最強親子英文(附最強練習簿+美式發音單字句型MP3+「Youtor App」內含VRP虛擬點讀筆)

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要給、就給孩子最好的： 「韓國最暢銷的親子英文」 「韓國父母、幼教老師最推崇的親子英文」 「韓國網路討論熱度最高的親子英文」 「韓國最多小朋友的第一本親子英文」 《最強親子英文：餵英文長大的孩子》 幫父母一起陪伴孩子長大， 讓孩子在充滿愛、無痛苦的環境中學好英文。 從小「餵愛長大」，也要「餵英文長大」！ 讓孩子學好英文就像呼吸一樣簡單、自然！ 　　天下沒有不會英文的父母， 　　只有不會教孩子英文的父母！ 　　想給孩子最好的英文學習環境， 　　就讓孩子學最強的親子英文書！ 　　簡單又有趣的內容， 　　讓不會英文的父母， 　　也能陪孩子一起開心學英文； 　　讓不會英文的孩子， 　　能餵愛長大，也餵英文長大！ 　　親子英文最強的五大理由： 　　●最好學的麻吉單字和插圖！ 　　每天不同主題的圖解「麻吉單字」，兩個單字像麻吉一樣黏一起、互相搭配的學習法，一天學10組「麻吉單字」，等於能學好20個英文單字，40天就能學完800個單字！再搭配全彩情境圖和插圖，讓學習更加有趣、更好理解。讓孩子學好英文就像呼吸一樣簡單、自然！ 　　●最自然的英文表現和用法！ 　　每天一句必學的基礎句型和文法，再將單字套進句型裡應用，並練習寫寫看，絕對能有效培養孩子的英文語感，讓孩子自然學會英文表現和用法。讓孩子學好英文就像呼吸一樣簡單、自然！ 　　●最好玩的英文單字複習頌！ 　　學習中最重要的步驟就是複習、複習、再複習！讓複習環節絕不枯燥乏味的英文單字頌，每天跟著旋律一起念英文，加深記憶就靠它。讓孩子學好英文就像呼吸一樣簡單、自然！ 　　●最好用的單字測驗專用紙！ 　　書中提供測驗專用紙，除了能檢測學習內容是否完整吸收之外，也專門設計訂正的欄位，協助孩子從錯誤中學習。讓孩子學好英文就像呼吸一樣簡單、自然。 　　●最超值的學習內容和配件！ 　　本書提供多樣的學習配件幫助親子一起學好英文，附贈最強單字練習簿、CD光碟和「Youtor App」（內含VRP虛擬點讀筆）！功能最齊全、最超值的親子英文學習書就在這。讓孩子學好英文就像呼吸一樣簡單、自然！ 　　最簡單、最有趣，又能陪孩子一起學的親子英文， 　　全天下的父母就靠這本！ 　　【使用說明】 　　跟著5步驟，親子天天開心學英文！ 　　Step 1. 天天學「麻吉單字」，讓孩子輕鬆學英文的方法！ 　　本書採用「搭配詞學習法」學英文單字，讓英文單字倆倆為麻吉，一組一組學！除了能幫助記憶和加深印象外，更能幫助孩子理解學習的內容！ 　　Step 2. 天天看圖學英文，讓孩子找到學英文的樂趣！ 　　每個單元主題都有可愛又豐富的情境圖，跟孩子一起尋找圖中學過的英文單字，並開口大聲說，邊玩邊學讓孩子愛上學英文，找到學習的樂趣！ 　　Step 3. 天天學基礎句型，培養孩子的英語語感！ 　　每天學一句基礎句型，再將學過的英文單字練習寫進句型裡，讓孩子自然學會英文用法、培養英文語感！ 　　Step 4. 天天一次小測驗，讓孩子能從錯誤中學習！ 　　孩子是否有效地吸收學習內容，就靠小測驗！而測驗紙中的訂正欄位，不僅能幫助家長掌握學習狀況，也不讓孩子一錯再錯！ 　　Step 5. 天天複習單字，幫助孩子長期記憶！ 　　複習是學習中最重要的環節，除了每日的單字複習頌之外，也利用手寫練習簿複習單字的拼法和中文意思，將學過的英文放入長期記憶中！ 　　Step 6. 天天聽英文發音，建立孩子開口說英文的自信心！ 　　本書搭配「Youtor App」（內含VRP虛擬點讀筆）聽取音檔，只要手機帶在身上，隨時都可以掃QR CODE聽取最專業的英文單字和例句發音！只要跟著音檔多加練習，孩子就能自信地開口說英文！ 　　［VRP虛擬點讀筆介紹］ 　　1. 在哪裡下載「VRP虛擬點讀筆」？ 　　（1） 讀者可以掃描書中的QR Code連結，或是於App商城搜尋「Youtor App」（內含VRP虛擬點讀筆）下載即可。 　　2. 為什麼會有「VRP虛擬點讀筆」？ 　　（1） 以往讀者購買語言學習工具書時，為了要聽隨書附贈的音檔，總是要拿出已經很少在用的CD播放器或利用電腦，又或是轉存到手機來使用，耗時又不方便。 　　（2） 坊間當然也有推出「點讀筆」來改善此種學習上的不方便，但是一支筆加一本書往往就要二、三千元，且各家點讀筆又不相容，CP值真的很低。 　　（3） 後來雖然有了利用QR Code掃描下載檔案至手機來聽取音檔的方式，但手機不僅必須要一直處在上網的狀態，且從掃描到聽取音檔的時間往往要花個5秒以上，很令人氣結。 　　（4） 因此，我們為了同時解決讀者以上三種困擾，特別領先全球開發了「VRP虛擬點讀筆」，並獲得專利，希望這個輔助學習的工具，能讓讀者不僅不用再額外花錢，且使用率和相容性也是史上最高。 　　3. 「VRP虛擬點讀筆」就是這麼方便！ 　　（1） 讀者只要透過書中的QR Code連結，就能立即下載「Youtor App」（內含VRP虛擬點讀筆）。（僅限iPhone和Android二種系統手機） 　　（2） 下載完成後，可至App目錄中搜尋需要的音檔或直接掃描內頁QR Code，將音檔一次從雲端下載至手機使用。 　　（3） 當音檔已完成下載後，讀者只要拿出手機並開啟「Youtor App」（內含VRP虛擬點讀筆），就能隨時掃描書中頁面的QR Code立即讀取音檔（平均1秒內）且不需要開啟上網功能。 　　（4） 「VRP虛擬點讀筆」就像是點讀筆一樣好用，還可以調整播放速度（0.8-1.2倍速），加強聽力練習。 　　（5） 「VRP虛擬點讀筆」比點讀筆更好用，具有定時播放、背景播放的功能，也可以自動換頁或是手動點選想要的頁數，聆聽該頁音檔。 　　（6） 如果讀者擔心音檔下載後太佔手機空間，也可以隨時刪除音檔，下次需要使用時再下載。購買本公司書籍的讀者等於有一個雲端的CD櫃可隨時使用。 　　（7） 詳細使用及操作方法請見書中使用說明。 　　※雖然我們努力做到完美，但也有可能因為手機的系統版本和「Youtor App」（內含VRP虛擬點讀筆）不相容導致無法安裝，在此必須和讀者說聲抱歉，若無法正常使用，請與本公司聯繫，由專人為您服務。

必學! Python資料科學．機器學習最強套件: NumPy、Pandas、Matplotlib、OpenCV、Scikit-learn、tf.Keras

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必學！Python資料科學‧機器學習最強套件－NumPy、Pandas、Matplotlib、OpenCV、scikit-learn、tf.Keras ISBN13：9789863126157 出版社：旗標出版社 作者：石川聡彥-著;施威銘研究室-監修 譯者：劉金讓 裝訂／頁數：平裝／448頁 規格：23cm*17cm*2.8cm (高/寬/厚) 重量：982克 版次：１ 出版日：2021/04/19 中國圖書分類：電腦程式語言 內容簡介 最夯的 Python 套件解說 ✕ 最夯的資料科學、機器學習技術, 本書帶您一次學會！ 　　Python 是近來最熱門的程式語言, 也是資料科學、機器學習實作時的首選語言。Python 之所以在這些領域大放異彩, 就是仰賴了各種功能強大的第三方套件, 不過套件百百款, 該從哪些下手呢？很簡單, 很少用到的先不用花太多時間, 我們挑常用、關鍵的先學好！本書為有志於學習資料科學、機器學習的初學者, 嚴選出 NumPy、Pandas、Matplotlib、OpenCV、scikit-learn、tf.Keras 等最強套件, 絕對是初學者必須好好掌握的！ 　　NumPy 數值運算套件可以做資料高速運算, 許多套件也都是以 NumPy 為基礎建構而成, 經常得跟 NumPy 搭配使用, 一定要紮穩這個重要基石； 　　在面對龐大的資料時, 使用 Pandas、Matplotlib 可以輕鬆做資料整理, 並藉由繪圖獲取重要資訊, 是資料科學實作的強大利器； 　　OpenCV 是電腦視覺 (Computer Vision) 領域響叮噹的套件, 不管是裁切、縮放、輪廓偵測、過濾影像以強化資訊...各種影像處理功能一應俱全, 是影像辨識、機器學習做資料擴增的最強助手； 　　最後, 我們將帶您一窺 scikit-learn、tf.Keras 這兩個重量級套件如何在機器學習、深度學習領域中發揮關鍵性的作用, 我們會實際操演如何利用它們做資料預處理 (Preprocessing)、建構 KNN / SVM / 邏輯斯迴歸 (Logistic regression) / 決策樹 (Decision tree) / 隨機森林 (Random forest)…等監督式學習分類模型；以及建立 DNN、CNN 等影像辨識神經網路 (Neural network)。 　　看了本書之後, 你將深刻體會到各套件的強大之處, 利用短短幾行程式碼, 竟然瞬間完成許多運算、建模工作。不過各套件的函式、參數設定可不像網路文章寫的這麼單純, 當中有許多設定「眉角」需要特別注意, 為此, 小編都經過逐一詳測, 針對可能遇到的問題添加大量註解, 幫助讀者更加理解內容！ 本書特色 　　□資料科學熱門套件解說 　　‧紮穩 NumPy 重要基礎：axis、dimention、陣列切片、各種高速運算函式 　　‧Pandas 資料分析技巧：資料清理、缺失值處理、快速取得各種統計數據 　　‧Matplotlib 資料視覺化：繪製 2D / 3D 圖 / 子圖、比較資料的分布狀況 　　‧OpenCV 影像處理：影像裁切 / 縮放 / 翻轉...做資料擴增, 二值化 (binarization) / 降雜訊...強化重要影像資訊 　　□最紮實的機器學習、深度學習實戰 　　‧機器學習的資料預處理 (Data preprocessing) 　　‧快速建構 KNN / SVM / 邏輯斯迴歸 (Logistic regression) / 決策樹 (Decision tree) / 隨機森林 (Random forest)...監督式學習分類模型 　　‧建立 DNN、CNN 影像辨識神經網路 (Neural network) 　　‧建模完只是第一步！各模型超參數 (Hyperparameter) 調整心法大公開！ 　　□本書由【施威銘研究室監修】, 書中針對原書進行大量補充, 並適當添加註解, 幫助讀者更加理解內容！ 目錄 第 1 章 Python 基礎：變數、 資料型別與 if 判斷式 第 2 章 Python 基礎：list、dict 與迴圈 第 3 章 函式、 類別與模組 第 4 章 進階函式及特殊容器 第 5 章 NumPy 高速運算套件 5-1 NumPy 的基本介紹 5-2 陣列的基本操作 5-2-1 建立陣列 5-2-2 陣列的切片操作 5-2-3 使用布林陣列篩選值 5-2-4 陣列的四則計算 5-2-5 體驗好用的 NumPy 函式 5-3 NumPy 多軸陣列 5-3-1 陣列的軸 (axis) 5-3-2 陣列的 shape 5-3-3 多軸陣列的切片做法 5-3-4 陣列轉置 (transpose) 5-3-5 陣列排序 5-3-6 陣列擴張 (Broadcasting) 5-3-7 用 NumPy 函式計算矩陣乘積 第 6 章 pandas 的基礎 6-1 pandas 簡介 6-2 Series 物件的操作處理 6-2-1 建立 Series 物件 6-2-2 取出 Series 當中的元素 6-2-3 單取出「索引值」或者「內容值」-.index、.values 6-2-4 新增 Series 物件的元素–append() 6-2-5 刪除 Series 物件的元素–drop() 6-2-6 從 Series 物件篩選出想要的元素 6-2-7 將 Series 的元素排序–sort_index()、 sort_values() 6-3 DataFrame 物件的操作處理 6-3-1 建立 DataFrame 物件–pd.DataFrame() 6-3-2 修改 index 和 column 的名稱–.index、.column 6-3-4 加入新的資料列–append() 6-3-4 加入新的欄位 6-3-5 取出 DataFrame 當中的元素–df.loc[]、df.iloc[] 6-3-6 刪除 df 物件的列或行–drop() 6-3-7 將欄位值依大小排序–sort_values() 6-3-8 從 df 物件篩選出想要的資料 第 7 章 DataFrame 的串接與合併 7-1 概念說明 7-2 用 concat() 串接多個 DataFrame 7-3 用 merge() 合併多個 DataFrame 第 8 章 DataFrame 的進階應用 8-1 載入外部檔案並做資料整理 8-2 處理 DataFrame 中的缺失值 8-2-1 用 dropna() 刪除含有 NaN (缺失值) 的列 8-2-2 用 fllna() 填補 NaN 值 8-3 分析數據常用到的技巧 (一) 8-3-1 duplicated()、drop_duplicated() - 尋找或刪除 DataFrame 內重複的資料 8-3-2 map()–利用 DataFrame 的既有欄位生成新的欄位 8-3-3 用 cut() 劃分、篩選資料 8-4 分析數據常用到的技巧 (二) 8-4-1 取頭尾列–head()、tail() ...