眾數python的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列免費下載的地點或者是各式教學

計算機概論：電腦必學基礎(三版)

為了解決眾數python的問題，作者李官陵,羅壽之,彭勝龍 這樣論述：

　　因應資訊科技與半導體技術的快速發展，使得人工智慧科技再次被大眾們重視，小從網際網路的電子商務預測，進而到能因應立即多變路況的電腦自駕車應用，在在顯示計算機科技的重要與代表性。   　　本書編撰以內容淺顯易懂為原則，避免生硬的科技專有名詞，以循序漸進的方式，帶領讀者進入非凡的資訊世界。   　　本書包含十三個章節，從基礎的認識電腦、數字系統與資料處理方式，到應用的網路技術、程式設計與資料庫系統，輔以理論基礎的資料結構、演算法與計算理論及人工智慧。每個章節包含隨堂練習與範例解說，文末提供重點整理與習題問題，讓學習的成效得以顯著。   　　電腦資訊化的處理，就像一位雕刻師傅將不起眼的石頭變成

美麗的藝術品，需要適當的工具與處理的程序。工具是實質的物體，而程序是抽象的觀念。在讚嘆電腦如此厲害的同時，研讀此書就可以了解電腦的過去、現在與未來。

眾數python進入發燒排行的影片

應用深度學習方法探討企業流程異常檢測之研究

為了解決眾數python的問題，作者柯廷叡 這樣論述：

企業流程是營運核心價值，對企業而言，管理、制度、工作流程、開發等都有相對應的流程表現。流程會留下執行軌跡，也就是所謂工作日誌，傳統日誌分析仰賴逐步定點式檢測，除工作量大外，也只對固定內容報錯進行改進，許多未報錯的錯誤於流程系統中未被注意。本研究將採用深度神經網路(Deep Neural Network)中的遞迴神經網路(Recurrent Neural Networks ,RNN)、適合時間序列資料的長短期記憶(Long Short-Term Memory, LSTM)方式進行建模，建置的模型會根據日誌內容預測接下來會發生的事情，由於本身文字並不能直接拿來訓練，於是在資料前處理的過程中，將使

用Label Encoding的方式將日誌文本轉換為鍵值，而建構的模型可以透過測試時的loss值異常升高來尋找可能異常的流程內容，也可以透過Decode後的實際日誌鍵與真實日誌鍵進行比對，藉此分析是流程異常或是判斷錯誤，作為改善流程的參考依據，模型中以該模型以LSTM模型有較佳的表現。另以VOLVO公司提供於9th International Workshop on Business Process Intelligence 2013的服務流程資料集進行分析，藉此做為驗證，其流程預測最終結果準確率71.57%，也意味可降低傳統逐筆檢查日誌的數量至28.43%，另延伸使用Kaggle上的系統流程

資料集來延伸測試該模型可應用於不同型態資料，並有一定效果預測及檢測異常。

【漫畫圖解】上班族必學Excel文書處理術：七天輕鬆學會製作表格、數據、視覺化圖表，工作效率倍增，無形提升競爭力

為了解決眾數python的問題，作者羽毛田睦土 這樣論述：

＼專為害怕厚重工具書的讀者設計／ ★日本亞馬遜「試算表書籍」暢銷榜No.1★   看漫畫，無痛學會活用Excel， 搭配常見窘境，加快學習速度和深度， 短短七天，只要按圖索驥， 讓你從菜雞變達人， 令主管和同事刮目相看，無形提升職場價值！   　　★ Excel，是處理表格、數據、視覺化圖表的商用語言 　　★ 行政、業務、行銷、會計、助理、老師……各行各業都適用 　　★ 「熟不熟」的程度，讓一個人的工作能力和效率，高下立見 　　★ 本書附有範例檔，練習驗證自己的學習成效 　　 　　◎ 終結土法煉鋼，讓文書處理效率翻倍 　　無論是報價單、請款單、業績報表、通訊錄、資料圖表分析…… 　　Exc

el是各類表格文件的通用軟體，每個人都有機會接觸到相關檔案。 　　雖然對Excel不熟、似懂非懂，可以用土法煉鋼的方式操作：   　　．輸入資料後，格式無法統一，要每個表格逐一設定 　　．每次數據更新，都得重頭手動計算一遍 　　．重複剪貼資料，為了製作不同數據的圖表 　　．列印出來的資料，跟螢幕上看到的不同，常常浪費很多紙   　　只要學會必備的文書處理技巧，就能解決這些困擾， 　　讓你省下許多跟軟體消磨的時間！   　　◎ 漫畫圖解的形式，降低閱讀和學習門檻 　　市面上，有不少Excel的工具書，但通常很厚重， 　　就算初學者有心想學，也容易打退堂鼓或半途而廢。 　　因此，日本Excel培訓

師羽毛田睦土和日本知名職場漫畫家Akiba Sayaka攜手合作， 　　以漫畫的形式，搭配情境和步驟式的圖解，讓技巧淺顯易懂， 　　降低閱讀和學習門檻，任何人都能輕鬆學會！   　　◎ 七天25大主題、40種常見情境，循序漸進成為Excel達人 　　透過各種使用Excel常見的情境漫畫，只要按圖索驥， 　　拆解學習，從基礎到進階的功能，只要短短七天的時間，讓你從菜雞變達人── 　　 　　DAY 1：Excel的四大功能，是工作上的超強幫手 　　DAY 2：五大基本操作、讓效率多3倍的快速鍵 　　DAY 3：處理各種類別的資料、設定篩選資料的條件、製作資料庫 　　DAY 4：了解公式的基本用法、

處理四則運算、避免公式出現錯誤、七大必學函數 　　DAY 5：做出易讀、有美感、有溝通力的表格和圖表，需要掌握哪些訣竅？ 　　DAY 6：怎麼設定格式，才能避免列印失敗？ 　　DAY 7：利用範例檔案，不斷複習，讓技巧內化成實力 　　 　　本書利用全彩圖解，帶你輕鬆學會Excel文書處理術， 　　讓你現學現用、不再求助同事幫忙， 　　令主管和同事刮目相看，無形提升職場競爭力和效率！ 　　 高效推薦 　　 　　白慧蘭｜工作生活家主理人 　　周勝輝｜Excel書籍作者、講師與FB社團管理員 　　資工心理人｜「資工心理人的理財探吉筆記」版主 　　蔡明志｜輔仁大學資管系副教授 　　鄭緯筌｜「Vista

寫作陪伴計畫」主理人、《經濟日報》專欄作家 　　贊贊小屋（李員興）｜「會計人的Excel小教室」版主 　　蘇書平｜先行智庫執行長   　　「Excel是職場中常用的軟體，本書運用漫畫的方式，帶領大家手把手的學習運用Excel完成工作所需的各式方法，內容簡單易懂，讓沒有經驗的人也能夠輕鬆上手。」──資工心理人，「資工心理人的理財探吉筆記」版主 　 　　「你是否覺得Excel雖然重要，卻因為太過複雜，以至於提不起勁來學習？現在我想跟你說個好消息，這本書就是你的福音！」──鄭緯筌，「Vista寫作陪伴計畫」主理人、《經濟日報》專欄作家   　　「贊贊小屋教學過程中，遇到滿多學員擔心自己Excel基礎

不好，推薦這本書，看漫畫輕鬆學Excel！」──贊贊小屋（李員興），「會計人的Excel小教室」版主

探索LIGO O3訊號中的暗星

為了解決眾數python的問題，作者黃柏翔 這樣論述：

自從aLIGO重力波探測器在2015年9月14日首次直接探測到愛因斯坦廣義相對論中所預測的重力波訊號後，在現今的宇宙探索中重力波已扮演了不可獲缺的角色，由於重力波所造成的時空漣漪效應不大，因此實驗團隊不停的在各方面精進探測器的靈敏度以達到更精準的量測，目前的探測器以數個或數十個太陽質量的雙星系統互繞和進一步併合的事件為主。然而也因為重力波在傳遞的過程中不像光子或其他宇宙射線粒子容易受到干擾，所以可以更完整的保留星體合併事件中的質量、自旋等數據。在美國雷射干涉儀重力波觀測站（aLIGO)的第一次觀測（O1）與第二次觀測（O2）中首次探測出雙黑洞與雙中子星合併的訊號，這些珍貴的資料提供了科學家們

研究元素生成、星體演化以及黑洞、中子星分佈等重要的訊息。然而眾所週知，宇宙的量密度占比中，已知的標準粒子的佔比大約為5\%，而約20\%的能量密度為未知的暗物質所組成，暗物質的能量密度是一般物質的4-5倍且對於星系結構的形成扮演決定性的角色。另外目前的理論上仍存有暗物質形成緊緻星體的可能性，若該機制確實發生在宇宙星際，這樣的暗星體的豐度將不可忽略。在此研究中，我們假設暗物質為純量基本粒子，該組成的暗星又稱為玻色星，這樣的特異星體和標準星體如黑洞和中子星的最大差異在於不參與電磁交互作用，且暗星體理論上的緊緻度與形變量也和其基本物理量息息相關，如暗物質粒子質量、自相交互作用強度以及狀態方程式等，導

致其在雙星系統中相對應的變化量會隱藏於星體合併產生的重力波波形中。本篇主要使用aLIGO第三次觀測（O3）的上半年數據並使用PyCBC（A Python-based parameter estimation toolkit for c ompact binary coalescence signals.）分析去挖掘是否有玻色星合併的潛在事件。