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JavaScript 條件判斷的問題，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
JavaScript 條件判斷的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦黃俊壹(阿壹)寫的 圖像 Angular 開發入門：打造高靈活度的網頁應用程式(iT邦幫忙鐵人賽系列書) 和蕭國倫,姜琇森,羅云涔,章家源,劉耘圻,劉憶蓁,何霆鋒的 Python人工智慧程式設計入門：使用Microsoft Azure雲端服務都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自博碩 和深智數位所出版 。
國立中興大學 土木工程學系所 楊明德所指導 黃正昌的 應用體感於全景虛擬旅遊系統之互動 （2016），提出JavaScript 條件判斷關鍵因素是什麼，來自於手勢、全景影像、互動。
而第二篇論文國立中興大學 資訊科學與工程學系 陳煥所指導 莊建福的 基於支持向量機線上互動式心律不整分析專家系統之設計與實現 （2015），提出因為有 心電圖、心律不整辨識、支持向量機的重點而找出了 JavaScript 條件判斷的解答。
圖像 Angular 開發入門：打造高靈活度的網頁應用程式(iT邦幫忙鐵人賽系列書)
為了解決JavaScript 條件判斷 的問題，作者黃俊壹(阿壹) 這樣論述：
本書內容改編自第 12 屆 iT 邦幫忙鐵人賽 Modern Web 組佳作網路系列文章 《Angular 全集中筆記》 Angular 是 Google 所發展出來的完整前端框架，可以用來開發網頁、桌面與行動等各種應用程式；也提供了 Angular CLI 來簡化開發過程中事務型的作業。 本書以循序漸進的方式，一層一層地由淺入深的介紹 Angular 前端框架，並搭配著圖像說明與實務案例，讓讀者更容易了解如何利用 Angular 開發高靈活性的應用程式。 目標讀者 1. 對前端框架有興趣的初學者。 2. 想要完整了解 Angular 前端框架的前端工程師。
3. 想轉職前端工程師的大大們。 本書特色 從零開始介紹 Angular 的基礎知識、各種類型的元件、依賴注入等核心內容，幫助讀者快速入門。 利用圖像化方式說明 Angular 各種觀念，幫助讀者更容易地了解在多種不同程式或元件間的抽象互動。 透過變動的需求範例程式，從簡入深的使用 Angular 各種概念，帶領讀者更容易地連結前端技術與使用者需求。 完整介紹 Angular CLI 各種命令，讓讀者熟悉在開發過程中，利用 CLI 命令簡化事務型的作業。 專業推薦 目前世面上講授 Angular 的中文書籍很少，但這本「圖像 Angular 開發入門」非常適合新手入
門，對於想要進入前端框架領域的新手來說，是個相當不錯的選擇。書中講解不少 Angular 實戰開發中必須瞭解的重要觀念，搭配著完整的範例程式碼，初學者可以直接從線上就能體驗 Angular 的開發過程，也可以透過互動的方式快速掌握精髓之處。 多奇數位創意 技術總監、Google Developer Expert、Microsoft MVP ———————————————Will 保哥 | 2021/8/16 部落格：blog.miniasp.com/ 臉書專頁：www.facebook.com/will.fans/
應用體感於全景虛擬旅遊系統之互動
為了解決JavaScript 條件判斷 的問題，作者黃正昌 這樣論述：
隨著2005年Google在全球開放街景服務，使得一般民眾都可以簡單地規劃旅遊路徑與實景導覽。但是Google全景影像，需不斷對街景畫面進行點擊以改變視角，易於點擊錯誤，造成不便。故2013年有研究可以Google 街景服務進行自動化影像串流，大幅的降低了使用門檻。但若欲任意瀏覽興趣景物，必須暫停串流，再不斷點擊影像畫面，故無法在整個使用的過程中，完全解決不斷點擊的問題。為免除不斷點擊，體感互動是可不須點擊實體按鍵的互動方式，例如Wii、Kinect或Leap Motion。但是，其動作感測皆須透過額外的特定軟硬體整合裝置，硬體門檻較高。本研究將使用一般性的視訊鏡頭，感測手勢動作與實景導覽互
動。本研究的手勢動作，可以五指張開以播放串流，以及一指表示暫停串流，並分別以邊界條件判斷上、下、左、右位移來改變垂直與水平角。最後可以握拳以完全靜止任何動作。透過手勢控制街景串流以及改變視角。使得在整個全景影像導覽過程中，可保有解決不斷點擊畫面，以及降低硬體裝置限制門檻兩大問題。當本研究手勢體感與街景影像的整合流程，未來將可複製一樣的使用方式，使用各種不同行動裝置的前置鏡頭，來辨識手勢與街景導覽互動，滿足一般民眾不同平台裝置的使用需求。
Python人工智慧程式設計入門：使用Microsoft Azure雲端服務
為了解決JavaScript 條件判斷 的問題，作者蕭國倫,姜琇森,羅云涔,章家源,劉耘圻,劉憶蓁,何霆鋒 這樣論述：
結合Python與Azure服務的AI程式實作 快速開發實用AI服務 【本書內容】 隨著 AI 應用崛起，許多科學計算、數據分析的函式庫與套件紛紛出籠，大都支援或直接使用 Python 語言來開發，因此本書結合AI 與Python、Azure的應用，協助讀者建置智慧型應用程式。 為了讓讀者了解簡單的機器學習功能，本書學習單元分成兩大類： Python 基礎語法教學及Python 結合Azure API 的應用教學範例。 各範例內有詳細文字解說並結合圖片，讓使用者可以透過圖文吸收更快更容易上手。 Azure 認知服務分成決策、語言、語音、辨識，針對以上四大主軸分
別有不同的功能及運用，Azure 針對學生帳戶還有免費點數可以使用，因此使用者進入的門檻很低，而且Python 的用途廣泛，可以內建數據分析函式庫作大數據分析、網頁爬蟲資料等。運用Azure 只要簡單建立資源，便能開始使用，而且附有災難備份支援，可以在發生重大問題時，保有原本資料。 全書範例的解說使用較簡單而精簡的詞彙和語句，讓使用者能較好理解。 有些功能需要結合Python 程式碼，本書也有標上程式碼註解，讓對於初嘗程式碼的學習者可以較無負擔也較無壓力的開始建立現代流行的AI 服務應用。 適合讀者群 本書結合AI 與Python，適合初階至中階接觸Python者。 本書特色
1.基礎Python重點語法教學，新手也可以快速上手 2.經典基礎範例教學，快速掌握語法邏輯 3.Azure認知服務實用範例詳細解說，一次了解Azure認知服務應用 4.結合Python與Azure服務的AI程式實作，快速開發實用AI服務
基於支持向量機線上互動式心律不整分析專家系統之設計與實現
為了解決JavaScript 條件判斷 的問題，作者莊建福 這樣論述：
心臟疾病一直是人類的主要死亡原因，更是台灣死亡率的前三名，由於心臟疾病不易由外觀條件判斷，所以需要長期的追蹤，但國內醫療資源有限，因此近年來不斷有許多心電圖自動辨識演算法的相關研究被提出，但是，在這些研究中只使用固定樣本，所以準確率以及能夠辨識的病症上，會有一定限制，所以如果在取得病患心電資料後能夠讓醫生修正疾病分類標籤並加以訓練的話，或許可以突破這些限制，很可惜，目前為止並沒有一套能夠讓醫生直接參與訓練的系統。所以，本論文提出基於支持向量機之線上互動式心律分析專家系統模型並實作，並過特別設計的互動式心電圖表校正系統，讓醫生能夠簡單的參與回饋與修正，以期不斷的改進現有的辨識演算法。首先，使用
MIT-BH資料庫的心電圖資料建立基本的支持向量機模型，建立好的基礎模型已經具有一定的辨識率，接著用基礎模型進行辨識病人的心律不整資料並得到辨識結果，回饋方式是由醫生透過線上互動式操作介面檢查辨識結果，將辨識錯誤的資料進行修正，然後將修正過後的資料加入訓練資料集，產生新的辨識模型。從最後實驗結果得知，經由每次的回饋並重新訓練SVM模型後可以提升疾病辨識準確率。