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打造股市小秘書：聊天機器人x網路爬蟲x NoSQLxPython整合應用實務

為了解決寫App 軟體的問題，作者楊超霆,林建興,鍾皓軒 這樣論述：

　　AI人工智慧已經踏進我們的生活，藉由機器人的幫助，我們可以節省大量處理瑣事所需花費的時間，將精力集中在更有生產力的事務上。本書將告訴您如何在LINE這套全民都有的通訊軟體上開發一個聊天機器人，它可以自動爬取您所關注的股市訊息，在第一時間將重要的訊息推送到您的手機上，讓您可以做最即時的投資決策。 　　本書可以幫助您： 　　．從零開始建置一個Python開發環境 　　．學會基本的Python語法與程式設計概念 　　．了解如何進行網路爬蟲 　　．了解Github的基礎操作 　　．架設與管理MongoDB資料庫，藉此熟悉NoSQL資料庫的操作 　　．程式選股概念 　　．實作籌

碼面、技術面、基本面爬蟲 　　．打造一支完全客製化的聊天機器人，依據您的選股策略，主動推播資訊  

寫App 軟體進入發燒排行的影片

手機遊戲應用程式《蔬寶英雄》之創作論述

為了解決寫App 軟體的問題，作者林冠宇 這樣論述：

《蔬寶英雄》是一款推廣多蔬食、少吃肉的手機遊戲APP，以「記錄飲食」的方式培養玩家對自身健康管理的掌握同時推廣環境保護。近幾年來，溫室氣體含量增加，造成氣候極端變化，導致海平面迅速上升，其中與畜牧業有著密不可分的關係。因此，創作者希望藉由《蔬寶英雄》的設計，以習慣養成的方式，讓更多人重視全球暖化議題同時提倡吃蔬減碳的觀念。文獻探討中，列出四個關於健康管理與習慣養成的作品作為參考案例，並歸納整理參考的依據來進行說明。創作背景以畜牧業的動物作為美術參考，動物們擔任遊戲中的角色，讓操作者在飲食記錄中可以將動物收集並送至屬於牠們的烏托邦。作品設計的軟體設備是透過 Adobe Illustrator

繪製圖像以及運用 Cordova 程式來撰寫APP兩種軟件製作，並操作具有相機功能的智慧型手機作為本創作的硬體設備。《蔬寶英雄》的特色在於透過照相的方式記錄食物，此設計目的是避免玩家在記錄過程中因得勝心而產生的作弊行為。於其他同類型遊戲相比，《蔬寶英雄》的社群系統讓玩家互相勉勵，並營造一個美好的情境帶領玩家盡興遊玩。創作者藉由本創作《蔬寶英雄》手機遊戲APP，協助操作者習慣的養成與健康的管理，透過遊戲互動及成就機制的方式，幫助玩家增加地球的環保知識。

我帶孩子學英語：英語小達人訓練手冊

為了解決寫App 軟體的問題，作者DIEGO爸爸 這樣論述：

本書作者是個非常普通的孩子爸爸，但他從孩子5歲開始，利用豐富的互聯網英語資源，借助先進的英語學習軟體，按照科學的訓練方法，加上日復一日的堅持，在12歲語言關鍵期內，將孩子的英語能力提升到接近母語的水平。本書從家長的思想準備和角色定位入手，隨後從聽說能力培養、詞彙和閱讀、拼寫、語法和寫作行文，最後對各階段孩子適合的英語考試做了詳細闡述，將Diego在每個階段的案例和具體做法融入其中。作者走出了一條啞巴英語爸爸當教練員帶領孩子學英語的成功道路，本書內容非常接地氣，有很強的可複製性和實操性，適合所有關注孩子英語學習的家長朋友們。 Diego爸爸，大學教師，和千千萬萬孩子爸爸一

樣，屬於聾啞英語使用者。因重視孩子的英語學習，在Diego五歲左右開始探索兒童英語學習方法，提出「家庭是孩子英語學習的主戰場」的觀點並成功落地。   目前通過個人微信公眾號和家長訓練營微信群等方式，致力於幫助中國普通家長在家裡為孩子構建沉浸式英語習得/學得環境。Diego，5歲開始學英語，8歲時去美國小學學習半年，ESL入學測試5分，各門課程全A，Ohio州小學統考英語成績765分。10歲時通過劍橋高級英語考試（CAE），閱讀藍思指數1161L。2017年7月獨立完成清華大學在線MOOC課程《通用學術英語CAP》，獲得94分的優秀成績。 前言 家長常見困惑   第一篇：不出

國學好英語   第1章 犬父虎子 不出國真的能學好英語嗎？ 父母英語不好也能規劃孩子的英語學習嗎？ 1.1 此虎爸非彼虎爸 / 1.2 Go Diego Go / 1.3 劍橋考級過關斬將 / 1.4 到美國檢驗學習效果 / 1.5 最小的大學先修課學員 /   第2章 摔跤吧，爸爸 為什麼我的孩子無法堅持？ 把孩子交給英語培訓機構就能學好英語嗎？ 孩子不聽話怎麼辦？ 2.1 家庭是英語學習主戰場 / 2.2 家庭環境與孩子 / 2.3 成為教練型父母 / 2.4 掌握基本的電腦技能 / 2.5 教練型父母的反思與妥協 /   第3章 學點方法防忽悠 不讓孩子看動畫片能學好英語嗎？ 簡單的不愛

看，難的看不懂怎麼辦？ 3.1 不做無頭蒼蠅 / 3.2 二語習得理論 / 3.3 家長必須要知道的 / 3.4 瞭解孩子的性格特點 /   第4章 英語習得/學得全路線圖 如何全面規劃孩子的英語學習？ 孩子錯過了英語啟蒙期該怎麼辦？ 4.1 如何使用全路線圖 / 4.2 啟蒙期英語訓練路線圖 / 4.3 提高期英語訓練路線圖 / 4.4 增長期英語訓練路線圖 / 4.5 應用期英語訓練路線圖 /   第5章 以考促學貫穿全路線 學校英語考得好就是英語學得好嗎？ 如何做到英語的考教分離？ 5.1 英語水準協力廠商評估 / 5.2 歐洲共同語言參考標準 / 5.3 劍橋CYLE和MSE / 5.

4 標準化考試 / 5.5 其他英語考級 /   第二篇：啟蒙期（0~6歲）訓練方案   第6章 嬰幼兒的英語啟蒙 幾歲可以開始英語啟蒙？ 點讀筆可以長期使用嗎？ 6.1 英語啟蒙越早越好 / 6.2 英語兒歌啟蒙 / 6.3 吸引眼球的TPR / 6.4 點讀機和點讀筆 / 6.5 低幼英文動畫及使用 /   第7章 拯救啞巴英語從跟讀開始 孩子不愛張嘴跟讀怎麼辦？ 孩子只愛看動畫片，不願聽音訊可以嗎？ 7.1 從呱呱墜地到咿呀學語 / 7.2 如何進行模仿跟讀 / 7.3 跟讀從動畫片開始 / 7.4 跟讀進階與擴展 /   第8章 從磨眼睛到磨耳朵 磨耳朵無效怎麼辦？ 每天需要聽多長時間

的英語音訊？ 8.1 先磨眼睛再磨耳朵 / 8.2 如何有效地磨耳朵 / 8.3 填補眼睛和耳朵間的裂縫 / 8.4 磨的不僅僅是眼睛和耳朵 /   第9章 閱讀啟蒙與單詞積累 繪本和分級讀物有什麼不同？ 不學音標可以嗎？ 什麼時候學自然拼讀？ 9.1 英文閱讀啟蒙的誤區 / 9.2 繪本和分級讀物的選擇 / 9.3 正確使用不同的閱讀方法 / 9.4 自然拼讀和Sight Words / 9.5 到底要不要學音標 / 9.6 利用閃卡積累詞彙 /   第10章 離不開的外教陪練 什麼時候請外教最合適？ 家長糾結外教口音有道理嗎？ 選擇線上外教還是線下外教？ 10.1 為什麼陪練應該是外教 /

10.2 什麼時候用外教 / 10.3 線下外教與線上外教 / 10.4 家長的口音情節 / 10.5 正確使用線上外教 /   第11章 單詞拼寫啟蒙 有沒有讓孩子輕鬆掌握英語拼寫的好辦法？ 要不要天天逼著孩子默寫單詞？ 11.1 有關拼寫的認識 / 11.2 低幼期的拼寫遊戲 / 11.3 拼寫App工具輔助 / 11.4 跟著動畫片學拼寫 /   啟蒙期訓練摘要及參考方案 /   第三篇：提高期（7~9歲）訓練方案   第12章 瘋狂輸入與穩定輸出 孩子閱讀不求甚解怎麼辦？ 為什麼說跟讀不是說？ 12.1 未雨綢繆潛佈局 / 12.2 對輸入進行再加工 / 12.3 從跟讀到自由複述

/   第13章 英文閱讀和快速閱讀 孩子愛玩遊戲怎麼辦？ 如何評測孩子的閱讀水準？ 孩子看書慢是不是病？ 13.1 閱讀不僅僅是讀書 / 13.2 英文閱讀分級系統 / 13.3 一目十行不是夢 /   第14章 今非昔比背單詞 到底應該不應該背單詞？ 如何選擇背單詞軟體？ 14.1 到底要不要背單詞 / 14.2 青少兒應該如何背單詞 / 14.3 如何選擇背單詞軟體 / 14.4 強強聯合與取長補短 /   第15章 初級語法與基礎寫作 單憑語感做題靠譜嗎？ 什麼時候開始學語法？ 如何開始寫作？ 15.1 語感與語法 / 15.2 句子結構及其成分 / 15.3 照貓畫虎學寫作 / 15

.4 循序漸進練摘要 /   第16章 以考促學之CYLE 孩子幾歲可以考劍橋少兒英語？ 考級需要去培訓機構培訓嗎？ 16.1 CYLE聽力 / 16.2 CYLE口語 / 16.3 CYLE讀寫 /   提高期訓練摘要及參考方案 /   第四篇：增長期（10~12歲）訓練方案   第17章 從窄輸入到寬輸入 瞭解英美文化很重要嗎？ 孩子只喜歡看科幻題材怎麼辦？ 17.1 從語言到文化 / 17.2 從虛構到紀實 / 17.3 從影視依賴到裸聽 /   第18章 從囫圇吞棗到細嚼慢嚥 為什麼孩子看書挺多卻沒有明顯進步呢？ 如何知道孩子看書看懂了沒有呢？ 18.1 如果閱讀只是娛樂 / 18.2

要閱讀也要理解 / 18.3 精讀、精聽與多角度複述 / 18.4 詞彙從概化到細化 /   第19章 中級語法與進階寫作 孩子只會用簡單句怎麼辦？ 長句子看不懂怎麼辦？ 有哪些網站和工具可以訓練孩子的英語寫作？ 19.1 複合句型與長難句分析 / 19.2 改寫/擴寫/續寫 / 19.3 日常寫作與應試 / 19.4 輔助工具與資源 /   第20章 以考促學之MSE FCE考試的難度有多大？ 小學階段通過CAE可能性有多大？ 20.1 MSE聽力 / 20.2 MSE口語 / 20.3 MSE閱讀與寫作 /   增長期訓練摘要與參考方案 /   第五篇：應用期（12歲以後）訓練方案  

第21章 學科英語 孩子在啟蒙期可以上學科英語嗎？ 如何用英語培養孩子的價值觀？ 21.1 社會學：從怦然心動到羅生門 / 21.2 經濟學：從出生到死亡 / 21.3 電腦：從Python到物理 /   第22章 展現自我 如何培養孩子的口頭表達能力？ 如何提高孩子的思辨能力？ 22.1 公眾演講 / 22.2 主題展示 / 22.3 英語辯論 /   應用期訓練摘要與參考方案 /   後記 / 致謝 / 主要參考文獻 /  

以穿戴式裝置訊號辨識情緒類別之傳統與深度學習演算法研究

為了解決寫App 軟體的問題，作者詹証惟 這樣論述：

本研究提出一個基於傳統方法和卷積神經網路的情緒辨識系統，藉由分析穿戴式手環內光體積變化描計圖(PPG)的PP間隔（PPI）序列資料來辨識情緒。本研究要辨識的情緒中共有五種: 放鬆、快樂、恐懼、壓力以及噁心。受測者包括十三位男性與五位女性總共18人，使用的情緒刺激源為觀賞一段二至四分鐘的影片。本研究分成兩個部分，第一部分是使用傳統機器學習來辨識情緒，階段可分為訊號前處理、特徵計算與特徵擷取、特徵正歸化還有分類等工作區塊，特徵計算方面包含: 時域特徵、頻域特徵與非線性特徵等探討，另外也探討受測者的基線導致特徵上的個體差異問題。本研究使用的分類器為支持向量機(Support Vector Mach

ine, SVM)，並使用基因演算法(GA)挑選最佳的特徵組合，最後探討當使用不同輸入訊號或是兩種訊號之效果分析。第二部分是使用深度學習架構進行探討，架構是基於深度殘差網路(Deep residual network, Resnet)之Bottleneck Layer方法的卷積神經網路 (Convolutional Neural Network, CNN)做特徵擷取以及辨識，而輸入訊號使用經過Overlap method處理得PPI與其快速傅立葉轉換(Fast Fourier transform, FFT)訊號作為輸入，分別探討各輸入訊號之效果。本研究將情緒以情緒向性(Valence)分類成兩

大類(正向、負向)的情緒狀態，接著再依各個情緒分成五類。第一部分利用傳統機器學習之正負向的辨識率，二折交叉驗證法最高可達83.89%，LOPO驗證法最高可達79.17%；五類的辨識率中二折交叉驗證法最高可達76.94%，LOPO驗證法最高可達57.22%。第二部分利用時域訊號搭配深度學習架構之正負向的辨識率最高可達85.22%，五類的辨識率二折交叉驗證法最高可達72.57%；使用頻域訊號搭配深度學習架構之正負向的辨識率最高可達83.67%，五類的辨識率二折交叉驗證法最高可達82.15%。