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全格局使用PyTorch：深度學習和圖神經網路 實戰篇

為了解決python應用領域的問題，作者李金洪 這樣論述：

熟悉基礎，精通實戰。 　　接續了上一本實戰篇的基礎，本書將介紹目前最流行的物體辨識和自然語言處理在圖神經網路上的最完整應用。當你熟悉了神經網路之後，接下來要精進的就是針對網路結果的強化及最佳化。在GNN的基礎上，針對目前最流行的視覺處理模型進行修改、架設及強化，並且實際應用在現有的平台上。本書的重點就是大量了使用現有的Python函數庫，並且應用了最新的資料集，讓你能真正看到資料套用在模型上的強大能力。在針對Pytorch的函數庫上，不但有視覺應用，更有號稱人工智慧明珠的NLP應用。使用了Torchtext以及NLP的唯一/最佳選擇Huggingface Transformers。而大家

耳熟能詳，但又不知道怎麼用的模型，包括GPT-2、Transformer-XL、ALBERT、ELECTRA、DistillBERT等，在書中都有詳細介紹。另外為了解開DL的神祕，本書也難得介紹了Captum套件，讓深度神經網路更具可解釋性。本書最後也不忘介紹ZSL、這種極少量資料就可訓練高精度模型的方法。有關異質圖神經網路部分，也有大量DGL和NetworkX的範例，實戰篇+基礎篇兩本書，要不充分了解GNN都不行。 本書特色 　　～GNN 最強實戰參考書～ 　　●使用圖型的預訓練模型、Torschvision，GaitSet模型、CASIA-B資料集 　　●高級NLP模型訓練及微調、BE

RTology、CBOW、Skip-Gram、Torchtext、spaCy 　　●文字使用模型TextCNN來把玩IMDB資料庫 　　●高階工程師才會用的Mist啟動函數、Ranger最佳化器 　　●正宗NLP函數庫Huggingface Transformers詳解、AutoModel、AutoModelWithMHead、多頭注意力、PretrainedTokernizer  

python應用領域進入發燒排行的影片

應用嵌入式系統分析下雨情況及安全提示 之研究

為了解決python應用領域的問題，作者鄭以安 這樣論述：

車輛在高速行駛時，如遇到下雨會影響駕駛視線，也可能因路面濕滑，造成車輛有水漂現象，導致車輛打滑或失控，而造成車禍情況發生，如何在下雨時，警示駕駛者要降慢車速，作為本研究的研究構想。本研究運用攝影鏡頭將影像，傳送至樹莓派微處理機，運用python OpenCV電腦視覺程式庫進行影像分析，如影像分析出是下雨的情況時，經由樹莓派3.5吋LCD顯示器進行警示需降低車速，達到提示駕駛者的功能。研究結果發現透過樹莓派與攝影鏡頭提供即時影像，經由影像分析後可有效的分析是否為下雨情況，並運用無雨及有雨各900張影像實驗測試，尋找顯示器判斷之臨界值，如影像分析後點數達到臨界值時，將安全提示顯示於LCD顯示器上

，達到研究所需研究之目的，系統未來可用於自動駕駛系統之車輛上，達到影像分析下雨情況之應用。

PyTorch深度學習實作：利用PyTorch實際演練神經網路模型

為了解決python應用領域的問題，作者VishnuSubramanian 這樣論述：

　　PyTorch是Facebook於2017年初在機器學習和科學計算工具Torch的基礎上，針對Python語言發佈的一個全新的機器學習工具套件，一經推出便受到業界廣泛關注和討論，目前已經成為機器學習從業人員首選的一款研發工具。 　　本書是使用PyTorch建構神經網絡模型的實用指南，內容分為9章，包括PyTorch與深度學習的基礎知識、神經網路的構成、神經網路的高階知識、機器學習基礎知識、深度學習在電腦視覺上的應用、深度學習在序列資料和文字當中的應用、生成網路、現代網路架構，以及PyTorch與深度學習的未來走向。 　　本書適合對深度學習領域感興趣且希望一探PyTo

rch究竟的業界人士閱讀。具備其他深度學習框架使用經驗的讀者，也可以透過本書掌握PyTorch的用法。 　　本書範例檔： 　　github.com/PacktPublishing/Deep-Learning-with-PyTorch

基於網路爬蟲和聲控技術應用於線上音樂點歌之研究

為了解決python應用領域的問題，作者張華明 這樣論述：

聽音樂一直以來都是家庭喜歡的娛樂活動，傳統聽音樂不外乎是使用家裡電腦開啟音樂網站再透過喇叭做播放，或者連接手機達到播放音樂的目的。上述的方法都必須先透過文字搜尋或者是預先把歌曲存入才能做音樂播放，在使用上不是很方便和快速。現代使用者的主要訴求就是簡單方便及互動性，自2014年亞馬遜推出智能音箱Echo後，許多資訊龍頭紛紛跟進，推出了自己的智能語音產品，從此改變聽音樂的操作方式。 鑒於此項應用廣泛使用，本論文嘗試用自製的音樂播放器，以開源的方式來撰寫韌體，結合語音辨識及網路爬蟲技術，針對YouTube音樂串流平台的歌曲做語音點歌，由於音樂是用串流形式播放，所以執行的過程中不需要有任何音樂檔案

。使用者在操作過程中只要說出歌曲的名字就可以聽到想聽的歌，這樣會比一般點歌的速度來得以及增加互動性。關鍵字：智能音箱、開源、網路爬蟲、音樂串流