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圖解TensorFlow 2初學篇：實作tf.keras + Colab雲端、深度學習、人工智慧、影像辨識

為了解決python免費下載的問題，作者林大貴 這樣論述：

　　TensorFlow 2是最受歡迎的「人工智慧與深度學習」平台，學會了TensorFlow 2，對於你的現有工作提升與未來轉職都有很大的幫助，然而多數人在學習過程中卻遇到了很多困難，而本書能解決學習TensorFlow 2的障礙。 　　✪漸進式系統化學習TensorFlow 2 　　本書是《圖解TensorFlow 2》系列叢書的第一本初學篇，本系列叢書主要是幫助初學者解決進入此領域的障礙，循序漸進有系統地學習「TensorFlow 2與人工智慧、深度學習」，本系列叢書詳細說明於本書序言。 　　✪圖解輕鬆理解深度學習與人工智慧 　　很多讀者都是在百忙之中抽空學習，本

書以很多的「圖解」來解說深度學習原理與程式系統的架構圖。由於「一張圖勝過千言萬語」，比起文字的說明，「圖解」更可讓原理易懂且印象深刻。 　　✪Step by Step實作快速上手 　　你只需要有Python基礎，依照本書範例程式碼Step by Step的詳細解說，便可讓你快速學會實作不同的深度學習模型。 　　✪節省訓練模型的時間與金錢 　　本書介紹Google Colab，只需要有Google帳號與瀏覽器，就能夠免費使用GPU訓練模型，加快訓練速度十多倍以上，可節省你採購與安裝顯示卡的昂貴費用。 　　✪培養「深度學習模型」直覺式的理解 　　本書介紹玩TensorFlow Playgro

und理解深度學習的原理。透過實際示範，讓你眼見為憑（有圖有真相），例如：什麼是「神經元」？什麼是「過度擬合」（overfitting）？並了解如何設定超參數等。 　　✪學會TensorFlow 2的最新技術 　　本書介紹TensorFlow 2的高階API tf.keras建立多層感知器（MLP）與卷積神經網路（CNN） 模型，能簡化模型建立與訓練，還介紹三種建立模型的方式以及四種儲存模型方式。 　　✪學會影像辨識從原理到實作 　　本書介紹影像辨識原理，以視覺化顯示CNN模型每一層特徵圖，讓你理解卷積層與池化層如何提取特徵。多個範例程式實作了影像預處理、建立模型、訓練、測試模型、預測結果

、儲存模型。 　　✪學會訓練深度學習模型的實務經驗 　　本書教你使用DropOut、Regularization、BatchNormalization、EarlyStop、ImageDataAugment等方法，可有效降低overfitting與提高準確率。將Cifar CNN模型原本準確率69%大幅提高至90%。 本書特色 　　繼台灣人工智慧領域最暢銷著作《TensorFlow+Keras深度學習人工智慧實務應用》之後，大數據分析大師、暢銷名作家 林大貴最新力作《圖解TensorFlow 2初學篇：實作tf.keras + Colab雲端、深度學習、人工智慧、影像辨識》嶄新登場！解決學

習TensorFlow 2的障礙，輕鬆進入深度學習與人工智慧領域！ 　　✪漸進式系統化學習TensorFlow 2 　　✪圖解輕鬆理解深度學習與人工智慧 　　✪Step by Step實作快速上手 　　✪Colab節省訓練模型的時間與金錢 　　✪養成深度學習模型直覺式的理解 　　✪學會TensorFlow 2的最新技術 　　✪學會影像辨識模型從原理到實作 　　✪學會訓練深度學習模型的實務經驗

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網絡爬蟲與反爬蟲相關研究

為了解決python免費下載的問題，作者楊杰淮 這樣論述：

本研究的目的，主要在分析Python在網路技術領域上的應用，以及Python應用於網路爬蟲實作上的相關研究。研究採用文獻分析、系統實作等方式。研究之進行流程，首先著重於Python和HTML的相關語法之探討，與Python應用於網路技術領域，Python於網路爬蟲相關之應用。次要爬蟲相關實作部分，經由閱讀相關資料後進行系統分析與開發，以驗證Python運用於網路爬蟲與反爬蟲之效益完成研究。本研究主要用Notepad++記事本和Visual Studio Code撰寫html相關語法和python程式語言實行網路爬蟲相關功能，網路爬蟲運用到的套件包含BeautifulSoup套件和reques

ts套件，其中BeautifulSoup套件主要功能是用來擷取網頁上所需的資料並加以解析，在這之前，要先裝requests套件，requests套件主要功能是透過get()方法存取網頁的網址，要先從網頁取得該網址以後，才能擷取該網頁的資料，在BeautifulSoup套件裡，擷取資料比較常用到的有find_all()方法和select()方法，以find_all()方法先取得網頁的大部分內容資料，再以select()方法擷取指定小部分的指定參數資料內容，繪製相關架構圖主要是用Draw.io繪製軟體。經過實作且閱讀過大量的相關文獻，並且不斷的嘗試相關技術的應用與技術上的突破，希望透過本研究的網路

爬蟲相關實作的正面貢獻和反爬蟲的防範方式具體貢獻，在未來可以幫助到想學習Python網路爬蟲卻不懂其中程式意思的人們，亦或是提供給網路技術相關領域的人們有一個防止別人惡意網路爬蟲的方法。本論文主要透過Python網路爬蟲和反爬蟲的解析，次要則是透過CSS和JS相關語言達到爬蟲的目的。

給工程師的第一本理財書：程式金融交易的118個入門關鍵技巧【暢銷回饋版】

為了解決python免費下載的問題，作者酆士昌 這樣論述：

　　超好評！首版上市累積銷售數千本~ 　　感謝讀者熱情支持，再版推出暢銷回饋嘉惠更多朋友 　　好評再上市，回饋發行中！   　　專業的投資理財，需要金融知識、資料分析與資訊技術等三者的結合。而具備資訊技術的工程師學習金融理財，只欠東風，藉由本書提供的金融專業與資料分析的方法，將幫助工程師善用程式工具，來學習投資理財。   　　Python及R語言簡單好用，函數工具與套件齊全，延伸應用廣泛，並且在統計、圖形繪製、網路資料擷取上都很方便。藉由本書118個技巧與案例的逐步演練及說明，再加上工程師本身的資訊技能，學習金融科技理財，如獲降龍十八掌。   　　在資訊技術逐漸滲入金融領域的同時，傳統的交

易與理財工具也不斷的改變與進化。另外，隨著網路的普及，許多的資料與行為數據公開在網路上，可讓使用者分析與取用，形成金融科技應用的一個領域。   　　本書的第一章先介紹商品，使你對於市面的商品及其應用有初步的認知，接著第二、三章則介紹資料的取得方式，能將資料載入程式中使用。後續的章節內容繼續說明常見的投資商品與應用方式，並加上程式的輔佐應用介紹，最後介紹國內券商的即時報價與下單，可給你基礎的金融交易概念。   　　【工程師為何要學習理財？】 　　◎工程師具備資訊技能，能掌握資訊工具進行數據分析，易於進入量化與自動化的理財領域。 　　◎工程師喜歡探索問題，並找出解決方案，透過方法與工具的學習，可找

出屬於自己的理財方式，並交由程式執行。 　　◎工程師有自己的職能工作，無法像專業操盤手一樣，有很多時間盯盤，交給程式輔助判斷或是自動執行，是最合適的方式。

雲端化觀光 O2O App 及其大數據分析系統

為了解決python免費下載的問題，作者李瑞彬 這樣論述：

白沙屯媽祖每年吸引超過 500 萬的香客前來進香朝拜，但因在地街區商業環境薄弱，因而導致遊客消費力低、停留時間短、居民年齡層偏高三大問題。 「白沙屯媽祖數位一條街」計畫的目的，即是為了解決上述問題，透過建立街區免費 Wi-Fi 環境及 「通霄 e 點通」App，將白沙屯轉換為數位寬頻應用街區。「通霄 e 點通」App 作為數位街區的核心應用，提供了多項 O2O ( Offline to Online / Online to Offline ) 的數位行銷功能，進而創造當地數位體驗經濟及擴展周邊商機。為了達到數位街區永續經營的目的，我們在計畫中也提供了大數據分析的功能， 以持續優化「通霄 e

點通」App 及其他的數位街區應用，並藉此檢驗 App 與數位街區應用的實際功效。