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AWS SDK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
AWS SDK的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦楊舒安寫的 開發聊天機器人，比你想的還簡單! 和饒孟桓的 LINE Bot by Python 全攻略：從Heroku到AWS跨平台實踐(iT邦幫忙鐵人賽系列書)都 可以從中找到所需的評價。
另外網站Aws api gateway key rotation也說明：The code uses the AWS SDK for Python to manage IAM access keys using these methods of the IAM client class: You also pay as new keys are created from key ...
這兩本書分別來自深智數位 和博碩所出版 。
國立雲林科技大學 資訊管理系 陳重臣所指導 周仲屏的 公文辨識資料整合系統-以公司部門為例 （2021），提出AWS SDK關鍵因素是什麼，來自於Google Cloud Vision、低成本、效率。
而第二篇論文逢甲大學 土木工程學系 林威延所指導 李俊陞的 基於 Cloud BIM技術平臺開發室内適地性服務(LBS)之研究–以室内路徑規劃爲例 （2021），提出因為有 建築資訊模型(BIM)、室內拓撲的重點而找出了 AWS SDK的解答。
最後網站Quicksight embed react - Transparency則補充：... technology. de 2019 You are going to need to get a url for your quicksight graphs whether that is from aws or whether you are using the sdk in your api.
開發聊天機器人，比你想的還簡單!
為了解決AWS SDK 的問題，作者楊舒安 這樣論述：
開發聊天機器人，比你想的還簡單！ 選對入門書籍，事半功倍，自信心也加倍～ 筆者本身非IT人，基於工作關係，才開始學聊天機器人，最能體會新手在學習時的痛苦。如果您曾經有想入坑的念頭，卻被密密麻麻的程式碼給嚇到，想放棄卻又不甘心，在徹底打消念頭之前，請先翻翻這本書吧～ 本書有別於多數的專業書籍，不只大量縮減程式教學的篇幅，盡可能的利用現有的線上工具，讓初學者只需動動滑鼠打打字，就能輕鬆做出專屬於自己的聊天機器人。 本書看點 ✪以「No Code / Low Code」的方式學習：降低入門障礙，輕鬆進入聊天機器人的領域。 ✪彈性學習：依照自己的需求選擇適合的工具，
無須照單全收。 ✪分段學習：依照自己的能力設定學習進度，擺脫趕鴨子上架，囫圇吞棗的惡性循環。 ✪自主學習：依照自己的狀況規劃，自行設計對話流程，不再侷限於千篇一律的樣板。 ✪採用2022年5月更新的最新功能：走在時代尖端，學習不落人後！ 本書適合讀者群/適用領域 ✪零基礎新手想找一本「無痛起步」的工具書。 ✪部落客、Youtuber、個人工作室、設計師…等等，想要加入自己的想法，又擔心看不懂程式請教工程師會被翻白眼。 ✪中小企業想自行開發商用智能客服，又擔心專業度太高，人員無法勝任。 ✪創業初期想先試水溫，正在猶豫要自己來，還是要花錢請專業人士。 ✪滿
腦子天馬行空的創意，無法接受坊間制式的Chatbot範本。 ✪想提升自己的競爭力。 ✪想學習第二專長卻不知從何下手。 ✪學生想找本一舉數得的工具書，寫完讀書心得報告，順便增加知識，還可以習得一技之長。
公文辨識資料整合系統-以公司部門為例
為了解決AWS SDK 的問題，作者周仲屏 這樣論述：
文件辨識系統適用於任何文書業務，文書工作不僅需花時間與人力資源去完成，文書業務不僅會直接影響公司整體營運亦會間接影響績效。最近有很多公司透過雲端服務開發屬於自己的文件辨識系統，如使用Google的Cloud vision、AWS的文件辨識及Azure的Computer vision。在文中應用雲端辨識服務及比較系統開發和購置的成本與時間，發現對於中小型企業而言，這樣的系統應用開發具有成本效益，將每份原本資料處理時間從30-40分鐘降至5-10分鐘，每份文件節省時間約30分鐘。在辨識檔案不壓縮的情況下，中文打字錯誤平均從每20字錯1字降至0字；數字打反或打錯機率從30%降至0%；英文打字錯誤從
每20組錯1組降至0組，辨識系統讓計算錯誤率降低，且日後如需查閱時，不再需要花費1-2工作天至倉庫尋找，只需花5-15分鐘完成確認，自行開發系統有顯著提升整體業務效率。
LINE Bot by Python 全攻略：從Heroku到AWS跨平台實踐(iT邦幫忙鐵人賽系列書)
為了解決AWS SDK 的問題，作者饒孟桓 這樣論述：
一書搞定：從初始化 LINE 聊天機器人到發送華麗的 FlexMessage！ 從 Heroku 跨足到輕量簡潔的 AWS Lambda！ ●深入淺出的教學，完全了解LINE聊天機器人的運作原理。 ●生動有趣的範例，完全活用LINE聊天機器人的各式功能。 ●勤勞樸實的開銷，完全探索LINE聊天機器人的免費資源。 本書改編自第11屆iT邦幫忙鐵人賽 Modern Web 組優選網路系列文章---《從LINE BOT到資料視覺化：賴田捕手》，介紹如何以 Python 來撰寫 LINE 聊天機器人。從註冊帳號、初始化 LINE 聊天機器人開始，一步步理解 LINE 聊天機器人
的運作方式，探索官方提供的各種功能以建構各式有趣的應用，並且比較在 Heroku/AWS 上佈署 LINE 聊天機器人的不同手段。 在工作場合，居家生活，人手一 LINE 的情況下，學習開發LINE聊天機器人成了一件增進工作效率、有益身心健康的嗜好。一個 LINE 聊天機器人可以幫我們查找資料，儲存訊息，定時呼叫，事件觸發。可謂所有的服務都有機會透過 LINE 聊天機器人來幫我們實現。本書旨在介紹 LINE 聊天機器人提供的各種功能，以及透過 Heroku/AWS 兩種不同平台開發 LINE 聊天機器人的方式。 💬四大主題 起始：LINE BOT SDK ●利用 Pyth
on 從頭打造 LINE 聊天機器人。 ●利用 Heroku 平台佈署 LINE 聊天機器人。 ●利用 LINE 官方功能裝備 LINE 聊天機器人。 擴充：Heroku Postgres ●資料庫的介紹和建立。 ●新增、刪除、修改、查詢的實際操作。 ●串接 LINE 聊天機器人的方式。 管理：Flask ●LINE 聊天機器人管理後台的架設。 ●Flask 的架構介紹。 ●Bootstrap 的應用。 整合：AWS Lambda ●利用 AWS Lambda 佈署LINE聊天機器人。 ●利用 DynamoDB 建立資料庫。 ●利用
CloudWatch 設定定時事件。
基於 Cloud BIM技術平臺開發室内適地性服務(LBS)之研究–以室内路徑規劃爲例
為了解決AWS SDK 的問題，作者李俊陞 這樣論述：
隨著資訊化的來臨，科技的快速發展也使得BIM在營建產業受到了重視。BIM技術所提供的方案已有能力提供詳細且完整的建築資訊。如今，BIM逐漸朝輕量化發展，根據需求提供必要的建築資訊以降低設備要求的門檻。因此，Autodesk開發出名爲Forge的雲端BIM應用程式(Cloud-BIM)，以開放API的方式讓使用者開發不同功能的應用程式。雖然Forge擁有各種的建築元件的幾何資訊，但就3D模型而言，3D模型形塑的空間資訊無法在Forge呈現。本研究透過Autodesk Forge提供的API，整合BIM豐富的建築資訊與GIS的地理空間資訊，在Forge應用程式中實現GIS相關的功能。