類別物件的問題，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

APCS 完全攻略：從新手到高手，C++ 解題必備!

為了解決類別物件的問題，作者胡昭民,吳燦銘 這樣論述：

＼滿級分快速攻略／ 重點總整理 + 歷次試題解析 　　☑ 結合運算思維與演算法的基本觀念 　　☑ 章節架構清晰，涵蓋 APCS 考試重點 　　☑ 備有相關模擬試題，幫助釐清重點觀念 　　☑ 詳細解析 APCS 程式設計觀念題與實作題 　　APCS 為 Advanced Placement Computer Science 的英文縮寫，是指「大學程式設計先修檢測」。目的是提供學生自我評量程式設計能力及評量大學程式設計先修課程學習成效。其檢測成績可作為國內多所資訊相關科系個人申請入學的參考資料。 　　APCS 考試類型包括：程式設計觀念題及程式設計實作題。在程式設計觀念題是以單選題的方式

進行測驗，以運算思維、問題解決與程式設計概念測試為主。測驗題型包括程式運行追蹤、程式填空、程式除錯、程式效能分析及基礎觀念理解等。而程式設計觀念題的考試重點包括：程式設計基本觀念、輸出入指令、資料型態、常數與變數、全域及區域、流程控制、迴圈、函式、遞迴、陣列與矩陣、結構、自定資料型態及檔案，也包括基礎演算法及簡易資料結構，例如：佇列、堆疊、串列、樹狀、排序、搜尋。在程式設計實作題以撰寫完整程式或副程式為主，可自行選擇以 C、C++、Java、Python 撰寫程式。 　　本書的實作題以 C++ 語言來進行問題分析及程式實作。實作題的解答部份可分為四大架構：解題重點分析、完整程式碼、執行結果及

程式碼說明。在「解題重點分析」單元中知道本實作題的程式設計重點、解題技巧、變數功能及演算法，此單元會配合適當的程式碼輔助解說，來降低學習者的障礙。 　　同時也可以參考附錄的內容來幫助自己熟悉 APCS 的測試環境。此外，為了讓學習者以較簡易的環境撰寫程式，本書所有程式以 Dev C++ 的 IDE 進行程式的編輯、編譯與執行。希望透過本書的課程安排與訓練，可以讓學習者培養出以 C++ 語言應試 APCS 的實戰能力。 　　【目標讀者】 　　◆ 欲申請大學資訊相關科系的高中職生 　　◆ 對程式語言有興趣的學習者 　　◆ 想客觀檢測自己程式設計能力的人  

類別物件進入發燒排行的影片

三維離散多面塊體系統動力接觸分析之物件導向程式開發

為了解決類別物件的問題，作者鄭湍銘 這樣論述：

本研究針對過去四面體元素接觸判斷的相關論文中接觸形態分類進行了歸納整理，新增了針對面對面與稜邊對面的接觸判斷方式，並將接觸形式判斷流程樹狀圖可清楚的展示判斷過程和知道不同的判斷過程所可以到達的分支結果。本研究中以C++程式語言編寫模擬程式，並以物件導向程式的設計方式去建立程式架構，釐清程式裡各個類別物件之間的關係，並為後續的程式擴增與修改增加了方便性，讓此架構可以成為之後離散元素接觸判斷的程式基礎架構。本論文在多個多面體之間的接觸碰撞判斷，將多面體離散成四面體元素之集合，兩個多面體的接觸判斷就可以看成是兩組四面體元素群之間的接觸判斷。而四面體元素群中需要接受接觸判斷的只有位在多面體外表面的頂

點、稜邊與面，所以經過篩選，將位在多面體內部的內接面排除在判斷過程外，簡化計算流程。四面體元素之間的接觸可劃分為六類，頂點對面、頂點對稜邊、頂點對頂點、稜邊對面、稜邊對稜邊與面對面，而這些分類中又可以分為一般情況與特殊情況兩類，一般情況是指自然碰撞中最常發生的情況，有頂點對面與稜邊對稜邊這兩種情況，而這種情況也是本研究其他四種接觸判斷理論的基礎判斷。

Python - 最強入門邁向數據科學之路：王者歸來（全彩印刷第三版）【首刷獨家限量贈品-程式語言濾掛式咖啡包】

為了解決類別物件的問題，作者洪錦魁 這樣論述：

Python最強入門 邁向數據科學之路 王者歸來 第3版   　　【首刷獨家限量贈品- Python 濾掛式咖啡包】 　　數量：限量300包 　　咖啡風味：花神+黃金曼特寧 　　研磨刻度：40刻度 　　填充刻度：10g 　　製造/有效日期，18個月   　　★★★★★【33個主題】、【1200個Python實例】★★★★★ 　　★★★★★【1500個重點說明】★★★★★ 　　★★★★★【210個是非題】、【210個選擇題】、【291個實作題】★★★★★ 　　 　　Python語言是基礎科學課程，撰寫這本書時採用下列原則。 　　1：強調Python語法內涵與精神。 　　2：用精彩程式實例解說

。 　　3：科學與人工智慧知識融入內容。 　　4：章節習題引導讀者複習與自我練習。   　　相較於第2版，第3版更加強數據科學與機器學習的內容，與相關模組的操作，同時使用更細緻的實例，增加下列知識：   　　★解說在Google Colab雲端開發環境執行 　　☆解說使用Anaconda Spider環境執行 　　★PEP 8，Python設計風格，易讀易懂 　　☆Python語法精神、效能發揮極致 　　★遞迴函數徹底解說 　　☆f-strings輸出徹底解說 　　★電影院訂位系統 　　☆靜態與動態2D ~ 3D圖表 　　★Numpy數學運算與3D繪圖原理 　　☆Pandas操作CSV和Exc

el 　　★Sympy模組與符號運算 　　☆機器學習、深度學習所需的數學與統計知識 　　★線性迴歸 　　☆機器學習 – scikit-learn 　　★KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 　　☆決策樹 　　★隨機森林樹 　　☆其他修訂小細節超過100處   　　多次與教育界的朋友相聚，談到電腦語言的發展趨勢，大家一致公認Python已經是當今最重要的電腦語言了，幾乎所有知名公司，例如：Google、Facebook、…等皆已經將此語言列為必備電腦語言。了解許多人想學Python，市面上的書也不少了，但是許多人買了許多書，但是學習Python路上仍感障礙重重，原因是沒有選到好的書籍，

市面上許多書籍的缺點是：   　　◎Python語法講解不完整 　　◎用C、C++、Java觀念撰寫實例 　　◎Python語法的精神與內涵未做說明 　　◎Python進階語法未做解說 　　◎基礎實例太少，沒經驗的讀者無法舉一反三 　　◎模組介紹不足，應用範圍有限   　　許多讀者因此買了一些書，讀完了，好像學會了，但到了網路看專家撰寫的程式往往看不懂。   　　就這樣我決定撰寫一本用豐富、實用、有趣實例完整且深入講解Python語法的入門書籍。其實這本書也是目前市面上講解Python書籍中語法最完整，當讀者學會Python後，本書將逐步帶領讀者邁向數據科學、機器學習之路。Python以簡潔著

名，語法非常活，同時擁有非常多豐富、實用的模組，本書筆者嘗試將Python語法的各種用法用實例解說，同時穿插使用各種模組，以協助讀者未來可以更靈活使用Python，以奠定讀者邁向更高深學習的紮實基礎。   　　本書以約950個程式實例和約250個一般實例，講解紮實的Python語法，同時輔助約210道是非題、210道選擇題與約291道程式實作題。讀者研讀完此書，相信可以學會下列知識：   　　★內容穿插說明PEP 8風格，讀者可由此養成設計符合PEP 8風格的Python程式，這樣撰寫的程式可以方便自己與他人閱讀。 　　☆拋棄C、C++、Java語法思維，將Python語法、精神功能火力全開

　　★人工智慧基礎知識融入章節內容 　　☆從bytes說起、編碼(encode)、解碼(decoding)，到精通串列(list)、元組(tuple)、字典(dict)、集合(set) 　　★完整解說Unicode字符集和utf-8依據Unicode字符集的中文編碼方式 　　☆從小型串列、元組、字典到大型數據資料的建立 　　★生成式(generator)建立Python資料結構，串列(list)、字典(dict)、集合(set) 　　☆經緯度計算地球任2城市之間的距離，學習取得地球任意位置的經緯度 　　★萊布尼茲公式、尼拉卡莎、蒙地卡羅模擬計算圓週率 　　☆徹底解說讀者常混淆的遞迴式呼叫。 　

　★基礎函數觀念，也深入到嵌套、lambda、Decorator等高階應用 　　☆Google有一篇大數據領域著名的論文，MapReduce:Simplified Data Processing on Large Clusters，重要觀念是MapReduce，筆者將對map( )和reduce( )完整解說，更進一步配合lambda觀念解說高階應用 　　★設計與應用自己設計的模組、活用外部模組(module) 　　☆設計加密與解密程式 　　★Python處理文字檔案/二元檔案的輸入與輸出 　　☆檔案壓縮與解壓縮 　　★程式除錯(debug)與異常(exception)處理 　　☆檔案讀寫與目

錄管理 　　★剪貼簿(clipboard)處理 　　☆正則表達式(Regular Expression) 　　★遞廻式觀念與碎形(Fractal) 　　☆影像處理與文字辨識，更進一步說明電腦儲存影像的方法與觀念 　　★認識中文分詞jieba與建立詞雲(wordcloud)設計 　　☆GUI設計 - 實作小算盤 　　★實作動畫與遊戲(電子書呈現) 　　☆Matplotlib中英文靜態與動態2D ~ 3D圖表繪製 　　★說明csv和json檔案 　　☆繪製世界地圖 　　★台灣股市資料擷取與圖表製作 　　☆Python解線性代數 　　★Python解聯立方程式 　　☆Python執行數據分析 　　★

科學計算與數據分析Numpy、Pandas 　　☆網路爬蟲 　　★人工智慧破冰之旅 – KNN演算法 　　☆機器學習 – 線性迴歸 　　★機器學習 – scikit-learn 　　☆KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 　　★決策樹 　　☆隨機森林樹 　　★完整函數索引，未來可以隨時查閱

結合影像增強技術及影像資料集以增進高速公路監視畫面之車輛辨識率

為了解決類別物件的問題，作者李沛昇 這樣論述：

目前國內高速公路各路段均設有 CCTV，這些監視器畫面均透過網路方式開放予民眾使用，但對於這些監視畫面僅能透過人為觀察來判斷是否塞車或是發生事故。在過去的研究裡已能利用這些監視畫面，透過深度學習裡知名的 YOLOv3 演算法來辨識監視畫面內之車輛，期望透過辨識結果來偵測或是預測該路段是否塞車。但由於當時使用於辨識的模型是由 COCO (Common Objects in Context)資料集訓練而成，且因為高速公路監視畫面的解析度並不高，因此研究結果對於監視畫面內的車輛辨識程度不如預期，亦會有誤判的情況發生。因此本研究為解決原先YOLOv3不足的缺點，欲使用YOLOv4來改善其功能，其方式

為將原本辨識的影像結果儲存下來，經人工判斷排除誤判結果影像後，來建立更適合於高速公路監視畫面的車輛影像訓練資料集。再搭配深度學習之影像增強技術將監視畫面放大，以及影像辨識方法裡的YOLOv4演算法，配合參數調整來訓練自己的影像辨識模型，以成為更適合於辨識高速公路監視畫面內車輛的深度學習模型。經實驗結果顯示，本研究重新訓練後的 YOLOv4 模型，對於 car 類別物件偵測辨識率為 93.8%，bus 類別物件偵測辨識率為 65.1%，而 truck 類別的物件偵測辨識率為 40.82%，整體平均錯誤率由 18%降低至 14%。而 car 類別 F1 數據由訓練前 0.93 提升至 0.96；b

us類別 F1 數據由訓練前 0.63 提升至 0.8；truck 類別 F1 由訓練前 0.58 提升為 0.62，表示本研究所提構想經實驗證實可行，表示本研究所提構想經實驗證實可行。