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Python網路爬蟲：大數據擷取、清洗、儲存與分析 王者歸來(第二版)

為了解決ai匯入ppt的問題，作者洪錦魁 這樣論述：

Python網路爬蟲 大數據擷取、清洗、儲存與分析 王者歸來(第二版) ★★★本書第一版是【博客來2020年】【電腦書年度暢銷榜第3名】★★★ ★★★★★【26個主題】+【400個實例】★★★★★ ★★★★★從【零】開始的【網路爬蟲入門書籍】★★★★★ ★★★★★大數據【擷取】、【清洗】、【儲存與分析】★★★★★ ★★★★★【網路趨勢】+【了解輿情】★★★★★ 　　第二版和第一版做比較，增加下列內容： 　　★：全書增加約50個程式實例 　　★：網路趨勢，了解輿情 　　★：網路關鍵字查詢 　　★：YouBike資訊 　　★：國際金融資料查詢 　　★：博客來圖書排行榜 　　★：中央氣象局 　

　★：租屋網站 　　★：生活應用 　　下列是本書有關網路爬蟲知識的主要內容： 　　★：認識搜尋引擎與網路爬蟲 　　★：認識約定成俗的協議robots.txt 　　★：從零開始解析HTML網頁 　　★：認識與使用Chrome開發人員環境解析網頁 　　★：認識Python內建urllib、urllib2模組，同時介紹好用的requests模組 　　★：說明lxml模組 　　★：XPath方法解說 　　★：css定位網頁元素 　　★：Cookie觀念 　　★：自動填寫表單 　　★：使用IP代理服務與實作 　　★：偵測IP 　　★：更進一步解說更新的模組Requests-HTML 　　★：認識適用大

型爬蟲框架的Scrapy模組 　　在書籍內容，筆者設計爬蟲程式探索下列相關網站： 　　☆：國際與國內股市資訊 　　☆：基金資訊 　　☆：股市數據 　　☆：人力銀行 　　☆：維基網站 　　☆：主流媒體網站 　　☆：政府開放數據網站 　　☆：YouBike服務網站 　　☆：PTT網站 　　☆：電影網站 　　☆：星座網站 　　☆：小說網站 　　☆：博客來網站 　　☆：中央氣象局 　　☆：露天拍賣網站 　　☆：httpbin網站 　　☆：python.org網站 　　☆：github.com網站 　　☆：ipstack.com網站API實作 　　☆：Google API實作 　　☆：Facebook

API實作 　　探索網站成功後，筆者也說明下列如何下載或儲存不同資料格式的數據： 　　★：CSV檔案格式 　　★：JSON檔案格式 　　★：XML、Pickle 　　★：Excel 　　★：SQLite 　　在設計爬蟲階段我們可能會碰上一些技術問題，筆者也以實例解決下列相關問題： 　　☆：URL編碼與中文網址觀念 　　☆：將中文儲存在JSON格式檔案 　　☆：亂碼處理 　　☆：簡體中文在繁體中文Windows環境資料下載與儲存 　　☆：解析Ajax動態加載網頁，獲得更多頁次資料 　　☆：使用Chromium瀏覽器協助Ajax動態加載

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深度類神經網路技術於辦公室照明系統之模擬與分析

為了解決ai匯入ppt的問題，作者黃亭雅 這樣論述：

本論文主要探討深度類神經網路（DNNs），也就是大家耳熟能詳的深度學習於辦公室照明設計之模擬與分析應用研究，在符合國內外辦公室照明法規的前提下，並同時考慮成本，提出一種合理的照明設計建議機制，以解決照明設計師、建築師、室內設計師等使用者在進行照明設計時，因燈具種類過多而造成效率不佳之問題。 以辦公室為主要研究案例，提供使用者只需輸入參數：空間參數、照度需求，就能應用本研究所提出之人工智慧預測模型得到：「燈具種類」、「燈具配置方式」、「燈具配置數量」及「燈具成本」，並同時預測照明四項重要指標：平均照度、眩光度、照度均勻度及用電密度，進而告之光環境之品質狀況。而建議會根據「照明品質最佳解」及「

配置成本最佳解」分別提供兩種燈具種類之建議。 藉由Python並結合Keras進行程式撰寫，經由研究結果顯示，應用深度類神經網路之倒傳遞類神經網路，學習並整理於辦公室照明設計之輸入參數與目標之間的內在映射規則，以達成預測燈具配置方式及照明品質評估指標，並提出設計建議之目標具可行性。且此模型具延展性，未來可藉由匯入更多燈具資料，來擴充此模型之應用性。