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為了解決寫email給老師格式英文的問題,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

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今天這個話題有點沈重…我本身也考慮了很久才做這個影片。因為這些經驗對當年還小的我來說真的蠻打擊的,也很擔心在錄製這個影片的過程情緒會失控。 但是在開始說新加坡主題的影片後有的觀眾會私底下pm我詢問關於新加坡留學的考試與資訊等等。所以我覺得這個影片必須拍,讓大家知道這些案例,也希望大家在找中介處理留學事務的時候能夠更加小心,不要犯跟我一樣的錯誤。

那由於我不想在這個影片太過情緒化,那中間一些會讓我情緒激動的內容我可能就會略過不說了,會直接跟大家說重點。 如果我一下提供的情報有什麼錯誤,也歡迎大家的糾正。

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1. 首先我要跟大家澄清的是我並不是獎學金得主,我是自費來新加坡留學的,所以很多留學事務都要自己處理。
2. 我是2008年9月來新加坡,當年在中介的勸說下選擇考PACT。為了留在新加坡準備PACT的考試,當時一定要報讀一家語言學校。我其實考慮了很久要不要公佈語言學校的名字,但是上網查過後發現這家學校好像已經倒了,所以我覺得公開也無所謂了。我當時就讀的是位於Kallang的一家叫Shines的語言學校,當年的收費大概是每個月800新幣。
3. 那我們先說一下考試的問題好了。當時決定考PACT其實就是掉進第一個坑。我記得2008年好像是教育部推出AEIS的第一年。 AEIS的考試是另外一個外國學生想要進入政府學校需要通過的一個考試,主要考英文和數學,英文好像也是有選擇題和寫作題。 它比較好的一個地方是它會 根據你的成績為你分配學校。 當時PACT的問題所在就是拿到成績之後你必須自己找學校。對,一間 一間的找!另外一個缺點就是考完PACT之後還有另外一個考試交QT,內容如果我沒記錯的話就是20~30分鐘內完成60道題,題目都是關於找規律的填圖題。
4. PACT這麼麻煩那我當時為什麼會考PACT呢,主要原因就是Shines的中介當時跟我說 AEIS你考一次不過關,就永遠不能在新加坡考試進政府學校了。為了這個影片我這幾天上網做了資料才發現,08年的時候AEIS一年只能考一次,但是現在AEIS一年可以考2次。所以當時中介的說法是錯的,正確的說法應該是AEIS今年考不過的話要等到明年。當時我跟父母都覺得應該不可能一次考試不過就不能再考了吧,所以我們詢問了3次,她都給我們一樣的答案。另外,更坑爹就是當時中介完全沒有跟我們提到考完PACT還需要考QT,直到我們要去找學校的那一刻她才打電話跟我們說要再考多一門測驗。 這兩門考試加起來的費用並沒有比AEIS的考試便宜很多。
5. 所以我覺得在這裏我學到一門課就是不要認為中介什麼情報都知道,出了中介提供的情報之外,更重要的事是自己上網查明實現,確保中介有給你提供正確的資訊。另外,如果你有意要來新加坡留學,關於考試方面的諮詢一定要上網搜索其他留學生的經歷,再看看教育部官網所提供的情報。就算是全英文的,也可以使用Google 翻譯。實在看不懂的話可以打電話到教育部詢問。清楚的說明要使用華文交流對方一定會理解的。
6. 考完PACT和QT之後,我就去找學校了。但是非常可惜的是當時我們從中部一間間地提交資料,找到東部都沒有學校有名額。當時我的成績數學好像是80多還是90多,英文我只考了20多,所以沒有學校回應也可能是成績太爛了當時。 當時我看著路上穿著校服的學生真的超羨慕他們有書讀的。
7. 不過現在很幸運的是現在政策已經變了,大家不需要考PACT,只需要考AEIS教育部就會幫你自動匹配學校了,省了很多麻煩。
8. 還有一點我很想跟大家分享的就是語言學校的問題。 我當時所讀的語言學校,我老實的跟大家說,印象最深刻的就是上課過程就是老師告訴我們選擇題的答案,作文的格式。並沒有太深入的教要怎麼答題。上課的時候一些同學都是在下面鬧,自己組群玩。 我相信不僅是新加坡會有這樣的狀況,其他國家也會有。所以如果要來新加坡留學,我覺得比較有幫助的是自己找補習老師補習英文,對方才能指出你個人的弱點和改進。另外,找補習老師比較好的一點是,如果第一節課你覺得對方不太會教,我通常會在40分鐘左右跟對方說明不想繼續下去,下一節課讓中介換老師。但如果是語言學校的話大家已經交了800塊的學費,沒辦法退錢了。 但是不去語言學校有一個缺點就是沒辦法申請學生證與在新加坡久留,這個狀況的話大家就要另外考量一下了。
9. 最後的最後,我剛剛有提到過我非常爛的英文成績,但是我覺得大家如果剛來新加坡英文並不好,不要擔心。你目前的成績不能代表你以後的成就。最重要的是不要因為成績而否定自己,自己需要做的是想辦法讓自己進步。
10. 以上就是我的分享,希望能給想要來新加坡留學的各位做個參考。另外,如果你也是在新加坡留學的小夥伴,你也可以跟大家分享你的經歷。我相信這些分享都會有效幫助未來想要來留學的小夥伴,防止大家掉入無底坑。如果我以上提供的情報有任何錯誤歡迎大家指出,畢竟我是9年前來新加坡,記憶有點錯亂也說不定。

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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)

為了解決寫email給老師格式英文的問題,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

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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

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