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這兩本書分別來自深智數位 和深智數位所出版 。
國立陽明交通大學 管理學院資訊管理學程 古政元所指導 林家甫的 植基於圖片深度學習的釣魚網站偵測系統 （2021），提出隨機數字google關鍵因素是什麼，來自於釣魚網站、ResNet50、資訊安全、影像辨識、機器學習。
而第二篇論文亞洲大學 經營管理學系 鄭家年所指導 游怡嘉的 以層級分析法探討數位廣告投放決策 -以茶產業為例 （2021），提出因為有 茶產業、數位行銷、數位廣告、層級分析法的重點而找出了 隨機數字google的解答。
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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）【首刷獨家限量贈品-程式語言濾掛式咖啡包】
為了解決隨機數字google 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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時代進步，科技發達。
去廁所，你會用抽水馬桶，抑或搵人倒夜香？
通訊，你會用Whatsapp，抑或寫信？
我嘅中一學生話齋，依家連Facebook都開始Out啦！
咁點解準備考試仲要買一本又一本嘅Exercise、
Mock、
last minute精讀、
仲有堆枕頭咁厚嘅Solution！
地產霸權，屋企已經細㗎啦，仲要咁鬼阻掟！
操數已經忙啦，仲要忙執屋，
唔執又篤眼篤鼻，搵返本嘢又麻鬼煩。
不過，我話你知，沒有最麻煩，考完更麻煩。
啲死人書本本都咁貴，丟又唔係，唔丟又唔係。
出版社又成日改版，捐畀人都冇人要，
二手書店收書個價又鬼咁辣，仲辣過酸菜麻辣三小。
想一把火燒曬啲書都唔益佢地呢，放火又無地方。
就算有地方燒，又觸犯香港法例。
以上嘅困境，阿叔我呢一輩老餅，就話要忍受啫。
今時今日科技發達，你仲邊洗咁刨書㗎？
你都唔會痾喺個桶度，叫人倒夜香啦！
介紹你一個網站，叫做《無限操數王》（回音）！
《無限操數王》係好朋友Andrew發明嘅，
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每題仲有Full Solution連Marking Scheme。
你做過嘅數仲要每題都有紀錄，
系統仲會分析你嘅能力水平，
等你知道自己最適合做咩難度嘅題目。
仲有埋隨身筆記，想即刻溫書又得，
若然你係用iPad嘅，仲可以直接寫喺個螢幕上面，極度方便。
創辦人Andrew嘅團隊，Keep住每日都會搜羅坊間各款嘅習題，
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時代進步，呢啲歷史文物，
都係留返畀啲考古學家，拎去博物館展覽啦！
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# 全港唯一「完爆」【DSE Core+M1+M2】、【AL Pure+Applied】、【CE Maths+A.Maths】和【IAL 12科Maths】的數學補習導師
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國際高考International Advanced Level: (2017 + 2018)
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?Mechanics 1 一take過 奪A
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?Mechanics 3 一take過 奪A
?Statistics 1 一take過 奪A
?Statistics 2 一take過 奪A
?Statistics 3 一take過 奪A
?Decision Math 1 一take過 奪A
植基於圖片深度學習的釣魚網站偵測系統
為了解決隨機數字google 的問題，作者林家甫 這樣論述：
摘要 iAbstract ii誌謝 iv目錄 v表目錄 vii圖目錄 viii第一章 緒論 11.1背景與動機 11.2 研究目的 11.3 方法與實驗分析 21.4 章節架構 3第二章 文獻收集與探討 52.1 相關文獻分析 52.1.1 網路釣魚(Phishing)的定義 52.1.2 文獻討論 7第三章 實驗方法與設計 153.1 研究流程 153.1.1 實驗環境 153.1.2 實驗流程 153.2 預處理作業 163.2.1 樣本收集及篩選 163.2.2
原始欄位分類 163.2.3 特徵值轉換與建置 183.3 實驗分析 213.3.1 分析指標 213.3.2 決策樹(DTs)採樣 223.3.3 隨機森林(RF)採樣 233.4 特徵值權重(Importance) 243.5 ResNet50模型建立 263.5.1 RGB圖形轉換 263.5.2 ResNet50影像辨識 27第四章 結果蒐集與分析 294.1 實驗結果 294.1.1決策樹訓練結果 294.1.2隨機森林訓練結果 334.1.3權重著色法 354.2 研究分析與比較 42
第五章 結論與展望 445.1 研究總結 445.2 未來展望 44參考文獻 46附錄 50
Python-最強入門邁向數據科學之路：王者歸來(全彩印刷第三版)
為了解決隨機數字google 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
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Unico
de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Ma
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
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☆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
司網頁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。 臉書粉絲團 歡迎加入：王者歸來電腦專業圖書系列 歡迎加入：iCoding程式語言讀書會(Python, Java, C, C++, C#, JavaScript, 大數據, 人工智慧等不限)，讀者可以不定期獲得本書籍和作者相關訊息。 歡迎加入：穩健精實AI技術手作坊
以層級分析法探討數位廣告投放決策 -以茶產業為例
為了解決隨機數字google 的問題，作者游怡嘉 這樣論述：
近年來許多產業投入於數位行銷當中，而傳統產業當然也不例外。市面上有各式各樣的數位行銷工具，而數位廣告即是其中一種，但每種平台操作的方式以及產業特性的不同，所選擇的廣告投放方式也不逕相同。本研究以茶產業中的精品茶為主，提出廣告主在選擇數位廣告平台時將依照系統、成效、設計及成本，四大構面為評估準則，再接著透過專家問卷之方式，評斷Google關鍵字廣告、Facebook原生廣告以及兩者皆投放，何者為適合茶產業投放數位廣告之方案。本研究透過文獻探討、層級分析法架構與設計專家問卷的方式，對四項評估準則與十三項評估次準則來進行問卷調查及分析，其目的是找出最適合茶產業投放之數位廣告平台。透過專家問卷的方式
，有四位專家的問卷達成一致性檢定，綜合分析數據後得知所重視的評估次準則為版位、廣告成本與操作成本，再探討每項方案之得分，據研究結果顯示，版位是以兩者皆投放的方案得分較高，而廣告成本與操作成本皆是以Google關鍵字方案有較高的得分，最終依第四章綜合分析與討論得出，以Google關鍵字方案為適合茶產業投放數位廣告之平台。