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Python 投資停看聽：運用 Open data 打造自動化燈號，學會金融分析精準投資法(iT邦幫忙鐵人賽系列書)

為了解決mysql語法整理的問題，作者吳東霖 這樣論述：

本書內容改編自第12屆iT邦幫忙鐵人賽 Microsoft Azure 組佳作網站系列文章 Python X 金融分析 X Azure   　　本書從 Python 入門出發，學習撰寫 Python 程式，說明如何運用 Python 知名工具－pandas、TA-Lib和Matplotlib 進行交易數據的整理，實作各式金融分析。並可學習如何從政府的開放資料平臺取得各種股票、期貨數據，運用其提供的資源，讓我們可以更容易取得金融市場資訊，打造出屬於自己的交易策略和交易工具。 　　 　　學會如何建立工具後，將可更進一步的學習 Azure，藉由微軟的 Azure 雲端平臺，讓自己的工具得以在雲端

上運行，增加穩定性也減少管理成本。   　　從本書學習到這些金融知識後，不僅可以運用在個人投資上，也可以跨入資料分析、資料科學等等領域，甚至可跨入時下最夯的 FinTech 中。   　　目標讀者 　　1.身為程式小白，想要用程式取得金融資料並達到自動化的讀者。 　　2.身為程式入門者，但不瞭解 Python 與金融知識的讀者。 　　3.學過 Python 但是沒有做過數據分析，或是想要瞭解金融分析的人。 　　4.想要使用 Azure 幫助減少管理伺服器的負擔，卻不知道如何開始的人。   本書特色   　　Python 程式簡單上手 　　從入門到實作，快速瞭解 Python 並且學會使用開源工

具－Visual Studio Code 進行程式開發。   　　自己的交易，自己分析 　　結合股票、期貨、選擇權等金融商品，加上 pandas、Matplotlib 模組，製作自己的分析工具以及交易訊號。   　　資料與程式雲端化 　　使用微軟的 Azure 讓自己的程式與資料雲端化，打造全自動收集資料的程式工具。   專業推薦   　　「金融科技的浪潮來襲」相信大家對這句話並不陌生。金融領域廣大遼闊， 常使人不知道要如何進入。本書可以作為金融科技的其中一個入口， 從科技的角度窺探金融與科技結合的可能性， 提供給沒有太多程式經驗的人一個跨入金融領域的入門工具。——沈育德 /美好證券 科技長　

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物聯網智慧水耕系統之設計應用

為了解決mysql語法整理的問題，作者李文良 這樣論述：

水耕種植系統之設計實現，此種栽植方式是一種產能高、空間效率利用高的新型植物無土培養生產技術。在物聯網和科技進步時代，智慧農業水耕種植採用現代傳感器檢測技術、網路通訊技術、大數據資料處理與分析等，使得植物種植環境達到自動化監控控制以及植物生長預測的目的。水耕植種可以採用多層式面積架構栽培種植，利用LED補光，控制不同植物不同時段所需要的光照強度以規畫合理的補光效果。水耕植物可在優化的室內環境溫度、水溫溫度、空氣濕度、栽培區域的光照强度以及植物生長所需營養劑的含氧量、水質的酸鹼性和濃度等參數監控下，可改善水耕植物生長周期與良率。本系統通過目前傳感器監控技術各項環境参数,並結合物聯網網路運用收集到

的環境參數傳送到遠端伺服器上，可以完成生長數據庫的建置與分析。在本系統的實現上，可透過現有參數收集達到動態運作狀況，將參數歸納整理出最好條件，經多次實驗能有效地找出最佳狀態參數環境條件。

PHP & MySQL 武功祕笈

為了解決mysql語法整理的問題，作者藍易 這樣論述：

　　PHP與MySQL自己學習時常抓不到重點，上培訓班花費太高，為何不買一本書在網上學習？省時、省錢、效果顯著，比得上培訓班。 　　根據統計資料，PHP與MySQL已經被安裝在超過2000萬個網站和100萬台伺服器上，企業需求越來越多。MySQL是一種資料庫伺服器，經常與PHP搭配使用的結構化查詢語言的語法，是一個小型關係型數據庫管理系統可在許多平臺上編譯，可以免費下載使用。是一個小型關係型數據庫管理系統，一個開放源碼的關聯資料庫管理系統，由於性能高、成本低、可靠性好，已經成為最流行的開源資料庫，被廣泛地應用在Internet上的中小型網站中。隨著MySQL的不斷成熟，它

也逐漸用於更多大規模網站和應用，非常流行的開源軟體組合LAMP中的M就是指MySQL。 　　本書為配合PHP遠端教學的指定參考教材，對於PHP初學者來說，本書可以作為教材和參考書。通過大量實例，為PHP與MySQL初學者量身定做的書籍。由淺入深地介紹了PHP與MySQL語言，提供最完整的範例程式。通過實作程式對PHP系統專案開發的詳細講解，深度瞭解學習專案開發中PHP與資料庫設計等各個細節，使從來沒有開發經歷的朋友能夠融會貫通。 　　本書有如下特點： 　　1) 範例最多最豐富，作者多年教學整理出來的範例程式，由淺入深約200個。 　　2) 實例講解，內容充實，理論與實作配合。 　　3) 網

站案例，重視實用。 　　4) 本書配有範例檔，附所有範例程式。 　　5) PHP案例線上影音課程。詳情參閱附錄B。  

基於文本型程式開發環境建置編程歷程儀表板於程式設計教學之應用

為了解決mysql語法整理的問題，作者盧詩淳 這樣論述：

乘著大數據與人工智慧風潮，程式設計能力已成為影響學生未來競爭力的必備技能之一，程式教育的需求也隨之遽增。在程式教育教學現場，教師有難以掌握學生學習狀況的問題，往往需仰賴出作業及後續批改進行確認，但當從作業中發掘出學生問題時，往往已經錯過最佳協助時機，緩不濟急。另一方面，相較於許多研究聚焦於積木式編程模擬軟體上，文本型程式語言對於高等教育學生而言，更貼近現實程式開發環境。然而文本型程式設計的特徵資料萃取不易。為解決上述問題，本研究團隊針對臺灣北部某國立大學「Python教育資料探勘實作」課程進行實驗，修課學生共32人。並且以Jupyter Notebook為開發介面建置「教學輔助系統」。系統透

過課程專用伺服器即時收取學生撰寫程式時產生的系統操作日誌，亦整合學校課程管理系統中之考試、作業繳交等資料，並即時量化呈現於Tableau視覺化儀表板，供教師進行課程狀態的監測。研究期間共計取得118,738筆系統日誌資料。本研究從上述系統日誌及學生的程式碼中，萃取學生的學習歷程特徵，包括：執行次數、複製貼上次數、各種錯誤次數、修復錯誤耗費的時間、各種程式句型數及套件方法數等。根據這些特徵，本研究透過比較不同成績表現及不同經驗背景的學生群於這些特徵中的差異，找出學習不良的介入指標；也藉由分群分析，將有類似編輯習慣的學生組成群集，經整理出其於學習方法上之傾向並與成績做交叉比對後，可做為學生學習上的

建議。上述特徵也被用於因素分析，以探索學生在這些特徵表現背後的狀態，最終歸納出了四種狀態：「閱讀及複習程式碼」、「撰寫Python程式碼」、「嘗試釐清問題」、「建構運算邏輯」。在比較不同成績及學習方法學生處於各種狀態下之比重差異後，可作為改善教學方向的參考依據。最後本研究使用學期中累計至各週的特徵資料，建構學期成績的預測模型，並觀察這些特徵是否足以作為學習預警的依據。結果顯示，使用累計至第六週的資料，可在預測學期成績的模型中，有高達0.81準確率的表現，可判斷這些特徵確實有學習預警的潛能。