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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)DM2250

NT$864

出版商 深智數位股份有限公司
出版日期 2022年08月20日
語言 繁體中文
頁數 976
ISBN 9786267146453
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貨號: DM2250 Categories: ,

描述

內容簡介

Python最強入門

邁向數據科學之路

王者歸來

第3版

內容簡介

★★★★★【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

 

作者簡介

洪錦魁

一位跨越電腦作業系統與科技時代的電腦專家,著作等身的作家。

● DOS 時代他的代表作品是 IBM PC 組合語言、C、C++、Pascal、資料結構。
● Windows 時代他的代表作品是 Windows Programming 使用 C、Visual Basic。
● Internet 時代他的代表作品是網頁設計使用 HTML。
● 大數據時代他的代表作品是 R 語言邁向 Big Data 之路。
● 人工智慧時代他的代表作品是機器學習彩色圖解 + 基礎數學與基礎微積分 + Python 實作。

 

除了作品被翻譯為簡體中文、馬來西亞文外,2000 年作品更被翻譯為 Mastering HTML 英文版行銷美國,近年來作品則是在北京清華大學和台灣深智同步發行:

1:C、Java、Python 最強入門邁向頂尖高手之路王者歸來

2:OpenCV 影像創意邁向 AI 視覺王者歸來

3:Python 網路爬蟲:大數據擷取、清洗、儲存與分析王者歸來

4:演算法最強彩色圖鑑 + Python 程式實作王者歸來

5:matplotlib 從 2D 到 3D 資料視覺化

7:網頁設計 HTML+CSS+JavaScript+jQuery+Bootstrap+Google Maps 王者歸來

6:機器學習彩色圖解 + 基礎數學、基礎微積分 + Python 實作王者歸來

7:R 語言邁向 Big Data 之路王者歸來

8:Excel 完整學習、Excel 函數庫、Excel VBA 應用王者歸來

9:Python 操作 Excel 最強入門邁向辦公室自動化之路王者歸來

10:Power BI 最強入門 – 大數據視覺化 + 智慧決策 + 雲端分享王者歸來

 

他的近期著作分別登上天瓏、博客來、Momo 電腦書類暢銷排行榜前幾名,他的著作最大的特色是,所有程式語法或是功能解說會依特性分類,同時以實用的程式範例做解說,讓整本書淺顯易懂,讀者可以由他的著作事半功倍輕鬆掌握相關知識。

目錄

第1章:基本觀念

1-1 認識Python

1-2 Python 的起源

1-3 Python 語言發展史

1-4 Python 的應用範圍

1-5 靜態語言與動態語言

1-6 系統的安裝與執行

1-7 程式註解

1-8 Python 彩蛋

 

第2章:認識變數與基本數學運算

2-1 用Python 做計算

2-2 認識變數

2-3 認識程式的意義

2-4 認識註解的意義

2-5 變數的命名原則

2-6 基本數學運算

2-7 指派運算子

2-8 Python 等號的多重指定使用

2-9 Python 的斷列

2-10 專題- 複利計算/ 計算圓面積與圓周長

 

第3章:Python 的基本資料型態

3-1 type( ) 函數

3-2 數值資料型態

3-3 布林值資料型態

3-4 字串資料型態

3-5 字串與字元

3-6 bytes 資料

3-7 專題- 地球到月球時間計算/ 計算座標軸2 點之間距離

 

第4章:基本輸入與輸出

4-1 Python 的輔助說明help( )

4-2 格式化輸出資料使用print( )

4-3 輸出資料到檔案

4-4 資料輸入input( )

4-5 處理字串的數學運算eval( )

4-6 列出所有內建函數dir( )

4-7 專題- 溫度轉換/ 房貸問題/ 緯度距離/ 雞兔同籠

 

第5章:程式的流程控制使用 if 敘述

5-1 關係運算子

5-2 邏輯運算子

5-3 if 敘述

5-4 if ⋯ else 敘述

5-5 if ⋯ elif ⋯else 敘述

5-6 專題-BMI/ 猜數字/ 生肖/ 方程式/ 火箭升空/ 閏年

 

第6章:串列 (List)

6-1 認識串列(list)

6-2 Python 物件導向觀念與方法

6-3 字串內容是串列的常用方法

6-4 增加與刪除串列元素

6-5 串列的排序

6-6 進階串列操作

6-7 串列內含串列

6-8 串列的賦值與切片拷貝

6-9 再談字串

6-10 in 和not in 運算式

6-11 is 或is not 運算式

6-12 enumerate 物件

6-13 專題 大型串列/ 認識凱薩密碼

 

第7章:迴圈設計

7-1 基本for 迴圈

7-2 range( ) 函數

7-3 進階的for 迴圈應用

7-4 while 迴圈

7-5 enumerate 物件使用for 迴圈解析

7-6 專題:購物車設計/ 圓周率/ 雞兔同籠/ 國王的麥粒/ 電影院劃位

 

第8章:元組 (Tuple)

8-1 元組的定義

8-2 讀取元組元素

8-3 遍歷所有元組元素

8-4 修改元組內容產生錯誤的實例

8-5 可以使用全新定義方式修改元組元素

8-6 元組切片(tuple slices)

8-7 方法與函數

8-8 串列與元組資料互換

8-9 其它常用的元組方法

8-10 enumerate 物件使用在元組

8-11 使用zip( ) 打包多個串列

8-12 生成式(generator)

8-13 製作大型的元組資料

8-14 元組的功能

8-15 專題:認識元組/ 打包與解包/bytes 與bytearray

 

第9章:字典 (Dict)

9-1 字典基本操作

9-2 遍歷字典

9-3 建立字典串列

9-4 字典內鍵的值是串列

9-5 字典內鍵的值是字典

9-6 字典常用的函數和方法

9-7 製作大型的字典資料

9-8 專題:文件分析/ 字典生成式/ 星座/ 凱薩密碼/ 摩斯密碼

 

第10章:集合 (Set)

10-1 建立集合set( )

10-2 集合的操作

10-3 適用集合的方法

10-4 適用集合的基本函數操作

10-5 凍結集合frozenset

10-6 專題:夏令營程式/ 程式效率/ 集合生成式/ 雞尾酒實例

 

第11章:函數設計

11-1 Python 函數基本觀念

11-2 函數的參數設計

11-3 函數傳回值

11-4 呼叫函數時參數是串列

11-5 傳遞任意數量的參數

11-6 進一步認識函數

11-7 遞迴式函數設計recursive

11-8 區域變數與全域變數

11-9 匿名函數lambda

11-10 pass 與函數

11-11 type 關鍵字應用在函數

11-12 設計自己的range( )

11-13 裝飾器(Decorator)

11-14 專題 函數的應用/ 質數

11-15 專題 幾里德演算法

 

第12章:類別 - 物件導向程式設計

12-1 類別的定義與使用

12-2 類別的訪問權限 – 封裝(encapsulation)

12-3 類別的繼承

12-4 多型(polymorphism)

12-5 多重繼承

12-6 type 與instance

12-7 特殊屬性

12-8 類別的特殊方法

12-9 專題:幾何資料的應用

 

第13章:設計與應用模組

13-1 將自建的函數儲存在模組中

13-2 應用自己建立的函數模組

13-3 將自建的類別儲存在模組內

13-4 應用自己建立的類別模組

13-5 隨機數random 模組

13-6 時間time 模組

13-7 系統sys 模組

13-8 keyword 模組

13-9 日期calendar 模組

13-10 幾個增強Python 功力的模組

13-11 專題設計:賭場遊戲騙局/ 蒙地卡羅模擬/ 文件加密

 

第14章:檔案輸入輸出與目錄的管理

14-1 資料夾與檔案路徑

14-2 os 模組與

14-3 os.path 模組

14-4 獲得特定工作目錄內容glob

14-5 讀取檔案

14-6 寫入檔案

14-7 讀取和寫入二進位檔案

14-8 shutil 模組

14-9 安全刪除檔案或目錄send2trash( )

14-10 檔案壓縮與解壓縮zipFile

14-11 認識編碼格式encoding

14-12 剪貼簿的應用

14-13 專題設計 分析檔案/ 加密檔案

 

第15章:程式除錯與異常處理

15-1 程式異常

15-2 設計多組異常處理程序

15-3 丟出異常

15-4 紀錄Traceback 字串

15-5 finally

15-6 程式斷言assert

15-7 程式日誌模組logging

15-8 程式除錯的典故

 

第16章:正則表達式

16-1 使用Python 硬功夫搜尋文字

16-2 正則表達式的基礎

16-3 更多搜尋比對模式

16-4 貪婪與非貪婪搜尋

16-5 正則表達式的特殊字元

16-6 MatchObject 物件

16-7 搶救CIA 情報員-sub( ) 方法

16-8 處理比較複雜的正則表示法

 

第17章:用 Python 處理影像檔案

17-1 認識Pillow 模組的RGBA

17-2 Pillow 模組的盒子元組(Box tuple)

17-3 影像的基本操作

17-4 影像的編輯

17-5 裁切、複製與影像合成

17-6 影像濾鏡

17-7 在影像內繪製圖案

17-8 在影像內填寫文字

17-9 專題 – 建立QR code/ 辨識車牌與建立停車場管理系統

 

第18章:開發 GUI 程式使用 tkinter

18-1 建立視窗

18-2 文字標籤Label

18-3 視窗元件配置管理員Layout Management

18-4 功能鈕Button

18-5 變數類別

18-6 文字方塊Entry

18-7 文字區域Text

18-8 捲軸Scrollbar

18-9 選項鈕Radiobutton

18-10 核取方塊Checkboxes

18-11 對話方塊messagebox

18-12 圖形PhotoImage

18-13 尺度Scale 的控制

18-14 功能表Menu 設計

18-15 專題 – 設計小算盤

 

第19章:詞雲設計

19-1 安裝wordcloud

19-2 我的第一個詞雲程式

19-3 建立含中文字詞雲結果失敗

19-4 建立含中文字的詞雲

19-5 進一步認識jieba 模組的分詞

19-6 建立含圖片背景的詞雲

 

第20章:數據圖表的設計

20-1 認識matplotlib.pyplot 模組的主要函數

20-2 繪製簡單的折線圖plot( )

20-3 繪製散點圖scatter( )

20-4 Numpy 模組基礎知識

20-5 色彩映射color mapping

20-6 繪製多個圖表

20-7 建立畫布與子圖表物件

20-8 長條圖的製作bar()

20-9 圓餅圖的製作pie( )

20-10 設計2D 動畫

20-11 專題:數學表達式/ 輸出文字/ 圖表註解

 

第21章:JSON 資料與繪製世界地圖

21-1 JSON 資料格式前言

21-2 認識json 資料格式

21-3 將Python 應用在json 字串形式資料

21-4 將Python 應用在json 檔案

21-5 簡單的json 檔案應用

21-6 世界人口數據的json 檔案

21-7 繪製世界地圖

 

第22章:使用 Python 處理 CSV 文件

22-1 建立一個CSV 文件

22-2 用記事本開啟CSV 檔案

22-3 csv 模組

22-4 讀取CSV 檔案

22-5 寫入CSV 檔案

22-6 專題- 使用CSV 檔案繪製氣象圖表

22-7 台灣股市數據

22-8 Python 與Microsoft Excel

 

第23章:Numpy 模組的基礎知識

23-1 陣列ndarray

23-2 Numpy 的資料型態

23-3 建立一維或多維陣列

23-4 一維陣列的四則運算與基礎操作

23-5 用切片提取一維陣列的元素

23-6 多維陣列的索引與切片

23-7 陣列的拷貝與檢視

23-8 更改陣列外形

23-9 陣列分割

23-10 陣列合併與堆疊

 

第24章:基礎統計與隨機數

24-1 母體與樣本

24-2 數據加總

24-3 數據分佈

24-4 數據中心指標

24-5 數據分散指標

24-6 Sigma 符號運算規則與驗證

24-7 活用 Sigma 符號

24-8 迴歸分析

24-9 隨機函數的分佈

 

第25章:Numpy 的數學運算與 3D 繪圖

25-1 基礎數學函數

25-2 三角函數

25-3 指數與對數函數

25-4 陣列處理函數

25-5 陣列資料排序

25-6 向量運算

25-7 矩陣運算

25-8 簡單線性代數運算

25-9 線性插入函數

25-10 Numpy 的廣播功能

25-11 檔案的輸入與輸出

25-12 專題 – 3D 繪圖到3D 動畫

25-13 專題 – 遮罩觀念與數據分類

 

第26章:Pandas 入門

26-1 Series

26-2 DataFrame

26-3 基本Pandas 資料分析與處理

26-4 讀取與輸出CSV 檔案

26-5 讀取與輸出Excel 檔案

 

第27章:Pandas 視覺化資料與時間序列

27-1 Pandas 繪圖

27-2 時間序列(Time Series)

27-3 專題:鳶尾花

 

第28章:網路爬蟲

28-1 上網不再需要瀏覽器了

28-2 下載網頁資訊使用requests 模組

28-3 檢視網頁原始檔

28-4 解析網頁使用BeautifulSoup 模組

28-5 網路爬蟲實戰

 

第29章:用 Python 操作台灣股市

29-1 Stock( ) 建構元

29-2 Stock 物件屬性

29-3 Stock 物件方法

29-4 取得單一股票之即時資料realtime.get( )

 

第30章:Sympy 模組與符號運算

30-1 定義符號

30-2 解方程式

30-3 解聯立方程式

30-4 微分與Sympy

30-5 積分與Sympy

30-6 Sympy 模組的繪圖功能

 

第31章:人工智慧破冰之旅 - KNN演算法

31-1 將畢氏定理應用在性向測試

31-2 電影分類

31-3 選舉造勢與銷售烤香腸

 

第32章:機器學習使用 scikit-learn 入門

32-1 網路購物數據調查

32-2 使用scikit-learn 模組計算決定係數

32-3 預測未來值

32-4 人工智慧、機器學習、深度學習

32-5 認識scikit-learn 數據模組datasets

32-6 監督學習 – 線性迴歸

32-7 scikit-learn 產生數據

32-8 常見的監督學習分類器

32-9 無監督學習 – 群集分析

 

附錄 指令、函數與專有名詞索引

    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2D、3D圖表繪製

■設計動態的2D與3D圖表

■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

寫過許多的電腦書著作,本書沿襲筆者著作的特色,程式實例豐富,相信讀者只要遵循本書內容必定可以在最短時間精通Python設計,編著本書雖力求完美,但是學經歷不足,謬誤難免,尚祈讀者不吝指正。

 

洪錦魁2022-08-01

jiinkwei@me.com

 

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https://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。

 

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額外資訊

出版商

深智數位股份有限公司

出版日期

2022年08月20日

語言

繁體中文

頁數

976

ISBN

9786267146453