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中小學校園裡的繽紛世界：學校行政個案集

為了解決手機語言更改的問題，作者 這樣論述：

　　這是一本台灣國中與小學校園形形色色風貌的書。書中所呈現的是國中與小學校園繽紛世界的最佳寫照。透過數十位教育現場實務人士的努力協助蒐集資料，本書納入了309則學校行政個案。這本學校行政個案的書，主要呈現了國中與小學校園的風貌，內容相當豐富，是一本極為寫實的教育類小品故事書。   　　本書全書乃由一篇一篇學校行政個案組合而成。全書所蒐羅的這些個案，篇篇盡是生動、發人深省與感嘆的校園小故事。書中所呈現的是多樣貌的學校人文風情、人情事理與人際之間變化多端的互動方式。有的令人驚訝，有的令人莞爾，有的則又令人無限感嘆與心情沈重，更多的則是面對學校形形色色的各種校園風暴與危機，校長如何保持鎮定，以清

晰的頭腦，冷靜思考，盡力釐清各種相關因素，以做出最佳的判斷與解決方案。   　　本書分為下列15章：（1）校園內外風土人情與創意發想；（2）教師理念的實踐與挫敗；（3）編班轉班教師級務與成績爭議；（4）校長的領導；（5）校長的行為；（6）校長的難題與校園危機處理；（7）校園體罰、校園暴力、學生輔導；（8）校園安全與校園意外；（9）校園紛爭與風波；（10）校園插曲、校園風雲；（11）人事與人員管理；（12）不適任教師；（13）兩性之間、性案件、性侵犯；（14）學校更新、學校工程與營繕。（15）校長敘說校園故事。   　　閱讀本書的心情，就好比吾人於春暖花開時，開開心心的與三兩好友到郊外踏青，沿途

輕鬆地吹著口哨，並悠然地欣賞著大地一片美麗的景色。出遊者舉目所見，大地百花齊放，一片綠意盎然，令人心情無比愜意。   　　讀者在每天工作之餘，茶餘飯後與三兩好友聊天，或臨睡之前，閱讀本書，對於人性之間真實面貌的展現，也許有時會有一絲絲的嘆息，有時又令人拍案叫絕。但毫無疑問地，大部分時間大概都會莞爾會心一笑，說不定會有一種無比暢快的感覺呢！

手機語言更改進入發燒排行的影片

結合機器人與物件偵測之語言學習系統

為了解決手機語言更改的問題，作者林育任 這樣論述：

本研究使用NUWA 公司所推出的Kebbi智慧型機器人、Tensorflow 物件辨識技術和語音實時轉為文字技術，開發了一套「結合機器人與實體物件之英文字彙與對話學習系統」透過機器人及實體物件來打造更真實和更有趣的學習環境，期望能提升國小學童的學習動機與學習成效。開發語言學習機器人，藉由行為及情感表達傾向人性化的機器人來吸引學童的注意力，提升學童的學習動機，再加入實體物件是使用Mobilenet-SSD的模型並且是在手機端上進行推理，使其成為Kebbi與學童之間的互動物件，讓學童可以透過實體物件提升學童的好奇心以及透過觸覺來加深學童的學習的記憶。在模型的部分，因為本系統是給學童學習用的，所以

希望降低模型錯誤率，減少學童因模型辨識錯誤的挫折感，在比較現有的解釋模型工具後，最後採用D-RISE來解釋模型的辨識錯誤的原因，並且透過更改訓練集來提升精準度，讓學童學習時能更順暢。

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】

為了解決手機語言更改的問題，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

分享實時視頻流的新型行車記錄器之研究

為了解決手機語言更改的問題，作者江奕頡 這樣論述：

本研究使用兩塊樹莓派開發板分別連接USB網路攝影機，模擬車上所裝設的行車記錄器，分別稱之為A、B板。A板更改開發板的網路組態設定，將之變為一Wi-Fi熱點發射器。透過Wi-Fi配置設定將SSID及密碼更改為車牌號碼，再將A板使用開源網路架構Flask進行影像串流，使得攝影機所拍攝的即時畫面透過網路進行串流分享。接著使用另外一塊樹莓派開發板B板，利用B板的攝影機進行畫面截取偵測車牌，系統判斷偵測到A板的車牌後執行自動車牌辨識ANPR。之後輸出ANPR信心度最高的辨識係數車牌字串，將辨識出的車牌字串以樹莓派Wi-Fi配置的格式輸入設定到B板。在重啟系統後B板就能連接A板之無線網路熱點。最後在瀏覽

器中輸入IP地址，可以查看A板之攝影機畫面，即前車視角。如果通信距離足夠，系統可以通過前車連接下一個前車，將範圍擴展到更遠的地方。經過實驗測試，在無任何遮擋的情況下，目前A板之Wi-Fi訊號距離最遠可達30公尺。在有物體遮擋的情況下，A板的Wi-Fi熱點訊號強度可能會因為不同遮擋材質而有所不同。我們透過USB連接外接部Wi-Fi模組，可以提升訊號強度以及有效距離。車載通訊系統除外，若將本論文之概念應用在目前市面上的各式行車輔助駕駛裝置上，應能夠有效提升用路人的安全，不論是行車中的駕駛員，亦或是穿越馬路中的行人，都能夠獲得更高的用路安全體驗。