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【簡介】 「TQC+ 電腦輔助平面製圖AutoCAD 2024」認證係為TQC+ 工程設計領域之專業平面製圖能力鑑定。亦為考核工程製圖專業人員、零件設計專業人員與機械設計專業人員」必備專業技能之一,以「工程圖學與機械製圖」及「電腦輔助平面製圖」之專業能力作為基礎,再與其工程設計專業技能接軌,藉此為企業提升專業設計人才之層次,增廣應用實務。 1.附完整的操作題,題型設計均以實務應用為導向,品質及認證公信力最具權威! 2.題目設計囊括「綜合幾何圖面」、「玩具與生活用品應用」、「機械設計應用」、「建築與室內設計應用」,取材廣泛、應用實務。 3.透過本書所附之認證範例題目練習系統依類別進行自我測驗,提升使用者學習效率。 4.配合中華民國電腦技能基金會(http://www.csf.org.tw)測驗流程,一舉取得專業證照,讓您求學、求職更具競爭力。 ※本書範例題目內容為認證題型與命題方向之示範,正式測驗試題不以範例題目為限。※ 【目錄】 如何使用本書 軟硬體需求 商標及智慧財產權聲明 系統使用說明 序 第一章 TQC+ 專業設計人才認證說明 1-1 TQC+ 專業設計人才認證介紹 1-2 TQC+ 專業設計人才認證內容 1-3 TQC+ 專業設計人才認證優勢 1-4 企業採用TQC+ 證照的三大利益 1-5 如何參加TQC+ 考試 第二章 領域及科目說明 2-1 領域介紹-工程設計領域說明 2-2 電腦輔助平面製圖認證說明 第三章 範例題目練習系統安裝及操作說明 3-1 範例題目練習系統安裝流程 3-2 範例題目練習系統操作程序 第四章 電腦輔助平面製圖範例題目 4-1 操作題技能規範及分類範例題目 4-1-1 第一類:綜合應用一 4-1-2 第二類:綜合應用二 4-1-3 第三類:綜合應用三 4-1-4 第四類:玩具與生活用品應用 4-1-5 第五類:機械設計應用 4-1-6 第六類:建築與室內設計應用 4-2 自主練習題目 第五章 測驗系統操作說明 5-1 TQC+ 認證測驗系統-Client端程式安裝流程 5-2 程式權限及使用者帳戶設定 5-3 測驗操作程序範例 第六章 範例試卷 試卷編號:AT0-0001 試卷編號:AT0-0002 試卷編號:AT0-0003 試卷標準答案 附錄 TQC+ 專業設計人才認證簡章 問題反應表
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【簡介】 資料結構必備好書,暢銷回饋中! AI 再進化! 使用 ChatGPT 高效率生成 Python 程式碼 資料結構是電腦科學領域中一門極為重要的基礎課程,對於從事資訊相關工作的專業人員而言,它具有不可忽視的價值。無論是在學術考試還是實際應用中,對資料結構的深入理解都至關重要。然而,對初學者而言,理解資料結構中的理論和演算法可能會帶來困難和挫折感。 本書的獨特之處在於使用豐富的圖例解釋相對複雜的理論,並以簡潔明瞭的方式詮釋資料結構理論。從基礎的概念開始,逐步使用 Python 語言解釋陣列、堆疊、鏈結串列、佇列、樹狀結構、圖形、排序、搜尋等重要主題。附錄中整理了資料結構相關的專有名詞,並提供了重要演算法的介紹和實作範例。 本書以簡潔有力、邏輯清晰的方式優化文句表達,並特別收集了大量習題,以確保讀者掌握各章節的學習成果。演算法節點盡量使用 Python 程式碼展示,而非虛擬碼形式。此外,本書還會展示由 ChatGPT 生成的程式碼。我們相信,ChatGPT 生成的程式碼具有簡潔性和精簡性,並能夠提供更好的解決方案。 ◇特別提供◇ —————————————————— ChatGPT 生成程式碼 —————————————————— 可與人工編寫程式碼相互比較作為參考! |本書範例程式碼檔案,請至博碩官網下載| 本書特色 ☑ 完整的內容結構和清晰的邏輯,豐富的圖例解說提高可讀性 ☑ 使用 Python 語言實作資料結構理論,並透過範例程式碼深入解析 ☑ 參閱國家考試題型設計難易適中的習題,立即檢驗學習效果 ☑ 附錄彙整出資料結構相關的專有名詞,方便查詢加深學習印象 ☑ 增加「ChatGPT 解決觀點」欄位,幫助理解提高學習效率 資料結構必備好書,暢銷回饋中! 本書以簡潔有力、邏輯清晰、圖例豐富的方式詮釋資料結構理論,並特別收集了大量習題,以確保讀者掌握各章節的學習成果。演算法節點盡量使用 Python 程式碼展示,而非虛擬碼形式。此外,本書還會展示由 ChatGPT 生成的程式碼。我們相信,ChatGPT 生成的程式碼具有簡潔性和精簡性,並能夠提供更好的解決方案。 【目錄】 Chapter 0 ChatGPT 與 Python 程式設計黃金 入門課 0-1 認識聊天機器人 0-1-1 聊天機器人的種類 0-2 ChatGPT 初體驗 0-2-1 註冊免費 ChatGPT 帳號 0-2-2 更換新的機器人 0-2-3 登出 ChatGPT 0-3 使用 ChatGPT 寫 Python 程式 0-3-1 利用 ChatGPT AI 撰寫 Python 程式 0-3-2 複製 ChatGPT 幫忙寫的程式碼 0-3-3 ChatGPT AI 程式與人工撰寫程式的比較 0-4 ChatGPT AI Python 程式範例集 0-4-1 使用 Pygame 遊戲套件繪製多媒體圖案 0-4-2 以內建模組及模擬大樂透的開獎程式 0-4-3 建立四個主功能表的視窗應用程式 0-4-4 演算法的應用:寫一支迷宮問題的解決方案 0-4-5 海龜繪圖法繪製兩款精美的圖形 0-5 課堂上學不到的 ChatGPT 使用秘訣 0-5-1 能記錄對話內容 0-5-2 專業問題可事先安排人物設定腳本 0-5-3 目前只回答 2021 年前 0-5-4 善用英文及 Google 翻譯工具 0-5-5 熟悉重要指令 0-5-6 充份利用其它網站的 ChatGPT 相關資源 0-6 利用 ChatGPT 輕鬆開發 AI 小遊戲 0-6-1 請 ChatGPT 自我推薦以 Python 實作的小遊戲 0-6-2 猜數字遊戲 0-6-3 OX 井字遊戲 0-6-4 猜拳遊戲 0-6-5 牌面比大小遊戲 Chapter 1 資料結構與演算法入門 1-1 資料結構的定義 1-1-1 資料與資訊 1-1-2 資料的特性 1-1-3 資料結構的應用 1-2 演算法 1-2-1 演算法的條件 1-2-2 演算法的表現方式 1-3 常見演算法簡介 1-3-1 分治法 1-3-2 貪心法 1-3-3 枚舉法 1-3-4 巴斯卡三角形演算法 1-3-5 質數求解演算法 1-4 演算法效能分析 1-4-1 Big-oh 1-4-2 Ω(omega) 1-4-3 θ(theta) Chapter 2 陣列結構 2-1 線性串列簡介 2-1-1 儲存結構簡介 2-2 認識陣列 2-2-1 二維陣列 2-2-2 三維陣列 2-2-3 n維陣列 2-3 矩陣 2-3-1 矩陣相加 2-3-2 矩陣相乘 2-3-3 轉置矩陣 2-3-4 稀疏矩陣 2-3-5 上三角形矩陣 2-3-6 下三角形矩陣 2-3-7 帶狀矩陣 2-4 陣列與多項式 2-4-1 認識多項式 Chapter 3 串列結構 3-1 單向串列 3-1-1 建立單向串列 3-1-2 走訪單向串列 3-1-3 單向串列插入新節點 3-1-4 單向串列刪除節點 3-1-5 單向串列的反轉 3-1-6 單向串列的連結功能 3-1-7 多項式串列表示法 3-2 環狀串列 3-2-1 環狀串列的建立與走訪 3-2-2 環狀串列插入新節點 3-2-3 環狀串列刪除節點 3-2-4 環狀串列的連結 3-2-5 環狀串列與稀疏矩陣表示法 3-3 雙向串列 3-3-1 雙向串列建立與走訪 3-3-2 雙向串列加入新節點 3-3-3 雙向串列刪除節點 Chapter 4 堆疊 4-1 堆疊簡介 4-1-1 陣列實作堆疊 4-1-2 串列實作堆疊 4-2 堆疊的應用 4-2-1 遞迴演算法 4-2-2 動態規劃演算法 4-2-3 河內塔問題 4-2-4 回溯法-老鼠走迷宮 4-2-5 八皇后問題 4-3 算術運算式的表示法 4-3-1 中序轉為前序與後序 4-3-2 前序與後序轉為中序 4-3-3 中序表示法求值 4-3-4 前序法的求值運算 4-3-5 後序法的求值運算 Chapter 5 佇列 5-1 認識佇列 5-1-1 佇列的工作運算 5-1-2 佇列的應用 5-1-3 陣列實作佇列 5-1-4 串列實作佇列 5-2 環狀佇列、雙向佇列與優先佇列 5-2-1 環狀佇列 5-2-2 雙向佇列 5-2-3 優先佇列 Chapter 6 樹狀結構 6-1 樹的基本觀念 6-1-1 樹專有名詞簡介 6-2 二元樹簡介 6-2-1 二元樹的定義 6-2-2 特殊二元樹簡介 6-3 二元樹的儲存方式 6-3-1 一維陣列表示法 6-3-2 串列表示法 6-4 二元樹走訪 6-4-1 中序走訪 6-4-2 後序走訪 6-4-3 前序走訪 6-4-4 二元樹節點的插入與刪除 6-4-5 二元運算樹 6-5 引線二元樹 6-5-1 二元樹轉為引線二元樹 6-6 樹的二元樹表示法 6-6-1 樹化為二元樹 6-6-2 二元樹轉換成樹 6-6-3 樹林化為二元樹 6-6-4 二元樹轉換成樹林 6-6-5 樹與樹林的走訪 6-6-6 決定唯一二元樹 6-7 最佳化二元搜尋樹 6-7-1 延伸二元樹 6-7-2 霍夫曼樹 6-8 平衡樹 6-8-1 平衡樹的定義 6-9 進階樹狀結構的應用 6-9-1 決策樹 6-9-2 B樹 6-9-3 二元空間分割樹(BSP) 6-9-4 四元樹 / 八元樹 Chapter 7 圖形結構 7-1 圖形簡介 7-1-1 尤拉環與尤拉鏈 7-1-2 圖形的定義 7-1-3 無向圖形 7-1-4 有向圖形 7-2 圖形的資料表示法 7-2-1 相鄰矩陣法 7-2-2 相鄰串列法 7-2-3 相鄰複合串列法 7-2-4 索引表格法 7-3 圖形的走訪 7-3-1 先深後廣法 7-3-2 先廣後深搜尋法 7-4 擴張樹 7-4-1 DFS擴張樹及BFS擴張樹 7-4-2 最小花費擴張樹 7-4-3 Kruskal演算法 7-4-4 Prim演算法 7-5 圖形最短路徑 7-5-1 單點對全部頂點 7-5-2 兩兩頂點間的最短路徑 7-5-3 A* 演算法 7-6 AOV網路與拓樸排序 7-6-1 拓樸序列簡介 7-7 AOE網路 7-7-1 臨界路徑 Chapter 8 排序演算法 8-1 認識排序 8-1-1 排序的分類 8-1-2 排序演算法分析 8-2 內部排序法 8-2-1 氣泡排序法 8-2-2 雞尾酒排序法 8-2-3 選擇排序法 8-2-4 插入排序法 8-2-5 謝耳排序法 8-2-6 合併排序法 8-2-7 快速排序法 8-2-8 堆積排序法 8-2-9 基數排序法 Chapter 9 搜尋演算法與雜湊函數 9-1 常見搜尋演算法 9-1-1 循序搜尋法 9-1-2 二分搜尋法 9-1-3 內插搜尋法 9-1-4 費氏搜尋法 9-2 雜湊搜尋法 9-2-1 雜湊法簡介 9-3 常用的雜湊函數 9-3-1 除法 9-3-2 中間平方法 9-3-3 折疊法 9-3-4 數位分析法 9-4 碰撞與溢位問題的處理 9-4-1 線性探測法 9-4-2 平方探測法 9-4-3 再雜湊法 9-4-4 鏈結串列法 附錄A 資料結構專有名詞索引
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