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國立臺灣大學 工業工程學研究所 藍俊宏所指導 楊閔翔的 發展以三元組為基礎的知識圖譜與文章摘要萃取技術 （2020），提出sql課程ptt關鍵因素是什麼，來自於萃取式摘要、斷詞、知識圖譜、關鍵字擷取、N元語法、三元組、主詞-動詞-賓語、召回率導向的摘要評估。
而第二篇論文國立中央大學 通訊工程學系在職專班 張大中所指導 劉冠麟的 機器學習分類防疫新聞 （2019），提出因為有 機器學習、文本分類、新聞分類的重點而找出了 sql課程ptt的解答。
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計算機概論（電腦概論、電腦常識）【適用台電、中油、中鋼、中華電信、台菸、台水、漢翔、北捷桃捷、郵政】
為了解決sql課程ptt 的問題，作者蔡宏恩 這樣論述：
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、資料庫、資料結構、電腦通訊及資訊安全等考科，因考科內容相當繁多，可供出考題的重點繁多、變化莫測，相較之下考試難易並不會來得困難，國家 考試及各類國營事業皆會以參考歷屆試題命題，考生應將歷屆試題加 以熟讀、整理及演練，找出考試的題型及出題方向。 計算機概論一科看似複雜難懂，但只要掌握住學習方法，很快就能得心應手！本書特別針對讀者的困難編寫整理相關概念，以條列式重點，大量簡明易懂的表格圖解，搭配簡單扼要的說明，讓您輕易的從表格中掌握住必考重點。 計算機概論此科要拿高分並不困難，只要多一分努力，即可多一分收穫，考生可藉由本書掌握重點外，並有計劃性的研讀及演練複習， 便能事半功倍，求
取功名。 本書題目皆由國營事業、國家考試、捷運、預官考古題整理而成，相信考生只要熟讀本書重點及勤作本書題目，必能拿取高分。 筆者所學有限，整理歸納這幾年來考古題型的重點，計算機概論內 容範圍廣大，如有內容不足或錯誤之處在所難免，還請各位前輩先進能不吝指教，來信告知。 本科制勝策略 對於電機電子資訊類科的考生而言，準備此科較能得心應手， 許多課程觀念及內容，在過去求學的課程中，已經有先行研讀並建立 初步概念，故可將重點放在加強、演練題目及複習課文內容，力求高分。 而非電機電子資訊相關科系的考生亦無需灰心，考題上尚有許多記憶性試題及固定計算，考生應著重在觀念上的建
立，因計算機概論中有許多的題目重點題型，從近年來的考題趨勢發現，招考題型中，多參照歷屆試題出題，從四技二專統測及國家考試歷屆試題作為演練題目的出發，相信考生只要勤加練習考古題型，必能拿取高分。 計算機概論一科中，出題內容中記憶類題型的佔分比例頗重，考前應熟記本書的每一章所有的重點及榜首練功房內容，考試獲得高分的祕訣不外乎多看多寫，挑選一本有歸納重點的好書後，加以精讀及熟練，把考試的內容深刻的記憶在腦海中，並經由模擬作答書寫幾遍，便能使記憶更加深刻。各位考生秉持上述方法多加練習，準備此科並不困難，平日多一份準備，考試以平常心應考，拿高分並不困難。最後期勉諸君能金榜題名。 ｜最新年度重
點加強版｜ 重點一 常考相關概念 第一章 資料表示法 重點一 數字系統 重點二 數字資料表示法 重點三 錯誤偵測與更正 重點四 文字與多媒體資料 榜首練功房 嚴選試題演練 第二章 數位邏輯 重點一 基本邏輯閘 重點二 布林代數與第摩根定理 重點三 布林代數化簡 重點四 組合邏輯 重點五 循序邏輯 榜首練功房 嚴選試題演練 第三章 計算機組織與結構 重點一 計算機硬體簡介 重點二 微處理器 重點三 記憶體 重點四 I/O控制與安竇定律 榜首練功房 嚴選試題演練 第四章 程式語言 重點一 軟體類型 重點二 程式語言簡介 重點三 資料型態與運算子 重點四 結構化程式設計 榜首練
功房 嚴選試題演練 第五章 作業系統 重點一 作業系統簡介 重點二 行程管理 重點三 同步與死結 重點四 記憶體管理 重點五 檔案存取與配置 榜首練功房 嚴選試題演練 第六章 資訊系統與資料庫應用 重點一 資訊系統開發概論 重點二 資料庫簡介 重點三 實體關聯模型與關聯表綱要 重點四 關聯式代數與SQL語法 重點五 資料庫正規化 重點六 資料倉儲與資料探勘 榜首練功房 嚴選試題演練 第七章 資料結構與演算法 重點一 演算法分析與設計 重點二 陣列與鏈結 重點三 堆疊與佇列 重點四 樹狀結構 重點五 圖形結構 重點六 排序 重點七 搜尋 榜首練功房 嚴選試題演練 第八章 電腦網路 重點
一 網路概論 重點二 應用層與傳輸層 重點三 網路層與連結層 重點四 區域網路通訊協定與網際網路上網方式 榜首練功房 嚴選試題演練 第九章 資訊安全與網路應用 重點一 資訊安全概論 重點二 基礎密碼學 重點三 加密法應用 重點四 網路應用 榜首練功房 嚴選試題演練 ｜近年最新考古題解析｜ 中華電信股份有限公司所屬機構102年從業人員(基層專員)遴選試題(機務類專業職(三)專員) 中華電信股份有限公司所屬機構102年從業人員(基層專員)遴選試題(機務類專業職(四)專員) 宏華人力資源股份有限公司102年派駐中華電信客戶網路人員遴選試題 台灣中油股份有限公司102年雇用人員甄選試題
(油料操作類) 台灣中油股份有限公司102年雇用人員甄選試題(輸氣類、睦鄰-輸氣類) 台灣自來水公司102年評價職位人員甄試試題 臺北自來水事業處暨所屬工程總隊102年新進職員甄試試題 臺北捷運公司103年新進司機員/技術員甄試試題 臺北捷運公司103年新進隨車站務員/站務員/常年大夜技術員甄試試題 桃園大眾捷運公司103年度新進人員甄試試題 經濟部所屬事業機構103年新進職員甄試試題(電機乙) 經濟部所屬事業機構103年新進職員甄試試題(資訊) 臺灣菸酒股份有限公司103年從業職員及從業評價職位人員甄試試題 臺北自來水事業處及所屬工程總隊103年新進職員甄試試
題 台灣自來水公司103年評價職位人員甄試試題 宏華人力資源股份有限公司103年派駐中華電信客戶網路人員遴選試題 中華電信股份有限公司所屬機構103年從業人員(基層專員)遴選試題 臺灣菸酒股份有限公司104年從業職員及從業評價職位人員甄試試題 台灣自來水公司104年評價職位人員甄試試題 臺北自來水事業處及所屬工程總隊104年新進職員甄試試題 經濟部所屬事業機構104年新進職員甄試試題(電機乙) 經濟部所屬事業機構104年新進職員甄試試題(資訊) 臺灣菸酒股份有限公司105年從業職員及從業評價職位人員甄試試題 臺北自然水事業處及所屬工程總隊105年新進職員(工)甄
試試題 經濟部所屬事業機構105年新進職員甄試試題 台灣糖業股份有限公司105年新進工員甄試試題 台灣中油股份有限公司105年雇用人員甄試試題 經濟部所屬機構106年新進職員甄試試題(資訊) 經濟部所屬機構106年新進職員甄試試題(電機（乙）) 台灣中油股份有限公司106年僱用人員甄試試題 台灣自來水公司106年評價職位人員甄試試題 台灣糖業股份有限公司106年新進工員甄試題 經濟部所屬事業機構107年新進職員甄試試題 臺灣菸酒股份有限公司107年從業職員及從業評價職位人員甄試試題 臺灣菸酒股份有限公司107年從業職員及從業評價職位人員甄試試題 臺北自
來水事業處及所屬工程總隊107年新進職員(工)甄試試題 桃園大眾捷運股份有限公司 107年度新進人員甄試試題 桃園大眾捷運股份有限公司107年度第2次新進人員甄試試題 台灣中油股份有限公司107年度僱用人員甄試試題 經濟部所屬事業機構108年新進職員甄試試題 台灣中油股份有限公司108年僱用人員甄試試題 台灣自來水公司108年評價職位人員甄試試題 臺北捷運公司108年1月13日新進技術員(資訊類) 桃園大眾捷運股份有限公司108年度新進人員招募甄試試題 臺中捷運股份有限公司108年度人員招募公開招考甄試試題 經濟部所屬事業機構109年新進職員甄試試題
台灣中油股份有限公司109年僱用人員甄試試題
發展以三元組為基礎的知識圖譜與文章摘要萃取技術
為了解決sql課程ptt 的問題，作者楊閔翔 這樣論述：
由於資訊科技的進步，資料的蒐集變得非常容易，導致人類消化資訊的速度遠比不上資料生成的速度，如何從海量的資料中，快速且正確的擷取出有用的資訊，無論在哪個領域中都是非常重要。本論文以「萃取式摘要」與「摘要知識圖譜」為目標，提出萃取式摘要的泛化改良流程。在不引入語系或領域的完整字典下，從文章內容自製暫用辭典，輔以N-gram尋找關鍵詞，藉此產生知識圖譜所需的三元組，即如中文的主詞、動詞、賓語 (SVO) 的概念，最後以關鍵字與三元組出現的頻率為權重標準，挑選關鍵詞與句，再彙整為萃取式摘要。為驗證提出之方法，本論文以內容農場、27篇學術論文與18篇期刊論文進行測試，以原文章之摘要為標準進行ROUGE
-1、2、L的計算，並與TextRank摘取之結果相比。在單篇平均六萬字的27篇論文且同時包含中英文文字下，無論移除或不移除停止字，平均每篇可得到ROUGE-1、2、L平均分為0.44、0.18與0.37，約為TextRank的3倍，可在29秒內處理完畢，速度為TextRank的142秒的5倍速度；在期刊與內容農場之文章也有類似之成果。摘要後以三元組繪製知識圖譜，視覺化呈現單篇文章摘要，可更有效率地理解文章關鍵字之間的關係。
使用Python搜刮網路資料的12堂實習課
為了解決sql課程ptt 的問題，作者何敏煌,葉柏漢,顏凰竹 這樣論述：
網路爬蟲是AI範疇中， 取得資料與儲存的一項重要技能， 而Python是爬蟲過程中相當好用的工具 全書以簡單的Python程式為主軸，讓您可以輕鬆學會如何利用Python的模組擷取公開的網站資料、網頁內容，並建立自己的自動化爬蟲程式，增進您在網路上搜刮資料的能力與效率，是已具有Python基礎的學習者最佳的爬蟲入門工具書。 在本書中我們將學會使用以下的Python開發環境、模組及框架： Thonny Jupyter Notebook requests json csv re xlrd BeautifulSoup
Selenium sqlite3 mysql pymongo pyinstaller Scrapy pyautogui 並學習如何擷取以下的幾種網站： ☑大學網站的焦點新聞頁面 ☑政府公開資訊網站 ☑即時新聞網站標題、內容、圖片 ☑汽車網站之車款資訊及二手車在庫資訊 ☑銀行網站之匯率資料擷取 ☑中央氣象局之氣溫觀測資訊 ☑Ptt八卦版年齡宣告按鈕及Ptt討論區貼文擷取 ☑網路書店暢銷書排行榜 ☑股市網站財經新聞 ☑線上購物網站產品資訊 ☑名言佳句範例網站 ☑台灣證券交易所股票
資訊 ☑Dcard梗圖下載 ☑台灣運彩官網資訊 ☑Mobile01討論區貼文 本書特色 ✪了解網站、網頁、瀏覽器間的關係，認識爬蟲程式 ✪了解網路上格式HTML/CSV/JSON/XLSX ✪使用requests模組取得網路上的資料 ✪擷取及解析JSON及CSV格式資料檔案 ✪利用Regular Expression及BeautifulSoup模組剖析網頁資料 ✪活用Chrome開發人員工具找出網頁中特定資料的CSS選擇器內容 ✪使用Selenium自動化工具擷取動態網頁 ✪把擷取的資料儲存到MySQL及MongoDB資料庫 ✪利用
排程器做到自動化資料擷取及通知的功能 ✪透過Scrapy框架建立爬蟲程式，大量搜刮資料
機器學習分類防疫新聞
為了解決sql課程ptt 的問題，作者劉冠麟 這樣論述：
2019年12月於中國大陸湖北武漢地區，發現新型冠狀病毒，隨後在2020年初迅速蔓延至全球，逐漸造成全球性的大瘟疫，被多個國際組織及新聞媒體形容是 多個國際組織及傳媒形容為自第二次世界大戰以來全球面臨的最嚴峻危機。截至2020年5月，全球已有220多個國家和地區累計報告逾471萬名確診病例，逾35萬名患者死亡。本文於新冠肺炎全球大流行的背景，在台灣每日約有一半以上的新聞報導皆與新冠肺炎或是防疫知識相關，在本篇研究，我們利用決策樹、支援向量機、隨機森林、樸素貝氏分等分類器來對分類防疫新聞，本研究分類防疫新聞和其他新聞，對於只有兩種分類的情況下雜訊是非常嚴重對於隨機森林或是樸素貝氏的正確率會有一
定的影響，實驗結果：決策樹有最好的效果(精確度：0.927)。