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Python - 最強入門邁向數據科學之路：王者歸來（全彩印刷第三版）【首刷獨家限量贈品-程式語言濾掛式咖啡包】

為了解決google a c分別的問題，作者洪錦魁 這樣論述：

Python最強入門 邁向數據科學之路 王者歸來 第3版   　　【首刷獨家限量贈品- Python 濾掛式咖啡包】 　　數量：限量300包 　　咖啡風味：花神+黃金曼特寧 　　研磨刻度：40刻度 　　填充刻度：10g 　　製造/有效日期，18個月   　　★★★★★【33個主題】、【1200個Python實例】★★★★★ 　　★★★★★【1500個重點說明】★★★★★ 　　★★★★★【210個是非題】、【210個選擇題】、【291個實作題】★★★★★ 　　 　　Python語言是基礎科學課程，撰寫這本書時採用下列原則。 　　1：強調Python語法內涵與精神。 　　2：用精彩程式實例解說

。 　　3：科學與人工智慧知識融入內容。 　　4：章節習題引導讀者複習與自我練習。   　　相較於第2版，第3版更加強數據科學與機器學習的內容，與相關模組的操作，同時使用更細緻的實例，增加下列知識：   　　★解說在Google Colab雲端開發環境執行 　　☆解說使用Anaconda Spider環境執行 　　★PEP 8，Python設計風格，易讀易懂 　　☆Python語法精神、效能發揮極致 　　★遞迴函數徹底解說 　　☆f-strings輸出徹底解說 　　★電影院訂位系統 　　☆靜態與動態2D ~ 3D圖表 　　★Numpy數學運算與3D繪圖原理 　　☆Pandas操作CSV和Exc

el 　　★Sympy模組與符號運算 　　☆機器學習、深度學習所需的數學與統計知識 　　★線性迴歸 　　☆機器學習 – scikit-learn 　　★KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 　　☆決策樹 　　★隨機森林樹 　　☆其他修訂小細節超過100處   　　多次與教育界的朋友相聚，談到電腦語言的發展趨勢，大家一致公認Python已經是當今最重要的電腦語言了，幾乎所有知名公司，例如：Google、Facebook、…等皆已經將此語言列為必備電腦語言。了解許多人想學Python，市面上的書也不少了，但是許多人買了許多書，但是學習Python路上仍感障礙重重，原因是沒有選到好的書籍，

市面上許多書籍的缺點是：   　　◎Python語法講解不完整 　　◎用C、C++、Java觀念撰寫實例 　　◎Python語法的精神與內涵未做說明 　　◎Python進階語法未做解說 　　◎基礎實例太少，沒經驗的讀者無法舉一反三 　　◎模組介紹不足，應用範圍有限   　　許多讀者因此買了一些書，讀完了，好像學會了，但到了網路看專家撰寫的程式往往看不懂。   　　就這樣我決定撰寫一本用豐富、實用、有趣實例完整且深入講解Python語法的入門書籍。其實這本書也是目前市面上講解Python書籍中語法最完整，當讀者學會Python後，本書將逐步帶領讀者邁向數據科學、機器學習之路。Python以簡潔著

名，語法非常活，同時擁有非常多豐富、實用的模組，本書筆者嘗試將Python語法的各種用法用實例解說，同時穿插使用各種模組，以協助讀者未來可以更靈活使用Python，以奠定讀者邁向更高深學習的紮實基礎。   　　本書以約950個程式實例和約250個一般實例，講解紮實的Python語法，同時輔助約210道是非題、210道選擇題與約291道程式實作題。讀者研讀完此書，相信可以學會下列知識：   　　★內容穿插說明PEP 8風格，讀者可由此養成設計符合PEP 8風格的Python程式，這樣撰寫的程式可以方便自己與他人閱讀。 　　☆拋棄C、C++、Java語法思維，將Python語法、精神功能火力全開

　　★人工智慧基礎知識融入章節內容 　　☆從bytes說起、編碼(encode)、解碼(decoding)，到精通串列(list)、元組(tuple)、字典(dict)、集合(set) 　　★完整解說Unicode字符集和utf-8依據Unicode字符集的中文編碼方式 　　☆從小型串列、元組、字典到大型數據資料的建立 　　★生成式(generator)建立Python資料結構，串列(list)、字典(dict)、集合(set) 　　☆經緯度計算地球任2城市之間的距離，學習取得地球任意位置的經緯度 　　★萊布尼茲公式、尼拉卡莎、蒙地卡羅模擬計算圓週率 　　☆徹底解說讀者常混淆的遞迴式呼叫。 　

　★基礎函數觀念，也深入到嵌套、lambda、Decorator等高階應用 　　☆Google有一篇大數據領域著名的論文，MapReduce:Simplified Data Processing on Large Clusters，重要觀念是MapReduce，筆者將對map( )和reduce( )完整解說，更進一步配合lambda觀念解說高階應用 　　★設計與應用自己設計的模組、活用外部模組(module) 　　☆設計加密與解密程式 　　★Python處理文字檔案/二元檔案的輸入與輸出 　　☆檔案壓縮與解壓縮 　　★程式除錯(debug)與異常(exception)處理 　　☆檔案讀寫與目

錄管理 　　★剪貼簿(clipboard)處理 　　☆正則表達式(Regular Expression) 　　★遞廻式觀念與碎形(Fractal) 　　☆影像處理與文字辨識，更進一步說明電腦儲存影像的方法與觀念 　　★認識中文分詞jieba與建立詞雲(wordcloud)設計 　　☆GUI設計 - 實作小算盤 　　★實作動畫與遊戲(電子書呈現) 　　☆Matplotlib中英文靜態與動態2D ~ 3D圖表繪製 　　★說明csv和json檔案 　　☆繪製世界地圖 　　★台灣股市資料擷取與圖表製作 　　☆Python解線性代數 　　★Python解聯立方程式 　　☆Python執行數據分析 　　★

科學計算與數據分析Numpy、Pandas 　　☆網路爬蟲 　　★人工智慧破冰之旅 – KNN演算法 　　☆機器學習 – 線性迴歸 　　★機器學習 – scikit-learn 　　☆KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 　　★決策樹 　　☆隨機森林樹 　　★完整函數索引，未來可以隨時查閱

google a c分別進入發燒排行的影片

以深度學習演算法應用於馬達故障檢測與故障程度之分析

為了解決google a c分別的問題，作者潘彥祺 這樣論述：

本研究使用自行架設之馬達平台進行實驗，將所得的數據以機器學習與深度學習之方法提出馬達故障檢測與故障程度之分析。論文內容包括三個模型，模型A利用遞歸神經網路之變分自編碼器( RNN-Autoencoter)對原始資料進行資料壓縮，而非利用一般自編碼器，目的為在資料壓縮的過程中能依然保有時間序列特徵。再分別以RNN、LSTM以及GRU結合自編碼器並進行彼此間之比較後，選擇GRU為最適合之神經元，再針對所有超參數(Hyperparameters)進行模擬測試，得到最佳化之所有超參數來建置模型。模型B利用類神經網路(ANN)、支援向量機(SVM)以及隨機叢林(Random Forest)將已壓縮之資

料進行分類，利用主成分分析(Principal Components Analysis)與線性判別分析(Linear Discriminant Analysis)進行第二次的降維並將其可視化。進行18種故障類別與1種正常類別分類後，準確率可達99%以上，且可視化結果在圖片中可清楚判別各種故障與正常的類別。模型C建置一以RNN為基礎之回歸模型，預測8種故障程度(包含一正常)，並與模型A同樣進行RNN、LSTM與GRU的比較，且進行超參數之調整，選擇最佳模型並將其可視化，所得故障程度之MAPE值為3%左右。本研究成果綜整如下：模型A可對原始資料進行資料壓縮並保有原始資料之大部分特徵；模型B與模型C

分別對故障檢測與故障程度都有極高之預測能力，表示此架構適合用於有時間序列特徵之資料分析。關鍵字：馬達、故障檢測、故障程度、數據降維，RNN、LSTM、GRU、 自編碼器、回歸模型

Python-最強入門邁向數據科學之路：王者歸來(全彩印刷第三版)

為了解決google a c分別的問題，作者洪錦魁 這樣論述：

★★★★★【33個主題】、【1200個Python實例】★★★★★ ★★★★★【1500個重點說明】★★★★★ ★★★★★【210個是非題】、【210個選擇題】、【291個實作題】★★★★★   　　Python語言是基礎科學課程，撰寫這本書時採用下列原則。 　　1：強調Python語法內涵與精神。 　　2：用精彩程式實例解說。 　　3：科學與人工智慧知識融入內容。 　　4：章節習題引導讀者複習與自我練習。     　　相較於第2版，第3版更加強數據科學與機器學習的內容，與相關模組的操作，同時使用更細緻的實例，增加下列知識：   　　★解說在Google Colab雲端開發環境執行 　　☆

解說使用Anaconda Spider環境執行 　　★PEP 8，Python設計風格，易讀易懂 　　☆Python語法精神、效能發揮極致 　　★遞迴函數徹底解說 　　☆f-strings輸出徹底解說 　　★電影院訂位系統 　　☆靜態與動態2D ~ 3D圖表 　　★Numpy數學運算與3D繪圖原理 　　☆Pandas操作CSV和Excel 　　★Sympy模組與符號運算 　　☆機器學習、深度學習所需的數學與統計知識 　　★線性迴歸 　　☆機器學習 – scikit-learn 　　★KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 　　☆決策樹 　　★隨機森林樹 　　☆其他修訂小細節超過100處

  　　多次與教育界的朋友相聚，談到電腦語言的發展趨勢，大家一致公認Python已經是當今最重要的電腦語言了，幾乎所有知名公司，例如：Google、Facebook、…等皆已經將此語言列為必備電腦語言。了解許多人想學Python，市面上的書也不少了，但是許多人買了許多書，但是學習Python路上仍感障礙重重，原因是沒有選到好的書籍，市面上許多書籍的缺點是：   　　◎Python語法講解不完整 　　◎用C、C++、Java觀念撰寫實例 　　◎Python語法的精神與內涵未做說明 　　◎Python進階語法未做解說 　　◎基礎實例太少，沒經驗的讀者無法舉一反三 　　◎模組介紹不足，應用範圍有限

     　　許多讀者因此買了一些書，讀完了，好像學會了，但到了網路看專家撰寫的程式往往看不懂。      　　就這樣我決定撰寫一本用豐富、實用、有趣實例完整且深入講解Python語法的入門書籍。其實這本書也是目前市面上講解Python書籍中語法最完整，當讀者學會Python後，本書將逐步帶領讀者邁向數據科學、機器學習之路。Python以簡潔著名，語法非常活，同時擁有非常多豐富、實用的模組，本書筆者嘗試將Python語法的各種用法用實例解說，同時穿插使用各種模組，以協助讀者未來可以更靈活使用Python，以奠定讀者邁向更高深學習的紮實基礎。      　　本書以約950個程式實例和約250個

一般實例，講解紮實的Python語法，同時輔助約210道是非題、210道選擇題與約291道程式實作題。讀者研讀完此書，相信可以學會下列知識：   　　★內容穿插說明PEP 8風格，讀者可由此養成設計符合PEP 8風格的Python程式，這樣撰寫的程式可以方便自己與他人閱讀。 　　☆拋棄C、C++、Java語法思維，將Python語法、精神功能火力全開 　　★人工智慧基礎知識融入章節內容 　　☆從bytes說起、編碼(encode)、解碼(decoding)，到精通串列(list)、元組(tuple)、字典(dict)、集合(set) 　　★完整解說Unicode字符集和utf-8依據Unico

de字符集的中文編碼方式 　　☆從小型串列、元組、字典到大型數據資料的建立 　　★生成式(generator)建立Python資料結構，串列(list)、字典(dict)、集合(set) 　　☆經緯度計算地球任2城市之間的距離，學習取得地球任意位置的經緯度 　　★萊布尼茲公式、尼拉卡莎、蒙地卡羅模擬計算圓週率 　　☆徹底解說讀者常混淆的遞迴式呼叫。 　　★基礎函數觀念，也深入到嵌套、lambda、Decorator等高階應用 　　☆Google有一篇大數據領域著名的論文，MapReduce:Simplified Data Processing on Large Clusters，重要觀念是Ma

pReduce，筆者將對map( )和reduce( )完整解說，更進一步配合lambda觀念解說高階應用 　　★設計與應用自己設計的模組、活用外部模組(module) 　　☆設計加密與解密程式 　　★Python處理文字檔案/二元檔案的輸入與輸出 　　☆檔案壓縮與解壓縮 　　★程式除錯(debug)與異常(exception)處理 　　☆檔案讀寫與目錄管理 　　★剪貼簿(clipboard)處理 　　☆正則表達式(Regular Expression) 　　★遞廻式觀念與碎形(Fractal) 　　☆影像處理與文字辨識，更進一步說明電腦儲存影像的方法與觀念 　　★認識中文分詞jieba與建立

詞雲(wordcloud)設計 　　☆GUI設計 - 實作小算盤 　　★實作動畫與遊戲(電子書呈現) 　　☆Matplotlib中英文靜態與動態2D ~ 3D圖表繪製 　　★說明csv和json檔案 　　☆繪製世界地圖 　　★台灣股市資料擷取與圖表製作 　　☆Python解線性代數 　　★Python解聯立方程式 　　☆Python執行數據分析 　　★科學計算與數據分析Numpy、Pandas 　　☆網路爬蟲 　　★人工智慧破冰之旅 – KNN演算法 　　☆機器學習 – 線性迴歸 　　★機器學習 – scikit-learn 　　☆KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 　　★決策樹

　　☆隨機森林樹 　　★完整函數索引，未來可以隨時查閱   　　圖書資源說明 　　本書籍的所有程式實例可以在深智公司網站下載。  　　本書前面20個章節均附是非與選擇的習題解答，下列是示範輸出畫面。   　　教學資源說明 　　教學資源有教學投影片(內容超過1500頁)、本書實例、習題解答以及相關附錄的電子書。   　　本書習題實作題約285題均有習題解答，如果您是學校老師同時使用本書教學，歡迎與本公司聯繫，本公司將提供習題解答。請老師聯繫時提供任教學校、科系、Email、和手機號碼，以方便本公司業務單位協助您。   　　註：教學資源不提供給一般讀者，請原諒。   　　讀者資源說明 　　請至本公

司網頁deepmind.com.tw下載本書程式實例與習題所需的相關檔案，以及相關目錄資源，這些目錄以Word檔案呈現。   　　臉書粉絲團 　　歡迎加入：王者歸來電腦專業圖書系列       　　歡迎加入：iCoding程式語言讀書會(Python, Java, C, C++, C#, JavaScript, 大數據, 人工智慧等不限)，讀者可以不定期獲得本書籍和作者相關訊息。        　　歡迎加入：穩健精實AI技術手作坊     

新穎尖晶石過渡金屬氧化物於儲能負極材料之應用

為了解決google a c分別的問題，作者呂政欣 這樣論述：

近年科技迅速的發展，作為動力來源的關鍵零組件-電池也必須不斷進步、發展，目前最符合市場需求的便是鋰離子電池，其高電容量、高能量密度和無記憶效應等優勢有著難以取代的地位，但除了市場需求量增加，大量投入研發也增加鋰資源的使用量，因此除了開發出更有效利用鋰資源的電池系統外，科學家也積極尋找其他替代儲能裝置。鈉離子電池被視為鋰離子電池的重要替代儲能裝置之一，由於其低成本和與鋰相似的電化學特性，是具有開發潛力且具經濟效益的材料。但鈉離子電池的開發仍存在許多挑戰。相較於鋰離子，鈉離子的體積大、質量重、離子擴散速度慢等因素導致其電化學表現較差。本研究開發出新穎尖晶石結構過渡金屬氧化物CoV2O4，首次應用

於鋰離子電池與鈉離子電池負極材料作為研究主題，並且透過材料改質提升其在鋰離子電池與鈉離子電池的電性表現。本研究對尖晶石結構過渡金屬氧化物CoV2O4儲能負極材料進行電化學反應機制的分析與推導，接著分別透過陽離子取代和與還原氧化石墨烯製成複合材料探討改質對電性的影響。經過實驗測試結果，證實這些改質方法能克服材料或電池本身的缺點，表現出更優異的電化學特性。本研究使用簡單的溶劑熱法成功製備出CoV2O4粉體，並以XRD與結構精算(Rietveld refinement)分析其結構，再以SEM和TEM觀察表面形貌，接著使用XPS、XAS與元素分布圖確認元素組成與價數。以非原位分析(Ex-situ an

alysis)嘗試推導電化學反應機制，並用不同黏著劑系統比較其對電性的影響。當使用水性黏著劑CMC+SBR時具有較佳的電化學表現，在0.2 A/g的電流密度下充放電100個循環後，電容量仍有771.0 mAh/g，保留率為79.7 %。C-rate表現方面使用CMC+SBR為黏著劑的極板，在2 A/g的電流密度下仍有388.7 mAh/g的電容量，高於碳材的372 mAh/g，且當電流密度回到0.1 A/g時，電容量也可以回到917.3 mAh/g。本研究進一步使用陽離子取代法，分別將Zn2+、Fe2+和Mn2+取代Co2+的位置，探討對電性的影響，再將效果最好的參雜元素做不同比例的取代，探討

取代量對材料的影響。實驗結果發現以Mn2+取代50 %的Co2+時有最好的效果。在0.2 A/g的電流密度下充放電100個循環後，電容量可高達1364.47 mAh/g。在C-rate表現方面也有優異的表現，在5 A/g的電流密度下仍有270.0 mAh/g的電容量，且當電流密度回到0.1 A/g時，電容量也可以回到高達978.7 mAh/g。最後將CoV2O4材料與還原氧化石墨烯以兩種不同方式(是否先以CTAB對rGO做表面改質)製成複合材料，並探討其在鈉離子電池的表現。實驗結果顯示與直接震盪處理後的石墨烯進行複合的材料有較好的表現。在0.2 A/g的電流密度下充放電1000個循環後，電容量

可維持在95.4 mAh/g，保留率為81.6 %，具有相當優秀的循環性能。在C-rate 表現方面也有優異的表現，在3.2 A/g的電流密度下仍有51.3 mAh/g的電容量，且當電流密度回到0.1 A/g時，電容量可以回到112.0 mAh/g。本實驗結果顯示CoV2O4是具有發展潛力的儲能負極材料，另外，陽離子取代法和與氧化還原石墨烯製成複合材料也證實可以有效提升電化學表現。