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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讀取資料庫的問題，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。

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使用FPGA實現基於類神經網路之心電圖身份辨識系統

為了解決python讀取資料庫的問題，作者林郁勝 這樣論述：

本論文提出使用現場可程式化邏輯閘陣列(FPGA, Field Programmable Gate Array)實現使用心電圖進行身份辨識之系統。心電圖訊號由P、QRS、T波所組成具有因人而異的特徵。此系統以DNN為模型使用心電圖資料訓練，包含一層輸入層一層隱藏層一層輸出層，經軟硬體設計推論運算後與軟體驗算結果可得準確率約為99%，辨識率約為98%。之後將最後輸出層移除後即可得到具有提取心電圖特徵向量之類神經網路，將訓練集以內資料與訓練集外之資料進行特徵向量內積，與訓練集內資料相互特徵向量內積值所設之閥值(Threshold)進行軟體運算比對後可得準確率約為99%。 本論文首先將心電圖訊號進

行濾波，移除掉原始心電圖訊號中之雜訊，再將連續的心電圖訊號分切成每單位心率之分段資料，以R-peak為心率的中心點，對其取R-peak之前後180個採樣點，將每一個數據進行標準化至1到-1之間。最後將資料進行DNN之全連接層訓練。訓練完成後導出權重與偏置與輸入矩陣之參數以Matlab進行資料轉換為32位元16進制並以Quartus進行硬體結合Nios II軟體協同設計使用100M與50M雙時脈設計運算時間為1.09434ms。

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

為了解決python讀取資料庫的問題，作者酆士昌 這樣論述：

　　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。  

在企業機器學習專案使用開發框架的效益

為了解決python讀取資料庫的問題，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。