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python輸入n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 和洪錦魁的 Python面試題目與解答：邁向高薪之路都 可以從中找到所需的評價。
另外網站python輸入空格隔開的數字到數組 - 大韻熱點資訊也說明：要求：在屏幕中，輸入一行數字，以空格分隔，其中每個數字的長度不一定 ... n') { if(c>='0'&&c>a[i++]; } } for(int j=0;j ... python輸入用空格分開 ...
這兩本書分別來自人民郵電出版社 和深智數位所出版 。
國立臺北科技大學 電子工程系 曾柏軒所指導 林濬智的 應用 MIMO 毫米波雷達之實時指尖追蹤系統 （2021），提出python輸入n個數字關鍵因素是什麼，來自於毫米波雷達、手寫追蹤、機器學習、人機互動、點雲、多輸入多輸出。
而第二篇論文國立臺北教育大學 數位科技設計學系(含玩具與遊戲設計碩士班) 巴白山所指導 盧玉軒的 藉由遊戲圖像生成MIDI旋律之音樂生成應用之研究 （2020），提出因為有 遊戲圖片、影像處理、圖像識別、共感覺、旋律產生器的重點而找出了 python輸入n個數字的解答。
最後網站Python練習題-TQC+(404)- 數字反轉判斷| Yiru@Studio - - 點部落則補充：讓使用者輸入1個正整數比如使用者輸入的是12345這時候就要印出54321把數字做一個反轉後印出主要就是讀取字串，從後面讀回來所以可以使用陣列讀資料的 ...
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n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。
應用 MIMO 毫米波雷達之實時指尖追蹤系統
為了解決python輸入n個數字 的問題，作者林濬智 這樣論述：
在數位世界中，以影像為基礎的人機互動產品一直有對於個人隱私的疑慮。使用毫米波雷達等無線訊號進行感測就是一個很好的取代方案，在保持隱私下亦不易受到天氣與光線的干擾。本篇使德州儀器工作於頻段 60-64GHz 之毫米波雷達 (IWR6843)，基於 DCA1000 透Network Socket，以用戶資料包協定 (User Datagram Protocol, UDP) 取出雷達原始資料，並經由一系列的訊號處理將原始資料轉換為點雲。本文以雷達點雲作為模型輸入資料並搭配由Google 所推出多媒體機器學習模型應用框架維 (Mediapipe) 作為軌跡標註，本文提出了兩種不同的點雲特徵擷取，模型
架構以 Space-filing Curve(SFC) 與 Pointnet(Vanilla)萃取空間的特徵並搭配長短期記憶 (Long Short-Term Memory, LSTM) 求取時序上的特徵，來取代常相當直接將點雲輸入、消耗運算資源的像素訓練方法。為了驗證軌跡的功效，設計了一套流程，以手寫字母的資料集 (EMNIST) 分類模型，來測試不同點雲特徵擷取方式彼此間軌跡之轉換效能，最後我們透過模型的浮點數運算量與模型參數大小。本文所提出 SFC 與 Pointnet 方法比對照的Voxel 模型，不僅減少了模型的運算量與參數，同時間也具備更低的軌跡誤差、更佳的分類準確率。對照採用三維
的 Voxel 輸入，SFC 為最具有計算優勢的模型，相比對照組 Voxel而言其計算量少了 289 倍、且模型參數量也少了 20 倍。Pointnet 在準確度與模型計算量的平衡佔據了優勢，於數字與字母的分類準確度皆領先對照組 Voxel 模型 20%，且比 SFC 高 10%左右，並能維持較 Voxel 計算量少 14 倍與模型參數量少 2.5 倍。
Python面試題目與解答：邁向高薪之路
為了解決python輸入n個數字 的問題，作者洪錦魁 這樣論述：
展開程式設計師的就業廣告，幾乎都是以Python語言為主流，這本書則是收集國內外各大主流公司的熱門考試主題，Leetcode考題以及筆者認為學習Python應該了解的主流觀念，全部以極詳細、超清楚的程式實例解說，期待讀者可以錄取全球著名企業獲得高薪。 Python工程師面試第一個主題當然是測試面試者對於Python語言的瞭解與熟悉程度，內行的面試主管可以經由面試者對於下列Python重點與特色的理解程度，可以很輕易了解面試者Python功力如何？是不是具備真正Python工程師的資格？ ●認識Python特色 ●跳脫Java、C/C++邏輯，從Python觀念設計
程式 ●串列(元組)切片(slicing)、打包(packing)、解包(unpacking) ●認識何謂可迭代物件(iterator object) ●認識生成式(generator) ●認識字典、集合操作 ●類別與模組 ●正則表達式 面試時間通常不會太長，面試的另一個重點是考演算法，一個看似簡單的題目描述往往暗藏豐富的演算法知識，這時就是訓練讀者的邏輯與思考的能力，在這本書筆者也使用了極豐富與廣泛的演算法題目，詳細說明解題過程，至少在面試時讀者碰上類似考題可以輕鬆面對，在極短的面試時間完成解題，本書的演算法考題包含下列內容： ●排序與搜尋
●字串 ●陣列 ●鏈結串列 ●二元樹 ●堆疊與回溯 ●數學問題 ●深度、廣度優先搜尋 ●最短路徑演算法 ●貪婪演算法 ●動態規劃演算法 整本書除了內容豐富，適合Python面試工程師外，也可以增強讀者Python功力。 本書特色 這是國內第一本針對Python工程師考試的圖書。
藉由遊戲圖像生成MIDI旋律之音樂生成應用之研究
為了解決python輸入n個數字 的問題，作者盧玉軒 這樣論述：
本研究之創意在於能夠讓獨立遊戲開發者，或是任何一般的使用者，在沒有任何樂理知識的背景下，能藉由遊戲的場景圖片，快捷地利用本研究開發之圖像旋律生成應用程式(以下也稱為圖像旋律產生器)，獲得一段獨一無二的MIDI旋律。本研究首先透過文獻探討，整理歸納構成圖像旋律產生器的基本要素。接著進行圖像旋律產生器的程式開發規劃，最後進行圖像旋律產生器的開發，並邀請使用者進行圖像旋律產生器的操作，透過問卷調查法的方式來驗證圖像旋律產生器的成果表現。 本研究結合了共感覺的相關研究、影像處理與圖像識別技術，以及部分的樂理，提出了一個旋律生成方式，並搭配Python語言、OpenCV、music21以
及Tkinter套件，成功開發出這款圖像旋律產生器。本研究邀請30人參與操作此程式的問卷調查實驗，結果在易用性得到了良好的回饋，在效率以及音樂產出上也獲得了正面的肯定。不過輸出的旋律雖然能夠引發情緒反應，但是與受試者輸入圖像後所預期的符合性稍有落差，除了在旋律要素的考慮上尚有精進空間，在整理歸納並應用色彩與音樂之間相互關係的過程中，不同色彩(色相、明度、彩度)所對應到音樂調式的相對應關係也尚有加強之處。實驗結果建議後續研究可運用更多樂理與演算法作曲等相關技術使輸出旋律更加多樣化。