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python input預設值的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦蔡明志寫的 跟阿志哥學Python(第六版)(附範例光碟) 和蔡明志 的 跟阿志哥學Python(第五版)(附範例光碟)都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自全華圖書 和全華圖書所出版 。
明新科技大學 資訊管理系碩士班 詹森仁所指導 周宸弘的 無人搬運車智慧導航之研究與實作 （2020），提出python input預設值關鍵因素是什麼，來自於卷積神經網路、無人搬運車、路徑導航、數字辨識。
而第二篇論文國立臺北科技大學 電子工程系 段裘慶所指導 黃立的 運用機器學習於結構式病歷以預測骨科病患住院日數 （2019），提出因為有 結構式病歷、骨科病患、住院日數、機器學習、隨機森林、類神經網路的重點而找出了 python input預設值的解答。
跟阿志哥學Python(第六版)(附範例光碟)
為了解決python input預設值 的問題，作者蔡明志 這樣論述：
本書以兩人交談的方式，讓讀者從本書主角－－阿志哥和苡凡妹－－兩人輕鬆的對話中，引發對Python程式設計的興趣。本書亦將初學者在撰寫程式時容易出錯的地方彰顯出來，讓讀者深刻地烙印在腦海中，往後不會出現同樣的錯誤。另外，為了讓讀者了解每一章的主題，在各章章首置入饒富趣味的圖片，點出該章的學習目標，為學習Python程式設計增添了樂趣。 本書擁有豐富的範例程式和說明，幫助讀者在學習的過程中達到事半功倍之效。最重要的，程式編寫完成後，必須除錯，所以在每一章的上機實習題目中，作者精心設計一些容易出錯的題目作為練習，久而久之，編寫程式的技巧會愈發純熟。 本書特色 1
.以交談對話方式學習，讓學習者產生興趣。 2.每一章皆有主題漫畫，讓學習者知道此章的學習動機。 3.以豐富的範例和解說，讓學習者可達到事半功倍的效果。 4.每一章附有上機的實習題目，讓學習者測試對本章的了解程度。
無人搬運車智慧導航之研究與實作
為了解決python input預設值 的問題，作者周宸弘 這樣論述：
無人搬運車（AGV）導航分為預設路徑和非預設路徑，預設路徑即 AGV 通過偵測信息得到控制的導航方式，而非預設路徑則是 AGV 不事先確定行駛路徑，AGV 根據移動要求在運行過程中透過方位辨別行駛路徑。本研究主要探討的導航類型為預設路徑的電磁導航與光學導航，對於電磁導航其優點為線段埋在地下、導線不易汙損、AGV 方便控制，缺點則是不易更改路徑；光學導航則是地面線段設置簡單較為彈性，透過紅外線或是 CCD 鏡頭控制 AGV，缺點為線段易汙損使行徑方向錯誤。在本研究中我們使用雙鏡頭作為感測器，利用卷積神經網路分成的兩個模型引導AGV 循跡控制方向及電腦視覺辨識站牌數字；模組一用於控制 AGV 前
進方向，基於鏡頭所拍攝的圖像來進行移動，利用邊緣偵測取得圖片特徵後，將圖片輸入至卷積神經網路運算得到預測結果。圖片分為六類，對應六種動作：左轉、左轉 90 度、右轉、右轉90 度、直走和停止，每類有 450 張圖片，並在三張地圖上運行，其中一張地圖為未訓練過的地圖，並比較訓練過與未訓練過的地圖實際運行情況，然後將未訓練的地圖圖片更新至模型中，最終得到的正確率為 92.26%。模組二用於辨識站牌數字，將數字站牌 0-9拍照將圖片輸入至卷積神經網路運算，圖片分為十類，分別為數字 0-9，每類收集 499 張圖片，最後該模型得到的正確率為 99.70%。實驗結果顯示， AGV 可以成功運行三張實驗地
圖上。另外，在辨識數字站牌上，訓練完成的模型，可辨識出目前站牌數字，得知車子當時所在的位置。
跟阿志哥學Python(第五版)(附範例光碟)
為了解決python input預設值 的問題，作者蔡明志 這樣論述：
本書以兩人交談式對話的方式，讓學習者可以從本書的兩個主角，阿志哥和苡凡妹兩人輕鬆的對話中對Python程式設計產生濃厚的興趣。並將初學者在撰寫程式時，容易出錯的地方彰顯出來，讓學習者深刻的烙印在腦海中，往後不會出現同樣的錯誤。同時也為了讓學習者了解每一章主題的用意，在章首除了以文字敘述外，也精心設計了一些漫畫來幫助了解Python程式設計和增添其樂趣。 本書擁有豐富的範例程式和說明，幫助學習者在學習的過程中收事半功倍之效果。還有一個很重要的事項是要親自除錯，所以在每一章的上機實習題目，筆者精心設計了一些容易犯錯的題目，讓學習者練習，久而久之，您會覺得為程式除錯是一件很快樂的事。
本書特色 1.以交談對話方式學習，讓學習者產生興趣。 2.每一章皆有主題漫畫，讓學習者知道此章的學習動機。 3.以豐富的範例和解說，讓學習者可收事半功倍的效果。 4.每一章附有上機的實習題目和回家的習題作業，讓學習者測試對本章的了解程度。
運用機器學習於結構式病歷以預測骨科病患住院日數
為了解決python input預設值 的問題，作者黃立 這樣論述：
健保署近年根據臺灣診斷關係群制定健保費用。意即醫院以疾病種類將患者分組，健保署根據過去醫療費用，計算病患未來需支付費用。雖然臺灣診斷關係群對醫療資源較能有效控制，但考慮因素不足，可能因病患傷勢過重，而超出健保所給付費用。因此若能依照不同病患身體條件，透過大數據預測，制訂一輔助預測住院日數系統係重要的。本研究透過結構式病歷，分析骨科病患基本資料、抽血報告及臨床處置，開發輔助預測骨科病患住院日數系統。利用機器學習算法填補遺漏值，基尼不純度挑選相對較重要特徵參數，並使用類神經網路演算法預測骨科病患住院日數。將演算法模型移植至網頁與手機端，骨科醫師僅需透過電腦或手機輸入病患特徵參數，即可輔助預測病患
住院日數。網頁端可將數據儲存至資料庫中，方便機器學習重新訓練以達優化系統。數值資料遺漏值使用K-最鄰近插補法填補，當K值為11包含權重時，均方根誤差為0.986較佳。病患疼痛指數遺漏值使用隨機森林演算法填補，準確度為49.7%較佳。利用十折交叉驗證骨科病患住院日數，當類神經網路演算法為兩層隱藏層時，網頁端預測準確度為61.2%，手機端為61.5%。另外測試資料預測骨科病患住院日數，當訓練週期設定為500與批次大小為15時，網頁端預測準確度為67.3%，手機端為67.2%。