書名: Python面試題目與解答–邁向高薪之路
作者: 洪錦魁
ISBN: 9789865501365
出版社: 深智數位
出版日期: 2020/05
書籍開數、尺寸: 17x23x1.9
頁數: 376
內文印刷顏色: 單色
定價: 690
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Python刷題鍛鍊班: 老手都刷過的50道程式題, 求職面試最給力

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Python 刷題鍛鍊班:老手都刷過的 50 道程式題,求職面試最給力 ISBN13:9789863126645 出版社:旗標出版社 作者:Reuven M. Lerner 譯者:施威銘研究室 裝訂/頁數:平裝/256頁 規格:23cm*17cm*1.4cm (高/寬/厚) 重量:570克 出版日:2021/04/16 中國圖書分類:電腦科學 內容簡介 死背 1000 題 ✘,不如用 50 題紮實打好 Python 底子!✔   許多人想換份更理想的工作, 選擇了 Python 語言, 並開始替求職面試做準備。可是, 一開始猛刷題、背答案, 真的能搞懂 Python 語言的基礎嗎?Python 到底哪些地方表現得跟其他語言不同, 你又要如何像老手一樣, 才有辦法寫出簡潔漂亮的解答?   擁有 MIT 電腦科學學士、西北大學學習科學博士學位的 Reuven M. Lerner, 自 1995 年起便投身全職科技教育──如今他在美國、歐洲、以色列與中國皆有授課, 協助無數學生的事業更上一層樓。這本書的內容, 便是他與學生在學 Python 的課後時間腦力激盪的成果。   本書精選 50 個練習題, 以刷題為出發點、但給你的不只是解答──書中題目依主題分門別類, 一一解釋 Python 語言的精華概念, 從資料型別、容器、迴圈到生成式、產生器、物件無所不包。甚至, 你能看到如何運用 Python 內建的強大功能進一步簡化練習題的解答。   與其上網刷 1000 題而不求甚解、進了職場屢屢犯錯, 不如先用 50 題練好紮實底子, 一舉突破學習 Python 的難關! 本書特色   ☑ 複習 Python 重要基礎與概念   ☑ 活用 Python 關鍵技巧與內建套件   ☑ 學寫出精簡漂亮的 Python 程式   ★ 附 Jupyter Notebook / Python Tutor 範例程式及原作者 177 分鐘線上教學影片   ★ 加碼贈送:用本書技巧再刷 10 題,教你用 Python 的漂亮風格俐落解題 作者介紹 作者簡介 Reuven M. Lerner   擁有 MIT 電腦科學學士、西北大學學習科學博士學位, 自 1995 年起便投身全職科技教育, 在美國、歐洲、以色列與中國皆有授課。 目錄 序 Ch 01 數值處理 練習01 暖身題──猜數字遊戲 練習02 加總一系列數字 練習03 計算平均練跑時間 練習04 將 16 進位數轉為 10 進位 Ch 02 字串處理 練習05 豬拉丁文 練習06 豬拉丁文 ── 句子翻譯機 練習07 ROT13 加密法 練習08 字元排序 Ch 03 list 與 tuple ▶ list 是不是陣列?和 tuple 到底有何差別? 練習09 擷取和合併多種容器的頭尾元素 練習10 萬用加總函式 練習11 依姓名排序聯絡資料 練習12 用排版格式輸出容器資料 練習13 尋找單字中重複最多次的字母 Ch 04 dict 與 set 練習14 餐廳點餐機 練習15 降雨量資料庫 練習16 有幾個不重複的數字? 練習17 比較兩個 dict 的差異 Ch 05 檔案處理 練習18 讀出檔案最後一行字 練習19 擷取登入帳號資訊 練習20 統計檔案的字元數、字數與行數 練習21 找出檔案內的最長單字 練習22 讀寫 CSV 檔 5-16 練習23 讀取 JSON 檔 5-21 練習24 批次檔案讀取 5-25 Ch 06 函式 練習23 選擇性參數的預設值 ▶ Python 變數範圍規則:LEGB 練習25 XML 產生器 練習26 簡易前序式計算機 練習27 自訂密碼產生器 Ch 07 生成式:函數式程式設計 練習28 輸出一組數字的絕對值 練習29 只加總資料中的數字 練習30 用巢狀生成式『壓平』二維 list 練習31 豬拉丁文──檔案翻譯機 練習32 顛倒一個 dict 的鍵與值 練習33 擷取登入帳號資訊( 生成版) 練習34 過濾檔案中特定條件的單字 練習35 希伯來數字密碼 (Part I) 練習35 希伯來數字密碼 (Part II) Ch 08 模組與套件 ▶ import 的幾種語法 練習36 所得稅計算模組 ▶ 創造與管理套件 練習37 函式選單模組 Ch 09 物件與類別 ▶ 物件導向程式設計 ▶ 物件的自我 ── self 參數 練習38 冰淇淋球 練習39 冰淇淋碗 練習40 類別屬性:冰淇淋碗上限 練習41 特大碗冰淇淋 練習42 以字串為鍵的自訂 dict 練習43 動物類別 練習44 動物展示區類別 練習45 動物園類別 Ch 10 走訪器與產生器 ▶ 走訪器協定 練習46 自訂列舉容器 練習47 循環取值器 練習48 檔案單字產生器 練習49 產生器運算式 練習50 能計算時間長度的產生器 結語 致謝 附錄 用本書技巧挑戰額外解題 A-1 找兩個數字加總 A-2 找出出現最多次的數字 A-3 尋找數列中遺失的數字 A-4 能取最小和最大值的堆疊 A-5 檢查括號格式是否有效 A-6 移動零值到結尾 A-7 尋找單字共通的字首 A-8 反轉數字 A-9 反轉位元 A-10 羅馬數字轉數字

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【簡介】 📌 涵蓋Certiport ITS AI 人工智慧核心能力國際認證範圍,並收錄相關模擬試題。 .本書適合想要學習人工智慧知識與技能的讀者,章節安排由淺入深,以循序漸進的方式介紹人工智慧的核心概念。 .特別強調實踐中學習的重要性,除了介紹AI理論之外,還提供相對應的程式實作,有效提升學習樂趣並降低學習障礙,適合教師進行教學或讀者自主學習。 .介紹了人工智慧的數學基礎,以簡潔扼要的方式解釋在人工智慧理論中,所需應用的數學概念。 .為了兼顧不同Python程式設計能力的讀者,設計了機器學習的Python基礎章節,幫助較不熟悉Python語法的讀者能夠上手。 .本書特別納入符合產業趨勢的「Certiport ITS 資訊科技專家」系列認證考科-ITS Artificial Intelligence 人工智慧核心能力國際認證考試重點,並於書末納入認證模擬試題,讓您掌握考試關鍵,順利考取證照。 【目錄】 第一章 人工智慧簡介 1.1 人工智慧簡介 1.2 人工智慧的數學基礎 1.3 建置開發環境 1.4 習題 補充:libiomp5md.dll相關問題 第二章 機器學習的Python基礎 2.1 Python語法練習 2.2 習題 第三章 知識發現 3.1 知識發現 3.2 關聯規則探勘 3.3 序列樣式探勘 3.4 聚類 3.5 習題 第四章 分類問題 4.1 分類問題的形式和目標 4.2 決策樹 4.3 支持向量機 4.4 KNN 4.5 神經網路 4.6 習題 第五章 強化學習 5.1 心理學與強化學習 5.2 Q-Learning與貝爾曼方程式 5.3 運用OpenAI遊戲模組實作Q-Learning 演算法 5.4 習題 補充:AlphaGo Movie 第六章 深度神經網路理論 6.1 全連接神經網路 6.2 模型的量化、修正與優化 6.3 習題 補充:損失函數、梯度優化 第七章 深度神經網路實作 7.1 運用torch.nn類別實作MNIST手寫數字辨識 7.2 運用Dropout函數減緩過擬合問題 7.3 習題 第八章 卷積神經網路理論 8.1 卷積運算 8.2 卷積與影像處理練習 8.3 卷積神經網路 8.4 習題 補充:卷積核與池化核的常用參數 第九章 卷積神經網路實作 9.1 運用CIFAR-10資料集實作CNN 9.2 神經網路的優化實作 9.3 習題 第十章 物件偵測理論 10.1 ResNet 10.2 RCNN 10.3 YOLO 10.4 習題 第十一章 物件偵測實作 11.1 YOLOv7自定義資料集物件偵測 11.2 習題 補充:使用labelImg軟體建構YOLO自定義資料集 第十二章 自然語言處理 12.1 自然語言與機器學習 12.2 斷詞和關鍵字查找 12.3 詞向量 12.4 習題 第十三章 循環神經網路 13.1 RNN 13.2 LSTM 13.3 Transformer與ChatGPT 13.4 習題 第十四章 生成對抗網路 14.1 生成對抗網路 14.2 各類生成對抗網路 14.3 運用DCGAN實現字型風格創作 14.4 習題 附錄A ITS AI國際認證模擬試題

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