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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】

為了解決選擇題word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

選擇題word進入發燒排行的影片

閱讀不同啟蒙例文本及操作不同順序的例子判斷對八年級生學習相似形概念之影響

為了解決選擇題word的問題，作者康靖坤 這樣論述：

本研究的目的在於探討不同啟蒙例及不同正非例順序對於學生在學習相似形概念上的影響。一開始讓學生自行閱讀不同啟蒙例文本，並搭配閱讀理解測驗，藉此探討不同「啟蒙例」對「閱讀理解」表現；接著搭配進行不同順序的正非例判斷活動並後測(特殊形的相似判斷、相似形的概念理解)，從中探討不同「啟蒙例」及不同「正非例順序」對相似形的「概念理解」之影響。本研究採實驗研究法，採便利取樣以北部四所國中、兩所高中國中部共21個八年級班級為研究對象，以「啟蒙例文本」及「正非例判斷的順序」為自變項，分成四組實驗及兩組控制組，將學生隨機指派至各組中。閱讀四邊形啟蒙例文本有三組：一組控制組(N=87)；另外兩組有閱讀更詳盡的相似

概念文本並搭配閱讀理解測驗外，一組後續搭配正例先於非例的正非例判斷(N=66)，一組後續搭配正例非例混和出現的正非例判斷(N=56)。而閱讀三角形啟蒙例文本也有三組：其中控制組(N=94)，一組後續搭配正例先於非例的正非例判斷(N=55)，一組後續搭配正例非例混和出現的正非例判斷(N=64)。實驗各組各進行一節課。研究結果顯示：分成各種程度的學生，「不同啟蒙例文本」與「操作不同順序的正非例判斷」間的交互作用沒有達到顯著效果。一、分析「不同啟蒙例文本」對於學生學習相似形概念之影響：先備知識程度分為程度低、程度中、程度高的學生，三種程度各自分別討論發現，無論哪種程度的學生，不同啟蒙例文本對學生在各

方面的表現均沒有呈現顯著性的差異。二、分析「操作不同順序的正非例判斷」對於學生學習相似形概念之影響：先備知識程度高的學生中，操作不同順序的正非例判斷對學生沒有顯著影響。先備知識程度中的學生，操作正例先於非例順序的組別，在「正非例判斷表現」顯著低於正例非例混和順序的組別；在「相似形的概念理解」方面，操作正例先於非例順序的組別甚至顯著低於控制組。而先備知識程度低的學生，操作正例先於非例順序的組別，在「正非例判斷表現」顯著低於正例非例混和順序的組別。三、分析不同先備知識程度及閱讀時間類型在學習相似形概念之差異：依據「閱讀文本時間」、「閱讀理解測驗時間」利用集群分析可以將學生分成三類：「閱讀時間長 (

RL)」、「閱讀時間短及閱讀理解測驗時間長(RSTL)」、「閱讀時間短及閱讀理解測驗時間短(RSTS)」。閱讀四邊形文本的學生，「RL」學生在「閱讀理解」、「相似形概念的理解」均顯著高於「RSTS」學生；閱讀三角形文本的學生有相同的結果外，在「正非例判斷」及「特殊形的相似概念判斷」也有相同的結果。而「RSTL」學生在「閱讀理解」、「相似形概念的理解」均顯著高於「RSTS」學生。「高先備知識」學生在各方面的表現均顯著優於「低先備知識」學生。閱讀四邊形文本的學生，「中先備知識」學生在「正非例判斷」、「相似形概念的理解」均顯著高於「低先備知識」學生；閱讀三角形文本的學生有相同的結果外，在「閱讀理解」

也有相同的結果。「高先備知識」學生僅在「相似形概念的理解」顯著優於「中先備知識」學生。

Python-最強入門邁向數據科學之路：王者歸來(全彩印刷第三版)

為了解決選擇題word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     

使用手機輔助大學英文雙字動詞片語學習之研究

為了解決選擇題word的問題，作者許喬毓 這樣論述：

英語雙字動詞片語（phrasal verb, PV）被廣泛用於溝通和學術寫作；使用動詞片語可以提高口語和寫作的流暢度。先前的語料研究找出了 150 個最常見的動詞片語，並將其關鍵意義在口頭和學術寫作兩類文本中分類。雖然動詞片語已被證明對許多英語學習者來說具有挑戰性，教學上較強調單字和文法，並沒有在課堂中重視動詞片語的教學。。為了提升學生動詞片語的知識，應提高學生對該類片語學習的意識，並探索動詞片語領域的新教學方法。最近，由於資訊傳播科技的快速發展，手機輔助語言學習（MALL）在英語課堂中被廣泛應用。 MALL 無所不在的特質對英語學習者有正面影響，它創造了新的教學可能性，並在教室外培養學習者

的自主性和持續學習。 Kukulska‐Hulme、Lee 和 Norris（2017 年）認為行動設備應該與新的學習策略互相結合，不僅適用於課堂學習，也適用於課堂外學習。因此，學習者能夠通過MALL提高他們的積極性和學習表現。然而，很少有研究透過 MALL 來探究學習 PV 的效果，而考量到其效果的保留更少。此外，也很少有研究調查在學習PV後學生的單義及多義動詞片語的不同表現。在本研究中，我們使用有多功能的免費手機應用程式作為教學媒介。我們的目標是比較學生對動詞片語的理解與產出（選擇題及填充題）表現，並評估MALL 對於動詞片語學習成效。我們的受試者為 23 名大一學生。採用前測和後測單組之

比較設計。我們使用智慧型手機上的應用程式Quizlet設計了為期 5 週(五單元)的課外練習活動。此五個單元包含 37 個動詞片語（50 個含義）。我們根據詞義使用頻率和百分比從 S & AW PHaVE 列表中的學術寫作類中選擇目標片語和其意義。我們同時選擇了單義和多義的動詞片語，並透過評估測驗了解學生們在選擇題裡和填充題裡的片語知識（選擇和填充題各50）。學生每週透過在智慧型手機上的 Quizlet學習和練習目標動詞片語（每週一個單元）；此外，我們使用兩種測試（詞彙能力測試和評估測驗）和兩份問卷（個人學習資料和Quizlet評量）作為研究工具。評估測驗共有3個版本，用於前後測及延遲後測，內

容相同，但項目順序不同。我們進行了前測和後測以評估教學效果，並使用延遲後測以調查效果的持續。還對詞彙能力測試和個人學習問卷進行分析，以探索影響學生動詞片語知識的相關因素，並使用一份評量問卷調查了學生透過 Quizlet 對學習動詞片語的態度。比較學生在填充題及選擇題前後測的動詞片語知識，我們發現他們在填充題的進步達統計顯著差異。各因素中僅詞彙能力測試和PV表現相關性高。我們透過手機讓學生學習多義動詞片語的設計，為研究人員和英語教師提供了嶄新的知識。我們若想讓大學生精通動詞片語，在英文課堂中應多介紹口語及學術寫作類的動詞片語。教師若有時間實施 Quizlet 單元，老師可透過智慧型手機讓學生學習

更多的動詞片語及其含義，而研究者可以探索其他影響動詞片語學習的因素，或驗證我們檢測因素在台灣不同環境下或其他國家學習者是否有異同。