自學python工作的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列訂位、菜單、價格優惠和問答集

圖解機器學習與資料科學的數學基礎｜使用Python

為了解決自學python工作的問題，作者松田雄馬,露木宏志,千葉彌平 這樣論述：

　　搞懂不會背叛你的數學，進一步提升你的程式功力！ 　　本書透過圖表解說人工智慧與資料科學領域的相關數學知識，並告訴你如何將其轉換為程式碼，除了可以吸收關於數學的知識之外，也能立即運用在工作上。 　　透過機率統計的學習，了解如何改善業務流程 　　本書將AI與資料科學的相關數學知識分成四大篇，第一篇的「機率統計、機器學習篇」介紹的是了解工作情況，篩選出必要資訊的流程，以及位於這個流程背後的機率統計、機器學習的數學知識。能掌握工作情況就能知道該如何改善相關業務，也能進一步觀察未來的變化。 　　了解最佳化的步驟，學會職場所需的最佳化流程 　　第二篇「數理最佳化篇」介紹最佳化業務的流程，以及解

決業務問題的方法。要最佳化業務，就必須先了解哪些部分需要改善效率，換言之，最佳化的重點在於找出問題。了解最佳化的步驟與問題的種類，就能學會工作職場所需的最佳化流程。 　　透過預測病毒的傳播模式，了解相關的數學理論 　　第三篇「數值模擬篇」則以傳染染病的傳播為主題，學習預測這類傳播模式的微分。只要了解微分，就能了解病毒的傳播模式，也能利用動畫說明傳播模式與製作出臨場感十足的簡報。最後的「深度學習篇」則會先說明近年來發展神速的深度學習技術原理，再說明這些原因都於哪些技術或職場應用。 來自讀者的讚譽 　　「這是我買過最實用的書」 　　「這本書可以讓你知道如何將數學應用在現實世界的工作之中」 　

　「這本書拯救了文科出身，在工作上又不得不面對數學的我」  

自學python工作進入發燒排行的影片

以基因演算法優化生產排程

為了解決自學python工作的問題，作者劉芳萍 這樣論述：

目前任職之單位以往進行人員工作配置都使用人工（手動）的方式進行編排，每次編排所花費的時間約為一個小時且容易發生錯誤，因此需要反覆確認排程後人員工作配置是否正確；再者，遇時程發生變化或急件產品的插入又需要耗費時間重新進行排程編排，此舉同樣容易出現錯誤或造成時程衝突。本論文探討生產排程系統之規劃與實現，研究首先進行工作流程分析，確認工件投入之時程、工作流程、人員配合、片數等資訊，而後以系統分析與設計之邏輯進行資訊系統開發及程式設計之相關分析，使用基因演算法模組調整最符合之各種參數設定值來尋找最佳排程及人力配置的問題，並使用Python程式語言實現生產排程平台的開發，以產生即時的生產排程，自動即時

產出工作人員之執行工作排程表及生產排程。本研究開發的生產排程系統測試結果顯示: 1.平台能因應產品及人員調整或時程變更產出排程表之工單資訊，有效地減少排程時間及人為錯誤的發生 2.新開發的系統能更有效避免人工排程所造成嚴重漏單、多張重複排程，而影響時程等現象 3.未來還可結合網頁模式直接輸入，提升平台之使用性；或是增加輸入選項，提供實務排程需求之最佳建議。

C最強入門邁向頂尖高手之路王者歸來

為了解決自學python工作的問題，作者洪錦魁 這樣論述：

重磅回歸！30 年功力＋30 萬冊累積銷售！   洪錦魁老師 全新著作 ——「C」最強入門邁向頂尖高手之路 —— 王者歸來   　　【C 語言入門到大型專案】✕【大量完整的實例演練】✕【豐富易懂的圖例解析】 　　本著從 C 語言基礎數學及統計觀念說起，融入 AI 與科技新知，作者親自為讀者編列自學 C 語言最完善的主題，以及作者十分淺顯易懂的筆觸、上百個程式實例的鍛鍊、搭配圖解說明每個 C 語言觀念，規劃了最實用的資訊系統實作應用，讀完本著的你一定能夠成為數理、IT 領域、甚至是商業領域中最與眾不同的頂尖高手！   　　【入門 C 語言邁向頂尖高手的精實修煉】

　　❝ 滿載而歸的實戰累積 ❞ 　　◎ 24 個主題 　　◎ 468 個程式實例 　　◎ 436 個重點圖例解說 　　◎ 約 180 個是非題、180 個選擇題、150 個填充題協助觀念複習 　　◎ 193 個實作習題邁向高手之路   　　【本書將教會你……】 　　◎科技新知融入內容 　　◎人工智慧融入內容 　　◎圖解 C 的運作 　　◎C 語言解數學方程式 　　◎基礎統計知識 　　◎計算地球任意兩點的距離 　　◎房貸計算 　　◎電腦影像處理 　　◎認識排序的內涵，與臉書提昇工作效率法 　　◎電腦記憶體位址詳解變數或指標的變

化 　　◎將迴圈應用在計算一個球的自由落體高度與距離 　　◎遞迴函數設計，從掉入無限遞迴的陷阱說起 　　◎費式 (Fibonacci) 數列的產生使用一般設計與遞迴函數設計 　　◎萊布尼茲 (Leibniz) 級數、尼莎卡莎 (Nilakanitha) 級數說明圓周率 　　◎從記憶體位址了解區域變數、全域變數和靜態變數 　　◎最完整解說 C 語言的前端處理器 　　◎徹底認識指標與陣列 　　◎圖說指標與雙重指標 　　◎圖說指標與函數 　　◎將 struct 應用到平面座標系統、時間系統 　　◎將 enum 應用在百貨公司結帳系統、打工薪資計算系統

　　◎檔案與目錄的管理 　　◎字串加密與解密 　　◎C 語言低階應用 – 處理位元運算 　　◎建立專案執行大型程式設計 　　◎說明基礎資料結構 　　◎用堆疊觀念講解遞迴函數呼叫 　　◎邁向 C++ 之路，詳解 C++ 與 C 語言的差異   本書特色   　　C 語言是基礎科學課程，作者撰寫這本書時採用下列原則： 　　★語法內涵與精神★ 　　★用精彩程式實例解說各個主題★ 　　—— 高達【24 個主題】、【468 個 C 實例】、【436 張重點圖例說明】 　　★科學與人工智慧知識融入內容★ 　　★章節習題引導讀者複習與自我練習★

　　—— 透過【是非題】、【選擇題】、【填充題】、【實作題】自我檢測學習成效，打穩基礎！   　　當讀者遵循這步驟學習時， 　　相信你所設計的C語言程式就是一個帶有靈魂與智慧的程式碼了。

影像擴增手法對半導體封裝超音波斷層成像檢驗績效之評估

為了解決自學python工作的問題，作者古峻嘉 這樣論述：

台灣半導體封裝產業的各項品質檢測皆朝自動化發展，人工智慧技術近年來快速發展並應用於各領域中，將人工智慧技術用於分辨產品好壞，改善目前使用人工目視檢查耗時且標準不一的困難，以提升工作效率。卷積神經網路預測模型需要相當大量且品質好的圖形以建立訓練集，但現今高良率的製程反而造成不良品的資料過於稀少。本研究開發程式針對不良品影像進行擴增，產生大量且貼近實際缺陷樣貌的不良品資料，再以卷積神經網路進行模型訓練。本研究提出自行開發的擴增方法，再以不同的擴增倍率與縮小比例，建立個別的訓練資料與預測模型，進而找出影響績效的因子，以提高模型的預測績效。本研究建立模型可大致上分為四個步驟，第一步是將原始影像切割成

單顆晶片影像，並對單顆晶片標示好壞作為訓練模型的資料，第二步是將切割後的不良品影像以不同的方法進行擴增處理，第三步將擴增後的影像以不同的擴增參數建立個別的訓練資料，再以卷積神經網路進行預測模型的訓練，第四部分將完成訓練的預測模型進行盲測，並將計算出模型的績效指標，對不同模型之績效指標進行變異數分析。研究結果發現本研究提出之原缺陷輪廓與數值擴增手法對於預測模型的效果優於之前採用的矩形輪廓相差擴增法，主因是原缺陷輪廓擴增能更準確的保有實際缺陷影像。越高倍率的擴增對於預測模型的績效表現越好，但隨著擴增倍率的調高改善的效果越來越趨緩。本研究認為考慮良品影像不足時，為使良品與不良品影像仍能夠保持等比例，

以30倍率的擴增可以有效的幫助模型正確學習不良品影像。進行缺陷比例調整的預測模型績效比未進行缺陷比例調整的高，原因是進行缺陷比例調整後的擴增影像更貼近於真實不良品影像，能夠讓模型在缺陷的認定上效率更好。