GitHub 影片 下載的問題，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

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GitHub 影片 下載的問題，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 

GitHub 影片 下載進入發燒排行的影片

基於國教課綱資訊科技領域建構自動化 Web 線上學習平台

為了解決GitHub 影片 下載的問題，作者盧韋宏 這樣論述：

十二年國教課綱於108年正式上路，而去年正是全部採用新課綱的學期。由於課綱領域眾多且又細分成各式的項目，光是教育部提供的科技領域課綱文本平均字數就超過三萬字，學生和老師難以完全理解課綱所闡述的內容。根據12年國教願景架構圖，可以得知課綱具有三大基本理念，自發、互動以及共好。本論文基於此理念來建構108課綱的Information and Technology領域之線上學習平台，IT108。透過分析課綱，建立完整學習脈絡，以減少課程之間的難度落差，以及運用留言討論與分享筆記、清單的功能讓有相同興趣的同好可以互相切磋學習交流，來打造出可以讓學生學習與老師備課的社群學習環境，更可以一步進行偏鄉扶助

，提供完整的教育資源來達到偏鄉反轉。IT108自動記錄分析使用者學習操作，藉由整合Funk SVD和Random Forest建立推薦系統，建立適性化推薦的Web線上學習平台。

跟著 Docker 隊長，修練 22 天就精通：搭配20小時作者線上教學，無縫接軌 Microservices、Cloud-native、Serverless、DevOps 開發架構

為了解決GitHub 影片 下載的問題，作者EltonStoneman 這樣論述：

　　容器化虛擬技術早已成為工程師必備的技能，無論專案開發的規模大小、採用哪個作業系統、整合了多少技術，清一色都會採用Docker作為開發工具，不管是開發人員、維運人員，Docker都是業界必備的謀生工具。雖然 Docker 的常用命令不到 20 個（全部也不過50幾個），小編知道很多前輩會說網路上的參考手冊和範例看一看就夠了，只是單純要把應用程式打包成容器或許如此（本書前四章就講完了），不過Docker早已發展成完整的生態系統，只懂得命令絕對不夠（後面還有十八章）。   　　作者 Elton Stoneman 是經驗豐富的 Docker Captain（Docker 隊長，全球僅 50 多

位的官方種子講師），堪稱是最知名的容器化技術傳教士之一。本書不是坊間常見的命令參考手冊，而是作者在工作上應用容器技術的經驗大全，從最基本 Linux、Windows、Mac 等不同平台的操作差異，到實務上如何融入 Misroservice、Serverless 等開發架構，如何搭配 CI/CD pipeline 滿足 DevOps，或是多容器的管理和負載平衡、應用程式的監控與指標、不停機更新…等，這些工作上一定會遇到的情境，一般課程、教材都不會提，網路資訊也很零碎，只有跟著 Docker 隊長的腳步，精通容器部署、管理與維運，才能無縫接軌手上任何開發專案。   　　業界工程師一定要會！ 　　容

器部署、管理與維運工具完全整合，包括 Swarm、Kubernetes、Jenkins、Gogs、GitHub、Prometheus、Grafana、ElasticSearch、Fluentd、Kibana、Anchore、Redis、Nginx、Traefik…。   　　下班、午休偷偷學，22 天讓你實力開外掛 　　本書適用於任何背景的讀者，不管是開發人員、維運人員，或是您習慣 Mac、Linux和Windows系統，都可以輕鬆學習。各章設計了豐富範例和課後練習題增加實務經驗，每一章節主題明確，並會相互參照、補充，值得您每天犧牲1~2小時的午休或下班時間，只要 22 天就可以精通 Dock

er。   　　搭配專屬線上學習資源 　　本書包含了許多Dockerfile和應用程式範例，可以從作者GitHub和旗標網站上下載取得完整範例檔案和程式碼。作者也特地為本書錄製長達 20 小時的線上教學影片，強烈建議您搭配本書進行學習，相輔相成、效果加倍。reurl.cc/7rOZNd    本書特色   　　● 建構Docker映像檔和容器管理 　　● data volumes、虛擬網路、安全性配置 　　● 使用Docker Compose 串聯、配置多容器應用程式 　　● 使用 Docker Swarm調度、管理、部署分散式應用程式 　　● 建構CI/CD的工作流程 　　● 優化Docke

r image的大小、速度和安全性 　　● 啟用狀態檢查、相依性檢查讓應用程式自我修復錯誤 　　● 整合 Prometheus、Grafana，打造容器監控指標儀表板 　　● 協同Jenkins 打造自動化CI/CD Pipeline 　　● 自動發佈更新、降版還原、自動化修復，打造不停機運作 　　● 透過反向代理、訊息佇列來達成非同步溝通 　　● 整合Elasticsearch、Fluentd、Kibana建構應用程式的日誌模型 　　● 使用線上 Play with Docker 環境模擬多容器的叢集架構 　　● 本書由施威銘研究室監修，書中針對原書進行大量補充，並適當添加註解，幫助讀者更加

理解內容。 　　● 搭配豐富學習資源： 　　→實務案例從做中學，GitHub 範例檔案同步更新 　　→各章節設計有【課後練習】，有效累積實務經驗 　　→搭配20小時專屬線上教學，效果加倍：reurl.cc/7rOZNd 　　→範例 + 旗標 Bonus：www.flag.com.tw/bk/st/F1126

同儕程式碼審查於資料結構課程的實施方法與學習成效改善之行動研究

為了解決GitHub 影片 下載的問題，作者詹淯森 這樣論述：

程式碼審查的概念除了被軟體行業大量運用外，近年也開始被導入到教學領域中，由於諸多研究都證實了導入了程式碼審查的教學模式，確實能夠提高學習成效，因此本研究旨在探究何種程式碼審查方式能夠更好激勵學生的學習動機與改善學習成效，並且同時盡可能地降低教師的工作量。 本研究將學生分為實名組與匿名組實行同儕程式碼審查一個學期，每次作業都要求每位學生需要對至少三名同儕進行審查評分與意見回饋，研究數據通過問卷調查與學生的審查意見收集，本研究也設計了作業自動批改架構，藉此有效降低教師工作量。 研究結果透過迴歸分析顯示兩組樣本的學習動機與學習成效皆有顯著提升，然而兩組樣本在比較過後並未有顯著差

異；實名組的學生，因可以知道誰是程式碼的主人，而在評論時會比較注意用詞，並且較少給出無用評論；匿名組的學生，因不知道誰是程式碼的主人，評論上較為客觀，也更敢給予真實的意見，但較多學生給出無用的審查意見敷衍了事。 總體來說，本研究提出的程式碼審查架構確實能夠增加學生的學習動機與學習成效，學習態度方面則為實名制較佳，實名制相較於匿名制，能讓學生更為負責任，學習成效方面也是實名制更佳，但兩種程式碼審查方式並沒有太大的差別。