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這兩本書分別來自人民郵電 和人民郵電所出版 。
國立政治大學 行政管理碩士學程 王信實所指導 陳保佑的 國軍形象之大數據分析–以國軍新冠肺炎染疫事件為例 （2020），提出python累加求和關鍵因素是什麼，來自於大數據、國軍形象、社群媒體、AIDA。
而第二篇論文國立中興大學 電機工程學系所 賴永康所指導 蔡育仁的 基於脈動陣列的高效卷積神經網路加速器 （2020），提出因為有 CNN加速器、脈動陣列、卷積神經網路的重點而找出了 python累加求和的解答。
最後網站Python 实现循环的最快方式（for、while 等速度对比）則補充：众所周知，Python 不是一种执行效率较高的语言。 ... 内置函数 sum 的累加操作实际上也是一种循环，但它由C 语言实现，而 for 循环中的求和操作是由 ...
深度學習原理與 TensorFlow實踐
為了解決python累加求和 的問題，作者黃理燦 這樣論述：
本書介紹了深度學習原理與TensorFlow實踐。著重講述了當前學術界和工業界的深度學習核心知識：機器學習概論、神經網路、深度學習。著重講述了深度學習的實現以及深度學習框架TensorFlow：Python 程式設計基礎、TensorFlow程式設計基礎、TensorFlow模型、 TensorFlow程式設計實踐、TensorFlowLite 和 TensorFlow.js、TensorFlow案例--醫學應用和Seq2Seq attention 模型及其應用案例。 本書特色是既有由淺入深的理論知識，又有從入門到高深的應用程式設計的技術知識。本書涵蓋了深度學習的理論、Python 程式設計
語言以及TensorFlow程式設計知識和代碼解讀，為深度學習初學者以及進階人員提供了詳盡的必要知識。 本書可用于大學本科生高年級以及研究生人工智慧教材，也可作為應用領域技術人員、工程技術人員和科學研究工作者的參考資料。 黃理燦 浙江理工大學網路與分散式運算研究所所長， 曾任浙江省資訊化促進會理事長，International Conference on Networking and Distributed Computing(ICNDC)網路與分散式運算國際會議主席。一直從事網路與分散式運算研究。IEEE高級會員，域搜雲平臺創始人。 第 1
章 緒論 1 11 引言2 12 深度學習的發展歷程 3 13 TensorFlow 應用現狀 5 習題 6 第 2 章 機器學習概論7 21 機器學習相關的數學知識 8 211 微積分8 212 線性代數11 213 概率論14 22 機器學習方法15 221 監督學習16 222 無監督學習24 223 半監督學習 26 224 強化學習28 23 資料的預處理方法31 習題34 第 3 章 神經網路35 31 神經網路基礎知識36 311 MP 模型36 312 感知機38 313 三層感知機41 32 神經網路模型53 321 徑向基函數網路 54 322 Ho
pfield 神經網路56 323 Elman 神經網路56 324 玻爾茲曼機57 325 自動編碼器60 326 生成對抗網路 62 習題64 第 4 章 深度學習65 41 多層感知機神經網路 66 42 啟動函數、損失函數和過擬合 71 421 啟動函數71 422 損失函數（代價函數） 74 423 防止過擬合78 43 卷積神經網路80 431 卷積神經網路原理 81 432 卷積神經網路 BP 演算法的數學推導 86 44 迴圈神經網路 89 441 迴圈神經網路模型原理90 442 BPTT 演算法 91 443 雙向迴圈神經網路 95 444 深
度迴圈神經網路 96 445 長短時記憶網路 96 446 門控迴圈單元網路 98 45 深度置信網路 99 451 RBM 原理99 452 RBM 求解演算法100 453 對比散度演算法101 454 公式推導101 455 深度置信網路訓練105 46 深度學習框架 106 461 TensorFlow107 462 Caffe107 463 Theano108 464 Keras 109 習題110 第 5 章 Python 程式設計基礎111 51 Python 環境搭建112 511 Python 安裝112 512 Jupyter Notebook
程式設計器安裝使用112 52 Python 程式設計基礎知識117 521 Python 識別字 117 522 Python 標準資料類型 118 523 Python 語句118 524 Python 運算子 119 525 代碼組121 526 Python 流程控制 122 527 Python 函數 123 528 Python 模組126 529 Python 類127 5210 命名空間和作用域131 53 Python 標準庫132 54 Python 機器學習庫132 541 NumPy 132 542 Scipy140 543 Pandas 14
3 544 Scikit-learn148 習題153 第 6 章 TensorFlow 程式設計基礎155 61 TensorFlow 的發展歷程與演進156 62 TensorFlow 的搭建配置158 621 在 Windows 系統環境下安裝TensorFlow158 622 在 Mac OS 系統環境下安裝TensorFlow158 623 在 Linux 系統環境下安裝TensorFlow159 63 TensorFlow 程式設計基礎知識 159 631 張量159 632 符號式程式設計160 633 變數和常量 161 634 會話（Session） 161
635 預留位置（placeholder）、獲取（Fetch）和饋送（Feed） 162 636 Variable 類163 637 常量、序列以及隨機值 164 638 執行圖（Running Graphs）166 639 操作運算167 6310 基本數學函數170 6311 矩陣數學函數 171 6312 張量數學函數 176 6313 張量 Reduction 操作176 6314 累加和累積 179 6315 張量拆分操作 179 6316 序列比較與索引 182 6317 張量資料類型轉換 183 6318 TensorFlow 張量形狀的確定與改變
184 64 TensorFlow 系統架構及源碼結構185 65 Eager Execution 188 66 TensorFlow 示例代碼 189 661 簡單回歸擬合 189 662 波士頓房價預測 191 習題193 第 7 章 TensorFlow 模型 194 71 TensorFlow 模型程式設計模式 195 711 tfnn 模組 195 712 tflayers 模組207 713 tfestimator 模組210 714 tfkeras 模組211 72 讀取數據212 721 載入數據 212 722 創建反覆運算器 214 723 使用 da
taset 資料216 73 TensorFlow 模型搭建218 74 TensorFlow 模型訓練220 741 損失函數——tflosses 模組220 742 優化器——tftrain 模組220 743 訓練示例222 75 TensorFlow 評估222 751 評價指標222 752 評估函數——tfmetrics 模組225 76 TensorFlow 模型載入、保存及調用227 77 視覺化分析和評估模型229 771 tfsummary 模組 229 772 TensorBoard 視覺化評估工具229 773 TensorBoard 使用案例 230
78 示例——鳶尾花分類239 習題242 第 8 章 TensorFlow 程式設計實踐243 81 MNIST 手寫數位識別 244 811 使用 tfnn 模組實現 MNIST手寫數位識別245 812 使用 tfestimator 模組實現MNIST手寫數位識別 248 82 Fashion MNIST253 821 Keras 序列模型 253 822 Fashion MNIST 代碼 259 83 RNN 簡筆劃識別 265 習題275 第 9 章 TensorFlow Lite 和TensorFlowjs 276 91 TensorFlow Lite 277 9
11 轉化訓練好的模型為tflite文件 278 912 編寫自訂操作代碼 279 913 在 TensorFlow Lite 的移動端進行安卓開發280 914 在 TensorFlow Lite 的移動端進行iOS 開發 283 92 TensorFlowjs 284 921 TensorFlowjs JavaScript 庫引入 284 922 TensorFlowjs 基礎知識 285 923 TensorFlowjs 示例 289 習題302 第 10 章 TensorFlow 案例——醫學應用303 101 開源醫學圖像分析平臺 DLTK的安裝運行304 102
開源醫學圖像分析平臺 DLTK的使用305 103 開源醫學圖像分析平臺 DLTK案例310 104 開源醫學圖像分析平臺 DLTK模型312 習題323 第 11 章 Seq2Seq attention模型及其應用案例324 111 Seq2Seq 和 attention 模型325 112 TensorFlow 自動文本摘要生成327 1121 TextSum 安裝運行 328 1122 TextSum 整體結構 329 113 聊天機器人 350 1131 DeepQA350 1132 Stanford TensorFlow Chatbot356 習題356
國軍形象之大數據分析–以國軍新冠肺炎染疫事件為例
為了解決python累加求和 的問題，作者陳保佑 這樣論述：
隨著網路科技的快速發展，社群媒體已與人們的生活相結合，網路行銷因此應運而生。國防部也與時俱進的透過社群媒體行銷國軍，而在訊息快速傳遞的時代，如未能即時有效處理重大危機事件，可能對組織造成極嚴重的負面影響。本研究主要以2020年國軍新冠肺炎染疫事件為例，利用Opview社群口碑資料庫系統蒐集臺灣地區新聞、部落格、Facebook、電子布告欄（PTT）等社群平台上的文本資料與google trend搜尋熱度資料進行統計分析。研究發現，本次染疫事件中，國軍網路淨聲量是國軍形象合理的替代變數，而海軍敦睦艦隊成員新冠肺炎確診數、記者會、消費者行為模式的表現期關鍵字比例，以及google trend的搜
尋熱度，對國軍形象有負面影響。此外，累加確診數對國軍形象呈現非線性的影響，初期導致國軍形象快速下降，後續之影響效果則逐漸遞減。國軍在因應重大危機事件時應瞭解網民討論的關鍵議題，即時且快速地給予回應，才能降低負面事件對國軍形象的影響。
自動化交易R語言實戰指南
為了解決python累加求和 的問題，作者（美）CHRIS CONLAN 這樣論述：
R語言是用於統計分析、繪圖的語言和操作環境，是屬於GNU系統的一個自由、免費、源代碼開放的軟件。它是一個用於統計計算和統計制圖的u秀工具。本書通過11章內容介紹了自動化交易的核心要點，並基於R語言給出了相應的編程方法。本書涉及編程、高性能計算、數值優化、金融以及網絡等眾多主題，書中的3個部分分別涵蓋了自動化交易簡介、平台搭建、產出交易等重要主題。本書內容詳細、示例豐富，非常適合對自動化交易感興趣或者想要使用R語言進行金融數據分析的人士閱讀參考。如果讀者有一定的編程基礎，將會對本書的學習提供不少助力。適當參考書中的公式和代碼示例，讀者能夠更好地掌握相關內容。Chris Conlan 是作為獨立從
事交易算法的數據科學家開始他的職業生涯的。進入弗吉尼亞大學之后，他僅用 3 個學期就完成了本科統計學課程。在此期間，他籌資組建了一家高頻外匯交易集團，並擔任總裁和首席交易策略師。目前，他正管理着一家科技公司，該公司業務涉 及高頻外匯、機器視覺和動態報告等領域。 第1部分 研究內容第1章 自動化交易的基礎 21.1 凈值曲線和收益率序列 21.1.1 凈值曲線的特征 31.1.2 收益率序列的特性 31.2 風險—收益模型 41.3 風險—收益模型的特征 51.3.1 夏普比率 81.3.2 最大回撤比率 91.3.3 偏矩比 111.3.4 基於回歸的性能指標 131.4
最優化性能指標 16第2部分 搭建平台第2章 網絡部分Ⅰ 182.1 雅虎金融數據接口 192.1.1 設置目錄 192.1.2 構建URL查詢 202.1.3 數據獲取 212.1.4 加載數據至內存 222.1.5 更新數據 232.2 YQL網絡服務 242.3 Quantmod的注釋 282.4 比較 292.5 組織成為日期一致的zoo對象 29第3章 數據准備 313.1 處理NA值（缺失值） 313.1.1 注意：R中NA和NaN的區別 313.1.2 IPO以及加入標准普爾500指數 313.1.3 合並到統一的日期模板 333.1.4 向前替換 343.1.5 線性平滑替換
353.1.6 交易量加權平滑替換 363.2 關於替換方法的討論 373.2.1 實時VS模擬 373.2.2 對波動率指標的影響 373.2.3 對交易決策的影響 383.2.4 結論 383.3 收盤價和調整收盤價 383.3.1 股票分割的調整 393.3.2 現金分紅的調整 403.3.3 有效更新和調整收盤價 403.3.4 實施調整 413.4 檢驗不活躍股票 413.5 計算收益矩陣 42第4章 指標 444.1 指標類型 444.1.1 疊加層 444.1.2 振盪器 444.1.3 累加器 454.1.4 模式/二元/三元 454.1.5 機器學習/非可視化、黑箱 454.
2 示例指標 454.2.1 簡單移動平均 454.2.2 移動平均收斂發散振盪器（MACD） 464.2.3 布爾帶 474.2.4 使用相關性和斜率自定義指標 474.2.5 基於多個數據集的指標 484.3 小結 50第5章 規則集 515.1 作為嵌套函數的過程流 515.2 術語 515.3 示例的規則集 525.3.1 疊加層 535.3.2 振盪器 535.3.3 累加器 535.4 過濾、觸發以及定量的偏好 54第6章 高性能計算 566.1 硬件概覽 566.1.1 處理 566.1.2 多核處理 566.1.3 超線程 576.1.4 內存 586.1.5 磁盤 586.1
.6 隨機存取存儲器 596.1.7 處理器緩存 596.1.8 交換空間 596.1.9 軟件概覽 606.1.10 編譯與解釋 606.1.11 腳本語言 616.1.12 速度與安全性 616.1.13 建議 626.1.14 for循環與apply函數 626.1.15 for循環與內存分配 636.1.16 apply族函數 646.1.17 創造性地使用二進制 646.1.18 測量計算時間的說明 656.2 R中的多核計算 666.2.1 令人尷尬的並行過程 666.2.2 doMC和doParallel 666.2.3 foreach程序包 676.3 實踐中的foreach程
序包 686.3.1 整數映射 686.3.2 使用foreach計算收益率矩陣 696.3.3 使用foreach計算指標 70第7章 模擬和回測 747.1 交易策略示例 747.2 模擬工作流程 767.2.1 代碼清單7-1：偽代碼 767.2.2 代碼清單7-1：對輸入的解釋及用戶指南 767.2.3 討論 837.3 執行示例交易策略 847.4 總結性統計量和績效指標 887.5 小結 89第8章 優化方法 908.1 時間序列的交叉驗證 908.2 數值VS解析優化 918.3 數值優化概覽 928.4 聲明一個求值器 938.4.1 代碼清單8-1：偽代碼 948.4.2 代
碼清單8-1：解釋輸入及用戶指南 948.5 通用模式搜索優化 1018.6 廣義模式搜索優化 1028.7 Nelder-Mead優化 1078.8 預測交易策略表現 1138.9 小結 116第9章 網絡部分II 1179.1 市場概覽：經紀商API 1179.2 安全連接 1189.2.1 建立SSL連接 1189.2.2 專有的SSL連接 1199.2.3 HTTP/HTTPS 1209.2.4 OAuth 1209.3 交易API的可行性分析 1209.3.1 自定義R程序包的可行性 1209.3.2 通過現存R程序包實現HTTPS + OAuth 1219.3.3 FIX引擎 12
19.3.4 向被支持的語言輸出指引 1219.4 計划和執行交易 1219.4.1 PLAN任務 1229.4.2 TRADE任務 1249.5 一般性的數據格式 1259.5.1 處理XML 1259.5.2 生成XML文檔 1319.5.3 處理JSON數據 1329.5.4 金融信息eXchange協議 1339.5.5 FIX可擴展標記語言（FIXML） 1349.5.6 R中的OAuth 1359.6 小結 137第3部分 產出交易第10章 組織和自動運行腳本 14010.1 組織腳本成任務 14010.2 利用源函數調用任務 14010.3 通過源函數方式調用任務 14110.4
Windows中的任務調度 14110.4.1 在Windows中從命令行運行R語言 14110.4.2 設置和管理任務調度程序 14310.5 UNIX中的任務計划 14410.6 小結 145第11章 前瞻 14611.1 語言的注意事項 14611.1.1 Python 14611.1.2 C/C++ 14611.1.3 硬件描述語言 14711.2 零售經紀商和拒絕權 14711.3 連接延遲 14811.3.1 以太網與Wi-Fi 14811.3.2 臨近交易所 14911.4 優先零售商 14911.5 消化信息和基本面 14911.6 小結 150附錄A 源代碼 151A.1
Platform/config.R 151A.2 Platform/load 152A.2.1 Platform/load.R 152A.2.2 Platform/update.R 153A.2.3 Platform/functions/yahoo.R 153A.2.4 Platform/load/ initial.R 154A.2.5 Platform/load/ loadToMemory.R 155A.2.6 Platform/load/ updateStocks.R 156A.2.7 Platform/load/ dateUnif.R 160A.2.8 Platform/load/ sp
Clean.R 161A.2.9 Platform/load/ adjustClose.R 161A.2.10 Platform/load/ return.R 162A.2.11 Platform/load/ fillInactive.R 162A.3 Platform/compute 162A.3.1 Platform/compute/MCinit.R 162A.3.2 Platform/compute/functions.R 163A.4 Platform/plan 168A.4.1 Platform/plan.R 169A.4.2 Platform/plan/decisionGen.R
169A.5 Platform/trade 173A.6 Platform/model 174A.6.1 Platform/model.R 174A.6.2 Platform/model/optimize. R 174A.6.3 Platform/model/evaluateFunc.R 174A.6.4 Platform/model/optimizeFunc. R 177附錄B 多核R的范圍 180B.1 R的作用域規則 180B.1.1 應用詞法作用域 180B.1.2 原型 181B.2 UNIX交叉系統調用 181B.2.1 fork調用和內存管理 182B.2.2 R作用域的應用 1
82B.3 Windows中的實例復制 184B.3.1 實例復制和內存管理 184B.3.2 R作用域應用 184
基於脈動陣列的高效卷積神經網路加速器
為了解決python累加求和 的問題，作者蔡育仁 這樣論述：
深度學習的運算以卷積神經網路(Convolution Neural Network)為核心，計算方式是使用濾波器進行大量的累加，並從大量累加之中獲取目標物件的特徵值，經過反覆的模型訓練得出權重係數，以此進行影像辨識或物件偵測等任務。不過使用CPU執行卷積神經網路運算並不合適，因為CNN有著上億次的運算量，而且大部分都是重複累加的計算，CPU的使用效率並不高，如果使用GPU這種專門針對大量平行運算的工具，可以更好的滿足CNN運算訓練的需求。CNN的推論過程也需要大量的平行運算，因此硬體設計需要支持高度平行運算，除此之外也要考慮數據在On-Chip和Off-Chip之間移動的能量消耗，資料如何重
複運用就很重要，所以Dataflow的設計必須考慮綜上所述，盡量最優化。本論文以72 PE為基礎進行卷積運算，可以處理3 x 3和1 x 1的Filter size，而且使用Systolic Array的設計架構，此架構的Data reuse比一般PE架構好，一般PE運算需要從SRAM重複拉取8次資料，不過Systolic Array只需拉取1次。接著本論文將Convolution及Max Pooling整合，Convolution計算完的PSUM儲存在PSUM Buffer，緊接著運行Max Pooling，此方法可以減少DRAM的存取次數。本硬體是在Xilinx ZCU-102 FPGA板
上做驗證，因使用量化權重的參數，硬體運算精度為UINT8，Operation Frequency設定在100 MHz，Throughput可達14.4 GOPs，Efficiency達98.90%，Bandwidth完成一個frame是150.82 MB，Convolution整合Max-Pooling可以解省31.75%的DRAM Access。未來方面可以提高Operation Frequency至200 MHz以上，以及PE數量的增加，加強平行運算的效率，這樣可有效提高硬體的Throughput。關鍵字 - CNN加速器、脈動陣列、卷積神經網路