GitHub 設定的問題，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

JS絕對版本相容性：Webpack+Babel完美結合開發實戰

為了解決GitHub 設定的問題，作者姜瑞濤 這樣論述：

　　零基礎前端開發新手也能輕鬆上手的前端 Pre-process 自動化編譯！ 　　許多初學者剛開始學習前端開發時，面臨搜尋引擎中紊亂無條理的前端框架教學資料，仍搞不清楚到底要學什麼；即使寫好所有 Pre-process，卻沒有一個前端自動化工具編譯這些 Pre-process。 　　Webpack 與 Babel 為現代前端工程領域最核心的兩大工具，就是自動化編譯的救星！本書系統性的撰寫風格就是引導你入門 Webpack 與 Babel 的指南針，讓你成為一位概念清晰又操作泰然的開發者。 　　【Webpack＋Babel 兩大核心工具完全攻略！】 　　本書精選 Webpack 以及

Babel 兩大主題編排而成，Webpack 部分為前 8 章，Babel 部分則為後 4 章，兩部分之區分相輔相成，讓讀者更方便參考，知悉兩大核心工具的精髓。 　　◎[Webpack] → CSS 引入／ES6 模組／CommonJS／資源出入口實作／最常用外掛程式開發／前置處理器 file-loader 及 url-loader 配置與使用／環境設定／模組熱替換／性能最佳化 　　◎[Babel] → 安裝設定及轉碼／外掛程式的選擇／babel-polyfill 的使用／@babel/preset-env 的使用／@babel/plugin-transform-runtime 的使用／最

常用工具應用全集／入門原理介紹 　　◎本書程式實作適用於 Webpack v5.0.0 與 Babel v7.0.0 後版本 本書特色 　　JavaScript Developer 必備的工具書！ 　　★ 自己學或產業開發都派得上用場 　　自學者或 IT 產業人士無需再感到孤單，本書實用性極高，從【入門概念到開發應用】一次打包給你，是十分值得入手的 JS 工具用書選擇。 　　★ 系統性整理的撰寫風格 　　本書主要用【系統性的整理手法】來梳理 JS 新手使用 Webpack 與 Babel 較不容易理解的概念，讓新手讀者輕鬆上手。 　　★ 範例程式 Bonus！ 　　本書搭配完整的

code 於深智官網，【免費下載】，方便讀者跟著每個章節步驟實作時更容易掌握 JS 所具備的細節，找到自己的開發價值。  

GitHub 設定進入發燒排行的影片

殘差全連接層之神經網路系統

為了解決GitHub 設定的問題，作者蘇柏暐 這樣論述：

近年來神經網路已有許多發展，其中影像方面的的進展是特別顯著的，隨著硬體進步，以前許多演算法可以在有限時間內做更多的嘗試。神經網路現行常用的一個方法是全連接層(Fully-Connected Layer)，每一層之間連接都會帶有許多權重進行正向傳播(Forward Propagation)，且是一層接著一層的。我們基於此將全連接層進行跨層連結，比較不同的跨層類別之間的的正確率，確認跨層連結對於正確率有提升。本論文使用 Python/Tensorflow/Keras，建構圖像分類神經網路，我們會先使用 ResNet 用於萃取特徵，再來串接全連接層，在透過不同連結方式來比較，並使用不同資料集確保公

正性。

Kotlin Collection全方位解析攻略 : 精通原理及實戰，寫出流暢好維護的程式（iT邦幫忙鐵人賽系列書）

為了解決GitHub 設定的問題，作者范聖佑 這樣論述：

本書內容改編自第 12 屆 iT 邦幫忙鐵人賽 Software Development 組佳作網站系列文章 《新手也能懂的 Kotlin Collection 賞玩門道》 　　集合（Collection）是各程式語言裡常見的資料類別，在 Kotlin 裡共有 Array、List、Set 及 Map 四種，在標準函式庫裡提供一系列設計精妙的集合 API，若能好好運用，可以減少很多重複冗長的工作，對操作資料有很大的幫助。本書專為 Kotlin 開發者設計，透過技法、心法、實戰三部份，系統化的解釋 Kotlin 集合的原理、功能及應用，是一本 Kotlin 開發者桌上必備的工具書。 本書

特色 　　技法： 　　依不同目的及特性將 Kotlin 集合分類，綜覽超過 200 個方法，搭配範例程式碼及速查地圖，豐富讀者對操作技法的認識。 　　心法： 　　要掌握 Kotlin 集合，除了要精通語法外，也需通曉實作原理。書中透過閱讀標準函式庫的原始碼，陸續討論語法設計、命名邏輯及組合技等心法。 　　實戰： 　　只有理論是不夠的，唯有搭配實戰才能將知識落實在日常任務裡。透過情境解題，綜合運用集合的功能來面對各種資料處理情境，活用從心法與技法學到的知識。 專業推薦 　　作者以《技法》、《心法》以及《實戰》三大篇幅來帶領讀者瞭解 Kotlin Collections 的 What、W

hy、以及 How，協助 Kotlin 開發人員融會貫通，信手捻來高表達力且高品質的程式碼。── 上官林傑（Eric）Google 全球開發者計劃台灣香港及南亞區經理 　　無論你是新手或是老手，Kotlin 都值得一學，而 Collection 是日常處理各式各樣 Flow 的重要角色。本書透過合理的難易度安排，除了能像工具書使用外，也用更高的角度去觀察 Kotlin Collections 站在 Java Collections 巨人肩上的設計巧思。── 黃健旻（Vincent）Google 官方認證 Kotlin 技術專家 　　本書從不同角度，深入剖析 Kotlin Collectio

n 的各種細節，處處都值得參考及研究。讀者在閱讀後，不只能學到 Collection 的用法，還可以感受到 Kotlin 設計的思考脈絡，以另一種視角享受寫程式的樂趣。── 趙家笙（Recca）Taiwan Kotlin User Group 主辦人  

電子圖檔表格辨識之可變式卷積神經網路模型

為了解決GitHub 設定的問題，作者黃傳鈞 這樣論述：

隨著數位時代的演進，許多的傳統報章雜誌與文件等資料正逐步走向數位化的儲存與呈現，如何從電子文件中快速取得重點是一大新課題。在電子文件中，表格通常是彙整文件中整體資訊，並以結構性的輸出展現，方便讀者快速理解文中的內容。在深度學習等知識問世以前，較為傳統的表格檢測方法依據預先設定的規則或一些位於PDF中的基礎資料(列印方式、邊界定義、線段長)，這類以資料驅動的「啟發式」學習法可能存在以下幾個主要的缺失：1. 辨識不穩定性，包含表格定義的準確度、表格結構的完整度、文件內容的複雜度等資料都大大影響著辨識出來的結果；2. 輸入格式限制，為了盡可能減少辨識的失誤率，在輸入模型的資料上也有諸多限制，包括輸

入的格式是否滿足演算法，使得模型的泛用度不足問題。與前人設計的表格辨識模型相比，本研究發展可變式卷積神經網路模型(Deformable Convolutional Neural Network Model for Table Detection, DCNN-TD)從電子文件中提取表格，經可變卷積具備可變動的閥值，可以更有效的搜尋表格位置，達到節省運算週期與時間，同時優化提取結果的精度，並以Marmot Extended資料集作為驗證；基於計算精度(precision)、召回率(recall)、F1得分(F1-score)所獲得之資料佐證研究提出的系統有效性。就研究結果得出以下貢獻：1.相較其他

研究有較高之表格辨識度；2. 識別所需的運算週期減少，所花的時間縮短，提升了整體的效率；3. 統一化輸入資料的格式，提升了模型對輸入資料的泛用度；4.整理出完整的辨識流程、說明，並引入實例進行運算以確認實務應用。後續也將持續深入更複雜的表格內容進行研究，包含內容的資料輸出、特殊符號的加強辨識等項目，以持續提供更便利的表格辨識技術為目標，令後續專家與學界能運用此系統，提供支持與服務。