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Python 技術者們：練功!老手帶路教你精通正宗 Python 程式

為了解決BK-T1的問題，作者NaomiCeder 這樣論述：

　　別再用 C/Java 邏輯來寫 Python 程式了！ 　　Python 軟體基金會主席 親自指點、引領入門 　　教您學 Python, 更讓您懂 Python 　　用真正 Python 思維寫出流利的 Pythonic 程式碼 　　Python 是目前的當紅程式語言, 更是進入 AI 機器學習必備的基礎知識, 學習 Python 已經蔚為風潮。但是大部分書籍、文件都只是教語法, 洋洋灑灑一大篇語法說明, 學了之後, 真的能懂 Python？知道怎麼寫 Python 嗎？ 　　本書不只是說明語法, 更告訴您 Python 與其他程式語言的不同之處, 以及這些特點背後的原因, 讓您

真的懂 Python、用 Python！ 　　本書相關資源網頁如下, 請登錄下載範例程式及 Bonus： 　　www.flag.com.tw/bk/t/f9749 　　也歡迎加入本書社群, 和技術者們直接對話！ 　　「從做中學 Learning by doing」粉絲專頁 　　(www.facebook.com/flaglearningbydoing/) 本書特色 　　翻譯書都看不懂？新手免害怕, 詳細的解說+流暢的翻譯, 讓你也看得懂、學得會, 領你進門更帶你修練成老手 　　本書為 Python 軟體基金會主席親自撰寫的最新版 Python 經典, 中文版由施威銘研究室監修, 書中

針對原書進行大量補充, 並適當添加註解, 幫助讀者能更加理解內容。 　　其他書看不到的內容, 只存在於老手間的獨門心法, 就讓這本書一一為您詳細說明。例如： 　　● Python 全域變數不是真正全域？ 　　● Python 函式的區域變數是由賦值與否來決定的？ 　　● 為何 Python 函式都不檢查參數值, 先用了出錯再處理？ 　　● Python 物件沒有真正的私有屬性, 資訊都不用封裝隱藏了嗎？ 　　● 鴨子型別是什麼？我實在不懂這跟鴨子到底有什麼關係？ 　　● 為什麼 Python 函式可以一次 return 多個傳回值？ 　　● Pythonic 這個詞好像很厲害, 是什麼意思

？ 　　● Python 的 list[n:m] 切片為何要有頭無尾？ 　　● 為什麼 Python 要求程式每行結尾不要超過 80 個字？ 　　● Python 的型別與類別是同義詞？  

BK-T1進入發燒排行的影片

發展核酸側流免疫分析法檢測腎移植患者尿液中之BK病毒

為了解決BK-T1的問題，作者余冠毅 這樣論述：

BK病毒(BK virus) 為人類多瘤病毒(human polyomavirus)之一，係雙股環狀之DNA病毒，基因全長約5,000 個鹼基對。近年許多研究文獻證實BK病毒所引起的腎病變(BK virus-associated nephropathy)是腎臟移植存活率降低的主要原因之一。此病毒初次感染大多無症狀且會潛伏人體中，當人體免疫抑制或功能低下時，病毒可能再活化並大量複製，進而引發宿主腎小管細胞溶解性感染，使移植之腎功能逐漸喪失，導致腎臟異體移植失敗(kidney allograft failure)。因此移植前BK病毒定量檢測與移植後之定期監控十分重要。目前臨床以病患尿液或血液檢體

之病毒為主，藉由BKV特異引子之PCR或qRT-PCR結果，或搭配病理鏡檢尿液中之Decoy cell為標準診斷依據，然而上述方法缺點除了偽陰性高、費時，且人力、儀器成本高，因此開發準確、快速且低成本之檢測方法確有必要。本研究藉由自NCBI資料庫收集之人類多瘤病毒家族BK、JC與SV40病毒核酸序列進行比對，篩選出BK病毒之專一性引子序列，再化學修飾於金奈米粒子(gold nanoparticle, AuNP)表面形成金奈米探針，並於金奈米粒子表面以牛血清蛋白(bovine serum albumin, BSA)進行非專一性封閉(blocking)，用以發展偵檢核酸之側流式免疫層析法(nucl

eic acid based lateral flow immunoassay)。本檢測先利用鏈抗生物素蛋白(streptavidin)捕捉雜合反應中標誌生物素(biotin)之金奈米探針複合體，再藉由硝化纖維膜上塗佈鏈抗生物素蛋白抗體之控制線與塗佈抗牛血清蛋白抗體之測試線聚集反應之金奈米探針，產生肉眼可辨之紅色條帶狀訊號可直接判讀檢測結果。由合成之單股核酸模板測試結果顯示，此檢測全程可在核酸萃取後40分鐘完成，且目視可見之檢測極限為 10 fmol。另量化分析結果，此檢測於目標模板濃度10fmol~ 2500 fmol之間，呈現良好線性關係。綜上所述，本實驗發展出檢測BK病毒之核酸側流式免疫

層析裝置原型，後續仍待最佳化靈敏度，並實際應用於病人尿液樣本檢測，以驗證本裝置之臨床實用價值。

Deep learning 深度學習必讀：Keras 大神帶你用 Python 實作

為了解決BK-T1的問題，作者FrançoisChollet 這樣論述：

　　用 Python + Keras 實踐深度學習, 解開神經網路模型的黑盒子 　　在高階函式庫 Keras 的幫助下, 用 6 行程式就可寫一隻深度學習神經網路的程式, 建構深度學習模型就像玩樂高積木一樣, 可以輕易將各種神經網路組合在一起, 而每一種模型可用來解決不同的問題。 　　正宗 Keras 大神著作，正體中文版重磅登場 　　本書為 Keras 之父 François Chollet 親自撰寫, 詳細解說神經網路每一層的架構與原理, 並不時提供個人經驗累積而成的真知灼見, 帶領讀者熟悉機器學習的標準工作流程, 並了解如何使用 Keras 解決從電腦視覺到自然語言處理的各種實

務問題, 例如圖像分類、時間序列預測、情感分析、圖像和文字資料的生成...等, 最有效率實作出可用的模型, 絕對是機器學習、資料科學、人工智慧從業人員必讀的經典之作。 　　最後引述 François Chollet 在書中所說：深度學習並不難, 只是又多又雜, 這本書就是希望能夠提供更多人瞭解深度學習的第一步。這不表示我們會把複雜的內容簡化 (因為這些都是深度學習所必需的), 而是希望各位不要擔心深度學習太過於困難而裹足不前。希望你能夠發現本書的價值, 並跟著本書逐步建構屬於你的人工智慧應用程式。 　　■ CNN – 用於電腦視覺的深度學習 　　■ RNN – 用於文字與序列資料的深度學習

　　■ LSTM、VAE 與 DeepDream 　　■ 神經風格轉換 　　■ GAN 生成對抗神經網路 　　■ 機器學習與神經網路 　　■ 張量 Tensor 與張量運算 　　■ Keras API、callbacks 與 TensorBoard 　　■ 超參數優化與模型集成 　　本書相關資源網頁如下, 請登錄下載範例程式及 Bonus： 　　www.flag.com.tw/bk/t/f9379 　　也歡迎加入本書社群, 和技術者們直接對話！ 　　「從做中學 Learning by doing」粉絲專頁 　　(www.facebook.com/flaglearningbydoing/)

本書特色   　　本書由施威銘研究室 監修, 書中會針對原書所提及的背景知識做補充, 所有程式均經過實際執行測試, 並適當添加註解與程式碼, 幫助讀者能更加理解程式內容。