Python 3 Object Oriented Programming

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Component Oriented Programming offers a unique programming-centered approach to component-based software development that delivers the well-developed training and practices you need to successfully ap

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Java is a new object-oriented programming language that was developed by SunMicrosystems for programming the Internet and intelligent appliances. In a very short time it hasbecome one of the most wide

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✧✦ 初學 Python 的最佳教材，第一次寫程式就上手！ ✦✧✧✦ 從基礎語法到生成式 AI 應用，打穩 Vibe Coding的關鍵能力 ✦✧身處在 vibe coding 的時代，在當前要能順利和 AI 協作，程式能力依然是不可或缺的。同時，在大數據、人工智慧相關的領域，Python 也還是那個最強的工具。本書以淺顯易懂的筆觸與大量的實例演練，引導你在動手寫程式的過程中學會 Python 的語法和程式邏輯，跨越初學者經常遇到的障礙，進入資料科學、大數據分析與人工智慧等專業的領域。有了基本的程式能力以後，便能有效的監督 AI 產生的程式碼，又或是清楚地提出自己對程式的要求。如此一來，你將能透過 vibe coding 體會到前所未有的樂趣！☛ 清楚明瞭的語法教學，第一次寫程式就上手！☛ 豐富滿點的實作範例，自己動手反覆練習最有感！☛ 無縫接軌四大套件－NumPy、matplotlib、SciPy、pandas☛ 紮穩資料科學基礎，銜接機器學習最強套件－scikit-learn☛ Requests、Beautiful Soup－網路爬蟲☛ OpenCV、YOLO－人臉辨識、物體偵測一把罩！☛ 輕鬆建立本地端 AI 助理－Ollama、Streamlit本書特色: ✯最易學習✯沒學過程式設計或學到一半就放棄的都沒關係，本書從基礎語法和程式邏輯開始，以淺顯文字及簡明程式，帶你快速學會Python在不同領域的應用。✯豐富範例✯本書提供豐富實用的範例，搭配各小節的隨堂練習和章末的學習評量，立即驗證學習成果，自學或課堂教學都適合。✯最強應用✯本書包含下列幾個與資料科學、網路爬蟲、機器學習、電腦視覺、自然語言處理、大型語言模型等應用相關的最強套件。有了這些基礎，你就可以進一步往資料科學、大數據分析、人工智慧等專業的領域發展：▪ NumPy → 資料運算▪ matplotlib → 資料視覺化▪ SciPy → 科學計算▪ pandas → 資料處理與分析▪ Requests、Beautiful Soup → 網路爬蟲▪ scikit-learn → 機器學習▪ OpenCV → 人臉偵測與辨識▪ YOLO → 物體偵測與圖像分割▪ Ollama、Streamlit → 本地端 LLM 與網頁版聊天機器人

從資料探索到商業洞察，打造行銷與電商的數據決策力 🎯 以最直白的語言講解數據，把複雜概念講到人人都聽得懂 從資料型別、分布、視覺化，到差異檢定、相關分析、迴歸模型，讓你真正理解「為什麼這樣分析」。 🎯 從基礎到企業級專案：RFM、KMeans、購物籃分析、漏斗、留存、客旅、再購預測一次學會 涵蓋行銷與電商中最常用、最能直接帶來業績與成效的核心分析方法。 🎯 每堂課都是完整案例 × Python 實作 × 商業應用 不只教語法，更帶你理解分析流程、解讀圖表、找出洞察、產出建議。 🎯 專案級能力養成：ARIMA 銷售預測、智慧客服文字分析、顧客行為分析報告 每個專案都能直接成為你的作品集，提高求職與轉職的競爭力。 🎯 教你做分析，也教你說分析：讓你的報告能被主管採用 提供分析框架、報告結構、圖表呈現方法，讓你做出「有洞察、能決策」的結果。 🎯 行銷、電商、資料分析、商業企劃、求職轉職必備的一本 Python 實戰書 職場常用技能一次打包，適合新手、跨領域與在職者快速提升分析力。 本書分成三大部分，循序漸進地帶你掌握從「看懂資料」、到「建立模型」、再到「產出商業洞察」的完整能力。 在 Part 1，你會建立數據分析的邏輯與語感，理解什麼是比較、關聯與預測，並知道面對不同問題該選用哪種方法。你會在這裡打好基礎——資料型別、缺失值、離群點、視覺化、差異檢定、相關分析、迴歸模型⋯這些都是商業數據分析最常用，也最能立刻創造價值的核心技能。 進入 Part 2，你會看到數據真正的力量。你會學會 RFM、KMeans、購物籃分析、顧客旅程、漏斗分析、再購預測模型等完整的企業級分析方法。這些技術不只是課堂範例，而是企業日常會使用的分析流程，你可以立即帶到工作中，用來提升轉換率、優化行銷預算、找出關鍵客群，甚至設計更精準的推播與廣告策略。 最後的 Part 3 將帶你學會如何用專案「說話」。從 ARIMA 銷售預測，到智慧客服的文字分析，再到求職時最常被問到的顧客行為分析專案，你會逐步累積成為求職者或專案負責人的「作品集能量」。因為懂技術固然重要，但能把結果講給人聽、讓決策者願意採用，才是數據分析最核心的價值。 本書用 Python 帶你快速建立行銷與電商數據決策力！從零基礎到企業實戰，學會資料整理、視覺化、模型運用與分析流程，並透過 RFM、KMeans、購物籃分析、銷售預

用Python和No-Code工具來開發專屬你的LLM應用 新手友善的LLM應用實戰指南，理解本質才能精準操作LLM這個黑盒子 從基礎AI開發開始，奠定AI應用飛躍之路 【內容簡介】 ♚學習AI開發：建立正確觀念，奠定紮實基本功 ♚理論實作並行：由淺入深學習，搭配程式碼實作 ♚套件全面剖析：理解套件背後的設計思路與取捨 ♚搭配No-Code工具：完整解析繁體中文Dify實戰 本書改編自第16屆iThome鐵人賽生成式AI組冠軍系列文章《Python新手的AI之旅：從零開始打造屬於你的AI / LLM應用》。本書將一步步帶著讀者學習建構一個AI應用的必備知識，從理論到實作都有涵蓋，不用擔心自己沒有AI的基礎。 本書專注於推論階段的LLM應用，前半部分介紹的是AI的基礎知識、LLM API的使用方法，以及圍繞在LLM周邊問題的解決方案；後半部分則詳細介紹Agent以及Dify這個No-Code LLM應用設計平台的使用方法和小訣竅；最後則是LLM應用的相關補充資料。 看完本書的你，就相當於擁有精準操作LLM這個「黑盒子」的基本能力，任何天馬行空的想法都能實現，而這也將會是你進入AI領域最開心的前奏。 【目標讀者】 ✪Python新手、想做點什麼的人。 ✪對AI有興趣、不知道怎麼開始的人。 ✪對開發LLM應用有興趣的人。 ✪不怕被說是套模仔的人。 本書改編自第16屆iThome鐵人賽生成式AI組冠軍系列文章《Python新手的AI之旅：從零開始打造屬於你的AI / LLM應用》。本書將一步步帶著讀者學習建構一個AI應用的必備知識，從理論到實作都有涵蓋，不用擔心自己沒有AI的基礎。本書專注於推論階段的LLM應用，前半部分介紹的是AI的基礎知識、LLM API的使用方法，以及圍繞在LLM周邊問題的解決方案；後半部分則詳細介紹Agent以及Dify這個No-Code LLM應用設計平台的使用方法和小訣竅；最後則是LLM應用的相關補充資料。

使用「經濟版Copilot」輔助學習Python程式設計 VS Code + GitHub Copilot 建立你的程式閱讀力 × 提示工程力 × 架構思維 ● 不背語法，也能看懂Python程式碼 ● 9大AI提示詞，系統化訓練「程式閱讀力」 ● Copilot寫程式，你負責評估糾錯與決策 ● 從AI輔助學習到AI專案開發完整進階 ● 可與ChatGPT、Claude、Gemini搭配使用 不從背語法開始，而是先建立AI時代最重要的能力──程式閱讀力 隨著生成式AI能快速產生程式碼，「會寫程式」的定義正在轉變。在AI時代，真正的關鍵能力不再只是輸入指令，而是看懂、判斷、修正，並與AI協作完成程式設計與專案開發。 本書不是教你按快捷鍵、接受AI建議，而是從根本培養在AI時代不可或缺的核心能力——程式閱讀力。書中以新開發出的「窮人版Copilot」為核心，透過所設計出的9大AI提示詞，將「看懂程式」這件事有效轉化成結構化和系統化的程式學習方法論。 書中提供超過1000個程式範例，這些程式範例不是單純示範語法，而是學習者修煉程式閱讀力的最佳素材。每段程式碼都是一套可反覆拆解、理解與思考的「心法」，幫助你逐步建立看懂程式、評估程式與重構程式的能力。 全書依照程式學習的自然進程，分為三個修煉階段：從AI輔助學習Python，到駕馭GitHub Copilot撰寫程式，再進階到AI協作的專案開發與架構思維。所學到的不只是工具操作，更是在對的時機使用AI、評估AI的回應，以及真正掌握AI時代的程式設計能力。 你將學會 ● 使用「窮人版 Copilot」的9大提示詞看懂Python程式 ● 判斷AI產生的程式碼是否正確、可讀、可維護 ● 與GitHub Copilot協作撰寫、審查與重構程式 ● 將AI整合進版本控制、虛擬環境與專案流程 ● 建立AI時代必備的程式素養與架構思維 適合讀者 ● 想在AI時代學會程式設計的初學者 ● 已有基礎，但想突破「能寫卻寫不好」瓶頸的學習者 ● 希望導入AI輔助教學的程式設計教師與講師 本書特色 ● AI 輔助學習 × AI 輔助開發的完整整合 ● 幾乎免費的學習工具，人人都能上手 ● 超過 1000 個可反覆修煉的程式範例，建立真正的程式閱讀力

本書較為全面地講解AI智能體開發的關鍵技術，包括提示詞工程、Function Calling、MCP、RAG知識庫、語音識別、人臉識別、大模型應用等，同時結合蝸牛學苑的自研項目和教學案例，將所有技術融入項目中，以項目驅動的方式進行講解，以便讀者更好地理解AI智能體開發技術。本書第1章主要講解在Python中對接各類大模型，以及智能體開發所使用的Function Calling技術和MCP技術；第2章主要講解FastAPI開發框架；第3章主要講解基於網頁對話來實現AI問答功能；第4章主要講解每日新聞摘要功能的實現；第5章主要講解智能語音記分功能的實現；第6章主要講解智能考勤功能的實現；第7章主要講解AI智慧課堂功能的實現；第8章主要講解智能在線客服功能的實現。本書可以作為高等院校計算機應用技術、軟件技術、人工智能技術應用等相關專業的教材，也可以作為AI智能體開發愛好者的自學用書。

＃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。

對程式設計好陌生，想學卻不知道從何開始 學習Python時，無法有效地應用所學或缺乏實作經驗 想運用AI技術和現代工具加速學習，卻不得其門而入 對程式碼除錯感到困擾，需要更有效的除錯策略那這本書就是你的絕佳選擇！本書結合了清晰的教學方法、精心設計的練習，讓讀者能即時應用、強化概念，無縫結合理論與實踐，確保讀者真正掌握技能。有效運用現代AI技術來加速學習、提示撰寫、程式碼測試與除錯，一步一步帶領你如同電腦科學家般思考的學習過程。---------------------------------------------------------「這本指南非常出色！透過實際的練習（也是唯一真正有效的方式），引導有興趣的成人從零開始學習程式設計。這本第三版更棒的是，能讓讀者熟悉Jupyter Notebook和AI程式設計助理等現代工具的使用。」―Luciano Ramalho《流暢的Python》作者「這是一本絕佳的Python程式設計入門書，沒有任何多餘的文字或程式碼。第三版尤其令人興奮與期待，因為它會教你如何使用大型語言模型來加深你對程式設計的理解，即使是初學者也能輕鬆上手。」―Sam Lau《資料科學學習手冊》共同作者Python是進入程式設計世界的最佳選擇，而這本書以清晰、簡潔的方式，帶領你循序漸進地掌握這門語言――從基礎的程式設計概念開始，再逐步深入探討函式、資料結構以及物件導向程式設計。這本經過全面修訂的第三版，為了因應AI在程式設計領域日益重要的角色，特別納入大型語言模型（LLM）的相關應用，並新增有效提示（prompting）、程式碼測試與除錯的練習題。每章的練習都會讓你在學習過程中即時應用所學，強化技能。作者Allen Downey聚焦於那些在工具不停演變下依然很重要的基本程式設計概念。透過這本深受歡迎的實踐指南，你將學會：• Python語言的語法與語意。• 每個程式設計概念的清楚定義，並強調重要技術詞彙。• 如何操作變數、述句、函式與資料結構。• 讀寫檔案與資料庫的技巧。• 物件、方法及物件導向程式設計的基礎。• 語法錯誤、執行時期錯誤和語意錯誤的除錯策略。• 運用LLM加速學習，包含有效的提示、程式碼測試與除錯。

從現代網頁爬取資料爬取×解析×轉換──讓資料收集快、準、全，告別繁瑣工作！從HTML到API、從圖片到文字，使用Python做網頁爬取，能廣泛應用於市場預測、機器翻譯甚至是醫學診斷，實用性極高。因此，無論在哪一個領域，網路爬蟲都可以更有效地應用於商務、分析、提升生產效能，開創新機會。「本書是內容豐富的傑作，可幫助讀者有意識地、有效地抓取網頁資料，值得推薦給想從網站爬取資料、打算建立網站和分享資料的每一個人。」 —Michael HopkinsP.Geo., PMP如果說程式設計像魔法一樣，那麼「網站擷取」無疑就是一種巫術，只要寫一個簡單的自動程式，就可以用它來查詢網頁伺服器、請求資料、解析資料，並提取所需資訊。本書第三版經過徹底翻新，不僅介紹網路爬取，也全面性地教你如何從現代網頁抓取幾乎每一種類型的資料。本書的第一部分專門討論網路爬取機制，包括使用 Python 從網頁伺服器請求資訊、初步處理伺服器的回應，以及自動和網站進行互動。第二部分則探討更具體的工具和應用，以應對可能遇到的各種網頁爬取情境。本書教你如何：•解析複雜的HTML網頁•使用Scrapy框架來開發爬蟲•儲存你抓到的資料•從文件中讀取和提取資料•清理格式不嚴僅的資料，以及將之正規化•讀寫自然語言•爬取表單與登入網站•爬取JavaScript和 API•使用和編寫「圖片轉文字」軟體•避免爬網陷阱和反機器人封鎖•使用爬蟲來測試自己的網站

The Horrible Bag Series #1-3 (共3本平裝)

使用Python實作台股、ETF量化分析，掌握自動化投資理財趨勢運用籌碼數據資料與技術指標進行策略結合的交易實戰指南【本書特色】✪使用靈活彈性的Python，搭配循序漸進的範例教學✪以Python取得公開金融大數據，定義獨有的籌碼指標✪計算指標後，透過圖表繪製，找出資料細節裡的魔鬼✪找出關鍵思維，建構正期望值的策略✪透過Discord Push打造策略訊號派送機器人【內容簡介】無論是牛市還是熊市，「維持紀律」才是股市求財的不二法門，但維持紀律又是非常難做到的事，結果就是多數人最終無法在股票市場上賺到錢。什麼時候該買，什麼時候該賣，道理很多人都懂，但往往下單時又摻雜了太多當時的心理因素，要怎麼克服這個心理因素呢？就讓自動化交易來幫助會寫程式的你。交易演算法是將主觀交易的想法具體量化，運用量化的優勢找到正期望值的交易策略，來創造更多的收益與機會。對於台股的交易策略，許多人認為市場只有價量資料可以進行數據分析，其實台股有許多籌碼資訊可以進行分析，而籌碼資料該如何去進行分析呢？又該如何延伸到交易策略的建構呢？有鑑於此，本書使用Python作為程式開發的語言，其本身語法友善、操作簡單，是切入程式交易的方便工具。本書內容均可實作，不論多好的交易策略，都要自己動手分析才能實際上場，並且範例程式碼非常彈性，讀者可以自行修改成自己的版本，讓我們一起打造超級績效吧！本書期待能透過更完整的介紹與更多的範例，帶給讀者更多的靈感刺激，每個人要依據自己的條件、狀態及環境，來找尋合適的投資方式與適合自己的策略邏輯。【精采內容】✪金融大數據資料的取得✪網路爬蟲的實戰演練✪ETF的詳細介紹✪建構完整的回測系統✪經典交易策略建構✪股權分散策略建構✪三大法人策略建構✪融資融券策略建構✪月營收交易策略建構✪一籃子股票回測方法✪Discord自動化策略訊號推播【目標讀者】✪想要學習Python來進行程式交易者✪想要客觀且嚴守紀律來投資者✪沒時間盯盤但想要自動化投資者✪想要了解交易規則並學習正確的程式交易者

🎯 資料驅動時代，行銷決策不再靠直覺，你需要的是──科學證據！・折扣真的能提高銷售？哪些顧客即使不推也會買？・無法進行 A/B 測試時，還有哪些方法能推論效果？・在資源有限的情況下，如何讓每一分行銷預算發揮最大效益？✔把抽象的因果推論方法，運用到科技產業的真實商業問題上。✔教你如何思考模型背後的假設與挑戰，搭配實例分析，真正「用得出來」。✔全書以 Python 為實作語言，實務化門檻降低，符合產業主流技術。✔幫助行銷人、資料分析師、產品經理，解決真實業務問題。🚩 最真實的國際讀者讚譽「對數據科學家來說，這本書直接影響我的工作，充滿『恍然大悟』的時刻！」「唯一一本將因果推論從數學理論到Python實作、聚焦產業應用的書！」「適合統計、工程與經濟領域專業人士，完美填補實務缺口！」🚩 來自專家的推薦「Matheus寫的這本書，教導您如何從簡單的模型進展到適用於真實資料，並解決重要實際問題的先進方法，是該主題迄今的最佳著作。」——Sean J. Taylor，Motif Analytics首席科學家「這是一本淺顯易懂的因果推論入門書，聚焦於Python資料分析社群最熟悉的工具和應用場景。」——Nick Huntington-Klein，經濟學教授、《The Effect: An Introduction to Research Design and Causality》作者「少數真正符合科技產業實際需求的因果推論書。每一章都處理實際資料中會遇到的問題，並用 Python 從零實作。推薦給任何希望深入理解並實作因果推論的人。」──D.G. 哥倫比亞大學《工業資料科學》課程講師、Lyft應用科學家每增加一美元的線上行銷預算，能吸引多少新顧客？哪些消費者只有在收到折扣券時才會購買商品？該如何制定最佳定價策略？因果推論提供了一種高效方法，幫助您準確評估各種影響因素對商業指標的改變，而這一切只需幾行簡潔的Python程式碼即可實現。在本書中，作者Matheus Facure深入剖析了因果推論在影響力分析與效果估計上的巨大潛力。無論您是管理人員、資料科學家，還是商業分析師，都將在書中學習到一系列經典的因果推論方法，例如 A/B測試、線性迴歸、傾向分數、合成控制法以及雙重差異法（Difference-in-Differences）。此外，作者也帶您探索現代技術的應用，包括如何利用機

The knowledge map on Corporate Social Responsibility (CSR): A bibliometric analysis Are the stock prices of ESG companies more resilient - evidence from the COVID-19 pandemic in Taiwan Can self-interest drive? A moderated mediation model of psychological safety in the impact of servant leadership on customer-oriented behavior

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。

AI獨家解密－DALL•E、Midjourney、Stable Diffusion Python打開圖片生成原理潘朵拉盒子https://youtu.be/CnuH71v4qXc✴︎AIGC 核心概念：快速掌握 AI 生成內容的關鍵技術。✴︎影像生成技術：解密 GAN、擴散模型、VAE 的運作原理。✴︎Stable Diffusion：深入解析 VAE、CLIP、交叉注意力等技術。✴︎頂尖 AI 模型：比較 DALL•E 2、Imagen、DeepFloyd 的特色。✴︎熱門工具剖析：Midjourney、SDXL、DALL•E 3 詳細解讀。✴︎多模態 AI：探索 AI 如何融合文本、影像與聲音。✴︎影像變形技術：解讀 unCLIP、Stable Diffusion 的影像加工能力。✴︎完整實作指南：手把手帶你訓練 Stable Diffusion。✴︎低成本 AI 訓練：用 LoRA 技術輕鬆微調 AI 模型。✴︎開源生態與應用：進入 AI 創作與技術社群。✴︎產業應用解析：AIGC 在藝術、廣告、遊戲等領域的發展。✴︎適合所有讀者：AI 新手、創作者、技術專家都適用。