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Python從初學到生活應用超實務（電腦視覺與AI加強版）：讓Python幫你處理日常生活與工作中繁瑣重複的工作

為了解決C 語言 語法 查詢的問題，作者陳會安 這樣論述：

不只學會 Python，還要讓它「真正」進入你的日常生活！ 從語言入門、圖片影音處理、辦公室自動化到 AI 辨識系統一次上手！ 活用 PIL、Pandas、OpenCV、Matplotlib、MediaPipe、CVZone 等熱門 Python 套件！   　　．快速上手基礎的 Python 語言 　　．圖片 / 影片預處理、影像及文字辨識 　　．設定自動排程、批次檔案處理、操作自動化 　　．爬取電影 / 天氣 / 匯率等即時資料 　　．進行資料分析與視覺化圖表 　　．學會人臉、手勢及姿勢等即時影像偵測 　　．打造 AI 車牌辨識系統 　　．建立 LINE BOT 聊天客服機器人 　　．

活用 PIL、Pandas、OpenCV、MediaPipe、CVZone 等熱門套件 　　．提供每章習題及範例程式資源   　　適用讀者 　　✓ 已經有其他程式語言基礎、或對運算思維有興趣的初學者 　　✓ 適合讀者自學 Python 程式設計，亦可作為 Python 程式設計相關課程的上課教材   本書特色   　　本書讓你學得到 Python；用得到 Python；還能夠真正活用 Python 來解決日常生活、學習和工作問題。全書一共分為五大篇 ── 「Python 語言快速入門篇」、「影片剪輯和影像處理篇」、「辦公室自動化篇」、「網路爬蟲 / 大數據與視覺化篇」、「AI 人工智慧與資料庫

篇」。並提供許多立即可用的生活應用範例：Word 及Excel 的 Office 自動化、自動化批次檔案處理、自動排程、自動填寫 HTML 表單欄位、網路爬取即時資料、Open Data、大數據分析、資料視覺化與 MySQL 資料庫使用。   　　另外，本書提供了許多 Python 人工智慧應用：人臉、手勢和姿勢等即時影像偵測，以及 OpenCV 影像預處理、Webcam 應用和串流視訊，讓你實際打造車牌、物體、文字辨識系統。最後使用 Chatterbot 的 AI 對話訓練，建立 LINE BOT 聊天機器人。

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多義詞「而」的篇章分析與教學建議

為了解決C 語言 語法 查詢的問題，作者張美玲 這樣論述：

漢語「而」為一跨「並列」、「轉折」、「因果」語義關係類別的連詞，可見功能之複雜，而前人的研究偏重古漢語「而」的語義與語法功能。關於現代漢語「而」的研究多集中在學習者的偏誤，與篇章相關研究著實不多。為釐清多義詞「而」在現代漢語中的功能，本研究以Halliday（1985）的三大語言純理功能（metafunction）的概念（ideational）、篇章（textual）、人際（interpersonal）為分析架構，以真實語料為基礎，探討不同語義關係「而」在語義與篇章上的差異，並將研究結果應用於實際教學中。本研究之語料共2,115筆「而」的書面語料，996筆取自《中文詞彙特性速描系統》（Chi

nese Word Sketch Engine）、1,119筆取自《聯合知識庫》（UDN Data），兩語料庫的字數各約25萬字，以前人的研究為基礎，梳理語料，深入探討「而」不同語義關係的差異與篇章功能的異同。首先，先從歷時的角度來看，「而」原來以連接「並列」、有時間先後的語言成分，因此有「承接」功能，經過語境的推進而有「因果」、「轉折」等不同功能。「因果」為事理上的承接關係，轉折細化出對比功能，承接也延伸出遞進功能，形成複雜的語義關係。再從語料的分布來看，以「而2」（對比）最多，佔29.6%，其次為「而3」（遞進）佔27.5%、「而5」（因果）佔20.6%、「而4」（承接）佔13.2%，而以

「而1」（轉折）佔9.1%最低。整體看來，「而」仍以逆接義（「而1」＋「而2」）與順承義（「而3」＋「而4」）為主，其次為因果義（「而5」）。在篇章層面上，「而」連接短句或分句的「局部連接」為89.7%，遠高於「整體連接」的10.3%，後者連接語段或語篇，其中以「而3」的30.7%、「而4」的27.5%與「而2」的24.8%較高。其次，「而1」為15.6%，「而5」僅1.4%。而範距大小與信息焦點的分布有關，整體連接的「對比焦點」比例明顯較高，連接語段時常帶出「新話題」並加以說明，因而與前面語段形成對比。最後，研究者將探討現行華語教材中「而」內容的優缺點，並將本研究的結果應用於教學上。

Python 教學手冊

為了解決C 語言 語法 查詢的問題，作者洪維恩 這樣論述：

程式設計書 20 萬冊暢銷作者洪維恩最新力作！ 　　☆☆ 全書採 Colab 雲端免安裝環境實作教學, 並附有 Colab 線上教學影片 ☆☆ 　　☆☆ 所有範例也可在 Jupyter Lab 執行, 並附有 Jupyter Lab  線上教學影片 ☆☆ 　　本書沿襲《C 語言教學手冊》、《C++ 教學手冊》、《Java 教學手冊》系列書籍的中心思維, 以教學為優先考量, 在內容的設計與學習的節奏上, 都適度考量到課堂時間長度與初學者的接受能力, 不論是老師在學校授課, 或是讀者在家自學 Python, 在學習過程中都能在在感受到書籍內容對於學習節奏規劃的貼心。 　　為減少課堂

授課現場的軟硬體準備時間, 以及避免學習者在家自我練習的環境建置問題, 本書採用 Colab 雲端服務作為主要教學開發環境, 達到完全不須建置安裝任何軟體即可開始教學練習, 甚至使用手機或是平板開啟瀏覽器也可上課學習, 不會因為不同環境建置差異及不同平台或作業系統版本而耗費時間排除問題, 有效提升教學效率。 　　本書在選題上完全聚焦在初學者的需求, 以精簡的大量範例讓初學者理解基本語法的重要面向, 釐清初學階段容易誤解的細節, 範例設計不求花俏吸睛, 而是以教學上能呈現重點, 初學者又能在短時間內明確吸收為考量, 並在每章章末附有大量的習題, 可讓學生自我演練, 或供老師驗收成果, 有效提升

學習效果。 　　在延伸主題的選材上本書也以 Python 應用上最常使用到的數學、資料處理及繪圖為主, 講解 NumPy、Pandas、Matplotlib、pyplot、scikit-image 等模組, 不求能快速做出厲害的應用, 而是以奠定基礎為目標, 期許讀者在修習本書後, 不論是要往 AI 機器學習, 抑或是資料科學領域發展, 都能夠快速應用書上學過的這些通用模組, 有效搭建起未來進階應用 Python 的橋樑。 　　另外, 本書還介紹了以數學符號運算見長的 SymPy 模組, 可以讓理工科系學生透過 Python 程式驗證微積分、工程數學等必修課程, 還能夠將抽象的數學概念以視

覺化的方式呈現, 不但可以讓程式設計課程與數學課程完美接軌, 也因為這些延伸模組都能以 Python 一致的語法操控, 彷彿是 Python 內建功能一樣, 更能讓學習者領略 Python 的設計奧妙, 有效提升對於程式語言的認知深度。 　　本書撰寫過程嚴謹, 除經過完整兩個學期的試教, 確認學生的吸收成效外, 也交由百位以上的學生試讀反饋意見, 再一一調整內容安排, 以期能符合現場教學及初學者需求。即使是每章章末的習題, 也都經過十多位學生實際演練, 確保出題範圍適切、難易適中, 是驗證學習成效的利器。 本書特色 　　□ 免安裝環境開瀏覽器就能上課寫程式 　　□ 大量簡明範例呈現教學重

點容易吸收 　　□ 資料科學影像處理奠基未來 AI 基礎 　　□ 數學符號運算無縫接軌理工數學課程 　　□ 以大量習題驗證教學自我評量最有效 　　□ 經完整兩個學期多科系試教實際驗證

論設立客家委員會之社會意涵－以 Iris M. Young 差異政治觀點回應

為了解決C 語言 語法 查詢的問題，作者簡詩婷 這樣論述：

於 2001 年 6 月 14 日臺灣客家委員會宣布正式成立，此舉為將客家族群事務首度納入中央行政機關，對於客家族群來說是族群權利保障的一種措施，目的是為了保存逐漸流失的客家文化以及客家語言，但對於這樣的做法，卻也引起了相當的爭議：像是有的宣稱這是為臺灣多元族群中的「特惠權利」，而可能因此而引發族群對立；有的則指出設立客家族群未如同原住民族般同等弱勢，設立部會則間接將客家族群貼上次等標籤；另外也有的更指出設立部會僅是政治選票下的考量，而非真正是中央要保存客家文化。而為何客家族群有權利可以擁有屬於自身族群的事務機關？又是因著什麼樣的緣故而設立？而設立客家委員會又將帶給臺灣社會什麼樣的意涵與啟示

？對於這些問題，本文將使用當代美國政治哲學家 Iris Marion Young 的「差異政治」 （Politics of Difference）概念做為回應，其理論說明在一個多元族群社會當中，應涵容於不同群體的差異，並將差異帶入公共領域之中，透過差異的不同詮釋將帶給社會不同經驗，使社會存有更多異質性的觀點以達在民主國家中所追求的社會正義。故本研究以「差異政治」中的概念推演結合著客家族群在臺灣政治下處境，再者運用其理論於公共領域中的調適措施「群體代表」（Group Representation）來為設立客家族群性專責行政機關做設立正當性之闡述，後則透過實際社會調查資料來為結果補充檢證。最後結果

發現設立客家委員會在當今臺灣社會有三點意涵：1.整體社會更蘊含正義理念2.設立客委會有助於臺灣民主社會發展3.肯認客家族群文化助於提升族群認同