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法語文法其實沒那麼難!QR Code版(隨書附法籍名師親錄標準法語朗讀音檔QR Code)

為了解決論文格式下載的問題，作者洪偉傑 這樣論述：

不用怕！真的就是這麼簡單！ 史上最好學、最易懂的法語文法書，深獲讀者好評， 堂堂推出QR Code版，讓您隨掃即聽，隨時隨地都能學習法語！ 　　■快跟著本書學習步驟，徹底打好法語文法基礎吧！ 　　本書精選34章初學者必備法語文法，包含法語文法中各詞性的介紹、常用的時態以及常用的法語表達方式。每章只要依照以下步驟，就能輕輕鬆鬆、一步一步學好法語文法！ 　　1. 生活對話搭配生動插圖：每章的最前面附有與該單元文法相關的生活對話，讓你在輕鬆有趣的情況下進入主題。 　　2. 文法解析表格：對話之後，用清楚簡單的表格，替代冗長的文字敘述。讓你馬上明白文法規則與重點。 　　3. 例句：

列舉簡單實用的例句，讓你從表格理解文法重點後，立即了解文法的實際運用。搭配朗讀音檔，只要掃描QR Code下載音檔，隨時聆聽，聽力與口說同時精進！ 　　4. 打鐵趁熱：每章後有5題小測驗，讓你輕鬆檢測學習成果。 本書特色 　　看了市面上的法語文法書，讓你打消學習法語的念頭了嗎？ 　　這本書送給害怕法語文法，而止步不前的你！ 　　不用艱澀的講解、不用你看不懂的例句， 　　運用表格比較、步驟講解、實用例句， 　　就是要你快速掌握法語基礎文法， 　　向學習法語邁出成功的一大步！ 　　特色1：把基礎文法分為34章，最適合初學者學習的分量！ 　　市面上的法語文法書，總是看起來又厚又重，令人望之卻

步嗎？本書精選初學者必學的初級文法，並分為34小章，包含：名詞、數字、近未來式和剛剛過去式、複合過去式、泛指詞、被動語態……等，由淺入深，就是要您把法語文法學好，是最適合法語初學者入門的基礎文法書！ 　　特色2：刪除艱澀文法，以淺顯易懂的生活對話，帶你迅速掌握文法重點！ 　　本書每一章的主題、說明的任何文法，都去蕪存菁，捨棄讓人搞不懂的艱澀枝節，直接切入重點，讓你一次到位，完全搞懂！ 　　此外，所有的文法，皆精選最生活化、最簡單的句子，學習文法不再被困難的例句阻礙。因為只有真正了解句意，才能真正了解該句的文法，並將文法連同例句進一步記憶、內化。 　　特色3：以表格對比相似文法，輕而易舉破解

文法盲點！ 　　除去一般文法書使用文字敘述的方式，本書使用大量的表格講解、對比相似的文法。讓你的文法概念更加清晰、更容易記憶關鍵文法！ 　　特色4：每章後附有小測驗，立即檢視學習成果！ 　　每章後皆有與該章主題相關的5題小測驗，讓你檢視學習成果、即時了解有哪些文法概念尚未掌握。 　　特色5：特聘淡江大學法文系名師親錄標準法語朗讀音檔，同時精進聽力與口說！ 　　特聘母語為法語的淡江大學法文系名師錄製書中單字、例句。尤其所有例句，還有一快一慢兩種速度，快的讓你感受法國人真正的對話語感，慢的讓你掌握文法重點。只要跟著音檔學習，讓你學習文法的同時，還能精進聽力與口說，並馬上從法語人士的口說裡，應證

書內文法重點！ 名人推薦 　　■名師審訂！不是好書不推薦 　　淡江大學法文系副教授 Alain Monier 　　高中法語專任老師周瑩琪 　　淡江大學法文系講師宋亞克 　　Ciel 歐協語文中心法語老師Pauline Malhautier 　　聯合審訂

全格局使用PyTorch - 深度學習和圖神經網路 - 基礎篇

為了解決論文格式下載的問題，作者李金洪 這樣論述：

　　深度學習擅長處理結構規則的多維資料（歐氏空間），但現實生活中，很多不規則的資料如：社群、電子商務、交通領域，多是之間的關聯資料。彼此間以龐大的節點基礎與複雜的互動關係形成了特有的圖結構（或稱拓撲結構資料），這些資料稱為「非歐氏空間資料」，並不適合用深度學習的模型去分析。   　　圖神經網路（Graph Neural Networks, GNN）是為了處理結構不規則資料而產生的，主要利用圖結構的資料，透過機器學習的方法進行擬合、預測等。   　　〇 在結構化場景中，GNN 被廣泛應用在社群網站、推薦系統、物理系統、化學分子預測、知識圖譜等領域。 　　〇 在非結構化領域，GNN 可以用在圖

型和文字等領域。 　　〇 在其他領域，還有圖生成模型和使用 GNN 來解決組合最佳化問題的場景。   　　市面上充滿 NN 的書，但卻沒有一本完整說明 GNN，倘若不快點學這個新一代的神經網路，你會用的普通神經網路馬上就會落伍了！非歐氏空間才是最貼近人類生活的世界，而要真正掌握非歐氏空間的問題解決，GNN 是你一定要學的技術，就由本書一步步帶領你完全攻略！   　　〇 使用 Graph 概念取代傳統的歐氏空間神經元 　　〇 最好用的 PyTorch + Anaconda + Jupyter 　　〇 從基礎的 CNN、RNN、GAN 開始上手神經網路 　　〇 了解基礎的啟動函數、損失函數、L1/

L2、交叉熵、Softmax 等概念 　　〇 NLP 使用神經網路處理 + 多頭注意力機制 　　〇 Few-shot/Zero-shot 的神經網路設計 　　〇 空間域的使用，使用 DGL、Networkx 　　〇 利用 GNN 進行論文分類   本書特色   　　～GNN 最強入門參考書～ 　　● 以初學者角度從零開始講解，消除讀者學習過程跳躍感 　　● 理論和程式結合，便於讀者學以致用 　　● 知識系統，逐層遞進 　　● 內容貼近技術趨勢 　　● 圖文結合，化繁為簡 　　● 在基礎原理之上，注重通用規律 　

在企業機器學習專案使用開發框架的效益

為了解決論文格式下載的問題，作者吳明臻 這樣論述：

隨著人工智慧的興起與軟硬體設備的快速進步，機器學習得以蓬勃發展，並且可以應用的範圍也逐漸擴大，機器學習的使用在企業之中也逐漸普及與越發重要。然而在一般企業，編寫機器學習程式的過程往往沒有固定的編寫格式，造成不同程式撰寫人員或在不同團隊間所產出的程式在配置上有著顯著的差異，比較資淺的工程師也往往只能模仿以往既有的程式。這種沒有明確規範的做法，會導致後續人員操作管理與維護上的不便。要如何減少程式管理上的支出成本也就成為每個企業都需要解決的問題，因此本論文為探討開源的機器學習開發框架—Kedro，探討是否可在企業機器學習程式撰寫提供一個標準的程序，同時研究是否可以加速機器學習程式的開發，以及相關人

員的教育訓練過程。在企業中，開發團隊常常需要和需求單位討論，如果開發框架本身可以提供整體架構的呈現，對討論的過程會提供相當的幫助。