2023年刑法(概要) 出版公司:志光教育科技保成數位出版作者:陳介中類型:考試證照-高普特考 PDF電子書繁體中文版


商品編號：	DCT3672

商品名稱：	2023年刑法(概要) 出版公司:志光教育科技保成數位出版作者:陳介中類型:考試證照-高普特考 PDF電子書繁體中文版

語系版本：	PDF電子書繁體中文版

運行平台：	PDF電子書,沒有任何平台限制,終身使用

更新日期：	2026-05-01

光碟片數：	1片CD光碟

銷售價格：	$100元

熱門標籤：	陳介中考試證照高普特考

2023年刑法(概要) 出版公司:志光教育科技保成數位出版作者:陳介中類型:考試證照-高普特考 PDF電子書繁體中文版

圖片說明:

內容說明:

商品資料
作者：陳介中
出版社：志光教育科技保成數位出版
出版年：2023
課程類型：考試證照>高普特考
檔案格式：PDF
ISBN：9786263237049

書籍簡介

Python + ChatGPT
零基礎 + 高效率
學程式設計與運算思維
第3版
★★★★★【國內第1本ChatGPT輔助學習Python】★★★★★

★★★★★【Google Colab環境解說】★★★★★
★★★★★【第1本用ChatGPT語言模型】★★★★★
★★★★★【設計線上AI客服】★★★★★
★★★★★【第1本講解設計Pythonic程式】★★★★★
　　本書用約700個一般實例與程式實例，同時使用ChatGPT輔助學習，講解了下列知識：
　　★ 科技與人工智慧知識融入內容
　　☆ 完整Python語法
　　★ 串列、元組、字典、集合
　　☆ 經緯度計算城市間的距離
　　★ 數學方法計算圓週率
　　☆ 生成式generator
　　★ 函數與類別設計
　　☆ 設計與使用自己的模組、使用外部模組
　　★ 中文Windows預設cp950與國際通用utf-8格式的檔案讀寫
　　☆ 程式除錯與異常處理
　　★ 正則表達式
　　☆ 影像處理
　　★ Numpy
　　☆ CSV文件
　　★ 2D ~ 3D的Matplotlib中英文靜態與動態圖表繪製
　　☆ 網路爬蟲
　　★ 人工智慧破冰之旅
　　☆ 迴歸分析
　　★ 機器學習使用scikit-learn入門
　　☆ 使用ChatGPT語言模型設計「線上AI客服中心」
本書特色
　　相較於第2版，第3版新增與修訂下列內容：
　　★ 解說ChatGPT/GPT-4
　　☆ 每一章節皆有ChatGPT輔助學習Python解說與實作
　　★ Python在Google Colab環境完整解說，特別是中文資料的應用
　　☆ 培養程式設計的好習慣，從零開始解說Python程式設計風格
　　★ 迴歸分析基礎觀念
　　☆ 更完整的數據科學與機器學習知識
　　★ 機器學習使用scikit-learn入門
　　☆ 用ChatGPT語言模型設計「線上AI客服中心」
　　★ 小細節修訂約200處
　　※ 本書部分實例可至深智官網下載：deepmind.com.tw
作者簡介

作者簡介
洪錦魁
　　一位跨越電腦作業系統與科技時代的電腦專家，著作等身的作家。

　　■DOS時代他的代表作品是IBM PC組合語言、C、C++、Pascal、資料結構。
　　■Windows時代他的代表作品是Windows Programming使用C、Visual Basic。
　　■Internet時代他的代表作品是網頁設計使用HTML。
　　■大數據時代他的代表作品是R語言邁向Big Data之路。
　　■人工智慧時代他的代表作品是機器學習基礎數/微積分 + Python實作
　　作品曾被翻譯為簡體中文、馬來西亞文，英文，近年來作品則是在北京清華大學和台灣深智同步發行：
　　1：C、Java、Python、C#、R最強入門邁向頂尖高手之路王者歸來
　　2：OpenCV影像創意邁向AI視覺王者歸來
　　3：Python網路爬蟲：大數據擷取、清洗、儲存與分析王者歸來
　　4：演算法邏輯思維 + Python程式實作王者歸來
　　5：matplotlib從2D到3D資料視覺化
　　6：網頁設計HTML+CSS+JavaScript+jQuery+Bootstrap+Google Maps王者歸來
　　7：機器學習彩色圖解 + 基礎數學、基礎微積分 + Python實作王者歸來
　　8：Excel完整學習、Excel函數庫、Excel VBA應用王者歸來
　　9：Python操作Excel最強入門邁向辦公室自動化之路王者歸來
　　10：Power BI最強入門 – AI視覺化+智慧決策+雲端分享王者歸來
　　他的多本著作皆曾登上天瓏、博客來、Momo電腦書類，各個時期暢銷排行榜第1名，他的著作最大的特色是，所有程式語法或是功能解說會依特性分類，同時以實用的程式範例做解說，不賣弄學問，讓整本書淺顯易懂，讀者可以由他的著作事半功倍輕鬆掌握相關知識。
章節

第 0 章註冊與使用ChatGPT/GPT-4(第0-1頁)

0-1 進入網頁與註冊(第0-2頁)
0-2 認識ChatGPT/GPT-4(第0-5頁)
0-3 ChatGPT 使用環境(第0-6頁)
0-4 第一次使用ChatGPT(第0-10頁)
0-5 建立新的會話(第0-13頁)
0-6 管理ChatGPT 會話紀錄(第0-14頁)
0-7 Prompt(第0-17頁)
0-8 ChatGPT 回應的語言(第0-18頁)
0-9 ChatGPT 繼續回答與快捷鍵(第0-18頁)

第 1 章基本觀念(第1-1頁)

1-0 運算思維(Computational Thinking)(第1-2頁)
1-1 認識Python(第1-3頁)
1-2 Python 的起源(第1-4頁)
1-3 Python 語言發展史(第1-5頁)
1-4 Python 的應用範圍(第1-6頁)
1-5 變數 - 靜態語言與動態語言(第1-7頁)
1-6 系統的安裝與執行(第1-8頁)
1-7 程式註解(comments)(第1-9頁)
1-8 Python 彩蛋(Easter Eggs)(第1-10頁)
1-9 ChatGPT 輔助學習(第1-11頁)

第 2 章認識變數與基本數學運算(第2-1頁)

2-1 用Python 做計算(第2-2頁)
2-2 認識變數(variable)(第2-2頁)
2-3 認識程式的意義(第2-5頁)
2-4 認識註解的意義(第2-6頁)
2-5 變數的命名原則(第2-6頁)
2-6 基本數學運算(第2-8頁)
2-7 指派運算子(第2-10頁)
2-8 Python 的多重指定(Multiple Assignment)(第2-11頁)
2-9 Python 的列連接(Line Continuation)(第2-12頁)
2-10 專題：複利計算/ 計算圓面積與圓周長(第2-13頁)
2-11 ChatGPT 輔助學習(第2-14頁)

第 3 章 Python 的基本資料型態(第3-1頁)

3-1 type( ) 函數(第3-2頁)
3-2 數值資料型態(第3-3頁)
3-3 布林值資料型態(第3-8頁)
3-4 字串資料型態(第3-10頁)
3-5 字串與字元(第3-16頁)
3-6 專題：地球到月球時間計算/ 計算座標軸2 點之間距離(第3-18頁)
3-7 ChatGPT 輔助學習(第3-20頁)

第 4 章基本輸入與輸出(第4-1頁)

4-1 Python 的輔助說明help( )(第4-2頁)
4-1 Python 的輔助說明help( )(第4-2頁)
4-3 資料輸入input( )(第4-10頁)
4-4 處理字串的數學運算eval( )(第4-11頁)
4-5 列出所有內建函數dir( )(第4-12頁)
4-6 專題：溫度轉換/ 房貸問題/ 經緯度距離/ 雞兔同籠(第4-13頁)
4-7 ChatGPT 輔助學習(第4-19頁)

第 5 章程式的流程控制(第5-1頁)

5-1 關係運算子(第5-2頁)
5-2 邏輯運算子(第5-2頁)
5-3 if 敘述(第5-4頁)
5-4 if else 敘述(第5-6頁)
5-5 if elif else 敘述(第5-8頁)
5-6 專題：BMI / 猜數字 / 方程式/ 火箭升空/ 閏年(第5-9頁)
5-7 ChatGPT 輔助學習(第5-14頁)

第 6 章串列(List)(第6-1頁)

6-1 認識串列(list)(第6-2頁)
6-2 Python 物件導向觀念與方法(第6-12頁)
6-3 串列元素是字串的常用方法(第6-15頁)
6-4 增加與刪除串列元素(第6-17頁)
6-5 串列的排序(第6-20頁)
6-6 進階串列操作(第6-23頁)
6-7 串列內含串列(第6-24頁)
6-8 串列的賦值與切片拷貝(第6-27頁)
6-9 再談字串(第6-28頁)
6-10 in 和not in 運算式(第6-33頁)
6-11 enumerate 物件(第6-34頁)
6-12 專題：大型串列/ 認識凱薩密碼(第6-35頁)
6-13 ChatGPT 輔助學習(第6-36頁)

第 7 章迴圈設計(第7-1頁)

7-1 基本for 迴圈(第7-2頁)
7-2 range( ) 函數(第7-6頁)
7-3 進階的for 迴圈應用(第7-13頁)
7-4 while 迴圈(第7-18頁)
7-5 enumerate 物件使用for 迴圈解析(第7-22頁)
7-6 專題：成績系統/ 圓周率/ 國王的麥粒/ 電影院劃位(第7-23頁)
7-7 ChatGPT 輔助學習(第7-28頁)

第 8 章元組(Tuple)(第8-1頁)

8-1 元組的定義(第8-2頁)
8-2 讀取元組元素(第8-3頁)
8-3 遍歷所有元組元素(第8-4頁)
8-4 元組切片(tuple slices)(第8-4頁)
8-5 方法與函數(第8-4頁)
8-6 串列與元組資料互換(第8-5頁)
8-7 其它常用的元組方法(第8-6頁)
8-8 enumerate 物件使用在元組(第8-6頁)
8-9 使用zip( ) 打包多個物件(第8-7頁)
8-10 製作大型的元組資料(第8-9頁)
8-11 元組的功能(第8-9頁)
8-12 專題：認識元組/ 基礎統計應用(第8-10頁)
8-13 ChatGPT 輔助學習(第8-12頁)

第 9 章字典(Dict)(第9-1頁)

9-1 字典基本操作(第9-2頁)
9-2 遍歷字典(第9-10頁)
9-3 字典內鍵的值是串列(第9-15頁)
9-4 字典內鍵的值是字典(第9-16頁)
9-5 字典常用的函數和方法(第9-17頁)
9-6 製作大型的字典資料(第9-20頁)
9-7 專題：文件分析/ 字典生成式/ 星座/ 凱薩密碼(第9-22頁)
9-8 ChatGPT 輔助學習(第9-26頁)

第 10 章集合(Set)(第10-1頁)

10-1 建立集合(第10-2頁)
10-2 集合的操作(第10-4頁)
10-3 適用集合的方法(第10-10頁)
10-4 適用集合的基本函數操作(第10-12頁)
10-5 專題：夏令營程式/ 程式效率/ 集合生成式 / 雞尾酒實例(第10-12頁)
10-6 ChatGPT 輔助學習(第10-15頁)

第 11 章函數設計(第11-1頁)

11-1 Python 函數基本觀念(第11-2頁)
11-2 函數的參數設計(第11-4頁)
11-3 函數傳回值(第11-9頁)
11-4 呼叫函數時參數是串列(第11-13頁)
11-5 傳遞任意數量的參數(第11-18頁)
11-6 遞迴式函數設計recursive(第11-21頁)
11-7 區域變數與全域變數(第11-29頁)
11-8 匿名函數lambda(第11-32頁)
11-9 pass 與函數(第11-38頁)
11-10 專題：單字出現次數/ 質數(第11-38頁)
11-11 ChatGPT 輔助學習(第11-44頁)

第 12 章類別– 物件導向的程式設計(第12-1頁)

12-1 類別的定義與使用(第12-2頁)
12-2 類別的訪問權限 – 封裝(encapsulation)(第12-7頁)
12-3 類別的繼承(第12-10頁)
12-4 多型(polymorphism)(第12-20頁)
12-5 多重繼承(第12-22頁)
12-6 type 與instance(第12-25頁)
12-7 專題：幾何資料的應用(第12-27頁)
12-8 ChatGPT 輔助學習(第12-28頁)

第 13 章設計與應用模組(第13-1頁)

13-1 將自建的函數儲存在模組中(第13-2頁)
13-2 應用自己建立的函數模組(第13-4頁)
13-3 將自建的類別儲存在模組內(第13-7頁)
13-4 應用自己建立的類別模組(第13-9頁)
13-5 隨機數random 模組(第13-12頁)
13-6 時間time 模組(第13-16頁)
13-7 系統sys 模組(第13-20頁)
13-8 keyword 模組(第13-21頁)
13-9 日期calendar(第13-21頁)
13-10 專題：蒙地卡羅模擬/ 文件加密(第13-23頁)
13-11 ChatGPT 輔助學習(第13-26頁)

第 14 章檔案讀取與寫入(第14-1頁)

14-1 開啟檔案open( )(第14-2頁)
14-2 讀取檔案(第14-3頁)
14-3 寫入檔案(第14-8頁)
14-4 讀取和寫入二進位檔案(第14-11頁)
14-5 認識編碼格式encoding(第14-13頁)
14-6 ChatGPT 輔助學習(第14-15頁)

第 15 章程式除錯與異常處理(第15-1頁)

15-1 程式異常(第15-2頁)
15-2 設計多組異常處理程序(第15-6頁)
15-3 丟出異常 - raise(第15-10頁)
15-4 程式除錯的典故(第15-11頁)
15-5 ChatGPT 輔助學習(第15-12頁)

第 16 章正則表達式Regular Expression(第16-1頁)

16-1 使用Python 硬功夫搜尋文字(第16-2頁)
16-2 正則表達式的基礎(第16-4頁)
16-3 更多搜尋比對模式(第16-7頁)
16-4 貪婪與非貪婪搜尋(第16-11頁)
16-5 正則表達式的特殊字元(第16-13頁)
16-6 MatchObject 物件(第16-19頁)
16-7 專題：搶救CIA 情報員-sub( ) 方法(第16-21頁)
16-8 ChatGPT 輔助學習(第16-23頁)

第 17 章用Python 處理影像檔案(第17-1頁)

17-1 認識Pillow 模組的RGBA(第17-2頁)
17-2 Pillow 模組的盒子元組(Box tuple)(第17-4頁)
17-3 影像的基本操作(第17-5頁)
17-4 影像的編輯(第17-8頁)
17-5 裁切、複製與影像合成(第17-13頁)
17-6 影像濾鏡(第17-15頁)
17-7 在影像內繪製圖案(第17-16頁)
17-8 在影像內填寫文字(第17-19頁)
17-9 ChatGPT 輔助學習(第17-24頁)

第 18 章詞雲設計(第18-1頁)

18-1 Python Shell 環境 - 安裝wordcloud(第18-2頁)
18-2 我的第一個詞雲程式(第18-3頁)
18-3 建立含中文字詞雲結果失敗(第18-4頁)
18-4 建立含中文字的詞雲(第18-5頁)
18-5 進一步認識jieba 模組的分詞(第18-9頁)
18-6 建立含圖片背景的詞雲(第18-10頁)
18-7 ChatGPT 輔助學習(第18-12頁)

第 19 章使用Python 處理CSV 文件(第19-1頁)

19-1 建立一個CSV 文件(第19-2頁)
19-2 用記事本開啟CSV 檔案(第19-3頁)
19-3 csv 模組(第19-4頁)
19-4 讀取CSV 檔案(第19-4頁)
19-5 寫入CSV 檔案(第19-7頁)
19-6 Python 與Microsoft Excel(第19-10頁)
19-7 ChatGPT 輔助學習(第19-13頁)

第 20 章數據圖表的設計(第20-1頁)

20-1 認識matplotlib.ipynbplot 模組的主要函數(第20-2頁)
20-2 繪製簡單的折線圖plot( )(第20-3頁)
20-3 繪製散點圖scatter( )(第20-12頁)
20-4 Numpy 模組基礎知識(第20-13頁)
20-5 色彩映射color mapping(第20-19頁)
20-6 繪製多個圖表(第20-23頁)
20-7 建立畫布與子圖表物件(第20-28頁)
20-8 長條圖的製作bar( )(第20-32頁)
20-9 圓餅圖的製作pie( )(第20-35頁)
20-10 設計2D 動畫(第20-38頁)
20-11 專題：數學表達式/ 輸出文字/ 圖表註解(第20-41頁)
20-12 ChatGPT 輔助學習(第20-46頁)

第 21 章網路爬蟲(第21-1頁)

21-1 下載網頁資訊使用requests 模組(第21-2頁)
21-2 檢視網頁原始檔(第21-7頁)
21-3 解析網頁使用BeautifulSoup 模組(第21-10頁)
21-4 網路爬蟲實戰(第21-22頁)
21-5 ChatGPT 輔助學習(第21-25頁)

第 22 章人工智慧破冰之旅-KNN 演算法(第22-1頁)

22-1 將畢氏定理應用在性向測試(第22-2頁)
22-2 電影分類(第22-4頁)
22-3 ChatGPT 輔助學習(第22-7頁)

第 23 章迴歸分析基礎觀念(第23-1頁)

23-1 相關係數(Correlation Coefficient)(第23-2頁)
23-2 建立線性迴歸模型與數據預測(第23-5頁)
23-3 二次函數的迴歸模型(第23-7頁)
23-4 ChatGPT 輔助學習(第23-8頁)

第 24 章機器學習使用scikit-learn 入門(第24-1頁)

24-1 網路購物數據調查(第24-2頁)
24-2 使用scikit-learn 模組計算決定係數(第24-3頁)
24-3 預測未來值(第24-4頁)
24-4 人工智慧、機器學習、深度學習(第24-5頁)
24-5 認識scikit-learn 數據模組datasets(第24-7頁)
24-6 監督學習 – 線性迴歸(第24-8頁)
24-7 scikit-learn 產生數據(第24-15頁)
24-8 常見的監督學習分類器(第24-18頁)
24-9 無監督學習 – 群集分析(第24-29頁)
24-10 ChatGPT 輔助學習(第24-34頁)

第 25 章設計ChatGPT 線上AI 聊天室(第25-1頁)

25-1 ChatGPT 的API 類別(第25-2頁)
25-2 取得API 密鑰(第25-2頁)
25-3 安裝openai 模組(第25-3頁)
25-4 設計ChatGPT 線上AI 聊天室(第25-4頁)

附錄C 使用Google Colab 雲端開發環境(第C-1頁)

C-1 進入Google 雲端(第C-2頁)
C-2 建立雲端資料夾(第C-3頁)
C-3 進入Google Colab 環境(第C-4頁)
C-4 編寫程式(第C-6頁)
C-5 更改檔案名稱(第C-6頁)
C-6 認識編輯區(第C-8頁)
C-7 新增加程式碼儲存格(第C-8頁)
C-8 更多編輯功能(第C-9頁)

附錄D Sort：指令、函數與專有名詞索引(第D-1頁)

2023年大數據考點直擊-刑事訴訟法(申論題) 出版公司:志光教育科技保成數位出版作者:陳介中類型:考試證照-高普特考 PDF電子書繁體中文版

2023年刑法-全彩心智圖表6.0 出版公司:志光教育科技保成數位出版志光教育科技保成數位出版分公司作者:陳介中類型:考試證照-高普特考 PDF電子書繁體中文版

2023年刑法概要(申論題) 出版公司:志光教育科技保成數位出版作者:陳介中類型:考試證照-高普特考 PDF電子書繁體中文版

2023年台北捷運四合一全科快易通出版公司:鼎文書局作者:胡劭安類型:考試證照-高普特考 PDF電子書繁體中文版

2023年保險法規概要出版公司:鼎文書局作者:胡劭安類型:考試證照-高普特考 PDF電子書繁體中文版

2023年 P律師早知道就這樣準備國考:P律師從落榜到上榜的考取秘訣出版公司:一品文化出版社作者:P律師類型:考試證照-高普特考 PDF電子書繁體中文版

站內搜索

請輸入軟體名稱或編號

購物車

熱門關鍵字

考試證照		高普特考
陳金城		企業管理
鼎文書局		犯罪偵查
歷年試題		題庫
民法		畢斯尼斯
楊均		溫陽
霍華德		民法概要
名師攻略		陳介中
鼎文		廖震
關偉		白崑成
犯罪學		成宜霖
何瑞修		胡劭安
管理學		劉偉祥
王強		韋伯
高點文化		程馨