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Python - 最強入門邁向數據科學之路：王者歸來（全彩印刷第三版）【首刷獨家限量贈品-程式語言濾掛式咖啡包】

為了解決word合併圖案的問題，作者洪錦魁 這樣論述：

Python最強入門 邁向數據科學之路 王者歸來 第3版   　　【首刷獨家限量贈品- Python 濾掛式咖啡包】 　　數量：限量300包 　　咖啡風味：花神+黃金曼特寧 　　研磨刻度：40刻度 　　填充刻度：10g 　　製造/有效日期，18個月   　　★★★★★【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Exc

el 　　★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

word合併圖案進入發燒排行的影片

論著作權與商標權之競合- 以圖像侵權為中心

為了解決word合併圖案的問題，作者李冠璇 這樣論述：

我國智慧財產權的誕生，是為加強保護並鼓勵權利人之創作與發明，其包含了以下法規，即著作權法、專利法、商標法、光碟管理條例、營業秘密法、積體電路電路布局保護法、植物品種及種苗法、公平交易法等等。不同功能的發明及權利有不同的保護方式，其中以著作權、商標權與專利權為現今主要的法條規範，大眾也常藉此法條規範來保護自身權利，而權利要如何保護、權利會基於什麼原因而歸於消滅或基於何種條件得以持續存在?另外，曾有論者敘明商標權與著作權間產生競合是因為多數的權利人會希望藉此獲取更長的權利期間，以便維持自己的權利，因此正在受保護之著作權間是有可能出現競合的情形。競合的情形通常會存在於保護期間即將屆滿且快要成為公共

財產之著作物上，而類似之案例常以該申請通過之著作物作為商標申請或是其他用途之形式出現，況越是著名之著作及商標其受侵害的類型也會越顯得多元化，是以要如何創造一個新的品牌又要如何使它永續發展並受有保護已經成為我們不容忽視的議題。因此，本論文欲以著作權與商標權競合之觀點做為出發並結合著作圖像侵權為中心之部分來進行討論，並探究權利人在此種情況下是否受有損害，職此，作者欲先介紹著作權與商標權之本質及其保護要件，再逐漸往兩者之權利期間及取得與消滅等部分深入解析，並試圖透過整理過去的相關文獻，以及利用檢索相關判決的實證研究方式提出粗淺看法，期待能藉此整理而打破以往之見解，帶動我國智慧財產權發展之新面向。

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word合併圖案的問題，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     

基於可繞性與光罩製造之下世代微影可製造性最佳化

為了解決word合併圖案的問題，作者林植文 這樣論述：

為了推進製程極限，需要發展下世代微影技術。根據2015年國際半導體技術發展藍圖，定向自我組裝技術、電子束微影技術、極紫外光微影技術與多圖樣微影技術是可進一步推進製程極限的候選技術。要注意的是由於極紫外光微影技術主要的障礙為其光源電源的問題，需要的是物理設備方面的提升，而非製造可行性設計或演算法可處理。因此，本論文主要探討其餘三項技術。首先，定向自我組裝技術已在被認可為能實行先進電路製造的候選技術之一，因為定向自我組裝技術於奈米尺寸下仍有良好的圖樣製造能力。在此技術中，一種被稱作嵌段共聚物的特殊聚合分子結構，可以被一些拓樸圖樣所引導，來自我生成高解析度的電路圖樣。其中一種常見的自我組裝技術乃是

用一些引導模板來定義自我組裝圖樣生成的區域。由於自我生成的圖樣具有高解析度與擺置高準確度，此技術可被用於一維晶格電路的切割光罩製造，其中切割光罩於一維晶格電路製造過程中被用於製造線路圖樣。然而，自我組裝圖樣的偏移準確度與引導模板的可製造性會隨引導模板的拓樸特性而變化。除此之外，兩個相近的模板會互相影響使得自我組裝圖樣無法順利生成。因此切割圖樣需重新分配位置，使得自我組裝技術能以適當的模板引導嵌段共聚物生成所需圖樣。除此之外，傳統單一光罩光學製程可能無法於奈米級電路設計中正常曝光引導模板。因此統合多圖案微影與自我組裝技術實乃必要，以雙圖案微影曝光引導模板。除了以引導模板為主的自我組裝技術外，二維

自我組裝技術是另一有競爭力的次10奈米製程實現技術。二維自我組裝技術中，嵌段共聚物可被晶格點狀圖樣引導形成奈米級二維走向金屬線，並能夠因此減少繞線層數使用。然而，點狀圖樣的走向必須先決定後才能引導嵌段共聚物形成二維金屬線。除此之外，某些二維金屬線圖樣良率過低。因此二維自我組裝的繞線規則與傳統繞線規則之間有顯著差異，並且需要有一個新的方法以處理二維自我組裝的可繞性。再來，為了製造拓樸引導圖樣，電子束微影技術可被用於高解析度圖樣製造。與傳統光學製程不同，電子束不須經過光罩(光經過光罩孔隙會繞射)，而是利用特殊透鏡與磁場控制電子束，所以電子束可有高解析度。然而，因高能量電子束通常以鄰近連續的方式做電

子束直寫，此直寫方式易累積大量熱能於小部分區域，進而造成關鍵尺寸失真。針對其熱量殘留問題，電子束子領域直寫順序應被重新排序。有鑑於此，為了要充分利用這些下世代微影技術之好處並解決它們的潛在問題，必須要有突破的方法。本論文提出嶄新的演算法來應用這些下世代微影技術於現代積體電路設計流程。對於二維自我組裝技術，我們提出第一個於精細電路擺置階段考慮二維自我組裝可繞性的演算法。對於引導模板導向自我組裝技術，我們首先提出一個在特殊情況下能得到最佳解的線性時間演算法。此特殊情況為每條一維線路列上最多只會有一段多餘線段。對於一般情況，我們則是提出以二分配演算法來將電路分解成數個符合此特殊情況的子問題(因此每個

子問題能被最佳解決)。除此之外，多圖案微影可與引導模板導向自我組裝技術結合以提升良率。在此論文中，我們首先提出一個線性時間最佳演算法來解決在一維線路列數量有限的情況下之考慮引導模板之切割光罩重新分配問題。對於一般情況下之電路，我們則以能充分利用雙圖案微影優勢之線性時間分解電路演算法，來將電路分解成數個符合前述條件之子問題。除此之外，針對其電子束熱量殘留問題，我們利用圖論演算法提出一種子領域排程演算法將子領域直寫順序重新排序。為了考慮熱量會在子領域殘存一段時間的問題，我們不只同時考慮每個子域的封鎖區域以減緩熱問題，並且將問題用一個推銷員問題的變種做處理。我們嘗試將此問題分解成數個子問題來解決，之

後再將他們的解答合併。每個子問題都由兩條平行線組成，我們以一個被證明高品質之線性近似演算法來解決子問題。再來，在實驗結果中，我們所提出的演算法們不但能充分解決可製造性問題，還有良好效率。