python類別的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和整理懶人包

資料結構：使用Python(附範例光碟)

為了解決python類別的問題，作者黃建庭 這樣論述：

　　本書適合已經學過Python程式語法、具有基礎Python類別與物件語法與概念的讀者進階研習資料結構。使用圖解方式說明資料結構的概念，依照步驟顯示資料結構中新增、刪除、搜尋元素的運作過程，各種資料結構的優缺點與使用時機，務求讓概念的解說清楚易懂。接著，進行程式碼實作與解說，並分析程式的執行效率。 　　本書從基礎到進階方式安排章節次序，依序為資料結構簡介、Python的資料儲存容器、陣列、鏈結串列、佇列與堆疊、樹狀結構、進階樹狀結構、排序、搜尋與雜湊、圖形資料結構與圖形走訪、圖形最短路徑、常見圖形演算法、2-3-Tree、2-3-4-Tree 與B-Tree。一步步帶領

讀者進入資料結構的世界，熟悉資料結構的概念，以運用資料結構解決問題，提高程式執行速度。 　　學習資料結構沒有捷徑，在程式實作中不斷地融入資料結構，比較不同資料結構對程式執行速度的影響，慢慢累積就會進步。 本書特色 　　1.本書以Python語言來實作資料結構中的重要理論，適合已經學過Python程式語法、具有基礎Python類別與物件語法與概念的讀者進階研習資料結構。 　　2.章節安排從資料結構的基礎到進階依序編次，讓學習有目標，有方法。 　　3.圖解各種資料結構新增、刪除、搜尋元素的方法及步驟，讓資料結構的觀念一看就懂。

python類別進入發燒排行的影片

車道辨識之卷積神經網路架構設計

為了解決python類別的問題，作者黃孟涵 這樣論述：

本論文設計並實作一款應用於車道辨識之卷積神經網路 (Convolutional neural network, CNN) 模型。首先，製作了一台架設160度廣角相機之輪型機器人，並分別使用手動及無線搖桿二種方式，控制輪型機器人在車道場地上行走在不同的位置上同時拍攝照片，蒐集到的照片作為卷積神經網路之訓練及測試資料集。接下來，使用PyTorch作為深度學習框架，包含定義CNN架構、訓練及測試模型。經過數個不同的模型參數的測試，包含隱藏層層數、全連接層之神經元數量、學習率和兩種不同的優化器等。最後設計完成之CNN模型包括：輸入層為3×220×220的三維矩陣，輸出層為5個類別的分類節點，隱藏層由

2層卷積層、2層池化層及2層全連接層所組成。此模型在車道辨識的準確率可達到99.6%。訓練完成之CNN模型被實現在輪型機器人的微控制器中，並在實驗車道場地上進行測試。實驗結果顯示在整體的測試例中，CNN模型的判斷準確率為92.5%，但在輪型機器人處於道路右側進行右轉的條件下，CNN模型準確率僅82.5%，還需進一步研究及改善。

The Python Workshop：跟著實例有效學習Python

為了解決python類別的問題，作者AndrewBird,LauCherHan,MarioCorcheroJiménez,GrahamLee,CoreyWade 這樣論述：

　　消除旁枝末節，循序漸進，逐步獲得成果  　　學習Python的最好方法就是邊做邊學  　 　　您將利用真實的範例學習，這些範例可以帶來真實的結果，建立實作技能，如同一個資料科學家般建立您的機器學習技能，撰寫腳本來做自動化和節省時間，甚至建立您自己的遊戲和桌面應用程式。    　　您將採取一種循序漸進的方法來理解Python，不必忍受任何不必要的理論。如果時間不夠，可以改為每天進行一個練習，或者花一整個週末學習如何撰寫Python腳本，任君選擇。只要按照自己的方式學習，您會以一種確實感受成長的方式建立並強化您的關鍵技能。    　　內容節奏明快又直接，是Python初學者的理想夥伴。您將

像軟體發展人員一樣在建立和發展程式碼，並在此過程中學習。您會發現這個過程讓您以最佳實作鞏固新技能，為未來的歲月打下堅實的基礎。  　 　　您將學到什麼  　　‧了解如何使用Python 3編寫乾淨明確的程式碼  　　‧了解類別和物件導向程式設計  　　‧能做入門等級的資料科學處理並建立吸人目光的視覺化  　　‧使用Python建立回應式、現代的Web應用程式  　　‧使用Python腳本自動化基本的日常任務  　　‧開始使用Python機器學習做預測    　　本書適用讀者  　　本書專為想要學習Python並將其用於解決現實世界中難題的專業人士、學生和業餘愛好者而設計。儘管這是一本入門書籍，

但是如果您已經知道一些基本的程式設計概念(例如變數、if-else語句和函數)然會有些幫助。擁有物件導向設計的經驗也會有所助益，但不是必要。    本書特色    　　‧非常適合那些希望入門的人  　　‧充滿活力的步驟教學及練習，讓您學習關鍵技能  　　‧結構合理，可以按照自己的進度學習  　　‧25個活動+156個練習，讓您充分學習必要知識 

生成對抗網路應用於AOI樣本數擴增

為了解決python類別的問題，作者蔡棠介 這樣論述：

AOI(Automated Optical Inspection)自動光學檢測於台灣製造業中，為應用廣泛之一，因社會勞動力老年化及人口的趨減，加上人會因為疲勞而降低專注力，故製造業逐漸導入AOI光學檢測設備來取代傳統目檢人力，在應用於工廠內之產品瑕疵檢測時，常發生正確率不高／漏檢之問題，主要原因是以訓練樣品數不足為主，因瑕疵品在產品生產初期所發生之數量及類別不多，若出現不同的瑕疵內容，機器未先學習過，就會造成AOI漏檢。因此本研究主要利用GAN(Generative Adversarial Nets)中文譯為生成對抗網路來生成樣本，來彌補AOI開發初期樣本數不足的問題， 利用兩種生成對抗網路

模型Cycle GAN與Bicycle GAN在兩種不同情境的情況下，生成樣本來擴增AOI樣本資料庫，研究的架構中應用YoloV4(You Only Look Once V4)來當替代AOI系統，在資料集分配上，模擬剛開發初期只有少量的樣本時需讓AOI有基本的檢測能力，故只抽取少量的訓練資料來生成，其餘的當作測試集來驗證生成的樣本是否有效。有別於其他研究應用，本文利用VAE(Variational autoencoders)及GAN結合的生成對抗網路，控制特徵潛在空間向量來生成多樣性的AOI樣本，實驗結果說明利用生成對抗網路生成瑕疵樣本，相較於擴增前兩者準確率差異準確率可達12%，在實驗過程中

生成出多樣性的AOI樣本已與原先輸入的圖像截然不同，故也可應用於生成不同的瑕疵樣本來測試AOI系統的檢驗可靠度。