1. 前言 – 什麼是 TensorFlow 和 PyTorch？ 什麼是深度學習？ 深度學習是一種機器學習技術，使用模仿人類大腦運作的「神經網路」來分析數據並學習其中的模式。它已廣泛應用於圖像識別、語音識別、自然語言處理等多個領域。 要在這個領域取得成果，選擇一個高效的框架非常重要。「TensorFlow」與「PyTorch」是當今最受研究人員與開發者歡迎的兩大主流選擇。 什麼是 TensorF […]
1. 前言 Python 是在資料處理與自動化領域中廣泛使用的程式語言。其中的「字典（dictionary）」是一種強大的資料結構，能夠用來管理鍵與值的配對，在許多情境下都非常實用。 本文將詳細說明如何從 Python 的字典中刪除元素。從基礎的刪除方法到進階應用與錯誤處理，內容涵蓋完整，對初學者與中階開發者皆具參考價值。 透過閱讀本指南，你將學會以下技能： 安全地從字典中刪除特定元素的方法 依條 […]
什麼是 PyTorch？為初學者徹底解說其特點、應用實例與安裝方法 PyTorch 的概要與歷史 PyTorch 是由 Facebook（現為 Meta）所開發的開源機器學習函式庫。這個函式庫以 Python 為基礎，具有高度的靈活性與易用性，因此不僅在研究開發領域被廣泛應用，也在產業界的實務中發揮了重要作用。特別是在深度學習框架中，PyTorch 的人氣非常高，常與 TensorFlow 並列而 […]
1. 前言 Python 是一種簡潔但功能強大的程式語言，廣泛應用於各種情境中。特別是「列表（List）」作為 Python 中基本的資料結構之一，經常用來管理資料集合。 在 Python 中，取得列表的元素數量是非常常見的操作。例如：當你想確認資料的筆數，或根據條件進行處理時，就需要知道「列表的長度」。 本文將深入介紹與 「Python 列表 元素數量」 相關的各種方法。無論你是初學者還是中階使 […]
1. 前言 Python 是一種簡單且直觀的程式語言，廣泛用於各種開發領域。其中「列表排序」是基本且經常使用的操作之一。本文將詳細介紹在 Python 中進行列表排序的方法，並說明如何進行自訂排序以及需要注意的重點。 閱讀本文後，即使是初學者也能掌握有效率地排序列表的方法，並能在實際開發中加以應用。 2. 列表的排序方法 在 Python 中主要有兩種排序方式。我們來看看它們的特點與使用方法。 2 […]
1. 前言：Python 列表搜尋的基本概念 在 Python 中，搜尋列表中的元素 是從初學者到中階開發者經常使用的功能。透過搜尋列表，可以確認資料是否存在、取得所需的值，進而提升程式的效率。 例如，在以下情況中列表搜尋非常有幫助： 想確認列表中是否包含特定的元素 想知道特定元素在列表中的位置（索引） 只想篩選出符合特定條件的資料 在 Python 中，從簡單的語法到進階的搜尋方法，都可以靈活地 […]
前言 Python 是一種因其簡潔語法與高度可讀性而廣泛使用的程式語言。無論在資料分析、網站開發，甚至是人工智慧領域中，Python 都扮演著重要角色。 在程式設計中，資料結構對於程式的效率與可維護性有著關鍵影響。其中，Tuple（元組） 是 Python 中常見的資料型態之一，並經常被使用。 本文將聚焦在 Python 中如何從 Tuple 取出元素，並以容易理解的方式為初學者詳細說明。同時，也 […]
1. 前言 Python 是一種因其簡潔語法與易用性而廣受歡迎的程式語言，應用範圍非常廣泛。尤其是在學習 Python 的過程中，字串處理是不可或缺的基本技能之一，常見於資料分析、文字處理與日誌解析等多種情境中扮演重要角色。 將字串進行分割是資料預處理與整理時常見的操作。Python 提供了 split() 方法，能夠利用單一的分隔符來分割字串，非常方便。然而，根據資料的種類與格式，有時我們需要同 […]
1. 什麼是 Python 的 dir() 函數？ 在學習 Python 的過程中，dir() 函數是一個能提升開發效率的重要工具。使用這個函數可以輕鬆列出物件所擁有的屬性與方法。本文將詳細說明 Python 的 dir() 函數，從基本用法到進階範例與注意事項。 在使用 Python 進行開發時，「可以使用哪些屬性與方法」一目了然，對初學者尤其有幫助。透過具體範例學習，幫助你快速提升程式技能。 […]
1. 前言 Python 是一種深受新手到專業開發者喜愛的程式語言。其中一個讓 Python 如此受歡迎的原因，就是它所提供的「內建函式」。這些內建函式可以輕鬆實現許多基本功能，因此對於剛開始學習 Python 的人來說，是非常重要且必學的功能之一。 內建函式的最大魅力在於它的「便利性」。不需要額外安裝模組，只要安裝好 Python，就可以馬上使用。即使是第一次接觸 Python 的人，也能立即上 […]
