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國防大學 戰略研究所 沈明室所指導 黃超興的 我國海軍陸戰隊的角色與定位再省思 （2020），提出分散式機器學習系統ptt關鍵因素是什麼，來自於軍事轉型、變革、戰略、角色、定位。
而第二篇論文東海大學 資訊工程學系 許瑞愷所指導 王逢霖的 文章熱門度即時預測系統的設計與實作 （2020），提出因為有 熱門度預測、分散式爬蟲、特徵重要性分析的重點而找出了 分散式機器學習系統ptt的解答。
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使用Python搜刮網路資料的12堂實習課
為了解決分散式機器學習系統ptt 的問題，作者何敏煌,葉柏漢,顏凰竹 這樣論述：
網路爬蟲是AI範疇中， 取得資料與儲存的一項重要技能， 而Python是爬蟲過程中相當好用的工具 全書以簡單的Python程式為主軸，讓您可以輕鬆學會如何利用Python的模組擷取公開的網站資料、網頁內容，並建立自己的自動化爬蟲程式，增進您在網路上搜刮資料的能力與效率，是已具有Python基礎的學習者最佳的爬蟲入門工具書。 在本書中我們將學會使用以下的Python開發環境、模組及框架： Thonny Jupyter Notebook requests json csv re xlrd BeautifulSoup
Selenium sqlite3 mysql pymongo pyinstaller Scrapy pyautogui 並學習如何擷取以下的幾種網站： ☑大學網站的焦點新聞頁面 ☑政府公開資訊網站 ☑即時新聞網站標題、內容、圖片 ☑汽車網站之車款資訊及二手車在庫資訊 ☑銀行網站之匯率資料擷取 ☑中央氣象局之氣溫觀測資訊 ☑Ptt八卦版年齡宣告按鈕及Ptt討論區貼文擷取 ☑網路書店暢銷書排行榜 ☑股市網站財經新聞 ☑線上購物網站產品資訊 ☑名言佳句範例網站 ☑台灣證券交易所股票
資訊 ☑Dcard梗圖下載 ☑台灣運彩官網資訊 ☑Mobile01討論區貼文 本書特色 ✪了解網站、網頁、瀏覽器間的關係，認識爬蟲程式 ✪了解網路上格式HTML/CSV/JSON/XLSX ✪使用requests模組取得網路上的資料 ✪擷取及解析JSON及CSV格式資料檔案 ✪利用Regular Expression及BeautifulSoup模組剖析網頁資料 ✪活用Chrome開發人員工具找出網頁中特定資料的CSS選擇器內容 ✪使用Selenium自動化工具擷取動態網頁 ✪把擷取的資料儲存到MySQL及MongoDB資料庫 ✪利用
排程器做到自動化資料擷取及通知的功能 ✪透過Scrapy框架建立爬蟲程式，大量搜刮資料
我國海軍陸戰隊的角色與定位再省思
為了解決分散式機器學習系統ptt 的問題，作者黃超興 這樣論述：
一直以來海軍陸戰隊在一般社會大眾的觀感中是強悍且具侵略性的，也因為陸戰隊主要遂行的作戰任務是兩棲登陸作戰，所以被定位為攻勢作戰的部隊。但由於我國1993-1994年的國防報告書，已將建軍構想由攻守一體的作為，改為守勢防衛的指導，導致國人開始對陸戰隊存在的必要性與價值 產生質疑。因此，透過對美、日、中海軍陸戰隊變革內涵的探討，發現各國在評估執行任務的部隊編組和運作機制時，都會從環境與威脅出發檢討符合國家利益的國防，進而籌建相應的單位、武器、裝備與編組，再由統一的指揮作戰機制掌握運用 。最後提出在重層嚇阻指導下，海軍陸戰隊任務應該與海軍的任務相結合，接下以陸制海的作戰任務，及建構具備海上兵力投射
能力，且可立即出動作戰的艦隊陸戰旅與機械化陸戰旅，並增強其特種作戰能力，共同擔負起海上作戰、 搜救、反封鎖及本、外離島規復與作戰威懾的角色。
文章熱門度即時預測系統的設計與實作
為了解決分散式機器學習系統ptt 的問題，作者王逢霖 這樣論述：
在社群論壇上聚集了大量使用者來網路上對於時事進行討論著，而有不斷的新資料產生在網路上，此外，在多人聚集的地方便有廣告投放的效益，而論壇看版上熱門文章因為具有許多人瀏覽、討論，因而具有較佳的廣告投放效益。為了能夠快速蒐集資料與預測熱門內容，我們需要能夠自動的蒐集資料；在獲取資料後，對文章熱門度進行預測。然而對於預測文章的最終熱門度並不是簡單的任務，時常受到文章的發布時間、文章內容進而影響了最終的熱門度。在以上的需求下，本研究設計並實現了一個文章熱門度的即時預測系統架構，部屬了一套系統能夠快速蒐集資料與預測出潛在的熱門文章。首先，先利用本研究提出的分散式爬蟲架構，抓取即時資料。接下來，將爬蟲所蒐
集的文章資料使用文章熱門度預測模型，並使用模型過濾出高熱門度文章。實驗上，我們使用PTT論壇上的政黑版(HatePolitics)看版文章作為預測模型的訓練資料來源，並蒐集現今較佳的不同方法進行比較，最後以DFTC的預測效果評估最佳，因此選擇使用DFTC模型作為預測模型。過去文獻中無探討不同特徵的重要程度占比，提出如何對不同特徵的重要性進行分析來幫助未來在該任務的改進方向。在我們的系統完成後，對於新聞工作者及社群論壇對於即時掌握線上的議題熱度有很大的幫助。