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Python從初學到生活應用超實務（電腦視覺與AI加強版）：讓Python幫你處理日常生活與工作中繁瑣重複的工作

為了解決youbike還車查詢的問題，作者陳會安 這樣論述：

不只學會 Python，還要讓它「真正」進入你的日常生活！ 從語言入門、圖片影音處理、辦公室自動化到 AI 辨識系統一次上手！ 活用 PIL、Pandas、OpenCV、Matplotlib、MediaPipe、CVZone 等熱門 Python 套件！   　　．快速上手基礎的 Python 語言 　　．圖片 / 影片預處理、影像及文字辨識 　　．設定自動排程、批次檔案處理、操作自動化 　　．爬取電影 / 天氣 / 匯率等即時資料 　　．進行資料分析與視覺化圖表 　　．學會人臉、手勢及姿勢等即時影像偵測 　　．打造 AI 車牌辨識系統 　　．建立 LINE BOT 聊天客服機器人 　　．

活用 PIL、Pandas、OpenCV、MediaPipe、CVZone 等熱門套件 　　．提供每章習題及範例程式資源   　　適用讀者 　　✓ 已經有其他程式語言基礎、或對運算思維有興趣的初學者 　　✓ 適合讀者自學 Python 程式設計，亦可作為 Python 程式設計相關課程的上課教材   本書特色   　　本書讓你學得到 Python；用得到 Python；還能夠真正活用 Python 來解決日常生活、學習和工作問題。全書一共分為五大篇 ── 「Python 語言快速入門篇」、「影片剪輯和影像處理篇」、「辦公室自動化篇」、「網路爬蟲 / 大數據與視覺化篇」、「AI 人工智慧與資料庫

篇」。並提供許多立即可用的生活應用範例：Word 及Excel 的 Office 自動化、自動化批次檔案處理、自動排程、自動填寫 HTML 表單欄位、網路爬取即時資料、Open Data、大數據分析、資料視覺化與 MySQL 資料庫使用。   　　另外，本書提供了許多 Python 人工智慧應用：人臉、手勢和姿勢等即時影像偵測，以及 OpenCV 影像預處理、Webcam 應用和串流視訊，讓你實際打造車牌、物體、文字辨識系統。最後使用 Chatterbot 的 AI 對話訓練，建立 LINE BOT 聊天機器人。

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應用時空注意力圖卷積神經網路模型預測公共自行車需求

為了解決youbike還車查詢的問題，作者康淨依 這樣論述：

近年來，自行車共享系統(Bike-Sharing System , BSS)發展逐漸成熟，作為一種短距離通勤使用，BSS 可以有效地緩解城市的交通堵塞。台灣公共自行車系統「YouBike 微笑單車」每月騎乘量高達 800 萬次，是全世界周轉率最高的公共自行車系統，在這高騎乘載量的背後需要是一個更精準的調度規劃，若能精準預測下一個 30 分鐘自行車的租借量，可以讓營運商提前 30 分鐘在調度規畫上有更好的維運服務提供給市民，讓每位市民減少遇到場站無法借還的現象。現有大多數自行車預測方法雖然已經引入深度學習的技術，如卷積神經網路（CNN）和循環神經網路（RNN）。但交通流量是沒有結構的圖數據，為

了能更準確預測各站點自行車的需求問題，本研究透過注意力對重要特徵做權重加權後使用分析圖數據的圖卷積神經網路模型(GCN)來捕捉自行車站點間的空間特徵。自行車租借量具有週期性變化，為了捕捉時間動態我們將輸入的特徵值使用三個時間區塊為最近時間、每日週期、每週週期加入天氣因素做為訓練特徵輸入。GCN 模型是使用拉普拉斯矩陣作為圖卷積核，拉普拉斯運算元是二階微分運算元，需要使用切比雪夫 (Chebyshev’s) 多項式來降低 Laplacian 運算的複雜度。最後在使用阿達馬變換矩陣（Hadamard transform）對三個時間區塊輸出預測做加權融合，完成時空注意力 GCN 預測模型。本研究使用

2 個月的臺北市公共自行車租借資料集與天氣資料集，使用Pytorch 在 Google colab 平台實作，實驗結果顯示本研究預測 30 分鐘借車之平均絕對誤差(MAE)為 0.17、均方根誤差(RMSE)為0.28、平均絕對百分比誤差(MAPE)為5.95、R2-score為0.99,結果均優於多數卷積神經網路及整合移動平均自回歸等方法，本研究使用注意力圖卷積模型加入外部天氣因素可提升自行車租借量預測精準度。