從零開始學英文寫作：不論自己學還是老師備課教學都好用！只要用國中程度的英文，配合重組、造句及三句寫作練習，就能養成必備架構邏輯、征服英文寫作！

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《把學過的英文找回來，寫出正確英文真輕鬆》修訂版 聽力、閱讀可以猜，寫作可不行！ 不論自學還是上課教學都好用， 只要跟著引導按部就班練習，英文寫作自然而然就變好！ 　　只要用國中程度的英文就能讓你的英文寫作能力大大提升！ 　　從頭剖析句子架構，並用寫作必備公式打好基礎， 　　再透過重組、造句、三句寫作，循序漸進輕鬆練！ 　　考試、作業及日常生活會遇到的各種主題， 　　從個人日記到退貨 email，什麼體裁都能順利寫， 　　讓你用簡單英文也能寫出高分佳句、寫作不再是弱點！ 　　★ 只要理出頭緒、用對方法，國中程度的英文就夠用！ 　　別再以為只有英文高手才能用英文寫文章，其實想要寫出正確又能表達意見的句子，不需要多麼高強的英文能力。很多人一開始之所以對於英文寫作恐懼，其實只是對英文句子的架構，也就是能替換運用的句型公式不熟悉，導致突然碰到要用英文寫作的時候，腦中一片空白，只能無助的愣在當場。本書將「用英文進行寫作」當成目標，以國中程度的英文文法為基礎，精心選出 20 個進行英文寫作時一定要會的必備文法句型寫作公式，讓你能透過套用句型，培養寫作所需的句子架構能力，書中詳細分析中文和英文在表達時的差異，並藉著「重組」及「造句」的練習，讓你對寫作公式更加熟練，逐步累積紮實的寫作基礎能力。 　　★ 從建立基礎的單句到串聯各情境主題的實際運用，漸進式學習讓你從零開始自學也沒問題！ 　　唯有打好基礎，才能養成真正能運用自如的寫作能力！因此本書從基礎的英文句子結構及重要文法解說開始，讓初學者能夠從零開始建立寫作所需的英文實力，並藉由書中解說和練習，讓自己擺脫中式英文，寫出文法結構正確、句意流暢自然的英文句子，順利用英文「我手寫我想」！ 　　不過對於英文寫作來說，只會寫出「單句」是不夠的！因此除了徹底理解重要的 20 個寫作公式，知道要如何將這些公式的核心概念，化為一個個完美的單句之外，要如何符合主題情境，用具有邏輯且結構正確的單一句子，組成一段文章也是非常重要的一件事！ 　　因此本書特別設計「三句寫作」的實際運用篇，要求用三個簡短的句子來寫出完整的表達內容。這樣一來就能學會如何在一個主題之下，一次寫出好幾個具有邏輯關聯性的句子，完整表達出自己想說的內容。此外，在應用篇裡還會請你挑戰各種體裁，包括訊息、信件、日記到商務 email 等等，讓你對各種主題、各種體裁都上手，句子正確又達意，英文寫作表達能力大幅進步！ 　　★ 讓老師能輕鬆備課、聰明引導、指派作業的最佳寫作課教材！ 　　本書特別歸納整理出 20 個最重要的寫作必備英文概念，讓上課時間有限的學生能夠捨棄平常用不到的冷僻英文知識，把握時間學會寫作時最能派上用場的文法、句型架構及表達方式，此外，在深入淺出的解說之後，還提供了「重組」與「造句」的練習，馬上就能找出學生不會或是理解錯誤的地方，當場糾正觀念或加強講解，學習印象更深刻、效果看得見！在建立文法和句型的基礎後，還有涵蓋各種主題與體裁的應用篇，從景色描寫到商務聯絡，無論是日記、email 還是傳統書信，學生都能進行多元練習，無論未來遇到什麼樣的主題、被要求寫哪種格式的體裁，都能對內容格式有概念，寫來自然駕輕就熟、充滿信心！ 本書特色 　　◆ 利用 20 個寫作必備英文公式打好寫作基礎，不需門檻也能輕鬆學會！ 　　要寫出正確句子就一定要會這 20 個英文寫作必備公式！不需要多高深的英文程度，只要用國中程度的文法知識，就能寫對不用錯、順暢表達自己的意見！ 　　◆ 從「進行英文寫作」的觀點出發，讓文法概念變成寫作工具、寫出正確句子！ 　　不單純解說文法和句型，而是把重點放在實際運用上，剖析學習者在寫句子時最常遇到的問題與盲點，以及常見的錯誤及改正方式，讓文法概念及句型搖身一變成為寫出正確句子的工具，而不只是沒用的冰冷知識。 　　◆ 透過不斷比較與句意分析，更能徹底理解中英文差異，擺脫中式英文、學會道地英文！ 　　中文和英文間存在的差異，如果不透過比較與分析，就無法徹底理解！本書徹底分析中英文句子在表達時的不同之處，點出學習者最常犯錯的地方，只要知道這些根本差異，就能夠避免寫出讓人看不懂的中式英文，使你的表達更加流暢！ 　　◆ 特別採用讀者參與型學習法，靈活運用「重組」與「造句」練習寫作公式，加深理解與印象！ 　　邀請你一起動手寫，實際運用所學才能加深印象、提升學習成效！和一般看過就算的英文學習書不同，本書之中特地為你預留了練習的欄位，請在看完解說之後，立刻動筆寫寫看吧！只要實際動手練習，你的身體就會記得要如何「正確寫英文」，同時也能輕鬆把單字記住，一舉兩得！ 　　◆ 「三句寫作」練習寫出完整文章架構、建立句與句間的連結，邏輯更清晰、表達更流暢！ 　　當無法用一個句子就把話說完時，只寫出正確句子是不夠的！只要利用「三句寫作」來練習用三個句子完整寫出你想說出的內容，就能讓你熟悉建立句子之間連結的方法，並讓內容架構更完整，想寫什麼就寫什麼，意見表達清楚好懂！ 　　◆ 從電子郵件到日記，各種體裁都能寫，遇到不同情境也能順利運用公式寫出好文章！ 　　生活中會出現各式各樣需要用英文表達的場合，可不能換個情境、換個對象就寫不出來，本書精心規劃了各種生活情境，讓你不論是商務郵件、日記、部落格還是日常訊息交流，都能輕鬆用正確英文寫出你想說的話。 　　◆ 知道如何寫出正確英文句子，你的口語表達能力也會一起成長！ 　　因為不知道要怎麼說出正確的句子、或是因為怕犯錯而不敢開口說，讓你的會話能力總是停滯不前嗎？現在你知道要正確句子的構成方法了，當然就不用害怕用到錯誤的句子了，只要大膽開口說，你就會發現你的口語表達能力快速進步！

美國中小學課堂教學的變與不變，1890-1990年 (1版)

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內容簡介 　　作為國家科學及技術委員會人文及社會科學經典譯注計畫研究成果之一的《美國中小學課堂教學的變與不變，1890-1990年》一書，是少見以課堂教學進行歷史研究的經典之作。本書探討百年之間，美國中小學課堂教學由教師中心逐步朝向學生中心的改革過程中所產生的變與不變，敘述其史實、論證其原委、解釋其意義，並據以推衍所可能帶來的啟示。 　　本書於〈緒論〉，先說明漸進與根本二種改革之別、區辨教師中心與學生中心兩種教學作法的六項指標，以及教學作法變與不變的六項解釋，以為展開後續各章申論之張本。第一章說明世紀之交的傳統教學作法及其所面臨的挑戰；第二至四章分述1920-1940年間，紐約市、丹佛、華盛頓特區等三個都市的中小學課堂教學情形；第五章專論全美各地鄉間及城市等中小學課堂教學狀況；第六章介紹1965至1975年之間全美各地開放課堂與另類學校的教學實施情形；第七章說明1975至1990年之間全美各地開放課堂教學的狀況。第八章解釋課堂教學變與不變的緣由，第九章則以這些解釋為本，分別針對政策制定者、課堂實務工作者，以及研究者提出啟示。 　　費時二年餘的精心翻譯與注釋、多位專家的仔細審查所完成的本書，除了近三十萬字的譯注本身外，更撰有近四萬字包括作者介紹、成書經過、接受情況及文獻評述等項內容的學術導讀。尤其難能可貴的是，高壽九旬的原書作者Larry Cuban（1934-）為本書親撰中文版的序言，更為本書生色不少。 　　總之，《美國中小學課堂教學的變與不變，1890-1990年》是教育、歷史、課程與教學等領域的一本好書！ 目錄 編輯說明 作者中文版序 譯注前言 譯注導讀 Shulman一版推薦序 Tyack二版推薦序 二版自序 二版謝辭 緒論 學校與課堂的改革 變與不變的解釋 第一篇 進步主義與課堂教學作法，1890-1940年 第一章 世紀之交的教學作法：傳統與挑戰 小學課堂 高中課堂 教學的同與異 學生中心的教學 摘要 第二章 教室門後：1紐約市，1920-1940年 都市中的課堂 紐約市的學校 課堂教學的組織脈絡 課堂的社會脈絡 施行進步的教學作法 第三章 教室門後：丹佛，1920-1940年 學區背景 八年研究 課堂 改革的影響及遺產 第四章 教室門後：華盛頓特區，1920-1940年 課堂教學的社會與組織背景 三個都市課堂教學作法的摘要 第五章 鄉間及城市學校，1920-1940年 密西根鄉間的課堂 全美的鄉間課堂 鄉間的黑人學校 鄉間課堂的照片及書面記述 鄉間及城市學校中盛行的教學作法 摘要 結論 第二篇 開放課堂與另類學校：進步主義再探，1965-1990年 第六章 非正式教育，1965-1975年 非正式課堂的背景：1960年代 開放課堂：1970年代 北達科他州 紐約市 一般與另類高中 華盛頓特區 全美的圖像 摘要與結論 第七章 各地與全美課堂教學作法的快照，1975-1990年 維吉尼亞州Arlington郡，1974-1981年 全美課堂教學作法的資料，1975-1990年 1980年代的教學作法 摘要 第三篇 課堂教學的變與不變，1890-1990年 第八章 解釋教師如何教學：探索式的分析 學校改革的階段與層次 解釋 以三項規準檢視六個論證 「情境限制下的抉擇」 第九章 又如何呢？對於政策制定者、實務工作者及研究者的啟示 對於試圖改革課堂教學的各方人士之綜合啟示 原書附錄 注釋補遺 參考文獻 人名索引 主題索引 譯注後記 作者簡介 譯注者簡介

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