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python輸入未知個數字的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦（美）霍布森•萊恩寫的 自然語言處理實戰：利用Python理解、分析和生成文本 和李金洪的 極詳細+超深入：最新版TensorFlow 1.x/2.x完整工程實作都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自人民郵電出版社 和深智數位所出版 。
國立政治大學 資訊科學學系 陳正佳所指導 張博城的 具有產生參考解答功能的高中化學計算問題生成系統 （2017），提出python輸入未知個數字關鍵因素是什麼，來自於邏輯程式語言、有效數字計算、人工四則運算複雜度、化學單位計算。
自然語言處理實戰：利用Python理解、分析和生成文本
為了解決python輸入未知個數字 的問題，作者（美）霍布森•萊恩 這樣論述：
本書是介紹自然語言處理（NLP）和深度學習的實戰書。NLP已成為深度學習的核心應用領域，而深度學習是NLP研究和應用中的必要工具。 本書分為3部分：第一部分介紹NLP基礎，包括分詞、TF-IDF向量化以及從詞頻向量到語義向量的轉換；第二部分講述深度學習，包含神經網路、詞向量、卷積神經網路（CNN）、迴圈神經網路（RNN）、長短期記憶（LSTM）網路、序列到序列建模和注意力機制等基本的深度學習模型和方法；第三部分介紹實戰方面的內容，包括資訊提取、問答系統、人機對話等真實世界系統的模型構建、性能挑戰以及應對方法。 本書面向中高級Python開發人員，兼具基礎理論與程式設計
實戰，是現代NLP領域從業者的實用參考書。
具有產生參考解答功能的高中化學計算問題生成系統
為了解決python輸入未知個數字 的問題，作者張博城 這樣論述：
近年線上教學平台有著很大的發展，不管是國內的均一教學平台，或國外知名的可汗教育平台，都提供各種學科便利學生自主學習。而在高中化學計算的領域中，這些平台上均提供各種教學課程。美中不足的是在線上的練習系統中，往往題目數量少、題目變化少、無詳細解題步驟，這樣將不足以透過題目衡量一個學生在各個主題的學習上有無明顯的進步。本論文的目的是改善上述問題。我們設計並實做一系統，只要使用者輸入簡單需求，即可自動產生高中化學問題以及伴隨詳細解答，可方便出題者快速產生各式不同主題的高中化學應用題目。我們的系統提供一個Web前端供使用者輸入所需要生成的題目之資訊。系統由此收齊相關參數之後，接著即可依據參數產生符合題
目限制條件的化學問題生成模型。此問題模型為一hypergraph，節點代表已知或未知相關化學量，超連結(hyperedge)則代表數個化學量間的相依關係。有了此一以ASP(Answer Set Programming)表達的問題模型之後，系統即可利用ASP求解器(Solver)進行單一或多個題目生成，後續工作則是驗證每一生成題目之可行性並產生解題步驟，最後經由Django整合呈現於Web上。
極詳細+超深入：最新版TensorFlow 1.x/2.x完整工程實作
為了解決python輸入未知個數字 的問題，作者李金洪 這樣論述：
TensorFlow 是目前使用最廣泛的機器學習架構，滿足了廣大使用者的需求。如今TensorFlow 已經更新到2.x 版本，具有更強的便利性。 本書透過大量的實例說明在TensorFlow 架構上實現人工智慧的技術，相容TensorFlow 1.x 與TensorFlow 2.x 版本，覆蓋多種開發場景。 ◎ 詳盡闡述tensorflow 1.x/2.x完整內容 ◎ 75個實作專案，包含最接近工業 / 商業用的典範 ◎ 由淺入深的完整解說，徹底體會TensorFlow之美 史上強大的AI框架Tensorflow 2.X版終於出來了。 在綜合PyTorch
的動態圖架構和併入高階API Keras之後，Tensorflow又重回AI框架最炙手可熱的明星之一。 本書是針對已經有Tensorflow基礎的讀者，幫助讀者具備基礎的深度學習知識之後，更強化自身的功力。不再拘泥於簡單的CNN、MNIST、RNN等太基礎的內容。 全書重點包括： ► 75個工業及商用專案的完整實作 ►在Windows/Linux下安裝Anaconda及GPU、CUDNN的完整介紹 ►大量Transfer Learning的預載入模型說明 ►Tensorflow的專屬資料集格式 ►TF-Hub retrain或是fine-tune完整的預載入模型
►利用tf.estimator及tf.keras訓練模型的完整過程 ►用Tensorflow做離散及連續資料的特徵工程 ►不再只是單純的CNN，用膠囊網路做更準確的圖形辨識 ►不只RNN，還有GRU及Attention機制、SRU、QRNN及Transformer機制 ►自己動手做YOLOV3 Darknet ►最完整的Normalization說明，包括Batch Norm、Switchable Norm ►GAN大全，包括DeblurGAN及AttGAN ►CS612照片加工的AI基礎 ►製作Tensorflow的模型完整說明 ►在樹莓派、iPho
ne、Android上佈署Tensorflow的模型 本書特色 1. 相容TensorFlow 1.x 與2.x 版本，提供了大量的程式設計經驗 兼顧TensorFlow 1.x 與2.x 兩個版本，列出了如何將TensorFlow 1.x 程式升級為TensorFlow 2.x 可用的程式。 2. 覆蓋TensorFlow 的大量介面 由於TensorFlow 的程式反覆運算速度太快，有些介面的搭配文件並不是很全。作者花了大量的時間與精力，對一些實用介面的使用方法進行摸索與整理，並將這些方法寫到書中。 3. 提供高度可重用程式，公開了大量的商用程式片段 本書實
例中的程式大多都來自程式醫生工作室的商業專案，這些程式的便利性、穩定性、再使用性都很強。讀者可以將這些程式分析出來直接用在自己的專案中，加快開發進度。 4. 書中的實戰案例可應用於真實場景 書中大部分實例都是目前應用非常廣泛的通用工作，包含圖片分類、目標識別、像素分割、文字分類、語音合成等多個方向。讀者可以在書中介紹的模型的基礎上，利用自己的業務資料集快速實現AI 功能。 5. 從專案角度出發，覆蓋專案開發全場景 本書以專案實作為目標，全面覆蓋開發實際AI 專案中所有關的知識，並全部配有實例，包含開發資料集、訓練模型、特徵工程、開發模型、保護模型檔案、模型防禦、服務端和終端
的模型部署。其中，特徵工程部分全面說明了TensorFlow 中的特徵列介面。該介面可以使資料在特徵處理階段就以圖的方式進行加工，進一步確保在訓練場景下和使用場景下模型的輸入統一。 6. 提供大量前端論文連結位址，便於讀者進一步深入學習 本書使用的AI 模型，大多來自前端的技術論文，並在原有論文基礎上做了一些結構改進。這些實例具有很高的科學研究價值。讀者可以根據書中提供的論文連結位址，進一步深入學習更多的前端知識，再配合本書的實例進行充分了解，達到融會貫通。本書也可以幫助AI 研究者進行學術研究。 7. 注重方法與經驗的傳授 本書在說明知識時，更注重傳授方法與經驗。全書共有
幾十個「提示」標籤，其中的內容都是功力很高的成功經驗分享與易錯事項歸納，有關於經驗技巧的，也有關於風險避開的，可以幫助讀者在學習的路途上披荊斬棘，快速進步。