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這兩本書分別來自深智數位 和深智數位所出版 。
國立臺北科技大學 土木工程系土木與防災碩士班 林鎮洋所指導 林佑亭的 透水鋪面表面溫度降溫成效及預測模型 （2021），提出python學習地圖關鍵因素是什麼，來自於都市熱島效應、低衝擊開發、透水鋪面、隨機森林、機器學習模型。
而第二篇論文國立勤益科技大學 工業工程與管理系 洪永祥所指導 廖昱傑的 應用卷積神經網路進行影像辨識— 以COVID-19之胸部X光與CT圖像為例 （2021），提出因為有 COVID-19、影像辨識、轉移學習、輕量型卷積神經網路、網格搜索的重點而找出了 python學習地圖的解答。
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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python學習地圖 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
python學習地圖進入發燒排行的影片
本集主題：「拓展你的人生地圖」介紹
訪問作者：郭顺杰 （Soon Kiat Ker）
內容簡介：
《拓展你的人生地圖》是一本很適合中學生、大學生、或者剛出社會工作的人閱讀的一本激勵書，也是給一群正在求學、追求夢想的朋友們的一本借鑒之書。
本書將會從求學、思想、處事、成功等四大篇章，來為讀者點出讓自己卓越傑出，通往成功道路所需具備的思考邏輯與觀念，並點評讀者在社會上常聽到的一些謬論以及大家可能會面對的問題和疑惑。比如，在求學篇中我將會提到，大學文憑到底是不是只是一張紙？隨後，在思想篇當中，我也會為讀者講解為什麼乖孩子難以成功？
當然，市面上關於各種技巧的書多不勝數，有教導成功的技巧、談判銷售的技巧、應對考試的技巧、有泡妞的技巧⋯等等。要知道光學技巧是不夠的，技巧是會跟著時代的改變而改變的。這些技巧總是會有漏洞，會因為文化地理的差異而有所不同，而這些漏洞將會科學式地被研究， 然後我們的後代便會發明一個技巧去填補這一代的漏洞， 下一代技巧的漏洞就會再被下下一代填補上去，如此反復的驗證，這就是科學。
外在的技巧還有另外一個問題，那就是每個人使用出來的效果都不一樣。它是由個人教育、理解程度、領悟力和天分而決定的。我常常把這種技巧，比喻為武俠小說裡面所說的外招，光練外招是不夠的，還必須要修煉「心法」。武功裡面的「心法」指的就是內功、氣和心靈的修煉。
我們除了要掌握技巧和知識之外，還必須訓練處理事情的思維，這種修煉是需要時間的，但是當你修煉了以後， 它就成為你的一部分，不管遇到什麼問題，這個心法都會為你帶來屬於自己的一套方法。
而本書所要帶給讀者的正是一個心法，一個修煉自我的旅程。
本書名為《拓展你的人生地圖》，在 NLP（神經語言程式）的學問中， 其教條中有一句話是這麼說的：「地圖上的界線並不等於真正的地域 」（英文譯：The map is not the Territory）。當年，我在新加坡學習第一階段的 NLP 執行師認證課程的時候，第一次接觸了這個教條，並對於它的含義有著很深的共鳴。所謂的「地圖」，代表的是我們對事物的認知，是由感官經驗、環境所得來的，由我們給予它們意義。而「地域」則類似所謂「絕對真實的世界」， 一個等待我們去突破的領域。有鑒於這樣的啟發，我決定在本書中拓展這樣的思想。
其實，每個人心中都有一個「地圖」，而這個地圖可以理解為框架一個人的行為，成功與否的界限。正如地圖上的界限，它框架著你的活動範圍，能走多遠等等。
在現實生活中，我們的閱歷（教育與上學的程度）、思想、處事方法、對成功的觀念、正決定了我們人生地圖上的界限。本書，我要表達的是地圖上的界線並不等於真正的地域。每個人一生下來，都會受到環境的影響，而為自己繪製各式各樣的地圖。然而，我們不應該被地圖的界限框架了自己，相反地應該勇於拓展未知的領域。
作者希望透過書中的四個篇幅來拓展讀者的人生，讓大家獲得多方面的提升。透過本書，你將理解讀書的重要性、學習讓你卓越的思維模式、處事法則，與建立良好信念的方法。這些心法將讓你飛得更高，走得更遠，人生更卓越！
作者簡介：吳文捷
出生於馬來西亞的柔佛麻坡，通曉中文、英語、馬來語、日語和西班牙語。
他目前在著名會計咨詢「四大」的安永（EY）擔任科技諮詢顧問，主要負責處理業務與流程自動化（RPA）與大數據專案，並曾協助多家國際銀行與 500 強企業制定策略與自動化方案。順杰擁有多個編碼與科技認證，截至目前為止，他已榮獲 Blue Prism、Automation Anywhere、UiPath 高級RPA 研發認證、Python，SAS，區塊鏈等IT認證。此外，他也是專業敏捷（Agile）開發教練與專家，精益六西格瑪黑帶（Lean Six Sigma Black Belt）執行師與樂高團隊組織訓練員（Lego Serious Play® Teamwork Facilitator）等證照。
教育背景方面，順杰 2016 年畢業於英國曼徹斯特大學，主修國際貿易與經濟，隨後他在 2017 年獲得了英國劍橋大學科技政策碩士學位。他致力於研究國家科技管理與法律，包括中小型企業的競爭與創新，網際網路發展的商業策略與社會文化的進程等。
白羊座的順杰，有著一個燃燒不完的學習熱情，工作的同時也熱愛藝術。他獲得了英國皇家鋼琴與吉他 8 級文憑的榮譽。除此之外，他努力鑽研佛教、西方神秘學、哲學、東方儒道家的經典以及塞斯與奇蹟課程等，遍訪名師，積極地探討生命的旅程，並到處授課演講。迄今，他榮獲美國 NLP（Neuro-Linguistic Programming，神經語言程式學）與時間線療法（Time Line Therapy®）高級執行師認證、英國EFT 協會（舊名：AAMET） 情緒釋放技巧治療師，美國NGH（National Guild of Hypnotists，美國國家催眠師協會）催眠諮詢師與日本靈氣三階導師等證照的殊榮。
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透水鋪面表面溫度降溫成效及預測模型
為了解決python學習地圖 的問題，作者林佑亭 這樣論述：
隨著都市化（Urbanization）的速度加快，大量的開發導致不透水面積大大增加，大量工業氣體排放造成溫室氣體增加，且密集的建築物採用不透水且吸熱表面積大的材料，對環境生態產生負面的影響，迫使都市地區有水患之問題，環境溫度也大大提升，導致都市熱島效應加劇。而近年來，低衝擊開發（Low Impact Development, LID）已被證明為有效減緩都市熱島效應的方法之一。本研究目的以實際監測數據探討鋪面表面溫度對都市熱島效應之影響，並運用隨機森林（Random Forest, RF）演算法預測鋪面表面溫度。將以忠孝東路及新生南路交叉路口作為研究基地，於三種不同鋪面裝設溫度監測計，分別為透
水鋪面、瀝青鋪面以及不透水鋪面。透過實際量測蒐集大量數據，得知透水鋪面全年平均溫度可與瀝青鋪面相差約4°C，與不透水鋪面相差3°C；於降雨時雖氣溫會溼度增加而下降造成鋪面溫度隨之下降，但監測結果顯示鋪面溫度下降幅度大於氣溫降溫幅度，可得證水分增加會使鋪面表面溫度降低；在長時間無降雨情況下，降溫效果雖較不明顯，但透水鋪面仍為最低溫之鋪面並低於瀝青及不透水鋪面0.5-2°C。最後期望運用建置之機器學習模型進行不同情境下之模擬，並可將模型有效運用在其他地方。
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python學習地圖 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
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 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
應用卷積神經網路進行影像辨識— 以COVID-19之胸部X光與CT圖像為例
為了解決python學習地圖 的問題，作者廖昱傑 這樣論述：
根據NCHC COVID-19全球疫情地圖顯示，截至2022年四月底，COVID-19全球確診人數已突破五億，死亡人數更是超過六百萬。傳統檢測COVID-19的方法主要是使用RT-PCR試劑和透過醫生判讀各種醫療影像來辨識是否為COVID-19患者。然而，上述方法既耗時又費力，且容易造成假陰性和人力辨識的錯誤。值得一提的是，AI影像辨識的技術越來越成熟，其中深度學習主要是藉由收集相關的圖像，再透過訓練模型以增加該領域的學習力，方可提升辨識的準確率，盡早發現病源能幫助醫生快速及準確治療COVID-19患者，進而降低死亡率。本研究所使用的軟體為Python，我們採用四個皆為公開的資料庫，從中收集
胸部X光圖像和CT圖像，經過整理後挑選COVID-19、一般肺炎及正常三個類別作為研究對象，並將兩種圖像分別劃分成資料庫一及資料庫二。首先將圖像進行預處理，接著選擇InceptionV3、ResNet50V2、Xception、DenseNet121、MobileNetV2和EfficientNet-B0等六個轉移學習模型進行微調。除此之外，本研究提出一個專門檢測COVID-19的輕量型卷積神經網路，並將其命名為L-EffNet。目的是為了減少模型的參數量，進而降低訓練的時間。最終為了提升整體研究的效率與可行性，在訓練模型前我們使用網格搜索來找尋最佳的參數配置，且過程中使用五倍交叉驗證來評估各
個模型的性能。研究結果顯示，在資料庫一當中，微調後最佳的轉移學習模型為InceptionV3，準確率為97.72%；而在資料庫二當中，微調後最佳的轉移學習模型為Xception，準確率為96.78%。而本研究所提出的L-EffNet參數量為798,539，在資料庫一和資料庫二的準確率分別為98.33%和97.48%。除此之外，透過分類結果繪製混淆矩陣，加以分析每個模型的精確度、召回率和F1得分。研究結果表明本研究所自我開發的卷積神經網路在檢測COVID-19患者的可行性。