python 30天的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列訂位、菜單、價格優惠和問答集

小學生的程式設計基礎入門：手機如何播影片?電鍋怎麼煮飯?帶孩子從「科技面面觀」，輕鬆培養程式邏輯思維!

為了解決python 30天的問題，作者才望子（Cybozu）股份有限公司,西尾泰和,川合秀實 這樣論述：

　　當微軟公司創辦人比爾．蓋茲、美國總統歐巴馬、臉書創辦人祖克柏都大推「程式設計」學習， 　　當「程式設計」、「演算法」已經列為國中必學科目， 　　現在就帶孩子跟著日本理學博士，進入有趣的程式設計世界！ 　　★因應升國中最新108課綱★ 　　★最適合國小親子共學的「資訊科技」先修教材★ 　　‧什麼是「程式」？「程式」在哪裡？ 　　程式就在電子鍋、手機、電腦……，我們的生活中充滿了「程式」！ 　　‧你知道嗎？透過「程式」，電鍋才會煮飯、手機才會放音樂、播影片！ 　　當你到便利商店買東西時，店員手上的讀碼機裡面也有「程式」喔！ 　　‧你可能也很好奇，那「程式」是怎麼讓這些機器運作的呢？

　　這時候我們就要學習使用「程式的語言」囉！ 　　全彩圖解生活實例，家長與孩子都能秒懂「程式設計」基礎邏輯！ 　　從小接觸電腦程式教育，不僅有助孩子課業上不落人後， 　　更能訓練邏輯思考、培養創意發想力、問題解決力！ 　　AI世代的必備核心能力，現在就開始培養！ 　　◎本書為《進入國中前一定要學的電腦程式先修課》全新封面版。 本書特色 　　◆電腦工程師專為孩子所寫的12堂程式設計學習書！ 　　電鍋煮好飯之後，是怎麼自動把開關切掉的？在超市結帳時，讀碼機怎樣讀取條碼並把價格呈現在收銀機螢幕上？不同電腦之間究竟怎麼彼此相認和對話？手機的「Google Map」是如何知道所在位置呢？──你

知道嗎？這些都是因為有「程式」在運作！本書由日本知名科技公司「才望子」的兩位電腦工程師西尾泰和、川合秀實所撰寫，透過深入淺出的說明，一次搞懂手機、家電、網路到GPS的程式運作基礎！ 　　 　　◆簡易版的「程式設計」實例示範，為程式撰寫打好基礎！ 　　全書每章最後皆附有「程式小教室」，是以日常用語來示範程式語言寫成的程式設計實例，例如：播放影片的手機APP、網路路由器、將文章全形字轉為半形字、網路百科全書等，讓孩子更容易了解程式是怎麼寫成的，並秒懂程式背後的邏輯！只要掌握了程式撰寫的基礎邏輯，不論以後學習哪種程式語言，都能快速上手！ 　　◆符合當代學習趨勢，協助孩子建立AI世代必備的「科技素養

」！ 　　程式語言只會變得越來越重要！台灣在2019年就已經將程式設計、演算法等資訊科技課程列為國中必修課。讀完本書的電腦、程式設計相關知識，不僅能走在當代學習趨勢的前端，也提高孩子在未來職場上的競爭力！ 　　◆易懂用語＋趣味插圖，大人小孩都能無痛閱讀！ 　　本書精心設計生動有趣的角色來和讀者互動，像是為讀者解說電腦知識、由電腦工程師化身成的「專家」，還有生活在電腦裡的神祕生物、接到指示就會快速處理事情的「小幫手」（程式），讓孩子快速進入電腦程式的世界，引發學習動機！本書也非常適合親子共讀，增進爸媽與孩子的感情！ 好評推薦 　　「掌握程式就更有機會在未來競爭中勝出，推薦給孩子和家長共讀。

」──Coding APE猿創力程式設計學校執行長│陳南光 　　「便利生活與電腦軟體密不可分，本書用插畫及淺顯易懂的文字，讓家長及孩子更快了解程式軟體的基礎及生活應用，更容易學會新世代的語言。」──CodePro酷博兒童程式創客教育  

python 30天進入發燒排行的影片

LSTM模型對國立大專院校用電量進行預測–以國立陽明交通大學光復校區為例

為了解決python 30天的問題，作者莊國誠 這樣論述：

這篇論文首先將光復校區所有智慧電表紀錄到的累計用電度數數據取出並進行數據預處理，包含數據合併、數據轉換及數據清理，將數據內部有問題的數據用空值取代。接著會將經過預處理後的光復校區北區及南區數據進行異常數據檢測及數據填補。最後用LSTM模型預測北區及南區未來30天的用電量，很多能源管理方法都需要以未來用電量為基準，所以選擇用電量預測作為應用。用LSTM模型預測未來30天用電量，會比較輸入1筆到最多2年的數據時的預測結果，以及分成三種輸入參數不同的模型，分別是單純用電量預測模型、代表人員活動的學期參數模型及代表天氣狀況的天氣參數模型。預測出來後再以圖像化及RMSE值來呈現。在不同輸入設定下各個模

型通常只要有約7筆數據就有不錯的預測結果；學期參數模型則以分成學期間平日、假日及寒暑假四種時間區間預測結果最佳；天氣參數模型中單純用溼度預測結果最佳。用以訓練的數據集只要有一年的數據量就足夠進行預測，更多數據對預測結果影響不大。關鍵字：用電量數據、數據預處理、LSTM、用電量預測、用電量圖像化

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 30天的問題，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  

使用多項式回歸預測加密貨幣的價格-以比特幣為例

為了解決python 30天的問題，作者丁韋譯 這樣論述：

最近十年之間加密貨幣大幅度成長，不只幣值高漲，加密貨幣與數位資產概念也不斷發展擴充，邁向普及化發展。其中比特幣的發展變化更受到大家的關注，比特幣的價格預測也成為重要的研究項目。本篇論文使用資料探勘進行資料前處理，利用多項式回歸以及分配權重預測比特幣的價格。 首先收集數量足夠且具可信度的資料集，使用JupyterPython及Dev-C兩種語言進行資料前處理，分別將具有遺失值的資料做過濾以及將過多的資料進行濃縮與分段，可有效簡化資料的複雜度。預測的部分使用了開源數據分析軟體KNIME中的多項式回歸，找出不同次方的預測結果。KNIME是用於建立資料科學應用程式和服務的開源軟體。 然後分析不同次方

對於比特幣預測的 差異性透過 Dev-C進行權重分配，獲得最佳的結果。最後分析不同次方及權重分配的差異性，以及尋找因 過度學習導致分析失誤的原因。