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。   3:科學與人工智慧知識融入內容。   4:章節習題引導讀者複習與自我練習。     相較於第2版,第3版更加強數據科學與機器學習的內容,與相關模組的操作,同時使用更細緻的實例,增加下列知識:     ★解說在Google Colab雲端開發環境執行   ☆解說使用Anaconda Spider環境執行   ★PEP 8,Python設計風格,易讀易懂   ☆Python語法精神、效能發揮極致   ★遞迴函數徹底解說   ☆f-strings輸出徹底解說   ★電影院訂位系統   ☆靜態與動態2D ~ 3D圖表   ★Numpy數學運算與3D繪圖原理   ☆Pandas操作CSV和Exc

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市面上許多書籍的缺點是:     ◎Python語法講解不完整   ◎用C、C++、Java觀念撰寫實例   ◎Python語法的精神與內涵未做說明   ◎Python進階語法未做解說   ◎基礎實例太少,沒經驗的讀者無法舉一反三   ◎模組介紹不足,應用範圍有限     許多讀者因此買了一些書,讀完了,好像學會了,但到了網路看專家撰寫的程式往往看不懂。     就這樣我決定撰寫一本用豐富、實用、有趣實例完整且深入講解Python語法的入門書籍。其實這本書也是目前市面上講解Python書籍中語法最完整,當讀者學會Python後,本書將逐步帶領讀者邁向數據科學、機器學習之路。Python以簡潔著

名,語法非常活,同時擁有非常多豐富、實用的模組,本書筆者嘗試將Python語法的各種用法用實例解說,同時穿插使用各種模組,以協助讀者未來可以更靈活使用Python,以奠定讀者邁向更高深學習的紮實基礎。     本書以約950個程式實例和約250個一般實例,講解紮實的Python語法,同時輔助約210道是非題、210道選擇題與約291道程式實作題。讀者研讀完此書,相信可以學會下列知識:     ★內容穿插說明PEP 8風格,讀者可由此養成設計符合PEP 8風格的Python程式,這樣撰寫的程式可以方便自己與他人閱讀。   ☆拋棄C、C++、Java語法思維,將Python語法、精神功能火力全開

  ★人工智慧基礎知識融入章節內容   ☆從bytes說起、編碼(encode)、解碼(decoding),到精通串列(list)、元組(tuple)、字典(dict)、集合(set)   ★完整解說Unicode字符集和utf-8依據Unicode字符集的中文編碼方式   ☆從小型串列、元組、字典到大型數據資料的建立   ★生成式(generator)建立Python資料結構,串列(list)、字典(dict)、集合(set)   ☆經緯度計算地球任2城市之間的距離,學習取得地球任意位置的經緯度   ★萊布尼茲公式、尼拉卡莎、蒙地卡羅模擬計算圓週率   ☆徹底解說讀者常混淆的遞迴式呼叫。  

 ★基礎函數觀念,也深入到嵌套、lambda、Decorator等高階應用   ☆Google有一篇大數據領域著名的論文,MapReduce:Simplified Data Processing on Large Clusters,重要觀念是MapReduce,筆者將對map( )和reduce( )完整解說,更進一步配合lambda觀念解說高階應用   ★設計與應用自己設計的模組、活用外部模組(module)   ☆設計加密與解密程式   ★Python處理文字檔案/二元檔案的輸入與輸出   ☆檔案壓縮與解壓縮   ★程式除錯(debug)與異常(exception)處理   ☆檔案讀寫與目

錄管理   ★剪貼簿(clipboard)處理   ☆正則表達式(Regular Expression)   ★遞廻式觀念與碎形(Fractal)   ☆影像處理與文字辨識,更進一步說明電腦儲存影像的方法與觀念   ★認識中文分詞jieba與建立詞雲(wordcloud)設計   ☆GUI設計 - 實作小算盤   ★實作動畫與遊戲(電子書呈現)   ☆Matplotlib中英文靜態與動態2D ~ 3D圖表繪製   ★說明csv和json檔案   ☆繪製世界地圖   ★台灣股市資料擷取與圖表製作   ☆Python解線性代數   ★Python解聯立方程式   ☆Python執行數據分析   ★

科學計算與數據分析Numpy、Pandas   ☆網路爬蟲   ★人工智慧破冰之旅 – KNN演算法   ☆機器學習 – 線性迴歸   ★機器學習 – scikit-learn   ☆KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機   ★決策樹   ☆隨機森林樹   ★完整函數索引,未來可以隨時查閱

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無論身在何處,都能立即存取檔案。儲存各種檔案:雲端硬碟為您提供 15 GB 的免費 Google 線上儲存空間,可讓您儲存相片、記事、設計、繪圖、影音紀錄等各種內容。隨時隨地查看檔案:無論透過智慧型手機、平板電腦或桌機,都可以存取您在雲端硬碟中的檔案。因此無論您身在何處,您的檔案都如影隨形。共用檔案和資料夾:您可以立即邀請其他人來檢視及下載檔案,並在檔案上進行協同作業,過程中完全不需要使用電子郵件附件。

歐盟被遺忘權發展及其影響

為了解決google文件刪除空行的問題,作者徐彪豪 這樣論述:

妳是ig限動上的妳?FB上朋友眼中的妳?還是Dcard版上被討論的你??Linkedin上的你??隔壁班同學、隔壁棟上班族眼中的妳?還是每天下班後面對鏡子、家人的自己??在手持裝置與網路佔據幾乎醒著的每一刻的今天,我們每個人每分每秒都在虛擬的世界留下無數的足跡。然而與人類自然遺忘的功能不同的是,電磁紀錄只要有足夠的空間就會一直記得、幫你我記得。但真實世界的我們也許不希望自己、甚至不認識的陌生人,都能藉由無遠弗界的網路了解我們自己都想忘卻的過去。2014年5月13日,歐盟法院(Court of Justice of the European Union)針對沸騰已久的《Google Spain

SL, Google Inc. v. Agencia Española de Protección de Datos》(以下簡稱《Google Spain案》) 做出判決。該判決 對於原來1995年歐盟個人資料保護指令(Directive 95∕46∕EC,以下簡稱個資保護指令) 的保護範圍做出解釋,媒體並認為此為「被遺忘權」(the right to be forgotten) 的確立。本論文的研究聚焦在被遺忘權做為一種可能的權利形式在歐盟層級的發展觀察分析,期待透過更深入地介紹被遺忘「權」在歐盟包括相關司法實務的發展背景,包括2014年《Google Spain》前過往資料保護與隱私的相

關案例分析,以及其後被冠上被遺忘「權」的相關案例介紹,釐清現行歐盟法院是否已具備形成被遺忘「權」與網路平台實務在執行去列表權請求決定時之判斷標準。除緒論與結論外,區分為被遺忘權學理基礎、歐盟被遺忘權案例發展、歐盟資料保護立法的被遺忘權、被遺忘權在歐盟層級以外影響等部分。在被遺忘權學理基礎的部分,特別從隱私、資料保護與資訊隱私這些被遺忘權的法理基礎,介紹2003年的《Lindqvist案》、2012年的《Van Honnver 2號案》、《Gardel v. France》,希冀讓讀者理解被遺忘權的判決並非完全憑空出現,也透過對於過去歐盟相關案例是如何開展,期許對於未來又該如何推進的方向能有更全

面的參考基礎。在歐盟被遺忘權案例發展的部份,則除了介紹前述《Google Spain》案、《Leece v. Manni》案,以及《Google LLC v. CNIL》案外,並就歐盟機構所公布的政策文件,諸如2011年ENSIA報告與2014年「第29條工作小組」專家指導意見做說明。同時,針對《Google Spain案》後歐盟被遺忘權的執行現況,以Google在2015年所發布的專家獨立報告、2017年所公開的透明性報告為例作為各界反應的補充。在歐盟資料保護立法的被遺忘權的部份,則先從成文法的部分出發,介紹《Google Spain案》宣判當時有效、同時也是現今歐盟資料保護法制主要奠基基礎

的歐盟個人資料保護指令,簡述其架構。再依時序介紹後來在2012年由執委會提出、2016年由歐洲議會通過的歐盟歐盟一般資料保護規則的生成背景,與其中和被遺忘權有關之條文。透過兩者介紹讓我們更能理解歐盟被遺忘權的司法實務法展原本的架構背景與相應的立法發展。在被遺忘權在歐盟層級以外影響,則以兩個面向為觀察,其一是檢視被遺忘「權」在法國作為歐盟會員國的在2014年《Google Spain案》後開展及,從Google作為搜尋引擎產業為例,就其所公布的透明性報告《Google Spain案》,分析去列表權在現今真實的實踐樣貌。希冀透過上述文件材料的梳理達成以下目的:(一)探尋歐盟被遺忘權的發展基礎;(二

)觀察被遺忘權在歐盟作為可能權利形式的發展脈絡,透過彙整與歐盟被遺忘權相關影響與探討在法規與判決的演進,包括在2014年前《Google Spain》案前的歐盟法院以及歐洲人權法院(European Court of Human Rights)判決等,釐清現行歐盟法院與網路平台實務決定被遺忘權行使請求之判斷標準

Python-最強入門邁向數據科學之路:王者歸來(全彩印刷第三版)

為了解決google文件刪除空行的問題,作者洪錦魁 這樣論述:

★★★★★【33個主題】、【1200個Python實例】★★★★★ ★★★★★【1500個重點說明】★★★★★ ★★★★★【210個是非題】、【210個選擇題】、【291個實作題】★★★★★     Python語言是基礎科學課程,撰寫這本書時採用下列原則。   1:強調Python語法內涵與精神。   2:用精彩程式實例解說。   3:科學與人工智慧知識融入內容。   4:章節習題引導讀者複習與自我練習。       相較於第2版,第3版更加強數據科學與機器學習的內容,與相關模組的操作,同時使用更細緻的實例,增加下列知識:     ★解說在Google Colab雲端開發環境執行   ☆

解說使用Anaconda Spider環境執行   ★PEP 8,Python設計風格,易讀易懂   ☆Python語法精神、效能發揮極致   ★遞迴函數徹底解說   ☆f-strings輸出徹底解說   ★電影院訂位系統   ☆靜態與動態2D ~ 3D圖表   ★Numpy數學運算與3D繪圖原理   ☆Pandas操作CSV和Excel   ★Sympy模組與符號運算   ☆機器學習、深度學習所需的數學與統計知識   ★線性迴歸   ☆機器學習 – scikit-learn   ★KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機   ☆決策樹   ★隨機森林樹   ☆其他修訂小細節超過100處

    多次與教育界的朋友相聚,談到電腦語言的發展趨勢,大家一致公認Python已經是當今最重要的電腦語言了,幾乎所有知名公司,例如:Google、Facebook、…等皆已經將此語言列為必備電腦語言。了解許多人想學Python,市面上的書也不少了,但是許多人買了許多書,但是學習Python路上仍感障礙重重,原因是沒有選到好的書籍,市面上許多書籍的缺點是:     ◎Python語法講解不完整   ◎用C、C++、Java觀念撰寫實例   ◎Python語法的精神與內涵未做說明   ◎Python進階語法未做解說   ◎基礎實例太少,沒經驗的讀者無法舉一反三   ◎模組介紹不足,應用範圍有限

       許多讀者因此買了一些書,讀完了,好像學會了,但到了網路看專家撰寫的程式往往看不懂。        就這樣我決定撰寫一本用豐富、實用、有趣實例完整且深入講解Python語法的入門書籍。其實這本書也是目前市面上講解Python書籍中語法最完整,當讀者學會Python後,本書將逐步帶領讀者邁向數據科學、機器學習之路。Python以簡潔著名,語法非常活,同時擁有非常多豐富、實用的模組,本書筆者嘗試將Python語法的各種用法用實例解說,同時穿插使用各種模組,以協助讀者未來可以更靈活使用Python,以奠定讀者邁向更高深學習的紮實基礎。        本書以約950個程式實例和約250個

一般實例,講解紮實的Python語法,同時輔助約210道是非題、210道選擇題與約291道程式實作題。讀者研讀完此書,相信可以學會下列知識:     ★內容穿插說明PEP 8風格,讀者可由此養成設計符合PEP 8風格的Python程式,這樣撰寫的程式可以方便自己與他人閱讀。   ☆拋棄C、C++、Java語法思維,將Python語法、精神功能火力全開   ★人工智慧基礎知識融入章節內容   ☆從bytes說起、編碼(encode)、解碼(decoding),到精通串列(list)、元組(tuple)、字典(dict)、集合(set)   ★完整解說Unicode字符集和utf-8依據Unico

de字符集的中文編碼方式   ☆從小型串列、元組、字典到大型數據資料的建立   ★生成式(generator)建立Python資料結構,串列(list)、字典(dict)、集合(set)   ☆經緯度計算地球任2城市之間的距離,學習取得地球任意位置的經緯度   ★萊布尼茲公式、尼拉卡莎、蒙地卡羅模擬計算圓週率   ☆徹底解說讀者常混淆的遞迴式呼叫。   ★基礎函數觀念,也深入到嵌套、lambda、Decorator等高階應用   ☆Google有一篇大數據領域著名的論文,MapReduce:Simplified Data Processing on Large Clusters,重要觀念是Ma

pReduce,筆者將對map( )和reduce( )完整解說,更進一步配合lambda觀念解說高階應用   ★設計與應用自己設計的模組、活用外部模組(module)   ☆設計加密與解密程式   ★Python處理文字檔案/二元檔案的輸入與輸出   ☆檔案壓縮與解壓縮   ★程式除錯(debug)與異常(exception)處理   ☆檔案讀寫與目錄管理   ★剪貼簿(clipboard)處理   ☆正則表達式(Regular Expression)   ★遞廻式觀念與碎形(Fractal)   ☆影像處理與文字辨識,更進一步說明電腦儲存影像的方法與觀念   ★認識中文分詞jieba與建立

詞雲(wordcloud)設計   ☆GUI設計 - 實作小算盤   ★實作動畫與遊戲(電子書呈現)   ☆Matplotlib中英文靜態與動態2D ~ 3D圖表繪製   ★說明csv和json檔案   ☆繪製世界地圖   ★台灣股市資料擷取與圖表製作   ☆Python解線性代數   ★Python解聯立方程式   ☆Python執行數據分析   ★科學計算與數據分析Numpy、Pandas   ☆網路爬蟲   ★人工智慧破冰之旅 – KNN演算法   ☆機器學習 – 線性迴歸   ★機器學習 – scikit-learn   ☆KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機   ★決策樹

  ☆隨機森林樹   ★完整函數索引,未來可以隨時查閱     圖書資源說明   本書籍的所有程式實例可以在深智公司網站下載。    本書前面20個章節均附是非與選擇的習題解答,下列是示範輸出畫面。     教學資源說明   教學資源有教學投影片(內容超過1500頁)、本書實例、習題解答以及相關附錄的電子書。     本書習題實作題約285題均有習題解答,如果您是學校老師同時使用本書教學,歡迎與本公司聯繫,本公司將提供習題解答。請老師聯繫時提供任教學校、科系、Email、和手機號碼,以方便本公司業務單位協助您。     註:教學資源不提供給一般讀者,請原諒。     讀者資源說明   請至本公

司網頁deepmind.com.tw下載本書程式實例與習題所需的相關檔案,以及相關目錄資源,這些目錄以Word檔案呈現。     臉書粉絲團   歡迎加入:王者歸來電腦專業圖書系列         歡迎加入:iCoding程式語言讀書會(Python, Java, C, C++, C#, JavaScript, 大數據, 人工智慧等不限),讀者可以不定期獲得本書籍和作者相關訊息。          歡迎加入:穩健精實AI技術手作坊     

個人位置資料之研究-日本法為借鏡

為了解決google文件刪除空行的問題,作者陳秀菁 這樣論述:

本文旨在探討位置資料所涉權利保護及其法規範。隨著無線通訊的蓬勃發展,智慧型手機進入興盛時期,結合行動通訊與數位生活,早已成為現代生活之常態,更是人類科技生活中不可或缺之裝置。爾後科技服務不斷推陳出新,其中更是以位置資料之相關應用受到公務機關、非公務機關以及民眾之重視,此應用可藉由通訊裝置之使用者端末訊息來確認定位,主動提供需要資訊或是相關服務,不僅讓公務機關推行政策或是非公務機關產品行銷成本更加低廉且有效率。然而水能載舟,亦能覆舟,當位置資料越來越被廣泛使用後,其所帶來風險也越來越大。倘若將利用之位置資料加以蒐集比對後即可側寫(profiling)出特定使用者生活空間及時間之略圖,進而勾勒出

使用者之生活習慣、興趣及思想等,將會對於民眾隱私權造成莫大之衝擊。因此,各國也注意到此一隱憂並逐漸採取管制手段加以規範,如:歐盟之GDPR以及日本個人情報保護法已先後將「位置資料」規範於個人資料保護之範圍。反觀我國,對於位置資料之討論微乎其微,更無相對應之定義,若以目前法制是否足以因應當前多樣科技服務狀態下之個人即時監控之疑慮,亦容有討論空間。故本文欲從此論點出發,聚焦於位置資料之使用與權利保護,檢視目前法制之規範,並進一步探討公務機關與非公務機關因應COVID-19之疫情肆虐,利用位置資料防止疫情擴散之相關政策,如:健保卡串連旅遊史、電子圍籬、簡訊實聯制、公布確診者足跡等之適法性及適當性探討

。最後,透過分析日本法制以審視我國現行相關法律之不足,提出相應之建議規範,期盼能對此問題貢獻棉薄之力。