Python 無經驗的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列各種有用的問答集和懶人包

全格局使用PyTorch - 深度學習和圖神經網路 - 基礎篇

為了解決Python 無經驗的問題，作者李金洪 這樣論述：

　　深度學習擅長處理結構規則的多維資料（歐氏空間），但現實生活中，很多不規則的資料如：社群、電子商務、交通領域，多是之間的關聯資料。彼此間以龐大的節點基礎與複雜的互動關係形成了特有的圖結構（或稱拓撲結構資料），這些資料稱為「非歐氏空間資料」，並不適合用深度學習的模型去分析。   　　圖神經網路（Graph Neural Networks, GNN）是為了處理結構不規則資料而產生的，主要利用圖結構的資料，透過機器學習的方法進行擬合、預測等。   　　〇 在結構化場景中，GNN 被廣泛應用在社群網站、推薦系統、物理系統、化學分子預測、知識圖譜等領域。 　　〇 在非結構化領域，GNN 可以用在圖

型和文字等領域。 　　〇 在其他領域，還有圖生成模型和使用 GNN 來解決組合最佳化問題的場景。   　　市面上充滿 NN 的書，但卻沒有一本完整說明 GNN，倘若不快點學這個新一代的神經網路，你會用的普通神經網路馬上就會落伍了！非歐氏空間才是最貼近人類生活的世界，而要真正掌握非歐氏空間的問題解決，GNN 是你一定要學的技術，就由本書一步步帶領你完全攻略！   　　〇 使用 Graph 概念取代傳統的歐氏空間神經元 　　〇 最好用的 PyTorch + Anaconda + Jupyter 　　〇 從基礎的 CNN、RNN、GAN 開始上手神經網路 　　〇 了解基礎的啟動函數、損失函數、L1/

L2、交叉熵、Softmax 等概念 　　〇 NLP 使用神經網路處理 + 多頭注意力機制 　　〇 Few-shot/Zero-shot 的神經網路設計 　　〇 空間域的使用，使用 DGL、Networkx 　　〇 利用 GNN 進行論文分類   本書特色   　　～GNN 最強入門參考書～ 　　● 以初學者角度從零開始講解，消除讀者學習過程跳躍感 　　● 理論和程式結合，便於讀者學以致用 　　● 知識系統，逐層遞進 　　● 內容貼近技術趨勢 　　● 圖文結合，化繁為簡 　　● 在基礎原理之上，注重通用規律 　

Python 無經驗進入發燒排行的影片

「膜聚車庫」工作室車體包膜創業計畫書

為了解決Python 無經驗的問題，作者余采蓉 這樣論述：

台灣是世界有名的機車大國，統計民國107年1月至109年6月全台總共有13,025,133台機車，而250c.c.~550c.c.以上的重機共有168,103台其中尚未包含250c.c.以下的打檔車，業界俗稱的「輕檔」。在機車眾多的台灣裡形成了特有的「機車文化」，而在「機車文化」裡又區分了各項的次文化：各式改裝及貼膜。在自己深入了「機車文化」之後深深受到貼膜文化的吸引，不停的想像著當自己有了屬於自己的車，該為它貼上怎樣的樣式，便開始思考用有設計能力的自己，是否可以為其他車主打造專屬的風格樣式。 本創業計畫營運項目為提供專門進行重機輕檔(含速可達)之車體貼膜，貼膜服務分為客製化設計貼膜、透明

犀牛皮防護膜、公版設計線上販售。根據顧客需求為顧客做好消費規劃，也在每一次貼膜的時候，清洗區域空閒之時可以為其他顧客的愛車進行基礎清潔。也規劃複合式餐飲的空間提供顧客可休息觀看施工過程，以及提供跑山後或是車友間聚會交流場域。 透過波特五力分析、競爭者分析、商業模型、STP定位及行銷4P等分析工具，詳細探討目前的產業概況及了解自身優缺點，以打造與同業看似相同但更具有自己特色的經營模式，以獲取更多消費者的關注。 因應初入市場及資本較低的情況，初期採用2位設計貼模技師加上3位學徒的方式，進行營運以維持營運穩定，後期待營運穩定有計畫進行展店時再增加夥伴，並透過培育無經驗的學徒，以創造就業機會打造更

多專業貼膜技師。本創業計畫預估資產報酬率(ROA)第一年為-10.25%，於第二年開始為14.74%、第三年為16.25%、第四年為21.99%、第五年為24.38%，預估於第二年達開始獲利並穩定成長。關鍵字：客製化車體貼膜、車體貼膜、摩托車、創業計畫書、複合式餐飲

【漫畫圖解】上班族必學Excel文書處理術：七天輕鬆學會製作表格、數據、視覺化圖表，工作效率倍增，無形提升競爭力

為了解決Python 無經驗的問題，作者羽毛田睦土 這樣論述：

＼專為害怕厚重工具書的讀者設計／ ★日本亞馬遜「試算表書籍」暢銷榜No.1★   看漫畫，無痛學會活用Excel， 搭配常見窘境，加快學習速度和深度， 短短七天，只要按圖索驥， 讓你從菜雞變達人， 令主管和同事刮目相看，無形提升職場價值！   　　★ Excel，是處理表格、數據、視覺化圖表的商用語言 　　★ 行政、業務、行銷、會計、助理、老師……各行各業都適用 　　★ 「熟不熟」的程度，讓一個人的工作能力和效率，高下立見 　　★ 本書附有範例檔，練習驗證自己的學習成效 　　 　　◎ 終結土法煉鋼，讓文書處理效率翻倍 　　無論是報價單、請款單、業績報表、通訊錄、資料圖表分析…… 　　Exc

el是各類表格文件的通用軟體，每個人都有機會接觸到相關檔案。 　　雖然對Excel不熟、似懂非懂，可以用土法煉鋼的方式操作：   　　．輸入資料後，格式無法統一，要每個表格逐一設定 　　．每次數據更新，都得重頭手動計算一遍 　　．重複剪貼資料，為了製作不同數據的圖表 　　．列印出來的資料，跟螢幕上看到的不同，常常浪費很多紙   　　只要學會必備的文書處理技巧，就能解決這些困擾， 　　讓你省下許多跟軟體消磨的時間！   　　◎ 漫畫圖解的形式，降低閱讀和學習門檻 　　市面上，有不少Excel的工具書，但通常很厚重， 　　就算初學者有心想學，也容易打退堂鼓或半途而廢。 　　因此，日本Excel培訓

師羽毛田睦土和日本知名職場漫畫家Akiba Sayaka攜手合作， 　　以漫畫的形式，搭配情境和步驟式的圖解，讓技巧淺顯易懂， 　　降低閱讀和學習門檻，任何人都能輕鬆學會！   　　◎ 七天25大主題、40種常見情境，循序漸進成為Excel達人 　　透過各種使用Excel常見的情境漫畫，只要按圖索驥， 　　拆解學習，從基礎到進階的功能，只要短短七天的時間，讓你從菜雞變達人── 　　 　　DAY 1：Excel的四大功能，是工作上的超強幫手 　　DAY 2：五大基本操作、讓效率多3倍的快速鍵 　　DAY 3：處理各種類別的資料、設定篩選資料的條件、製作資料庫 　　DAY 4：了解公式的基本用法、

處理四則運算、避免公式出現錯誤、七大必學函數 　　DAY 5：做出易讀、有美感、有溝通力的表格和圖表，需要掌握哪些訣竅？ 　　DAY 6：怎麼設定格式，才能避免列印失敗？ 　　DAY 7：利用範例檔案，不斷複習，讓技巧內化成實力 　　 　　本書利用全彩圖解，帶你輕鬆學會Excel文書處理術， 　　讓你現學現用、不再求助同事幫忙， 　　令主管和同事刮目相看，無形提升職場競爭力和效率！ 　　 高效推薦 　　 　　白慧蘭｜工作生活家主理人 　　周勝輝｜Excel書籍作者、講師與FB社團管理員 　　資工心理人｜「資工心理人的理財探吉筆記」版主 　　蔡明志｜輔仁大學資管系副教授 　　鄭緯筌｜「Vista

寫作陪伴計畫」主理人、《經濟日報》專欄作家 　　贊贊小屋（李員興）｜「會計人的Excel小教室」版主 　　蘇書平｜先行智庫執行長   　　「Excel是職場中常用的軟體，本書運用漫畫的方式，帶領大家手把手的學習運用Excel完成工作所需的各式方法，內容簡單易懂，讓沒有經驗的人也能夠輕鬆上手。」──資工心理人，「資工心理人的理財探吉筆記」版主 　 　　「你是否覺得Excel雖然重要，卻因為太過複雜，以至於提不起勁來學習？現在我想跟你說個好消息，這本書就是你的福音！」──鄭緯筌，「Vista寫作陪伴計畫」主理人、《經濟日報》專欄作家   　　「贊贊小屋教學過程中，遇到滿多學員擔心自己Excel基礎

不好，推薦這本書，看漫畫輕鬆學Excel！」──贊贊小屋（李員興），「會計人的Excel小教室」版主

使用機器學習建立壓鑄件品質的預測模型及調整參數的指引

為了解決Python 無經驗的問題，作者黃翊寧 這樣論述：

因應工業4.0，政府推動5加2產業，其中智慧機械即是推動機械產業導入智慧化科技。而壓鑄為鑄造業中自動化極高且適合大量生產的方式，相當適合用來開發智慧壓鑄技術。由於少子化加上鑄造業環境髒亂，越來越少年輕人投入鑄造業，導致壓鑄產業人才嚴重斷層，許多新進壓鑄技術員以無經驗之前輩帶領及提供經驗，及為減少鑄造廠以傳統試誤法提高鑄件品質所消耗之生產成本。本研究旨在結合智慧壓鑄技術，提供調整製程參數之依據。本研究利用機器學習，以壓鑄機設定參數作為輸入，機台反應參數為輸出，找出其相關性；並以機台反應參數作為輸入，壓鑄鑄件品質分類作為輸出，找出兩者間關聯性，整合後建立預測壓鑄件品質模型，可透過輸入之壓鑄機設定

參數，預測其壓鑄件品質結果。製程參數的設定會影響鑄件品質，但並非所有製程參數皆會影響鑄件品質，故利用專家知識及關聯分析，選定特徵參數，根據科學化分析得知影響成品之最主要因素，並應用預測模型，提出可提升良率之製程參數調整建議，以減少錯誤嘗試的時間及降低生產成本。研究結果顯示，機台反應參數之特徵參數選擇油缸壓力、料頭厚度、給湯時間、高速行程、全體行程，壓鑄件品質依廠商需求分為4類，利用SVC演算法並結合交叉驗證，其建立之預測壓鑄件品質模型最佳，其準確率達74%，雖準確率未達90%以上，但以訓練數據量少的情況下，其預測模型已相當穩定且可被接受，意味著此模型已可應用於壓鑄產業。應用本研究之預測模型，調

整不同製程參數，觀察其壓鑄件品質變化，可得知若要提高壓鑄良率可提高機台選定參數中的高速速度、油缸壓力、料頭厚度，抑或可降低機台選定參數中的高速行程、給湯時間、全體行程。其中本研究亦利用不同廠商之數據集，以相同建立模型方法建立預測模型，特徵參數為油缸壓力、低速速度、高速速度、油溫作為輸入，良品結果分為好與壞作為輸出，並將數據集80%作為訓練組，20%作為測試組，建立模型二預測模型，其訓練組及測試組之準確率分別為99.58%和99.8%。