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大師級Excel取巧工作術(長銷五年紀念版)： 一秒搞定搬、找、換、改、抄，資料分析一鍵結果就出來，對方秒懂、服你專業。

為了解決股票入門知識pdf的問題，作者望月實,花房幸範 這樣論述：

日本最長銷大師級Excel工具書， 暢銷五年紀念版 　　◎瞬間找到所需表單，滑鼠不必按到手痠。 　　◎自動算好費用精算表，立馬拉出兩張表比較，老闆一看嘖嘖稱奇。 　　◎幾乎不用預演簡報，專業的報表，秀出來對方秒懂。 　　◎當了主管，每個月看一大堆報表、簽單，如何快速抓錯？ 　　兩位作者都是日本國家認證的會計師， 　　（臺灣會計師只考7科，日本考10科，附加論文審查）， 　　曾服務於全球四大之一的普華永道PwC Arata會計師事務所。 　　他們倆每個月都要做出「國際標準」的工作報告給幾百家客戶， 　　業務涵蓋會計、法律、管理顧問， 　　除了簿記核帳，還得根據報表內容寫經營管理建議。

　　隨時參考本書，你也能像兩位Excel大師一樣， 　　用取巧工作術快速完成各種報表、請款單、簽單， 　　報告不必一個字一個字寫，數據不必一筆一筆按計算機， 　　一秒搞定搬、找、換、改、抄，資料分析一鍵結果就出來。  　　 　　◎消滅低級錯誤的Excel技巧， 　　別讓「啊……不小心錯了」毀了你一切努力： 　　․    一秒搞定搬、找、換、改、抄，絕不出錯。 　　工作表並排顯示，資料抄錄不出包，系統自動幫你輸入。 　　表格欄位裡一大堆字？下拉式清單一秒寫完，怎麼設定？ 　　․    印表不能像謎底揭曉，這樣調整，版面一次漂亮做好。 　　啟用隱藏版的攝影功能，框起來的區域全部照樣印給你。

　　資料頁頁有表頭，閱覽時更方便，要按哪裡才能自動印出來？ 　　․    如何避免他人錯誤變更、竄改格式，害你白做工？ 　　啟動公用報表的活頁簿保護，避免使用者操作時更改格式、害你重做。 　　此外，還可用資料驗證，限定他人輸入你要的數據，費用申請再也不出錯。 　　◎    應用剛學到的基本功，一秒晉升專業人士： 　　․    報表格式必須一看就懂，人家才知道你做了什麼。 　　設定格式化條件，可讓異常資料自己跳出來。 　　有些儲存格刻意不塗色（或採柔和底色），反而更能讓人一眼看見重點。 　　․    輸入數字後想立刻算好，用Excel基礎函數設定公式再瞬間套用， 　　絕對快過你狂按計算機

（連驗算都省了）。 　　作者實際操作費用精算表、拉出兩張表單交叉比較，要老闆嘖嘖稱奇。        　　․    專業簡報是讓對方秒懂，不是「哪裡不懂歡迎提問」。 　　報告怎麼準備才不被駁倒？上臺時掌握哪三個重點，對方更容易理解？ 　　◎    還有更多Excel取巧撇步，你一定想知道： 　　․    列數據，詳細到個位數，反而顯得瑣碎不專業，你得用「約」讓報表精簡。 　　․    怎麼防止手殘，毀了藏在儲存格裡的公式？ 　　․    設定自動儲存功能，從此不怕當機、停電。 　　․    最適合閱讀的報表字級、列高是多少？英文及數字用哪種字型最清楚？ 　　本書更獨家以軟銀、樂天、瑞可利

等一流日商的報表為例， 　　告訴你專業菁英如何傳達自身強項、招攬投資人與大客戶上門。 本書賣點 　　報告不必一個字一個字寫，數據不必一筆一筆按計算機， 　　一秒搞定搬、找、換、改、抄，資料分析一鍵結果就出來。 　　獨家以軟銀、樂天、瑞可利等一流日商的報表為例。 名人推薦 　　惠譽會計師事務所主持會計師／鄭惠方 　　先行智庫、為你而讀執行長／蘇書平  

Python機器學習與深度學習特訓班(第二版)：看得懂也會做的AI人工智慧實戰(附120分鐘影音教學/範例程式)

為了解決股票入門知識pdf的問題，作者文淵閣工作室 這樣論述：

國內外最具代表性案例，9大專題實戰、15個分類實例  Google Colab、Microsoft Azure兩大雲端應用，人臉辨識、自然語言、  文字識別、語音轉換、分析預測、物件自動標示、影像辦識真正實練，  從資料收集整理、模型訓練調整，檢測修正到產出全面解秘！    　　資料科學(Data Science)技術崛起後，人工智慧(Artificial Intelligence)、機器學習(Machine Learning)與深度學習(Deep Learning)儼然成為電腦科學最熱門的話題。其實，人工智慧的應用早已出現在我們生活周遭，如即時車牌影像辨識，以及智慧型手機中的臉部指紋辨識

解鎖、影像轉文字翻譯、智慧語音助理…等。    　　在人工智慧領域中最重要也最適合作為入門的程式語言非Python莫屬。本書就以TensorFlow、Keras為基底，運用Python進行實作，深入人工智慧技術，掌握機器學習與深度學習的真正強大應用。    　　程式人、工程師挑戰人工智慧最佳學習地圖  　　由類神經網路基礎到AI應用實戰  　　訓練、模型、預測、辨識、分析與驗證  　　全面深入機器學習與深度學習技術核心    　　■打造專屬Python、TensorFlow與Keras最強開發環境。  　　　 　　■圖解簡化複雜難懂的類神經網路觀念，涵蓋多層感知器(MLP)、卷積神經網路(CN

N)與循環神經網路(RNN)。    　　■整合最夯的人工智慧雲端開發平台：Google Colab，應用雲端提供的充沛資源，全面提升運算效能。  　 　　■加碼最新的機器學習雲端應用平台：Microsoft Azure，連結功能強大、方向多元的Web API，豐富專業應用領域。    　　■顛覆只重視理論或產生結果的傳統機器學習內容，實際挑戰從資料收集與準備、模型訓練與調整、檢測修正到結果產出的最完整機器學習實戰流程。    　　■全面深入不同應用面向：  　　印刷文字辨識、手寫文字辨識、遠端圖片分析、本機圖片分析、辨識圖片地標或名人、臉部辨識、人臉比對、語言識別、文字翻譯、黑白照片上色、人

臉情緒偵測、圖片物件偵測、人工智慧製作縮圖、圖片場景偵測、汽車型號及年份偵測、自動標示物件、資料走勢預測…    　　■網羅國內外最具代表性案例：  　　手寫文字辨識、圖片分類、即時匯率分析、文字雲與文章自動摘要、YouTube影片加上字幕、股票走勢分析、臉部辨識登入系統、擷取車牌、即時車牌影像辨識…等，進行有系統而扎實的真正演練。    　　■一次領略機器學習與深度學習的重要關鍵話題：  　　TensorFlow、Keras、Anaconda、Spyder、Jupyter Notebook、CUDA、cuDNN、MLP、Mnist、CNN、RNN、LSTM、Colab、Azure、Cogni

tive Services、Computer Vision、Face API、Language API、Text Analytics、Translator Text、Algorithmia、Jieba、wordcloud、SpeechRecognition、Aegisub、twstock、plotly、SQLite、SQLite Database Browser、Haar…    　　■針對專案實戰提供關鍵影音輔助教學，加速學習效率。    　　超值學習資源：120分鐘關鍵影音教學/範例程式檔/一探演算法雲端寶庫：Algorithmia教學PDF    感謝讀者好評   　　“很棒的書，我完全

沒有深度學習和機器學習的任何知識，只有Python的基礎知識，也覺得書中的說明很快就讓我了解了。” --abedul    　　“此書把繁雜的演算法理論以圖像化的方式呈現，可以幫助我們快速了解深度學習的核心概念，讓學習門檻降低許多，而且還提供了很多實用的實作範例，是一本入門深度學習的好書…” --Victor

美、日土地信託在我國之繼受與發展

為了解決股票入門知識pdf的問題，作者林長振 這樣論述：

我國自60年代締造舉世矚目之經濟奇蹟以來，隨著經濟之高度成長與工商業之擴充發展，對於土地之需求日益殷切。但受囿於國人重視土地之保有甚於利用之傳統觀念，及個人缺乏開發之資金與技術等因素，造成民間土地資源之大量閒置，無法作有效之利用。相對而言，政府部門就公有土地之經營，除因不諳管理致將大片土地長期置於低度利用外，其近時以競價方式出售閒置土地，更間接助長地價之飆漲，亦同為人們所詬病。在我國現今公、私有土地同樣面臨地利未盡與地價飆漲之難題下，如何活絡民間土地開發事業，暨如何將民間活力導入公有土地之經營管理之體認，乃成為我國當前土地法律政策之重大課題。 美、日土地信託對於活絡土地經濟及金

融，各有不同之特色與功能，乃我國現行土地開發利用實務之所無。在美國，利用土地信託之目的，主要在於地主欠缺充分之事業資金、出賣時有信用度之問題，或為資本收益之取得、多數地權人間權利關係之統合等情形，對於不動產之取得、融資及處分提供簡化、彈性及實用之方法，受託人僅係為此而保有土地之產權，實際上為信託財産土地之管理或處分，乃委託人兼受益人。另一方面，日本則係基於地價高騰導致土地閒置之困境，住宅提供政策之需求，及促進國公有地管理、處分方法之多樣化等由引進土地信託，以為土地之有效利用，並達成推進公共政策及提升公共福祉之目的。 上述美、日土地信託之受託人，對於土地權利人提供土地融資或土地開發一貫進行

之便利，恰可回應我國目前土地開發事業面臨之課題，引進美、日土地信託，除可謀求土地管理、處分方法之多樣化，以解決公、私土地有效利用之問題，亦可藉此拓深信託法之理論研究及其本土化。尤其，對於沉痾難起之原住民族土地制度，透過信託之應用，不僅可緩和現行法令之限制，並可促進原住民族土地經濟發展及保障原住民族權益。