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Python很吃版本，我使用的版本如下:

Python 3.10
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Python很吃版本，我使用的版本如下:

Python 3.10
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【台北大安】十三川日本拉麵定食大安店、大安捷運站旁超平價拉麵

= 十三川日本拉麵定食大安店 =

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十三川日本拉麵定食 十三川日本拉麵定食大安店 大安捷運站旁超平價拉麵、丼飯與咖哩飯 大安捷運站旁超平價拉麵 大安捷運站旁超平價丼飯 大安捷運站旁超平價咖哩飯

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IMG_20230411_152930.jpg

= 誠屋拉麵中山本店 =

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台北大同區拉麵推薦 雙連捷運站美食 雙連捷運站拉麵推薦 雙連捷運站拉麵 中山地下街美食 中山地下街拉麵

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Python很吃版本，我使用的版本如下:

Python 3.7.4
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IMG_20230325_144651.jpg

= 胖肚肚燒肉吃到飽大安店 =

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大安高CP燒肉 科技大樓站推薦燒肉 胖肚肚燒肉 胖肚肚燒肉大安店 胖肚肚燒肉吃到飽大安店

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錢都日式涮涮鍋士林芝山店1280x720.jpg

= 錢都日式涮涮鍋 士林芝山店 =

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芝山站錢都日式涮涮鍋 錢都日式涮涮鍋

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以下介紹使用python的pandas套件讀寫excel，python與pandas版本如下:

  • Python 3.7.4
  • Pandas 0.25.1

進行之前請安裝好上述的版本。

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1280x720_皇樓中餐廳.jpg

= 義大皇家酒店 皇樓中餐廳 =

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義大皇家酒店 皇樓中餐廳 皇樓港式料理 皇樓中餐廳

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在找出文字相關詞(包含上下文、共同常出現的詞或同義詞)的時候，過往都是用人工編撰的詞典，想當然爾，精確度肯定很高，不過需要耗費大量人力，並且無法自動化。

Mikolov et al. (2013)於2013提出兩種模型架構來呈現字詞的向量，分別是skip-gram與continuous bag of words (CBOW)，實驗結果顯示這兩個模型所訓練出來的300維度向量，均可有效找出語意相似與句型用法相似的詞彙。

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1280x720_馬太郎燒肉covering.jpg

= 馬太郎燒肉 =

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【台北中山】Okay韓國烤肉吃到飽、韓飽飽韓式料理吃到飽、超

= Okay 韓國烤肉 韓飽飽 韓式料理吃到飽 =

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中山捷運站韓飽飽 中山捷運站韓式料理吃到飽 中山韓式料理吃到飽 中山韓式料理 中山韓飽飽 韓飽飽 中山地下街韓式烤肉 中山地下街韓式料理

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【台北中山】(永久歇業) 阿花豬排飯 ~誠品南西店B1、中山

= 誠品南西店 阿花豬排飯 =

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1280x720_covering.jpg

= 極醬太郎日式燒肉吃到飽 =

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好食多covering1280x720.jpg

= 好食多 大肉盤 台北大安店 =

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