THERMAL PHYSICS(台灣版) (2版)
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【原文書】
書名：Thermal Physics 2/E
作者：Charles Kittel
ISBN：0716710889
Synopsis
CONGRATULATIONS TO HERBERT KROEMER, 2000 NOBEL LAUREATE FOR PHYSICS
For upper-division courses in thermodynamics or statistical mechanics, Kittel and Kroemer offers a modern approach to thermal physics that is based on the idea that all physical systems can be described in terms of their discrete quantum states, rather than drawing on 19th-century classical mechanics concepts.
"synopsis" may belong to another edition of this title.
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PRINCIPLES OF QUANTUM MECHANICS (2版)
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【原文書】
書名：Principles of Quantum Mechanics 2/e
作者:R. Shankar
出版社：Kluwer Academic Plenum Publishers
ISBN：9780306447907
About this Textbook
Reviews from the First Edition:
"An excellent text … The postulates of quantum mechanics and the mathematical underpinnings are discussed in a clear, succinct manner." (American Scientist)
"No matter how gently one introduces students to the concept of Dirac’s bras and kets, many are turned off. Shankar attacks the problem head-on in the first chapter, and in a very informal style suggests that there is nothing to be frightened of." (Physics Bulletin)
Reviews of the Second Edition:
"This massive text of 700 and odd pages has indeed an excellent get-up, is very verbal and expressive, and has extensively worked out calculational details---all just right for a first course. The style is conversational, more like a corridor talk or lecture notes, though arranged as a text. … It would be particularly useful to beginning students and those in allied areas like quantum chemistry." (Mathematical Reviews)
R. Shankar has introduced major additions and updated key presentations in this second edition of Principles of Quantum Mechanics. New features of this innovative text include an entirely rewritten mathematical introduction, a discussion of Time-reversal invariance, and extensive coverage of a variety of path integrals and their applications. Additional highlights include:
- Clear, accessible treatment of underlying mathematics
- A review of Newtonian, Lagrangian, and Hamiltonian mechanics
- Student understanding of quantum theory is enhanced by separate treatment of mathematical theorems and physical postulates
- Unsurpassed coverage of path integrals and their relevance in contemporary physics
The requisite text for advanced undergraduate- and graduate-level students, Principles of Quantum Mechanics, Second Edition is fully referenced and is supported by many exercises and solutions. The book’s self-contained chapters also make it suitable for independent study as well as for courses in applied disciplines.
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LECTURES IN PARTICLE PHYSICS
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The aim of this book on particle physics is to present the theory in a simple way. The style and organization of the material is unique in that intuition is employed, not formal theory or the Monte Carlo method. This volume attempts to be more physical and less abstract than other texts without degenerating into a presentation of data without interpretation.This book is based on four courses of lectures conducted at Fermilab. It should prove very useful to advanced undergraduates and graduate students.
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THERMODYNAMICS & AN INTRODUCTION TO THERMOSTATISTICS (2版)
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The only text to cover both thermodynamic and statistical mechanics--allowing students to fully master thermodynamics at the macroscopic level. Presents essential ideas on critical phenomena developed over the last decade in simple, qualitative terms. This new edition maintains the simple structure of the first and puts new emphasis on pedagogical considerations. Thermostatistics is incorporated into the text without eclipsing macroscopic thermodynamics, and is integrated into the conceptual framework of physical theory.
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人心可鑑：現代科學心理學家的實驗與發現 <大寫>
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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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歐洲科學的危機與超越論的現象學 (1版)
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【簡介】
★胡塞爾畢生研究的總結性最高成就。——舒茨
「要進行一種嘗試，即透過對科學與哲學的危機狀況的根源進行目的論的歷史思考，論證哲學進行超越論的現象學轉向的不可避免的必然性。因此這部著作成了超越論現象學的一個獨立的導論。」——胡塞爾
《歐洲科學的危機與超越論的現象學》是胡塞爾晚年（1934～1937年夏季重病時）集中精力寫的最後一部著作，是他最後一次系統闡明超越論現象學並賦予它以最後形態的嘗試，因此可視為胡塞爾集大成之作。
本書分為二個部分：
一、正文。
二、增補：胡塞爾發表於《哲學》雜誌的文章、手稿、演講稿等，對「正文」討論的問題加以解釋、擴展或修改，及胡塞爾助手芬克根據與胡塞爾的多年合作而擬定的「寫作提綱」。
【目錄】
導 讀／前中國社會科學院哲學研究所譯審 王炳文
關於本書的構成
關於原稿頁碼的說明
編者導言
第二版附言
歐洲科學的危機與超越論的現象學
第一部分 作為歐洲人根本生活危機表現的科學危機
第二部分 澄清近代物理學主義的客觀主義和超越論的主觀主義之間對立的起源
第三部分 對於超越論問題的澄清以及與此相關聯的心理學的功能
壹、透過從預先給定的生活世界出發進行回溯而達到現象學的超越論哲學之道路
貳、從心理學出發進入現象學的超越論哲學之道路
增 補
壹、文章
貳、附錄
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運動科學與游泳訓練：澳大利亞的經驗 (1版)
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【簡介】
依目前國際運動競技的水準，任何一位運動員要在國際主要的運動賽會中有良好的運動成績表現，已經無法光靠教練和運動員的努力來達成。在一位成功運動員背後，必須有一個能夠長期支援的組織架構，才能達到成功的目標。因此，在先進國家中，早就有府主導的訓練中心的成立。而其中心的成功，其實也就是組織架構、營運管理和人員配置的成功。
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