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bootstrap套版教學的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦何宗武寫的 財經時間序列預測：使用R的計量與機器學習方法 和洪錦魁的 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】都 可以從中找到所需的評價。
另外網站Bootstrap 的一些欠佳用法– 要改的地方太多了 - 那就改天吧也說明：Org 的網頁樣式，就是用Bootstrap 2 的預設樣式排的。 ... 或是又發生第二點的問題，直接跑去改bootstrap.css，其他有套bootstrap 的頁面也跟著亂掉， ...
這兩本書分別來自五南 和深智數位所出版 。
國立臺灣藝術大學 傳播學院影音創作與數位媒體產業博士班 丁祈方所指導 梁璐璐的 互動電影中的敘事效果與理論模型研究 （2021），提出bootstrap套版教學關鍵因素是什麼，來自於互動敘事效果模型、互動敘事效果、敘事效果量表（NES）、敘事效果、互動敘事、互動電影。
而第二篇論文國立臺北教育大學 教育經營與管理學系 張芳全所指導 姜繼旺的 臺灣八年級生家庭學習資源、學習動機、自我教育期望與學習自信對數學學習成就影響之研究-以TIMSS 2019為例 （2021），提出因為有 自我教育期望、家庭學習資源、數學學習成就、數學學習自信、數學學習動機的重點而找出了 bootstrap套版教學的解答。
最後網站20個Bootstrap網站模板給你 - Medium則補充：Bootstrap 是目前最受歡迎也是最簡潔的建站方式之一，尤其是伴隨移動端的發展，響應式設計已經毫無疑問成為了網頁設計的趨勢，網站建設要求兼容手機端已經是一種剛需， ...
財經時間序列預測：使用R的計量與機器學習方法
為了解決bootstrap套版教學 的問題，作者何宗武 這樣論述：
本書為進階的教材，需要經濟計量方法和矩陣代數的基礎。時間序列預測是統計學裡非常實用的工具，不論是分析投資組合的數據、全球總經和金融市場，以及預測景氣循環變動等等，可以用過去的數據資料，預測未來趨勢，是可以符合實際決策需要的實用能力。 書中並介紹機器學習方法，機器學習不是指特定估計方法，學習指的是如何在資料結構中運算，以追蹤最小預測誤差的方法獲得最佳預測(tuning)。我們應用機器學習演算法訓練歷史資料，執行特徵萃取(features extraction)，再測試預測表現。依此建立一個可預測未來的模型，作為決策之用。 使用R語言進行時間序列預測是本書的一大特點，R語言
是統計學中普及且容易上手的分析工具，書中針對一個個資料分析步驟進行深度解說，教給讀者進行預測與評估的最實用方法。
互動電影中的敘事效果與理論模型研究
為了解決bootstrap套版教學 的問題，作者梁璐璐 這樣論述：
互動電影作為一種融合了電影敘事、視聽質感和遊戲玩家參與的綜合媒介形式，以互動敘事為特色，兼具「看」電影和「玩」遊戲兩種行為特徵，成為近年產學研高度關注的熱點，但對於互動敘事的內涵與成效，尚無系統性研究。因此本研究之目的在於：（一）釐清互動敘事的概念和構成要素；（二）探索評測互動敘事效果的因素並研發出互動敘事效果的評測量表；（三）了解受測者在互動和非互動的兩種情況下獲得的敘事效果是否存在顯著差異；（四）建構互動敘事效果的理論結構模型。為了達到上述研究目的，首先，本研究總結了互動敘事的概念並梳理出互動敘事的五個構成要素：角色塑造、場景設計、情節推進、意義表達和互動話語。其次，確定了影響互動敘事效
果的七個構面，即情感投入、場景表現、懸念好奇、敘事理解、沉浸歷程、沉浸感受和互動體驗；由此開發出共一套29題的敘事效果量表（NES）。再次，研究者將招募的950位受測者分為兩組，分別觀看互動和非互動的兩部影片，然後進行敘事效果測量。結果發現，兩組受測者在敘事效果的場景表現、懸念好奇、敘事理解、沉浸歷程、互動體驗五個構面上具有顯著差異。最後，研究者建構出互動敘事效果的有效理論模型，並證實，互動體驗可以作為中介，對沉浸歷程到沉浸感受的過程產生正向影響。本研究補強了互動電影的理論架構，開發出敘事效果量表（NES）可供應用，並建構起互動敘事效果的理論模型，希望能為未來互動電影創作者和研究者提供可為參考
之基礎。
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bootstrap套版教學 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
臺灣八年級生家庭學習資源、學習動機、自我教育期望與學習自信對數學學習成就影響之研究-以TIMSS 2019為例
為了解決bootstrap套版教學 的問題，作者姜繼旺 這樣論述：
本研究探討臺灣八年級生家庭學習資源、數學學習動機、自我教育期望與數學學習自信和數學學習成就的關聯性，以TIMSS 2019資料庫的4,915名學生為樣本。本研究以描述性統計、因素分析、信度分析、單一樣本平均數t檢定、多元迴歸分析做為資料處理，並以PROCESS軟體，透過拔靴法檢定學生家庭學習資源透過數學學習動機、自我教育期望與數學學習自信對與數學學習成就影響的中介效果。獲得結論如下：一、臺灣八年級生之自我教育期望達大學教育水平，數學學習動機與數學學習自信稍顯不足。二、學生的家庭學習資源藉由數學外在學習動機對數學學習成就的影響屬於部分中介效果，然而數學內在學習動機則不具中介效果。三、學
生家庭學習資源藉由自我教育期望對數學學習成就的影響屬於部分中介效果。四、學生家庭學習資源透過數學學習自信對數學學習成就的影響屬於部分中介效果。五、家庭學習資源對數學學習動機、自我教育期望、數學學習自信、數學學習成就都有直接影響。六、學生自我教育期望的中介效果最明顯；數學外在學習動機較數學內在學習動機的中介效果高；數學自我效能較數學焦慮的中介效果高。本研究特色在於以平行中介模式分析發現，臺灣八年級生特質因素在家庭資源與數學學習成就之間都具有中介效果。針對上述結論，本研究深入討論，並提出教育實務及未來研究建議。