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Python 架設 網頁 伺服器的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦劉長龍寫的 Python網頁框架超集合：在Django、Tornado、Flask、Twisted全面應用 和陳會安的 Raspberry Pi 樹莓派：Python x AI 超應用聖經都 可以從中找到所需的評價。
另外網站無法連結到內網windows http server 時，該如何處理也說明：最近有朋友在學習架設網站，想透過內網分享時，卻無法連線 ... 在他本機透過http://localhost 或直接透過IP連線， ... 無法連接到伺服器.
這兩本書分別來自深智數位 和旗標所出版 。
國立高雄科技大學 電腦與通訊工程系 徐偉智所指導 陳威佑的 基於機器學習設計無人機拉煙軌跡自動修正系統 （2021），提出Python 架設 網頁 伺服器關鍵因素是什麼，來自於無人機、機器學習、噴煙。
而第二篇論文國立臺北科技大學 能源與冷凍空調工程系 李文興所指導 李岳勳的 應用YOLO演算法於照明及空調系統節能控制 （2021），提出因為有 影像辨識、YOLO、物聯網的重點而找出了 Python 架設 網頁 伺服器的解答。
最後網站鳥哥的Linux 私房菜-- WWW 伺服器Apache則補充：Linux + Apache + MySQL + PHP (LAMP) 架設詳解囉！ ... mod_python：讓你的WWW 伺服器支援python 寫的網頁程式。 mod_ssl：讓你的WWW 可以支援https 這種加密過後的 ...
Python網頁框架超集合：在Django、Tornado、Flask、Twisted全面應用
為了解決Python 架設 網頁 伺服器 的問題，作者劉長龍 這樣論述：
想一次學會 Python 四大網頁框架嗎？ 本書幫助您掌握與應用 Python 3 及 Django、Tornado、Flask、Twisted！ Python榮登2021年程式語言排行之首，被應用於開發各種應用程式，在網頁開發的世界也成為了當紅炸子雞。 Python入門新手／擅於Web開發的老手都適合的選擇 ★ 從『Python基礎建立』到『Web Frameworks全面應用』 本書作為Python入門到網頁框架實作開發的指南，凡是對Python與網頁設計開發有熱忱的讀者，本書是您再合適不過的選擇！ 全書皆以Python 3進行講解與實
作，亦詳細說明網路通訊（TCP/IP、HTTP、Socket）、網頁前端設計（HTML、CSS、JavaScript）、資料庫與ORM，從基礎知識扎根；建立Python基本觀念之後，循序漸進說明最新穎的四大網頁框架——Django、Tornado、Flask、Twisted，最後針對每個網頁框架選出了最合適的網頁專案進行實作開發，包含社交網站、聊天室、資訊管理系統、物聯網訊息閘道等實際IS系統場景，讓讀者知悉並 go through 前端開發由概觀到細節的過程。 本書特色 ◆ 真正零基礎學Python Web開發，保證誰都看得懂！ ◆ 網羅四大網頁框架： - 最穩定的老牌Dj
ango開發框架 - 最高性能的Tornado開發框架 - 小巧輕快的微框架Flask - 事件驅動的Twisted開發框架 ◆ 以Django / Tornado / Flask / Twisted實作開發： - Django + PostgreSQL開發Twitter系統 - Tornado + jQuery開發WebSocket聊天室 - Flask + Bootstrap + Restful開發資訊管理系統 - Twisted + SQLAlchemy + ZeroMQ開發跨平台物聯網訊息閘道
基於機器學習設計無人機拉煙軌跡自動修正系統
為了解決Python 架設 網頁 伺服器 的問題，作者陳威佑 這樣論述：
本論文研製之無人機拉煙軌跡自動修正系統，針對無人機在空中噴煙時受到自然風影響造成軌跡偏移，設計出AI模型用於計算角度修正值，並且在噴煙時即時的修正煙管角度，使煙霧軌跡與飛行軌跡達到一致。同時改善無人機的通訊方式，由原本的數據傳輸改為WiFi或行動網路，讓無人機能操控的距離不再被受限制，改由網路方式通訊即可將無人機的資訊回傳至伺服器，也可從伺服器得知當前需執行的指令命令。透過網頁方式呈現飛行數據與按鈕功能操作，未來飛行員不再是拿著電腦與遙控器來飛行無人機任務，電腦可以改變為平板電腦或是智慧型手機，每一次的飛行任務不需要再準備大量的設備，節省前置設備架設的時間。
Raspberry Pi 樹莓派：Python x AI 超應用聖經
為了解決Python 架設 網頁 伺服器 的問題，作者陳會安 這樣論述：
『Raspberry Pi 樹莓派』是一款信用卡大小的單板迷你電腦，於全球賣出超過四千萬片，麻雀雖小但五臟俱全，其強大功能讓你能建置各種軟硬體整合的實務應用，涵蓋創客、物聯網 (IoT) 與 AI 領域。 本書從了解和購買 Raspberry Pi 開始，一步步說明如何安裝 Raspberry Pi OS 作業系統與設定，而且不需額外的顯示器、滑鼠和鍵盤就可以從你的 Windows 電腦遠端連線控制它。接著，本書將帶讀者了解 Linux 系統及 Python 語言入門，替後面的豐富應用鋪好路：你能用 MicroPython 語言控制 Pico 開發板，用 Node
-RED 打造 IoT 儀表板，或者使用 TensorFlow Lite 實現即時的物體影像辨識、打造能偵測道路的自駕車系統等等。 從一片小小的單板電腦，玩翻物聯網與人工智慧、實際應用 Raspberry Pi 學習軟硬體整合的 Python 程式設計，你便能在掌心解鎖潛力無限的智慧未來！ 本書特色 ★ 樹莓派 3／樹莓派 4 適用 ★ 從零學 Linux 系統與 Python 基礎 ★ 架設 PHP、FTP 及 Webcam 網路串流伺服器 ★ 用 Python/MicroPython 控制 Arduino Uno 以及樹莓派 Pico 開發板 ★ 以 Ope
nCV 電腦視覺搭配攝影機實現人臉、手勢、物體 AI 辨識 ★ 活用 TensorFlow Lite、MediaPipe、CVZone、YOLO 等熱門套件 ★ 透過 Node-RED 打造物聯網儀表板並連結 TensorFlow.js 手勢辨識 ★ 打造你的 AIoT 及自駕車智慧系統，體驗用深度學習模型偵測道路和號誌、行人
應用YOLO演算法於照明及空調系統節能控制
為了解決Python 架設 網頁 伺服器 的問題，作者李岳勳 這樣論述：
本研究應用YOLOv4（You Only Look Once）類神經網路演算法搭配Darknet神經網路框架及OpenCV函式庫所實現一影像辨識系統，將鏡頭、燈光與空調結合物聯網系統，利用電腦與鏡頭做連線並架設一Websocket伺服器，搭配調光控制模組與LED驅動器調整燈光強弱與開關，空調部分使用紅外線學習模組，學習冷氣的指令。本研究先透過鏡頭獲取即時畫面，偵測出畫面中人的位置以及人與鏡頭之距離並且計算人的數量，利用偵測到之人的位置與數量，來調整燈光與空調之設定。研究結果發現，模型訓練結果顯示人體模型mAP最高是55%，人臉模型mAP最高是54%，在人數偵測實驗中，遠距離場景在五次實驗中有
兩次誤差一人而近距離場景在五次的實驗中有一次誤差一人，在距離偵測實驗中人臉模型誤差值約0.05 ~ 0.2 m，人體模型誤差值約0.15 ~ 0.3 m，而在位置偵測實驗中，成功辨識出該區域是否有人。實驗結果顯示，本系統可偵測出一空間中人的數量與位置，並針對人數與位置分別對該空間中的空調與照明進行控制與調整。