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SEO搜索引擎優化：技巧、策略與實戰案例

為了解決js框架排名的問題，作者陳媛先 這樣論述：

本書從基本的SEO理論進行系統講解，配以豐富案例，對網站搭建SEO框架、每個頻道的SEO設置、每類網站的SEO技巧等方面進行深入淺出的闡述。同時，本書還通過部分篇幅系統地講述SEO團隊管理、SEO項目管理機制、SEO軟體系統等相關知識，對SEO工作具有全面的指導意義。 本書注重理論和實戰經驗相結合，實用性強，既有微觀操作指導性，又有宏觀決策意義，適合SEO專業人員、網站運營人員、市場人員、管理人員、創業公司決策人員、自主創業人員、計劃從事互聯網行業的在校大學生等學習使用。

Python數據可視化

為了解決js框架排名的問題，作者（印度）科斯·拉曼 這樣論述：

本書介紹了利用Python實現數據可視化。並介紹了數據、信息與知識之間的關系。書中涉及的可視化過程應用了大量流行的Python庫，你會學到采用Numpy、Scipy、IPython、MatPotLib、Pandas、Patsy和Scikit-Learn等生成可視化結果的不同方法。科斯·拉曼（Kirthi Raman），目前擔任Neustar公司首席數據工程師。Kirthi一直從事數據可視化方面的工作，精通JavaScript、Python、R和Java，是一位傑出的工程師。之前，他曾是Ouotient公司首席架構師、數據分析師和信息檢索專家。 譯者序前言第1章 數據可視化

概念框架 1.1 數據、信息、知識和觀點 1.1.1 數據 1.1.2 信息 1.1.3 知識 1.1.4 數據分析和觀點 1.2 數據轉換 1.2.1 數據轉換為信息 1.2.2 信息轉換為知識 1.2.3 知識轉換為觀點 1.3 數據可視化歷史 1.4 可視化如何幫助決策 1.4.1 可視化適用於哪里 1.4.2 如今的數據可視化 1.5 可視化圖像 1.5.1 條形圖和餅圖 1.5.2 箱線圖 1.5.3 散點圖和氣泡圖 1.5.4 核密度估計圖 1.6 總結第

2章 數據分析與可視化 2.1 為什麼可視化需要規划 2.2 Ebola案例 2.3 體育案例 2.4 用數據編寫有趣的故事 2.4.1 為什麼故事如此重要 2.4.2 以讀者驅動為導向的故事 2.4.3 以作者驅動為導向的故事 2.5 感知與表達方法 2.6 一些最好的可視化實踐 2.6.1 比較和排名 2.6.2 相關性 2.6.3 分布 2.6.4 位置定位或地理數據 2.6.5 局部到整體的關系 2.6.6 隨時間的變化趨勢 2.7 Python中的可視化工具 2.8 交互式可視化

2.8.1 事件監聽器 2.8.2 布局設計 2.9 總結第3章 開始使用Python IDE 3.1 Python中的IDE工具 3.1.1 Python 3.x和Python 2.7 3.1.2 交互式工具類型 3.1.3 Python IDE類型 3.2 Anaconda可視化繪圖 3.2.1 表面三維圖 3.2.2 方形圖 3.3 交互式可視化軟件包 3.3.1 Bokeh 3.3.2 VisPy 3.4 總結第4章 數值計算和交互式繪圖 4.1 NumPy、SciPy和MKL函數

4.1.1 NumPy 4.1.2 SciPy 4.1.3 MKL函數 4.1.4 Python的性能 4.2 標量選擇 4.3 切片 4.4 數組索引 4.4.1 數值索引 4.4.2 邏輯索引 4.5 其他數據結構 4.5.1 棧 4.5.2 元組 4.5.3 集合 4.5.4 隊列 4.5.5 字典 4.5.6 字典的矩陣表示 4.5.7 Trie樹 4.6 利用matplotlib進行可視化 4.6.1 詞雲 4.6.2 安裝詞雲 4.6.3

詞雲的輸入 4.6.4 繪制股票價格圖 4.7 體育運動中的可視化案例 4.8 總結第5章 金融和統計模型 5.1 確定性模型 5.2 隨機性模型 5.2.1 蒙特卡洛模擬 5.2.2 投資組合估值 5.2.3 模擬模型 5.2.4 幾何布朗運動模擬 5.2.5 基於擴散模擬 5.3 閾值模型 5.4 統計與機器學習綜述 5.4.1 k-最近鄰算法 5.4.2 廣義線性模型 5.5 創建動畫和交互圖 5.6 總結第6章 統計與機器學習 6.1 分類方法 6.1.1 理解線性回歸

6.1.2 線性回歸 6.1.3 決策樹 6.1.4 貝葉斯理論 6.1.5 朴素貝葉斯分類器 6.1.6 用TextBlob構建朴素貝葉斯分類器 6.1.7 用詞雲觀察積極情緒 6.2 k-最近鄰 6.3 邏輯斯諦回歸 6.4 支持向量機 6.5 主成分分析 6.6 k-均值聚類 6.7 總結第7章 生物信息學、遺傳學和網絡模型 7.1 有向圖和多重圖 7.1.1 存儲圖表數據 7.1.2 圖表展示 7.2 圖的聚集系數 7.3 社交網絡分析 7.4 平面圖測試 7.5 有向無環圖測

試 7.6 最大流量和最小切割 7.7 遺傳編程示例 7.8 隨機區組模型 7.9 總結第8章 高級可視化 8.1 計算機模擬 8.1.1 Python的random包 8.1.2 SciPy的random函數 8.1.3 模擬示例 8.1.4 信號處理 8.1.5 動畫制作 8.1.6 利用HTML5進行可視化 8.1.7 Julia和Python有什麼區別 8.1.8 用D3.js進行可視化 8.1.9 儀表盤 8.2 總結附錄 繼續探索可視化

網球壞女孩：謝淑薇在大眾媒體與社群媒體中的再現

為了解決js框架排名的問題，作者羅英慈 這樣論述：

作為臺灣第一位獲得大滿貫賽事冠軍(女雙)的網球選手、也是至2021年中為止的臺灣女網世界排名紀錄保持人，其與民間、政府等單位(網協、體育署)的糾紛、或與家人間的紛擾等卻使得謝淑薇在大眾媒體上的形象相對不是那麼地正面。另一方面，謝淑薇本人也經常在其社群媒體上公開發言，平反自身各種爭議。本研究分析大眾媒體如何再現作為知名女性職業網球選手的謝淑薇，謝淑薇又如何透過社群媒體展現自身認同與形象。本研究選擇謝淑薇兩次大滿貫冠軍(2013、2019)、亞運及奧運爭議、2020聯邦杯爭議、以及2021年再創澳網女單八強紀錄等重大事件，蒐集傳統媒體「聯合報」及網路媒體「ETtoday」之相關新聞、謝淑薇在事件

期間於Facebook與Instagram社群媒體發布之圖文、以及網路論壇之PTT網球板貼文等，透過批判論述分析及符號學式的視覺圖像分析，檢視臺灣媒體再現謝淑薇與女性運動員時所採取的論述策略，並且考慮到社群媒體在傳播環境變遷中所扮演的角色，藉由謝淑薇在社群媒體上關於女性與運動員身分的展演討論新傳播科技是否能賦予運動員一個多元發聲的管道。結果發現，大眾媒體多採取負面論述策略報導，因為(一)謝淑薇的行為不符合社會對女性的期待，因為運動場域中陽剛霸權的宰制導致媒體多以負面報導謝淑薇相關事件；(二)運動員通常被投射以「英雄式」的想像，然而謝淑薇許多場外行為皆與傳統英雄形象不相符，隨著名人、八卦文化介入

運動報導後，過往對運動英雄的想像也逐漸淡化，運動員私生活成為媒體追逐的目標。相較之下，謝淑薇在社群媒體上的展演顯得較為正面，建立作為職業女性之外亦不忘為家庭付出、以及「靠自己/做自己」的形象，跟大眾媒體或刻板印象中女性「柔順」、「服從」特質有所不同，是一種「成功」、「肯定自我」的價值重塑。社群媒體讓女性運動員在性別及權威的框架下有了平反機會，關於女性、運動員、體育政治、乃至於社會意識形態議題，逐漸從私領域走進公共視野。