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python資料結構ptt的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦洪錦魁寫的 Python網路爬蟲：大數據擷取、清洗、儲存與分析 王者歸來(第二版) 和簡學群的 爬蟲在手 資料我有：7堂課學會高效率Scrapy爬蟲(iT邦幫忙鐵人賽系列書)都 可以從中找到所需的評價。
另外網站c++ ptt - 問題初學者入門C語言學習順序PTT 熱門文章也說明：本肥想要自學C/C++ 短期目標是因為我要去上堂用C實作資料結構跟演算法的課至少要聽得懂而且可以寫作業我會Python 有沒有推薦的教材有掛？
這兩本書分別來自深智數位 和博碩所出版 。
逢甲大學 工業工程與系統管理學系 楊士霆所指導 張邦育的 基於BERT模型之整合社群群眾智慧與智能問答系統之知識萃取與提供模式 （2021），提出python資料結構ptt關鍵因素是什麼，來自於自然語言處理、深度學習、問答任務、BERT、群眾智慧、文本關聯性。
而第二篇論文國立雲林科技大學 資訊管理系 陳重臣所指導 曹琮閔的 以分析長照訪問資料建立友善聊天機器人之研究 （2021），提出因為有 長者、聊天機器人、自然語言處理、意圖式設計的重點而找出了 python資料結構ptt的解答。
最後網站圖解資料結構-使用Python(第二版)【暢銷回饋版】 - 博客來則補充：首先從基本的資料結構概念開始，接著陸續以Python語言闡述陣列結構、堆疊、鏈結串列、佇列、樹狀、圖形、排序、搜尋等重要的觀念。 每章重要理論均有範例實作，收錄了完整 ...
Python網路爬蟲：大數據擷取、清洗、儲存與分析 王者歸來(第二版)
為了解決python資料結構ptt 的問題，作者洪錦魁 這樣論述：
Python網路爬蟲 大數據擷取、清洗、儲存與分析 王者歸來(第二版) ★★★本書第一版是【博客來2020年】【電腦書年度暢銷榜第3名】★★★ ★★★★★【26個主題】+【400個實例】★★★★★ ★★★★★從【零】開始的【網路爬蟲入門書籍】★★★★★ ★★★★★大數據【擷取】、【清洗】、【儲存與分析】★★★★★ ★★★★★【網路趨勢】+【了解輿情】★★★★★ 第二版和第一版做比較，增加下列內容： ★：全書增加約50個程式實例 ★：網路趨勢，了解輿情 ★：網路關鍵字查詢 ★：YouBike資訊 ★：國際金融資料查詢 ★：博客來圖書排行榜 ★：中央氣象局
★：租屋網站 ★：生活應用 下列是本書有關網路爬蟲知識的主要內容： ★：認識搜尋引擎與網路爬蟲 ★：認識約定成俗的協議robots.txt ★：從零開始解析HTML網頁 ★：認識與使用Chrome開發人員環境解析網頁 ★：認識Python內建urllib、urllib2模組，同時介紹好用的requests模組 ★：說明lxml模組 ★：XPath方法解說 ★：css定位網頁元素 ★：Cookie觀念 ★：自動填寫表單 ★：使用IP代理服務與實作 ★：偵測IP ★：更進一步解說更新的模組Requests-HTML ★：認識適用大
型爬蟲框架的Scrapy模組 在書籍內容，筆者設計爬蟲程式探索下列相關網站： ☆：國際與國內股市資訊 ☆：基金資訊 ☆：股市數據 ☆：人力銀行 ☆：維基網站 ☆：主流媒體網站 ☆：政府開放數據網站 ☆：YouBike服務網站 ☆：PTT網站 ☆：電影網站 ☆：星座網站 ☆：小說網站 ☆：博客來網站 ☆：中央氣象局 ☆：露天拍賣網站 ☆：httpbin網站 ☆：python.org網站 ☆：github.com網站 ☆：ipstack.com網站API實作 ☆：Google API實作 ☆：Facebook
API實作 探索網站成功後，筆者也說明下列如何下載或儲存不同資料格式的數據： ★：CSV檔案格式 ★：JSON檔案格式 ★：XML、Pickle ★：Excel ★：SQLite 在設計爬蟲階段我們可能會碰上一些技術問題，筆者也以實例解決下列相關問題： ☆：URL編碼與中文網址觀念 ☆：將中文儲存在JSON格式檔案 ☆：亂碼處理 ☆：簡體中文在繁體中文Windows環境資料下載與儲存 ☆：解析Ajax動態加載網頁，獲得更多頁次資料 ☆：使用Chromium瀏覽器協助Ajax動態加載
基於BERT模型之整合社群群眾智慧與智能問答系統之知識萃取與提供模式
為了解決python資料結構ptt 的問題，作者張邦育 這樣論述：
近年來由機器學習主導的問答任務（Question Answering）發展迅速，旨透過機器解答用戶問題，許多研究探討了將資訊轉化並管理的方法，如將資訊轉換為知識圖譜或知識庫的形式（Lan等人，2019；Chen和Li，2020），以利於將輸入問題連結至知識庫的資訊，有效地回答使用者的問題（Xiong等人，2021；Qi等人，2021），然而，知識圖譜的建構通常較為困難，需耗費大量的資源，而若採非結構化的資料儲存方法，雖可解決部分建構成本高的問題，但同時不穩定的維護人力也導致新資訊較無法快速更新。 根據上述之問題，本研究乃建構一套「基於BERT模型之整合社群群眾智慧與智能問答系統之知識萃
取與提供」模式，包含「社群群眾智慧知識庫建立模組」及「群眾智慧問答推論模組」，透過自動化萃取網路社群平台之知識文章，並利用BERT模型解析文本語意，發展並設計一套基於社群群眾智慧文本之智能問答系統。首先，「社群群眾智慧知識庫建立模組」乃透過網路爬蟲方法自動蒐集網路社群平台之文章，並經由意見領袖特徵解析，分析意見領袖文章之文本特徵，萃取當中的群眾智慧知識文本，建立群眾智慧知識庫，其次，「群眾智慧問答推論模組」乃先將輸入之問題與知識庫的文章進行關聯性的匹配，經BERT關聯性計算模型計算問題與知識庫文章的關聯性，篩選出關聯性高的匹配文章集合，以此縮小掃描以及閱讀的範圍，最後根據匹配文章集合將文章與問
題一同配對，由BERT答案推論模型閱讀文章以及問題，推論問題之目標答案段落，並輸出使用者所提問題之目標答案。 為確認本研究所發展之方法於實務應用之有效性，本研究乃基於TensorFlow及PyTorch等深度學習框架，建構Web-based之「整合群眾智慧與智能問答之知識萃取與提供系統」，並以中文之論壇（PTT、知乎）及DRCD問答任務資料集，作為實際案例以及驗證資料，並於系統整體績效評估上取得：EM值73.30%；F1值82.66%。與Chen等人（2017）進行比較驗證：在EM指標上提升26.38%；F1值提升15.64%，以證實本研究系統運作之實用性與可行性。 綜上所述，本研究透過意
見領袖文章特徵擷取與判定，自動化地取得網路社群所蘊含的知識文章，以此建立群眾智慧知識庫，並基於知識庫之資訊藉由BERT模型進行目標答案推論，解答用戶所提問之問題，提供使用者更進階的資訊獲取方式。
爬蟲在手 資料我有：7堂課學會高效率Scrapy爬蟲(iT邦幫忙鐵人賽系列書)
為了解決python資料結構ptt 的問題，作者簡學群 這樣論述：
由淺入深了解Scrapy爬蟲框架，讓你從零開始建立高效率爬蟲！ ◆自學網路爬蟲沒問題，手把手教學讓你無痛上手 ◆完整的網路爬蟲和Scrapy知識，資料取得更輕鬆 ◆學會各種套件和實作範例，讓你的爬蟲比別人更有效率 本書內容改編自第11屆iT邦幫忙鐵人賽的AI & Data組優選網路系列文章─《爬蟲在手、資料我有 - 30 天 Scrapy 爬蟲實戰》。在AI的大時代中，「資料來源」是基礎中的基礎，但網路上的資料豐富又繁雜，總不可能都靠人工來蒐集資料。這時就是爬蟲出場的時候了！本書會帶讀者了解爬蟲的基礎知識，克服爬蟲常見的問題，最後可以寫出維護成本低、執行效率高的
爬蟲程式。 四大重點 ★初學者必備的爬蟲指南，大大降低你的學習門檻 網路爬蟲妙計已為你爬取完成！從安裝環境、認識架構、資料儲存、除錯到各類型網站實作，本書將一步步帶你學會網路爬蟲。 ★全面解析各種知識，爬蟲能力再提升 不只教你如何進行網路爬蟲，還要帶你深入Scrapy架構，並特別介紹NoSQL、反反爬蟲。提升你的爬蟲技能，擁有越級打怪的神力。 ★活用各種套件，打造高效率爬蟲 本書將手把手帶你活用各種套件，並從範例中學會撰寫精簡有效的程式碼，讓你克服問題、達成任務，邁向高效率的資料取得之路。 ★爬取資料生活化，就像抓寶一樣好玩有趣！ 你會學到如何抓取PT
T、Mobile01、新聞網站、股市網站資料，你想要的各種資料都能輕鬆取得。 【下載範例程式檔案】 本書範例檔下載網址：github.com/rex-chien/ithome-scrapy
以分析長照訪問資料建立友善聊天機器人之研究
為了解決python資料結構ptt 的問題，作者曹琮閔 這樣論述：
本研究為了排解長者心中的鬱悶及孤獨感，希望建置一個可以與長者持續對話的聊天機器人，而本研究至雲林地區訪問了若干位長者後，將這些訪問的資料進行預處理，接著藉由自然語言處理技術如Jieba斷詞、TF-IDF，分析長者在訪問內容中常提及的字詞，並使用Word2Vec技術把關鍵字詞與本研究所歸納的五大意圖進行相似性比較，最後依據上述分析結果，採用意圖式設計建置聊天機器人。而本研究選用Google提供的Dialogflow套件進行意圖式設計，希望讓聊天機器人能夠接收到長者對話中的意圖，進而做出對應的回話。本研究實驗因礙於隱私權及老人精神狀況等問題，本研究尋找了本校碩士同學3位，作為本研究的對話測試使用
者，模擬長者的用語和聊天機器人進行不含有代名詞語句的對話，於第四章展示以上測試的對話結果，提供未來欲設計相關聊天機器人的設計者參考。