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python比對字串是否相同的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦岩﨑美苗子寫的 概念股夯什麼?從零開始的IT圖鑑：蘋果概念股、AI概念股、雲端概念股、半導體供應鏈、虛擬貨幣……從基礎入門到上下游整合，一次看懂。 和AlSweigart的 Python 自動化的樂趣：搞定重複瑣碎&單調無聊的工作(第二版)都 可以從中找到所需的評價。
另外網站[python] [VI coding] 第八章字串- 教學區 - NVDA 台灣也說明：第一個判斷式，先比較兩個字串的長度，如果不同就回傳False。 因此，接下來在函數中執行的過程，我們都可以假設這兩個字串的長度是相等的。 i 和 ...
這兩本書分別來自大是文化 和碁峰所出版 。
臺北醫學大學 醫學資訊研究所 林明錦所指導 吳彥潔的 使用語意分析建立放射報告自動否定檢測 （2018），提出python比對字串是否相同關鍵因素是什麼，來自於語意分析；否定檢測；自然語言處理；深度學習。
最後網站Python判断字符串是否包含特定子串的7种方法 - 腾讯云則補充：判断两个字符串相等很简单，直接== 就可以了。 ... 它定义了一些算术和比较内置操作的函数。operator模块是用c实现的，所以执行速度比python 代码快。
概念股夯什麼?從零開始的IT圖鑑：蘋果概念股、AI概念股、雲端概念股、半導體供應鏈、虛擬貨幣……從基礎入門到上下游整合，一次看懂。
為了解決python比對字串是否相同 的問題，作者岩﨑美苗子 這樣論述：
概念股是什麼？ 指依靠相同題材，將同類型股票列入選股標的組合。 那……正夯的概念股有哪些？ 哪些被低估（或者還沒夯）的好股票可以先關注、先入手？ ‧伴隨5G網路發展，5G網路手機的市占率已達四成，之後會越來越高。 ‧虛擬貨幣可規避弱勢美元風險，成為未來支付工具之一，連特斯拉都大舉投資。 ‧受COVID-19影響，遠端工作帶動電子商務，龐大商機背後仰賴伺服器提供服務。 ‧遊戲族群數量不斷上升，「宅經濟」題材備受市場注目，包括電競、遊戲機等。 你喜歡網購嗎？用《精靈寶可夢GO》抓過寶嗎？你的手機可以無線充電嗎？ 還有，電競可能納入奧運項目，帶動相關
市場；雙十一活動帶來大量獲利…… 這些都是某一種概念股。 本書由專業IT顧問三津田治夫精選出100個科技關鍵字， 從基本入門到上下游整合，告訴你，概念股為什麼這麼夯， 再搭配臺灣相關上市櫃公司總整理，選股不再霧煞煞。 ◎概念股背後的隱藏技術： 半導體可製作電晶體或IC（積體電路），使用在各種產品上， 如智慧型手機、個人電腦、遊戲機、電視、冰箱、汽車、醫療設備…… 相關公司如台積電（2330）、富鼎（8261）、漢磊（3707）等。 ◎概念股如何影響你我生活： ‧電商實力與規模已凌駕傳統零售業者，節慶限定活動（例如雙十一）也是商機。 線上零售業龍
頭momo的富邦媒（8454），就是概念股之一。 ‧5G（第五代行動通訊系統）發展，逐漸取代目前市占率六成的4G手機。 概念股有哪些？鴻海（2317）、宏碁（2353）、聯發科（2454）都是。 ◎AI、金融都是最夯概念股： 人工智慧（AI）越來越有智慧，例如智能喇叭、AI機器人，還有人臉辨識。 宏碁（2353）、華晶科（3059）、浩鑫（2405）……都因AI產業受矚目； 許多金融股，如玉山金（2884）、富邦金（2881）等，也是理財機器人概念股。 蘋果概念股、AI概念股、5G概念股、半導體、虛擬貨幣…… 等到媒體報導才查、等到分析師推薦了才跟，往往買
貴了。 本書從基礎入門，帶你搶在趨勢路人皆知之前，趁早布局。 各界推薦 竹謙科技研發工程師、資工心理人／洪碩廷 「紀老師程式教學網」粉專版主／紀俊男 泛科知識公司知識長／鄭國威
使用語意分析建立放射報告自動否定檢測
為了解決python比對字串是否相同 的問題，作者吳彥潔 這樣論述：
放射檢查為醫學之眼，倚賴影像檢查為初步判別治療方針的疾病，例如判別中風程度及範圍，處置後是否改善病情、治療後的腫瘤是否復發。目前已有對影像異常處標示的醫學影像輔助系統，讓醫師可以相互對照結果，避免人為疏失造成的錯漏。電腦輔助診斷的功能及產品問世，現行已有統合病理性報告輔助放射科報告的系統、影像中的解剖位置區塊切割，偵測腦中腫瘤區域，偵測放射科報告中的關鍵字以找出危急因子的研究。而除了影像輔助診斷系統之外，目前自動化放射影像報告，可以輔助醫師更快速正確的完成，尤其是在急診的病患身上，提供急診醫師處置方向。本篇利用深度學習演算法將放射診斷報告由自由形式的文章，提取關鍵診斷結果為中風，或是影像報告
結果無中風發現，給予標籤，以利臨床醫師可以直觀辨別結果，疾病有了標籤識別，更易在大量的報告中，找尋相似病例，交叉比對參考。 本篇計畫藉由兩個方向來進行，藉由tensorflow下的Keras這個深度學習(deep learning)套件來應用，第一個方向是試由簡單計算詞彙頻率的方式分析放射報告，第二個方向為使用Word2Vec 製作出詞向量模型來處理，找出最適當的方式來為放射報告製作標籤，以期不用閱讀整份報告即可快速查找標籤病例。 Word2Vec在這樣文字較少量的呈現，表現不如TF-IDF，而分別使用三種機器學習方法，最終的評估方法為Precision、Recall、F1-Mea
sure，在分類成效上不分軒輊，差異不明顯。根據本篇結果，使用TF-IDF在報告的否定檢測上是具有潛在發展能力的，能夠在需要檢索特定疾病的時候，快速且大量的直接檢索結果，對於醫學教育或是醫療相關研究可以減少人工查詢的人力及時間。
Python 自動化的樂趣：搞定重複瑣碎&單調無聊的工作(第二版)
為了解決python比對字串是否相同 的問題，作者AlSweigart 這樣論述：
如果您曾經花費數小時處理檔案的重新命名，或更新數百個試算表內的儲存格資料，就能體會這類日常的工作有多麼單調無趣了。但假如能利用電腦自動幫您完成呢？ 您不需要有什麼程式設計的經驗，在這本經過完整修訂的經典暢銷書第二版中，能學到運用Python寫出程式，幫您在幾分鐘內搞定人工手動處理需要花費數小時的工作。您將學到Python的基礎知識，並探索Python豐富的模組程式庫來完成某些特定工作，例如從網站上抓取資料、讀取PDF和Word文件，以及自動化執行滑鼠點按和鍵盤輸入的工作。 本書受到全世界許多讀者的支持，第二版增訂了關於輸入驗證的全新章節，以及有關自動化處理G
mail和Google試算表的內容，另外還有關於自動更新CSV檔的技巧提示。讀者將學到如何能輕鬆地使用Python編寫程式，把自動化的好用和效率應用在下列這些工作上： ‧在一個或多個檔案中搜尋文字 ‧建立、更新、搬移和重新命名檔案和資料夾 ‧搜尋網頁和下載網路上的圖文內容 ‧處理PDF檔的分割與合併，加入浮水印和加上密碼等作業 ‧傳送Email和簡訊 ‧填寫線上表單 本書會一步一步地教您完成每支程式，並在每章後面新增的實作專題中啟發及引導您改進這些程式的應用，讓您發揮學到的技巧讓類似的工作能自動化完成。如此就不用再浪費時間去做人工手動的作業，您寫出的Python
自動化程式能搞定這些繁瑣的工作。本書是為初學者所設計的，就算您從沒寫過一行程式，跟著書中的講解就能學到這些應用和操作，學會如何享受Python自動化的樂趣，搞定重複瑣碎與單調無聊的工作。 名人推薦 “您需要使用Python自動完成無聊的工作嗎？是的，如果您想使用自動化來增強工作流程效率，這是一個很好的起點。強烈推薦！” —Network World “學習Python最好的書之一。” —Giles McMullen-Klein, FlickThrough Reviews