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這兩本書分別來自麥浩斯 和碁峰所出版 。
國立臺中教育大學 語文教育學系碩博士班 楊裕貿所指導 何淑惠的 教導國小五年級學童檢查及修改病句策略對其校正病句成效之行動研究 （2021），提出c語言練習ptt關鍵因素是什麼，來自於病句、校正病句、句子成分、檢查和修改策略、語法。
而第二篇論文國立成功大學 高階管理碩士在職專班(EMBA) 馬瀰嘉所指導 彭季堯的 應用機器學習預測目標客戶–以E公司為例 （2021），提出因為有 機器學習、混淆矩陣、銷售漏斗的重點而找出了 c語言練習ptt的解答。
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生活裡的芳療小百科 由內到外，溫柔保養身體與心靈的植物療癒對策〔溫柔升級版〕
為了解決c語言練習ptt 的問題，作者Sherry·雪莉 這樣論述：
2021年誠意增訂版，更好閱讀，新知也更完備， 讓你的芳療知識溫柔進化，為身心帶來全方位的實用呵護。 -- 「芳療跟其他療癒途徑一樣，只有「使用」才會產生「作用」。 在使用時，大家關心的、容易搞不清楚的，有很高的重疊性。 我把這些內容整理出來，除了利用大量比喻，希望可以幫助你快速接收新概念，更多的是釐清疑惑時會需要理解的知識脈絡。 經過五年的成長，再看這本書，核心概念一樣精彩，但我還想再補充一些內容，以回應更多使用者的需求。附錄中個別品項的介紹順序，也改成使用時更方便翻閱、比較的編排。 希望這本書可以成為你芳療路上的好夥伴。」——芳療家知識學院 教育總監 Sherry • 雪莉 -
-- 芳療家知識學院 教育總監 Sherry • 雪莉， 集結多年經驗，細心解答使用者最想知道的芳療疑問。 從應用原理開始，細心解答那些在芳療生活中，理不出脈絡的疑問。 體驗芳療生活的理性與感性， 你也可以寫出自己的配方，調出自己的黃金比例， 感受花草木果溫柔的魔力，享受精油、純露與植物油更貼身對症的療癒。 --- 封面植物圖樣 / 依蘭，別稱香水樹，花形優雅，花香濃郁。在芳療中是同時可以紓解身心靈緊繃的重要植物，尤其擅長守護陰陽能量的交流平衡。
教導國小五年級學童檢查及修改病句策略對其校正病句成效之行動研究
為了解決c語言練習ptt 的問題，作者何淑惠 這樣論述：
本研究採行動研究法，探究教導學生檢查及修改病句策略對其校正病句的教學歷程、成效及學生的看法。研究者以高雄市某國小五年級30位學生為研究對象，實施9週共18節課的教學。教學前，先對學生實施前測以評估該班學生的先備知識。教學時，採用三階段的課程（1.教導認識詞類、句子及句子的六大成分 2.教導檢查策略 3.教導檢查及修改病句）搭配鷹架四步驟的教學（1.教師示範 2.小組討論 3.作業練習 4.教師統整）。課程結束時，利用後測及教學後回饋表以了解教學後的成效。資料經過分析後得到以下研究結論：一、運用檢查及修改病句策略於國小五年級學童校正病句教學之歷程明確具有推廣價值（一）校正病句課程及教學架構的設
計有助學生能力的堆疊。（二）解題四步驟有助學生順利解題。（三）鷹架四步驟中的合作學習能發揮學習效果。二、教導學童運用檢查及修改病句策略提升校正病句的成效顯著三、學童對於運用檢查及修改病句策略於校正病句課程持正面看法（一）學童能理解語法專有名詞。（二）學童認為學習校正病句課程並不困難。（三）學童會自動使用斷詞法及簡縮法這兩種策略來辨識病句。（四）學童認為合作學習對本課程有很大的助益。（五）學童高度接受本教學課程。研究者根據研究結果提出教學和未來相關研究的建議。
Python x Excel VBA x JavaScript：網路爬蟲 x 實戰演練
為了解決c語言練習ptt 的問題，作者廖敏宏（廖志煌） 這樣論述：
．進階封包分析技巧，掌握數據來源熟悉度。 ．逐步說明的實戰範例，輕鬆學會網站爬蟲技巧。 ．清楚分類網站類型，系統性了解網站全貌。 ．多語言開發技巧，快速提升程式開發能力。 ．多元開發技巧，節省自行搜尋與研究時間。 本書著重多語言操作應用（Excel VBA、Python、JavaScript）與多解法開發爬蟲程式、網路封包側錄分析、網站資料尋找分析，有別於坊間爬蟲書籍僅以Python作為爬蟲操作語言與單一方式解決問題的作法。 著重原理與觀念，多角度學習，效果更佳 承襲《Excel VBA 實戰技巧｜金融數據x網路爬蟲》中提過的觀念，「爬蟲原理與觀念通了，任何程式語言都可以做
爬蟲程式」與多元開發的精神。本書在加入Python後，並以Python常見的爬蟲模組來解決同一個爬蟲問題，讓讀者可從多角度去學習Python與爬蟲程式的開發技巧。 JavsScript加密混淆破解技法大公開 JavaScript對於網頁是非常重要的腳本語言，而讀者遇到以JavaScript做加密、混淆、美化等技巧的網頁，往往就望之興嘆無法再進行分析與開發爬蟲，藉由Excel VBA、Python對JavaScript操作範例練習，讓讀者面對相關網頁不再裹足不前。 針對封包側錄與發送過程進行詳細的探討與解說 封包分析是開發爬蟲程式最重要的一環，若封包側錄、分析、發送等環節出錯
，將會導致開發爬蟲程式出現嚴重錯誤，陷入「一步錯步步錯」的窘境，要解決此問題就必須對封包發送內容能清楚掌握，本書針對封包側錄與發送過程進行詳細的探討與解說，透過工具設定與操作，明確封包內容資訊，進一步提升爬蟲分析能力。 分析網站資料產生的流程，分成網頁操作、封包側錄與分析、連線測試等階段，將每個階段的特徵記錄、整理、歸納而成「網頁操作分析表」，讓讀者在分析網站能一目了然網頁全貌，可避免分析了後面忘了前面的分析，導致開發爬蟲程式遺漏了關鍵步驟而造成無法抓取網頁資料。 各界推薦 國立政治大學應用數學系副教授 蔡炎龍 Tivo168教你Excel輕鬆投資理財 Tivo Chang
算利教官 楊禮軒
應用機器學習預測目標客戶–以E公司為例
為了解決c語言練習ptt 的問題，作者彭季堯 這樣論述：
經理人如果能夠精準預測潛在目標客戶，代表企業可以快速並正確安排為了成交客戶的各項資源投入。但傳統透過業務人員判斷是否為目標客戶之銷售方式，因為不容易有共同的認定標準而無法在組織間推廣，也因為業務人員個性、背景、喜好不同，無從談起預測的一致性和準確性。本研究藉由E公司客戶關係管理系統中所記錄的近2年內商機資料，使用機器學習的方法進行資料分析，希望能夠在E公司B2B的商業模式下，建置高品質的潛在成交客戶預測模型。藉由適當的模型推薦潛在成交客戶來取代人為判斷，可幫助經理人對企業資源以及行銷活動加以合理運用及分配，能夠降低營運成本並增加企業獲利。本研究將E公司提供之商機樣本資料，經過資料前處理後，使
用隨機森林、羅吉斯迴歸、套索迴歸以及支援向量機等機器學習方法，以Python 程式語言建置機器學習模型並比較精確率、召回率、F1-分數等模型績效指標。本研究發現若E公司追求精確率以隨機森林模型績效較佳，若追求召回率則以支援向量機模型績效較佳。由套索迴歸係數顯示影響成交勝算的變數有「所在區域」、「上市櫃資訊」、「員工人數分箱」，所在區域結果顯示客戶為高雄市成交的勝算大於台北市、台北市成交的勝算大於台中市。上市櫃資訊結果顯示客戶為興櫃成交的勝算大於上櫃、上櫃成交的勝算大於一般企業。員工人數分箱結果顯示客戶公司是「員工人數2級」成交的勝算大於「員工人數1級」，「員工人數2級」和「員工人數3級」的客戶
成交勝算相近。 本研究成果顯示，E公司可以採用適當的機器學習模型，在新商機進入E公司客戶關係管理系統中時，第一時間識別潛在成交客戶，除幫助經理人優先投入銷售資源外，E公司更能以此成果為基礎，持續推動數位優化達成數位轉型，建立競爭對手難以模仿的數位優勢。