劍橋活用英語文法：中級 (Grammar in Use Intermediate) (3版)
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【暢銷in Use文法書-中英雙語版】
專為初級程度學習美式英語學生所精心編寫的文法書，以其簡單、清楚的解釋以及創新的格式而著名。本書的每一單元都由跨版面的兩頁組成，左頁教授一個特定的文法要點，右頁則提供實境活用的練習題。本書獨特地結合文法參考書與實用練習題於一冊，不僅可以當課堂教材，也可以供自修使用。適合準備托福(TOEFL)、多益(TOEIC)、全民英檢(GEPT)、雅思(IELTS)等考試，或其他入學測驗與英語文標準測驗的學生使用。
劍橋活用英語文法：初級 (Basic Grammar in Use)
版次： 3版
作者： Raymond Murphy
ISBN-13： 9781107600423
分類： 文法
年份： 2011
英文類型：美式英語
適用程度： Beginner to Pre-intermediate
CEFR Level： A1-A2-B1
商品型式： 平裝
頁數： 328頁
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劍橋活用英語文法：中級 (Grammar in Use Intermediate)
版次： 3版
作者： Raymond Murphy
ISBN-13： 9780521147873
分類： 文法
年份： 2011
英文類型：美式英語
適用程度： Pre-intermediate to Upper Intermediate
CEFR Level： B1-B2
商品型式： 平裝
頁數： 370頁
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華泰文化為英國劍橋大學出版社（Cambridge University Press）英語學習教材總代理商，提供豐富多元的英語學習書籍，包含：兒童、青少年、成人課程主教材、YLE劍橋兒童英檢、劍橋五級國際英語認證、IELTS雅思等英檢官方備考書籍等。更多書籍請至#華泰劍橋
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【中文翻譯書】
書名：普通物理 十四版
原文書名：University Physics with Modern Physics 14/E
作者：YOUNG
翻譯：姚珩 李佳燕 等
出版社：高立
出版日期：2017/06/01
ISBN：9789863781295
內容簡介
本書為物理學超過 60 年領導革新的產品。
第一版在 1949 年由 Sears 和 Zemansky 出版，當年用微積分為基礎來寫物理學，是教科書史上革命性之創舉，其特色如下：
部分內文附有 QR codes，是簡短的實驗影片，學生可藉由觀看影片了解物理基礎觀念建立的原理，提升學習物理的興趣與幫助。
加上色塊的關鍵公式都附有註解，說明該公式可用來計算的物理量，並解釋公式上每個符號所代表的物理意義，幫助學生理解每個公式的觀念與運用來求解物理問題。
鉛筆草圖形式的範例解答述說，引導學生用繪圖方式來解決真實生活情況上的物理問題。
範例以深入淺出的分析與計算，教導學生以物理角度而不只是以數學角度來處理問題。
以易於思考的解題分析策略與章末摘要整理，使學生可以系統化物理的基礎觀念，有助於訓練學生面對物理問題的思考能力與解題技巧。
目錄
1 單位、物理量和向量
2 直線運動
3 二維或三維的運動
4 牛頓運動定律
5 功和動能
6 位能和能量守恆
7 動量、衝量和碰撞
8 剛體旋轉
9 平衡和彈性
10 重 力
11 週期運動
12 力學波
13 溫度和熱
14 物質的熱性質
15 熱力學第一定律
16 熱力學第二定律
17 電荷和電場
18 高斯定律
19 電 位
20 電容和介電質
21 電流、電阻和電動勢
22 直流電路
23 磁場和磁力
24 電磁感應
25 電 感
26 交流電
27 電磁波和光
28 幾何光學
29 干涉和繞射
附錄A 國際單位制
附錄B 實用數學關係式
附錄C 希臘字母表
附錄D 元素週期表
附錄E 單位轉換因子
附錄F 數值常數
中英文索引
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Python 技術者們 - 練功！老手帶路教你精通正宗 Python 程式
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書名：Python 技術者們 - 練功！老手帶路教你精通正宗 Python 程式
作者：張耀鴻譯, 施威銘研究室監修
出版社：旗標
出版日期：10/3/2019
條碼：9789863125914
內容簡介
別再用 C/Java 邏輯來寫 Python 程式了！
Python 軟體基金會主席 親自指點、引領入門
教您學 Python, 更讓您懂 Python
用真正 Python 思維寫出流利的 Pythonic 程式碼
Python 是目前的當紅程式語言, 更是進入 AI 機器學習必備的基礎知識, 學習 Python 已經蔚為風潮。但是大部分書籍、文件都只是教語法, 洋洋灑灑一大篇語法說明, 學了之後, 真的能懂 Python？知道怎麼寫 Python 嗎？
本書不只是說明語法, 更告訴您 Python 與其他程式語言的不同之處, 以及這些特點背後的原因, 讓您真的懂 Python、用 Python！
本書相關資源網頁如下, 請登錄下載範例程式及 Bonus：
www.flag.com.tw/bk/t/f9749
也歡迎加入本書社群, 和技術者們直接對話！
「從做中學 Learning by doing」粉絲專頁
(www.facebook.com/flaglearningbydoing/)
本書特色
翻譯書都看不懂？新手免害怕, 詳細的解說+流暢的翻譯, 讓你也看得懂、學得會, 領你進門更帶你修練成老手
本書為 Python 軟體基金會主席親自撰寫的最新版 Python 經典, 中文版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, 幫助讀者能更加理解內容。
其他書看不到的內容, 只存在於老手間的獨門心法, 就讓這本書一一為您詳細說明。例如：
● Python 全域變數不是真正全域？
● Python 函式的區域變數是由賦值與否來決定的？
● 為何 Python 函式都不檢查參數值, 先用了出錯再處理？
● Python 物件沒有真正的私有屬性, 資訊都不用封裝隱藏了嗎？
● 鴨子型別是什麼？我實在不懂這跟鴨子到底有什麼關係？
● 為什麼 Python 函式可以一次 return 多個傳回值？
● Pythonic 這個詞好像很厲害, 是什麼意思？
● Python 的 list[n:m] 切片為何要有頭無尾？
● 為什麼 Python 要求程式每行結尾不要超過 80 個字？
● Python 的型別與類別是同義詞？
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Python 函式庫語法範例字典
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商品描述
<內容簡介>
彙整最常使用的 Python 函式庫語法
功能索引 + 字母順序查詢,
隨查隨用, 快速解決問題！
Python 是近來非常熱門的程式語言, 原因之一就是具有豐富的標準函式庫及第三方套件可以使用, 用途涵蓋字串處理、數值計算、資料壓縮與封存、XML與 JSON 存取等層面。本書集合 Python 常用的函式及模組功能, 依用途分門別類, 提供詳細的使用說明、豐富的語法範例, 讓使用者可以在短時間內找到、學會函式的正確使用方式, 在撰寫程式時更加得心應手！
<本書特色>
● 依功能分類, 每個函式都以豐富範例實際演練用法
● 目錄上列有函式名稱與用途說明, 可依據名稱或是用途查詢
● 可依字母順序快速查詢想使用的函式功能
● 本書嚴選的模組功能包括：
argparse／array／base64／beautifulsoup4／bisect／bz2／collections／ConfigParser／csv／datetime／dateutil／decimal／doctest／email／enum／fnmatch／glob／gzip／heapg／io／itertools／json／logging／lxml／lzma／math／multiprocessing／openpyxl／os／pathlib／paramiko／pdb／Pillow／pprint／PyCrypto／pydoc／pytest／pytz／random／re／requests／shutil／statistics／subprocess／sys／tartile／tempfile／time／timeit／traceback／unicodedata／unittest／unittest.mock／urllib.parse／weakref／xml.etree.ElementTree／yaml／zipfile／zlib
● 適用 Python 3
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精通資料分析｜使用Excel、Python和R Advancing into Analytics｜From Excel to Python and R
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內容簡介
資料分析聽起來很難，但只要你會用Excel，其實就不難上手了。透過這本實作指南，能夠幫助你更進一步地理解資料分析與處理，並瞭解如何藉助程式語言進行資料分析與假說檢定。
資料分析的重點是找出關聯性，本書可以引導你學到更進階的資料分析技術。本書運用試算表作為練習基礎統計學概念的範例，並告訴你如何運用Python與R進行更有效率的資料分析。
這本實用指南可以幫助你：
．了解如何利用Excel進行資料分析：透過Excel來測試變數之間的關係，並運用統計學製作令人信服的分析
．從Excel到R：學會如何使用R進行原本利用Excel所進行的資料分析工作
．從Excel到Python：學會如何應用Python進行原本利用Excel所進行的資料分析工作
專家推薦
「本書精確地說明如何運用Excel進行資料科學與分析的工作」--Jordan Goldmeier, 微軟Excel MVP
「這本書不僅可以作為商業和資料分析的參考資料，也可以作為入門教材」--Aiden Johnson, 資料科學家
目錄
第一部｜Excel資料分析導論
第1章 探索式資料分析導論
第2章 機率導論
第3章 推論統計導論
第4章 相關與迴歸
第5章 資料分析堆疊
第二部｜從Excel到R
第6章 Excel 使用者開始使用 R 的第一步
第7章 R 的資料結構
第8章 在 R 中處理資料和視覺化
第9章 總體專案：R for Data Analytics
第三部｜從Excel到Python
第10章 Excel使用者開始使用Python的第一步
第11章 Python的資料結構
第12章 在Python中處理資料和視覺化
第13章 總體專案：Python for Data Analytics
第14章 總結與展望
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Python精粹｜來自專家的經驗精華 Python Distilled (1版)
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內容簡介
現代Python(3.6以上)開發的專家見解，來自《PYTHON ESSENTIAL REFERENCE》的作者
現代Python的豐富性對各層級的開發者而言都是挑戰。剛接觸Python的程式設計師怎樣才能知道從哪裡開始而不被資訊淹沒？有經驗的Python開發者如何知道他們寫出來的程式碼是清晰而且有效的？如何從學習個別功能跳到更深層次的Python思考？Dave Beazley的新作《Python精粹》討論了這些問題和其他許多現實世界的議題。
這本簡明的手冊以Python 3.6或更高版本為重點，關注該語言的基礎核心，透過更新過的程式碼範例來闡明Python的運作原理，以及如何架構更容易解釋、測試和除錯的程式。在整個過程中，Beazley反思了他在向科學家、工程師和開發人員教授Python以及試著超越Python的極限時學到的所有知識。
這本務實的指南並沒有試圖涵蓋這個有30年歷史的語言的每一個可能的功能和特異之處，而是提供與基本程式設計主題有關的簡明敘述，如資料抽象化、流程控制、程式結構、函式、物件和模組等，任何規模的Python專案都以這些主題為基礎。
‧探索Python的核心，從變數到套件
‧更有效地解決資料操作和分析的問題
‧以清晰和可靠為目標來設計程式的結構
‧控制物件並掌握定義其行為的「協定(protocols)」
‧掌握函式和函式型程式設計(functional programming)的慣用語
‧發現產生器所提供的令人驚訝的能力
‧從高層次和技術性的角度來理解類別
‧透過了解模組和套件來規劃專案的發展
‧學習正確處理I/O的技巧和抽象層
‧字典(Dicts)！
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Python for DevOps｜學習精準有效的自動化
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內容簡介
「搭配進階的課程，對Python提供極佳的介紹。透過這個課程了解如何應用Python到對現今軟體發展具有重要性的所有技術領域之中。」
—Jeremy Yabrow
Director of Engineering, BeyondView, Inc.
「你將遠離如尋寶般的探索，獲得能協助你改善DevOps實踐的新知和技術。」
—Wes Novack
Systems Architect, Pluralsight
在過去的十年裡，科技領域有許多事情發生改變。炙手可熱的資料科學、無所不在的雲端科技和許多組織需要某種方式的自動化。經歷這些轉變，Python已經成為世界上最受歡迎的語言之一。這本基於實務的技術指南將為你展示如何利用Python並與目前最有用的DevOps工具(包括Docker、Kubernetes和Terraform)結合，來處理日常Linux系統的管理與維護任務。
對於眾多的專家來說，學習如何操作Linux及自動化是十分重要的。Python讓這些事變得更為簡單。透過本書，你將學會如何開發軟體和解決使用容器的問題，當然還包括了如何設置監控與監測、進行負載測試和運維你的軟體。如何有效的使用Python「讓事情被完成」？以下是獻給你的指南。
‧Python基礎知識，包含語言的介紹
‧如何自動發送訊息、實作命令列工具和自動化檔案系統管理
‧Linux工具集、套件管理、建構系統、監控與監測和自動化測試
‧雲計算、基礎設施即程式碼、Kubernetes和無伺服器架構
‧從DevOps觀點出發，進行機器學習和資料工程
‧建構、部署和維運機器學習專案
目錄
前言
譯者序
第1章 以 Python 實踐 DevOps 的必需知識
第2章 檔案與檔案系統操作自動化
第3章 使用命令列
第4章 有用的 Linux 工具
第5章 套件管理
第6章 持續整合與持續部署
第7章 監控與日誌收集
第8章 運用 pytest 於 DevOps
第9章 雲端運算
第10章 基礎設施即程式碼
第11章 容器技術：Docker 和 Docker Compose
第12章 容器調度：Kubernetes
第13章 無伺服器技術
第14章 MLOps 和機器學習工程
第15章 資料工程
第16章 DevOps 戰爭故事與訪談
索引
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精通Python網路開發 (1版)
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【簡介】
使用Python套件與框架完成網路自動化、監控、雲端和管理
👍 台灣旅美資深網路技術專家最新實戰指南
👍 教你用Python點滿網路自動化的技能樹
👍 涵蓋Docker、Python、GitLab與DevOps技術
👍 從基礎技能到建構企業級API全面掌握
🎯 適合所有希望拓展技能並追求網路自動化（NetDevOps）的網路工程師！
「本書書名是《精通Python網路開發》，但涵蓋範圍遠遠超出了Python腳本。我僅使用這本書，就足以讓我經驗豐富、精通CLI的網路安全工程師團隊，快速了解網路自動化及其相關知識。簡言之，尋求專注於自動化的網路工程師，可將本書視為網路工程庫的重要補充。」
--Daniel Luechtefeld -Snowdog 技術和網络首席顧問
在基礎設施中，網路決定了應用程序部署、維護和服務方式。身為一種強大的程式語言，Python為網路工程師提供了許多工具，讓他們能像過去的系統工程師與程式開發者一樣，探索與操作設備。在《精通Python網路開發》一書中，您將開始一段以Python為基礎的旅程，從傳統的網路工程師轉變為能適應下一代網路的網路開發人員。
本書針對新的Python特性和DevOps框架進行全面更新。新增了關於Docker容器和Python3 Async IO的章節，每一章也使用最新的函式庫和範例，以確保相容性與對概念的理解。
從Python的基本概述開始，您將學習與傳統網路設備和支援API的網路設備互動的方法。利用高階Python套件與框架來執行網路自動化任務、監控、管理和強化網路安全，深入研究AWS和Azure雲端服務與運算，使用Git管理程式碼、GitLab實作持續整合，運用基於Python撰寫的測試工具來驗證網路。
您將學到：
*使用Python與網路設備互動
*了解Docker開發與部署的方式
*使用Python和各種工具獲取網路資訊
*學習使用ELK執行網路資料分析
*使用Flask並建置一個高階API與企業內部應用程式互動
*發現Python3的新Async IO特性與概念
*探索測試驅動開發的概念並使用PyTest來驅動程式碼測試的覆蓋率
*了解使用GitLab與網路中的DevOps實例
【目錄】
推薦序
第四版 繁體中文序
前言
Chapter 1：TCP/IP 協定套組與 Python 的回顧
網際網路概述
開放式系統互聯（OSI）模型
主從式模型
網路協定套組
Python 語言概述
總結
Chapter 2：底層網路設備互動
使用 CLI 的挑戰
建立虛擬實驗環境
Python 虛擬環境
Python Pexpect 函式庫
Python Paramiko 函式庫
Netmiko 函式庫
Nornir 框架
總結
Chapter 3：應用程式介面（API）與意圖驅動網路開發
基礎設施即程式碼（IaC）
Cisco API 範例
Cisco Meraki 控制器
Python API 與 Juniper Networks 設備互動的方法
Arista Python API 介面
VyOS 範例
其他函式庫
總結
Chapter 4：Python 自動化框架 - Ansible
Ansible - 更具宣告性的框架
我們的第一個 Ansible 網路範例
Ansible 的優點
Ansible 內容集合
更多的 Ansible 網路範例
總結
Chapter 5：面向網路工程師的 Docker 容器
Docker 概述
在 Docker 建立 Python 應用程式
容器聯網
網路工程領域中的容器
Docker 與 Kubernates
總結
Chapter 6：使用 Python 來實現網路安全
實驗環境設置
Python Scapy 工具
存取列表
Syslog 搜尋
其他工具
進一步學習 Python
總結
Chapter 7：使用 Python 來進行網路監控 - 第 1 部分
實驗環境設置
簡單網路管理協定（SNMP）
Python 用於資料視覺化
將 Python 應用於 Cacti
總結
Chapter 8：使用 Python 來執行網路監控 - 第 2 部分
Graphviz 工具
流量式監測
ntop 流量監測
總結
Chapter 9：使用 Python 建立網路網頁伺服器
Python web 框架比較
Flask 與實驗環境設置
Flask 的介紹
網路資源 API
網路動態操作
身分驗證與授權
容器內執行 Flask
總結
Chapter 10：Async IO 介紹
非同步操作概述
Python asyncio 模組
Scrapli 專案
總結
Chapter 11：AWS 雲端網路開發
AWS 設置
AWS 網路概述
虛擬私有雲
專用網路連線（Direct Connect）與 VPN
網路擴充服務
其他 AWS 網路服務
總結
Chapter 12：Azure 雲端網路開發
Azure 與 AWS 網路服務比較
Azure 設置說明
Azure 管理與 API
Azure 全球基礎設施
Azure 虛擬網路
VNet 路由
Azure 虛擬私有網路（Azure VPN）
Azure ExpressRoute 服務
Azure 網路負載平衡器
其他 Azure 網路服務
總結
Chapter 13：利用 Elastic Stack 執行網路資料分析
Elastic Stack 是什麼？
實驗環境拓樸
Elastic Stack 即服務
第一個端到端範例
利用 Python client 與 Elasticsearch 互動
利用 Logstash 進行資料攝取
利用 Beats 進行資料攝取
利用 Elasticsearch 進行搜尋
利用 Kibana 來達到資料視覺化
總結
Chapter 14：Git 的使用
內容管理考量與 Git
Git 介紹
設置 Git
Git 使用範例
Git 分支操作說明
利用 Python 操作 Git
自動組態備份
使用 Git 進行協作
總結
Chapter 15：利用 GitLab 進行持續整合
傳統的變更管理流程
持續整合簡介
安裝 GitLab
GitLab runner 執行器程式
第一個 GitLab 範例
GitLab 網路範例
總結
Chapter 16：網路測試驅動開發
測試驅動開發概述
拓樸即程式碼
為網路編寫測試
pyATS 和 Genie
結論
索引
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一本書精通Python: 爬蟲遊戲AI完全制霸
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