作品集網站範例的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列線上看、影評和彩蛋懶人包

視覺設計大師的數據溝通聖經：在數位敘事世代，展現如實不偏的洞見

為了解決作品集網站範例的問題，作者AlbertoCairo 這樣論述：

　　你辛辛苦苦做的分析，是否敗在最後一哩的數據溝通？ 　　儘管你覺得所有的分析都萬無一失，你覺得這次一定會成功。但是，這並不代表你的成果能夠如實地展現在你的觀眾面前。最後，你可能又再一次地挫折、失敗。 　　這本書談的是數據溝通的基本原理，也就是告訴你怎麼如實展現你的成果，獲得大家認可。 　　好的數據溝通，可以仰賴優異的圖表。而圖表的設計，牽涉到基本的設計與統計概念。本書一開始，先歸納出優秀圖表的 5 大特質。隨後便開始介紹基本設計概念，提供讀者的基本元素，如形狀、顏色、大小等，來創作出好的圖表，吸引大眾的目光。接著，書中也引入統計基礎概念，如平均數、標準誤等，讓你的圖

表不僅美觀，也能如實地展現出你的資料，讓你的論述更有說服力。最後，本書展示不同領域的資料視覺化成果，讓你不僅學會觀念，也有範例可以參考。 　　設計的篇章，讓你的敘事成為觀眾的焦點；統計的篇章，建立你對於圖表的批判性思考，展現你的洞見。 　　這本書嘗試做的是跨領域的整合：視覺設計、統計分析、資料探索。只要這一本，你就可以一次掌握數據溝通的關鍵技術。 　　● 歸納出好的圖表設計具備的五大特質 　　● 白話講解優質的圖表背後的統計概念 　　● 不僅教你看圖表，也教你批判性思考 　　● 大量真實範例，不僅是工具書，也是範例作品集 全球專家一致好評 　　傑夫．賈維斯（Jeff Jarvis），

紐約市立大學新聞學院教授 　　麥可．曼恩（Michael E. Mann），賓州州立大學特聘教授 　　伊莎貝爾．梅瑞爾斯（Isabel Meirelles），安大略藝術設計大學教授 　　奈傑爾．霍姆斯，Explanation Graphics 創辦人 　　費爾南達．維加斯（Fernanda Viégas），Google 研究員 　　馬丁．華騰伯格（Martin Wattenberg），Google 研究員 　　約翰．格里姆瓦德（John Grimwade），俄亥俄大學視覺傳達學院 　　理查．伍爾曼（Richard Saul Wurman），TED 會議創辦人 專業推薦 　　「眼見為憑？別讓

眼睛欺騙大腦！學會精準客觀的分析方法，做出正確的商業決策。」——施光訓 中信金融管理學院校長/科技金融研究所教授 　　「真實世界數據存在跨年代、數量大、少數「異常值」的特性，如何忠實呈現統計圖表呢？本書顛覆大眾理解的統計與視覺化圖表實例，佐以解說圖表的統計學基本概念，值得閱讀，推薦給統計專家與每一位涉足大數據分析的工作者。」——孫在陽 國立陽明交通大學臨床資訊管理團隊/專案經理 　　「資訊爆量的現在，資料視覺化是帶領我們前進的解方；然而製作優秀圖表並不容易，推薦透過本書學習更多技巧！」——彭其捷 資料視覺化專書作者 　　「本書逐步的帶領讀者正確的解讀資訊圖表，學習說故事，以達到溝通目的；

藉由圖表的刺激，探索、提問更深刻的問題；是讀者一窺資訊視覺化領域的重要著作。」——葉乃靜 世新大學資訊傳播學系教授 　　「在這圖文傳播的時代中，資訊圖表是每個人職場必備的圖文溝通力，如何有效運用資訊、表達觀點、有感溝通，你可以在這本書中獲得解答。」——邱奕霖 圖解力教練 　　「掌握資料視覺化的關鍵思維，升級數據時代下必須具備的『數據溝通能力』」——維元 資料科學家的工作日常

Python實戰聖經：用簡單強大的模組套件完成最強應用(附影音/範例程式)

為了解決作品集網站範例的問題，作者鄧文淵,文淵閣工作室 這樣論述：

　　【Python系列書在台累計銷量突破10萬冊】    　　Python開外掛，開發實戰超進化！  　　橫跨15大領域，全面掌握最熱門的重量級技術應用！    　　給需要本書的人：  　　★有一些Python語法基礎，但想要更進一步挑戰開發應用的人  　　★對Python許多話題與開發方向有興趣，但卻不知如何下手的人  　　★已經有研究主題，想要找尋加速升級自己專案方法的人  　　★有程式開發經驗，想要快速累積成果，獲得成就感的人    　　善用Python的智慧結晶  　　站在巨人的肩膀快速掌握開發應用    　　Python號稱萬用語言，語法簡潔，應用領域廣泛，透過Python模組與

套件，可以減少大量重複性的程式碼，讓開發更加便利，所以不只受到許多程式人的青睞，也受到初學者的喜愛。    　　本書介紹許多熱門且精彩實用的 Python 模組套件，涵蓋網路爬蟲、多媒體圖片影音處理、語音文字處理、金融應用、臉部辦識分析、圖片偵測辨識、自然語言分析、自動化處理、多媒體機器學習、無程式碼機器學習，以及其他許多領域。在開發實作過程中，可體驗這些Python模組套件帶來的強大應用，而對於在開發卡關的人來說，也有機會找出掙扎已久的盲點，成為解決無能為力的關鍵，進一步突破開發瓶頸。    　　【超強雲端開發平台】善用 Google Colab，沒有成本負擔，又能在高效能的環境裡進行各種主

題的開發應用。    　　【數據資料擷取】利用不同模組套件，快速在網路中爬取，精確分類收集，無論是新聞、金融、圖片、影片的資料類別，都能在瞬間快速完成。    　　【多媒體檔案處理】進行圖形、聲音、影片的調整、剪輯與合併等作業，將複雜繁鎖的流程化為快速又準確的自動化操作。    　　【電腦視覺實踐】AI人工智慧中除了圖片偵測、標註與辦識，進階的人臉辦識、情緒分析、口罩偵測，都能在 Python 模組套件的串連下，利用極短的程式碼完美實現。過去視為困難無解的任務，現在就是那麼簡單!    　　【自然語言應用】無論是語言辨識翻譯、文句分詞、簡繁轉換或語意統計，更進一步的文章摘要、情緒分析、語音機器

人等應用，都能逐步完成。    　　【快速自動化操作】將大量複雜的工作流程加入智慧的腦袋，用自動化操作完成過去要花費大量時間、人力、物力的工作，提升工作效能。    　　【多媒體機器學習新利器】電腦視覺的進階開發應用層面很廣，無論是臉部偵測、臉部特徵、手部偵測、姿勢偵測、人體整合偵測、3D物體偵測，都能運用模組套件結合不同資源進行開發，在最少的程式碼裡得到最好的效果。    　　【無程式碼機器學習新領域】革命性的機器學習模式，利用雲端工具讓開發者在極簡程式碼，甚至不用程式碼的狀況下進行大規模資料訓練，簡化以往模型產生的複雜動作。    　　【打造模組套件】除了享受別人的開發成果，也能打造自己的

模組套件，將自己開發的成果包裝並上傳到網路分享，成為許多人專案開發的神隊友。    　　超值學習資源：  　　範例程式檔/無程式碼機器學習開發影音教學  　　Google Colab雲端開發平台入門影音教學 

客家流行音樂之研究與應用—以《頂好對面》創作專輯為例

為了解決作品集網站範例的問題，作者吳龍翔 這樣論述：

臺灣是個多元民族的社會，百年來融合了各種人文風俗，讓許多能夠代表各種文化的語言，經過歲月的融合漸漸式微，以客家話為例，目前能夠使用客語溝通的年輕人，已經越來越少。臺灣金曲獎於1990年創辦，金曲獎對華語流行音樂具有相當大的影響，近年來提供各種語言音樂的相關獎項，讓對流行音樂有興趣的人，能夠朝自己母語創作的流行歌曲深耕。有鑑於此，筆者想藉著創作客語流行音樂，盡一份傳承母語的本分，在創作的過程中學習使用正確的用詞，以及適合旋律的發音，進一步認識自己的文化。本研究著眼臺灣客家腔調，結合流行音樂的曲式、配器，作為創作客家流行音樂的基礎。六首創作皆為筆者在「回家」過程中的心路歷程，首先，參考金曲獎客語

流行專輯，以及近期臺灣流行音樂的作品，分析適合演唱的客語腔調，歸納大眾喜好的旋律，接著分享創作發想，如何整理故事創作成歌詞，最後結合譜出的旋律及和弦曲式，成為客語流行歌曲。文末將統整資料，把製作客家流行音樂的心得感想，分享給對客家流行音樂議題有興趣的研究者參考。