Python Data Science Handbook

Python入門經典，結合最新ChatGPT 5，掌握AI時代最關鍵的程式技能 【本書簡介】 學習一個程式語言，Python 的簡潔、明瞭能讓初學者快速上手。雖然 Python IDLE 環境很陽春，但有不錯的除錯功能，而附帶的 Visual Studio Code 可以讓我們在學習中擁有意外之喜。簡單的敘述可以在 Python Shell 這個互動交談模式獲得解答。除了 Python 的內建模組，也一起認識第三方套件的詞雲、Pyinstaller。由於 Python 能討論的內容非常豐富，本書僅能就初學者讓大家認識 Python 語言的魅力，透過本書做通盤性認識，全書重要主題如下： • Python 異想世界 • Python 基本語法 • 運算子與條件選擇 • ?圈控制 • 序列型別和字串 • Tuple 和 List • 字典、集合、函式 • 模組與函式庫 • 物件導向基礎 • 淺談繼承機制 • 異常處理機制 • 資料流與檔案 • GUI 介面 • 繪圖與影像 • ChatGPT與Python雙效合一的應用 期能把握住最嚴謹的態度，輔以最淺白的表達方式，讓每位讀者在期間充滿樂趣，降低閱讀壓力。筆者深信本書能讓初習者在走過 Python 語言學習之旅，拓展思考性，在程式語言世界悠遊自在。 【本書特色】 ▶ 認識 Python 這個簡潔的程式語言，理論與實作並行 ▶ 每個章節有豐富的範例，配合 Python Shell 的互動交談，更能得心應手 ▶ 手把手導引，由函式出發，並學習物件導向的封裝、繼承和多型三大技術 ▶ 課後評量使思考與操作並兼，可追蹤學習成效 ▶ ChatGPT 5介面與特點、ChatGPT AI Python程式範例集、AI小遊戲 Python入門經典，結合最新ChatGPT 5，掌握AI時代最關鍵的程式技能 本書讓讀者輕鬆認識 Python 這個簡潔的程式語言，理論與實作並行。每個章節都有豐富的範例，配合 Python Shell 的互動交談，更能得心應手。作者手把手導引，由函式出發，介紹物件導向的封裝、繼承和多型三大技術。章末還有課後評量使思考與操作並兼，可追蹤學習成效。此外，還附有ChatGPT與Python雙效合一的程式範例。

本書全面細緻地介紹了Python的各個功能、邏輯和慣用模式，以便讀者快速編寫出專業、地道、實用的Python程式，從Python新手成長為高手。本書共5個部分。第一部分“Python 環境”講解 Python的哲學、開發環境、基本語法、專案結構和代碼導入等內容，為讀者編寫規範的Python代碼奠定堅實的基礎。第二部分“基本結構”講解Python的變數、資料類型、函數、類、物件、錯誤和異常等。第三部分“資料和流程”講解運算元據和控制執行流程的許多獨特方法，包括集合、反覆運算、生成器、推導式、文本輸入/輸出、上下文管理、二進位和序列化等。第四部分“高級概念”探索Python 的高級策略，如繼承、混入、元類、抽象基類、自省、泛型、非同步、併發、執行緒和並行等。第五部分“超越代碼”講解項目的打包、分發、調試、日誌、測試和剖析等環節，並概述Python開發的方向。本書適合想要學習編寫專業Python程式的讀者閱讀，既可作為零基礎入門 Python 的教材，也可作為程式師案頭常備的Python工具書。本書尤其適合已掌握其他程式設計語言的開發者用來學習Python，可以幫助這些開發者不受其他程式設計語言的影響來學習地道的 Python程式設計方法。

ChatGPT帶你學會Python程式設計 運算思維×演算法×實作遊戲 精選範例、循序漸進、易懂易上手 課後習題、難易適中、強化學習效果 Python 是一種執行效率不錯的直譯式語言，可以在大多數的主流平台上執行。更棒的是，Python 具有許多物件導向的特性，更是資料解析、資料探勘（Data Mining）、資料科學工作中經常被使用的程式語言，可以廣泛應用在網頁設計、App 設計、遊戲設計、自動控制、生物科技、大數據等領域。同時，Python 擁有第三方套件及開發工具，可以幫助程式設計師輕鬆地完成許多的程式設計開發工作。 本書結合運算思維與演算法的基本觀念，所有程式碼都已在 Python 開發環境下正確編譯與執行。這些主題包括： • ChatGPT 與 Python 雙效合一 • 大話變數與資料處理 • 一看就懂的運算式與運算子 • 選擇結構一次搞定 • 迴圈結構體驗之旅 • Python 複合資料型態的完美體驗 • 模組與套件實用關鍵密技 • 檔案輸入與輸出的速學技巧 • 活學活用 2D 視覺化統計圖表 • 玩轉繪圖與影像處理的私房攻略 • 解開網路爬蟲程式的神秘面紗 • 演算法的應用：迷宮問題的解決方案 • 海龜繪圖法（Turtle Graphics）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 • 實作動作型射擊遊戲 • 實作 Unity 3D 遊戲不求人

Python機器學習第三版（上） Python Machine Learning - Third Edition 第三版－最新修訂版，新增TensorFlow 2、GAN和強化學習等實用內容 使用Python的scikit-learn和TensorFlow 2融會貫通機器學習與深度學習 循序漸進、由淺入深，好評熱銷再進化！最新修訂的《Python機器學習第三版》是一本不容錯過的全方位指南，也是讀者

來自各界程式設計師與媒體的熱烈好評 玩到停不下來的極客實驗報告出爐 「每位Python程式設計師的藏書都應該包含這本書！」 —Full Circle Magazine 「如果你想熟練地運用Python做一些巧妙的事情，這本書就是最好的專案選集了，你無法找到比這更實用的說明來了解這個語言的運作方式。」 —Network World 「《Python極客實驗室》的目標讀者是希望進一步提升Python技能和知識的程式設計師。這本書在解釋所有相關細節方面做得很好，確保讀者能清楚地理解正在發生的事情。」 —InfoQ 「這本書擁有絕佳的專案選集，適合對科學感興趣的程式設計師、對程式設計感興趣的科學愛好者，以及介於兩者之間的每一個人。」 —Al Sweigart，《Python自動化的樂趣》的作者 「這是那種難得的程式設計書籍，讀起來很有趣，同時適合中級或進階的Python程式設計師。我認為即使是新手也應該試一試……這本書從頭到尾都很令人享受。」 —Karthikeyan Chellappa, Goodreads書評 「本書充滿娛樂性和有趣的想法……一點也不像典型的程式設計書籍。這本書專為尋求樂趣的程式設計愛好者而寫。千萬不要錯過！」 —F. Howard, Amazon書評 ---------------------------------------------------------- ✨ 重拾程式設計的樂趣，開啟你的Python奇想實驗 ♂️ 透過《Python極客實驗室》別出心裁的15個專案，將程式碼化為實體創作並駕馭Python的威能，拓展你的程式設計視野、激發好奇心，並提升程式設計技能。 這本書會帶你跳出程式基礎教育的窠臼，引導你運用Python搭配諸如numpy、matplotlib和 Pillow等常見程式庫，編寫生成藝術作品、音樂、模擬真實世界現象並與硬體互動的程式。 我們為這本書新增了五個全新專案： ✔繪製碎形（fractals） ✔將Conway的Game of Life帶入三維空間 ✔並使用Raspberry Pi和Python製作樂器 ✔物聯網（IoT）花園監視器 ✔以機器學習驅動的語音辨識系統 完成本書專案後，你將能：  運用參數方程式和turtle模組，雕琢出類似萬花尺（Spirograph）的精巧設計。  合成撥弦聲，創造屬於你的

Everything is an Object！真正從零開始，為你打下扎實的基礎能力！本書將 Python 配合程式設計做一系統性說明，因此將內容分為了 4 個章節，分別是：程式設計基礎概念、 Python 基本概念及資料型態、程式敘述及模組化程式設計。第一章程式設計基礎概念，說明程式學習的重要性及相關基本概念。第二章開始，圍繞著 Python 萬物皆物件的觀念，說明 Python 的基本概念及相關的基本資料型態及操作，其中特別針對 container、iterable 及 sequence 等相關資料型態及操作做深入的探討。第三章程式敘述分別以 simple statement（簡單敘述）與 compound statement（複合敘述）對 Python 在模組化程式設計時所會使用的程式敘述做系統性的說明。在第四章中，對 Python 所提供的模組化程式架構，如 function（函數）及 module（模組）等相關文法及機制進行說明及探討。為了使讀者能夠掌握模組化設計的完整能力，本書特別就作業系統中檔案相關的概念及 Python 對於文字檔案的存取做基本的介紹及 Python 所提供的 type hint。最後提供多個實際的範例說明如何進行有效的模組化程式設計。本書特色。內文盡量以原文呈現重要專業名詞，期望提升讀者對專業知識及相關文獻的理解。。各章節中使用 Python Shell 以各種面向提供大量的操作實例，並針對同一題目提供多種設計方式及說明其優缺點，強調「做中學」的重要性。目標讀者對於初學者而言，程式設計能力的訓練應分階段逐步進行：基本邏輯設計、結構化程式設計、模組化程式設計、物件程式設計及物件導向程式設計。每一個階段，在學習過程中都扮演著承上啟下的關鍵角色。若不切實際地追求速成，最終將無法理解專業領域的核心知識，難以有所成就。因此，本書希望讓首次學習 Python 的學生和業界人士能夠掌握 Python 語言及相關的專業技能。※本書範例檔，請至博碩官網下載

☆★☆ ChatGPT / Copilot超強助力 ☆★☆ 「圖解」≠「簡單」，物聯網初學者真正零基礎學習的入門書籍 使用ESP8266開發板，輕鬆實作MicroPython，快速進入STEAM世界 從ESP8266到Raspberry Pi Pico，搭配ChatGPT/Copilot輔助寫程式，輕鬆學會程式設計、運算思維與物聯網應用！ 本書內容相當適合對Python或運算思維有興趣的初學者，可作為Python程式設計入門，或 MicroPython 物聯網相關課程教材。架構上亦循序漸進地從 Python 基礎開始，透過Copilot 生成式 AI 學習程式語法，接著進入 MicroPython 物聯網應用的各種領域，並搭配 ChatGPT 來加深 / 加廣程式的撰寫，輕鬆使用 MicroPython 整合 Web 服務，建立出所需的物聯網應用與專案開發。 【內容重點】 ✣ 使用「初學者」的Thonny Python IDE來輕鬆入門Python + MicroPython程式設計到Raspberry Pi Pico開發板。 ✣ 本書提供獨家ESP8266Toolkit工具箱，支援Blockly for MicroPython積木程式，讓你使用積木拼出你的MicroPython程式。 ✣ 使用ESP8266高性價比的入門「機智雲」開發板，不需麵包板；不用硬體接線，讓你輕鬆實作軟硬體整合的MicroPython程式設計，快速進入STEAM世界（Science 、Technology、Engineering、Arts和Math）。 你將學會以下專案： ✔ 建立三色 LED 的跑馬燈 ✔ Google圖書查詢的 Web API ✔ OpenWeatherMap 天氣資訊指示燈 ✔ 使用 LINE Notify 送出天氣通知 ✔ 上傳 OpenWeatherMap 目前氣溫 ✔ 使用MQTT上傳資料至物聯網平台 ✔ 使用Timer計時器建立跑馬燈 ✔ 使用HTML網頁遠端控制 LED ✔ 使用空手彈奏的 Pico電子琴 ✔ 溫溼度OLED監控IoT裝置+NodeRED儀表板 【適合讀者】 已經有其他程式語言基礎，或對運算思維有興趣。 適合用於自學 Python 程式語言。 適合想體驗自造精神或軟硬體結合。 可以作為 Python 程式設計課程的教學教材。

Python是一種容易學習且功能強大的程式語言，跟著本書學習Python， 你不只可學會Python的基礎語法，還可學到進階的內容，例如：物件導向、多執行緒、多程序、非同步I/O及tkinter程式設計等。ChatGPT是OpenAI開發的人工智慧聊天機器人，其會生成文字，回答各式問題，自推出以來即受到大家的喜愛。在本書中，你將可活用Python，以Python實作OpenAI API，設計開發出ChatGPT應用程式。本書內容的安排由淺入深，對Python程式設計進行系統性的介紹，並詳細說明OpenAI API的應用。本書以程式範例來說明Python程式設計的概念，可有效幫助讀者的學習，並經由實作的過程，建構專屬非同步GUI版的語音聊天機器人。

《Python程式設計與實例應用》是一本Python程式教學指南，適合所有工程領域的學生、自學者和專業人士，使用Python程式語言進行複雜計算和撰寫應用程式。本書以程式範例舉例說明，並解釋所有Python程式設計基本的理論概念，因此透過閱讀本書可以提高問題解決及程式設計等能力。 本書第二版除保留原有的清晰寫作風格與舉例說明的特點之外，同時增加了新的章節、章末專案、附錄專案以及教學元素。此外，所有程式都經過全面更新，以確保與Python最新版本的相容性。

輕鬆使用Python程式，有效簡化處理Excel繁瑣數據，提高日常工作效率 ➟徹底了解Python × Excel整合應用技巧 ➟大幅提升資料分析工作效率 ➟輕鬆製作圖表及報表的商業需求 ➟快速自動化實作樞紐分析、圖表、列印 本書係針對Python × Excel各種資料分析應用的需求，以主題分類的方式，提供大量實用技巧的程式範例，全書完整且詳實介紹如何結合Python語法實作Excel資料運算、格式化、自動化、篩選、排序、彙總、分組、樞紐分析、視覺化圖表…等整合性應用，絕對是學習Python及Excel整合應用的關鍵必修課程，藉助書中所提供的194個實戰例，必能充份滿足以Python語言實作Excel來進行高效率資料分析的工作。 【你將學會】 ✔工作表、儲存格欄(列)自動化 ✔資料運算與篩選排序 ✔彙總分組和樞紐分析 ✔圖表、報表列印 ✔工作表串接、合併與拆分

你的Python專案開始越來越龐大了嗎？你是否因為你的源碼庫擴展了，變得更難除錯和維護而感到痛苦？Python是一種容易學習和使用的語言，但這也意味著系統可以迅速增長到無法理解的程度。值得慶幸的是，Python具備幫助開發人員克服可維護性困境的功能。在這本實用的書中，作者Patrick Viafore告訴你如何運用Python的型別系統到極致。你會看到使用者定義的型別，例如類別和列舉，以及Python的型別提示系統。你還將學習如何使Python具有可擴充性，以及如何使用全面的測試策略作為安全網。利用這些提示和技術，你將寫出更清晰、更可維護的程式碼。‧了解為什麼型別在現代開發生態系統中是不可或缺的‧了解諸如類別、字典和列舉等型別的選擇如何反映特定的意圖‧在不使軟體變得臃腫的前提下使Python在未來具有可擴充性‧使用流行的Python工具來提高你源碼庫的安全性和強健性‧評估目前的程式碼以檢測常見的可維護性問題‧使用linter和測試在你源碼庫周圍建立一個安全網

為網路工程師量身打造的網路運行維護 帶領全世界數十萬頂尖IT網管工程師昇華為NetDevOps高手  內容簡介 本書內容基於思科裝置和技術，從網路工程師的角度出發，以截稿前最新的Python 3.8為主，從Python的安裝到基礎和進階知識，再到Python在網路運行維護中的實戰應用和網路工程師必須掌握的Python協力廠商模組，所有內容均為網路工程師量身打造，讓完全零基礎的網路工程師能夠快速上

「搭配進階的課程，對Python提供極佳的介紹。透過這個課程了解如何應用Python到對現今軟體發展具有重要性的所有技術領域之中。」—Jeremy YabrowDirector of Engineering, BeyondView, Inc.「你將遠離如尋寶般的探索，獲得能協助你改善DevOps實踐的新知和技術。」—Wes NovackSystems Architect, Pluralsight在

Python 運算思維Google Colab x Gemini AI零基礎 + 高效率 學「程式設計」內容簡介★★★★★【國內第1本Gemini AI輔助學習Python】★★★★★★★★★★【Google Colab x Gemini AI助攻】★★★★★★★★★★【Gemini API設計智慧客服系統】★★★★★本書特色如下：☆ Gemini AI程式除錯(Debug)、註解、重構和重寫程式的應用。★ 完整的解說機器學習數學原理和演算法。☆ 用Gemini API設計「智慧客服系統」。★ 提供「Google Colab的ipynb檔案」與「一般的py檔案」兩種程式。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Gemini API設計「智慧客服中心」讀者最值得閱讀本書的十大理由①從零開始的運算思維訓練第 1 章從 Computational Thinking、Python 起源、語言演化一路講解，讓初學者打好電腦科學與邏輯基礎。②完整且紮實的 Python 語法入門到進階從變數、資料型態、字串、串列、迴圈、集合、字典，到函數、類別、模組，內容涵蓋所有核心語法，是最適合初學者的系統化教材。③每章皆搭配大量實例，學得會、用得到例如 BMI、房貸、經緯度距離、凱薩密碼、單字統計、影像處理、成績系統、夏令營、動畫等真實專案，全面強化讀者實作能力。④Gemini AI 系列深度整合，全書都有 AI 助教陪學幾乎每章都有「Gemini AI 輔助程式設計」單元，協助：◎產生程式碼◎除錯◎重構程式◎解釋程式邏輯本書是傳統 Python 教學 x AI 學習流程的最佳融合。⑤完整示範 Google Colab 雲端 Python

感謝讀者，好評回饋中！ 本書是一本以 Python 程式語言實作來解說資料結構概念的重要著作。為了方便學習，書中都是完整的程式碼，可以避免片斷學習程式的困擾。內容編排上將較為複雜的理論以圖文並茂的方式解說，並將這些資料結構理論以最簡單的方式表達，加以詮釋。從最基本的資料結構概念開始說明，再以 Python 語言加以詮釋陣列結構、堆疊、鏈結串列、佇列、樹狀、圖形、排序、搜尋等重要觀念。最後在附錄中整理了資料結構相關的專有名詞，並加入一些重要演算好的介紹與實作。 【重點主題】 ◆ 資料結構入門與演算法 ◆ 陣列結構 / 串列結構 ◆ 堆疊 / 佇列 ◆ 樹狀結構 / 圖形結構 ◆ 排序演算法 ◆ 搜尋演算法與雜湊函數 ◆ 資料結構專有名詞 【本書特色】 ※內容架構完整，邏輯清楚，採用豐富的圖例來闡述基本觀念及應用，有效提高可讀性。 ※以 Python 語言實作資料結構中的重要理論，以範例程式說明資料結構的內涵。 ※強調邊作邊學：提供書中範例完整程式檔，給予最完整的支援，加深學習記憶。 ※驗收學習成果：參閱國家考試題型，設計難易適中的習題，提供進一步演練。 邊做邊學，學習Python效果加倍！好評回饋中！ 本書是一本以Python程式語言實作來解說資料結構概念的重要著作。為了方便學習，書中都是完整的程式碼，可以避免片斷學習程式的困擾。內容編排上將較為複雜的理論以圖文並茂的方式解說，並將這些資料結構理論以最簡單的方式表達。書中內容架構完整，邏輯清楚，採用豐富的圖例來闡述基本觀念及應用，是您學習的最佳夥伴！

＼\暢銷好書2025全新改版/／☆★寫出你的專屬指標★☆ 前程式交易員、現職量化交易研究人員帶你用Python寫出本書三大核心 獲取台灣股市資料X小幫手每日自動監控市場X透過回測打造最佳策略當別人的策略10秒鐘完成回測10年的資料時，你是否仍辛苦的一年一年人工驗證自己的策略？ 當別人有程式在替他監控市場而有空邊喝咖啡邊吃下午茶時，你是否還在辛苦盯盤，甚至荒廢本業？ 近年來程式充斥、席捲了整個市場，學習程式不僅是為了因應就業潮流，也是讓您在各個場域、各種需求下都能有更適合自己的一套作業方式！ 比起其他好用又方便的自動交易軟體，Python擁有更高度的自由化；比起雖然專業且支援廣泛卻要價不斐的軟體Bloomberg，Python是更容易入手的選擇。 學會一套Python語言讓你可以自由地獲取你想要的資料、自由地寫出屬於你的專屬指標。?讀完本書，您能熟悉軟體的執行方式、基本套件操作及函數： ?基本觀念：變數、print 等 ?了解常用資料結構概念及常用基本資料類型 ?迴圈、條件式及控制 ?運算子：+ - * / 以及其他概念 ?了解Python規定縮排規則及import使用套件基礎操作 ?熟悉pip與def概念及語法 ?熟練cmd、vscode及Github ?實際操作爬蟲，了解pandas套件、BeautifulSoup與一些常使用的資料清洗方法 ?學會yfinance、ta套件及deal_holiday.py程式，並學會設置windows排程 ?try / except 的基本概念及應用 ?traceback 追蹤錯誤訊息 ?numpy 的各種基礎統計方法：max、min、std、mean、percentile等 ?熟悉pyfolio用法，熟悉backtrader框架的入門與應用?適合讀者 ?具備基本Python基礎的讀者 ?對程式交易無經驗或小有經驗者 ?想更輕鬆獲取股市交易資訊的讀者 ＼\暢銷好書2025全新改版/／ ☆★寫出你的專屬指標★☆ 前程式交易員、現職量化交易研究人員帶你用Python寫出本書三大核心獲取台灣股市資料X小幫手每日自動監控市場X透過回測打造最佳策略 當別人的策略10秒鐘完成回測10年的資料時，你是否仍辛苦的一年一年人工驗證自己的策略？當別人有程式在替他監控市場而有空邊喝咖啡邊吃下午茶時，你是否還在辛苦盯盤，甚至荒廢本業？近年來程式充斥、席捲

內容簡介:更快速！更安全！更高效！讓你的Python Web開發體驗全面升級 🚀用FastAPI打造現代化的Web API與後端服務！FastAPI極速、簡潔、強大的特性，成為現代Python Web開發的首選框架。本書將帶你從基礎入門到進階應用，掌握FastAPI 的最佳實踐，打造高效、可擴展、符合標準的Web API。不論是初學者還是資深開發者，本書都能幫助你快速上手並發揮FastAPI的最大潛力！「FastAPI變簡單了！本書在簡化FastAPI概念方面表現出色，展現了作者的精湛功力。讀者將獲得能立即上手應用的實用知識。」—Ganesh Harke資深軟體工程師，花旗銀行「本書全面概述了FastAPI框架及其周邊生態系統，讓讀者能夠快速並全面地了解現代網頁開發。」—William Jamir Silva資深軟體工程師，Adjust GmbHFastAPI是個誕生沒多久就開發穩定的框架，在簡潔的設計中充分利用了Python的新特性。正如其名所示，FastAPI確實運行快速，可與Golang等語言中的類似框架相媲美。透過這本實用的書籍，熟悉Python的開發者將學習如何使用FastAPI，在更短時間內用更少的程式碼完成更多工作。作者Bill Lubanovic深入介紹了FastAPI開發的細節，提供了各種主題的操作指南，如表單、資料庫存取、圖形、地圖等進階的概念。本書還能讓你快速掌握RESTful API、資料驗證、授權和效能最佳化等知識。由於與Flask和Django等框架的相似性，你會發現FastAPI很容易上手。透過本書，你將：．學習如何使用FastAPI建立網路應用程式。．了解FastAPI、Starlette和Pydantic之間的差異。．學習使用FastAPI與眾不同的兩個特性：非同步函式以及資料型別檢查和驗證。．探索Python3.8+的新特性，特別是型別註解。．理解同步和非同步Python之間的差異。．學習如何連接外部API和服務。

內容涵蓋機器學習三大主題：監督式學習、無監督式學習與強化式學習。採用生動活潑的範例，以深入淺出、圖文並茂的方式，建立良好的理論基礎。搭配 Python 程式實作，實現「做中學」的學習理念。提供豐富的學習資源，包含：數學背景、練習題等，厚植機器學習技術研發能力。

OpenCV是一個跨平臺計算機視覺和機器學習軟件庫，也是計算機視覺領域的開發人員必須掌握的技術。《OpenCV計算機視覺開發實踐:基於Python》基於Python 3.8全面系統地介紹OpenCV 4.10的使用，並配套示例源代碼、開發環境、PPT課件、配書PDF文件與作者答疑服務。《OpenCV計算機視覺開發實踐:基於Python》共20章，主要內容包括計算機視覺概述、OpenCV的Python開發環境搭建、OpenCV基本操作、數組矩陣、圖像處理模塊、灰度變換和直方圖修正、圖像平滑、幾何變換、圖像邊緣檢測、圖像分割、圖像金字塔、圖像形態學、視頻處理，以及停車場車牌識別、目標檢測、數字水印、圖像加密和解密、物體計數、圖像輪廓和手勢識別等案例。《OpenCV計算機視覺開發實踐:基於Python》既適合OpenCV初學者、計算機視覺與圖像處理應用開發人員、人工智能算法開發人員閱讀，也適合作為高等院校或高職高專院校計算機視覺與圖像處理、人工智能等相關專業的教學參考書。

⊙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。⊙內容包含以簡單線性迴歸（SLR）模型說明OLS與Python操作、比較古典與新古典線性迴歸模型的基本假定、介紹MLR模型／NLRM基本假定、說明變異數異質結果以及使用穩健的標準誤、檢視模型設定問題等。⊙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，從第1章介紹基礎理論、檔案數據資料，手把手教學。第2章利用簡單線性迴歸（SLR）模型說明計量經濟學的主要方法：OLS，以及如何於Python下操作。第3章比較古典與新古典線性迴歸模型的基本假定。第4章介紹MLR模型。第5章介紹NLRM的基本假定。第6章進一步說明迴歸模型的大樣本推論以及OLS估計式之漸近有效性。第7章討論MLR模型的特殊函數型態（如對數函數、二次式以及交互變數型態），以及估計迴歸模型的預測部分。第8章檢視迴歸模型下的質性變數。第9章說明變異數異質的結果、使用穩健的標準誤，以及如何使用WLS方法與應用。第10章檢視模型設定問題，其中包括代理變數、因變數與自變數之衡量誤差、離群值與最小絕對誤差等。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，光碟內皆附有完整的Python程式碼供讀者參考使用。

本書是『遊戲設計與開發系列』的第一本書，主要教導新手與初階使用者之讀者熟悉使用Python進行程式開發，配合Pygame套件進入遊戲設計與開發的實際應用，主要目的是提供初學者可以一步一步安裝好Python程式開發環境，安裝與設定Pygame套件的遊戲開發與設定等等。 目前已經有許多Pygame遊戲開發的網路教學影片與許多文章與討論，由於Pygame遊戲開發充分使用到Python物件導向程式設計與開發的許多技巧，對於學習高階的Python物件導向程式攥寫有許多助益，PyGame是一個用於開發2D遊戲的Python套件模組，它為遊戲開發者提供了簡單易用的API。 PyGame這個套件建立在SDL（Simple Direct Media Layer）之上，並且能夠處理多種多媒體任務，如音頻、視覺效果、輸入控制等，適合用來創建遊戲、模擬器或其他多媒體應用，雖然目前遊戲設計與開發仍是以C與C++語言為主，但是由於C與C++語言入門雖不難，但是要深入C與C++語言後，可以進行遊戲開發，其門檻對許多專業程式開發人員仍然需要多年的訓練與多年不懈的努力才能有基本遊戲開發的程式攥寫技能，然而遊戲設計除了開發工具熟悉與專業之外，對於遊戲設計的領域知識與獨門技巧，尤其對於圖片、影音、人機介面操控與遊戲繪圖時脈與禎數整合與各種程序分時多工的設計技巧，更是C與C++語言之更深入的高階技巧，致使使用C與C++語言開發遊戲成為及少數專業程式開發人員可以進入的領域。 本書是Python之Pygame遊戲設計中基礎入門書，後續筆者會針對不同遊戲，單獨針對每一種不同類型與獨特的遊戲開發例子，會獨立設計專書來帶領讀者進入遊戲專業開發的殿堂。

ChatGPT竟然還可以教你用Python取得並視覺化公開的天文觀測資料！這是全台第一本透過ChatGPT問答創作而成的天文科普書你對星空有什麼好奇呢？太陽怎麼變化？水星逆行是什麼？如何發現系外行星？有哪些不同種類的星系？星體位於何方、有多遠、有多亮、有多重？如何繪製全天空星圖、星座圖、恆星的生命軌跡圖、星體在不同電磁波段下的樣貌？本書提供豐富的問答範例和開源程式碼，讓你隨著故事，透過公開的天文觀測資料，解答這些問題，體驗探索天文的樂趣ChatGPT等生成式AI的出現，降低了大眾接觸天文研究的門檻。例如，任何人都可以用它來生成Python程式碼，以取得並視覺化公開的天文觀測資料。本書以故事形式將兩大主軸交織而成。其中一個主軸是示範如何透過與ChatGPT的問答，學會用Python來探索各種星體的觀測資料。這個部份的內容涵蓋：藉由太陽觀測資料來了解它有何變化、追蹤太陽系天體的軌道位置以解開行星逆行之謎、分析系外行星的繞行週期來看出它們遮擋所屬恆星的凌日現象，以及一窺韋伯太空望遠鏡所拍攝的星系影像和光譜。另一個主軸則示範如何運用創造力來遊玩ChatGPT上的角色扮演遊戲《獵星者旅店》。你可以在旅店的圖書館翻閱「Colab天文魔法書：掌握Python套件」，也能參與旅店中的天文社社課，了解如何用Python查詢星體的座標、距離及亮度。或是你想用Python繪製出全天空星圖及星座圖，那就詢問旅店老闆哪一位獵星者能幫忙。如果你玩心更重的話，不妨在這遊戲中創造出遊戲，藉此學習用Python繪製出星體的質量分佈圖、恆星的生命軌跡圖，以及星體在不同電磁波段下的樣貌。生成有趣體驗的魔法皆來自你的想像。

The latest edition of the bestselling Super Extra Deluxe Essential Handbook is here -- and it includes all-new Pokemon! With 640 color pages and info on more than 1,000 Pokemon, this is a must-have for Pokemon fans of all ages.Gotta catch 'em all! This revised and updated edition of the mega-bestselling Essential Handbook and Super Extra Deluxe Essential Handbook has all the stats and facts fans need about the world of Pokemon. Need-to-know info on more than 1,000 Pokemon is jam-packed into 640 illustrated, full-color pages.The handbook is easy to read and organized simply and effectively into one comprehensive, user-friendly reference book. This updated edition features tons of extra pages devoted to the newest Pokemon from the Scarlet and Violet video games. It is truly essential for Pokemon Trainers of all ages.

✧✦ AI 加持！初學 Python 的最佳教材，第一次寫程式就上手！ ✦✧✧✦ 從基礎語法到資料科學應用，培養大數據分析的關鍵能力 ✦✧身處在資料無所不在的世代，大量程式應用、科學運算、網路爬蟲、機器學習的需求應運而生，Python 就是目前處理大數據的最強工具。大家都想學 Python，不過很多人完全沒有程式基礎，或者曾經半途而廢。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、機器學習與大數據分析的領域，再搭配 ChatGPT、Colab AI 等 AI 助理的輔助，讓寫程式變得更有效率！☛ 清楚明瞭的語法教學，搭配 ChatGPT 輔助寫程式！☛ 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，資料處理、分析、運算，快人一等！☛ 紮穩資料科學基礎，銜接機器學習最強套件 – scikit-learn☛ 網路爬蟲必備套件 – Requests、Beautiful Soup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，本書從基礎的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✯本書內容包含下列幾個資料科學與機器學習最強套件，有了這些基礎，日後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 → 網路爬蟲抓資料▪︎ scikit-learn → 機器學習

Excel 使用者的最佳 SQL 語言入門書 讓資料處理、報表生成自動化！ 【18 個一定要會的資料分析技巧！】 【輕鬆超入門 × 任務自動化 × 全方位上手資料分析 × 打造高效率工作術】 本書的目的是讓 Excel 使用者快速升級成 SQL 資料庫的使用者，學習如何使用 SQL 語言來進行 Excel 資料分析，並且以 SQL 角度來學習使用 Python 的 Pandas 套件，在 DataFrame 物件執行資料分析。 Excel 無所不能，但是功能操作繁雜。使用 SQL 語言，我們就只需要少少的程式碼來代替 Excel 功能，進行一系列的資料處理，包含排序、切割、篩選、合併、使用聚合函數、建立群組查詢，最後產生樞紐分析表。本書提供的 ChatGPT 提問模板，可以產生 SQL 及 Python 指令，幫助我們更快精通 Excel 與 Python 資料分析。 最後再結合 Power Automate 這套免費流程自動化工具，不僅能加速我們整理、命名報表檔案的效率，其內建的設定可以執行 SQL 語言，輕鬆完成自動化 Excel 資料分析。 ▍你將學會 ◆ 認識 RPA 與 Power Automate 基本概念及操作技巧 ◆ 設定自動化流程，實現檔案批次命名、工作表合併 ◆ 理解 SQL、Python 及資料庫結構的基本概念 ◆ 使用 Pandas 來擷取網路表格資料 ◆ 使用 SQL 指令和 Pandas 來處理 Excel 工作表資料 ◆ 與 ChatGPT 對話，幫你寫出 SQL 及 Python 指令 ▍本書應用範例 ◆ 自動統計各個通路的業績總和 ◆ 顯示業績達標狀況通知 ◆ 自動在 Excel 執行 VBA 程式 ◆ 使用 Pandas 套件爬取 HTML 表格資料 ◆ 批次命名和移動檔案 ◆ 撰寫 SQL 指令以建立樞紐分析表 ◆ 將不同檔案資料合併到同一個工作表 ◆ 讓 ChatGPT 幫你寫 SQL、Python 指令 ▍適合讀者 ◆ 經常使用 Excel 工作表進行資料分析的上班族 ◆ 渴望學習 SQL、Python 但缺乏經驗的新手 ◆ 追求工作流程自動化，希望融入 AI 技術以提升效率的人

本書詳細介紹DSP技術、理論與應用，且有豐富的範例、習題以及解答，強調理論與技術是不可或缺的，並用Python程式設計，進行DSP技術實作，藉此培養實務研發能力。

✨　想不到Python還可以這麼玩!? ✨✨　用天馬行空的範例 讓你陷入Python學海中無法自拔 ✨✨ 第12屆鐵人賽Software Development流量怪物最新力作 ✨意想不到的Python精彩應用！本書將影像辨識、文字探勘、機器學習、爬蟲、自動化測試、數據可視化等流行技能轉化為應用在生活場景的簡易範例，在不知不覺中點滿你的Python技能！✔ 基礎知識篇：理論教學為主，幫助程式小白快速入門構建知識框架！✔ 黑科技應用篇：實戰運用為主，從用YOLOv4機器學習實現上班摸魚、MediaPipe人工智慧套件手刻IG濾鏡到Selenium製作搶票機器人等新奇應用，包山包海讓你意猶未盡！本書打破傳統工具書的學習路線，從生活場景中代入不同應用：用OpenCV影像處理套件做出愛心QR CODE教你告白、用LINE Notify API回傳螢幕截圖到LINE聊天室教你科技捉姦、用Windows API魔改透明視窗教你上班摸魚等生活化範例，遇到困難時先翻開本書尋求科技解法就對了。並提供保母級機器學習自定義任務教學，讓你避開硬體設備限制和環境安裝的坑，直接突進技術部分，少走彎路！

內容簡介:廣受讀者好評、第二版登場！紮實地學會資料分析工程師所需要的基本技能書中會對資料分析工程師所需要的基本技巧進行詳盡解說。‧取得資料、處理資料‧資料視覺處理‧編寫程式碼‧基礎數學知識‧機器學習的流程與執行方法第2版的重點‧支援Python 3.10版本‧用更深入淺出的方式進行講解在書中可以學到‧Python基本語法‧講解資料格式‧資料的預處理技巧‧資料視覺處理技巧‧運用現成的演算法來執行機器學習適合對象想成為資料分析工程師的讀者

風險建模演算法 「Abdullah Karasan成功展現了在金融風險管理領域中使用機器學習的能力，這是對任何金融機構都攸關重要的功能。」 ―Yves J. Hilpisch博士 The Python Quants與The AI Machine創辦人及總裁 「如果您需要將統計和機器學習方法應用在金融風險分析的入門指南，那麼這是一個很好的起點。」 ―Graham L. Giller 《Adventures in Financial Data Science》作者 金融風險管理在人工智慧的幫助下發展迅速。透過這本實用指南，開發人員、程式設計師、工程師、金融分析師、風險分析師及定量和演算法分析師，將可以機器學習和深度學習模型進行金融風險評估。建立基於人工智慧的財務建模實務技能後，您將學習要如何運用機器學習模型來取代傳統的金融風險模型。 作者Abdullah Karasan幫助您探索金融風險建模背後的理論，再深入研究使用Python運用機器學習模型以對金融風險進行建模的實際方法。 有了這本書，您將可以： ‧回顧經典的時間序列應用並將其與深度學習模型進行比較 ‧使用支撐向量迴歸、神經網路和深度學習來探索波動率模型以衡量風險程度 ‧使用機器學習技術來改善市場風險模型(VaR和ES)，並包括了流動性維度 ‧使用分群和貝氏方法來進行信用風險分析 ‧使用高斯混合模型和關聯結構模型來捕捉流動性風險的不同面向 ‧使用機器學習模型來進行詐欺偵測 ‧使用機器學習模型來預測股價崩盤並識別其決定因素

全球最暢銷的Python學習教材發行銷售超過150萬本本書是全球最暢銷的Python程式設計學習參考書，也是一本節奏明快的Python輕鬆入門與應用的程式設計課程，讓讀者學會編寫程式、解決問題，並讓程式的應用立竿見影。在本書前半部分，讀者將學到關於Python程式設計必學基礎概念，例如變數、串列、類別和迴圈等主題，並對每個主題實作練習寫出整潔易懂的程式碼。讀者也能學到如何讓程式產生互動性，以及如何在程式整合到專案前正確也測試好編寫的程式碼。在本書後半部分，讀者會把學到的知識技能應用到三個大型專題中，第一個專題實作是類似小蜜蜂電玩的「外星人入侵」遊戲；再來是活用Python超強好用的程式庫來進行資料視覺化處理；第三個專題則是活用Django來建置和部署一套Web應用程式。如果您跟隨著本書好好學習，您將學會下列這些技能：‧活用強大的Python程式庫和工具，例如pytest、Pygame、Matplotlib、Plotly和Django等‧製作出2D電玩遊戲，了解怎麼控制鍵盤和滑鼠的操作，並作出隨關卡愈高而遊戲就愈來愈難的技巧‧運用各種資料集來建置生成具有互動性的資料視覺化呈現‧開發Web應用程式讓使用者建立帳號和管理自己的資料，隨後安裝部署到網路上讓大家使用‧懂得怎麼處置錯誤例外的發生，讓您知道如何解決自己在程式設計上的問題本書第三版新增修訂了Python最新版的程式碼。新增和更新的內容包括活用VS Code編輯器、檔案處理的pathlib模組、測試程式碼的pytest，以及加入Matplotlib、Plotly和Django的最新功能。如果您真的想要邁進「程式設計」的領域，這本書能幫您提升學習的速度，並讓您更快編寫出實際能用的程式。別猶豫了，馬上發動引擎開始進入本書的程式設計課程吧！本書適用Python 3.X版

進入 AI 應用時代，查詢語法和函式功能就交給 AI 吧！用這本書來學『寫程式的直覺』！★知名教學網站『Real Python』人氣站長帶你學 Python！★★擺脫理論教條，從寫程式的過程體會怎麼寫程式！★Python 毫無疑問是現在最熱門的入門程式語言，而程式語言是現在最熱門的學科。許多人都想學習 Python，但看到複雜的語法和難懂的程式碼，又打退了堂鼓。其實寫程式不該像個『考試學科』，什麼都要死記硬背！Real Python 站長憑著多年的教學經驗，秉持 80 / 20 法則，讓你在精心安排的實作範例中，掌握少數的關鍵概念，就能學會寫程式的必要知識。比起『埋頭苦讀』，這本書會讓你『心領神會』：(X)每章開頭都講 2、3 頁道理，也不懂該用在哪裡(O)總之先寫程式，直接解釋執行結果(X)提供完美範例，看著都明白，自己寫卻一團亂(O)從程式雛型開始示範，試錯、除錯、完成步驟全收錄(X)相關功能一次教一大串，書一闔上就全忘(O)打鐵趁熱，每教一個功能就立刻操作跟著站長精心設計的實作流程、輕鬆詼諧的詳細解說，搭配有趣又豐富的練習題，讓我們『先寫程式』，然後自然而然『會寫程式』！本書特色: ●美國 Amazon 書店 4.6 顆星高評價●內容取自知名教學網站 Real Python，2012 年來超過百萬追隨●12 篇基礎操作，針對新手常見困擾解說，零基礎也絕對上手●8 篇進階應用，不只是寫寫習題，更能迎戰各種實際難題●PDF、資料庫、網路爬蟲、資料圖表、圖形介面程式...生活中實際運用●擺脫傳統上課、說教風格，從實作中自己體會程式思維●豐富的練習題和挑戰題，充分掌握內容

☆ ★PythonＸ人工智慧Ｘ深度學習★☆ ✔將機器學習進行分門別類的介紹✔提供大量範例解析演算法✔每章節都附有習題，讓讀者可以自行操作※ 本書附程式碼，可至深智官網下載：https://deepmind.com.tw/機器學習是人工智慧的核心基礎，是電腦研究領域的重要分支。機器學習正展現其巨大的潛力，在許多領域扮演著日益重要的角色。當電腦程式具有學習能力後，就能夠在不斷的資料中越來越好：例如醫療診斷程式，透過學習後便能夠不斷提高自身的診斷能力。Python近年來發展迅速，被廣泛用於科學計算，資料探勘和機器學習。Python語言配備了很多高品質的機器學習和資料分析函數庫，為機器學習提供了重要工具。本書讓你無痛進入機器學習乃至深度學習的領域，建立出真正的商業應用。當今業界十分需要人工智慧工程師，只要花一點點時間，把這最流行的機器學習上手，在往後的各行各業中，都能是你揮灑的空間。本書內容劃分為、機器學習演算法基礎理論及介紹基本的機器學習演算法之理論及應用3部分。介紹Python資料處理功能，如：Python開發環境、基本資料結構和資料處理等。講解機器學習的理論框架和Python機器學習常用的協力廠商函數庫。甚至提供神經網路以及深度學習的理論及專案實例。讀完本書，您能強化以下實作技能與觀念：✔何為人工智慧、常用領域、開發環境✔熟悉pandas、numpy✔學會製作中文相關應用、詞雲、結巴中文分詞✔學會使用Matplotlib，OpenCV，SKLearn✔使用Python實作KNN、K-Means。✔使用Python實作SVM、感知機、核心函數✔Python實作推薦系統、商品推薦、內容推薦、協作過濾及圖結構✔了解機器學習模型、線性非維性、監督及非監督、強化學習✔了解線性回歸(一元、多元)、邏輯回歸✔了解多層神經網路、深度學習☛適合讀者✔人工智慧/深度學習/機器學習入門讀者✔大專院校、專業教育訓練機構師生✔其他對智慧化、自動化感興趣的開發者

☆★☆★【用最簡潔的Python，成為深度學習最厲害的大神！】★☆★☆ 「人工智慧、深度學習和機器學習，不論你現在是否能夠理解這些概念，你都應該學習。否則三年內，你就會像被滅絕的恐龍一樣被社會淘汰。現在不開始，以後就來不及了。」――馬克•庫班（NBA獨行俠隊老闆，億萬富翁） 本書從人工智慧、機器學習與深度學習簡介開始，幫助讀者在Windows下的CPU/GPU環境完成深度學習、開發環境架設；之後進入Python資料科學函數庫，介紹深度學習基礎，如Numpy、Pandas、Matplotlib。 在了解基本函數庫後，接著介紹目前最好用、最流行的深度學習框架TensorFlow、Keras。認識完框架的使用，便開始處理資料，本書介紹了資料前置處理和模型評估指標，幫讀者了解模型及資料之間的關係。當一切就緒，就可以進入實際專案的開發，包括影像分類辨識、IMDB電影評論情感分析、遷移學習、人臉辨識、影像風格遷移、生成對抗網路等，讓你用最簡潔的Python，成為深度學習最厲害的大神。 適合讀者 ✪具備Python語言基礎知識的程式初學者。 ✪非專業出身，想轉換跑道進入人工智慧領域的程式設計師。 本書看點 ✪人工智慧、機器學習與深度學習簡介。 ✪深度學習框架TensorFlow、Keras。 ✪深度學習開發環境架設。 ✪資料前置處理、模型評估指標、影像分類辨識。

提昇Excel資料分析的工作效率讓Python幫你實現! 通過Python自動化，讓繁瑣的 Excel工作也能變得更容易! Python終極省時技巧，讓大量Excel數據處理瞬間完成！ 推薦給喜歡的讀者 *想大幅改善資料分析的工作效率的人 *有大量解讀圖表及報表的資料分析需求的人 *想熟悉Python結合Excel資料分析實例的人 *追求自動化實作樞紐分析表、視覺化統計圖表的人 “Excel x Python”讓繁瑣的Excel工作和耗時的處理變得更容易。 資料分析是一種有明確目的，再從資料收集、加工、資料整理，並藉助分析工具來取到你想要的資訊，或以圖表來展現分析的結果，藉以輔助資料趨勢預測或商業的決策。 資料分析的主要目的，就是希望透過資料分析的過程，來取得原先設定的資料分析目標。 想改善資料分析的工作效率，採用Python程式語言結合Excel來進行資料分析，可以大幅提高資料分析工作的效能。 精彩內容 *資料分析與Python基礎語法 資料處理與資料分析的定義、常見的資料分析工具、為何選擇Python結合Excel來作為資料分析的工具、Python與Excel VBA分析工具的優劣、Python語法快速入門、資料分析模組（os、pathlib、csv、openpyx1、pandas、numpy等）。 *以Python實作Excel資料分析 資料匯入新增讀取、資料預覽、檔案資訊查看、指定欄位類型、缺失值、異常值、空值整理、移除重複、索引設定、資料選取運算取代、數值排序、以Python進行Excel工作表與儲存格操作、儲存格範圍選取、儲存格範格式套用、設定格式化條件、資料分組、樞紐分析、分組統計、彙總運算、視覺化統計圖表繪製、多張工作表串接與合併。 *資料分析實務應用案例 「基金操作績效資料分析」案例：示範如何用Python自動化讀取Excel檔，並將讀取資料儲存成新的.xlsx檔。 「中小企業各事業體營運成果」案例：示範如何根據各事業體的業績收入，自動繪製出事業體收入佔比圖餅圖。 「股票獲利績效及價格變化」案例：根據股票交易操作績效的來源資料，繪製獲利績效長（橫）條圖與堆疊長條圖、洞察股票價格變化折線圖、股票操作績效平面（及3D）區域圖、投資效益的雷達圖。

本書為因應現代發展趨勢，針對數位影像處理技術，採取主題介紹方式，除了理論基礎之外，採用Python程式與OpenCV進行實作，強調理論與實務的緊密結合，藉以培養紮實的技術研發能力，內容豐富，同時包含深度學習、人工智慧等相關技術。

現在已經是萬物互聯的時代，從健身環到智慧家庭都是。了解如何透過網路與硬體元件互動來收集並分析使用者資料，到了今天變得更加重要了。物聯網（IoT）結合了時下最熱門的Python開放原始碼程式語言之後，就能用來製作具備直觀好用介面的智能物聯網系統。 本書包含三大篇幅，第一篇談的是物聯網的「網」。你會製作一些端對端的物聯網app來透過網路控制LED，接著學習如何使用Python來建立各種RESTful API、WebSocket API與MQTT服務。第二篇則是介紹電子電路與GPIO介接的重要觀念。到了第三篇，重點轉到物聯網的「物」，你會學到如何透過Python來連接與控制各種電子感測器與制動器，主題包含了馬達控制、超音波感測器測距與量測溫度。最後，我們還要告訴你如何用Python來實作許多進階的物聯網技術、整合各種物聯網資料視覺化與自動化平台，並完成一個相當厲害的物聯網專案。 讀完本書之後，你對物聯網開發就有相當的掌握，也會具備使用Python製作更複雜的物聯網系統所需的知識。 本書精彩內容： ．從零開始！了解如何使用Raspberry Pi來介接電子元件 ．了解如何製作感測器與致動器電路 ．使用Async IO、發佈/訂閱架構等更多方式來建構Python程式碼 ．整合各種感測器與致動器來自動化生活中的物聯網專案 ．整合電路專案與ThingSpeak、IFTTT來作到自動化應用 ．製作並運用RESTful API、WebSocket與MQTT來操作感測器與致動器 ．設定用於物聯網專題的Raspberry Pi與Python開發環境

AI之眼 幻影操控、變臉、唇語、美妝、手勢、肢體 表情偵測、人臉辨識 Python創意實戰 本書內容?《AI之眼》—— AI視覺時代的必讀指南！? ?幻影操控 × AI變臉 × 人臉識別 × 手勢追蹤? ?解鎖 AI 影像技術 × Python打造 AI 創意應用！?「AI變臉、表情分析、手勢追蹤，不只是電影特效，而是你的創作工具！」 還記得《Mission Impossible》中，湯姆克魯斯隔空拖曳螢幕、變換身份的畫面嗎？現在，你也可以用 Python程式，打造自己的「幻影操控」系統！◎本書特色 ★幻影操控：實作電影級互動技術。 ★變臉 & 美妝濾鏡：Face Mesh 解析變臉奧秘。 ★手勢追蹤 & 肢體識別：MediaPipe Hands、Pose 打造未來人機互動。 ★人臉辨識 & 門禁系統：DeepFace實作，從安全監控到 AI 互動應用。 ★疲勞駕駛偵測 & 表情分析：AI 深度學習技術落地應用。◎翻開本書，你將學到 ☆從零開始，打造 AI 影像處理專案。 ☆MediaPipe、DeepFace、Dlib、OpenCV 等強大Python模組的完整實戰。 ☆結合影像識別，創造安全監控、門禁系統、虛擬濾鏡、手勢密碼等創新應用。◎適合誰閱讀 ?AI 與 Python 開發者 —— 想要動手打造 AI 影像應用的人。 ?視覺創意工作者 —— 想探索 AI 美妝、變臉、濾鏡等新技術。 ?學生、研究者 —— 對 AI 影像處理充滿好奇，想親自實作。

★★★★★ Coding Tricks出神入化系列 ★★★★★ Python出神入化：Clean Coder才懂的Pythonic技法，為你的程式碼畫龍點睛！ Clean Code in Python - Second Edition Python無所不在，在軟體建構、系統管理、資料處理等領域都可以看到它的蹤影。來自不同領域的開發人員皆面臨雜亂無章、效率低落、不易閱讀、難以測試等非結構化程式碼的挑戰。在《Clean Code in Python》第二版的全新編譯本中，新增了近百頁的內容，我們將利用Python 3.9的最新功能，提升寫程式的技術力，並學習克服這些阻礙以及成功管理專案必備的所有工具。 本書首先描述編寫Clean Code的基本元素，以及它們如何在Python程式設計中發揮關鍵作用。你將學習使用Python標準函式庫與軟體設計的最佳實踐，編寫效能與可讀性兼具的程式碼。 本書更深入探討Python的物件導向程式設計，並說明如何運用描述器和生成器來使用物件。本書也將展示軟體測試的設計原則，並示範如何在程式碼中實作軟體設計模式來解決問題。在最後一章中，我們從堅實（SOLID）平台基礎的程式碼開始討論，將單體應用程式分解成基於微服務的應用程式。 讀完這本書，你將熟悉並應用業界認可的寫程式技巧，設計整潔、可維護又易讀的Pythonic程式碼！ 在這本書中，你將學到： ・利用自動化工具，建立具備效能的開發環境 ・利用Python的魔術方法，編寫整潔又出色的程式碼 ・建立強大的抽象，封裝技術細節，進而減少程式複雜度 ・使用裝飾器、描述器和生成器，建立Python專屬的解決方案 ・理解自動化測試的重要性，藉助單元測試優雅又有效地重構程式碼 ・以Pythonic的獨特風格實作常見的設計模式(例如轉接器、組合等等) ・Clean Code如何演變成為Clean Architecture，為堅實的架構打好基礎 下載範例程式檔案： 本書的程式碼是由GitHub託管，可點選下面圖案前往下載： 下載本書的彩色圖片： 提供您一個包含本書使用的彩色圖表的PDF檔案，可以在此下載：

運用R和Python學習50+個必學統計概念 「這本書並非是另一本統計學教科書，也不是機器學習手冊。本書透過清楚的解釋和豐富範例，將實用的統計術語及原理和當今資料探勘的行話及實務聯繫起來。對資料科學的初學者和老手來說，這都是一本非常出色的參考書。」 ―Galit Shmueli, 暢銷書《Data Mining for Business Analytics》主要作者，台灣清華大學特聘教授 統計方法

本書特色 這幾年心中總想寫一本可以讓擁有高中數學程度的讀者即可看懂人工智慧、機器學習或深度學習的書籍，或是說看了不會想睡覺的機器學習書籍，這個理念成為我撰寫這本書籍很重要的動力。為了卸除數學心房，筆者撰寫此書依循原則如下：★：數學原理彩色圖解。★：手工計算基礎數學。★：Python程式高效實作。這本數撰寫的幾個特色如下：☆：全數共用約205個Python實例，講解機器學習的基礎數學☆：極詳細、超清