程序員的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

臨床試驗的統計設計與分析：原則與方法：臨床試驗、公共衛生和商業開發的統計分析研究

為了解決程序員的問題，作者WeichungJoeShih,JosephAisner 這樣論述：

　　本書基於作者多年來對公共衛生和醫學院學生、住院實習醫生和同事的教授課程，呈現臨床試驗中的生物統計學為許多基礎科學原則和統計方法的結合。它由淺入深的： 　　●教讀者如何設計、監測，和分析臨床試驗 　　●使讀者成為更好的臨床試驗研究者 　　此書含括臨床試驗的學術研究、商業開發，和公共衛生的三個方面，結合多門學科的概念和技術，涉及各種常用類型的試驗的設計與分析。對從事臨床試驗的讀者，它是本實用的參考書，亞馬遜網書評極佳。  

程序員進入發燒排行的影片

數據分析與機器人流程自動化應用於高等教育招生領域

為了解決程序員的問題，作者蔡宗霖 這樣論述：

數據分析在互聯網或商業領域一直以來發揮至關重要的作用，而目前高等教育也開始引入大數據分析來進行招生和學習效果分析。然而，並非所有高等教育機構都擁有足夠的專業程序員來處理和分析大量數據。因此，在本論文中，我們提出了一個機器人流程自動化系統來自動化數據的處理和分析，讓領域專家能夠更專注於探索數據背後的洞見。此外，本論文還將整合不同的數據源以供未來相關研究使用，並將研究成果系統轉化為圖形界面，提高使用便利性。

人生就是有限公司：你的獲利由自己決定

為了解決程序員的問題，作者張輝 這樣論述：

　　如果人生是一間得經營七、八十年的有限公司， 　　究竟該如何設定你的商業模式，才能永續經營、業績常紅？ 　　股神巴菲特的「護城河」理論，就是你脫穎而出的利器！ 　　創造富足人生，你需要商業思維！ 　　從平民之子到職場精英的網路百萬粉絲大神， 　　透過親身經歷與日常實踐， 　　教你如何設定人生商業模式，建立核心優勢， 　　成為一間屹立不搖的人生績優公司。 　　※人生商業模式 　　普通的人把單位時間賣斷給一個人，厲害的人把單位時間賣給多個人， 　　但花錢買「厲害的人」的時間，才是最高境界。 　　※價值投資思維 　　巴菲特的價值投資就像滾雪球，無論是感情、人情，還是一生的事業， 　　都要

找一個雪量豐厚、夠長、夠平緩的坡道，才能滾起一個收穫豐厚的大雪球。 　　而要把競爭者擋在門外，就要打造「護城河」，建立他人難以跨越的核心優勢。 　　※終局思考力 　　人生不是短線炒作的投機事業，當你利用「終局思考力」， 　　眼光放遠到三十年後的自己，就不會糾結於當下的恐懼和希望。 　　※找到第三空間 　　一個你與自己真正相處的時間和空間，才能讓心靈永續成長， 　　你能夠進行一些重要但不緊急的事情，例如：運動、閱讀、寫作、冥想等。將目光回到自己身上，活出真我，與這個世界重新連結。 名人推薦 　　何則文｜職涯實驗室創辦人／作家 　　徐豫（御姊愛）｜知名作家／「徐豫切入點」Podcast主持

人 　　蔡明淳｜明淳說創辦人／講師 　　（以首字筆畫排序） 讀者熱烈迴響 　　剛畢業的你來看：會對職涯有更好的規畫； 　　三十歲的你來看：不再對未來迷茫，安排精彩下半生； 　　中年焦慮的你來看：順利度過中年危機，邁向幸福人生。 　　用心寫成的書，讓人想說謝謝！平實真誠，像朋友一樣，一位智慧的朋友，讓人舒服，更重要是受益匪淺！ 　　關注輝哥好幾年了，輝哥最大的優點是真實，他坦誠自己的困惑與問題，然後不斷去面對，去解決，不斷成長。跟隨輝哥的腳步，我自己也在不斷成長。

基於樹梅派開發影像辨識之玻璃瑕疵研究

為了解決程序員的問題，作者陳壯沅 這樣論述：

本篇論文利用工廠製作的玻璃片模擬玻璃製作過程最後的外觀檢測，其玻璃片表面可能會產生撞傷、撞痕、裂傷等不同的瑕疵，由玻璃具有光反射特性，傳統上因採用的人工比對檢測法不但耗時費力，且容易因為光反射的干擾而出現檢測結果不同導致不良品流出，則近期深度學習議題討論度越來越高，應用於圖片識別與影像識別也更為廣泛，本研究使用深度學習對影像中的玻璃片的瑕疵來進行標記與訓練，並透過物件偵測的方式把玻璃上的瑕疵偵測框選出來，這樣能減少誤判率與不良品流出的發生，也能提高檢測效率。本研究檢測設備採用Raspberry pi 4，並使用熱門的物件偵測演算法 YOLOv5來進行玻璃瑕疵偵測，首先蒐集數百張的玻璃瑕疵圖像

，並透過框選標記工具labelimg來進行標記圖像瑕疵相對位置，將標記後的資料與圖像儲存至YOLOv5資料集，接下來調整資料集內部的程式，調整完程式後在終端機執行指令測試玻璃瑕疵偵測效果，則為了有效提高偵測玻璃瑕疵的效率與準確度，需反覆執行觀察偵測結果來調整指令找出最佳物件偵測訓練集。透過無數的訓練與參數上的調整，訓練出的玻璃瑕疵偵測結果雖然不盡理想，但也有對玻璃刮傷的瑕疵偵測有98%的辨識成功率，經由這次研究，深度學習確實能對物品進行瑕疵檢測，也證明此應用在工業上的外觀檢測是可行的。