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APCS 完全攻略：從新手到高手，Python解題必備!

為了解決python字串搜尋的問題，作者胡昭民,吳燦銘 這樣論述：

　　＼滿級分快速攻略／ 　　重點總整理 + 歷次試題解析   　　☑ 結合運算思維與演算法的基本觀念 　　☑ 章節架構清晰，涵蓋 APCS 考試重點 　　☑ 備有相關模擬試題，幫助釐清重點觀念 　　☑ 詳細解析 APCS 程式設計觀念題與實作題   　　APCS 為 Advanced Placement Computer Science 的英文縮寫，是指「大學程式設計先修檢測」。目的是提供學生自我評量程式設計能力及評量大學程式設計先修課程學習成效。其檢測成績可作為國內多所資訊相關科系個人申請入學的參考資料。 　　 　　APCS 考試類型包括：程式設計觀念題及程式設計實作題。在程式設計觀念題

是以單選題的方式進行測驗，以運算思維、問題解決與程式設計概念測試為主。測驗題型包括程式運行追蹤、程式填空、程式除錯、程式效能分析及基礎觀念理解等。而程式設計觀念題的考試重點包括：程式設計基本觀念、輸出入指令、資料型態、常數與變數、全域及區域、流程控制、迴圈、函式、遞迴、陣列與矩陣、結構、自定資料型態及檔案，也包括基礎演算法及簡易資料結構，例如：佇列、堆疊、串列、樹狀、排序、搜尋。在程式設計實作題以撰寫完整程式或副程式為主，可自行選擇以 C、C++、Java、Python 撰寫程式。   　　本書的實作題以 Python 語言來進行問題分析及程式實作。實作題的解答部份可分為四大架構：解題重點分析

、完整程式碼、執行結果及程式碼說明。在「解題重點分析」單元中知道本實作題的程式設計重點、解題技巧、變數功能及演算法，此單元會配合適當的程式碼輔助解說，來降低學習者的障礙。   　　同時也可以參考附錄的內容來幫助自己熟悉 APCS 的測試環境。此外，為了讓學習者以較簡易的環境撰寫程式，本書所有程式以 Dev C++ 的 IDE 進行程式的編輯、編譯與執行。希望透過本書的課程安排與訓練，可以讓學習者培養出以 Python 語言應試 APCS 的實戰能力。   　　【目標讀者】 　　◆ 欲申請大學資訊相關科系的高中職生 　　◆ 對程式語言有興趣的學習者 　　◆ 想客觀檢測自己程式設計能力的人

python字串搜尋進入發燒排行的影片

基於國教課綱資訊科技領域建構自動化 Web 線上學習平台

為了解決python字串搜尋的問題，作者盧韋宏 這樣論述：

十二年國教課綱於108年正式上路，而去年正是全部採用新課綱的學期。由於課綱領域眾多且又細分成各式的項目，光是教育部提供的科技領域課綱文本平均字數就超過三萬字，學生和老師難以完全理解課綱所闡述的內容。根據12年國教願景架構圖，可以得知課綱具有三大基本理念，自發、互動以及共好。本論文基於此理念來建構108課綱的Information and Technology領域之線上學習平台，IT108。透過分析課綱，建立完整學習脈絡，以減少課程之間的難度落差，以及運用留言討論與分享筆記、清單的功能讓有相同興趣的同好可以互相切磋學習交流，來打造出可以讓學生學習與老師備課的社群學習環境，更可以一步進行偏鄉扶助

，提供完整的教育資源來達到偏鄉反轉。IT108自動記錄分析使用者學習操作，藉由整合Funk SVD和Random Forest建立推薦系統，建立適性化推薦的Web線上學習平台。

APCS 完全攻略：從新手到高手，C++ 解題必備!

為了解決python字串搜尋的問題，作者胡昭民,吳燦銘 這樣論述：

＼滿級分快速攻略／ 重點總整理 + 歷次試題解析 　　☑ 結合運算思維與演算法的基本觀念 　　☑ 章節架構清晰，涵蓋 APCS 考試重點 　　☑ 備有相關模擬試題，幫助釐清重點觀念 　　☑ 詳細解析 APCS 程式設計觀念題與實作題 　　APCS 為 Advanced Placement Computer Science 的英文縮寫，是指「大學程式設計先修檢測」。目的是提供學生自我評量程式設計能力及評量大學程式設計先修課程學習成效。其檢測成績可作為國內多所資訊相關科系個人申請入學的參考資料。 　　APCS 考試類型包括：程式設計觀念題及程式設計實作題。在程式設計觀念題是以單選題的方式

進行測驗，以運算思維、問題解決與程式設計概念測試為主。測驗題型包括程式運行追蹤、程式填空、程式除錯、程式效能分析及基礎觀念理解等。而程式設計觀念題的考試重點包括：程式設計基本觀念、輸出入指令、資料型態、常數與變數、全域及區域、流程控制、迴圈、函式、遞迴、陣列與矩陣、結構、自定資料型態及檔案，也包括基礎演算法及簡易資料結構，例如：佇列、堆疊、串列、樹狀、排序、搜尋。在程式設計實作題以撰寫完整程式或副程式為主，可自行選擇以 C、C++、Java、Python 撰寫程式。 　　本書的實作題以 C++ 語言來進行問題分析及程式實作。實作題的解答部份可分為四大架構：解題重點分析、完整程式碼、執行結果及

程式碼說明。在「解題重點分析」單元中知道本實作題的程式設計重點、解題技巧、變數功能及演算法，此單元會配合適當的程式碼輔助解說，來降低學習者的障礙。 　　同時也可以參考附錄的內容來幫助自己熟悉 APCS 的測試環境。此外，為了讓學習者以較簡易的環境撰寫程式，本書所有程式以 Dev C++ 的 IDE 進行程式的編輯、編譯與執行。希望透過本書的課程安排與訓練，可以讓學習者培養出以 C++ 語言應試 APCS 的實戰能力。 　　【目標讀者】 　　◆ 欲申請大學資訊相關科系的高中職生 　　◆ 對程式語言有興趣的學習者 　　◆ 想客觀檢測自己程式設計能力的人  

以人工智慧技術建立商品標籤自動化及動態推薦系統-以玩具電商平台為例

為了解決python字串搜尋的問題，作者陳嘉葦 這樣論述：

由於消費旅程的破碎化導致消費者行為越來越難以捕捉，根據調查，目前多數電商平台的商品特徵標籤是以人工的方式來制定的，本研究運用人工智慧(AI)的技術自動分析商品並直接判斷商品特徵，結合網路爬蟲程式，將熱門字作為商品的外部標籤，再將消費者的特徵與之串連，如此便基於消費的歷程對後續的購買行為做出預測，使得商品推薦系統變得更加動態與精準。本研究以玩具電商為例，目標是建立一套商品標籤自動化及購買推薦系統，首先，先將資料庫內的數據進行清洗與整理並挑選暢銷商品，接著將暢銷商品圖片予以標準化，以圖片相似度比對小於0.90作為篩選條件，找出需要由人工訂定標籤的商品圖片，最後則是用卷積神經網路(CNN)建立影像

辨識模型。以新商品進行影像辨識的測試，其精準度可達82%，意即有8成商品可直接用系統貼標籤。在網路爬蟲的部分，94個商品藉由程式共取得206個熱門字可作為動態更新的標籤。在顧客購買行為部分，將顧客曾購買過的商品予以標籤化，再將標籤的統計次數進行排序，形成顧客行為標籤，並進行分數統計，將符合外部爬蟲標籤、未購買過或是新上市的商品優先推薦給消費者。關鍵詞：消費者旅程破碎化、人工智慧、網路爬蟲、商品推薦系統、商品標籤、影像辨識、卷積神經網路