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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】

為了解決配立方公式的問題，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

配立方公式進入發燒排行的影片

潰壩式湧波於光滑及粗糙斜坡溯升之試驗研究

為了解決配立方公式的問題，作者黃郁哲 這樣論述：

本論文研究目的係透過潰壩機制生成湧波進行一系列的實驗，以模擬海嘯長波於近岸區域可能的溯升與溢淹現象。實驗以不同坡面粗糙度探討粗糙斜坡對溯升高與溢淹行為的改變，同時為降低任何侵入式儀器對待測流體可能造成之影響。整個實驗流程以非侵入式量測進行，並分別以五種不同下游初始水深進行分析比對(h0 = 0.03、0.06、0.08、0.10、0.12m)。實驗量測湧波條件以福祿數大小做為湧波強度判定標準，通過實驗架設兩波高計間的間距長度與湧波抵達時間進行福祿數的估算，作為湧波強度依據。本實驗量測湧波強度由1.17至2.81不等，對應潰壩上下游水頭差於1.40至8.03之間。通過上述實驗，探討在固定蓄水長

度與水平傳動長度的條件下，不同湧波強度於1/10斜坡上的水動力變化。根據實驗觀測，按水平傳播過程湧波波形的變化分為完全發展湧波、過渡湧波與弱湧波三大類。實驗研究目的為探討湧波於1/10斜坡坡度的溯升高變化與最大溢淹水深，湧波類型的擇選以碎波為主要實驗條件(完全發展湧波與過渡湧波)進行探討湧波於沖刷區溯升高與溢淹水深於岸線的變化。此與現實環境下，海嘯長波發展傳播以碎波湧波形式於內陸沖刷產生溯升現象較為符合。同時亦針對少數未碎湧波條件進行量測，目的為比較其與碎波湧波溯升行為的差異，並論述之。實驗亦進行光滑斜坡實驗，以提供基準溯升數據。且為確認本研究量測結果之準確程度，量測結果與既有文獻中的數據進行

比較。雖潰壩實驗設置不同，但若所設置之潰壩蓄水長度足以產生非衰減湧波，不同配置之實驗結果應可有合理的比較結果。本研究與Barranco and Liu (2021)實驗結果比較，通過計算湧波強度數據轉換之水深條件於本實驗光滑斜坡進行相同的試驗，且參考其實驗觀測湧波波高與溢淹水深計算方法，自由液面變化、最大溯升高及岸線溢淹水深之比較結果相當吻合。以此為參考基準，將其實驗數據與本研究光滑斜坡數據整合延伸溯升經驗公式，並以該經驗公式進行後續粗糙斜坡的實驗與分析。粗糙斜坡實驗設置與光滑斜坡相同，通過改變1/10斜坡坡面粗糙度，對於兩種不同微觀粗糙度(細砂、礫石等鋪面斜坡)與宏觀粗糙度(結構物不同排列擺

設)斜坡進行溢淹水深量測與溯升高變化的探討，以此希冀通過斜坡粗糙度對溯升高與溢淹水深的變化影響，可找出該粗糙度對應之粗糙衰減因子並對其進行量化。實驗數據通過衰減因子轉換與光滑斜坡延伸經驗公式驗證，於溯升高與最大溢淹水深均具良好的相關性，能有效的對不同斜坡粗糙度溯升高與溢淹水深進行初步的推估。

Python-最強入門邁向數據科學之路：王者歸來(全彩印刷第三版)

為了解決配立方公式的問題，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     

默示分管契約之研究

為了解決配立方公式的問題，作者謝璨鴻 這樣論述：

　　實務上涉及分管契約之案件數量繁多，處理上亦存有諸多爭議，而就現今學說之討論觀之，其探討者多聚焦於分管契約之效力。惟近來30年，實務上亦發展出「默示分管契約」之概念，就此概念之要件設定以及適用情形，至今仍未形成統一之判定標準，其概念本身之妥適性與必要性亦有可待討論之處，然學說上少見就此部分之詳細探討，實有整理說明之必要。故本文主要以「默示分管契約」為探討主軸，並以我國實務判決作為討論核心，透過蒐集最高法院針對默示分管契約所為之相關判決，進行整理分析研究，並從中歸納出最高法院對此概念之建構過程，就相關理論基礎進行討論分析。　　本文於第二章中，先就共有之概念為前置性介紹，並整體說明我國現今就共

有所採之「分別共有」與「公同共有」之法律規範制度。第三章則進入分管契約基本理論之介紹，首先就分管契約之意義予以檢討，學說、實務上對分管契約之定義要件各有偏重，依本文所見，應以「共有人間約定各自分別就共有物之特定部分而為管理之契約」作為定義較為恰當。接續為成立與性質之討論，分管契約之成立首重於全體共有人之合意，其成立方法並無要式性要求，亦不以占有為其成立要件，且以明示或默示方法成立均無不可；而性質上，本文認為分管契約為一債權契約，屬於共有物管理契約子類型之其一，且同時兼有用益歸屬分配契約與不分割協議之特性。在分管契約之效力檢討上，歷來判決實務與司法解釋均肯認其於特定情形中，得對第三人發揮效力，於

民國98年更修訂民法第826條之1規定，將分管契約之效力規定明文化；惟本文認為現行法就動產之規定仍以第三人是否知悉或可得而知作為對第三人發生效力之對抗要件，欠缺一明確公示方法，該要件並不足以作為效力突破相對性之依據，現今規範模式實有不妥；此外，除卻民法規定外，公寓大廈管理條例之修訂亦對其效力產生影響，實務因應標的不同區分其適用，亦致使分管契約於適用範圍上有所分流。在分管契約與專用權約定概念之比較討論中，本文認為功能上雖存有相似之處，惟自適用主體、客體、成立方式、生效要件與用途等面向觀察，兩者均存有差異，實應將其視為各自獨立之法律概念，而非將專用權約定歸類於分管契約之下位類型。　　本文第四章則對

於默示分管契約之發展概況與其理論基礎進行整理分析。就默示分管契約之實務發展概況，本文分別自發展時序與類型建立兩面向切入，時序發展上，本文爬梳整理最高法院歷來就默示分管契約所為之判決，將其依實務上發展歷程時序，區分為否定階段、濫觴、猶豫階段、發展階段、擴充階段以及現今實務所處之限縮階段。而在類型建立上，本文認為可將其分為區分所有建物案件與土地案件，兩者不僅在適用標的不同，在實務歷程上之出現時點、發展趨勢，亦或是實務認定成立之標準寬嚴，其間亦存在差異。而在默示分管契約之理論基礎分析上，實務就此概念之建構是將其定性為契約，並認定相關事實構成默示方法予以適用。惟本文自「默示方法」、「契約」概念予以分析

探討，認為在學理上分管契約並無法由默示方法所成立；且在實際適用上，實務本即可透過既有明示分管契約之概念妥適處理相關案件；故實務上額外創設默示分管契約之概念，依本文所見，實欠缺學理上妥適性與適用上必要性。