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你終究要學會Linux Shell指令完整使用精解

為了解決python自學推薦的問題，作者李超,王曉晨 這樣論述：

你終究有一天要回到Linux shell的， 為何不現在就開始？ 　　被Windows和MacOS帶壞的你，想當個稱職的工程師，終究還是得回到Command Line。自動化固定性的工作、玩弄作業系統於股掌之間、用編輯器之神vim、宗師級的oh-my-zsh，別再牽拖，現在就開始用！ 　　類Linux系列是全世界被最多人使用的作業系統(不是Windows哦，如果算上Android、MacOS和iOS的核心)，他最強大的功能不是不會中毒，更不會是醜醜的GUI(你也可以讓他很漂亮！)，一定就是那通殺每個工程師的shell指令。 這本書將會是你踏入專業領域最重要的一本工具書。 本書特色

　　◎針對初學者 　　這本書簡單易學，絕不在一開始就堆砌專業術語，而是注重趣味性和參與感，學習的過程就像你一邊敲鍵盤，我們一邊在你身旁聊一聊那些讓你疑惑的點，聊著聊著你就學會了。除了帶大家一步步操作，書中還會重點講解想法與方法，說明不同部分之間的內在關聯和區別，以便大家建立知識網，知其然亦知其所以然。 　　◎強調實用性 　　書中每個概念、工具都儘量配合程式範例，方便各位自學。隨書程式開放原始碼a，以容器形式提供完整的作業環境，大家既可以手動架設環境，也可以先體驗效果，再決定要不要深入了解。除了介紹應用的使用方法，書中還包含安裝和移除方法—裝卸自如，大家可以根據個人情況靈活取捨。 　　◎注重

準確性 　　網路資源浩如煙海，但準確性參差不齊，大家篩選的過程需要耗費大量精力。而我們經過多年的學習，本身已經掌握了大量互動列知識並閱讀消化了不少資料，因此，我們在寫作本書的過程中遵循了一個原則：儘量使用第一手資料，避免大家被不可靠的轉述帶著走冤枉路。 　　◎針對多種作業系統 　　本書以Linux 使用者為主，兼顧macOS 和Windows 使用者：介紹了在3種平台上架設互動列環境的方法，範例程式在Linux Mint 20、macOS 和Windows（WSL：Ubuntu 20.04 LTS）下通過測試。另外，還需要強調一點，這本書的寫作離不開開放原始碼工具和社區，期待讀者也能以開放的

心態閱讀本書，學成之後可以積極參與開放原始碼活動，力爭為開放原始碼技術貢獻一份力量。  

python自學推薦進入發燒排行的影片

以詞向量為基之新聞內容分類與推薦平台之研製

為了解決python自學推薦的問題，作者陳柏年 這樣論述：

透過接收每日最新的新聞文章來了解目前國內與國外所發生的大小事，已經是現代人非常基本且常態性的例行公事，在這資訊爆炸的時代，資訊更新速度非常快，只要一天沒有接收新聞都會覺得會跟不上世界的腳步，加上現代人生活步調緊湊，常常只能利用工作空檔快速瀏覽新聞，然而因為時間有限，加上新聞種類眾多，不易快速地尋找到自己想要閱讀的新聞內容，所以如何藉助資訊科技的力量，幫助被時間擠壓的人們能夠更簡單、更快速的來接收最新的新聞資訊是目前多數人希望達成的目標。本研究主要著重以網路爬蟲程式為資料獲取的工具，並從相關網路新聞的網站上，大量擷取新聞資料，並且儲存至本地端的新聞資料庫，接著對這些擷取下來的新聞資料，進行資料

的前置處理，將不必要的廣告內容與不屬於該篇文章內容的新聞連結去除，使資料能夠沒有其他干擾的雜訊，以符合接下來資料分類的狀態，再以人工智慧相關的「詞向量運算」等技術，對乾淨的資料，進行分類，分類時，將使用到基於內容相似的推薦演算法fastText工具，目的是為了能更好地從新聞內容中判斷該篇新聞所屬類別，以及作為後續推薦之依據，最後依照使用者的興趣喜好，對使用者推薦其希望看到且符合所需的新聞資訊。

AI影像深度學習啟蒙：用python進行人臉口罩識別

為了解決python自學推薦的問題，作者廖源粕 這樣論述：

　　本書涵蓋的內容有 　　★線上平台COLAB使用教學 　　★本機電腦Jupyter使用教學 　　★基本運算、變數與字串 　　★串列、元組、集合與字典 　　★流程控制if else 　　★流程控制for與while 　　★函數、類別與物件 　　★資料夾與檔案處理 　　★txt、csv、json文件的讀寫 　　★基礎套件的使用 　　★Numpy的使用 　　★OpenCV的使用 　　★完整Tensorflow安裝流程 　　★Tensorflow的使用 　　★類神經網路(ANN)原理與實作 　　★卷積神經網路(CNN)原理與實作 　　★模型可視化工具Netron的使用 　　★口罩識別模型教學 　

　★影像串流與實時口罩識別 　　這是一本想給非資電領域或初學者的入門書籍，內容從基礎語法開始，使用日常所見的比喻協助理解，在AI類神經網路的基礎部分，使用大家都熟悉的二元一次方程式來切入，多以圖表來說明概念，避免艱澀的數學推導，一步一步講解建立深度學習模型的步驟，書本最後還帶入口罩識別模型的教學實例，協助讀者從頭到尾完成一個專題，讓AI更貼近你我的生活。  

基於使用者行動裝置訊號之智慧生活熱區推薦系統

為了解決python自學推薦的問題，作者林育賢 這樣論述：

隨著科技快速的發展，智慧城市是近年來各世界逐漸邁向之目標，更是一個包含大數據等高度技術結合之綜合體，然而在城市中；往往在特定的時間會出現壅擠的人潮，當人潮集中在某些區域時會造成等待時間的延長而提高時間的成本，因此，藉由推薦系統因應產生，規劃使用者要前往的地點，使用等待時間的長短作為前往先後的順序，在推薦系統中除了常見的協同過濾演算法之外，RNN、GRU、LSTM等機器學習神經網路的加入使的推薦系統更加的完善。本研究以銘傳大學桃園校區為實驗場所，使用各區域的等候時間，加以推薦使用者前往各區域的順序，以便減少等待的時間，並提出智慧生活熱區推薦系統架構，透過學生線上問券調查的方式對校內使用空間分布

情形與時空行為模式進行分析與推薦，運用人群分析定義空間特徵模式，更藉由地區人數與停留時間兩大變數，藉由遞迴神經網路的使用，python作為視覺化紀錄，最後使用這些運算結果來進行查詢，推薦其等待時間跟人流分布，加以舒緩並改善人潮壅塞的時間。最後，本研究希望融合數據分析與實際規劃之方式，藉此分析與優化校園的空間使用現況並擴展其功能，創建一個基於數據的智慧服務新校園。