查詢電腦名稱指令的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包

普林斯頓最熱門的電腦通識課：數位時代人人必懂的資訊基礎 × 最新應用

為了解決查詢電腦名稱指令的問題，作者BrianW.Kernighan 這樣論述：

世界頂尖電腦科學家，帶你看懂科技趨勢 未來人才一定要懂的電腦入門，普林斯頓開課了！ ------------------------------------------- ★探討電腦硬體、軟體及網路如何運作的第一本書 ★新課綱科技資訊、師生共讀的最好參考書   　　本書是谷歌最知名的發明家對我們現在所處的世界最清晰、最簡單的解釋——電腦如何運作，以及為什麼會這樣。地球上每個人都需要讀。 ——艾力克．施密特，Google前CEO 　　不論你從事什麼工作、教育背景，甚至年齡層，在這個數位世界，我們的生活已受到電腦、網路無孔不入的影響。電腦無處不在，有些明顯可見，例如筆記型電腦、平板電腦、智慧

型手機…但大多數是我們看不到的，例如在家電、車子、醫療器材、運輸系統、電力網及武器裡頭。 　　電腦也靜悄悄地收集、分享、甚至洩漏我們的個人資料，政府及企業可能使用電腦來監視我們的所作所為，社交網路及廣告商對我們的了解遠多過我們自己，犯罪者太容易取得我們的資料。我們真的了解電腦的力量嗎？ 　　縱然人人都該了解電腦，但普羅大眾恐怕所知不多。 　　從1999年開始，出身貝爾實驗室、參與UNIX開發的布萊恩‧柯尼罕在普林斯頓大學開設了一門「我們世界中的電腦」課程（COS 109：Computers in Our World），這門課是向非電腦專業的學生介紹電腦基本常識的，多年來大獲好評。除了講解

電腦理論知識，還有相應的實作課——學生可以試著用流行的程式設計語言寫幾行代碼，一起討論蘋果、谷歌和微軟的技術如何滲透日常生活的每個角落。本書就是以這門課程的講義為主要內容重新編寫而成。 　　★你可以學到重要的基礎知識： 　　●硬體：電腦裡頭有什麼，如何運作，是如何建造出來的？它如何儲存及處理資訊？ 　　●軟體：我們能夠用電腦來運算什麼，運算速度有多快？編程是什麼，我們如何告訴電腦去做什麼？ 　　●通訊：網際網路與全球資訊網如何運作，其中涉及了什麼風險，尤其是隱私及資安？ 　　●資料：人工智慧、機器學習等分析及利用龐大資料的領域突飛猛進，我們如何限制在不知情之下提供資料？ 　　★AI、5G、

區塊鏈……日新月異的科技趨勢，你也能看得懂、跟得上： 　　●無處不在的應用程式（app） 　　執行某種特殊應用目的所撰寫的程式或軟體系統，例如用Word 製作文件，用Excel 管理個人財務，用iPhoto 編輯相片。   　　●搜尋引擎是怎麼辦到的？ 　　使用網路爬蟲（web crawler）掃描網頁，把切要內容儲存於儲存及整理於伺服器，以便能夠快速回應後續的查詢。   　　●雲端運算的「雲端」在哪裡？ 　　沒有特定的實體位置的網際網路被比喻為「雲」，雲端運算是個人及公司把資料儲存於亞馬遜、谷歌、微軟等公司的伺服器裡，由伺服器執行運算。   　　●深度學習（deep learning）的廣泛

應用 　　深度學習使用相似人腦神經網路的運算模型，電腦視覺找出特徵上特別成功，例如人臉及指紋辨識、解讀地形等。   　　若你跟多數人一樣，其實不甚了解這數位世界的根本與牽涉層面，那麼，你應該閱讀本書，讓普林斯頓大學最熱門的電腦科學與數位世界入門課程教授帶領你進入這世界，你將不再是「電腦盲」或「數位盲」。   本書特色 　　1.普林斯頓最熱門的電腦課，人人都能讀懂 　　出身貝爾實驗室的C語言先驅、堪稱業界大神的布萊恩‧柯尼罕帶領非資訊相關系所學生入門，採相對平易的比喻方式說明，循序漸進引導，容易消化吸收， 　　2.資訊時代必修的電腦基礎知識大補帖 　　日新月異的資訊科技改變了你我的生活，也改

變了學習、工作、投資方向，電腦知識至關重要，進入門檻卻高。本書針對非專業背景者而寫，無論是一般大眾、職場工作者或應考者，都可作為趕上科技趨勢、補修資訊知識的最佳入門書。 　　3.架構完整、資訊最新，適合教學或自學 　　內容涵蓋計算機概論必學的基礎與應用，更補充許多數位新科技，如加密貨幣、區塊鏈、深度學習、資訊安全問題……，包括學校授課、讀書會或自學都好用。   專業推薦 　　艾力克．施密特（Google前CEO） 　　葛如鈞（國立臺灣大學網路與多媒體研究所兼任助理教授） 　　哈利．路易士（哈佛大學電腦科學教授、前哈佛學院院長） 　　約翰．麥考米克（狄金森學院電腦科學教授） 　　布萊恩．瑞斯

派斯（柏根縣立高中電腦科學教師） 　　史帝夫．曼斯菲爾德—戴文（《網路安全》期刊編輯） 　　「本書是谷歌最知名的發明家對我們現在所處的世界最清晰、最簡單的解釋——電腦如何運作，以及為什麼會這樣。地球上每個人都需要讀。」 ——艾力克．施密特（Google前CEO） 　　「如果說上個世代必讀的書是大英百科全書，那麼這個世代必讀的書也許就是這本普林斯頓電腦入門課。當我們懂了電腦，那麼全宇宙的知識都在我們的手掌中。」——葛如鈞（國立臺灣大學 網路與多媒體研究所 兼任助理教授） 　　「本書揭開電腦與網路的神秘面紗，人人都能從中學到東西。柯尼罕以友善、易讀易懂的文風，把機器內部的運作和數位世界的平日

新聞與發展連結起來。」――哈利．路易士（哈佛大學電腦科學教授、前哈佛學院院長） 　　「柯尼罕作為一名電腦科學家，具有明星級的信譽，但本書展現的是對現代世界中的科技境況的人道主義關切……。本書非常接地氣地解釋電腦運算的根本知識，以及電腦科技與我們的生活如何互動，這些知識將很長期地切要。」――史帝夫．曼斯菲爾德—戴文（《網路安全》期刊編輯） 　　「本書為普羅大眾提供電腦與電子通訊的綜覽，平順流暢地探討一個又一個主題，不論什麼背景的讀者都會覺得易讀易懂。」――布萊恩．瑞斯派斯（柏根縣立高中電腦科學教師）

查詢電腦名稱指令進入發燒排行的影片

傳統產業數位化與大數據之實行方式-以油封產業為例

為了解決查詢電腦名稱指令的問題，作者施靜芬 這樣論述：

自人類有歷史紀錄開始全靠紙、筆做紀錄，不論是手寫的紀錄或是用打字機的紀錄資料均以類比形式呈現。 因此，資料收集或資料分享不外乎以人工方式處理。然而，在不久之前，電腦成為主流資料不再是靠紙、筆呈現，而是以數位化的方式呈現。自此，尋找資料、收集資料及分享資料變成非常容易的事情，且過去許多的類比文件，雖然無法完全用數位呈現，但也轉成數位的方式儲存，非但儲存時間變久，也讓儲存訊息不會失真。自從Windows被創作出來後，電腦的操作也漸漸的人性化，不比過往DOS系統，需背誦許多的電腦指令，現在只要對桌面圖示做選擇，即可呈現數位資料，因此對電腦不熟悉的使用者，仍然可已處理數位訊息。直到最近，數位處理更加

提升，各行各業均以數位轉型(digital transformation)為目標，其意味著利用數位科技，去開創新的商業流程或是更新現有的商業流程，客戶或是使用著將會體驗到新的商業形式，更加符合市場需求。在一場新的工業革命中，數位轉型造就了工業4.0，由於人工智慧、雲端計算、虛擬實境、工業物聯網…等等的產出，讓工業4.0更加容易實現，也更加讓企業與全球的商業活動緊密相連，因此企業的生存，已經不能夠單靠過去類比的方式處理訊息，而是要進一步的靠數位轉型處理，企業的數位轉型與資料的大量收集與分析(Big Data)，已經變成企業生存的當務之急。

Python資料分析必備套件!Pandas資料清理、重塑、過濾、視覺化

為了解決查詢電腦名稱指令的問題，作者MattHarrison,TheodorePetrou 這樣論述：

　　【最齊全！徹底活用Pandas的114技】   　　想學Pandas，看官方文件就夠了？ 　　對於Python使用者來說，Pandas無疑是資料分析的必備套件。有了Pandas，您可以非常高效地重塑、過濾、清理以及整合大部分類型的資料。的確，Pandas的官方網站提供了不同指令的使用範例。因此有的使用者會說：『不用買書看啦！網路資源這麼豐富，多看看官方文件就好了！』   　　不過，單單只知道某個指令的運作方式是不足夠的。在實際進行資料分析時，您可能需要結合多個指令來達成目標。這時候，您更需要知道如何活用Pandas。舉例來說，假設您現在面對DataFrame的記憶體用量過大，導致無法順

利分析資料的難題時，該怎麼辦呢？   　　從Pandas的官方文件中，您可以了解轉換欄位型別的方法，也知道如何查詢欄位的浮點數精度。只要結合這兩個方法，您就可以非常輕鬆地降低DataFrame的記憶體用量。遺憾的是，官方文件並不會告訴您這個訣竅，而必須自己花時間來摸索。在摸索的過程中，不可避免地會多走許多彎路。   　　本書並非單純的Pandas語法參考手冊。作者寫作此書時的目標，是希望讀者們可以從完整的範例中學習，並充分了解活用Pandas技巧的重要性。此外，作者習慣給出同一問題的不同解法，同時比較不同做法的效能。由此一來，讀者日後在實際分析資料時，才能知道哪一種做法是最優解。   　　正面

對決真實資料集！ 　　目前市面上的Pandas書籍，多數是使用亂數產生的假資料集來進行教學。這會導致您在面對真實資料集時，不知該從何下手。有鑒於此，本書作者使用了眾多的真實資料集，讓讀者切身感受資料分析師的工作內容。書中的資料集包含：   　　●IMDB 5000電影資料集 　　●Tesla股票資料集 　　●Kaggle問卷資料集 　　●鑽石品質資料集 　　●美國大學資料集 　　●美國國內航班資料集 　　●丹佛市的犯罪案件資料集  　　●阿爾塔年積雪資料集 　　●美國燃油經濟資料集  　　…等   　　最齊全的Pandas技巧教學！ 　　為了讓讀者可以更好的理解，書中每一小節的內容皆搭配完整範

例。讀者可以從讀入資料集開始，循序漸進地搞懂資料分析的眉眉角角。全書共傳授了Pandas實戰的114種技巧，保證讀者可以全面掌握其中的精髓。讀者將會學到如何：   　　●處理資料集中的缺失值 　　●處理索引爆炸的問題 　　●組合多個Pandas物件 　　●在DataFrame中新增和刪除欄位 　　●取得特定欄位的統計資訊 　　●轉置DataFrame的運算方向 　　●減少DataFrame的記憶體用量 　　●混用位置和標籤來選取資料 　　●透過Pandas實現SQL的功能  　　●對多個欄位進行分組及聚合運算 　　●將資料集重塑成整齊的形式 　　●過濾包含時間序列資料的欄位 　　●搭配Matp

lotlib和Seaborn來視覺化資料 　　●在Jupyter中進行Pandas程式碼的除錯 　　…等 　　 　　如果您不想只是死記硬背Pandas語法，還想學習如何活用其中的技巧，非常歡迎您跟著書中的範例動手試試看，保證可以讓您的資料分析能力更上一層樓！    本書特色   　　●全面採用最新的Pandas 1.x版本 　　●最齊全的Pandas教學，傳授114招實用技巧 　　●附有超過114個範例，還有多到無法細數的資料分析的寶貴經驗，從做中學才更有效 　　●使用真實世界中的資料集，累積實戰能力  　　●搭配NumPy、Matplotlib、Seaborn、 Pandarallel、Gr

eat Expectations、pytest、Hypothesis 等工具，擴增你的武器庫 　　●完整說明CSV檔、JSON檔、SQL資料及HTML表格等資料類型的載入方式 　　●本書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，幫助讀者更好地理解內容

論Oracle v. Google案對軟體產業之影響 - 以軟體介面著作權及合理使用為中心

為了解決查詢電腦名稱指令的問題，作者黃奎喨 這樣論述：

由1970年代開始討論電腦軟體保護至今，原本似乎已經沉靜已久的電腦軟體介面的保護問題，在Oracle v. Google 案後又發生了重大的爭議。由於全球電腦及資訊市場多由美國所主導，此案的觀點，未來也勢必影響到全球整體電腦軟體及資訊市場的發展，而電腦軟體相關企業也需由此作參考來擬定未來企業策略之規劃。本文嘗試由介紹電腦軟體的保護模式出發，說明電腦軟體過往之所以使用著作權為主要保護模式的因素。再經由電腦軟體著作權侵害及合理使用的重要案例，產生出如何判斷對於電腦軟體著作權是否受到侵害及是否為合理使用。接著以上述之基礎，透過Oracle v. Google一案，進一步分析在電腦軟體介面著作權問題

上仍存在的爭議。最後透過本案的爭議，探討在電腦軟體產業會受到的影響，並試著提出可能的建議方案。