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零基礎入門的Python自動化投資：10年操盤手團隊量化通，教你從零開始學程式交易，讓你輕鬆選股、判斷買賣時機，精準獲利

為了解決LINE Notify 是什麼的問題，作者量化通 這樣論述：

沒時間盯盤、不會選股、不敢停損停利⋯⋯ 讓投資新手或資深股民都相當困擾， 其實，只要學會程式交易，機器人幫你自動化投資， 這些問題就能一勞永逸， 連文科人也可以輕鬆上手！   　　★ 第一次用Python投資理財就上手 　　★ 5大策略╳3大數據整理套件╳2大爬蟲基礎╳基礎語法╳選股模型╳LINE即時通知 　　★ 超過5,000名學員實證，可以簡單學習、好用的自動化投資法   　　如果你有這些問題，必讀本書： 　　．想要投資卻不知道怎麼開始 　　．沒有程式基礎，也不知道怎麼入門用Python投資理財 　　．資訊爆炸的時代，不知道哪些才是有用的數據

　　．到底要怎麼快速取得股市的報價 　　．總是沒有時間看即時的股市資訊，導致錯失進出場良機   　　◎ AI取代人工投資，程式交易已成為時代主流 　　隨著科技與網路的進步，AI逐漸取代人力，處理重複且瑣碎的工作， 　　也可以應用在投資理財的領域， 　　無論是基金、股市、期貨、加密貨幣，都可以看到AI的應用， 　　就連美國高盛集團也只剩三名人工交易員，幾乎所有交易流程皆透過電腦程式自動化， 　　國內外金融機構導入金融科技（FinTech）推出相關服務，大專院校紛紛開設相關課程， 　　「程式交易」明顯已經成為時代的主流。   　　◎ 程式交易，讓你更輕鬆賺錢

、賺自由 　　程式交易可以把原本由「人」操作的投資，全部交由電腦程式自動執行， 　　不僅能隨時追蹤股市行情，讓你不錯過買賣時機，減輕盯盤壓力， 　　更能用最嚴謹、最即時的數據，優化你的投資策略，戰勝不敢停損的心魔， 　　輕鬆獲利的同時，更獲得自由！   　　◎ 程式交易的入門首選──Python 　　目前有各種可以應用在投資的交易程式，包括：Python、Multicharts、TradingView、MT4…… 　　而Python是一種廣泛使用的程式語言，適用於各作業系統，函式庫也非常豐富， 　　就連沒學過程式的小學生、文科生，都能輕鬆上手。   　　

◎ 第一次用Python投資理財就上手 　　致力於提供程式交易教學的量化通， 　　團隊累積數十年的投資經驗，管理資產規模達上億元， 　　多次受邀至各大專院校與知名企業擔任講師， 　　擅長用深入淺出的方式帶領投資新手輕鬆學會程式交易， 　　因此，透過本書，你將從零開始學到──   　　．5大策略：趨勢策略、動能策略、反轉逆勢策略、通道策略、籌碼策略 　　．零基礎學Python：從安裝到建置開發環境、基本語法、資料整理 　　．3大數據整理套件：datetime、csv、pandas 　　．2大爬蟲基礎：get、post 　　．選股模型：建立選股架構，實踐

個人的選股策略 　　．LINE即時通知：設定不同種類的訊息，免費推送至到不同的群組   　　本書會用圖解和步驟的方式，帶你從零開始學會用Python投資理財， 　　還有許多實戰技巧和範例，讓你能避開人性的投資盲點， 　　優化選股策略，自動化投資，精準獲利！   　　本書幫你解決對程式交易的疑問： 　　．要選擇哪種程式語言與軟體呢？ 　　．完全不會寫程式，要怎麼開始？ 　　．要準備多少資金？如何用最小的成本開始？ 　　．電腦設備要很好才能做程式交易嗎？ 　　．要如何知道程式執行的結果？ 專業推薦   　　Adam｜HiSKIO專業線上

學習平台CEO 　　Nic｜在地上滾的工程師  　　蔡明志｜輔仁大學資管系副教授、多本Python程式語言書籍作家   好評推薦   　　「很開心聽到量化通即將出版新書，他們對於量化交易領域一直有著自己的堅持與想像，在過去與他們合作的過程當中，感受到他們在內容製作上相當用心，並且對簡單化專業知識與複雜資訊的企圖心非常強烈。如果你在網路上看過相關內容卻仍然一知半解，透過本書，相信能以友善且有系統的方式，從零開始一步步建構必要的知識點，無痛地上手Python程式交易，開啟新的投資方式。」──Adam，HiSKIO專業線上學習平台CEO   　　「不管先學

程式還是先學投資，當兩個技能組合在一起的時候，可以探索不一樣的收入模式，透過這本書入門會是個不錯的選擇！」──Nic，在地上滾的工程師  

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傳統製造業網路管理優化策略案例研究

為了解決LINE Notify 是什麼的問題，作者王為儁 這樣論述：

中小企業是台灣產業結構的主幹，占整體台灣產業結構比率為97.65%，總數量約為149萬家，其中屬於製造業的約有14萬家，占整體比率約9.64%，總營收金額約新台幣4兆2,000億元，佔比約33.72%。中小企業的特性是高度靈活、應變能力強，但是因資源有限，因此對於非生產相關部分的人力、設備投資便較不重視，職務分工不明確，員工身兼數職更是常態現象，企業資訊化的過程也無整體規劃。本論文以成立於1979年的E公司作為研究對象公司，E公司於2010年起開始資訊化的腳步，各類軟體統，電腦、網路設備也快速增加，但是資訊部門人數卻沒有成比例增加，導致無法有效地做好網路管理與維護工作。本研究針對這些問題

進行以下優化措施：1.盤點目前內部網路基礎設施，整理網路設重新規畫網路拓樸圖，優化內部網段IP與路由配置。2.導入Open Source的Libre NMS網路管理系統。3.建立E-mail警報通知以及LINE Notiyfy警報訊息。4.應用公司既有FortiAnalyzer 200F設備導入Syslog server。透過上述優化措施，E公司區域網路的IP配置與路由更加簡潔明瞭，而Libre NMS提供的Web GUI監控介面讓資訊人員更明確掌握公司內部網路的運作狀況。當網路異常發生時，透過E-mail警報通知與LINE Notify群組訊息，讓資訊人員在第一時間便可得知異常狀況，立即進行

對應處置。最後再藉由Syslog記錄協助分析問題原因，制定改善對策。本研究改善了E公司長期以來網路管理不易的問題，且大幅簡化了資訊人員負擔。

JavaScript 爬蟲新思路!從零開始帶你用 Node.js 打造 FB&IG 爬蟲專案(iT邦幫忙鐵人賽系列書)

為了解決LINE Notify 是什麼的問題，作者林鼎淵(DeanLin) 這樣論述：

　　本書內容改編自第12屆 iT 邦幫忙鐵人賽，AI＆Data 組佳作網路系列文章── 　　《行銷廣告、電商小編的武器，FB & IG 爬蟲專案從零開始 》 　　你知道 JavaScript 不僅能寫網頁還能夠爬蟲嗎？ 　　你受夠像機器人般蒐集資料的生活嗎？ 　　從新手村畢業的朋友想知道一個專案是如何進行的嗎？ 　　PM 們想知道工程師面對問題時在想什麼嗎？ 　　想知道這些答案嗎？想知道的話可以全部都給你。 　　閱讀吧！我把所有的解答都放在書裡了！ 書籍特色 　　從零開始！手把手建置 Mac/Windows 的專案環境 　　擋住學習熱情的不是困難的工具，而是屢戰屢敗的環境

建置！ 　　除了 step by step 帶你安裝環境，更讓你掌握每個工具的用途與原理。 　　循序漸進！每個章節都是一個里程碑 　　每個章節都有明確的學習目標，讓讀者在閱讀與實作的過程中成長； 　　並透過實務上的議題，培養獨立思考能力。 　　整合技術！完成屬於自己的爬蟲專案 　　從架構上全面著手，提供多種解決問題的思路，打造擴充性強大的系統。 　　透過需求訪談，你將發現──只有爬蟲技術是無法完善整個專案的！ 　　儲存資料的容器、定時執行的排程與爬蟲完成後的通知都是不可或缺的一環。 　　Node.js x Selenium x Google Sheets x Schedule x LI

NE Notify 　　最後，習得爬蟲技能的你 　　1. 向機械化的操作 Say Goodbye ~ 　　2. 蒐集海量資料不再是苦差事 　　3. 比別人擁有更多技能優勢 　　本書線上資源： 　　github.com/dean9703111/social_crawler  

基於深度學習車牌辨識技術之社區車輛出入口管理系統

為了解決LINE Notify 是什麼的問題，作者趙元渝 這樣論述：

目錄摘要 IAbstract II誌謝 III目錄 V表目錄 VII圖目錄 VIII第一章 簡介 1第二章 文獻探討 3第三章 系統方法 53.1 系統架構 53.2 社區架設環境 12第四章 系統軟體模組設計 154.1 車牌辨識系統 154.2 Web API伺服器 274.3 終端控制盒裝置 39第五章 實驗結果 585.1 現場環境架設 585.2 各社區辨識結果 645.3 車牌辨識時間統計 665.4 車牌辨識結果統計 675.5 伺服器可負載社區數量 68第六章 結論 70參考文獻 72附錄一 終端

控制盒硬體詳細規格 74附錄二 延時開關模組 75附錄三 IP CAM網路攝影機設定 78附錄四 資料庫規格 81 表目錄表 1：伺服器接收控制盒通訊協議 32表 2：Web API 通訊協議 34表 3：控制盒接收協議 49表 4：車牌辨識時間統計表 66表 5：2020年車輛辨識結果統計 67表 6：控制盒硬體詳細規格 74表 7：延時開關模組功能說明 75表 8：資料庫規格 81表 9：資料庫資料表-USR 81表 10：資料庫資料表-CAR 82表 11：資料庫資料表-SYSTEM_IP 82表 12：資料庫資料表-SWITCH_RECORD 84

 圖目錄圖 1：停車場車牌辨識系統示意圖(圖片取自自由時報) 1圖 2：YOLO V3與其他物件偵測演算法之性能相較圖 4圖 3：系統模組架構圖 6圖 4：控制盒內部架構 9圖 5：終端控制盒連接架構圖 10圖 6：本研究之車牌辨識系統架構圖 11圖 7：停車場車道裝置架設圖 14圖 8：車道內終端控制盒 14圖 9：車牌辨識系統流程圖 16圖 10：車牌辨識系統-系統介面 18圖 11：車牌辨識流程範例 19圖 12：車輛資料表 20圖 13：開關記錄資料表 20圖 14：FTP資料夾 21圖 15：標記車牌位置 22圖 16：車牌校正流程圖 24圖 17：車

牌辨識例外修正 25圖 18：車牌號碼標記 26圖 19：Web API運作流程示意圖 27圖 20：Web API 伺服器流程圖 28圖 21：Web API 伺服器網路連線通訊循序圖 29圖 22：Web API 伺服器介面 30圖 23：伺服器接收控制盒訊息-C#程式碼 32圖 24：透過網址欄開啟鐵捲門範例 33圖 25：利用Postman工具開啟鐵捲門範例 34圖 26：Line Notify通知 36圖 27：建立社區資料庫對應資料表-C#程式碼 37圖 28：透過控制盒編號取得社區名稱-C#程式碼 37圖 29：Arduino Mega 2560 示意圖

39圖 30：終端控制盒流程圖 40圖 31：終端控制盒網路流程圖 41圖 32：電源供應器 42圖 33：Arduino Mega 2560 42圖 34：W5100網路模組 43圖 35：指撥開關 43圖 36：綠色端子台及LED指示燈圖片 44圖 37：自製PCB版電路圖 45圖 38：四路繼電器模組 45圖 39：鐵捲門遙控器 46圖 40：延時開關模組 46圖 41：紅外線感測器 47圖 42：磁簧開關 47圖 43：接收伺服器訊息-Arduino程式碼 49圖 44：設定控制盒編號-Arduino程式碼 52圖 45：終端控制盒第一版 53圖 46

：終端控制盒第二版 53圖 47：W5100網路連線BUG 54圖 48：繼電器連接線路 55圖 49：控制鐵捲門開門-Arduino程式碼 55圖 50：控制盒連接紅外線感測器 56圖 51：控制盒連接磁簧開關 56圖 52：接收紅外線信號-Arduino程式碼 56圖 53：啟用多執行緒功能-Arduino程式碼 57圖 54：社區一架設環境 59圖 55：社區二架設環境 60圖 56：社區三架設環境 61圖 57：社區四架設環境 62圖 58：社區五架設環境 63圖 59：車牌辨識結果影像 65圖 60：伺服器可負載社區曲線圖 69圖 61：延時開關模組接線

圖 75圖 62：IP CAM參數設定 80