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Python計算與程式設計實踐：多媒體方法（第4版）

為了解決離字的問題，作者（美）馬克•古茨戴爾 這樣論述：

本書是一本獨特的Python 程式設計教程，使用媒體計算的方法教授Python 程式設計。 全書共17 章（分為4 個部分）和1 個附錄。第1 部分是前6 章，介紹了電腦科學、媒體計算、程式設計的概念，以及操作文本、圖片、修改圖元等程式設計技巧。第2 部分是第7 章到第10 章，主要介紹用Python 概念對聲音媒體進行各種操作。第3 部分是第11 章到第13章，主要介紹針對文本、網路、資料庫的Python 程式設計，還介紹了函數式程式設計、遞迴的思想和應用。第4 部分是第14 到第17 章，主要介紹視頻檔的程式設計操作，還介紹了物件導向程式設計的思想和方法。附錄部分給出了Python 語言

的快速參考。 本書通過媒體計算的方法，幫助讀者輕鬆地學習和掌握電腦科學思想和程式設計方法，適合作為高等院校電腦專業Python 程式設計、多媒體程式設計等課程的教材，也適合對Python程式設計感興趣的讀者自學參考。 馬克·古茨戴爾（Mark Guzdial）美國佐治亞理工學院電腦學院交互計算系教授、ACM國際計算教育研究研討會系列的創始人之一、ACM院士和傑出教育家、Journal of the Learning Sciences和Communications of the ACM的編輯委員會成員、2012年 IEEE電腦學會本科教學獎的獲得者。他的研究重點是學習科學和

技術，特別是計算教育研究。 芭芭拉·埃裡克森（Barbara Ericson） 研究科學家、美國佐治亞理工學院電腦學院計算外展系主任，曾擔任美國電腦科學教師協會董事會的教師教育代表、美國國家資訊技術女性中心K-12 聯盟的聯合主席以及AP電腦科學考試的高級講師。她的研究領域包括電腦圖形學、人工智慧、醫學和物件導向程式設計。 馬克和芭芭拉因在媒體計算方面的工作（包括本書），獲得了2010年ACM Karl V.Karlstrom傑出電腦教育者獎。 第 1 部分 引言 第 1 章 電腦科學與媒體計算概述2 1．1　什麼是電腦科學．2 1．2　程式設計語言．5 1．3　電腦理解

的東西．7 1．4　媒體計算：為什麼要數位化媒體．9 1．5　每個人的電腦科學．10 1．5．1　它與溝通有關10 1．5．2　它與過程有關11 1．5．3　你可能需要它11 問題　．11 深入學習13 第 2 章 程式設計簡介14 2．1　程式設計是關於命名的．14 文件及其名稱15 2．2　Python 中的程式設計．16 2．3　JES 中的程式設計17 2．4　JES 中的媒體計算18 2．4．1　顯示圖片22 2．4．2　播放聲音24 2．4．3　為值命名25 2．5　製作一個程式．27 函數：真正像數學的 函數接受輸入30 程式設計小結32 問題　．32 深入學習36 第 3 章

創建和修改文本37 3．1　字串：在電腦中製作人類文本．37 從字串製作字串：講故事39 3．2　用for 來拆分字串41 3．2．1　測試這些字母．　43 3．2．2　拆分字串，合併 字串．　45 3．2．3　用索引拆分字串　48 3．2．4　使用索引實現鏡像、反轉和分離字串．　50 3．2．5　使用關鍵字密碼對字串進行編碼和解碼．　52 3．3　按單詞拆分字串　53 3．4　字串內部是什麼　55 3．5　電腦能做什麼　56 程式設計小結．　57 程式片段．　57 字串程式片段．　57 問題　57 深入學習．　61 第 4 章 使用迴圈修改圖片．　62 4．1　如何編碼圖片　62 4．2　操

作圖片　66 流覽圖片．　70 4．3　更改顏色值　71 4．3．1　在圖片中使用迴圈　71 4．3．2　增加/減少紅色（綠色、藍色）．　73 4．3．3　測試程式：這真的有效嗎．　77 4．3．4　一次更改一種顏色　77 4．4　創造日落　78 理解函數．　78 4．5　變亮和變暗　83 4．6　創造負片　84 4．7　轉換為灰度圖　85 4．8　用索引指定圖元　86 程式設計小結．　89 圖片程式片段．　89 圖元程式片段90 顏色程式片段90 問題　．90 深入學習93 第 5 章 使用選擇的圖片技術94 5．1　替換顏色：紅眼、棕褐色調，海報化．94 5．1．1　減少紅眼97 5．1．

2　棕褐色調和海報化圖片：使用條件選擇顏色99 5．2　比較圖元：邊緣檢測103 5．3　背景消除．105 5．4　摳像．108 5．5　在範圍內著色．　111 5．5．1　添加邊框　111 5．5．2　加亮圖片的右半部分112 5．6　選擇無需再次測試．113 程式設計小結115 問題　．115 深入學習117 第6　章 按位置修改圖元118 6．1　更快地處理圖元．118 6．1．1　用range 在圖元上迴圈．119 6．1．2　編寫更快的圖元迴圈121 6．2　鏡像圖片．122 6．3　複製和轉換圖片．128 6．3．1　複製129 6．3．2　複製到較小的圖片和修改．133 6．3．

3　複製和引用135 6．3．4　創建拼貼圖136 6．3．5　通用複製139 6．3．6　旋轉140 6．3．7　縮放142 6．4　組合圖元：模糊．146 6．5　混合圖片．148 6．6　繪製圖像．150 6．6．1　使用繪圖命令繪圖151 6．6．2　向量和點陣圖表示　152 6．7　程式作為指定繪圖的過程．　154 我們為什麼要編寫程式　155 程式設計小結．　156 問題　156 深入學習．　161 第 2 部分 聲音 第 7 章 用迴圈修改聲音．　164 7．1　聲音如何編碼　164 7．1．1　聲音的物理學．　164 7．1．2　研究不同的聲音　166 7．1．3　編碼聲音．

　169 7．1．4　二進位數字和二進位補數．　170 7．1．5　存儲數位化的聲音　171 7．2　操作聲音　172 7．2．1　打開聲音和操作樣本集．　172 7．2．2　使用JES MediaTools　175 7．2．3　迴圈．　176 7．3　改變聲音的音量　177 7．3．1　增加音量．　177 7．3．2　真的有效嗎．　178 7．3．3　減小音量．　181 7．3．4　使用陣列索引標記法　182 7．3．5　在聲音中理解函數　182 7．4　規格化聲音　183 產生削波．　184 程式設計小結．　185 音效檔函數和片段．　186 聲音物件函數和片段．　186 面向樣本的函數和

片段　186 問題　186 深入學習．　188 第 8 章 修改範圍中的樣本．　189 8．1　對聲音的不同部分進行不同操作　189 複習索引陣列標記法．　190 8．2　拼接聲音．192 8．3　通用剪輯和複製．197 8．4　反轉聲音．199 8．5　鏡像．200 8．6　關於函數和作用域．201 程式設計小結203 問題　．203 深入學習204 第 9 章 通過組合片段製作聲音205 9．1　通過疊加合成聲音．205 9．2　混合聲音．206 9．3　創建回聲．207 9．3．1　創建多個回聲208 9．3．2　創建和絃209 9．4　採樣鍵盤的工作原理．209 採樣作為演算法213

9．5　疊加式合成．213 9．5．1　製作正弦波213 9．5．2　疊加正弦波215 9．5．3　檢查結果215 9．5．4　方波216 9．5．5　三角波218 9．6　現代音樂合成．219 9．6．1　MP3　220 9．6．2　MIDI．220 程式設計小結221 問題　．221 深入學習223 第 10 章 構建更大的程式224 10．1　自頂向下設計程式．225 10．1．1　自頂向下的設計實例．225 10．1．2　設計頂層函數226 10．1．3　編寫子函數228 10．2　自底向上設計程式．231 自底向上過程的示例232 10．3　測試程式．232 測試邊界條件234 10

．4　關於調試的提示．234 10．4．1　尋找要擔心的語句　235 10．4．2　查看變數．　235 10．4．3　調試冒險遊戲　237 10．5　演算法和設計　240 10．6　連接到函數外的資料．　240 10．7　在JES 之外運行程式　243 程式設計小結．　245 問題　246 深入學習．　248 第 3 部分 文本、檔、網路、資料庫和統一媒體 第 11 章 使用方法操作文本和檔．　250 11．1　作為統一媒體的文本．　250 11．2　操作部分字串．　250 11．2．1　字串方法：介紹對象和點標記法．　251 11．2．2　列表：強大的結構化文本．　253 11．2．3　字

串沒有字體　255 11．3　文件：放置字串和其他東西的地方　255 11．3．1　打開和操作檔　257 11．3．2　生成套用信函　258 11．3．3　從網際網路讀取和運算元據．　259 11．3．4　從網頁上抓取信息　261 11．3．5　讀取CSV 數據　262 11．3．6　編寫程式　263 11．4　Python 標準庫　264 11．4．1　再談導入和你自己的模組．　265 11．4．2　用亂數為程式添加不可預測性．　266 11．4．3　利用庫讀取CSV文件．　267 11．4．4　Python 標準庫的例子．　268 程式設計小結．　268 通用程式片段268 字串函數、函數

、方法和片段．269 清單函數和片段269 問題　．269 深入學習271 第12 章 高級文本技巧：Web 和信息．272 12．1　網路：從網上獲取文本．272 12．1．1　自動訪問CSV 資料275 12．1．2　訪問FTP　276 12．2　使用文本在媒體之間轉換．276 12．3　在媒體之間移動資訊．279 12．4　使用列表作為媒體表示的 結構文本．281 12．5　在圖片中隱藏資訊．282 將聲音隱藏圖片內284 程式設計小結285 通用程式片段285 問題　．286 深入學習287 第 13 章 為Web 創建文本288 13．1　HTML：網頁的標記法288 13．2　編寫

程式生成HTML．291 制作主頁293 13．3　資料庫：存儲文本的地方．296 13．3．1　關聯式資料庫298 13．3．2　使用散列表的示例關聯式資料庫298 13．3．3　使用SQL ．301 13．3．4　用資料庫構建網頁303 問題　．304 深入學習306 第 4 部分 影片 第 14 章 創建和修改影片308 14．1　生成動畫．309 14．2　使用視頻源．316 視頻操作示例316 14．3　自底向上建立視頻效果．319 問題　323 第　15 章 速度．　326 15．1　關注電腦科學　326 15．2　什麼使程式更快　326 15．2．1　電腦真正理解的是什麼．　3

26 15．2．2　編譯器和解譯器　327 15．2．3　什麼限制了電腦的速度．　331 15．2．4　它真不一樣嗎　333 15．2．5　讓搜索更快．　334 15．2．6　永遠不會完成或無法編寫的演算法．　336 15．2．7　為什麼Photoshop 比JES　更快　337 15．3　什麼使電腦更快　337 15．3．1　時鐘頻率和實際計算．　338 15．3．2　存儲：什麼使電腦變慢．　339 15．3．3　顯示．　340 問題　340 深入學習．　341 第 16 章 函數式程式設計．　342 16．1　使用函數讓程式設計更容易．　342 16．2　使用映射和歸約的函數式程式設計　3

45 16．3　針對媒體的函數式程式設計．　348 不改變狀態的媒體操作　349 16．4　遞迴：強大的思想　350 16．4．1　遞迴目錄遍歷　354 16．4．2　遞迴的媒體函數　356 程式設計小結．　357 函數式程式設計．　357 問題　358 第 17 章 物件導向程式設計．　360 17．1　物件的歷史　360 17．2　使用海龜　361 17．2．1　類和對象．　361 17．2．2　向物件發送消息　362 17．2．3　物件控制其狀態364 17．3　教海龜新技巧．365 17．3．1　覆蓋原有的海龜方法．367 17．3．2　一次使用多隻海龜368 17．3．3　帶有圖片的

海龜369 17．3．4　跳舞的海龜371 17．3．5　遞迴和海龜372 17．4　物件導向的投影片放映．373 使Slide　類更加物件導向376 17．5　物件導向的媒體．376 17．6　盒子喬．380 17．7　為什麼要物件．381 程式設計小結382 物件導向程式設計383 圖形方法383 Turtle　和World 的方法．383 問題　．384 深入學習．　386 附錄A　Python 快速參考　387 A．1　變數．　387 A．2　函數創建．　387 A．3　迴圈和條件　387 A．4　運運算元和表示函數　388 A．5　數位函數．　389 A．6　序列操作．　389 A．

7　字串轉義　389 A．8　有用的字串方法　389 A．9　文件．　390 A．10　列表．　390 A．11　字典、散清單或關聯陣列　390 A．12　外部模組　390 A．13　類．　391 A．14　函數式方法　391 參考資料．　392

離字進入發燒排行的影片

車牌號碼、條碼、貨櫃碼自動辨識方法

為了解決離字的問題，作者温震宇 這樣論述：

光學文字辨識(Optical Character Recognition, OCR)近年來廣泛地應用在智慧運輸系統(Intelligent Transportation System, ITS)，透過自動化辨識車牌號碼、條碼、貨櫃碼可有效地管理交通運輸與貨物流通，使用影像辨識方法可以節省成本且安全性高，故本論文研究如何穩定地在各種不同的環境下辨識文字與數字。 本論文首先比較六種影像增強方法，選擇速度與效果較佳的色彩飽和度增強方法，作為夜間車牌號碼辨識前處理方法與條碼對比度提升之方法。夜間車牌影像經過增強與傾斜校正後，可得到較佳的定位與分割結果，再結合支持向量機(Support Vect

or Machine)、類神經網路(Artificial Neural Networks)與歐式距離(Euclidean Distance)的多重分類器辨識英文與數字。 條碼的辨識中，首先利用條碼的梯度找出條碼區域，再以銳化與提升對比度改善最短焦距與手震造成的模糊問題，使用霍夫轉換(Hough Transform)找出條碼的水平軸進行傾斜校正，最後找出號碼位置做分割與辨識。 貨櫃碼辨識中，直接使用Bernsen區域二值化方法分離字元與背景，再使用區域大小、支持向量機、中值濾波器過濾非字元的雜訊，最後將分割的字元重新做Otsu全域二值化再進行辨識。 我們提出的影像增強能夠提供更

好的視覺感受，而自動化辨識的三種系統皆有不錯的辨識率，可以有效地應用在車輛停放、交通運輸、貨物流通上。

青少年閱讀素養之培育：談不同學科領域的文 本引導

為了解決離字的問題，作者唐淑華 這樣論述：

　　素養導向的教學是臺灣108新課綱的重點，而本書主要目的即在探討中學階段的閱讀素養培育，尤其聚焦在故事體（narrative）、資訊體（informational text）以及論辨體（persuasive text）三種文本類型的引導。本書設定的主要讀者是中學階段的老師，以及關心中學階段讀寫帶領的讀者，包括家長、學術工作者，甚至是民間的讀書會帶領者。      　　本書以認知角度切入，探討如何根據文本結構設計討論問題與閱讀單等讀寫引導活動，並透過主題、大概念等方式來設計多文本閱讀內容。除了爬梳此領域相關文獻並引述超過三百筆的中英文參考文獻之外，更希望提供具體教學實例以供

在學之師培生或是已進入職場之現職老師參考。由於目前坊間涉及閱讀教學或閱讀素養培育之書籍多以國小階段為主，本書則以青少年閱讀為主要訴求。希望透過本書能夠提供讀者一個具體的帶領方向，也誠摯希望可以藉由拋磚引玉方式喚起更多人對青少年閱讀的關注。讓我們共同為提升臺灣學子之閱讀與寫作素養一起努力！  

可有效回覆字串相似度搜尋之演算法

為了解決離字的問題，作者黃宥勝 這樣論述：

編輯距離(edit distance) 是一個廣泛地被用於測量字串之間相似程度的度量，而字串相似度搜尋(string similarity search) 則要找出在特定的字串集合中和給予的查詢字串(query string) 相似的字串。以編輯距離為測量依據的字串相似度搜尋，被大量地應用在如數據清理(databasecleaning) 、錯誤檢查更正(Error detection and correction) 與資料擷取(data retrieval) 等領域。目前此類問題的解決方法大多先將可排除的字串過濾掉後，再對剩下的字串進行檢驗。然而，這些方法在排除字串的過程中，幾乎全部都採用相

同的過濾規則，使得效率隨著字串集合的改變而下降。為了克服這個問題，我們提出一個整合不同過濾方法的資料結構(data structure) 讓字串的過濾維持穩定的效率。我們並提出對應的演算法解決兩個主要的字串相似度搜尋問題：範圍查詢(rangequery) 與前k 個查詢(top-k query) 。實驗結果顯示當門檻值小於一定的程度時，我們的方法在範圍查詢上具有優異的性能表現。