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白話演算法!培養程式設計的邏輯思考

為了解決search程式下載的問題，作者AdityaY.Bhargava 這樣論述：

～自學演算法必備的第一本書～ ～想重溫演算法的程式設計師、工程師必讀！～   　　坊間的演算法書籍一本比一本厚重，裡面全是些看再多遍也看不懂的理論及數學證明，還有一堆沒註解的程式碼，光是翻幾頁就讓人哈欠連連，而且有些概念很抽象，更是無法透過文字敘述就能理解。   　　本書作者一開始也無法跨越演算法這堵高牆，直到遇見優秀的演算法教授後，才發現原來演算法一點都不無聊，而且還相當有趣！於是他想到可以透過生活化的範例做引導，避免無聊又複雜的敘述，讓初學者能像閱讀小說般地學會演算法概念。同時透過習題及多種解釋方法，讓你檢視自己的理解是否有誤，並確認是否已經瞭解所學的內容。   　　書中的內容全是精心

挑選過，且用生動有趣的手繪圖來輔助理解，這些全是程式設計師在工作上會用到的演算法，希望本書能幫你奠定良好的基礎，以便將來學習更進階的演算法。   　　【本書含括】 　　二元搜尋法／Big O notation／遞迴／戴克斯特拉演算法／選擇排序法／貪婪演算法／動態規劃演算法／快速排序法／雜湊表／K 最近鄰演算法／廣度優先搜尋法／樹狀結構／反向索引／傅立葉轉換／平行演算法／分散式演算法／SHA 演算法／迪菲赫爾曼金鑰交換／線性規劃、……等。   本書特色   　　★連續三年 Amazon五星推薦！ 　　★授權多國版權，最受好評的演算法書籍！   　　□ 即使沒有理工背景的人也能看懂！ 　　□ 透過

生活化的範例，學會拆解複雜問題的方法。 　　□ 培養寫程式的邏輯思考力。 　　□ 書中所附的 Python 程式碼皆加上註解說明。 　　□ 提供網路下載 Python、C、C++、Java、……等多種語言的程式碼。 　　□ 採用 400 餘張插圖，讓生硬的演算法變有趣，複雜的原理一看就懂。 　　□ 比較不同演算法的效能，幫助您挑選最適用的演算法來解決問題。 　　□ 獨家解析「為什麼雜湊表是 O(1) 時間」、「陣列的讀取速度為什麼很快？」   好評推薦   　　◆ 趙坤茂　臺灣大學資訊工程學系教授 　　◆ 韓永楷　清華大學資工系教授 / 電資院學士班班主任  　　◆ 謝孫源　成功大學資訊工程系

講座教授/成大研究發展基金會執行長 　　◆ 凱心琳　「Untyped 對啊我是工程師」YouTuber 　　◆ 台南女中資訊研究社 　　◆ 台南二中資訊研究社

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應用整合科技接受模型探討消費者使用外送美食App之使用意圖-以新冠疫情嚴重性為調節變項

為了解決search程式下載的問題，作者方明勝 這樣論述：

隨著科技的進步，現今若想品嘗美食已無須親自購買，只需透過行動手機下載外送美食App，即可享用到熱騰騰的美食，因此美食外送平台逐漸被民眾喜愛。然而，在COVID-19疫情之下，民眾對其嚴重性是否會影響使用外送美食App的意願，此議題值得深入探討。由於科技接受模型是普遍用來預測使用者的使用意圖，因此本研究以科技接受模型為研究基礎，加入信任與知覺風險變項，探討在新冠疫情之下，知覺有用、知覺易用、知覺風險、信任與行為意圖之間的影響關係為何。本研究採用便利抽樣調查方式，並以全台曾使用過美食外送App之民眾為研究對象。共計發放420份問卷，剔除填寫一致或不完整之問卷121份，最終有效樣本共299份，有效

回收率為74.7%。本研究結果顯示：(一)知覺有用性、知覺易用性與信任正向顯著影響行為意圖。(二)知覺風險負向顯著影響行為意圖。(三)新冠疫情嚴重性會調節知覺有用性、知覺風險與行為意圖之間的關係。(四)新冠疫情嚴重性則在知覺易用性、信任與行為意圖之間不具調節效果。最後，本研究針對研究結果分別對知覺有用性、知覺易用性、信任、知覺風險等構面提出相關建議，以作為餐飲外送業者參考。關鍵字：COVID-19、科技接受模型、知覺風險、信任、外送App 

Kaggle 競賽攻頂秘笈 - 揭開 Grandmaster 的特徵工程心法，掌握制勝的關鍵技術

為了解決search程式下載的問題，作者門脇大輔,阪田隆司,保坂桂佑,平松雄司 這樣論述：

　　Kaggle 是目前最大的資料科學競賽平台，這裡匯集世界各地超過 10 萬名資料科學家，解決各大企業公開於平台上面的資料及問題。Kaggle 曾經舉辦過總獎金一百萬美金的競賽，尋求各路好手解決癌症影像辨識的問題；也曾經有參賽者因為解決了一家壽險公司在 Kaggle 上發布的問題，因此順利進入該公司工作。因此，Kaggle 無疑是展現高超技術力，同時也是尋求優渥獎金、薪資、更好職位的途徑。 　　對於人工智慧的工程師、學生來說，Kaggle 平台提供了大量免費的資源：真實世界的資料集、各路好手的討論分享、以及累積實際操作的經驗等等。這些資源在一般課堂上幾乎很難取得，卻也是

這領域最需要的知識與技能。 　　本書作者為四位 Kaggle 資料科學競賽專家，他們不僅透過實務上的角度解析各種特徵工程技術，超越一般教科書的視野；更重要的是提供各種技術、流程使用心得，讓讀者可以直接跳過嘗試、摸索的階段。試想下列的這些問題，不就是實務上經常會碰到的難處！而作者將會在書中闡述他們如何看待、解決這些事情： 　　● 如何最佳化模型的閾值來獲得最高的評價分數？ 　　● 如何將資料經過編碼、降維等等轉換，以彰顯資料的特性？ 　　● 如何依據問題的型態選擇模型，且依照模型的特性來提取適當的特徵？ 　　● 如何正確進行時序資料的驗證以避免過度配適或資料外洩？ 　　● 如何調整梯度提升決

策樹、類神經網路的參數？ 　　● 如何將自己所學的各種技術，進行有效的模型集成？ 　　我們也在書中適時加上小編補充，讓讀者可以完整吸收四位專家的思想精髓，希望讀者閱讀本書之後，不僅可以在 Kaggle 競賽中締造絕佳成績，也相信讀者可以解決工作、研究中複雜且混亂的資料集。 　　讓我們一同走上資料科學的巔峰吧！ 本書特色   　　● 國立成功大學資訊工程學系特聘教授 陳培殷博士 推薦 　　● 本書由施威銘研究室監修，內容易讀易懂，並加入大量「編註」與「小編補充」以幫助理解及補充必要知識。 　　● 集結 4 位 Kaggle 高手累積共 37 面獎牌的實戰經驗 　　● 整理當前實務上各種特徵

工程的困難問題以及解決的方法 　　● 分享各種技術使用時機與實踐結果的寶貴心得 　　● 揭露 Kaggle 競賽高人一等的制勝精華 　　● 提供書中 Python 範例程式下載  

精進我國災防機制精進作為：從各國災害防救管理制度性分析

為了解決search程式下載的問題，作者吳昆鴻 這樣論述：

災害的發生往往不是人類所能掌控，加上因氣候變遷因素，全球各地於近年來，在世界各地造成的災害頻傳，且天災所形成的狀況越來越激烈，有些事件甚至突破了以往紀錄。而台灣也是地球的一部，且是個風災、水災、地震等天然災害襲擊頻繁的海島型國家，並多次面臨不同意外災難，如火災、空難、海難、化學災害以及疫病(新冠肺炎)等新型威脅。然而過去幾十年來，台灣對這類天災的破壞力抵禦經驗似乎稍嫌薄弱仍需精進，比較往年各災害過後檢討資料中也不難發現，政府部門大多著重在檢討事後救災行動，而較少從災害防救管理方面著重。本文嘗試從害防救管理制度性為出發點，蒐整相關資料並採用文獻分析法，對國內、外災防現有制度面實施分析，並從國內

發生的個案來分析探討。期望藉由本次研究，瞭解災害並非僅有應變處理，需在防救管理四階段來思考，同時亦需參考各國優點，未來面臨災害時，更能有全面的思考，提升我國防災體系及降低傷損。