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這兩本書分別來自采實文化 和博碩所出版 。
國立臺南大學 數位學習科技學系碩士在職專班 林豪鏘所指導 黃偉祥的 運用情感分析評估網路評論滿意度之研究—以攜程網為例 （2020），提出從零開始學python程式設計pdf關鍵因素是什麼，來自於文本探勘、主題建模、網路爬蟲、情感分析。
而第二篇論文南臺科技大學 電子工程系 李博明所指導 簡宗胤的 基於Linux實現視覺導引機械手臂系統 （2017），提出因為有 機器視覺導引、特徵檢測、機械手臂、路徑規劃、自動化生產線的重點而找出了 從零開始學python程式設計pdf的解答。
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【圖解】零基礎入門Excel╳Python高效工作術：輕鬆匯入大量資料、交叉分析、繪製圖表，連PDF轉檔都能自動化處理，讓效率倍增
為了解決從零開始學python程式設計pdf 的問題，作者金宏和實 這樣論述：
彙整報表、分析資料、製作圖表…… Excel是各行各業必備的工具， 重複開啟資料、剪貼，耗時又耗能， 學會Python，讓多份Excel資料交叉分析，一鍵自動化！ ★日本熱銷33,000冊 ★程式菜鳥也能迅速上手，表格自動化就交給Python，大大提升工作效率 ★行政人員、文書處理必學的工作書，讓你事半功倍 如果你處理數據資料和報表的方式如下，必讀本書： ．一個一個開啟報表，選取資料匯入總表，不斷重複相同動作 ．逐一將表格格式化、設定列印資訊，耗費大量時間 ．資料逐一繪製圖表、一份一份轉檔，讓自己眼花撩亂 平時需要5步驟的Excel操作，學會Pytho
n只需1步驟就能快速完成， 讓你工作效率比其他人高，也是各界人才具備的技能—— ．學生製作資料分析報告 ．老師系統化管理成績 ．主管秒速完成季報、年報業績表 ．業務人員製作視覺化競業數據資料 ．行政人員快速完成統計報表…… ◎ 最受歡迎也最容易上手程式語言——Python Python是一種可以廣泛使用的程式語言，用於數據分析、資料處理、應用開發等， 透過程式，能自動化處理許多繁瑣的步驟，節省大量時間。 很多人可能會覺得寫程式很難，是本科系的專業， 但Python的程式語言相當簡潔易懂，貼近使用者的習慣， 其他程式語言需要寫數十行，Python
只要短短幾行即可， 這也讓Python近年來成為最受歡迎的程式之一， 無論是本科生、文組生、已學過程式或沒碰過程式的人，都能輕鬆上手。 ◎用Python處理Excel，把繁瑣工作自動化，效率瞬間提升 將Python運用於Excel中，能幫我們自動處理繁複的步驟， 使原本需要重複開啟、計算、逐一格式化、轉檔等流程，變得只要一秒搞定。 不僅大幅提升工作效率，也能避免在作業時不小心出錯，幫你更快完成大量、複雜的報表： ．瞬間匯入大量資料：自動化開啟檔案，挑出所需內容整理成CSV檔、匯入系統 ．不費力完成交叉分析：先分析客戶資料，再依照商品資訊進行交叉比對 ．格
式設定與列印：自動將報表格式化，呈現清楚易讀的內容 ．將資料繪製成圖表：將資料繪製成長條圖、折線圖、區域圖等各式圖表 ．自動轉檔：將報表自動轉檔為PDF檔 本書從Python的基本安裝、基礎語法和知識， 搭配Excel製作資料報表常見的職場情境， 利用圖解的方式，一步一步教你輕鬆學會用Python自動化處理Excel， 讓你追求更高效率、減輕繁瑣的工作負擔！ 專業推薦 蔡炎龍｜政治大學應用數學系副教授 蘇書平｜《我在微軟學到的模組簡報技術》作者
運用情感分析評估網路評論滿意度之研究—以攜程網為例
為了解決從零開始學python程式設計pdf 的問題，作者黃偉祥 這樣論述：
隨著社會經濟的發展，人們對於假期的安排越來越豐富，透過線上訂房的消費者也愈來愈多，進而帶動了旅宿行業的發展。旅宿業者需要瞭解消費者真實回饋來予以服務補救或相對應的策略，但在業界上始終沒有一個有效率、易上手且準確度高的工具能夠應用。因此本研究以訂房網站之住客評論資料為研究對象，探討在品質化旅遊需求逐漸深化的背景下如何運用資訊化技術手段衡量旅宿顧客滿意度的問題，線下的滿意度問卷已經滿足不了現在售後模式，為了獲取真實顧客回饋，必須要有一套可靠的演算法與系統進行評估，進而透過研究問題及結果分析，提供服務品質尚待加強的資訊給到經營者以優化消費者未來整體服務體驗。本研究之研究方法乃透過爬蟲程式爬蒐攜程旅
行網於上海外灘區之數家旅宿評論，總計三萬零二百五十五筆評論，並透過Python進行NLTK文本探勘及情緒分析，接續利用主題建模演算法LDA來進行主題分類，再透過解析其關鍵字及評論的情緒分數探查出消費者對於旅宿確切想法。研究結論顯示出許多面向，如下要點: (1)旅宿服務構面下網路評論主題包含服務、整體感受、交通、房間與硬體設施之關鍵字在各家旅宿的情緒分析(2)評論於新冠肺炎疫情前後期間對於衛生、消毒、健康等特定關鍵字的聲量明顯提升狀況(3)評論回覆率關係著其服務品質紮實度並與多項評比呈現正相關(4)各旅宿評論的情感分數排名與實際產能呈現正比(5)負面評論的減少能有效地增加消費者的喜愛程度(6)研
究發現一旦評論分數低於3.7(含)時，負面情緒開始大於正面情緒，綜述這些研究，希望能帶給旅宿業者更多瞭解自己、競爭對手及顧客的真實情報，讓未來在C2B的路上能更加順暢。關鍵字: 文本探勘、主題建模、網路爬蟲、情感分析。
Python機器學習第三版(上)
為了解決從零開始學python程式設計pdf 的問題，作者SebastianRaschka,VahidMirjalili 這樣論述：
第三版－最新修訂版，新增TensorFlow 2、GAN和強化學習等實用內容 使用Python的scikit-learn和TensorFlow 2融會貫通機器學習與深度學習 循序漸進、由淺入深，好評熱銷再進化！最新修訂的《Python機器學習第三版》是一本不容錯過的全方位指南，也是讀者在建立機器學習系統時的必備參考。有別於其他機器學習教科書，本書使用Python探求機器學習和深度學習的技術精髓，強調豐富實用的程式範例、條理分明的數學解釋，以及直覺友善的圖解說明，帶領讀者探索機器學習的眾多子領域，讓艱澀的概念栩栩如生。 許多讀者告訴我們，他們非常喜歡本書第二版的前12章，因為它們
全面介紹了機器學習與Python的科學計算。為了確保這些內容的相關性，我們依據讀者回饋，回顧並修改了這些章節，以支援最新版本的NumPy、SciPy、pandas、matplotlib和scikit-learn，並規劃成本書的上冊。而TensorFlow 2.0更是深度學習領域最振奮人心的事件之一，所有與TensorFlow有關的章節（第13章到第16章，規劃成本書的下冊）都進行了大幅度修改。除了介紹Keras API與scikit-learn的最新功能之外，本書也探討自然語言處理（NLP）的子領域「情緒分析」，以及強化學習（RL）和生成對抗網路（GAN）等時下最流行的AI技術（第17章和第1
8章）。 無論你是有經驗的程式設計師，或是機器學習新手，或你只想進一步深入了解機器學習的最新發展，本書將是你在機器學習之旅中的絕佳良伴。 在這本書中，你將學到： ．掌握能讓機器從數據中「學習」的框架、模型和技術 ．使用scikit-learn進行機器學習、使用TensorFlow進行深度學習 ．利用機器學習來做影像分類、情緒分析與智慧Web應用程式 ．訓練類神經網路、GAN與其它模型 ．結合機器學習模型與Web應用程式 ．為機器學習工作清理並準備數據 ．用深度卷積類神經網路來分類影像 ．了解評估和調校模型的最佳實作 ．使用迴歸分析來預測連續目標
．利用「集群」來發掘數據中隱藏的模式與結構 ．使用「情緒分析」深入研究文本和社群媒體數據 ．上冊包含本書前12章，下冊則包含第13章到第18章。 【下載範例程式檔案】 本書的程式碼是由GitHub託管，可點選下面圖案前往下載： github.com/rasbt/python-machine-learning-book-3rd-edition 【下載本書的彩色圖片】 我們還提供您一個PDF檔案，其中包含本書使用的彩色圖表，可以在此下載： static.packt-cdn.com/downloads/9781789955750_ColorImages.pd
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基於Linux實現視覺導引機械手臂系統
為了解決從零開始學python程式設計pdf 的問題，作者簡宗胤 這樣論述：
本論文提出以Raspberry Pi 3作為自動化系統的主要核心，在機器視覺方面搭配一顆網路攝影機做影像輸入功能，建構出即時影像的系統。另外在此也使用OpenCV函式庫與相機參數的量測方式，將即時影像藉由影像處理、針孔成像原理與座標系的轉換可以得到物體在靜止或是移動過程之位置標定與物體中心座標，並計算出與螢幕中心之間的距離。在機器人操縱器方面搭配四個自由度機械手臂，仿照工業機器人的模式建構出低成本且效率高的系統，為了要讓機械手臂完成任務，根據D-H變換矩陣與幾何運動學分析機械手臂的順逆運動學，並使用Jacobian矩陣、牛頓-尤拉法與拉格朗日法分別描述機械手臂之移動角速度、線速度與力矩方程式
，在軌跡規劃部分是以立方多項式與4-3-4多項式補間法來描述機械手臂移動過程的位置、速度與加速度，最後是撰寫Matlab程式來驗證出機械手臂的運動過程與顯示移動波形。在系統整合方面使用PCB電路設計軟體將硬體部分整合成一塊樹莓派大小的控制板，當然也有一些自製的輸送機、真空幫浦電路與輸送機電路設計等應用。