數思漫想: 漫畫帶你發現數學中的思考力、邏輯力、創造力 (1版)
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如何避開地雷股:掌握4大類公司治理風險與9大警訊指標,提早發現投資陷阱、找到好公司為你賺錢 (1版)
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【簡介】
「先看完這本書,再進場。」
追蹤地雷股20多年、財務金融與公司治理權威教授葉銀華精闢解說:
揭露投資人應該關心的代表性案例,了解股王為何變地雷、標竿企業如何被掏空……
掌握最具警示作用的指標、識破上市櫃公司暗藏的重重危機,找到好公司為你賺錢。
看財報,要先看現金流量表?
獨董辭職,尤其是全部辭職,是重要警示?
更換會計師,尤其在四月時,投資人要小心?
當公司股價大漲,基本面卻沒好轉是警訊?
經常發布重訊澄清媒體利多報導,反而可能暗藏危機?
你買的股票安全嗎?投資不能只看財報!
邁向財務自由路上,必備9大風險意識。
股市每隔一段時間就會出現新的地雷股,如何提早發現這些問題股、找到績優股?財務金融與公司治理權威教授葉銀華長期追蹤地雷股所顯現出的「事前」風險徵兆,告訴你什麼是公司治理9大警訊指標,又要到哪裡看這些指標。幫助投資人、分析師、會計師、經理人能夠「提早兩年以上」識破財務地雷,即使毫無財務或會計背景的讀者,也能輕易理解!
1.控制股東直接持股比率持續下降或直接持股太低
2.董事會趨於家族化與內部化,控制股東的權力與承諾偏離程度擴大
3.大股東、機構投資人持續賣股票
4.董事、監察人、財務等主管有多人辭職與更換會計師
5.無效率的轉投資與設立許多投資公司
6.公司存在許多重大且異常的關係人交易
7.控制股東與董事會股權質押比率過高或介入股市
8.公司經常發布重訊澄清媒體報導或海外主要子公司、控制股東有債信問題
9.虛增盈餘、激進認列營收與假造財報的傾向
一家公司如果不想讓你知道他們經營的情況,可以在完全符合會計財報的原則之下,讓你依然看不懂。地雷股風暴不僅會發生在股市崩跌時,在狂牛奔馳的路上,你也可能會不小心踩到地雷。從公司治理的分析入手,可幫助你聰明投資、安全致富,而不是眼看著股票變壁紙。
名人推薦
謝金河 財信傳媒集團董事長、闕又上 暢銷理財作家、安納金 暢銷財經作家、
陳永誠 證券櫃檯買賣中心董事長、陳冲 新世代金融基金會董事長、賴英照 前司法院長、
股海老牛 財經專欄作家、陳重銘 存股達人、許凱迪《投資最給力》主持人、
MissQ暢銷財經作家、阮慕驊 財經專家、李勛 新生代理財YouTuber 一致推薦
葉銀華教授長期教授財務管理,他是精研公司治理的大學者,這次集一身之力撰寫如何避開地雷股,會是一本重量級的大作。——謝金河 財信傳媒集團董事長
一本書能夠得到作者歲月下的心血和心得,投資者用心研讀會讓你離投資贏家更靠近。這是一本窮人因書而富,富人因書而貴的書!——闕又上 美國又上成長基金經理人、暢銷理財作家
這是我讀過判斷地雷股有關的書籍中,最接地氣、最容易讓台灣股民有感的一本。個案剖析篇篇精采,讀起來令人大呼過癮! ——安納金 暢銷財經作家
書中提出4大類公司治理風險與9大警訊指標等實用分析工具,對投資人與資本市場從業人員必然會帶來深刻的啟示。身為證券市場的一員,誠摯推薦這本書。——陳永誠 證券櫃檯買賣中心董事長
公司治理已成顯學,透視治理風險就是以人性為出發點,書中案例式的旁徵博引,更增深入淺出之效。——陳冲 新世代金融基金會董事長、行政院前院長
作者對台灣的上市櫃公司,有透徹而獨到的理解。啟發投資人趨吉避凶的方法,一本不容錯過的好書。——賴英照 前司法院長【目錄】
推薦序 選飆股前,先學會避開地雷股 闕又上
推薦序 踩地雷讓人粉身碎骨,投資地雷股讓人財富歸零 謝金河
前言 財報漂亮,也可能是地雷股
第一部 避開地雷股、發現績優股,財報沒說的事
第1章 公司治理與選股:4類風險、9大警訊,預先看出投資地雷
第2章 台積電與台股:護國神山的公司治理有什麼不一樣
第二部 地雷股個案分析
第3章康友-KY:股后變地雷,點燃KY股風暴
第4章東貝:LED股王被掏空,用假銷貨虛灌營收
第5章華映:台灣之光殞落,財報揭露的負面案例
第6章必翔:標竿企業隱藏的陷阱,董娘炒股疑雲
第7章樂陞:台灣首例公開收購卻毀約,投資人血本無歸
第8章投資不能只看財報,更要懂公司治理指標
第三部 經營權爭奪戰解析:影響股價的重大事件
第9章 從上市櫃公司的法律戰,洞察暗藏的警訊
第10章大同:世紀經營權爭奪戰,法律攻防是對決關鍵
第11章友訊:經營權易主,能否重新擦亮D-Link品牌
第12章大聯大:公開收購文曄,同業收購的紛爭
第13章長榮集團:傳承紛爭的連續劇
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Python資料科學自學聖經:不只是建模!用實戰帶你預測趨勢、找出問題與發現價值(附關鍵影音教學、範例檔) (1版)
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Python資料科學自學聖經:不只是建模!用實戰帶你預測趨勢、找出問題與發現價值(附關鍵影音教學、範例檔)
系列名:程式設計
ISBN13:9786263241657
出版社:碁峰資訊
作者:鄧文淵-總監製;文淵閣工作室-編著
裝訂/頁數:平裝/440頁
規格:23cm*17cm*2cm (高/寬/厚)
出版日:2022/05/09
中國圖書分類:電腦程式語言
內容簡介
網路書店年度百大電腦資訊暢銷書
《Python自學聖經》系列力作
運用Python掌握資料科學的價值
讓人工智慧機器學習找出趨勢的關鍵密碼
完整涵蓋Python資料科學技術,從開發工具、資料預處理、
機器學習、深度學習到模型訓練進化一應俱全!
給需要本書的人:
★想進入Python資料科學領域,又不知怎麼切入的人
★面對資料科學龐大又雜亂的理論與資訊卻不知如何下手的人
★想快速且有系統收集大量資料,並提高處理運用效率的人
★想利用大量資料進行分析,找出隱藏訊息與趨勢以協助決策的人
★想運用資料數據訓練人工智慧模型,開發適用的演算法進行預測與解決問題的人
隨著AI人工智慧帶來的科技革命,資料科學的應用正在改變你我的生活。如何由龐大的資料數據中擷取爬梳出有價值的資訊,判斷決策,甚至能預測趨勢、掌握契機,是資料科學為現代社會帶來的新視野。
資料科學橫跨多個領域,涵蓋數學、統計與電腦科學等面向。如果想有系統的進入資料科學領域,歡迎藉由本書循序漸進的學習。書中除了有資料科學的觀念,還有技術應用與發展方向,讓每個艱澀觀念都能在範例實作的引導下有著更清楚的輪廓,讓你一探資料科學迷人的樣貌。
【重要關鍵】
■應用工具:雲端開發平台(Google Colab)、資料科學工具(Numpy、Pandas、Matplotlib、Seaborn)、網路爬蟲(requests、BeautifulSoup)。
■資料預處理:資料清洗、缺失值、重複值及異常值的處理、資料檢查、資料合併、樞紐分析表、圖片增量,以及資料標準化、資料轉換與特徵選擇。
■機器學習:學習工具(Scikit-Learn)、非監督式學習(K-means演算法、DBSCAN演算法、PCA降維演算法)、監督式學習分類演算法(Scikit-Learn資料集、K近鄰演算法、單純貝氏演算法、決策樹演算法、隨機森林演算法)、監督式學習迴歸演算法(線性迴歸演算法、邏輯迴歸演算法、支持向量機演算法)。
■深度學習:學習工具(TensorFlow、Keras)、深度神經網路(DNN)、MNIST手寫數字圖片辨識實作、Gradio模組(深度學習成果展示、過擬合)、卷積神經網路(CNN)與循環神經網路(RNN)。
■模型訓練進化:預訓練模型、遷移學習、深度學習參數調校、hyperas參數調校神器,以及手寫數字辨識參數調校。
【超值學習資源】
獨家收錄「Python資料科學關鍵影音教學」、全書範例程式檔
本書特色
■深入淺出,只要具備基礎Python程式語言能力即可輕鬆上手。
■標示出重要觀念,在學習的過程中不會錯失關鍵內容。
■應用範例導向,每個觀念皆附實用案例,不怕學不會。
■不使用艱澀數學推導資料科學原理,而以淺顯易懂的文字解說學理。
■實作圖片增量及遷移學習,即使少量資料也可訓練出實用模型。
■實作機器學習與深度學習模型參數調校,輕鬆建立完美模型。
目錄
資料科學工具篇
第1章 進入資料科學的學習殿堂
1.1 認識資料科學
1.2 Google Colab:雲端的開發平台
1.3 Colab 的筆記功能
第2章 資料科學神器:Numpy 與Pandas
2.1 Numpy:高速運算的解決方案
2.2 Numpy 陣列建立
2.3 Numpy 陣列取值
2.4 Numpy 的陣列運算功能
2.5 Pandas:資料處理分析的強大工具
2.6 Series 的使用
2.7 DataFrame 的建立
2.8 Pandas DataFrame 資料取值
2.9 DataFrame 資料操作
第3章 資料收集:檔案存取與網路爬蟲
3.1 資料來源的取得
3.2 CSV 檔案的讀取
3.3 JSON 資料的讀取
3.4 Excel 試算表檔案的讀取
3.5 HTML 網頁資料讀取
3.6 儲存資料為檔案
3.7 認識網路爬蟲
3.8 requests 模組:讀取網站檔案
3.9 BeautifulSoup 模組:網頁解析
3.10 文字及檔案資料的收集
第4章 資訊圖表化:Matplotlib 與Seaborn
4.1 Matplotlib:資訊視覺化的核心工具
4.2 折線圖:plot
4.3 長條圖與橫條圖:bar、barh
4.4 圓形圖:pie
4.5 直方圖:hist
4.6 散佈圖:scatter
4.7 線箱圖:boxplot
4.8 設定圖表區:figure
4.9 在圖表區加入多張圖表:subplot、axes
4.10 Pandas 繪圖應用
4.11 Seaborn:更美觀的圖表工具
資料預處理篇
第5章 資料預處理:資料清洗及圖片增量
5.1 資料清洗處理
5.2 資料檢查
5.3 資料合併
5.4 樞紐分析表
5.5 圖片增量
第6章 資料預處理:標準化、資料轉換與特徵選擇
6.1 Scikit-Learn:機器學習的開發工具
6.2 數值資料標準化
6.3 非數值資料轉換
6.4 認識特徵選擇
6.5 使用Pandas 進行特徵選擇
6.6 使用Scikit-Learn 進行特徵選擇
機器學習篇
第7章 機器學習:非監督式學習
7.1 認識機器學習
7.2 K-means 演算法
7.3 DBSCAN 演算法
7.4 降維演算法
第8章 機器學習:監督式學習分類演算法
8.1 Scikit-Learn 資料集
8.2 K 近鄰演算法
8.3 單純貝氏演算法
8.4 決策樹演算法
8.5 隨機森林演算法
第9章 機器學習:監督式學習迴歸演算法
9.1 線性迴歸演算法
9.2 邏輯迴歸演算法
9.3 支持向量機演算法
深度學習篇
第10章 深度學習:深度神經網路(DNN)
10.1 認識深度學習
10.2 認識深度神經網路(DNN)
10.3 實作MNIST 手寫數字圖片辨識
10.4 Gradio 模組:深度學習成果展示
10.5 過擬合
第11章 深度學習:卷積神經網路(CNN)
11.1 認識卷積神經網路(CNN)
11.2 實作貓狗圖片辨識
第12章 深度學習:循環神經網路(RNN)
12.1 認識循環神經網路(RNN)
12.2 下載台灣股市資料
12.3 實作台灣股票市場股價預測
模型訓練進化篇
第13章 預訓練模型及遷移學習
13.1 預訓練模型
13.2 遷移學習
第14章 深度學習參數調校
14.1 hyperas 模組:參數調校神器
14.2 手寫數字辨識參數調校
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Android 開源專案「真」實戰啟航:瀏覽器 App EinkBro 開發者帶你逐步從 UI 設計、UX 提升到多功能實現秘技全解析(iThome鐵人賽系列書)【軟精裝】 (1版)
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內容簡介
完整解說EinkBro兩年多來的開發過程
使你的Android開發功力再上一層樓
本書內容改編自第 14 屆 iThome 鐵人賽 Mobile Development 組佳作系列文章《從開發瀏覽器 APP 學習 Android 實戰技巧,並搭上 Jetpack Compose 的列車》與第 13 屆 iThome 鐵人賽Mobile Development 組佳作系列文章《如何開發適合電子書閱讀器使用的瀏覽器 Android APP》。
一本書包含了兩屆 iThome 鐵人賽得獎作品的精華,前後連貫,讓讀者能更深入地了解 EinkBro App 的演進過程。雖然 EinkBro 是作者業餘開發的作品,但是從 2023 年起,它開始被內建於台灣主流的電子書品牌的閱讀器中,這無疑是一種莫大的肯定。
不同於以往的 Android 教學書籍,本書以實際 App 專案的開發先後順序介紹各種不同主題和功能的實作,讓讀者能夠隨著專案的演進,感受到它一步步改善的過程,並從中學習到各種開發的技巧。
書中大部分內容的主題是圍繞在電子書閱讀器帶來的限制和特性上,在講解功能開發的緣由和發想時,還會解釋其背後的思考邏輯;讓讀者不但能夠學習到實作的細節,還可以讓促使未來在開發功能時的思惟能更加全面。
【目標讀者】
→已經熟悉基本的 Android 開發方式,想要再進一步學習更多的實作技巧。
→想要更了解 WebView 開發細節的開發者。
→好奇開源專案是怎麼樣不斷演進和發布的讀者。
→同樣是電子書閱讀器的愛好者,想了解 EinkBro 開發背後的秘辛的使用者。
目錄
Chapter 0 WebView 開發入門
0.1 架構
Chapter 1 總論
1.1 EinkBro App 簡介
1.2 EinkBro 功能演進
1.3 各章節簡介及閱讀方式
Chapter 2 選擇起跑點與訂定開發原則
2.1 如何選擇好的起跑點
2.2 訂定自己的開發原則
Chapter 3 使用者介面初步改善
3.1 提高圖案對比度
3.2 調整對話框
Chapter 4 改造瀏覽網頁的方式——靜態翻頁
4.1 以翻頁的方式瀏覽網頁
4.2 利用音量鍵翻頁
4.3 點擊畫面翻頁
Chapter 5 調整網頁字型
5.1 字型大小
5.2 字體粗細
5.3 更換雲端字型
Chapter 6 支援閱讀模式
6.1 何謂閱讀模式
6.2 初次嘗試
6.3 改試另一種效果比較好的實作
Chapter 7 直排閱讀
7.1 牛刀小試
7.2 閱讀模式 + 直排
Chapter 8 儲存網頁為 epub 檔案
8.1 引入函式庫
8.2 取得網頁內容
8.3 電子書名及章節名稱
8.4 如何實作儲存圖片
Chapter 9 翻譯功能
9.1 核心實作
9.2 取得網頁全文
9.3 整合 Google Translate 網頁
9.4 網頁內容分頁
9.5 雙視窗可拖拉調整大小元件
9.6 翻譯結果與主畫面同步捲動
Chapter 10 深色主題模式
10.1 顏色設定調整
10.2 夜間模式設定
10.3 WebView 的夜間模式支援
Chapter 11 支援多 Activity
Chapter 12 上架 App 到 F-Droid 平台
12.1 什麼是 F-Droid
12.2 發佈 EinkBro 到 F-Droid 的理由
12.3 如何進行
Chapter 13 導入 Koin
13.1 什麼是 Koin
13.2 為什麼要導入 Koin
13.3 導入方法
Chapter 14 同時顯示雙網頁
14.1 需求來源
14.2 開發方式
Chapter 15 自訂字型
15.1 從系統中選擇字型檔案
15.2 注入 CSS Font 資訊到 WebView 中
15.3 攔截 WebRequest 以傳回字型資訊
Chapter 16 支援 epub 檔案的閱讀
16.1 分析網路上實作閱讀 epub 檔案的範例
16.2 重構參考來的程式碼
Chapter 17 整合 Github Actions
17.1 利用 Github Actions 編譯 release 版本
17.2 更方便的下載 Github Action 編譯好的 binary
Chapter 18 導入 Jetpack Compose
18.1 導入 Jetpack Compose 的一些想法
18.2 Compose 快速切換設定的對話框
18.3 Compose 功能選單
18.4 Compose 設定畫面的第一層
18.5 Compose 自製的AutoCompleteTextView
18.6 改寫工具列前
18.7 改寫工具列
18.8 改寫工具列後
18.9 改寫 PreferenceUI
Chapter 19 遠端編譯程式碼
19.1 何謂 mainframer
19.2 mainframer 的概念
19.3 舊的 Intel Mac 設定
19.4 遠端機器(M1 Mac mini) 的設定
19.5 執行方式
Chapter 20 多指觸控手勢功能
20.1 多點觸控手勢偵測
20.2 縮放畫面時防止誤觸
Chapter 21 淘汰onActivityResult
21.1 註冊 ActivityResult
21.2 呼叫步驟 1 中已經建立好的 ActivityResultLauncher
Chapter 22 防止追蹤碼
22.1 找到所需資料
22.2 呼叫時機
22.3 Firefox 的實作
22.4 Brave 的實作
Chapter 23 SharedPreferences 的再包裝
23.1 善用 Delegate
23.2 改善 Toggle 的功能
Chapter 24 改善文字選取的功能選單
24.1 自製功能清單
24.2 改善選取不準確的情況
Chapter 25 整合 ChatGPT
25.1 使用外部函式庫進行初步整合
25.2 支援 stream 的回覆型式
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信不信由你一週學好現代希伯來語字母QR Code版(隨書附希伯來語名師親錄標準希伯來語發音+朗讀音QR Code ) 2022 <瑞蘭> (1版)
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