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「Lambda：負責制定及執行公司的經營策略，推動組織發展與流程優化，以達成業務績效目標。此角色需具備出色的跨部門協作能力，能夠有效溝通與協調，確保各部門間的資源整合和資訊流通。需具備敏銳的市場洞察力，能應對競爭激烈的台灣商業環境，同時理解本地文化與消費趨勢，以制定切合市場的策略。優秀的問題解決能力與靈活應變能力亦是必備技能，確保能快速調整策略以應對市場變化。」
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    Mike Ku

    Learn Code With Mike品牌創辦人

    2021/11/23

    使用Pandas套件實作資料清理的必備觀念(下)
    Q:Pandas資料型態處理有哪些方法?
    想要將欄位資料進行轉型，就可以使用Pandas套件的以下方法(Method)：
    1.astype()：欄位資料轉型為自訂的資料型態。需注意欄位資料不得含有特殊符號，否則會產生問題。如下範例：
    df = pd.read_csv('mycsvfile.csv')
    df['title'] = df['title'].astype('string') #轉型為字串
    2.to_numeric()：欄位資料轉型為數值。如下範例：
    df = pd.read_csv('mycsvfile.csv')
    df['show_id'] = pd.to_numeric(df['show_id'], errors='coerce') #轉型為數值
    3.to_datetime()：欄位資料轉型為日期。如下範例：
    df = pd.read_csv('mycsvfile.csv')
    df['date_added'] = pd.to_datetime(df['date_added']) #轉型為日期
    Q:Pandas資料格式處理有哪些方法?
    而資料格式的部分，由於從不同的資料來源蒐集，格式有時不一致或不符合分析需求，在這種情況下，就需要進行格式化的處理。其中，日期可以使用以下的Pandas套件方法(Method)：
    1.to_datetime(欄位名稱).dt.strftime()：將欄資料轉型為日期後，再進行格式化，如下範例：
    df = pd.read_csv('mycsvfile.csv')
    df['date_added'] = pd.to_datetime(df['date_added']).dt.strftime('%Y/%m/%d')
    2.round(decimals=小數位數)：四捨五入到自訂的小數位數。如下範例：
    df = pd.read_csv('mycsvfile.csv')
    df['rating'] = df['rating'].round(decimals=0) #四捨五入到整數位
    Q:Pandas自訂函式清理資料有哪些方法?
    除了以上內建的資料清理方法(Method)外，還可以自訂函式封裝特殊的清理邏輯，再透過以下的Pandas套件方法(Method)套用到欄位資料中：
    1.apply()：套用自訂的資料清理函式。如下範例：
    #西元年轉為民國年
    def convert_chinese_year(year):
    return int(year)-1911
    df = pd.read_csv('mycsvfile.csv')
    df['release_year'] = df['release_year'].apply(convert_chinese_year) #套用自訂函式
    當然，也適用Python的lambda匿名函式來處理欄位資料，如下範例：
    df = pd.read_csv('mycsvfile.csv')
    df['show_id'] = df['show_id'].apply(lambda x:format(x,',')) #加上千分位符號
    詳細的Python lambda語法教學可以參考[Python教學]Python Lambda Function應用技巧分享( https://www.learncodewithmike.com/2019/12/python-lambda-functions.html )文章。
    另外，如果想要在Pandas套件一讀取資料來源時，就進行資料型態與格式的處理，則可以在read_csv()方法(Method)加上converters關鍵字參數，如下範例：
    def convert_chinese_year(year): #西元年轉為民國年
    return int(year)-1911
    df = pd.read_csv('mycsvfile.csv', converters={
    'date_added': lambda x: pd.to_datetime(x), #轉為日期型態
    'release_year': convert_chinese_year, #轉為民國年格式
    'rating': lambda x:int(round(float(x), 0)) #四捨五入且轉為整數型態
    })
    如果想要學習更多的Python應用教學，歡迎前往Learn Code With Mike( https://www.learncodewithmike.com/2021/04/pandas-data-cleaning-method.html )網站觀看更多精彩內容。
    使用Pandas套件實作資料清理的必備觀念(下)
    learncodewithmike.com
    [Pandas教學]使用Pandas套件實作資料清理的必備觀念(下)
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    學習精靈

    03/16 00:00

    youtube.com
    即使不會寫程式也能用 LAMBDA 自創函數！這麼逆天的功能還不快學起來！Excel 教學 41
    1282 10
    選書精靈

    小編

    2021/10/15

    新手學 JavaＸAndroid 應用程式開發
    書名：Java SE 11與Android 9.x程式設計範例教本
    作者：陳會安
    Android應用程式開發是目前當紅的軟體開發領域，對於不熟悉Java語言和Android Studio的讀者，本書提供完整Java程式語言與物件導向教學，直接使用筆者開發的輕量級fChart程式碼編輯器幫助讀者學習Java語言和物件導向程式設計後，才真正開始使用Android Studio整合開發環境進入Android應用程式開發，讓讀者從基礎Java語言開始來深入學習Android平台程式設計。本書不只可以作為大專院校的第一門程式語言課程教材(取代傳統Swing或AWT的Java語言)，更可以讓初學程式設計者輕鬆進入當紅的Android應用程式開發。
    目錄
    PART 1 Java 結構化程式設計
    ch01 程式與程式邏輯的基礎
    ch02 建立 Java 用程式
    ch03 變數、資料型態與運算子
    ch04 流程控制結構
    ch05 類別方法
    ch06 陣列與字串
    PART 2 Java 物件導向程式設計
    ch07 類別與物件
    ch08 繼承、抽象類別與介面
    ch09 巢狀類別、多型與套件
    ch10 例外處理、執行緒、集合物件與 Lambda 運算式
    PART 3 Android App 行動應用程式開發
    ch11 Android 與 XML 的基礎
    ch12 版面配置與使用介面元件
    ch13 活動與事件處理
    ch14 意圖與意圖篩選
    ch15 動作列、對話方塊與清單介面
    ch16 偏好設定、檔案與 SQLite 資料庫
    ch17 內容提供者、廣播接收器與通知
    cha18 繪圖、多媒體與定位服務
    新手學 JavaＸAndroid 應用程式開發
    0 0 386 0
    學習精靈

    08/18 00:00

    youtube.com
    [EP28] - (Mandarin)Building AWS Lambda and Amazon EFS Filesystem with Terraform by Harold Sun
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    AI 趨勢報－科技愛好者的產地🤖
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    104學習精靈

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    04/25 16:41

    AI輔助垃圾執法上線！台北市用科技守護市容，準確率高達95%
    你知道嗎？現在在台北市亂丟垃圾，不只會被拍到，還可能被AI「認出來」！
    隨著城市治理科技化的腳步加快，台北市環保局攜手大同大學資訊工程團隊，打造一套結合人工智慧的「智慧垃圾辨識系統」，不但大幅提升執法效率，還讓違規行為無所遁形。
    為什麼需要AI來管垃圾？
    我們常在街頭看到行人專用的垃圾桶（又稱「清潔箱」），這些設施原意是為方便市民隨手丟棄小型垃圾。但你可能不知道，這些垃圾桶也經常被誤用或「故意誤用」，成為家庭垃圾的非法傾倒處，嚴重影響公共衛生與市容整潔。
    傳統的檢舉方式多半靠民眾舉報或清潔人員巡查，但這不但耗費人力，也難以即時發現問題。
    AI智慧系統怎麼運作？
    透過設置在垃圾桶附近的監視設備，AI系統能即時辨識是否有民眾丟入過量或不符規定的垃圾，例如一整袋家用垃圾。系統不只會「看」，還會自動標記可疑畫面片段，讓後端人員快速查證。
    - 準確率高達95%，大幅減少人工檢視時間
    - 自動抓取違規片段，提供執法證據
    - 結合現場錄影與行為分析，強化查緝流程
    只要被認定違規，違規者將依《廢棄物清理法》面臨**3600元至6000元罰鍰**，不容小覷！
    自試辦以來，AI系統已成功輔助多起違規行為的查緝，成效明顯，也獲得市府及居民的正面回饋。除了減輕清潔隊的負擔，這項科技也強化了市民對垃圾分類與丟棄規範的意識。
    環保局也表示，未來將**逐步擴大AI辨識系統的應用區域**，並探索更多智慧監控在環境治理上的可能性，讓台北真正邁向「智慧城市」的願景。
    AI不是監控，而是公共福祉的守門員
    有些人會擔心科技執法會不會太過「大哥在看你」，但事實上，這套AI系統的本質是「減少人力浪費、提升效率、保障環境品質」。只要大家守規矩、做好垃圾分類，其實根本不用擔心被AI拍到。
    你會發現，有了AI的幫忙，我們的街道更乾淨、垃圾處理更順暢，城市也變得更宜居。
    下一次當你經過台北街頭的清潔箱時，不妨想想：這不只是個垃圾桶，而是一套高效運作的智慧執法系統的一環！
    📌資料來源：
    AI輔助垃圾執法上線！台北市用科技守護市容，準確率高達95%
    tw.news.yahoo.com
    偷丟家戶垃圾慘了！台北市AI輔助執法 錄影準確率達95%
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