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看得到的世界史(上冊)：99樣物品的故事 你對未來會有1個答案

為了解決免費解馬賽克的問題，作者尼爾．麥葛瑞格 這樣論述：

（暢銷五萬本紀念版） 大英博物館與英國國家廣播公司合力打造的曠世鉅著， 《紐約時報》整版報導： 全世界只有大英博物館能辦到的世界史撰寫計畫…… 很可能是人類歷史上空前絕後的一項成果。 　　這是一本用100樣物品貫串世界歷史的故事書。 　　大英博物館館長親自撰寫，動員100位館員、時間長達四年， 　　從大英博物館800萬件館藏挑出100件最有代表性物品，採訪專家超過四百位 　　（遍及雕塑家、音樂家、畫家、醫學權威、人類學家、漢學家……大多不是歷史學者）。 　　◎本書以廣播形式播出時，吸引了英國1,100萬人口同時收聽。 　　◎英國各大暢銷書排行榜冠軍，超過八週。 　　◎美國版上市第一週立

刻打進紐約時報非小說類暢銷排行榜，超過四個月。 　　◎Amazon.com網路書店前五十大暢銷書。 　　你所熟悉的世界史肯定是這樣： 　　一個國家、一段時間、一些大人物，寫下一個大事件。 　　但是，本書不這樣講故事。 　　麥葛瑞格館長說，因為「歷史是勝利者寫的，只有勝利者知道怎麼運用文字時， 　　歷史更可能被有意或無意的扭曲。失敗者的社會遭到征服或摧毀時，經常只剩下 　　他們的器物能夠述說他們的故事。」 　　因此，大英博物館展開這個計畫，用文物讓我們看到歷史。 　　於是，這一部由大英博物館打造的巨著，顛覆了所有人的想像，挑動了千萬人的好奇心。因為我們這才知道： 　　◎兩百萬年前出門旅行，

該帶什麼？答案是手斧。帶著它，人類的祖先從非洲走出來，到了亞洲、歐洲，所以，這個發明是人類科技史上的大躍進。 　　◎一個流浪漢在東非海岸邊撿到一千年前各式各樣的碎陶片，使得專家證明世界早就是平的。整個印度洋根本就像「地中海」一樣，因為中國、印尼、印度、波斯灣和東非之間，定期貿易的船隻早就頻繁穿梭，把原料和成品流通到很遠的地方。 　　◎一個北美的水獺菸斗，說明了我們的祖先至少在兩千年前就開始抽菸。這年頭公共場所禁止吸菸，但當時反而是一種公開場合的宗教性神聖行為。難以想像吧？ 　　本書的基礎是由大英博物館和英國國家廣播公司旗下的BBC Radio 4聯袂打造。 　　緣起於館長麥葛瑞格受BBC

電臺邀請，上節目解說幾個館藏，不料大受聽眾好評， 　　2011年5月創下高達1,100萬人收聽新紀錄， 　　於是產生了用電臺節目介紹大英博物館館藏的偉大計畫， 　　而這本書就是創下歷史紀錄的成果。 　　本書共分二冊，上冊從作者序到第50章，下冊從第51章到第100章。 各界推薦 　　建中退休歷史老師、故宮博物院資深導覽志工／周志宇 　　知名作家、節目主持人／謝哲青  

免費解馬賽克進入發燒排行的影片

「視覺辨識」科技偵查措施之適法性—以隱私權為核心—

為了解決免費解馬賽克的問題，作者蕭國振 這樣論述：

執法機關運用科技設備偵辦刑案，有利於蒐集犯罪事證及提升破案效率，由於立法跟不上科技發展的步伐，使得新型態科技執法欠缺授權依據。2020年9月8日法務部預告制定「科技偵查法」草案，引發社會輿論譁然，認為政府如同電影「全民公敵」片中的橋段，會肆無忌憚的進行全面監控，嚴重侵害人民隱私及資訊自主權益。弔詭的是，大街小巷攝影鏡頭設置越來越多、密度越來越高，民眾反而不以為意，甚至認同廣為設置是種保障措施，有助預防或嚇阻犯罪發生。惟「科技偵查法」草案未將監視系統予以納管規範，有關監視儲存資訊管理，散見於個人資料保護法、警察職權行使法、地方自治條例及相關行政規則等。現行調閱監視器拍攝畫面之偵查作為，實務界定

為刑事訟訴法第228條第1項、第230條第2項一般授權條款之範疇。殊不知科技的發展進步快速，以人工智慧深層學習演算法和卷積神經網路的分析架構，進行影像視訊的偵測與追蹤，透過監視器將所攝得影像轉換成數位資訊儲存在伺服主機，利用程式檢索資料庫進行數據分析，統稱為「視覺辨識」技術之應用。目前警方偵查刑案所仰賴「雲龍系統－雲端智慧型影像檢索服務」為是類科技的應用之一，其功能之強大如上帝之眼，能夠追溯過去蹤跡、鎖定現在位置以及預判未來動向，進而繪製出私人之生活圖像、數位足跡。此類科技偵查措施，可以不斷地更新程式、創設功能，突破物理世界的侷限，以跨越多維空間的方式，無聲無息監控人民生活，嚴重干預隱私權及資

訊自主權。本文首重探討「雲龍系統－雲端智慧型影像檢索服務」之車行紀錄查詢系統，在刑事訴追程序中的定位及屬性，並同時研析相關科技偵查措施之授權依據，以便確立將來執行之判準。

Python資料可視化之美：極專業圖表製作高手書(全彩印刷)

為了解決免費解馬賽克的問題，作者張傑 這樣論述：

　　全書從Python程式語言切入，讓不懂Python的讀者也能快速上手。之後介紹處理數值最重要的套件包括NumPy和Pandas，接下來就是Python最重要的繪圖套件，包括matplotlib、Seaborn和plotnine的圖形語法，以及資料視覺化的顏色主題運用原理。在熟悉了工具之後，就進入本書的高潮，製作各式各樣的圖表，包括直條圖系列、橫條圖系列、南丁格爾玫瑰圖、徑向柱圖等圖表。還有資料關聯式圖表，包含二維和三維散點圖、氣泡圖、等高線圖、立體曲面圖、三元相圖、二維和三維瀑布圖、相關係數熱力圖等。最後更直接畫出了「商業週刊」、「華爾街日報」、「經濟學人」等刊物中最專業的圖表，直

接晉升成大師行列。   好評推薦   　　English only documentation is starting to be a major problem for the scientific python ecosystem. This book provides an introduction to the basic usage of Matplotlib, the underlying structure of the architecture, and several of the high-level libraries built on top of mat

plotlib. Hopefully, this book will provide the context needed for Chinese speakers to better approach and understand the canonical English documentation of the projects.   　　Python語言生態圈有一個很主要的問題就是只有英文參考文件。本書介紹了matplotlib套件的基本用法和底層架構，以及建構在Matplotlib套件上幾個高水準的套件(Plotnine、Seaborn和Basemap等)。希望這本書能給中文

讀者提供所需的學習內容，更好地幫助讀者學習與了解這些經典的英文技術文件。   　　Thomas Caswell 　　Lead Developer of matplotlib ( matplotlib套件的首席開發者) 　　Github：github.com/tacaswell   　　When trying to understand or communicate information one usually asks, what is the best visualization(s) I can make? If this question often comes

to you and that you tend not to have an answer, then "Beautiful Visualizations with Python" is meant for you. Python is an excellent language for data analysis and visualization. Secondly, the book helps you build a practical toolbox for most visualizations that you may want to create. It strikes a

delicate balance between a book that introduces and teaches and a gallery that you can always come back to for ideas. It is not one to throw away after reading. As it is titled, you will learn how to turn data in into beautiful visualizations by making the best choices at every step. Most important

for me is that it covers the biggest idea in data visualization in the last 20 years, that is, "The Grammar of Graphics".   　　當盡力去理解與溝通某人常問的資料資訊時，什麼才是我可以實現的資料視覺化?如果你也經常遇到這個問題，而又沒有答案時，這本書就是專門為你準備的。Python是一門用於資料分析與可視化非常優秀的語言，而這本書可以幫你建立你的工具箱，進一步可以實現你想做的大部分的資料視覺化。這本書不僅能給你介紹、教你資料視覺化，而且能幫你尋找資料視覺化的靈感，

兩者兼得。這不是一本你看完就可以束之高閣的書。正如這本書名，你會透過本書一步步的教學模式，學習到如何將資料轉換成優美的圖表。更重要的是，這本書涵蓋了近20年來資料視覺化的核心理念，即「圖形語法」。   　　Hassan Kibirige 　　Author/ Maintainer of plotnine ( plotnine套件的開發者與維護者) 　　Github：github.com/has2k1

大數據與隱私－以資料合理使用為中心

為了解決免費解馬賽克的問題，作者許儒珩 這樣論述：

大數據技術以及各式科技的蓬勃發展下，本文嘗試探討大數據技術挹注下所誘發的新型態隱私問題；聚焦於數據資料的合理使用範圍，試圖點出科技創新下的隱私疑慮，並試圖探求隱私保護與數據使用間的平衡點，以避免一方之偏廢。大數據作為相對新穎的技術，仍處於高度發展階段，充滿多樣的發展可能，而對於動態對象，監管制度的設計將更顯困難；當新技術所誘發的爭議與過往相異，法律應否介入，以及該如何介入將成為挑戰。進入大數據與隱私的關聯性討論之前，本文將先行爬梳「隱私」的法律意涵。本文認為時代背景轉換下，對隱私應有不同的詮釋以符合實際需要，尤其不應將保護客體禁錮於物理性的絕對保密事項。本文並著重於資訊隱私權的討論，強調個人

的資訊自主控制權能，除了特定資訊的是否公開之外，公開的程度、對象與範圍均應由資訊主體所確實掌控。而與資訊隱私緊密攸關的資料本身，亦面臨形態上的大幅轉換；電子化與數位化使資料突破時空的物理限制，賦予資料快速出產並傳播的可能性，而傳播效率將影響隱私保護客體範圍的界定，以及資訊自主權的實踐。大數據技術，使資料型態、規模與利用方式均和傳統資料處理模式產生了相當差異，而大數據技術大量蒐集、長期儲存資料等特性，以及大數據分析所追求的意料外關聯性發現，均與「最小化原則」、「目的限制原則」與「告知後同意原則」等現行資料保護原則相扞格，進而引致資料保護上的疑慮。除了資料的隱私風險，大數據技術與其應用亦引發對個人

的過度揭露、選擇權限縮以及歧視等爭議，此為應儘速處理之問題。本文以劍橋分析案與Covid-19防治中的大數據技術應用為例，試圖具體建構出大數據技術應用的廣泛可能性，強調資料處理技術於今日社會中對於個人，以及對於社會群體的影響性。數據應用的影響性隨相關技術發展，具備隨時變動、更新之可能，因此有著難以預期、預防的特性；監管面與科技發展間的競逐，將影響數據技術應用適法性的界定，應謹慎應對之。考量資料處理技術的日新月異，與大數據所具備的快速性、大量性與多樣性特質，相關規制應如何設計，以應對現在以及將來對資料保護的挑戰，是需要正視的問題。作為數據主體的個人，於享受大數據技術應用在內的新興科技所賦予的生活

便利性的同時，應對自身資料與隱私投注更多的關注，以維自身權益；尤其資訊自主的落實，更是以個人對自己資訊的存在、蒐集、處理與利用行為的認知為必要前提。希冀能夠藉由本文所探討的現象與爭議，對身處資訊、數位社會下的個體，提出關於自身數據以及隱私權利間關聯性的提醒與警示。