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跟阿志哥學Python(第六版)(附範例光碟)

為了解決Min(), max Python的問題，作者蔡明志 這樣論述：

　　本書以兩人交談的方式，讓讀者從本書主角－－阿志哥和苡凡妹－－兩人輕鬆的對話中，引發對Python程式設計的興趣。本書亦將初學者在撰寫程式時容易出錯的地方彰顯出來，讓讀者深刻地烙印在腦海中，往後不會出現同樣的錯誤。另外，為了讓讀者了解每一章的主題，在各章章首置入饒富趣味的圖片，點出該章的學習目標，為學習Python程式設計增添了樂趣。 　　本書擁有豐富的範例程式和說明，幫助讀者在學習的過程中達到事半功倍之效。最重要的，程式編寫完成後，必須除錯，所以在每一章的上機實習題目中，作者精心設計一些容易出錯的題目作為練習，久而久之，編寫程式的技巧會愈發純熟。 本書特色 　　1

.以交談對話方式學習，讓學習者產生興趣。 　　2.每一章皆有主題漫畫，讓學習者知道此章的學習動機。 　　3.以豐富的範例和解說，讓學習者可達到事半功倍的效果。 　　4.每一章附有上機的實習題目，讓學習者測試對本章的了解程度。  

Min(), max Python進入發燒排行的影片

類別層級之關節式形變類神經輻射場

為了解決Min(), max Python的問題，作者曾偉誠 這樣論述：

我們提出了 CLA-NeRF——一種類別級關節式神經輻射場，可以執行視角合成、零件區域分割和關節姿勢估計。 CLA-NeRF在對像類別級別進行訓練時，不會使用CAD模型和深度資訊，而是使用一組相機姿勢和零件區域分割以及RGB圖像。在測試過程中，它只需要已知類別內未見過的3D物件的幾個RGB視圖來推斷相對應的零件區域分和神經輻射場。此外，給定一個關節姿勢作為輸入，CLA-NeRF可以根據關節條件進行渲染，也可以在任何相機姿勢下生成相應的RGB圖像。此外，可以通過逆向渲染來估計對應的關節姿勢。在我們的實驗中，我們對虛擬資料集和真實資料集的五個類別進行結果的評估。在所有實驗的設定下，我們的方法都能

產生出精確的變形結果和準確的關節姿勢估計。我們相信，少鏡頭鉸接物體渲染和鉸接姿勢估計都為機器人感知和與看不見的關節物體交互打開了大門。有關其他的視覺畫結果，請參閱 https://weichengtseng.github.io/project_website/icra22/index.html

Excel函數庫最完整職場商業應用 王者歸來

為了解決Min(), max Python的問題，作者洪錦魁 這樣論述：

　　【510個職場／商業實例】 　　【表格運算】 　　出差費 　　保險費給付計算 　　超商來客數累計 　　找出優秀的業務 　　連鎖店業績總計   　　【基礎數值計算】 　　發票含稅與未稅計算 　　貨幣計算 　　外銷裝箱計算   　　【條件判斷與邏輯函數】 　　業績評比 　　網路購物是否免運費 　　仲介房屋搜尋 　　健康檢查表 　　是否符合退休資格 　　業務獎金或中秋節獎金計算 　　汽車駕照考試 　　血壓檢測   　　【序列與排序的應用】 　　羅馬數字的應用 　　業務員業績排名 　　職棒金手套獎排名 　　排名的檢索 　　優秀排名使用醒目提示 　　企業費用支出排名 　　智力測驗排名 　　建立下

拉式選單   　　【文字字串操作】 　　餐廳的美食評比 　　餐廳星級評價 　　擷取城市字串 　　擷取地址街道   　　【日期與時間的應用】 　　商業往來支票兌現日期 　　應收帳款日期 　　辦公室租約起租日的日期處理 　　計算網購到貨日期 　　計算工作日的天數 　　員工年資計算 　　信用卡交易與付款日計算 　　月曆的製作 　　加班時數與金額計算 　　手機通話費用計算   　　【完整解說表格檢索】 　　客服評比 　　庫存檢索 　　賣場商品檢索 　　所得稅率檢索、 　 　　【Excel在統計上的應用】 　　中位數、眾數、四分位數、變異數、標準差的用法 　　計算平均年終獎金 　　計算平均年資的眾數 　

　新進員工智力測驗分佈 　　業績考核   　　【機器學習的基礎Excel在迴歸上的應用】 　　建立迴歸直線 　　銷售數據預測   　　【Excel在房貸、投資、折舊的財務計算與應用】 　　計算定期定額存款經過一段時間後的金額 　　計算貸款需要繳款次數 　　計算債劵一段時間需要付息次數 　　計算房貸每期的還款金額 　　規劃存款第一桶金的計畫書 　　機器設備每年折舊金額 　　購屋計畫書 　　計算儲蓄型保單收益率 　　退休計畫書   　　【建議閱讀書籍】 　　Excel入門到完整學習邁向最強職場應用王者歸來   本書特色   　　1：全書附Excel實例檔案節省學習時間 　　2：依據函數功能分類、循

序漸進解說 　　3：全書附有索引表方便查閱 　　4：每個函數皆有語法解說與靈活職場/商業實例應用 　　5：可以從第一章開始閱讀，所有實例會以前面章節解說過的函數做基礎。 　　6：除了解說傳統函數、也解說最新版函數。 　　7：為了增加學習效率，每個實例皆附有執行前的原始檔案與執行結果檔案，讀者可以使用原始檔案對照書籍步驟學習，然後和執行結果檔案做比較。

對抗複合擾動之穩健深度學習

為了解決Min(), max Python的問題，作者熊磊 這樣論述：

過去關於對抗攻擊的研究主要集中在單一威脅的攻擊與防禦方式（例如 ℓp 空間下的有界擾動），而將對抗攻擊推廣到接近真實情況的語義擾動（例如色調、飽和度、亮度、對比度和旋轉），或多個威脅的複合擾動時，仍存在許多研究空間。本論文首先提出了生成複合對抗樣本的新方法－複合對抗攻擊。除了擴展圖像的可擾空間，複合對抗攻擊可以利用組件級梯度下降法及攻擊順序自動排程，找到最佳的攻擊組合。本論文進而提出泛化對抗訓練，將模型穩健性從 ℓp 空間擴展到複合語義空間。在 ImageNet 和 CIFAR-10 資料集上的實驗結果顯示，泛化對抗訓練不僅可以抵抗單一攻擊，亦可抵抗來自多種攻擊的複合擾動；同時，其抗擾性甚優

於僅在 ℓ∞ 空間內進行對抗訓練之穩健模型。另一方面，複合對抗攻擊的實驗顯示當前評估穩健模型的方式未臻完善。因此，本論文研發網路應用程式－CARBEN，展示在複合對抗攻擊中，攻擊順序及其擾動程度如何影響結果圖像，並提供互動介面與各式模型的實時預測，幫助研究者快速評估神經網路模型的表現。本論文最後提出針對複合對抗攻擊，穩健模型的排行榜，可與其它對抗訓練方法進行比較，以更全面地評估模型穩健性。