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這兩本書分別來自深智數位 和深智數位所出版 。
國立雲林科技大學 資訊管理系 施東河所指導 黃景威的 配電系統保護協調程式之研發與以AHP探討工程顧問公司導入保護協調程式之成功關鍵因素 （2021），提出上網時間管理app關鍵因素是什麼，來自於配電系統、保護協調、層級分析法。
而第二篇論文國立高雄科技大學 觀光管理系 李一民所指導 陳永富的 以科技接受模式探討南部餐飲群科學生使用Google Classroom網路平台之行為及學習成效–以餐飲實作課程為例 （2021），提出因為有 科技接受模式、數位學習、餐飲實作課程、學習成效的重點而找出了 上網時間管理app的解答。
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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】
為了解決上網時間管理app 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
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(工務局)
隨著都市進步，各種管道線路的更新維護在所難免，然而時常封路施工，引發改道或塞車等問題也時有所聞，民眾常常被耽誤行程，導致許多投訴。為因應此等狀況，臺南市工務局推出便民APP「臺南市道路挖掘行動查報系統」，供市民查詢施工路段，以及舉報違法施工。但經過旺詮實測，發現APP問題很多，效果根本不如預期。
我在質詢中指出，首先，APP首頁的公告與活動，不斷顯示讀取，沒有載入任何資訊，一片空白(見圖1)。而其中案件查詢的功能也一片空白(見圖2)。最麻煩的是，重要的通報功能操作非常繁瑣，若民眾點擊「現地通報」會發現，首先必須選取你要通報的管線聯絡人，選擇公司或單位後，出現的是一大串工程師、副總、管理員的名字(見圖三)，民眾根本不知道他們是誰，如何通報。況且有些工程在標示上不清楚，甚至貪圖方便沒有告示牌，民眾通報也只是想擁有安全方便的用路環境，還要花那麼大的功夫了解這是誰的管線? 誰的工程? 該聯絡誰? 如此麻煩還會有人想通報嗎? 不如一通電話打到工務局投訴，那麼這個APP到底有什麼功用? 除了功能上的問題，APP的讀取時間也相當長，需要20秒，有時候使用還會閃退，相當不方便。工務局在工作報告中宣稱，目前也有540萬人次使用這個APP，但看看網路評價Google Play的評價分數為2.8分，APP Store的評價分數為2.7分，所有評論幾乎都是抱怨畫面空白與閃退等問題，顯示該款APP確實需要改進。
在質詢現場，蔡旺詮也請工程企劃科科長林科良當場試用APP，發現問題確有其事，旺詮也統計工務局是否有在關心使用自家開發的APP，結果偌大局處19位官員，居然只有5位同仁有下載使用經驗，令人質疑，自家人都不使用，怎麼知道問題出在哪裡?
工務局長蘇金安表示，APP已經使用多年，會立即檢討改進。工程企劃科科長林科良也回應，會主動上網了解APP的負評部分，並請專人回復，吸收民眾的意見再作改進。
蔡旺詮強調工務局設計查詢APP的立意良好，但必須考慮到APP的實用性，與實際操作的層面。網路是現代人民與市府溝通的橋樑，千萬不要敷衍了事，忽視小地方，民怨就是一點一滴累積出來的。也呼籲若工務局有技術問題，應盡速與APP設計者探討，不要失了E化的美意。
(水利局)
全台水情吃緊，回收再利用的再生水成為熱門焦點。而日前完成再生水交換的台積電與奇美更是全台首例，備受關注。
據了解，台積電將仁德再生水廠1萬噸的額度，轉讓於奇美，而奇美也將自己1萬噸的自來水額度轉讓給台積電，並由台積電補足較高的再生水費差額。交易後，由於奇美距離仁德再生水廠較近，就不用大費周章拉管線到較遠的台積電，奇美就近使用再生水，而台積電使用奇美原本的自來水額度，市府因此次交換而省下18億的管線費用，成為佳話。
但由於是全台首例，目前沒有太多案例可以參照，在制度與法規上還未完善。市議員旺詮在質詢中提出，未來臺南再生水工程完工後，每日可提供6.3萬噸的再生水，可見再生水產量也越來越多，使用者也會增加。如何完美複製台積電與奇美的交換經驗，使更多業者交換成功，將是市府努力的目標。蔡旺詮指出，這次交換是市府在長年協商下促成的，也肯定市府的用心與努力。然而再生水的交換不能只靠協商，政策上的輔導也很重要。他表示因為奇美與台積電都是大廠，承受能力高，所以最終答應交換，但未來可能出現小廠與小廠交換的案例，該如何吸引業者，必須有相應的配套措施。
旺詮分析，再生水雖與自來水品質相當，但還是略差，尤其是某些製程嚴格的產業，要設計什麼誘因使廠商願意使用再生水，這是必須考慮的。其次，本來就願意使用再生水的廠商，為何要特意去交換成自來水，他們與市府簽約使用再生水，只要坐等市府將管線拉好即可使用，似乎沒有理由替市府省下管線費用，而多此一舉刻意交換。想使用再生水的業者距離遠，不想使用的業者距離近，導致拉管線的經費負擔加大，所以交換勢在必行，如何分配協調減少費用，並配對業者研議換水，政策上的補助與優惠設計，將是未來的關鍵。
同時旺詮也關心近來載水車頻繁使用的問題，上週新市區的產業道路因載水車頻繁路過，導致路面塌陷龜裂，他指出水利局與工務局必須見微知著，去了解是否有其他載水車行駛的路線也有路況問題，他提到現在水資源緊缺，如果這些路段因路況問題引發載水車車禍，那將是巨大的損失，甚至現在連火警救災用水也使用載水車運送再生水，如果因為車禍耽誤救災，豈非罔顧人命。水利局長韓榮華表示，將與工務局、經發局加強合作，對運水路線做詳細檢查。
呼籲加強跨局處合作，請水利局與經發局將公務及民間載水車常使用的路線地圖，彙整後轉發給工務局，由工務局進行路況的檢查。以維護水資源與市民安全。
配電系統保護協調程式之研發與以AHP探討工程顧問公司導入保護協調程式之成功關鍵因素
為了解決上網時間管理app 的問題，作者黃景威 這樣論述：
隨著電腦科技的進步與普及，保護協調規劃人員在執行保護設備設定與檢討其協調性的過程，由傳統人工計算分析繪製的方式，逐漸被電腦輔助工程給取代，但在實務應用上，電腦輔助工程還是讓保護協調規劃人員感覺諸多使用上的不便。 本論文研究目的係以實務應用面研發圖形使用者介面之配電系統保護協調程式，利用電腦即時繪圖方式來呈現保護設備的時間-電流特性曲線，以加速保護協調規劃人員設計與檢討，最後再探討工程顧問公司導入保護協調程式之成功關鍵因素的評估準則，透過層級分析法，探討工程顧問公司導入保護協調程式之成功關鍵因素及程式研發成果。 研究結果顯示「系統品質」、「淨收益」、回饋的「正確性」及資訊人
員的「保證性」容易影響成功導入的關鍵，經過驗證程式之研發是成功的。希望透過此研究能提供給後續研發之參考以及依據。
Python-最強入門邁向數據科學之路：王者歸來(全彩印刷第三版)
為了解決上網時間管理app 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
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以科技接受模式探討南部餐飲群科學生使用Google Classroom網路平台之行為及學習成效–以餐飲實作課程為例
為了解決上網時間管理app 的問題，作者陳永富 這樣論述：
在2019年爆發的新冠肺炎疫情，嚴重影響全球整個教育體系，因此急需推動線上教學，不讓疫情阻擋學習；並且因資訊科技的演進，促使全球的學習模式不斷更新。故本研究中以科技接受模式 (Technology Acceptance Model, TAM)為基礎，探討南部高中職餐飲群科學生對於餐飲實作課程導入Google Classroom網路平台之行為與學習成效之間的相關性。本研究採問卷調查法進行，問卷內容包括個人背景資料、Google Classroom網路學習平台外部變項、Google Classroom網路學習平台科技接受模式變項三大部分。研究邀請三位相關領域專家進行內容效度評定 ，經專家評定、進
行修正後，發放正式問卷。研究對象為南部曾經使用或正在使用Google Classroom網路平台學習之高職餐飲群科系學生，正式問卷於 2021 年 9 月 10 日到 2021 年 10 月 20 日間進行發放。本研究共發放 483 份問卷，去除無效問卷 67 份後，共回收 416 份有效問卷，有效問卷回收率 86.12 %。回收問卷後即對問卷內容進行資料分析，包括敍述性統計分析、信度與效度分析、不同背景差異分析、相關分析與多元迴歸分析，其研究結果如下：(1) 差異性分析發現部分不同個人背景學生對外部變項及科技接受模式各變項有顯著差異；(2) 相關分析發現 部分外部變項與Google Clas
sroom網路學習平台的認知易用性、認知有用性間皆有顯著正相關；Google Classroom網路學習平台的認知易用性與認知有用性間有顯著正相關；科技接受模式的認知易用性、認知有用性與系統使用意願間有顯著正相關；(3) 多元迴歸分析發現Google Classroom網路學習平台使用意願與網路使用行為有顯著正向影響，網路使用行為與學習成效有顯著正向影響。最後，本研究提出具體建議作為各餐飲專業教師及學生跟後續研究者在研究提升餐飲相關科系學生對於餐飲實作課程導入Google Classroom網路平台的學習成效之參考。