛，不僅能跨系統，還有不少功能值得學習，讓工作效率翻倍。◎ 一步步學會寫程式，解決自己遇到的特定問題因此，日本資深程式設計師金宏和實推出第二本書，希望讀者能夠自行寫程式，解決各種實際會遇到的問題，他以對話和圖解的形式，讓你從中發現自己也有類似的情境，更有學習的動力，活用Python處理Excel──．輕鬆學會安裝外部函式庫「OpenPyXL」和常見語法．只要短短幾行程式碼，就能執行合併列印．寫程式時，多少會遇到「錯誤問題」，如何有效偵錯和除錯？．從不同檔案，指定篩選工作表，快速擷取數據或日期．將篩選後的資料重新排序，以便彙整、加總……．如何快速製作QR碼，自動載入Excel工作表？本書從基礎入門到活用精通，教你用Python寫程式，有效率處理Excel資料，還附有免費的範例程式碼和程式檔，讓你邊學邊操作，加強學習成果與深度，處理各種資料更得心應手，展現職場競爭力！

Python暢銷經典主題強化再升級 運用世界級熱門開發平台 迅速掌握資料處理要領，深入全方位專案主題 立即體驗Python的大數據超強實戰力 面對大數據資料 如何爬取？如何整理？如何儲存？ 如何分析？如何呈現？最後要如何應用？ 就從熱門案例切入，快速搜集梳理巨量資訊！ 熱門搜尋關鍵字、股票的交易資訊、政府的公開資料、社群網站上傳的圖片與影音，以及實體通路或網路商店的銷售數據…等，都讓資料量快速爆增。大數據時代來臨，不僅科技業重視，就連傳統的零售業、金融業、製造業、旅遊業，以及政府都爭相投入，無不希望能運用數據分析與預測來協助決策方向，掌握數據就能找出趨勢的出路與提高判斷的精準度，也讓新興的數據分析師、資料分析師、資料科學家成為熱門職業。 Python無疑是大數據與AI時代第一程式語言，在數據資料處理的領域中有著非常重要的地位。本書由生活出發，以專題實戰，只要能掌握數據資料爬取清洗、儲存整理、統計分析、視覺化呈現，以及跨領域應用的關鍵技術，就能掌控大數據的應用。 ■完整學習Python資料處理的4大觀念與技術：爬取清理、讀取儲存、統計分析、呈現與應用。 ■快速熟悉Python熱門開發平台Google Colab，建立資料科學的基本觀念，學會Python語法函數模組的應用，並透過資料分析實作演練，培養數據分析開發領域所需的技能。 ■全面深入不同應用面向，如：網路爬蟲、資料正規化、資料視覺化、資料儲存與讀取(CSV、Excel、Google試算表、多媒體檔案擷取…)、批次檔案下載、公開資料應用、API建立… ■以最多元的熱門實例進行大數據專案實作，如：LINE貼圖收集、線上相簿批次下載、YouTube影片、音檔及播放清單下載，股票市場個股分析統計圖、股價資訊即時推播、網路新書排行榜、人力銀行求職資訊分析、超商門市資訊收集、即時網路聲量輿情觀察、網路線上字典，以及Web API開發… ■範例程式另提供Python筆記神器：Jupyter Notebook格式檔案，讓學習與操作更便利。 ■針對專案實戰提供影音輔助教學，加速學習效率。 【書附超值學習資源】320分鐘專案實戰影音教學/範例程式檔/「打造自己的疫情指揮中心：新冠肺炎數據分析實戰」教學影片

使用AI時代最火紅的Python語言深入剖析麥克納姆輪移動原理與四軸機器手臂夾爪的控制使用OpenCV配合攝影機達成顏色、人臉的AI辨識活用TensorFlow Lite、SVM演算法、SSD演算法打造多功能自駕車智能系統，實現偵測道路、辨識號誌與行駛速度的深度學習模型

網路書店年度百大電腦資訊暢銷書 《Python自學聖經》系列力作 運用Python掌握資料科學的價值 讓人工智慧機器學習找出趨勢的關鍵密碼 完整涵蓋Python資料科學技術，從開發工具、資料預處理、 機器學習、深度學習到模型訓練進化一應俱全！ 給需要本書的人： ★想進入Python資料科學領域，又不知怎麼切入的人 ★面對資料科學龐大又雜亂的理論與資訊卻不知如何下手的人 ★想快速且有系統收集大量資料，並提高處理運用效率的人 ★想利用大量資料進行分析，找出隱藏訊息與趨勢以協助決策的人 ★想運用資料數據訓練人工智慧模型，開發適用的演算法進行預測與解決問題的人 隨著AI人工智慧帶來的科技革命，資料科學的應用正在改變你我的生活。如何由龐大的資料數據中擷取爬梳出有價值的資訊，判斷決策，甚至能預測趨勢、掌握契機，是資料科學為現代社會帶來的新視野。 資料科學橫跨多個領域，涵蓋數學、統計與電腦科學等面向。如果想有系統的進入資料科學領域，歡迎藉由本書循序漸進的學習。書中除了有資料科學的觀念，還有技術應用與發展方向，讓每個艱澀觀念都能在範例實作的引導下有著更清楚的輪廓，讓你一探資料科學迷人的樣貌。 【書籍特色】 ■深入淺出，只要具備基礎Python程式語言能力即可輕鬆上手。 ■標示出重要觀念，在學習的過程中不會錯失關鍵內容。 ■應用範例導向，每個觀念皆附實用案例，不怕學不會。 ■不使用艱澀數學推導資料科學原理，而以淺顯易懂的文字解說學理。 ■實作圖片增量及遷移學習，即使少量資料也可訓練出實用模型。 ■實作機器學習與深度學習模型參數調校，輕鬆建立完美模型。 【重要關鍵】 ■應用工具：雲端開發平台(Google Colab)、資料科學工具(Numpy、Pandas、Matplotlib、Seaborn)、網路爬蟲(requests、BeautifulSoup)。 ■資料預處理：資料清洗、缺失值、重複值及異常值的處理、資料檢查、資料合併、樞紐分析表、圖片增量，以及資料標準化、資料轉換與特徵選擇。 ■機器學習：學習工具(Scikit-Learn)、非監督式學習(K-means演算法、DBSCAN演算法、PCA降維演算法)、監督式學習分類演算法(Scikit-Learn資料集、K近鄰演算法、單純貝氏演算法、決策樹演算法、隨機森林演算法)、監督式學習迴歸演算法(線性迴歸演算法、邏輯迴歸演算法、支持向

運用Python進行資料分析，讓數據說話，有效達成論文目標。⊙統計分析初學者最佳實用手冊，精要理論＋手把手操作教學。⊙內容涵蓋論文寫作常用的敘述統計、推論統計、非參數檢定，並延伸至結構方程模式，對於需要撰寫論文但對統計方法不熟悉的研究生尤其受用。⊙適用於社會科學領域的學生和研究人員，特別是碩博士量化研究論文應用在問卷調查方面的分析、多變量研究、實驗設計與統計課程等項目。需要的論文統計分析方法都在這裡！受限於軟體工具的取得，研究者有可能面臨雖掌握足夠的數據資料，卻缺乏專業統計分析工具的窘境。本書介紹的Python為開放原始碼的開源軟體，解決統計分析軟體高成本、難入手的研究門檻，對於學術工作帶來極大的便利性與可及性，可協助提升研究專業能力。Python的應用具有寬廣的發揮度，比如透過網路爬蟲抓取即時資料作大數據分析、編寫程式來加大對議題鑽研的深度與廣度的可能性，也能更加深入嘗試使用該工具來完成數據分析工作並獲得良好成果。書中內容在有關統計學部分作基礎概念解說，並偏重在數據分析的手把手教學步驟示現，讓初學者或者是有論文需求者可以按照內容簡易操作，並達成高效率地論文數據統計分析目標。

彙整報表、分析資料、製作圖表……Excel是各行各業必備的工具，重複開啟資料、剪貼，耗時又耗能，學會Python，讓多份Excel資料交叉分析，一鍵自動化！★ 日本熱銷33,000冊★ 程式菜鳥也能迅速上手，表格自動化就交給Python，大大提升工作效率★ 行政人員、文書處理必學的工作書，讓你事半功倍如果你處理數據資料和報表的方式如下，必讀本書：．一個一個開啟報表，選取資料匯入總表，不斷重複相同動

制霸5大超強聊天機器人「智慧客服、即時查詢、發票對獎、多國語音翻譯、線上旅館訂房」的人工智慧實戰攻略LINE在全台擁有2,100萬個活躍用戶，使用者橫跨所有領域，深入每個年齡層，樹立不可撼動的地位。LINE Bot是近年來非常受到企業重視與愛用的服務，除了被動的客服答詢，還能主動推播行銷與活動資訊，為企業、社群或團體打造品牌形象，營造出使用者認同感與忠誠度。書中使用當前最受歡迎的Python程式語

『數學 ╳ 深度學習 ╳ Python 三效合一』深度學習用一句話就可以講完：『用訓練的方式找出一個數學函數，將輸入的資料映射到正確的答案』。重點就在於你如何找出那個對的數學函數！本書將深度學習的數學模型與運算式推導出來之後，還能實際執行 Python 程式幫助瞭解整個運算的過程。『打開機器學習的黑箱，才發現裏面全都是數學！』我們常在機器學習 / 深度學習的文章或書中看到線性迴歸、二元分類、多類別

本書以條列式介紹常用的 python 語法，避免冗長文字陳述，使你能快速抓住重點，縮短語法學習的時間，即使重新閱讀時也能很快回復記憶。然而，程式語法不等於程式設計，撰寫程式首先要有明確的解題步驟，才能由之轉為程式碼。若沒有解題步驟，縱使有滿肚子的程式語法，也無法完成程式設計。程式設計之所以讓許多人學而無功，往往是因為忘了在程式設計過程中利用數學。許多程式問題表面上看不到數學，但並不表示數學不存在，

A new tear-off pad with over a hundred simple puzzles that little children will love to do. There are mazes, dot-to-dots, spot the differences and word puzzles to solve, as well as all kinds of object

A single piece of artfully-folded paper is a wondrous object in the right hands. When multiple folded pieces are combined to form larger models—the results are truly astounding!Modular origami is the

The second collection of blazingly original short stories from Booker prize-winning, Sunday Times-bestselling author Ian McEwan. A two-timing pornographer becomes the unwilling object of one of his

Gives both basic and advanced information on programming the Raspberry Pi computer using the Python programming language, in a book that has a special section on game programming, as well as a prototy

⊙循序漸進紮實基礎：從核心概念出發，涵蓋監督式、非監督式與強化學習，並提供關鍵的數學推導（如梯度下降、線性代數），以建立深厚的機器學習底層邏輯。⊙經典演算法至深度學習全解析：並重經典迴歸、決策樹與SVM，並深度拆解CNN、RNN、LSTM及當前主流的Transformer架構，接軌AI業界最熱門的技術核心。⊙Python實作與全生命週期導引：搭配主流程式碼與Kaggle真實數據集，完整走過資料清洗、特徵工程到模型評估的專案流程，同時深入探討AI倫理與模型可解釋性。本書兼具理論知識的傳授與實務應用能力的培養。全書以核心概念紮實基礎，並輔以數學直覺和必要的推導（如梯度下降、機率論、線性代數）說明，內容涵蓋廣泛，從經典迴歸模型到現代深度學習的熱門應用――CNN、RNN及領先時代的Transformer架構，均有深入淺出的探討。實務操作以Python程式碼應用為重點，搭配Scikit-learn、TensorFlow與PyTorch等函式庫，完整拆解從資料清洗、特徵工程到模型評估的「專案全生命週期」。透過Kaggle等真實數據集的實戰演練，讀者將可親手實作圖像分類與自然語言處理等案例。此外，本書更具備前瞻性的倫理視角，深入討論數據偏見與模型可解釋性，讓讀者對機器學習概念、方法與實踐能有全面的理解。

HTTP/3的核心是QUIC協議，本書圍繞QUIC協議和HTTP/3的原理、應用與代碼實現展開，旨在幫助讀者理解HTTP/3的價值與落地方法。 本書共4部分。第一部分是網絡協議基礎知識，共2章，主要介紹TCP/IP和HTTP的基礎知識。第二部分是QUIC協議，共7章，主要包括QUIC協議概述，QUIC協議的流，QUIC連接建立、連接遷移、傳輸機制、幀類型與格式和錯誤處理。第三部分是HTTP/3，共4章，主要介紹HTTP/3的特性、應用、實踐和發展以及優化。第四部分是QUIC協議的實現，共2章，分別介紹QUIC客戶端和服務端的代碼實現。 本書既適合QUIC協議與HTTP/3的開發者與維護者、互聯網業務軟件開發/測試工程師、運維工程師閱讀，也適合計算機相關專業的學生閱讀。

AI學Python-打造你的AI超級助教 書籍特色 ● 308次AI實戰提問練功：從需求出發、撰寫提示、測試程式、錯誤修正到模板建立。 ● 四步循環學法：明確化情境→提問與生成→驗證與修正→固化與遷移，讓學習變成可重複的流程。 ● 模板庫就能上手：建立自己的提示句模板、最小可測試案例範本、除錯檢核清單、作業規格樣板。 ● 友善初學路徑：適合自學、課堂學習與專題實作，讓您從「看得懂」進階為「改得動、做得出」。 ● 立即可用情境：課業報告、資料清理、簡易自動化、程式重構、撰寫測試與說明文件。 ● AI突破APCS：運用AI突破2025 APCS新版實戰準備。 適用對象 ● 初學者與自學者 ● 高中職與大專課程的學生 ● 需要把任務流程化的實作與專題團隊 您會學到 ● 如何把需求說清楚：情境、輸入、輸出、評分標準的提問能力。 ● 如何變成可驗證的程式：撰寫「最小且可執行、可測試」程式、除錯與修正。 ● 如何把答案變能力：把有效對話整理成自己的提示句模板與清單，累積可重複使用的工作流程。