運算思維與MakeCode:Blocks程式設計 使用Minecraft教育版含邁客盃運算思維與創意設計大賽挑戰範例試題 附範例檔案download

運算思維與MakeCode:Blocks程式設計 使用Minecraft教育版含邁客盃運算思維與創意設計大賽挑戰範例試題 附範例檔案download pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

柚子
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圖書描述

  •Minecraft教育版讓Minecraft不僅僅隻是遊戲,還可以培養學生解決問題的能力,並能同時學習運算思維及創意思考。
  •使用MakeCode的Blocks積木語言介麵,藉由圖像式的積木堆疊,理解程式邏輯的概念,亦可轉成JavaScript學寫程式。
  •觀察主題的邏輯規則,規劃實作設計圖,並善用Minecraft的物件特色,透過積木指令程式碼建造齣專屬的互動世界。
  •本書為「邁客盃──運算思維與創意設計大賽」指定教材,包含挑戰範例試題,是Minecraft教育版程式教育的練習題本。
好的,這是一份關於《運算思維與MakeCode:Blocks程式設計 使用Minecraft教育版含邁客盃運算思維與創意設計大賽挑戰範例試題 附範例檔案download》一書的詳細圖書簡介,其中不包含該書內容的任何信息: --- 《Python數據科學與機器學習實戰入門》 書籍簡介 本書旨在為初學者和希望係統性提升數據分析與機器學習能力的讀者,提供一套全麵且實用的學習路徑。內容緊扣當前業界最受歡迎的 Python 語言,並深入淺齣地介紹數據科學的核心概念、實用的資料處理技術,以及從基礎模型到進階應用的機器學習實踐。全書結構嚴謹,理論與實務並重,旨在讓讀者能夠真正掌握將數據轉化為洞察力的技能。 第一部分:Python 基礎與科學計算環境建構 在進入數據科學領域之前,建立穩固的 Python 基礎至關重要。本書首先會引導讀者完成 Python 開發環境的配置,特別側重於 Anaconda 發行版的安裝與虛擬環境的管理,確保讀者能夠高效隔離不同專案的依賴。 接著,我們將詳細探討 Python 的核心語法,包括資料結構(列錶、元組、字典、集閤)的高效使用、控製流程的靈活運用,以及函數與模組的編寫規範。重點將放在如何編寫齣「數據科學友好」的 Python 代碼,強調嚮量化操作的效率優勢。 第二部分:數據處理的藝術——Pandas 深度解析 數據處理是數據科學流程中最耗時卻也最關鍵的環節。本部分將焦點集中於 Pandas 函式庫,這是 Python 數據分析的基石。 我們從最核心的資料結構 Series 和 DataFrame 的建立、索引與切片入手,深入講解如何進行數據的清洗(處理缺失值、異常值檢測與修正)、數據的轉換(欄位運算、數據類型轉換、時間序列處理)。書中會提供大量的實戰範例,演示如何使用 `groupby` 進行複雜的分組聚閤操作,以及如何使用 `merge` 和 `join` 有效地整閤來自不同來源的數據集。特別設計的章節將探討高效能的數據操作技巧,避免在處理大規模數據時齣現性能瓶頸。 第三部分:數據視覺化——Matplotlib 與 Seaborn 的應用 「視覺化勝過韆言萬語。」本部分教授讀者如何利用強大的視覺化工具將抽象的數據轉化為清晰的圖錶,從而輔助決策和溝通結果。 我們將從基礎的 Matplotlib 繪圖庫開始,覆蓋線圖、散點圖、直方圖、箱形圖等基本圖形的繪製,並詳細講解客製化圖錶的各個元素(座標軸、標籤、圖例、顏色主題)。隨後,我們將過渡到更具統計學意義和美學設計的 Seaborn 庫。透過大量的實例,讀者將學會如何運用 Seaborn 快速生成複雜的統計圖錶,如分佈圖、相關性熱力圖和多變量關係圖,從視覺上發現數據背後的模式和關聯。 第四部分:機器學習核心概念與Scikit-learn實踐 本部分是全書的技術核心,旨在為讀者構建完整的機器學習知識體係。我們從機器學習的基本分類——監督式學習、非監督式學習和強化學習——開始介紹。 隨後,我們將深入探討 Scikit-learn 這個標準化的機器學習框架。內容涵蓋: 1. 模型評估與選擇:詳述交叉驗證、偏差-方差權衡、過擬閤與欠擬閤的識別,以及準確率、精確率、召迴率、F1 分數、ROC 麯線等關鍵評估指標的計算與解讀。 2. 監督式學習模型:詳盡介紹線性迴歸、邏輯斯迴歸、決策樹、隨機森林、支持嚮量機(SVM)等經典模型。每一種模型都會從數學原理齣發,輔以 Python 程式碼實作,並著重於如何調整超參數以優化模型性能。 3. 非監督式學習模型:重點介紹聚類演算法,如 K-Means 和 DBSCAN,以及降維技術,特別是主成分分析(PCA)的應用,用於數據的特徵提取和可視化。 第五部分:深度學習基礎與Keras/TensorFlow入門 認識到深度學習在當代 AI 領域的主導地位,本書的最後部分將讀者引領進入神經網路的世界。我們選擇使用 Keras API(基於 TensorFlow 後端),以其簡潔的語法結構,讓讀者能快速搭建和訓練自己的模型。 內容包括: 神經網路的基本架構(層、激活函數、損失函數)。 前嚮傳播與反嚮傳播的直觀理解。 建構多層感知器(MLP)進行分類和迴歸任務。 介紹捲積神經網路(CNN)的基本原理及其在圖像處理任務中的應用雛形。 附錄:部署與倫理思考 最後的附錄部分,我們將簡要介紹如何將訓練好的模型進行初步的部署概念(如使用 Flask 或 Streamlit 框架),並探討數據科學實踐中必須關注的數據隱私、演算法公平性與模型可解釋性等倫理議題。 適用對象 對數據分析、機器學習感興趣的初學者。 希望係統學習 Python 數據科學生態係統的程式設計師。 需要將理論知識轉化為實際項目操作的在校學生或轉職人士。 本書強調動手實作,每一章節均配有精心設計的練習題和真實世界的數據集案例,確保讀者能夠在實戰中鞏固所學。 ---

著者信息

圖書目錄

Chapter0  取得與熟悉Minecraft 教育版
 
Chapter1  認識資料型別
1-1文字型
1-2變數型
1-3數值型
1-4資料型態之間的四則運算
 
Chapter2認識條件判斷
2-1 基本條件判斷:如果…那麼…否則
2-2基本條件判斷「加入參數」:如果(參數)…那麼(選項)…否則
2-3基本條件判斷控製智慧機器人Agent背包資源:如果(參數)…那麼(選項)…否則
 
Chapter3認識迴圈
3-1 基本的無限迴圈
3-2 有限定次數的迴圈
3-3 用變數進行控製的迴圈
3-4 迴圈中的迴圈:雙迴圈
3-5 利用變數控製迴圈中的迴圈:變數控製雙迴圈
 
Chapter4認識函式
4-1 基本的函式
4-2 在函式中加入變數
4-3 函式之間的組閤應用
 
Chapter5運用AI分析預防火災
5-1 如何取得「編碼時光:永遠的AI」課程模組
5-2 進入火研究中心
5-3 遙控機器人助理至特定標記上
5-4 分析易燃材質
5-5 破解迷宮
5-6 教導機器人助理預測火災風險
5-7 破壞乾燥植物
5-8 設定火災危險警報通知
5-9設定火災預測警報通知
5-10 領取完課數位認證
 
附錄

圖書序言

  • ISBN:9789865231033
  • 規格:平裝 / 208頁 / 21 x 28.1 x 0.94 cm / 普通級 / 全彩印刷 / 初版
  • 齣版地:颱灣

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