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大數據時代：資料庫系統實作與案例分析(強銷版)

為了解決r line套件的問題，作者李紹綸 這樣論述：

　　資料庫系統全面攻略／大數據分析深化掌握 　　‧舉列實際案例循序引導，運用實作培養資料庫概念、核心與架構。 　　‧詳盡說明資料分析、倉儲、探勘、應用等多方位課題。 　　‧常用套件、知名套件之介紹、撰寫說明與範例示現。 　　以資料庫系統實作為主軸，築實基礎並深入大數據應用與未來趨勢 　　作者精心彙整大數據分析工作所需之理論知識、系統開發技術、程式撰寫與建立模型等實務經驗，以資料庫實作為主軸導向大數據應用與未來趨勢。 　　由資料分析、資料倉儲到資料探勘，延展至資料應用，皆備周詳說明及予精闢釋例，讓讀者一目了然，於觀念結構建立上能更有效率的精準掌握；所舉列之重點案例更加讓讀者透過案例分

析，而能對資料庫概念建置更深層的體認與領會。 本書對有志成為資料科學家的初學者而言，絕對是一本最好的入門書籍。 　　CH1、CH2、CH3、CH5：主要介紹關聯式資料庫中進階技巧，以檢視表為開端，接續單元介紹索引技術、交易管理和可程式性物件，讓讀者建立在處理大量結構化資料時能更有效率的觀念與基礎。 　　CH4：介紹 ADO.NET資料庫程式設計，讓讀者從無到有建置一個小型資訊系統專案，建立對於資訊系統開發之認識，以及提升程式撰寫的能力。 　　CH6：介紹資料倉儲與資料探勘，對於監督式學習或非監督式學習相關知識有一定程度的了解。 　　CH7：介紹SQL Server 2016版才有的新功

能，也是微軟致力於大數據分析的解決方案，主要提供資料科學家能夠透過原先所熟悉的R語言，不論是在交談式介面中透過SQL Server R Services直接撰寫R腳本指令進行資料分析，或是在Visual Studio.NET中透過R Tools for Visual Studio或Microsoft R Client的安裝，在原有Visual Studio開發環境撰寫R指令從事各種機器學習，進行關聯、分類、集群和預測的工作。 　　書附光碟內容 　　※CD／本書範例檔案 　　1.Microsoft SQL Server 2016 範例資料庫 　　2.SQLServer2016  

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整合群眾智慧概念之路面品質偵測系統

為了解決r line套件的問題，作者丁修晨 這樣論述：

為了維護民生及企業用的管線，政府不得不經常進行道路的開挖，但在修補與鋪設的過程中，有可能發生道路工程品質不一與氣候影響等情況，造成路面不平整、高低差等問題的發生，道路的不平整，不管是對機車駕駛還是汽車駕駛，都會影響到行車的體驗，以及機車騎士的安全，每年都能從新聞中看見，因道路顛簸或坑洞所造成的交通意外。機車騎士往往會因為不熟悉路況或是天色影響導致視線不佳，造成駕駛無法確切地得知路面情況，提前避開路面顛簸位置，進而發生危險。 本研究結合群眾智慧概念以及手機三軸加速度計(Accelerometer)的功能進行道路異常的資訊蒐集，在開發異常路面偵測APP的過程中，也同時進行了使用者意

願度的問卷調查，該問卷用於探討該異常路面偵測APP開發後是否會有民眾有意願使用，以及進行異常路面偵測APP的功能調整。本研究除了利用大眾都有的智慧型手機來進行路面偵測的作業，也結合群眾智慧之概念，透過群眾的力量，擴大蒐集資訊的範圍與資訊的準確率。

Python程式設計入門：金融商管實務案例(第三版)

為了解決r line套件的問題，作者林萍珍 這樣論述：

　　學習最好用的程式語言Python打造專業的金融分析平台。 　　書中佐以大量金融實務案例並應用Yahoo Finance及pandas套件開啟程式交易之門！ 　　本書適合閱讀的對象： 　　★ 沒有程式概念但想要學程式設計的讀者 　　★ 對程式設計在金融科技(Fintech)應用有興趣者 　　★ 做金融大數據分析入門有興趣者 　　★ 對程式交易應用之基礎入門應用有興趣者 　　首部曲(綠色)Python 程式設計入門-金融商管實務案例 (第二版) 　　對於沒有程式設計的新兵來說，建議選擇以Python建立基礎的程式設計觀念與實力。本書以圖例說明程式設計的觀念，適合自修者。實務案例實作包含

貨幣時間價值應用如退休金規劃；存款與利率試算等；資本預算評估；會計折舊費用試算；所得稅試算；技術指標分析；上網爬蟲抓股價日資料等。提升學習興趣與累積實作經驗。首部曲的範圍即本書的內容(見封底圖右下圖Python)。Python程式設計入門是二部曲與三部曲的基礎。 　　二部曲(藍色)Fintech Web 應用-程式交易實作 　　此平台發展 Fintech Web 網頁應用程式，提供手機、平板、筆電等行動上網的程式交易平台。本書介紹如何規劃股票或期貨選擇權的交易策略，設計明確的交易規則，藉由程式依照所設定的交易策略，線上自動執行交易。除日資料外，本書另將實作高頻交易策略的歷史回測與實單交易。

　　三部曲(黃色)金融大數據 (即將出版) 　　銀行、證劵、保險等金融大數據分析應用廣泛，金融大數據需要用到統計模型與機器學習之資料探勘技術，最佳化出最適的規則，提昇金融投資應用的價值。 　　本書線上教材資源： 　　github.com/letylin/pyprogbook 　　歡迎讀者加入作者的LINE@群組與作者聯繫，這是採1對1的方式，若書裡有您不解的地方，也可以利用此管道與作者一起討論。 　　LINE@ID：@iex5378o 本書特色 　　★ Python語法簡潔好學，適合程式設計入門課程。 　　★ 圖例說明程式設計的重要觀念。 　　★ 金融實務案例應用在統計分析、技術分析

、貨幣時間價值應用、會計折舊與資本預算應用Yahoo Finance自動下載股票日資料。 　　★ Python資料科學套件完整功能強大，結合統計做資料分析。 　　★ pandas套件與excel整合做資料匯入與匯出；以OOP撰寫方式自訂套件計算有效利率。

故障攻擊作用於真隨機數產生器之分析以及 FPGA實現防禦時鐘錯誤攻擊之電路

為了解決r line套件的問題，作者蔡舜名 這樣論述：

本研究提出多種對於真隨機數產生電路的故障攻擊以及對抗電路，隨機數產生電路為利用8個三階環形振盪器，配合正反器及邏輯閘產生隨機數，亂數品質為0.8。故障攻擊主要可以分成侵入式以及非侵入式兩種，對於前者，本研究實現電壓故障攻擊、低電壓攻擊以及時鐘故障攻擊，攻擊平台皆由Chipwhisperer 套件實現。時鐘故障攻擊會使亂數品質下降至0.3，由兩種電壓攻擊組合而成的攻擊則會使亂數品質下降到0.2，針對時鐘攻擊，本研究提出一種可實現於FPGA可消除時鐘故障攻擊的保護電路，其作用可將損壞的時鐘波型復原，使亂數品質回到原本的數值，在Artix 7 FPGA裡使用了111個查表器。另外，本研究實現的非侵

入式攻擊為電磁干擾攻擊，利用電磁注入環注入電磁干擾到FPGA內，使內部電路信號損壞並讓隨機品質降低至0.02，因此類攻擊為注入高頻干擾，固可利用串接電感方式來達到過濾高頻雜訊之目的。