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Python最強入門邁向頂尖高手之路：王者歸來(第二版)全彩版

為了解決line安裝路徑修改的問題，作者洪錦魁 這樣論述：

Python最強入門邁向頂尖高手之路 王者歸來 第二版 本書特色 　　本書第一版曾經榮登博客來、天瓏、Momo暢銷排行榜第一名 　　本書除了贈送全書1101個程式實例，所有是非與選擇題皆附有習題解答，實作題部分有約260多個程式實例則是贈送所有偶數題的解答，有了這些解答讀者可以自行驗證學習成果。 　　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，許多人買了許多書，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： 　　1：Python語法講解不完整，沒有建立Python紮實語法的觀念 　　2：用C、C++、Java觀念撰寫實例 　　3：Python語法的精神與內涵未做說明 　　4：Python進階語法未做解說 　　5：基礎實例太少，沒經驗的讀者無法舉一反三 　　6：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、應用範圍最廣、範例最豐富的

書籍。整本書從Python風格說起，拋棄C、C++、Java思維，將Python語法、內涵與精神功能火力全開，完全融入矽谷頂尖Python工程師的邏輯與設計風格。 　　這是史上最多範例的Python書籍，有約1101個程式實例搭配約500個模組的函數，輔助約260個習題，外加126頁的習題電子書，用極深入、最詳細的態度講解Python語法的基礎與進階知識，例如：utf-8中文編碼、list、tuple、dict、set、bytes、bytearray、closure、lambda、Decorator、@property、@classmethod、@staticmathod…等。 　　此外，

也將應用範圍擴充至下列應用： 　　人工智慧基礎知識融入章節內容 　　認識Python彩蛋 　　從bytes說起、編碼(encode)、解碼(decoding) 　　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) 　　在座標軸內計算任2點之間的距離，同時解說與人工智慧的關聯 　　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 　　基礎函數觀念

，也深入到嵌套、closure、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 　　建立類別同時深入裝飾器@property、@classmethod、@staticmathod與類別特殊屬性與方法 　　設計與應用自己設計的模組、活用外部模組(module) 　　賭場騙局 　　設計加密與解密程式 　　Python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 　　建立有個人風格的QR code與電子名片QR code 　　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、音樂與遊戲 　　Matplotlib中英文圖表繪製 　　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 　　網路爬蟲 　　用Python執行手機傳簡訊 　　用Python執行傳送電子郵件 　　處理PDF檔案 　　用Python控制螢幕與鍵盤 　　輕量級的資料庫SQLite實作 　　用Python實戰MySQL資料庫 　　多工與多執行緒設計 　　海龜繪圖，設計萬花筒與滿天星星 　　Facebook與YouTube的應用 　　實作機場人臉辨識系統 　　搭配Flask設計Line Bot機器人 　　網路程式Server端與Client端程式設計，筆者也設計了簡單的聊天室 　　Python是一門可以很靈活使用的程式語言，本書對Python最基礎的知識與應用使用了大量靈活的實例做說明，讀者可以由這些

程式實例事半功倍成為Python頂尖高手。  

line安裝路徑修改進入發燒排行的影片

應用於動態影像之人工智慧技術與應用

為了解決line安裝路徑修改的問題，作者朱家慶 這樣論述：

為了交通安全，政府推動了許多道路安全規範，包括騎乘機車戴安全帽、禁止駕駛使用行動電話、汽車前後座繫安全帶及嚴懲酒後駕車等措施。國內嚴重交通事故也因此有下降，然而交通事故總數卻呈現上升的現象，如何降低因交通事故導致的醫療成本與生命財產的損失是刻不容緩的。現今有許多人工智慧的產品進入到我們的生活之中，其中影像辨識是非常熱門和重要的一環，可以透過大量的影像資料與數據資料將不同情況分類。本研究使用Github上的開源資料YOLO做為基底，以監視器的資料放進模型之中訓練，結合通訊軟體。透過本研究的辨識方法，可以及早發現車禍是故的發生並通報相關單位，藉以降低車禍受害者在車禍中醫療成本與生命財產的損失。

Python 技術者們：練功!老手帶路教你精通正宗 Python 程式

為了解決line安裝路徑修改的問題，作者NaomiCeder 這樣論述：

　　別再用 C/Java 邏輯來寫 Python 程式了！ 　　Python 軟體基金會主席 親自指點、引領入門 　　教您學 Python, 更讓您懂 Python 　　用真正 Python 思維寫出流利的 Pythonic 程式碼 　　Python 是目前的當紅程式語言, 更是進入 AI 機器學習必備的基礎知識, 學習 Python 已經蔚為風潮。但是大部分書籍、文件都只是教語法, 洋洋灑灑一大篇語法說明, 學了之後, 真的能懂 Python？知道怎麼寫 Python 嗎？ 　　本書不只是說明語法, 更告訴您 Python 與其他程式語言的不同之處, 以及這些特點背後的原因, 讓您

真的懂 Python、用 Python！ 　　本書相關資源網頁如下, 請登錄下載範例程式及 Bonus： 　　www.flag.com.tw/bk/t/f9749 　　也歡迎加入本書社群, 和技術者們直接對話！ 　　「從做中學 Learning by doing」粉絲專頁 　　(www.facebook.com/flaglearningbydoing/) 本書特色 　　翻譯書都看不懂？新手免害怕, 詳細的解說+流暢的翻譯, 讓你也看得懂、學得會, 領你進門更帶你修練成老手 　　本書為 Python 軟體基金會主席親自撰寫的最新版 Python 經典, 中文版由施威銘研究室監修, 書中

針對原書進行大量補充, 並適當添加註解, 幫助讀者能更加理解內容。 　　其他書看不到的內容, 只存在於老手間的獨門心法, 就讓這本書一一為您詳細說明。例如： 　　● Python 全域變數不是真正全域？ 　　● Python 函式的區域變數是由賦值與否來決定的？ 　　● 為何 Python 函式都不檢查參數值, 先用了出錯再處理？ 　　● Python 物件沒有真正的私有屬性, 資訊都不用封裝隱藏了嗎？ 　　● 鴨子型別是什麼？我實在不懂這跟鴨子到底有什麼關係？ 　　● 為什麼 Python 函式可以一次 return 多個傳回值？ 　　● Pythonic 這個詞好像很厲害, 是什麼意思

？ 　　● Python 的 list[n:m] 切片為何要有頭無尾？ 　　● 為什麼 Python 要求程式每行結尾不要超過 80 個字？ 　　● Python 的型別與類別是同義詞？  

線上匹配式曲線誤差補償系統與整線自動化之研究

為了解決line安裝路徑修改的問題，作者涂仁齊 這樣論述：

由於工業4.0的到來與物聯網的發展，使得在產線上提高精度與高效率的生產模式顯得更加可行。而其首先必須將生產資訊透明化，且能夠在機器間快速自動傳遞相關資訊，可即時掌控產線上的異常資訊並做及時的製程控到修正並提升加工精度與生產效率。將現經用到加工精度提升上時，則需可即時回傳加工製程匹配誤差，並做即時的補償，就達到智能誤差補償效果。針對曲線加工路徑進行研究，透過系統可從關鍵量測參數設定到誤差匹配補償都能線上有效完成，設計上也搭配自動化功能，可節省傳統匹配製程中的人力與時間，達到低成本快速量產的效果。具體研發整合(1)針對組裝匹配及製程匹配兩種模式建立線上匹配誤差計算及補償法;(2)透過線上自動檢測

及加工程式自動修正方法作到線上快速加工誤差修正功能，使生產可依照匹配誤差及時生產出正確的匹配組裝件;(3)根據(1)(2)建立具備友善人機介面的電腦輔助誤差補償系統;(4)實機驗證，證明所建立的方法與系統的準確性及實用性。最後再經由實驗驗證可以得知: 本系統可依照量測件的誤差同時進行加工件的尺寸與幾何誤差的調整，在初次補償時尺寸誤差為0.377mm可以縮小到0.053mm以內，可提升85%，初次角度誤差為0.93∘修正後縮小至0.118∘以內，可提升87%，而再次進行複合式製程匹配初始誤差為0.183mm修正後縮小至0.028mm，誤差補償率更提升至82%。