[Selenium] 如何使用 Selenium 開啟 Chrome 瀏覽器?

  • 大數學堂
  • May 11, 2018, 3:09 p.m.
[Selenium] 如何使用 Selenium 開啟 Chrome 瀏覽器?

本篇文章介紹了Selenium的基礎教程,Selenium是一種能夠進行人機互動操作的工具,可以自動打開瀏覽器 瀏覽網頁,對於不擅長觀察資料連結的爬蟲開發者來說非常有用。文章提供了一段程式碼,詳細介紹了如何使用Selenium的基本指令來開啟Chrome瀏覽器並自動瀏覽網頁。具體的程式碼則可以在文章中提供的連結中找到。

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PyCharm 安裝與操作簡介

  • 大數學堂
  • May 23, 2022, midnight
PyCharm 安裝與操作簡介

本文介紹了在「給資料科學家的Python課程」中,第一章的內容,該章節主要介紹了PyCharm的安裝與操作。PyCharm是一個功能強大的Python集成開發環境,它提供了許多提升開發效率的功能。文章首先介紹了如何下載和安裝PyCharm,並提供了不同環境下的安裝步驟。接著,文章介紹了如何建立新的Python項目並編寫第一個Python程式。然後,文章詳細介紹了PyCharm的編輯器功能,包括代碼自動完成 語法檢查和代碼重構工具。此外,還介紹了如何使用調試器進行錯誤排除和跟踪代碼執行,以及如何使用版本控制工具來管理程式碼。整體而言,本章節提供了全面的指南,讓讀者能夠開始使用PyCharm來開發和執行Python程式。

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Python數字、字串與輸入輸出概論

  • 大數學堂
  • May 23, 2022, midnight
Python數字、字串與輸入輸出概論

《Python數字 字串與輸入輸出概論》是針對資料科學家的Python課程的第一個章節。該章節介紹了使用Python進行數字計算的基本概念和技巧,同時也解釋了如何處理字串以及讀取和顯示輸入和輸出的資料。這是一個重要的基礎知識,對於學習Python的人來說非常有幫助。

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[比特幣程式交易] 如何透過API獲取比特幣歷史報價數據?

  • 大數學堂
  • Jan. 13, 2021, 2:11 p.m.
[比特幣程式交易] 如何透過API獲取比特幣歷史報價數據?

比特幣快速突破歷史新高後,開始快速回檔。因此,有人打算透過 Python 分析比特幣的買賣點,以引領獲利。他們首先教大家使用Poloniex的API獲取歷史報價資訊,並用Plotly將數據繪製成K線圖。影片和程式碼可以在相應的鏈接中找到。

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數字(Numeric)

  • 大數學堂
  • May 23, 2022, midnight
數字(Numeric)

本文介紹了在Python中使用數字的基本操作和常用函數。Python提供了整數 浮點數和複數等不同的數字型別。文章還介紹了數字的基本操作(如加法 減法 乘法 除法)和常用函數(如絕對值 四捨五入 取整)。同時,文章還介紹了如何使用數字解決實際問題,例如計算平均值 標準差

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數字練習題

  • 大數學堂
  • May 23, 2022, midnight
數字練習題

「給資料科學家的Python 課程」的數字練習題專注於幫助資料科學家掌握處理數字資料的技巧。學習者將學習使用Python進行數字運算 數值轉換 數字格式化等技術。這些技術對於資料分析 資料視覺化和統計分析非常重要。通過這些練習,學習者將掌握Python的數學運算符號 數學函數 數學模塊,並學習如何使用內建函數和模塊處理數字類型的資料。

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字串練習題

  • 大數學堂
  • May 23, 2022, midnight
字串練習題

"字串練習題"是一個給資料科學家的Python課程中的章節,這個章節提供了一系列的練習題目,幫助學員熟悉和掌握在Python中處理字串的技巧和方法。這些練習題目可以有效地提升學員在處理字串方面的能力。

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資料輸入

  • 大數學堂
  • May 23, 2022, midnight
資料輸入

這篇文章介紹了資料科學家在Python課程中的「資料輸入」主題。該主題涵蓋了從不同來源獲取數據並將其輸入到Python程式中的方法和技巧。這是資料科學家必須掌握的重要技能之一。

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Python 運算式與陳述練習題

  • 大數學堂
  • May 23, 2022, midnight
Python 運算式與陳述練習題

這個章節提供了一些適合資料科學家的Python課程練習題,讓學習者能夠運用Python的運算符號和常見陳述來解決實際問題。這些練習題能夠幫助學習者檢驗自己對於Python表達式和陳述的理解程度。

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在Windows中如何使用金鑰登入Amazon EC2 雲端主機

  • 大數學堂
  • May 14, 2015, 4:35 p.m.
在Windows中如何使用金鑰登入Amazon EC2 雲端主機

本課程旨在提供使用Windows作業系統的用戶在Amazon EC2雲端主機上進行金鑰登入的全面指南。Amazon EC2是一個強大的雲端計算平台,提供可擴展的虛擬機器,而金鑰登入是一種安全且推薦的登入方式,可以取代傳統的使用密碼登入。

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WHILE 迴圈練習題

  • 大數學堂
  • May 23, 2022, midnight
WHILE 迴圈練習題

這個Python課程的一個章節專門練習WHILE迴圈,幫助學習者熟練使用它來解決問題。這些練習題涵蓋了WHILE迴圈的基礎應用,包括迴圈初值 終止條件和迭代過程的設定。通過這些練習,學習者可以熟悉WHILE迴圈的語法 邏輯控制和變數的更新。這些題目涉及了數字運算 字串操縱和列表處理等不同應用場景,幫助學習者掌握WHILE迴圈的技巧和思路。透過這些練習,學習者可以提升自己的編程邏輯能力和解決問題的能力,並更好地應用WHILE迴圈進行程序設計。

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函式練習題

  • 大數學堂
  • May 23, 2022, midnight
函式練習題

「給資料科學家的Python 課程」中的函式練習題章節,提供了幫助資料科學家熟練Python函式使用的機會。這個章節旨在讓資料科學家能夠透過練習和實際應用,更加熟悉函式的概念與用法。這能夠增加他們在資料科學領域中的實用程度,並提升他們的效率。透過這個章節的練習,資料科學家可以學習到許多實用的函式技巧,並將其應用於實際的資料分析和處理中。

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第三方套件練習題 - 運用結巴斷詞

  • 大數學堂
  • May 23, 2022, midnight
第三方套件練習題 - 運用結巴斷詞

結巴斷詞(jieba)是一個常用的中文中文字斷詞的Python套件。該套件可以將中文文本進行分割,分離出詞彙的單位,方便進行文本分析 文字處理等自然語言處理任務。想使用結巴斷詞套件,需要先安裝並匯入該套件。以下有安裝指令和匯入代碼的示例。透過結巴斷詞可以將中文句子斷詞為詞彙的單位,方便後續的處理和分析。

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檔案、Pythonic、Python 總複習

  • 大數學堂
  • May 23, 2022, midnight
檔案、Pythonic、Python 總複習

這段文字介紹了在Python中處理檔案的基本操作,包括打開 讀取 寫入和關閉檔案,並介紹了處理CSV和JSON格式檔案的方法。另外,它還提到了Python語言的哲學和風格,包括編碼風格指南和如何寫出乾淨 易讀且可維護的程式碼。最後,這個章節進行了Python基礎知識的回顧,並透過解決程式設計問題來測試學習者對於Python的理解和應用能力。

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檔案簡介

  • 大數學堂
  • May 23, 2022, midnight
檔案簡介

這個 Python 課程針對資料科學家設計,旨在教授他們Python的核心概念和技術,以應用於資料分析和機器學習項目。Python 是一種簡潔 易於學習的程式語言,在資料科學領域廣泛應用。課程將幫助資料科學家學習如何使用Python進行資料分析和機器學習工作。

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結尾

  • 大數學堂
  • May 23, 2022, midnight
結尾

這是一個Python課程的結束評價和感謝。該課程涵蓋了Python的基礎知識和資料科學應用,包括常用庫 資料視覺化和網絡爬蟲。重視實踐和應用,並提供了實例和練習。希望學生能夠提升Python技能,應用於資料科學項目。學生可以隨時聯繫課程作者提出問題和建議。最後,感謝學生的參與和支持,並祝願他們在資料科學領域取得成功。

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[爬蟲實戰] 如何透過 Python 網路爬蟲快速找出1111購物狂歡節折扣最多的商品? (2018年版)

  • 大數學堂
  • Nov. 10, 2018, 12:43 p.m.
[爬蟲實戰] 如何透過 Python 網路爬蟲快速找出1111購物狂歡節折扣最多的商品? (2018年版)

1111購物狂歡節即將到來,如果你還不知道該買什麼,可以嘗試使用數據來做決策。本課程將使用Python網路爬蟲抓取天貓的商品頁面,再用json和pandas整理商品資訊,最後使用pandas的排序功能,幫助你找出折扣最多的商品。程式碼可參考:https://github.com/ywchiu/largitdata/blob/master/code/Course_108.ipynb

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[ChatGPT] 如何利用Meta開源的Llama2模型,打造屬於自己的ChatGPT

  • 大數學堂
  • July 23, 2023, 12:10 p.m.
[ChatGPT] 如何利用Meta開源的Llama2模型,打造屬於自己的ChatGPT

ChatGPT是一個強大的語言模型,不僅可以寫信、摘要文章、翻譯,還能協助寫程式。然而,與ChatGPT對話時也引發了擔憂,擔心機密或敏感資料可能因此外流。所幸,Meta公司推出了開源的Llama2模型,可以在本地部署並在離線環境下使用。這個模型減少了與外部服務的數據傳輸,提高了安全性。本課程介紹了在Colab上使用Llama2模型的示範,包括下載、使用transformers套件載入模型以及生成對話結果。

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[爬蟲實戰] 如何使用Python Pandas 分析比特幣最佳買點?

  • 大數學堂
  • June 9, 2017, 3:09 p.m.
[爬蟲實戰] 如何使用Python Pandas 分析比特幣最佳買點?

這篇文章提到使用Python網路爬蟲和數據分析工具Pandas來分析比特幣的趨勢線和移動平均線,以幫助投資者找到最適合的買點。並提供了程式碼的連結和與天善智能合作的線上課程,供讀者進一步了解如何使用Python進行資料分析。文章也提醒投資有賺有賠,投資前應詳閱公開說明書。

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