超完勝新制多益高分5回: 黃金試題1000題(寂天雲隨身聽APP版) (2版)

類似書籍推薦給您

【簡介】 百分百命中多益考題趨勢， New TOEIC完整五回經典黃金試題， 多益高分超簡單！新制多益改制後聽力測驗增加了「三人對話題」、「來回次數超過五次對話題」、「說話者意圖題」、「圖表整合題」；閱讀測驗增加了「句子插入題」、「說話者意圖題」及「多篇閱讀題」。新制題型考驗考生對英文資訊的整合能力，本書針對多益創新升級，依最新命題趨勢來編撰試題。全書以【試題本+中譯本】雙書裝，拆分兩本方便考試及對照。試題本包含五回聽力閱讀模擬實戰考題，中譯本包含聽力內容、詳盡中譯、解題句標示，讓考生在短時間內快速提升應考能力，多益高分不再遙不可及！1. 考題命中新制多益出題方針！ 針對新制多益命題趨勢，編寫高度擬真的聽力閱讀1000題，題題切中考點，高效培養應試手感，如臨真實考場！ 2. 完整涵蓋多益出題題型與情境！ 題目涵蓋所有多益題型及多種常考情境，如電話留言、商家促銷、職場對話等，題型與主題完整，練習更全面，幫助熟悉出題模式，增加對新制多益題型及情境的熟悉度，上考場時看到題目沒在怕！ 3. 完整聽力對白稿及中譯！ 聽力測驗附上完整的中英對照文稿，閱讀題目也附上篇章及題目中譯，作答後可藉由中英對照複習檢討，幫助快速理解失誤考題！ 4. 清楚標示解題關鍵句！ 篇章題型皆貼心標示出解題關鍵句，幫助一眼找出破題關鍵，是做完考題後自我檢討的最佳幫手！ 5. 彙整多益必考高頻字彙！ 於篇章與題目中譯後方羅列多益高頻字彙，幫助掌握核心字群，快速擴充單字量！ 6. 專業外師錄製的MP3！ 聽力MP3由具有道地口音的專業外師所錄製，涵蓋多益聽力中重點測驗的英美加澳四國口音，讓考生快速熟悉各國口音特色，從容上陣應考！ ------------------------------------------------------------------------- 搭配寂天雲APP聆聽訓練聽力最有效！ 掃描封面QR Code，下載專屬音檔，母語老師帶你標準發音、練就超強聽力！ 功能特色： • 靈活播放： 循環、單曲重播、自訂播放速度，學習更有效率。 • 便利設計： 內建QR Code掃描，快速定位書本內容。 • 隨時學習： 支援背景播放，通勤、運動、睡前都能學。 • 重點標記： 加星號標籤，快速復習高頻音檔。 讓書本與音檔無縫結合，幫你隨時隨地高效學習，輕鬆打造聽力！ 【目錄】 【試題本】 目錄 NEW TOEIC新制多益簡介 聽力&閱讀高分戰略 SELF CHECK自我檢測表Actual Test 1 Actual Test 2 Actual Test 3 Actual Test 4 Actual Test 5新制多益計分換算參考對照表 Answer Sheets【中譯本】 目錄 Actual Test 1 解答 中譯 Actual Test 2 解答 中譯 Actual Test 3 解答 中譯 Actual Test 4 解答 中譯 Actual Test 5 解答 中譯

本土語的雙語教學：原住民族語言政策與教學實務 (1版)

類似書籍推薦給您

【簡介】 　　本書全面解析原住民族語言教育的政策發展、教學實踐與挑戰，深入探討如何促進族語的復振與傳承。全書內容涵蓋政策發展、師資培育、教材研發、教學策略及實踐案例，提供教育者、政策制定者與研究者完整的參考資源。本書不僅探討臺灣原住民族語言政策的歷史演進，亦深入剖析教育部、地方政府及相關機構如何透過法規、師資培訓及族語認證制度推動語言教育，並透過多個學校與社區案例呈現政策落地的挑戰與機會。本書匯集國內原住民族教育領域的學者與政策實務專家，確保內容兼具學術深度與現場實踐經驗。語言是文化的載體，也是族群認同的核心，面對全球化與都市化帶來的挑戰，臺灣的原住民族語言教育如何適應變遷、開創未來，本書將透過政策分析、教學實踐與國際比較，引領讀者深入理解族語雙語教育的挑戰與機會，共同思考族語復振的可行道路。 【目錄】 第01篇 族語政策推動篇 第01章 我國族語復振的未來與挑戰：以族語師資培育與族語能力認證制度分析／黃家凱 第02章 教育部原住民族語文教育政策、推動現況與未來展望／李毓娟 第03章 點亮都會原聲：臺北市原住民族教育資源中心推動族語教育的創新與實踐／白紫‧武賽亞納、黃家凱 第04章 臺北市原住民族部落大學推動族語教育之現況與發展／巴唐志強、朱美銀 第02篇 族語教學實務篇 第05章 邁向族語復振成功之途：族語教學的困境與挑戰／黃家凱 第06章 原住民族語文教材審查機制與基準之研究／童信智Pukiringan Palivuljung、周惠民、李岱融 第07章 原住民族語教學策略分析：以苗栗縣一所原住民重點學校為例／黃安 第08章 原住民族重點學校族語教育推動策略分析：以苗栗縣東河國小賽夏族語為例／高清菊 第09章 族語教學現況與挑戰：以一所布農族小學為例／葉川榮、吳浩男 第10章 應用雙語言模式自然教學法於國小族語課之行動研究／葉川榮、王馨萍 第11章 運用排灣族神話傳說作為族語教學教材之初探／呂美琴 後記：反思語言政策對原住民族語言傳承與文化認同可持續發展之影響／黃家凱

看圖學C語言與運算思維 (3版)

類似書籍推薦給您

【簡介】 「用圖例學習程式語法和觀念；用流程圖了解程式執行流程，活用生成式AI幫助你看懂C程式碼和進行程式除錯，輕鬆加深/加廣你的C程式語法學習。」 本書專為初學者設計，採用ANSI-C標準語法，結合圖解與程式實作，循序漸進地介紹C語言基礎概念與運算思維。 本書特色在於融入生成式AI輔助學習功能，透過AI輕鬆解析程式碼、解決錯誤並加深學習效果。每章內容以大量實例和圖例詳細說明，幫助讀者逐步掌握程式設計技能。 此外，書中整合fChart流程圖工具，讓初學者透過流程圖了解程式執行邏輯，並快速轉換為C程式碼。本書不僅是學習C語言的理想指南，亦能啟發讀者深入運算思維，適合初學者自學及教學應用。 【目錄】 【附錄A為電子書，請線上下載】 第一章　寫出第一個C程式 1-1 談談程式設計 1-2 C程式語言 1-3 輸入C程式碼 1-4 產生與執行C程式 1-5 開發C程式的基本步驟 1-6 AI輔助學習：ChatGPT基本使用 第二章　認識C程式 2-1 顯示程式的執行結果 2-2 看看C程式的內容 2-3 常數值 2-4 數字表示法 2-5 AI輔助學習：講解程式觀念與詢問語法的使用 第三章　變數 3-1 認識變數 3-2 關鍵字與識別字 3-3 資料型態 3-4 宣告變數 3-5 使用變數 3-6 讓使用者輸入變數值 3-7 常數 3-8 AI輔助學習：解釋C程式碼與幫忙程式除錯 第四章　運算式和運算子 4-1 認識運算式和運算子 4-2 C語言的運算子 4-3 運算子的優先順序 4-4 資料型態的轉換 4-5 AI輔助學習：寫出更多程式範例與語法測驗 第五章　運算思維與流程圖 5-1 認識運算思維、演算法與流程圖 5-2 演算法、流程圖與程式設計 5-3 使用生成式AI+流程圖學習C程式設計 5-4 你的程式可以走不同的路 5-5 AI輔助學習：修訂程式問題與找出語意錯誤 第六章　條件判斷 6-1 關係運算子與條件運算式 6-2 if單選條件敘述 6-3 if/else二選一條件敘述和條件運算式 6-4 if/else if多選一條件敘述 6-5 switch多選一條件敘述 6-6 邏輯運算子 6-7 AI輔助學習：BMI是否過重與猜數字 第七章　重複執行程式碼 7-1 認識迴圈敘述 7-2 for計數迴圈 7-3 while條件迴圈 7-4 do/while條件迴圈 7-5 巢狀迴圈與無窮迴圈 7-6 改變迴圈的執行流程 7-7 AI輔助學習：計算本利和與因數分解 第八章　函數 8-1 認識函數 8-2 建立和呼叫函數 8-3 使用函數簡化複雜程式的建立 8-4 函數的參數與引數 8-5 函數的傳回值 8-6 函數的實際應用 8-7 函數原型宣告 8-8 變數的範圍 8-9 AI輔助學習：BMI函數、溫度轉換函數與圓面積函數 第九章　陣列與字串 9-1 認識陣列 9-2 陣列的宣告 9-3 使用一維陣列 9-4 陣列的應用 9-5 二維與多維陣列 9-6 字串與陣列 9-7 AI輔助學習：計算陣列平均與反轉陣列 第十章　指標 10-1 認識記憶體位址 10-2 使用指標變數 10-3 函數與指標 10-4 陣列與指標 10-5 字串與指標 10-6 AI輔助學習：指標版的反轉陣列 第十一章 結構 11-1 認識結構 11-2 建立C語言的結構 11-3 結構陣列 11-4 結構指標 11-5 建立C語言的新型態 11-6 AI輔助學習：圖書資料管理 第十二章 檔案處理 12-1 認識C語言的檔案處理 12-2 開啟與關閉文字檔案 12-3 寫入文字檔案 12-4 讀取文字檔案 12-5 格式化讀寫文字檔案 12-6 複製檔案 12-7 AI輔助學習：使用凱撒密碼加密與解密檔案 附錄A　安裝與使用Orwell Dev-C++整合開發環境（電子書） A-1 下載與安裝Dev-C++ A-2 Dev-C++的可攜式版本 A-3 使用Dev-C++編輯、編譯和執行C程式

AIGC大型語言模型：個人應用到企業實戰立刻上手 (1版)

類似書籍推薦給您

【簡介】 https://youtu.be/YZ3u4tg1n8g ★AIGC的技術躍遷與「奇點臨近」 ★大模型的「百模大戰」與競爭格局 ★多模態模型與AGI的可能性 ★AIGC在商業領域的應用爆發 ★AIGC對社會與個人的轉型影響 ★AIGC在電子商務與行業轉型中的應用 ★ChatGPT提示詞最佳化與垂直應用 ★AI繪圖/音效/視訊生成技術的實際應用 ★AIGC技術的核心原理與架構 ★LangChain框架與AI應用的開發實踐 ★AutoGPT與HuggingGPT的協作能力 ★文生視訊在企業級應用中的實踐 ★專屬ChatGPT的定制與本地部署 ★AIGC的風險管理與安全框架 這是一本深入探討AIGC（生成式人工智慧）技術與應用的全面指南，從技術原理到實際應用，從個人使用到企業實踐，為讀者提供了一個完整的視野。 透過詳細的案例和清晰的架構，帶領讀者了解AIGC如何從技術奇點發展到商業應用的浪潮，並揭示ChatGPT、大模型、多模態技術等核心概念的演變與突破。 本書強調AIGC在社會底層技術變革中的重要角色，並深入剖析其在電子商務、數位內容創造以及企業轉型中的價值，為讀者呈現了AIGC如何改變各行業的運作模式。 【章節概要】 第一篇： 新手入門，帶領讀者從AIGC的技術躍遷到多模態模型的興起，剖析ChatGPT如何引領生成式人工智慧熱潮，並闡述大模型的快速發展及其在商業應用中的創新實踐。 第二篇： 深入探討AIGC在個人應用上的多樣可能性，從AI聊天對話的提示詞最佳化到外掛程式的垂直應用，從Midjourney和Stable Diffusion的AI繪畫實踐到AI音訊與視訊生成的多場景操作，展現AIGC如何提升創造力與生產效率。 第三篇： 專注於技術原理和架構解析，涵蓋ChatGPT的核心技術、擴散模型的運作機制，以及LangChain框架在AI應用開發中的實際案例，進一步延伸到AutoGPT與HuggingGPT系統的協作能力。 第四篇： 企業應用實戰，從文生視訊的企業級實作到AI的軟體研發系統升級，並進一步探索定制專屬ChatGPT的實踐方案，為企業讀者提供實際的操作指南與解決方案。 最後是AIGC安全與風險治理，分析演算法、資料及應用層面的潛在風險，並提出完善的安全框架，為AIGC的可持續發展提供了切實可行的建議。 【專家推薦】 「ChatGPT 的發佈讓AI 技術的發展走到了「iPhone 時刻」。這項變革性的技術為人們帶來了前所未有的互動體驗和便利，之後又湧現了各種新的模型和技術。本書從多個方面介紹了AIGC 乃至AGI（人工通用智慧）的原理、應用場景，以及個人和企業的應用案例，值得大家閱讀。」 楊守斌 微軟社區區域技術總監 MSRD 「ChatGPT 的出現再次提醒我們，科技的突破是跳躍式的。AIGC 的發展關係著我們每個人。本書詳細介紹了AIGC 的發展脈絡和技術創新，更示範了使用AIGC 解決實際問題的方法，適合所有對AI 感興趣的讀者閱讀。」 曹冬磊博士 Kavout 首席科學家 「ChatGPT 的問世使得原本高端、神秘的AI 突然走進了大眾的工作與生活。AI 並不會直接搶走你的工作，但能用好AI 的人可能會。 本書是一本涵蓋原理、應用場景、應用案例的寶典。相信它可以幫你走出AI 焦慮，走進AI 世界。」 黃添來 高途集團高級技術總監 【目錄】 第 1 部分 AI 基礎概念 第 1 章 人工智慧基礎 1.1 探索 AI 的世界 1.1.1 人工智慧的範疇 1.1.2 何謂人工智慧？ 1.1.3 人工智慧的演進 1.1.4 人工智慧的分級 1.2 機器學習大補帖 1.2.1 何謂機器學習？ 1.2.2 機器如何學習？ 1.2.3 資料學三劍客 1.2.4 機器學習流程 1.2.5 學 AI 該用哪種程式語言？ 1.3 環境安裝指南 1.3.1 Anaconda 介紹與安裝 第 2 章 發現資料的秘密 2.1 資料的探索與準備 2.1.1 什麼是資料？ 2.2 探索式資料分析 2.2.1 EDA 必要的套件 2.2.2 第一支EDA 程式：資料集一覽 2.2.3 資料集描述 2.2.4 載入資料集 2.2.5 直方圖 2.2.6 核密度估計圖 2.2.7 相關性熱圖 2.2.8 散佈圖 2.2.9 盒鬚圖 2.3 離群值的檢查與處理方法 2.3.1 檢查異常值的方法 2.3.2 處理異常值的方法 2.4 資料清理和前處理 2.4.1 缺失值的處理 2.4.2 類別資料的處理 2.5 數據正規化與標準化 2.5.1 正規化 (Normalization) 2.5.2 標準化（Standardization） 2.5.3 為何需要特徵縮放與轉換？ 2.5.4 特徵縮放與轉換 第 2 部分 機器學習入門 第 3 章 非監督式學習：資料分群分類 3.1 何謂非監督式學習？ 3.2 K-means 簡介 3.2.1 K-means 如何分群？ 3.2.2 K-means 的最佳化目標 3.3 K-means 實務應用：群眾消費行為分群 3.3.1 資料集描述 3.3.2 載入資料集 3.3.3 建立K-means 模型 3.3.4 inertia 評估分群結果 3.3.5 視覺化分群結果 3.3.6 如何選擇最佳的K 值 3.4 降維技術在機器學習中的應用 3.4.1 降維的概念 3.4.2 主成分分析（PCA） 3.4.3 t- 隨機鄰近嵌入法（t-SNE） 3.5 降維實務應用：手寫數字降維視覺化 3.5.1 資料集描述 3.5.2 載入資料集 3.5.3 將資料切分成訓練集與測試集 3.5.4 建立PCA 模型 3.5.5 建立t-SNE 模型 第 4 章 線性模型 4.1 線性迴歸 4.1.1 線性迴歸簡介 4.1.2 線性迴歸的損失函數 4.1.3 線性模型求解方法：閉式解與梯度下降 4.2 線性迴歸實務應用：同步機勵磁電流預測 4.2.1 資料集描述 4.2.2 載入資料集 4.2.3 將資料切分成訓練集與測試集 4.2.4 特徵標準化 4.2.5 建立Linear Regression 模型 4.2.6 評估模型 4.2.7 迴歸係數分析 4.3 邏輯迴歸 4.3.1 邏輯迴歸簡介 4.3.2 邏輯迴歸學習機制 4.3.3 邏輯迴歸的損失函數 4.3.4 多分類邏輯迴歸 4.4 邏輯迴歸實務應用：鳶尾花朵分類 4.4.1 資料集描述 4.4.2 載入資料集 4.4.3 將資料切分成訓練集與測試集 4.4.4 建立Logistic regression 模型 4.4.5 評估模型 第 5 章 鄰近規則分析 5.1 k- 近鄰演算法 5.1.1 KNN 演算法原理 5.1.2 KNN 於分類和迴歸任務 5.1.3 KNN 度量距離的方法 5.1.4 比較KNN 與K-means 差異 5.2 KNN 實務應用：葡萄酒品種分類 5.2.1 資料集描述 5.2.2 載入資料集 5.2.3 將資料切分成訓練集與測試集 5.2.4 建立KNN 分類模型 5.2.5 評估模型 第 6 章 支援向量機 6.1 支援向量機簡介 6.1.1 支援向量機基本原理 6.1.2 超平面和支援向量 6.1.3 線性支援向量機 6.1.4 非線性支援向量機 6.2 支援向量機於分類和迴歸任務 6.2.1 SVM 分類器 6.2.2 SVM 迴歸器 6.2.3 參數調整技巧 6.3 SVM（分類）實務應用：手寫數字辨識 6.3.1 資料集描述 6.3.2 載入資料集 6.3.3 特徵前處理：t-SNE 降維 6.3.4 前置作業 6.3.5 建立SVM 分類模型 6.4 SVR（迴歸）實務應用：薪資預測 6.4.1 資料集描述 6.4.2 載入資料集 6.4.3 將資料切分成訓練集與測試集 6.4.4 建立SVR 迴歸模型 6.4.5 評估模型 6.4.6 視覺化預測：迴歸分析 第 7 章 決策樹 7.1 決策樹簡介 7.1.1 決策樹的基本概念 7.1.2 分類樹的生長過程 7.1.3 分類樹的評估指標 7.1.4 迴歸樹的生長過程 7.1.5 迴歸樹的評估指標 7.2 CART 決策樹 7.2.1 CART 演算法流程 7.2.2 決策樹剪枝 7.3 決策樹的可解釋性 7.3.1 決策樹的特徵重要性 7.4 決策樹（分類）實務應用：玻璃類型檢測 7.4.1 資料集描述 7.4.2 載入資料集 7.4.3 將資料切分成訓練集與測試集 7.4.4 建立分類決策樹模型 7.4.5 評估模型 7.4.6 模型的可解釋性 7.4.7 繪製決策邊界 7.5 決策樹（迴歸）實務應用：房價預測 7.5.1 資料集描述 7.5.2 載入資料集 7.5.3 特徵工程 7.5.4 將資料切分成訓練集與測試集 7.5.5 建立迴歸決策樹 7.5.6 評估模型 7.5.7 模型的可解釋性 第 8 章 整體學習 8.1 何謂整體學習？ 8.1.1 特徵面 8.1.2 資料面 8.2 隨機森林 8.2.1 隨機森林簡介 8.2.2 隨機森林的生成方法 8.3 隨機森林（分類）實務應用：糖尿病罹患預測 8.3.1 資料集描述 8.3.2 載入資料集 8.3.3 將資料切分成訓練集與測試集 8.3.4 建立隨機森林分類模型 8.3.5 評估模型 8.3.6 模型的可解釋性 8.4 隨機森林（迴歸）實務應用：帕金森氏症評估預測 8.4.1 資料集描述 8.4.2 載入資料集 8.4.3 將資料切分成訓練集與測試集 8.4.4 建立隨機森林分類模型 8.4.5 評估模型 8.4.6 模型的可解釋性 8.5 極限梯度提升（XGBoost） 8.5.1 極限梯度提升簡介 8.5.2 XGBoost 模型結構 8.6 XGBoost（分類）實務應用：銀行客戶定存申辦預測 8.6.1 資料集描述 8.6.2 載入資料集 8.6.3 資料清理 8.6.4 將資料切分成訓練集與測試集 8.6.5 建立XGBoost 分類模型 8.6.6 評估模型 8.6.7 模型的可解釋性 8.7 XGBoost（迴歸）實務應用：汽車燃油效率預測 8.7.1 資料集描述 8.7.2 載入資料集 8.7.3 將資料切分成訓練集與測試集 8.7.4 建立XGBoost 迴歸模型 8.7.5 評估模型 8.7.6 模型的可解釋性 第 3 部分 進階概念與應用 第 9 章 交叉驗證和錯誤修正 9.1 不能忽視的過擬合與欠擬合 9.1.1 如何選擇最佳的模型？ 9.1.2 過擬合 vs 欠擬合 9.1.3 偏差與方差的差權衡 9.1.4 如何避免欠擬合？ 9.1.5 如何避免過擬合？ 9.2 交叉驗證簡介 9.2.1 何謂交叉驗證？ 9.2.2 K-Fold 交叉驗證 9.3 機器學習常犯錯的十件事 9.3.1 資料收集與處理不當 9.3.2 訓練集與測試集的類別分佈不一致 9.3.3 沒有資料視覺化的習慣 9.3.4 使用錯誤方法為特徵編碼 9.3.5 資料處理不當導致資料洩漏 9.3.6 僅使用測試集評估模型好壞 9.3.7 在沒有交叉驗證的情況下判斷模型性能 9.3.8 分類問題僅使用準確率作為衡量模型的指標 9.3.9 迴歸問題僅使用 R2 分數評估模型好壞 9.3.10 任何事情別急著想用 AI 解決 第 10 章 模型落地實踐與整合應用 10.1 模型整合與部署 10.1.1 機器學習開發流程回顧 10.1.2 DevOps 與MLOps 概念簡介 10.1.3 如何將模型整合到實際應用中 10.2 儲存訓練好的模型 10.2.1 ONNX 簡介 10.2.2 將scikit-learn 模型輸出為ONNX 格式 10.3 使用ONNX Runtime 進行模型推論 10.3.1 ONNX Runtime 簡介 10.3.2 載入 ONNX 模型並進行推論 10.4 使用FastAPI 建立模型推論服務 10.4.1 FastAPI 框架介紹 10.4.2 Python 後端開發框架比較 10.4.3 撰寫第一個 FastAPI 應用 10.4.4 整合ONNX 模型於API 中 10.4.5 使用Postman 測試API 10.4.6 自動生成 AIP 文件 10.5 網頁推論與前後端整合 10.5.1 環境設定與準備 10.5.2 建立簡單的前端界面 10.5.3 前後端 API 串接