程式作品集範例的問題，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

創意無限樂高SPIKE機器人-使用LEGO MINDSTORMS Robot Inventor-最新版 - 附MOSME行動學習一點通：影音.加值

為了解決程式作品集範例的問題，作者李春雄,李碩安 這樣論述：

　　1．親自動手「組裝」，訓練學生「觀察力」與「空間轉換」能力。 　　2．親自撰寫「程式」，訓練學生「專注力」與「邏輯思考」能力。 　　3．親自實際「測試」，訓練學生「驗證力」與「問題解決」能力。 　　【MOSME行動學習一點通功能】 　　使用「MOSME 行動學習一點通」，登入會員與書籍序號後，可下載書上的範例程式與實作題解答。 　　影音： 點選影音，即可看到各個作品的展示影片。 　　加值： 附書中的範例程式與實作題解答。  

程式作品集範例進入發燒排行的影片

手機介面動態視覺回饋之研究 －以服飾網路購物為例

為了解決程式作品集範例的問題，作者洪莉涵 這樣論述：

智慧型手機的普及，改變了人們與手機、平板等裝置的互動模式，也改變了人們對於互動的期望。2019年台灣網路報告指出，有65.2%的人透過網路購物，其中20-44歲有較高的使用率。資策會（MIC）2019年網購行為大調查中也發現，行動下單比例從2018年35.9%大幅成長至49.6%，曾行動網購的比例以35歲以下族群為大宗，可見行動商務已成為主流。現今針對動態視覺回饋研究皆以電腦介面為主，手機介面尚未被探討，本研究以lativ服飾購物應用程式為例，探討使用者透過智慧型手機進行網路購物時，介面的動態視覺回饋是否會提升使用者的正向經驗與滿意度。研究對象為最常使用行動網路的20-35歲之年輕族群，實驗

樣本以lativ服飾購物應用程式作為原型，分為實驗組及控制組，實驗組為「有動態視覺回饋之樣本」，控制組為「無動態視覺回饋之樣本」，並以網路購買服飾之操作流程作為研究任務，控制組32人、實驗組30人進行測試，共62位受測者。研究結果顯示：1.在行動網路購物流程介面中使用動態視覺回饋，有助於提升使用者滿意度。2.在行動網路購物流程介面中使用動態視覺回饋，可提高使用者對於介面操作效率之感受。3.行動網路購物流程介面中，是否使用動態視覺回饋，對於有網購經驗的使用者之主觀感受無顯著影響。本研究探討行動網路購物流程中，介面上動態視覺回饋的使用，對於使用者的經驗及滿意度之影響，建議後續研究可探討動態視覺回饋

於不同目的或類型的app上之運用，以及其如何提升使用者對手機介面的正向經驗與滿意度。

Python實戰聖經：用簡單強大的模組套件完成最強應用(附影音/範例程式)

為了解決程式作品集範例的問題，作者鄧文淵,文淵閣工作室 這樣論述：

　　【Python系列書在台累計銷量突破10萬冊】    　　Python開外掛，開發實戰超進化！  　　橫跨15大領域，全面掌握最熱門的重量級技術應用！    　　給需要本書的人：  　　★有一些Python語法基礎，但想要更進一步挑戰開發應用的人  　　★對Python許多話題與開發方向有興趣，但卻不知如何下手的人  　　★已經有研究主題，想要找尋加速升級自己專案方法的人  　　★有程式開發經驗，想要快速累積成果，獲得成就感的人    　　善用Python的智慧結晶  　　站在巨人的肩膀快速掌握開發應用    　　Python號稱萬用語言，語法簡潔，應用領域廣泛，透過Python模組與

套件，可以減少大量重複性的程式碼，讓開發更加便利，所以不只受到許多程式人的青睞，也受到初學者的喜愛。    　　本書介紹許多熱門且精彩實用的 Python 模組套件，涵蓋網路爬蟲、多媒體圖片影音處理、語音文字處理、金融應用、臉部辦識分析、圖片偵測辨識、自然語言分析、自動化處理、多媒體機器學習、無程式碼機器學習，以及其他許多領域。在開發實作過程中，可體驗這些Python模組套件帶來的強大應用，而對於在開發卡關的人來說，也有機會找出掙扎已久的盲點，成為解決無能為力的關鍵，進一步突破開發瓶頸。    　　【超強雲端開發平台】善用 Google Colab，沒有成本負擔，又能在高效能的環境裡進行各種主

題的開發應用。    　　【數據資料擷取】利用不同模組套件，快速在網路中爬取，精確分類收集，無論是新聞、金融、圖片、影片的資料類別，都能在瞬間快速完成。    　　【多媒體檔案處理】進行圖形、聲音、影片的調整、剪輯與合併等作業，將複雜繁鎖的流程化為快速又準確的自動化操作。    　　【電腦視覺實踐】AI人工智慧中除了圖片偵測、標註與辦識，進階的人臉辦識、情緒分析、口罩偵測，都能在 Python 模組套件的串連下，利用極短的程式碼完美實現。過去視為困難無解的任務，現在就是那麼簡單!    　　【自然語言應用】無論是語言辨識翻譯、文句分詞、簡繁轉換或語意統計，更進一步的文章摘要、情緒分析、語音機器

人等應用，都能逐步完成。    　　【快速自動化操作】將大量複雜的工作流程加入智慧的腦袋，用自動化操作完成過去要花費大量時間、人力、物力的工作，提升工作效能。    　　【多媒體機器學習新利器】電腦視覺的進階開發應用層面很廣，無論是臉部偵測、臉部特徵、手部偵測、姿勢偵測、人體整合偵測、3D物體偵測，都能運用模組套件結合不同資源進行開發，在最少的程式碼裡得到最好的效果。    　　【無程式碼機器學習新領域】革命性的機器學習模式，利用雲端工具讓開發者在極簡程式碼，甚至不用程式碼的狀況下進行大規模資料訓練，簡化以往模型產生的複雜動作。    　　【打造模組套件】除了享受別人的開發成果，也能打造自己的

模組套件，將自己開發的成果包裝並上傳到網路分享，成為許多人專案開發的神隊友。    　　超值學習資源：  　　範例程式檔/無程式碼機器學習開發影音教學  　　Google Colab雲端開發平台入門影音教學 

高中機器人程式設計課程發展研究-以設計導向學習為例

為了解決程式作品集範例的問題，作者韓瑜萱 這樣論述：

論文摘要：本研究旨在發展一套以DBL設計導向的「高中機器人程式設計課程」；採行動研究法，探究本課程的發展情形、教學歷程及學習成效，研究受試者為南部某高中一年級學生共42位。本課程的發展原則及其設計特色，在於融入生活科技於課程教學中，提供學生基礎的圖像式積木程式知識與訓練、強調問題解決歷程、重視溝通與合作的協調、以培養批判思考與創造創新的能力。在教學歷程及學習成效方面，藉由教學省思、學習歷程記錄、半結構訪談等，試圖瞭解教學歷程所遭遇之困境，進而修正課程內容、教學策略與調整學習活動等解決方案。另外，實施「機器人程式設計課程學習成效量表」，檢視受試者的學習成效。本研究結果發現，透過DBL設計導向流

程規劃高中機器人程式設計課程，能顯著提升學生在科技素養關鍵能力批判思考、問題解決、溝通討論、協同合作、創造創新等五項構面的學習表現。最後，根據本研究結果提供相關建議，以利於未來的後續研究與機器人程式設計的推廣應用。