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Python面試題目與解答：邁向高薪之路

為了解決python是什麼的問題，作者洪錦魁 這樣論述：

　　展開程式設計師的就業廣告，幾乎都是以Python語言為主流，這本書則是收集國內外各大主流公司的熱門考試主題，Leetcode考題以及筆者認為學習Python應該了解的主流觀念，全部以極詳細、超清楚的程式實例解說，期待讀者可以錄取全球著名企業獲得高薪。   　　Python工程師面試第一個主題當然是測試面試者對於Python語言的瞭解與熟悉程度，內行的面試主管可以經由面試者對於下列Python重點與特色的理解程度，可以很輕易了解面試者Python功力如何？是不是具備真正Python工程師的資格？   　　●認識Python特色 　　●跳脫Java、C/C++邏輯，從Python觀念設計

程式 　　●串列(元組)切片(slicing)、打包(packing)、解包(unpacking) 　　●認識何謂可迭代物件(iterator object) 　　●認識生成式(generator) 　　●認識字典、集合操作 　　●類別與模組 　　●正則表達式      　　面試時間通常不會太長，面試的另一個重點是考演算法，一個看似簡單的題目描述往往暗藏豐富的演算法知識，這時就是訓練讀者的邏輯與思考的能力，在這本書筆者也使用了極豐富與廣泛的演算法題目，詳細說明解題過程，至少在面試時讀者碰上類似考題可以輕鬆面對，在極短的面試時間完成解題，本書的演算法考題包含下列內容：   　　●排序與搜尋 　　

●字串 　　●陣列 　　●鏈結串列 　　●二元樹 　　●堆疊與回溯 　　●數學問題 　　●深度、廣度優先搜尋 　　●最短路徑演算法 　　●貪婪演算法 　　●動態規劃演算法     　　整本書除了內容豐富，適合Python面試工程師外，也可以增強讀者Python功力。   本書特色   　　這是國內第一本針對Python工程師考試的圖書。

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應用數據分析執行電腦稽核以提升稽核結果信賴度之研究

為了解決python是什麼的問題，作者李佳育 這樣論述：

大多數公司的高層管理階層，對於內部稽核角色的定位，資訊科技之發展及重要性的討論，受到極高度的關注，傳統的稽核手法採用過去一段期間，事件軌跡的歷史回顧，值得關注的是傳統的稽核方式仰賴稽核人員人工查核，然而面對龐大的紙本表單，如何在有效時間內完成主管交待之任務，是稽核人員的一大挑戰。資訊科技的發展，無紙化成了新趨勢，資訊時代的訊息千變萬化，無紙化辦公室的好處在於工作流程全自動化，減少人為錯誤，這樣企業就能準確地取得即時資訊，迅速更新資料。然而在這個資訊爆炸的數據時代，若稽核人員還是以傳統的稽核手法來執行稽核作業，面對龐大的數據資料將無法負荷，稽核結果的信賴度也將大打折扣。電腦稽核主要是應用電腦來

輔助並進行查核程序的檢查，目前台灣常見的電腦稽核軟體有ACL、IDEA、Arbutus等，由於授權方式及金額不斐，並非一般中小企業能夠負擔，部分查核人員習慣遵循與完整性的查核方式，但遵循與完整不一定代表事件真實、亦不一定代表現象合理。本研究希望透過數據分析的應用，來驗證及提升稽核結果之信賴度，使其稽核結果能更有效的提供給公司高階做為決策面之參考及建議，優化公司營運管理，降低重覆性支出及防止不當得利，提升稽核人員存在之價值及意義。

Python也可以這樣學

為了解決python是什麼的問題，作者董付國 這樣論述：

　　全書近200個涉及不同行業領域的實用案例，以及含有上千個程式碼片段並搭配大量的註解，方便讀者深入學習與理解。其內未插入多餘的輸出結果或軟體的安裝截圖，只保留必要的執行結果，以供讀者參考與比較。充分利用寶貴的篇幅介紹以及擴增豐富的知識，絕對物超所值。

基於YoLoV5即時行人交通號誌燈識別

為了解決python是什麼的問題，作者曾書瀚 這樣論述：

全球有超過2.5億視障人士，戶外的移動是他們必須面對的大問題。大多數國家的有聲行人號誌燈普及率很低。在沒有他人幫助的情況下過馬路是一個懸而未決的問題，因為全球大多數行人交通信號燈都沒有提供聲音輔助。少數有研究涉及圖像檢測行人交通信號燈，據我所知文獻中關於使用最近最先進的計算機視覺方法存在明顯差距例如用於解決此類問題的深度神經網絡。在本文中我們研究了當前基於深度神經網絡的定位/檢測和分類的最新技術，我們提出了一種檢測行人交通信號燈及其當前狀態的解決方案，以幫助視障人士借助此系統安全的通過馬路，本篇論文使用YoloV5模型來訓練特徵類別，整體系統包含三個部分，輸入圖像、物件分類，物件識別，可以讓

視障人士更加安全的通過路口。實驗成效準確率可以達到90%左右。