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這兩本書分別來自深智數位 和深智數位所出版 。
國立政治大學 地政學系碩士在職專班 詹進發所指導 李郭賢甄的 應用地理資訊系統及空間自相關於花蓮縣房屋稅與地價稅外業清查作業之研究 （2020），提出美國zip範例關鍵因素是什麼，來自於地理資訊系統、地理標記照片、全域型空間自相關、區域型空間自相關。
而第二篇論文國立中央大學 資訊管理學系 許智誠所指導 林泓志的 多商品相關性獲利穩定度分析與比較 （2019），提出因為有 商品相關性、跨市分析、風險平價、資料探勘、分散式運算、DBSCAN的重點而找出了 美國zip範例的解答。
最後網站美國郵政編碼範例|美國郵政署-資訊書籤則補充：美國 郵區編號(英语：ZIP Code）是美國郵政使用的一種邮政编码，一般常以大楷寫作ZIP。 ... 直至20世紀60年代早期，美國需要一套更普遍的郵區編號系統，因此一套非強制性的 ...
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】
為了解決美國zip範例 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
應用地理資訊系統及空間自相關於花蓮縣房屋稅與地價稅外業清查作業之研究
為了解決美國zip範例 的問題，作者李郭賢甄 這樣論述：
花蓮縣的地理形狀屬狹長型，在資源分配有限的情況下，房屋稅與地價稅外業清查作業上確實具有高難度，本研究運用地理資訊系統及空間分析等資訊科技工具來達到事半功倍之效果，並以花蓮縣作為範例代表，藉以向財政部展示成果，進而提供給其他縣市地方稅務局作為借鏡參考。本研究利用免費GPS地圖相機APP，及手機內建相機APP(須開啟紀錄GPS位置資訊)等做為工具，蒐集具有地理標記的照片，由自行開發的程式批次匯出照片之EXIF資訊，再以Google Earth標示出所搜集地理標記照片之經緯度坐標，藉由Google Earth之虛擬地球儀可瞭解房屋及土地的使用現況及地理位置。其次，運用「TGOS地理資訊圖資雲服務平
台」、「地籍圖資網路便民服務系統」、「花蓮縣地理資訊整合應用平台」等網站資源取得100年至109年房屋稅及地價稅清查補徵稅額案件坐標檔，以地理資訊系統軟體(ArcMap及QGIS)及國土測繪中心提供之免費圖資進行空間分布的疊圖分析，用以瞭解各年度房屋稅及地價稅清查補徵稅額案件點位及面量分布圖，作為初步判斷集中位置區域，結果顯示主要集中區域為花蓮市、吉安鄉及沿著花東縱谷道路週邊範圍。最後，以空間自相關分析群聚現象存在與否及熱區、高低區等區域的分布位置，作為清查作業之重點區域範圍。利用村里區之房屋稅清查補徵稅額案件進行分析。結果顯示花蓮市及鄰近鄉鎮(新城鄉、吉安鄉、壽豐鄉等)為主要範圍，群聚現象之
年度均呈現1熱區範圍。接著以分群方式分為村里區-總局及村里區-分局等二個區域分別再進行空間自相關分析，用以找出村里區-分局的熱區範圍，以解決因受清查原因之使用情形變更影響而在市中心有群聚集中的現象。而地價稅清查補徵稅額案件則以部分花蓮市及吉安鄉連接區域為主要範圍，且有向外圍擴張現象，群聚現象之年度有部分年度會呈現2熱區範圍以上，再以分群方式分為村里區-總局及村里區-分局等二個區域分別進行空間自相關分析，用以找出村里區-分局的熱區範圍，清查方式會以面積大的土地進行清查，可以有較高的補徵稅額，所以會陸續向市中心外圍區域進行清查，而有向外圍擴張現象。
Python-最強入門邁向數據科學之路：王者歸來(全彩印刷第三版)
為了解決美國zip範例 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
多商品相關性獲利穩定度分析與比較
為了解決美國zip範例 的問題，作者林泓志 這樣論述：
全球市場緊密相連，各商品間存在不同關係，如何有效率尋找多商品間之相關性，並分析大量商品配對組合於樣本內、外之獲利穩定度，為一大關鍵問題，目前尚未有完整系統能達成。 為有效尋找跨市場多商品之相關性，本研究以Ruggiero（2012）策略為範例開發與設計自動化計算、回測與分析多商品間相關性之平臺，其允許使用者客製化回測指定之商品、時間分割與參數設定，並以風險平價方式標準化各種不同商品，以進行排序與分析獲利之穩健度。在分析過程中為避免樣本內過度最佳化造成過度適配問題，使用「高原搜尋演算法」尋找績效高原，並透過機器學習DBSCAN方法依據高原搜尋結果發展「高原排序指標」評估不同高原間之穩健性
，樣本外透過每日累積盈虧檔案分析參數組相關性之存續性，並進行排序與驗證。除Ruggiero（2012）提出之策略外，其他多商品之交易策略亦可套用本研究之架構，以驗證其配對組相關性之有效性。 研究使用2002年01月01日至2019年08月31日計122檔美國市場商品進行分析與驗證本平臺，其中47檔商品可用於交易商品，配對組合產生5,687組，以進行不同時間分割、高原點數門檻值、高原平均報酬與排序方法配對組分析。由於多商品分析將相當耗時，需大量運算資源產生績效檔案，研究使用「多節點偵測任務分散演算法」，整合多電腦分析提升運算效率。藉由資料視覺化技術呈現分析結果，以快速分析各商品之相關性與獲
利穩定度，理解不同市場間之相關性程度，用以協助使用者選擇投資標的。