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《演算法、深度學習、程式設計入門教室》精選套書(演算法圖鑑+深度學習入門教室+Python入門教室)

為了解決樓梯計算app的問題，作者MoriteruIshida 這樣論述：

 《演算法圖鑑：26種演算法 + 7種資料結構，人工智慧、數據分析、邏輯思考的原理和應用全圖解》 ★日本超人氣演算法學習書 ★逾50萬次下載量，「Apple年度最佳APP」書籍化！ ★隨書附贈獨家贈品「圖形搜尋和排序圖解記憶表」 ★★ 讀再多文字解說都看不懂？沒關係，全部畫給你看，一次弄懂演算法到底是什麼！★★ ●直觀理解，從基礎開始學習，一用就上手的演算法專書！ ●全圖像化step by step，完整拆解制霸AI時代的演算法精髓！ ●詳解演算法的奧妙、執行效率、優缺點，活化思維，做出最佳決斷！ 【專業審訂】 謝孫源  成功大學資訊工程系特聘教授兼研發長   【專

家學者好評推薦】 李忠謀  國立臺灣師範大學資訊工程系教授、國際資訊奧林匹亞競賽主席 黃建庭  高中資訊科技概論教師 趙坤茂  臺灣大學資訊工程學系教授 鄭國威  PanSci泛科學總編輯 【高中資訊社團好評推薦】 北一女中資訊研習社 台中一中第35屆電腦資訊研究社 台南女中資訊研究社 成功高中電子計算機研習社 建國中學資訊社 高雄女中資訊社 新竹高中軟體研究社CSDC 臺南一中資訊社 █ 演算法時代來了！ 現今我們的世界已離不開演算法，從線上搜尋、社群交友、法院判案、醫學診斷、金融運作、大腦決策到人工智慧的未來，越了解演算法，越可能掌控權力，成為時代的贏家。有些演算法對我們有益、有些

有用，有些則可能使我們陷入大麻煩，但我們對這些演算法所知極少。 不管用哪種程式語言編寫程式，演算法都是不可或缺的，不過如果認為只有學電腦的人才要了解演算法，那就太可惜了。演算法其實是一連串解決問題的邏輯步驟，只要熟悉這些步驟和運用方式，每個人都能設計自己的演算法並應用於各種不同領域。學習演算法正是建構嚴謹思維和幫助做出最佳判斷的訓練。 █ 演算法的第一本書，從基礎開始學習！ 演算法是用以執行計算或完成作業的程序，可以想像成料理食譜，如果做出某種料理的步驟是食譜，那麼用電腦解出特定問題的步驟就是演算法了。然而，食譜與演算法的決定性差異，在於演算法非常嚴謹。相較於食譜有很多概略的描述，演算法

的所有步驟都用數學方式表現，沒有模糊地帶。 本書蒐羅介紹26種基本的演算法和7種資料結構，貨真價實完全圖解。每一個步驟都以圖片和文字詳細說明，拆解具體演算過程，逐步建立邏輯概念，輕鬆進入演算法的世界。 書中解說的演算法範疇包括「排序」、「陣列搜尋」、「圖形搜尋」、「安全性演算法」、「分群」，以及「網頁排名」等各種廣泛使用的基礎演算法。不用艱澀的專有名詞，步步口語分解，完全沒有概念的人也能漸進學習。 ―――― 《深度學習入門教室：6堂基礎課程+Python實作練習，Deep Learning、人工智慧、機器學習的理論和應用全圖解》 ――――超人氣暢銷書《演算法圖鑑》姊妹作，機器學習初學

者最佳入門書！――――   人工智慧時代關鍵能力！深度學習深在哪裡？ 強化運算思維，建構邏輯概念，一次弄懂深度學習活用之道！   ★ 精闢剖析深度學習發展史，詳述機器學習的基礎知識！ ★ 完整解說熱門程式語言第一名Python的環境建構和基本語法！ ★ 圖像化示範TensorFlow和Keras的安裝，開發AI必學必讀！ ★ 介紹類神經網路的基本思考方式和程式範例，逐步加深理解！ ★ 說明使用卷積神經網路的影像辨識演算法，進一步強化學習！ ★ 全面了解提升深度學習準確度的演算法，掌握應用的訣竅！   █ 迎接運算時代，紮實學好Deep Learning的要點！   本書以想試著開始使用時下流

行的深度學習之讀者為對象，從理論到實踐進行了統整。書中詳細說明深度學習基礎理論的類神經網路，以及相關的必要數學知識，同時講解程式原始碼，以實際動手操作的方式來幫助理解。   坊間已經有眾多的機器學習與深度學習相關書籍，但類神經網路理論的學習門檻相當高、深度學習應用程式框架入門難度深、不容易掌握進一步應用的要領等等，常令初學者無法看清活用深度學習的探索之路。   本書首先介紹類神經網路的概念，緊接著說明如何使用應用程式框架進行深度學習，讓學習者初步感受這個領域。接下來介紹各種應用，大量運用範例來說明。在此之後，對於想進一步學習理論的讀者，介紹機器學習的學習方式；對於想挑戰進階深度學習應用的讀者，

說明演算法等等。   █ 豐富圖解一目瞭然，「文字辨識」、「影像辨識」、「自然語言處理」實際演練！   本書的目標是幫助讀者了解什麼是深度學習、什麼是AI之後，能夠實際動手實作，期使讀者不致一知半解，不會只是執行範例卻不知接下來能做什麼，而能學會確實地判斷為了何種目的該使用何種應用程式框架，以及實際進行的步驟。   想挑戰AI開發的理工科學生、想更上一層樓的工程師、想了解深度學習基礎理論的人、使用TensorFlow和Keras嘗試實際安裝的人、想弄懂機器學習所需的數學的人，都能從本書平易的解說中學習到必要的知識。   【本書的架構】   ▌第1章：論及深度學習以及其背景的機器學習相關話題，解

析人工智慧（AI）的概念。   ▌第2章：說明Python的環境建構與深度學習所需函式庫的安裝方法，包括在Windows與Mac兩種環境上的說明，解說必需的基礎Python文法。   ▌第3章：藉由能以簡潔的敘述來使用多個函式庫的Keras實作深度學習，同時製作影像辨識的程式來體驗深度學習。進行導入Keras並公開發佈的熱門函式庫TensorFlow、數值運算函式庫與資料繪製函式庫等等的準備。   ▌第4章：解說類神經網路的理論，同時實際試著使用名為MNIST的文字辨識範例程式來加深理解。   ▌第5章：說明使用卷積神經網路的影像辨識演算法。   ▌第6章：介紹提升深度學習準確度的演算法、自然

語言處理等，用於影像辨識以外的範例程式。 ―――― 《Python入門教室：8堂基礎課程+程式範例練習，一次學會Python的原理概念、基本語法、實作應用》 ――――――――超人氣暢銷書《演算法圖鑑》、《深度學習入門教室》系列作――――――――   熱門程式語言第1名，日本暢銷Python學習入門書！ 邊做邊學，實際操作練習，享受程式設計的樂趣！   ★ 全彩圖文解說，給程式設計新手的最佳指南！ ★ 遊戲製作•GUI設計•模組活用，可從網頁下載範例！ ★ 解說書寫格式，詳述顯示文字、數值、空白、縮排的基本規則！ ★ 剖析組成程式的6大元素，逐步建構基本語法並善用函式！ ★ 學習使用

Python顯示視窗的方法，建立圖形介面設計遊戲的外觀！   █  AI時代必學的基礎工具，第一次設計程式就上手！   以往的程式設計，只是輕鬆當成興趣即可開始，但這十年間逐漸變得複雜。「程式設計真有趣！如果能讓更多人開始接觸程式設計就好了！」要感受程式設計的有趣之處，最重要的是能夠立刻動手試試，而且能立即看到結果。   最符合這項要件的，就是近年來熱門程式語言第一名「Python」。   使用Python，只需要輸入指令就能立刻執行。可用來擴充Python、稱為「模組」的功能非常豐富，對於視窗的顯示和製作PDF等，也能以很簡短的程式實現。   本書活用Python這樣的優點，簡單易懂地說明它

的基本語法之後，檢視「製作猜數字遊戲」、「在視窗中移動圓形、矩形和三角形」、「使用PDF製作橫布條」等實際範例，逐步學習。   █  豐富圖解一目瞭然，「匯入方式」、「書寫格式」、「運作處理機制」實際演練！   閱讀本書時，可下載取得範例程式，一邊動手練習，一邊看著實際運作的畫面來學習。   此外，書中利用各式各樣的範例激發好奇心，鼓勵讀者發揮想像力，嘗試改良程式，進一步加深理解。舉例來說，對於影像辨識和人工智慧等等，也能以Python進行程式設計。   本書的目標是希望成為學習者開始進行程式設計的契機，感受程式設計的樂趣，打好紮實的基礎，開啟美好充實的程式設計生活。   █  本書的架構  

▌ 第1章：說明程式的作用，製作程式需要什麼、該學些什麼，精闢列舉正確操作的祕訣。   ▌ 第2章：說明執行Python程式的軟體安裝方法，了解執行指令和避免出現錯誤的基本知識。   ▌ 第3章：說明使用Python撰寫程式須遵守的規定，學習文字、數值、空白的用法等基本規則。   ▌ 第4章：學習程式語言裡的基本功能，整理說明實際應用的部分，藉由將這些功能組合起來，逐步製作出程式。   ▌ 第5章：製作「Hit & Blow」猜數字遊戲，從簡單的地方開始打好基礎，掌握應用的訣竅。   ▌ 第6章：藉由以視窗呈現「Hit & Blow」猜數字遊戲，讓它成為圖形化的成品，更像個遊

戲。   ▌ 第7章：一邊撰寫於畫面上移動圓形的程式，漸進學習「類別」與「物件」的基本知識。   ▌ 第8章：學習使用PDF製作「橫布條」的方法，總複習學習成果，使用擴充模組挑戰實用的程式設計。  

樓梯計算app進入發燒排行的影片

以Instagram老屋咖啡店照片探討商店元素對情緒體驗及偏好之影響

為了解決樓梯計算app的問題，作者連得傑 這樣論述：

自2001年起，全臺各地掀起老屋改造運動的旋風，各地富有歷史意義及地方特色的老屋再度被利用並發展成多元化的空間，諸多老屋與咖啡店結合，成為獨一無二的懷舊餐飲空間並屢次在老屋推廣競賽中爭得一席之地，獲得眾多消費者的肯定。近年人手一機的生活樣貌成為常態，線上社群媒體之應用成為眾多人的生活習慣，而以分享精緻圖像為主的Instagram隨即成為最受歡迎的社群媒體之一。老屋咖啡店藉著Instagram的推廣分享，照片與標籤數目連年攀升，使得多樣的老屋空間與元素透過螢幕畫面催化著觀賞者不同的內心情感。由此，本研究目的為探討老屋咖啡店之商店元素及其佔畫面的比例對情緒體驗及偏好之影響。研究方法採用網路問卷調

查，照片刺激物取自Instagram裡2019年於臺北市拍攝的老屋咖啡店照片，並由受訪者評價對照片之情緒體驗及偏好程度，共回收392份有效問卷。研究結果顯示畫面中的商店元素種類有無及比例會影響情緒體驗。窗戶、椅子、食物、植物、餐具皆顯著正向影響兩種以上的正面情緒，且食物在畫面中的比例愈大，愈能引發興奮、愉悅、放鬆等感受，植物比例愈大，愉悅、平靜、放鬆感愈高。反之，畫面中有牆面、樓梯、吧檯櫥櫃、檯燈、復古家飾時，則較容易帶來負面情緒，牆面比例顯著正向影響沮喪、憂鬱與無聊感，樓梯比例顯著正向影響緊張及無聊感，吧檯櫥櫃顯著正向影響無聊感，檯燈比例顯著正向影響沮喪及憂鬱感，復古家飾比例則顯著正向影響緊

張及憂鬱感。畫面中的窗戶、椅子、食物、植物較受偏好，且食物及植物之比例顯著正向影響偏好；畫面中的牆、樓梯、吧檯櫥櫃、復古家飾較不受偏好，且這四種元素在畫面中比例愈大，偏好程度愈低。情緒體驗中的愉悅、平靜、放鬆與興奮等正面情緒皆顯著影響偏好，而負向情緒中僅有無聊對偏好有負向顯著影響。情緒體驗構面會中介商店元素與偏好之關係，正向情緒構面多為完全中介效果，而負向情緒構面多為部分中介效果。本研究結果可作為社群用戶拍攝分享照片及老屋商家空間設計之參考，並提升消費者對老屋咖啡店的正面情感與造訪意願。

數位科技應用4.0：面對與科技共生的未來社會，你準備好了嗎?

為了解決樓梯計算app的問題，作者詹文男,施柏榮,勵秀玲,林信亨,林巧珍,盧冠芸,陳俐陵 這樣論述：

　　無所不在的數位科技 　　究竟如何影響你我未來的生活與社會 　　數位科技（Digital Technology）指以「資訊」、「數據」為核心的知識、工具與方法，比如人工智慧、區塊鏈、物聯網、雲端與邊緣運算，都屬於數位科技的討論範疇，由於其所帶來的變革潛力巨大，因此數位科技在各個領域的應用，又經常被稱為第四次工業革命。然而，這樣的影響力不僅存在於生產、製造，數位科技已然滲透到人們一般的生活環境之中，並且持續改變人類社會的發展模式，更可以被視為當前社會發展、演化的主要動力。 　　本書從個人到環境，各別從家庭與親密關係、工作與就業、醫療與照護、媒體與傳播、教育與學習、交通與運輸、都市與公共

治理七個面向，系統性地探討數位科技對於社會發展的影響，嘗試分析各種觀點與案例，說明數位科技在這些面向之中，帶來了何種技術生產力的提升效益、產生了何種新型態的創新服務，以及帶來了什麼樣的倫理與風險。 　　本書進一步以「無所不在」的數位科技情境作為基礎，提出值得思考的關鍵議題，讓人們除了能夠瞭解數位科技的影響力之外，也可以納入更多前瞻性的探索。這些內容，都是探討數位國家、數位轉型不可或缺的思考。 　　目標讀者群 　　本書主要探討數位科技對社會所產生的變化與影響，向來是科技與社會（STS）、科技管理、科技社會學、社會與國家發展等跨領域學科所關注的議題，內容橫跨資訊管理、科技管理、商學、社會學、國

家發展等大學系所的教學課程。 　　目標讀者群歸納為三類： 　　1.大學院校，科技典範、社會學與未來學通識課程之教師與學生。 　　2.數位科技類群，如資訊管理、資訊工程等描繪科技應用與情境之專業人員。 　　3.新興產品與服務應用之創新投資人員。 名人推薦 　　賴清德  副總統 　　郭耀煌  科技會報政務委員 　　龔明鑫  國家發展委員會主任委員 　　李世光  資策會與工研院董事長 　　卓政宏  資策會執行長 　　黃彥男  中央研究院資訊創新研究中心主任 　　施振榮  智榮基金會董事長 　　殷允芃  天下雜誌董事長 　　童子賢  和碩聯合科技董事長 　　郭明政  國立政治大學校長 　　馮展華

  國立中正大學校長 　　周景揚  國立中央大學校長 　　陳振遠  義守大學校長 　　李天任  華梵大學校長 　　徐建國  建國高中校長

高齡者功能性體適能與跌倒風險之研究

為了解決樓梯計算app的問題，作者黃怡萍 這樣論述：

臺灣地區在2019年 10 月底正式邁入了「高齡社會」，國內65 歲以上高齡者人口數共計356 萬人，占臺灣總人口15.13%，其中臺北市的高齡人口數共 477,944 人，占臺北市總人口的 18.07%。本研究探討具跌倒高風險與低風險的高齡者，此兩者功能性體適能表現之相關與預測分析，並以功能性體適能之各項檢測數據預測高齡者跌倒之風險。本研究採用調查研究法，總計調查臺北市106年至108年共1176位高齡者之功能性體適能及跌倒風險問卷調查，最後篩選出共665位高齡者為後續分析對象。本研究分別進行獨立樣本t檢定、偏相關分析、線性迴歸分析和多元邏輯斯迴歸等。研究結果顯示，確認跌倒風險問卷與功能性

體適能在上肢肌力、下肢肌力、靜態平衡、動態平衡、下肢柔軟度、心肺適能皆有顯著相關，並以多元邏輯斯迴歸計算出兩者之間的勝算比，得知除抓背測驗外，其他功能性體適能項目皆達顯著關係，且高齡者功能性體適能較差者，會有較高的風險機率發生跌倒情況。建議未來可當作跌倒風險診斷上的分析依據，並依此為高齡者分組，進行健康促進課程，以有效改善不同跌倒風險組別高齡者的身體促進、降低跌倒風險。