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Python 刷題鍛鍊班：老手都刷過的50道程式題，求職面試最給力(附 Jupyter Notebook / Python Tutor 範例程式及原作者177分鐘線上教學影片)
為了解決美國姓名產生器 的問題，作者ReuvenM.Lerner 這樣論述：
死背 1000 題 ✘，不如用 50 題紮實打好 Python 底子！✔ 許多人想換份更理想的工作, 選擇了 Python 語言, 並開始替求職面試做準備。可是, 一開始猛刷題、背答案, 真的能搞懂 Python 語言的基礎嗎？Python 到底哪些地方表現得跟其他語言不同, 你又要如何像老手一樣, 才有辦法寫出簡潔漂亮的解答？ 擁有 MIT 電腦科學學士、西北大學學習科學博士學位的 Reuven M. Lerner, 自 1995 年起便投身全職科技教育──如今他在美國、歐洲、以色列與中國皆有授課, 協助無數學生的事業更上一層樓。這本書的內容, 便是他與學生在學 Python
的課後時間腦力激盪的成果。 本書精選 50 個練習題, 以刷題為出發點、但給你的不只是解答──書中題目依主題分門別類, 一一解釋 Python 語言的精華概念, 從資料型別、容器、迴圈到生成式、產生器、物件無所不包。甚至, 你能看到如何運用 Python 內建的強大功能進一步簡化練習題的解答。 與其上網刷 1000 題而不求甚解、進了職場屢屢犯錯, 不如先用 50 題練好紮實底子, 一舉突破學習 Python 的難關！ 本書特色 ☑ 複習 Python 重要基礎與概念 ☑ 活用 Python 關鍵技巧與內建套件 ☑ 學寫出精簡漂亮的 Python 程式 ★
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數位內容授權之挑戰與趨勢—以圖文著作之個別化授權機制為中心
為了解決美國姓名產生器 的問題，作者趙御廷 這樣論述：
數位化時代使得許多事物有了根本性的變化，衝擊了既有的法律制度及長期以來所構築的交易機制，Web 2.0浪潮帶動各式新興網路服務，「使用者生成內容(User-generated content, UGC)」、「混搭作品(Remix)」作為現今網路時代的主要趨勢，可受著作權法保護的數位內容大量產生，其中又以圖像、語文類別的著作最為明顯，導致既存的著作權規範和交易制度需做出不少檢討及修改。以創作人及權利人角度觀之，其所創作的成果因各種因素而無法帶來適當報酬，同時需耗費龐大心力維護著作內容的權利，導致著作內容變現效率不佳；利用人則可能因交易成本或利用著作的法律風險過高而無法輕易近用著作內容；加上目前
普遍採用的「集體化」管理模式亦有諸多問題仍待解決。儘管對於上述議題已從科技應用、商業模式或制度規範方面進行改革，但從層出不窮的案例中可得知既有的授權交易機制仍有重新檢討的必要。本研究將以數位圖文著作為例，從數位圖文著作授權市場現況開始談起，以創作人、權利人及利用人的觀點出發，探討傳統「集體化」管理制度所衍生出以授權方式為主的交易機制，目前所面臨的困境。針對上述議題，本研究認為數位圖文著作交易實務未來趨勢將會走向「個別化」管理機制，並提出「個別化」管理機制應有機能，以此作為標準檢視近年興起的中國版權營運平台模式及以區塊鏈技術為基礎的商業個案，是否能有效降低交易成本，維護創作人、權利人及利用人等市
場參與者的權益。