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這兩本書分別來自深智數位 和深智數位所出版 。
國立高雄師範大學 軟體工程與管理學系 孫培真所指導 楊智凱的 演算法視覺化教學系統實作及應用 （2018），提出javascript多行註解關鍵因素是什麼，來自於演算法視覺化、多媒體學習認知理論、數位遊戲式學習。
而第二篇論文國立政治大學 圖書資訊與檔案學研究所 陳志銘所指導 劉鎮宇的 支援數位人文研究之文本自動標註系統發展與使用評估研究 （2016），提出因為有 數位人文、自動標註系統、中文自動斷詞、鏈結資料的重點而找出了 javascript多行註解的解答。
Python - 最強入門邁向數據科學之路：王者歸來（全彩印刷第三版）【首刷獨家限量贈品-程式語言濾掛式咖啡包】
為了解決javascript多行註解 的問題，作者洪錦魁 這樣論述：
Python最強入門 邁向數據科學之路 王者歸來 第3版 【首刷獨家限量贈品- Python 濾掛式咖啡包】 數量：限量300包 咖啡風味：花神+黃金曼特寧 研磨刻度：40刻度 填充刻度：10g 製造/有效日期，18個月 ★★★★★【33個主題】、【1200個Python實例】★★★★★ ★★★★★【1500個重點說明】★★★★★ ★★★★★【210個是非題】、【210個選擇題】、【291個實作題】★★★★★ Python語言是基礎科學課程，撰寫這本書時採用下列原則。 1：強調Python語法內涵與精神。 2：用精彩程式實例解說
。 3：科學與人工智慧知識融入內容。 4：章節習題引導讀者複習與自我練習。 相較於第2版，第3版更加強數據科學與機器學習的內容，與相關模組的操作，同時使用更細緻的實例，增加下列知識： ★解說在Google Colab雲端開發環境執行 ☆解說使用Anaconda Spider環境執行 ★PEP 8，Python設計風格，易讀易懂 ☆Python語法精神、效能發揮極致 ★遞迴函數徹底解說 ☆f-strings輸出徹底解說 ★電影院訂位系統 ☆靜態與動態2D ~ 3D圖表 ★Numpy數學運算與3D繪圖原理 ☆Pandas操作CSV和Exc
el ★Sympy模組與符號運算 ☆機器學習、深度學習所需的數學與統計知識 ★線性迴歸 ☆機器學習 – scikit-learn ★KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 ☆決策樹 ★隨機森林樹 ☆其他修訂小細節超過100處 多次與教育界的朋友相聚，談到電腦語言的發展趨勢，大家一致公認Python已經是當今最重要的電腦語言了，幾乎所有知名公司，例如：Google、Facebook、…等皆已經將此語言列為必備電腦語言。了解許多人想學Python，市面上的書也不少了，但是許多人買了許多書，但是學習Python路上仍感障礙重重，原因是沒有選到好的書籍，
市面上許多書籍的缺點是： ◎Python語法講解不完整 ◎用C、C++、Java觀念撰寫實例 ◎Python語法的精神與內涵未做說明 ◎Python進階語法未做解說 ◎基礎實例太少，沒經驗的讀者無法舉一反三 ◎模組介紹不足，應用範圍有限 許多讀者因此買了一些書，讀完了，好像學會了，但到了網路看專家撰寫的程式往往看不懂。 就這樣我決定撰寫一本用豐富、實用、有趣實例完整且深入講解Python語法的入門書籍。其實這本書也是目前市面上講解Python書籍中語法最完整，當讀者學會Python後，本書將逐步帶領讀者邁向數據科學、機器學習之路。Python以簡潔著
名，語法非常活，同時擁有非常多豐富、實用的模組，本書筆者嘗試將Python語法的各種用法用實例解說，同時穿插使用各種模組，以協助讀者未來可以更靈活使用Python，以奠定讀者邁向更高深學習的紮實基礎。 本書以約950個程式實例和約250個一般實例，講解紮實的Python語法，同時輔助約210道是非題、210道選擇題與約291道程式實作題。讀者研讀完此書，相信可以學會下列知識： ★內容穿插說明PEP 8風格，讀者可由此養成設計符合PEP 8風格的Python程式，這樣撰寫的程式可以方便自己與他人閱讀。 ☆拋棄C、C++、Java語法思維，將Python語法、精神功能火力全開
★人工智慧基礎知識融入章節內容 ☆從bytes說起、編碼(encode)、解碼(decoding)，到精通串列(list)、元組(tuple)、字典(dict)、集合(set) ★完整解說Unicode字符集和utf-8依據Unicode字符集的中文編碼方式 ☆從小型串列、元組、字典到大型數據資料的建立 ★生成式(generator)建立Python資料結構，串列(list)、字典(dict)、集合(set) ☆經緯度計算地球任2城市之間的距離，學習取得地球任意位置的經緯度 ★萊布尼茲公式、尼拉卡莎、蒙地卡羅模擬計算圓週率 ☆徹底解說讀者常混淆的遞迴式呼叫。
★基礎函數觀念，也深入到嵌套、lambda、Decorator等高階應用 ☆Google有一篇大數據領域著名的論文，MapReduce:Simplified Data Processing on Large Clusters，重要觀念是MapReduce，筆者將對map( )和reduce( )完整解說，更進一步配合lambda觀念解說高階應用 ★設計與應用自己設計的模組、活用外部模組(module) ☆設計加密與解密程式 ★Python處理文字檔案/二元檔案的輸入與輸出 ☆檔案壓縮與解壓縮 ★程式除錯(debug)與異常(exception)處理 ☆檔案讀寫與目
錄管理 ★剪貼簿(clipboard)處理 ☆正則表達式(Regular Expression) ★遞廻式觀念與碎形(Fractal) ☆影像處理與文字辨識，更進一步說明電腦儲存影像的方法與觀念 ★認識中文分詞jieba與建立詞雲(wordcloud)設計 ☆GUI設計 - 實作小算盤 ★實作動畫與遊戲(電子書呈現) ☆Matplotlib中英文靜態與動態2D ~ 3D圖表繪製 ★說明csv和json檔案 ☆繪製世界地圖 ★台灣股市資料擷取與圖表製作 ☆Python解線性代數 ★Python解聯立方程式 ☆Python執行數據分析 ★
科學計算與數據分析Numpy、Pandas ☆網路爬蟲 ★人工智慧破冰之旅 – KNN演算法 ☆機器學習 – 線性迴歸 ★機器學習 – scikit-learn ☆KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 ★決策樹 ☆隨機森林樹 ★完整函數索引，未來可以隨時查閱
演算法視覺化教學系統實作及應用
為了解決javascript多行註解 的問題，作者楊智凱 這樣論述：
論文口試審定書 i英文論文口試審定書 ii致謝 iii中文摘要 ivABSTRACT v目錄 vi表目錄 ix圖目錄 xi第一章 緒論 1第一節 研究背景與動機 1第二節 研究目的 3第三節 研究問題 4第四節 研究範圍與限制 4第五節 重要名詞解釋 4第六節 論文架構 6第二章 文獻探討 7第一節 學習理論 7第二節 演算法視覺化 11第三節 有助於學習之教學設計元素 21第三章 研究方法 29第一節 研究對象 29第二節 研究架構 30第三節 研究假說 30第四節 研究設計 31第五節 研究工具 31第六節 實施程序 33第七節 資料分
析 34第四章 系統設計與開發 35第一節 系統需求分析與功能設計 36第二節 系統架構 42第三節 系統流程 46第四節 演算法視覺化輔助教材設計 47第五章 實驗結果與分析 54第一節 實驗基本資料分析 54第二節 實驗前各組程度分析 54第三節 實驗後假設驗證 55第六章 結論與未來研究 72第一節 結論 72第二節 未來研究方向 72參考文獻 74附錄一、上課講義 80附錄二、實驗組學習單 83附錄三、對照組學習單 84附錄四、學習成就測驗試題 88附錄五、訪談問題 93附錄六、核心關鍵模組程式碼 94一、PHP程式寫出HTML 5及Javasc
ript程式之程式碼範例 94二、動畫影片流程控制模組程式碼範例 95三、形成評量模組程式碼範例 98四、語音旁白模組程式碼範例 101五、即時反饋、歷程記錄、錯誤訂正與Ajax模組程式碼範例 102六、動態規劃解0/1背包問題穿抽演算法動畫程式碼範例 105表目錄表2-1 演算法視覺化（AV）對學習影響之相關研究 12表2-2 演算法視覺化（AV）之技術及作法相關研究 15表2-3 本研究與國外新興演算法視覺化網站比較 20表2-4 多媒體教材語音旁白對學習影響之相關研究 22表2-5 遊戲學習對教學影響之相關研究 23表2-6 形成性評量對學習影響之相關研究 25表
2-7 即時反饋（IRS）對學習影響之相關研究 26表2-8 學習歷程管理系統對學習影響之相關研究 27表3-1 實驗組與控制組學生人數統計表 30表3-2 實驗設計 31表3-3 測驗題目類型與配分 32表5-1 實驗前實驗組與對照組之描述性統計 54表5-2 實驗前實驗組與對照組之獨立樣本t檢定 55表5-3 實驗後實驗組與對照組之描述性統計 56表5-4 實驗後實驗組與對照組之獨立樣本t檢定 56表5-5 學習成就假設驗證結果 57 圖目錄圖1-1 論文架構圖 6圖2-1 雙碼理論（Dual Coding Theory）示意圖 7圖2-2 多媒體學習認知理論（co
gnitive theory of multimedia learning）示意圖 8圖2-3 Data Structure Visualizations 網站 16圖2-4 visualgo.net 網站 16圖2-5 OpenDSA 網站 17圖2-6 Algomation 網站 18圖2-7 Algorithm Visualizer 網站 18圖2-8 AlgoVis 網站 19圖2-9 本研究範疇示意圖 28圖3-1 研究流程圖 29圖3-2 研究架構 30圖3-3 實驗流程圖 33圖3-4 實驗組學生操作使用 AV-DGBL系統 34圖4-1 系統開發流程圖
35圖4-2 系統核心功能目標示意圖 36圖4-3 系統功能示意圖 39圖4-4 競爭遊戲結合形成性評量功能示意圖 40圖4-5 硬體架構圖 42圖4-6 AV-DGBL系統程式執行流程架構圖 43圖4-7 系統使用流程圖 45圖4-8 AV-DGBL系統主畫面 47圖4-9 AV-DGBL系統形成評量與即時反饋功能畫面 49圖4-10 AV-DGBL系統學習歷程與錯誤訂正畫面 50圖4-11 AV-DGBL系統登入畫面 50圖4-12 AV-DGBL系統關卡選擇畫面 51圖4-13 AV-DGBL系統學習管理畫面 51圖4-14 AV-DGBL系統學習者自訂數據畫面
52圖4-15 AV-DGBL系統遊戲獎勵畫面 52圖4-16 AV-DGBL系統學習者全班火箭升空畫面 53圖4-17 AV-DGBL系統氣泡排序法單元畫面 53
Python-最強入門邁向數據科學之路：王者歸來(全彩印刷第三版)
為了解決javascript多行註解 的問題，作者洪錦魁 這樣論述：
★★★★★【33個主題】、【1200個Python實例】★★★★★ ★★★★★【1500個重點說明】★★★★★ ★★★★★【210個是非題】、【210個選擇題】、【291個實作題】★★★★★ Python語言是基礎科學課程，撰寫這本書時採用下列原則。 1：強調Python語法內涵與精神。 2：用精彩程式實例解說。 3：科學與人工智慧知識融入內容。 4：章節習題引導讀者複習與自我練習。 相較於第2版，第3版更加強數據科學與機器學習的內容，與相關模組的操作，同時使用更細緻的實例，增加下列知識： ★解說在Google Colab雲端開發環境執行 ☆
解說使用Anaconda Spider環境執行 ★PEP 8，Python設計風格，易讀易懂 ☆Python語法精神、效能發揮極致 ★遞迴函數徹底解說 ☆f-strings輸出徹底解說 ★電影院訂位系統 ☆靜態與動態2D ~ 3D圖表 ★Numpy數學運算與3D繪圖原理 ☆Pandas操作CSV和Excel ★Sympy模組與符號運算 ☆機器學習、深度學習所需的數學與統計知識 ★線性迴歸 ☆機器學習 – scikit-learn ★KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 ☆決策樹 ★隨機森林樹 ☆其他修訂小細節超過100處
多次與教育界的朋友相聚，談到電腦語言的發展趨勢，大家一致公認Python已經是當今最重要的電腦語言了，幾乎所有知名公司，例如：Google、Facebook、…等皆已經將此語言列為必備電腦語言。了解許多人想學Python，市面上的書也不少了，但是許多人買了許多書，但是學習Python路上仍感障礙重重，原因是沒有選到好的書籍，市面上許多書籍的缺點是： ◎Python語法講解不完整 ◎用C、C++、Java觀念撰寫實例 ◎Python語法的精神與內涵未做說明 ◎Python進階語法未做解說 ◎基礎實例太少，沒經驗的讀者無法舉一反三 ◎模組介紹不足，應用範圍有限
許多讀者因此買了一些書，讀完了，好像學會了，但到了網路看專家撰寫的程式往往看不懂。 就這樣我決定撰寫一本用豐富、實用、有趣實例完整且深入講解Python語法的入門書籍。其實這本書也是目前市面上講解Python書籍中語法最完整，當讀者學會Python後，本書將逐步帶領讀者邁向數據科學、機器學習之路。Python以簡潔著名，語法非常活，同時擁有非常多豐富、實用的模組，本書筆者嘗試將Python語法的各種用法用實例解說，同時穿插使用各種模組，以協助讀者未來可以更靈活使用Python，以奠定讀者邁向更高深學習的紮實基礎。 本書以約950個程式實例和約250個
一般實例，講解紮實的Python語法，同時輔助約210道是非題、210道選擇題與約291道程式實作題。讀者研讀完此書，相信可以學會下列知識： ★內容穿插說明PEP 8風格，讀者可由此養成設計符合PEP 8風格的Python程式，這樣撰寫的程式可以方便自己與他人閱讀。 ☆拋棄C、C++、Java語法思維，將Python語法、精神功能火力全開 ★人工智慧基礎知識融入章節內容 ☆從bytes說起、編碼(encode)、解碼(decoding)，到精通串列(list)、元組(tuple)、字典(dict)、集合(set) ★完整解說Unicode字符集和utf-8依據Unico
de字符集的中文編碼方式 ☆從小型串列、元組、字典到大型數據資料的建立 ★生成式(generator)建立Python資料結構，串列(list)、字典(dict)、集合(set) ☆經緯度計算地球任2城市之間的距離，學習取得地球任意位置的經緯度 ★萊布尼茲公式、尼拉卡莎、蒙地卡羅模擬計算圓週率 ☆徹底解說讀者常混淆的遞迴式呼叫。 ★基礎函數觀念，也深入到嵌套、lambda、Decorator等高階應用 ☆Google有一篇大數據領域著名的論文，MapReduce:Simplified Data Processing on Large Clusters，重要觀念是Ma
pReduce，筆者將對map( )和reduce( )完整解說，更進一步配合lambda觀念解說高階應用 ★設計與應用自己設計的模組、活用外部模組(module) ☆設計加密與解密程式 ★Python處理文字檔案/二元檔案的輸入與輸出 ☆檔案壓縮與解壓縮 ★程式除錯(debug)與異常(exception)處理 ☆檔案讀寫與目錄管理 ★剪貼簿(clipboard)處理 ☆正則表達式(Regular Expression) ★遞廻式觀念與碎形(Fractal) ☆影像處理與文字辨識，更進一步說明電腦儲存影像的方法與觀念 ★認識中文分詞jieba與建立
詞雲(wordcloud)設計 ☆GUI設計 - 實作小算盤 ★實作動畫與遊戲(電子書呈現) ☆Matplotlib中英文靜態與動態2D ~ 3D圖表繪製 ★說明csv和json檔案 ☆繪製世界地圖 ★台灣股市資料擷取與圖表製作 ☆Python解線性代數 ★Python解聯立方程式 ☆Python執行數據分析 ★科學計算與數據分析Numpy、Pandas ☆網路爬蟲 ★人工智慧破冰之旅 – KNN演算法 ☆機器學習 – 線性迴歸 ★機器學習 – scikit-learn ☆KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 ★決策樹
☆隨機森林樹 ★完整函數索引，未來可以隨時查閱 圖書資源說明 本書籍的所有程式實例可以在深智公司網站下載。 本書前面20個章節均附是非與選擇的習題解答，下列是示範輸出畫面。 教學資源說明 教學資源有教學投影片(內容超過1500頁)、本書實例、習題解答以及相關附錄的電子書。 本書習題實作題約285題均有習題解答，如果您是學校老師同時使用本書教學，歡迎與本公司聯繫，本公司將提供習題解答。請老師聯繫時提供任教學校、科系、Email、和手機號碼，以方便本公司業務單位協助您。 註：教學資源不提供給一般讀者，請原諒。 讀者資源說明 請至本公
司網頁deepmind.com.tw下載本書程式實例與習題所需的相關檔案，以及相關目錄資源，這些目錄以Word檔案呈現。 臉書粉絲團 歡迎加入：王者歸來電腦專業圖書系列 歡迎加入：iCoding程式語言讀書會(Python, Java, C, C++, C#, JavaScript, 大數據, 人工智慧等不限)，讀者可以不定期獲得本書籍和作者相關訊息。 歡迎加入：穩健精實AI技術手作坊
支援數位人文研究之文本自動標註系統發展與使用評估研究
為了解決javascript多行註解 的問題，作者劉鎮宇 這樣論述：
在傳統的人文研究中，人文學者大多以如古籍珍善本、歷史文獻等紙本出版形式之文本為主要研究文本型式，但是隨著資訊社會的來臨，許多研究機構陸續將這些紙本資料進行數位化並建置數位典藏資料庫，對人文研究環境與知識取得管道帶來巨大的改變，基於數位閱讀之文本研究型式也成為必然的發展趨勢。因此，本研究發展支援數位人文研究之「文本自動標註系統」，藉由Linked Data的概念匯集來自不同資料庫的資源，並加以整合後，替文本進行自動註解，讓使用者在解讀文本時能夠即時參照其他資料庫的資源，並提供友善的具文本標註之閱讀介面，以利於人文學者透過閱讀進行資料的解讀。本研究以實驗研究法比較本研究所發展之「文本自動標註系統
」與「MARKUS文本半自動標註系統」在支援人文學者進行文本資料解讀之閱讀成效與科技接受度是否具有顯著差異，並輔以半結構式深度訪談了解人文學者對於本研究發展之「文本自動標註系統」的看法及感受，也進一步分析「文本自動標註系統」閱讀成效、科技接受度及使用者行為歷程之間是否具有關聯性。實驗結果發現，採用本研究發展之文本自動標註系統的閱讀成效高於MARKUS文本半自動標註系統，但未達顯著差異；而科技接受度分析結果則顯示文本自動標註系統之科技接受度顯著優於MARKUS文本半自動標註系統。另外，從訪談結果歸納得知，文本自動標註系統閱讀介面簡潔明瞭，比MARKUS文本半自動標註系統更適合閱讀，而閱讀介面是否
易於使用與是否有用，是影響人文學者能否接受採用系統輔助數位人文研究的重要因素。此外，在兩個系統類似功能比較分析後也發現，文本自動標註系統在查詢詞彙功能、連結到來源網站功能及新增標註功能都比MARKUS文本半自動標註系統更為直覺易用。另外人文學者普遍認為斷句功能比自動斷詞功能更重要，鏈結來源資料庫則以萌典最有幫助。最後，採用文本自動標註系統之閱讀成效與使用者行為歷程之間無顯著關聯性。