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Python小專案大集合：提升功力的81個簡單有趣小程式

為了解決賽車app的問題，作者AlSweigart 這樣論述：

用『最少』的程式碼，打造『最好玩』的程式！ 快速上手81個超簡單Python小程式！ 遊戲 ╳ 動畫 ╳ 藝術 ╳ 科學…超多主題讓你盡情探索！ 　　如果你掌握了基本的 Python 語法並準備開始撰寫程式，那麼你將發現本書既能啟發你又好玩！本書包含了 81 個 Python 程式專案，能讓你立即學會製作數字藝術、遊戲、動畫、計數程式等專案。了解程式碼的工作原理後，你將會練習重新建立程式，並且增加自己定義的操作來進行實驗。 　　這些以文字為基礎的簡單程式只需要 256 行或更少的程式碼。無論是經典的螢幕保護程式、蝸牛賽車遊戲、點擊誘餌標題生成器還是動畫 DNA 雙螺旋，每個專案都是

設計成可以獨立運作的程式，因此你可以輕鬆在網路上分享它們。最後，本書附錄提供了所有專案的標籤（tag）索引，幫助你快速從分類中找到有興趣的專案；以及完整的字元對應表格，讓你的程式可以印出愛心、線條和區塊等特殊符號。 本書特色 　　◆ 輕巧簡單 　　大多數的專案都在 256 行程式碼以內，而且通常還會更短。這個大小限制使它們更容易讀懂。此外，書中的程式都是為了讓初學者易於理解所編寫的，讓你可以用最少的程式碼創造出最好玩的程式！ 　　◆ 主題多元 　　本書包含各式各樣的專案類型，從動畫模擬、棋盤/紙牌遊戲、科學、密碼學、數學運算、藝術到益智謎題……你一定能從中發現喜愛的專案！ 　　◆ 以文

字為基礎 　　文字比圖形更簡單，因此本書省去了載入圖片、安裝函式庫和管理專案資料夾等額外麻煩，讓你可以專注在程式碼上。 　　你將學會建立： 　　猜單字遊戲、二十一點及更多遊戲，讓你可以與朋友或電腦進行對戰 　　模擬森林火災、百萬次骰子擲放和日式算盤 　　虛擬魚缸、旋轉立方體和彈跳 DVD 螢幕保護程式等動畫 　　第一人稱 3D 迷宮遊戲 　　使用 ROT13 和維吉尼亞密碼來隱藏文字的加密程式 　　如果你已經厭倦了標準的逐步教學課程，那麼你將會愛上本書的做中學方法。這證明『小』程式有『大』用！ 　　【更多趣味主題】 ✔ 蒙提霍爾問題 ✔ 康威的生命遊戲 ✔ 蘭頓的螞蟻 ✔ 骰子數學 ✔

文字瀑布 ✔ 波浪訊息 ✔ 因數尋找器 ✔ Flooder 洪水填充遊戲 ✔ 數獨 ✔ 鬼店地毯 ✔ 進度列 ✔ 強力球樂透彩 　　【適合讀者】 　　✦ 已經有 Python 和程式設計基礎，但仍不知道如何獨立編寫程式 　　✦ 剛接觸程式設計，想立即投入並開始製作遊戲、模擬和數字運算程式 好評推薦 　　「我一直對 Sweigart 能夠提出各種簡單但有趣的專案印象深刻，而這個系列將此提升到了一個新的境界……即使是經驗豐富的程式設計人員也可能會被吸引，因為Sweigart在此書加入了多元內容。」—— Naomi Ceder，Python 軟體基金會的資深研究員 　　「Al Sweigar

t 提供了有趣的程式，鼓勵學習者勇於調整它們。這就是我學會程式設計的方式：修改書籍和雜誌中的範例。這超有效的！」—— Luciano Ramalho，ThoughtWorks 首席技術工程師，也是《Fluent Python》的作者 　　「這本書非常適合 Python 初學者，也是精通程式的程式設計師的絕佳參考書。我很樂意給這本書 5 星好評！」—— Greg Walters，《Full Circle》雜誌  

賽車app進入發燒排行的影片

人工智慧之研究-以專利權為中心

為了解決賽車app的問題，作者魯忻慧 這樣論述：

簡單舉一個淺顯易懂的例子，很多人會問AI是甚麼?雖抽象卻也容易解釋，例如:人類學習算數1+1=2；1+1+1=3；1+1+1+1=4；當1+1+1+1+1=5時以此類推，人腦的計算速度開始緩慢，此刻運用AI演算方式幾近於一秒鐘便可準確完成，這是最淺而易懂解釋人腦與AI電腦的差異性及特性。AI人工智慧藉由電腦軟體與邏輯運算整合，未來必定將人類智慧的理論、技術和應用，發展出不斷學習人類智慧而更人性化的AI機器人，AI的技術運用逐漸進入人類生活，無論醫療、經營、投資、藝術層面等都出現日新月異之變革，AI與人類共存的世界會是什麼樣貌？越來越活躍的AI是否真的可以取代人類，相信是大家想知道的，AI未來

世界將如何展開人類都拭目以待。從早期八O年代傳統產業製造模式演變至今的是3C科技、軟體、晶圓代工，以及5G網際網路的無遠弗界，近三十年在傳統產業與3C間產生巨大變革，早期專利申請多以機械結構或零件為主體，例如:汽車排檔桿鎖、方向盤鎖，後來進步為震動感應式警報器，隨著科技日新月異AI科技問世，汽車防盜再也不是排檔桿鎖可以滿足使用需求，隨之而來的稱之衛星定位防盜系統與衛星導航並附隨電腦軟體或手機APP，目前汽車主流之電動車進而為無人自駕系統，經過深度學習技術模仿大腦機制，透過腦內的神經細胞也就是「神經元」，把接收到的訊息傳達給下一個神經元此種「類神經網路」便可為人類生活帶來莫大便利性及科技性。

元宇宙：全面即懂metaverse的第一本書

為了解決賽車app的問題，作者이승환 這樣論述：

是什麼，讓演唱會容得下7800萬名觀眾？ 是什麼，讓Google、蘋果、Amazon、微軟爭相布局？ 又是什麼，甚至讓馬克．祖克柏為公司改名！   ――――答案是元宇宙――――   　　★NVIDIA執行長黃仁勳：「元宇宙的經濟規模，終將大過實體世界。」 　　★臉書創辦人祖克伯：「元宇宙是下一世代的網路。」 　　★韓國政府集結三星、LG、KT等大企業成立元宇宙聯盟。 　　如果，失智症老人可以走進回憶裡？ 　　如果，低視能人士有機會重見光明？ 　　如果，我們能360度體驗火星？ 　　如果，有一座超越時空的元宇宙大學？ 　　這些都不是未來式，而是現在進行式。 　　事實上，人類早在

1840年代發明反光立體鏡時，便一腳踏入了虛擬世界。「元宇宙」一詞不過是集結了數十年的發展，一次爆發，讓人意識到，原來「未來，即是現在」。 　　「低頭看畫面」已瀕臨淘汰， 　　下一個畫面不再需要低頭尋找， 　　這個世界就是畫面！ 　　未來將與雙眼所見完美整合在一起。 　　但依然不能忽視這些聲音： 　　「上週，我在虛擬實境中遭到性騷擾。」 　　「有虛擬角色一直跟著我，感覺毛骨悚然。」 　　「接到銀行來電，卻是深偽技術的詐騙。」 　　「我的虛擬化身，洩漏了生物數據個資！」 　　接下來，元宇宙會怎麼改變產業與社會？Made in Metaverse，將如何顛覆價值觀？元宇宙原住民有什麼不一樣？

虛擬世界會帶來什麼副作用？ 　　縱橫產官學的元宇宙推動者～李丞桓，從科技、政策、管理、娛樂、慈善、醫療、教育......全方位切入，打造全面即懂metaverse的第一本入門書。 　　不論是正在自我探索或準備就業的學生，還是想要提升職場競爭力，甚至打算創業；如果你希望掌握新商機或推動社會進步，這本書都能幫助你認識即將來襲的元宇宙時代。 　　不想當宇宙級邊緣人， 　　未來世界的想像全面升級，就靠這一本！   　　【這些事，正在發生中......】 　　⊙BMW打算將整座工廠虛擬化 　　⊙奇異公司作業人員以AR技術進行遠端檢修 　　⊙LV與《英雄聯盟》合作推出虛擬商品 　　⊙F1賽車透過元宇

宙舉辦了虛擬F1賽事 　　⊙新加坡打造虛擬國土，掌握都市即時資訊 　　【關於元宇宙，你誤解了嗎？】 　　→元宇宙就是XR技術？ 　　就所提供的服務層面來說，AR與VR只是具體呈現元宇宙服務的類型之一，並非等同於元宇宙。透過本書可以想像，透過五感登入元宇宙，還有哪些可能？ 　　→元宇宙是遊戲？ 　　遊戲本身並不是元宇宙。元宇宙超越了遊戲，不只改變工作方式，也是讓整體社會經濟產生變化的一種典範轉移。未來你可能在元宇宙工作、學習，甚至上太空？ 　　→元宇宙還很遙遠？ 　　由「平台、技術創新、投資」三大條件觀察，一來，元宇宙因為與遊戲、社群網路等服務平台結合，正在迅速擴展至各產業；二來；全球企業

的元宇宙創新競爭均加速進行中；三來，方舟投資已經選定虛擬世界為具有前景的領域，帶動了相關企業的投資。這一次的元宇宙風暴，將不再是空穴來風，現今企業要如何不被拋在腦後？ 　　【這本書要告訴你……】 　　元宇宙重組了「人×時間×空間」的關係，企業必須從新的角度進行競爭與合作，因為戰場已經改變。 　　◆元宇宙如何被運用？ 　　――――55個產業的現況與前景，全面囊括！生活、商業、教育、職場、遊戲、政府......各領域應有盡有。 　　◆搶先體驗元宇宙！ 　　――――45種網站、app、平台全收錄！Gala360、虛擬新加坡、虛擬體驗CSI、虛擬航空碰撞實驗室、漫步失智症……多采多姿的應用實景。

　　◆元宇宙有何風險？ 　　――――10大隱藏危機，搶先預防！犯罪、隱私權、智慧財產權.......不能避而不談。 國內推薦 　　創新推薦 　　JC財經觀點創辦人 Jenny 　　財經主持人/作家 朱楚文 　　只要有人社群顧問執行長 陳思傑 　　比爾的財經廚房主持人 楊書銘 　　新科技傳教士《寶博朋友說》 寶博士（葛如鈞） 　　(依姓氏筆畫排序) 　　元宇宙象徵實體世界的全面虛擬化，未來人類將有更多形式的多重身分，企業有更多虛擬門面，國家政府也將在虛擬世界中翻轉「公民」概念。本書涵蓋元宇宙趨勢的機會與隱憂，值得入門者參考，一窺堂奧！─ 新科技傳教士《寶博朋友說》 寶博士（葛如鈞）  

應用機器學習預測目標客戶–以E公司為例

為了解決賽車app的問題，作者彭季堯 這樣論述：

經理人如果能夠精準預測潛在目標客戶，代表企業可以快速並正確安排為了成交客戶的各項資源投入。但傳統透過業務人員判斷是否為目標客戶之銷售方式，因為不容易有共同的認定標準而無法在組織間推廣，也因為業務人員個性、背景、喜好不同，無從談起預測的一致性和準確性。本研究藉由E公司客戶關係管理系統中所記錄的近2年內商機資料，使用機器學習的方法進行資料分析，希望能夠在E公司B2B的商業模式下，建置高品質的潛在成交客戶預測模型。藉由適當的模型推薦潛在成交客戶來取代人為判斷，可幫助經理人對企業資源以及行銷活動加以合理運用及分配，能夠降低營運成本並增加企業獲利。本研究將E公司提供之商機樣本資料，經過資料前處理後，使

用隨機森林、羅吉斯迴歸、套索迴歸以及支援向量機等機器學習方法，以Python 程式語言建置機器學習模型並比較精確率、召回率、F1-分數等模型績效指標。本研究發現若E公司追求精確率以隨機森林模型績效較佳，若追求召回率則以支援向量機模型績效較佳。由套索迴歸係數顯示影響成交勝算的變數有「所在區域」、「上市櫃資訊」、「員工人數分箱」，所在區域結果顯示客戶為高雄市成交的勝算大於台北市、台北市成交的勝算大於台中市。上市櫃資訊結果顯示客戶為興櫃成交的勝算大於上櫃、上櫃成交的勝算大於一般企業。員工人數分箱結果顯示客戶公司是「員工人數2級」成交的勝算大於「員工人數1級」，「員工人數2級」和「員工人數3級」的客戶

成交勝算相近。 本研究成果顯示，E公司可以採用適當的機器學習模型，在新商機進入E公司客戶關係管理系統中時，第一時間識別潛在成交客戶，除幫助經理人優先投入銷售資源外，E公司更能以此成果為基礎，持續推動數位優化達成數位轉型，建立競爭對手難以模仿的數位優勢。