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MongoDB 入門的問題，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
MongoDB 入門的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦陳會安寫的 Python 資料科學實戰教本：爬蟲、清理、資料庫、視覺化、探索式分析、機器學習建模，數據工程一次搞定! 和龔正,吳治輝,閆健勇的 從Docker動手邁入全新DevOps時代：最完整Kubernetes全書都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自旗標 和深智數位所出版 。
大仁科技大學 藥學系碩士班 陳立材所指導 王耀庭的 中藥材資訊暨外觀辨識查詢系統之開發 （2021），提出MongoDB 入門關鍵因素是什麼，來自於中藥材辨識、雛型式生命週期法、行動應用程式。
而第二篇論文建國科技大學 電子工程系暨研究所 沈慧宇所指導 黃丞聿的 利用深度學習技術設計樹莓派的影像辨識分類系統 （2021），提出因為有 人工智慧、深度學習、樹莓派、大數據的重點而找出了 MongoDB 入門的解答。
Python 資料科學實戰教本：爬蟲、清理、資料庫、視覺化、探索式分析、機器學習建模，數據工程一次搞定!
為了解決MongoDB 入門 的問題，作者陳會安 這樣論述：
【題材涵蓋最全面！一本書掌握資料科學 / 數據工程必學 know-how！】 從大數據到人工智慧世代，其背後蘊含的關鍵技術與理論不脫資料科學、機器學習的範疇。基本上，資料科學需要的背景知識與技能相當的多，通常要會 Python 程式設計基礎、熟悉相關 Python 套件和模組的使用；再加上機器學習的基礎就是機率和統計，因此也免不了得學機率和統計知識，可說有一拖拉庫的主題等著你去學，也難怪市面上各主題 (程式基礎、統計、套件、機器學習建模...) 的專書滿坑滿谷，一時間實在讓人難以消化... 為了降低讀者初學資料科學面對的負擔以及混亂感，我們精心設計了這本入門實戰教本，秉
持讓讀者「買一本抵多本」的精神，本書一次涵蓋所有入門必須熟悉的重要題材，同時也將初學資料科學的脈絡梳理清楚。 在章節的安排上，本書從資料取得的網路爬蟲開始，提供一個標準 SOP 來幫助讀者從網路取得資料；接著說明資料科學必學的 Python 重量級套件，再接著介紹機率、統計和探索式資料分析的基礎知識，最後進入最熱門的機器學習、深度學習建模主題。 這一連串「取得資料 → 探索資料 → 預測分析」是一套完整的資料科學 / 數據工程實戰訓練，跟著本書掌握這些重要 know-how 後，就不難看懂網路上眾多資料科學、機器學習專案的 Python 程式碼和線上教材，甚至參與資料科學、機器
學習的網路競賽；希望本書能協助讀者開啟資料科學家 / 數據工程師的成功之路！ 本書特色 □ 資料科學三部曲：取得資料 → 探索資料 → 預測分析 □ 一次補足最入門的統計和機率基礎 □ Python 開發環境與基礎語法快速上手 □ 從網頁爬蟲、資料清理到資料視覺化，快速完成資料探索的預處理程序 □ 將清理後的資料存入 SQL 資料庫，便於日後存取利用 □ 實踐資料科學的四大套件：NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn 一次掌握 □ 用 Scikit-learn、tensorflow.Keras 套件實作最熱門的 AI 機器學習應用
中藥材資訊暨外觀辨識查詢系統之開發
為了解決MongoDB 入門 的問題，作者王耀庭 這樣論述：
中草藥科學已成為全球先進國家極有興趣探究的議題，中藥材之使用更被各國列為醫療發展之重點推動項目之一。台灣因為中醫藥的發達而取使用中藥材之機會較為普及，但中藥材相關的各類資訊並不如西藥那般的明確與容易獲取，近來因為中西藥併用於疾病治療而產生交互作用導致藥物不良反應惡化疾病及危害健康之報導亦時有耳聞；另外在中藥材處方及調劑上誤判中藥材更可能影響病患之疾病療效及造成毒害。因此中藥材的正確辨識與中西藥交互作用一直是中藥科學研究與臨床應用最重要的課題之一，且建立含常見易混淆中藥材及中西藥交互作用資料之中藥材辨識資料庫是必需的，這樣的資料庫可以用在醫療人員執業，也可以輔助藥學系學生在中藥課程之學習，更可
以提升教師的教學成效與品質。本研究是透過雛型式生命週期法(prototyping life cycle)的開發方法，系統開發環境以Windows作業系統為主要選擇，設計模式選定三層式模型，以前端瀏覽器搭配後端伺服主機，結合資料庫的架構。客戶端應用程式使用HTML5為主要的程式設計語言。應用程式伺服器使用Node JS為主要的程式設計語言。資料庫伺服器使用MongoDB為資料庫管理系統。最後結合行動應用程式(application, App)。經過持續不斷的討論及修正，我們開發出包含常見易混淆中藥材及中西藥交互作用資訊的中藥材資訊暨外觀辨識查詢系統，可提供相關醫療人員及學習者當下的需求而有所幫助
，進而最終達到維護與提升民眾用藥安全的目標。
從Docker動手邁入全新DevOps時代：最完整Kubernetes全書
為了解決MongoDB 入門 的問題，作者龔正,吳治輝,閆健勇 這樣論述：
全方位Kubernetes權威指南 多年累積精華內容，涵蓋最新特性、應用 Kubernetes是由Google開源的容器集群管理系統，為容器化應用提供了資源調度、部署運行、服務發現、擴縮容等一系列功能。Kubernetes也是將「一切以服務（Service）為中心，一切圍繞服務運轉」作為指導思想的創新型產品，它的功能和架構設計自始至終地遵循了這一指導思想。構建在Kubernetes上的系統不僅可以獨立運行在物理機、虛擬機集群或者企業私有雲上，也可以被託管在公有雲上。 本書總計12章，分別講解Kubernetes的基本概念、實踐指南、核心原理、開發指南、網路與儲存、運行維護指南、新
特性演進等內容，在生產環境中可能出現的問題，舉出了大量典型案例，比如安全設定方案、網路方案、共用儲存方案、高可用方案及Trouble Shooting技巧等，具有很強的實戰指導意義。 本書的內容也隨著Kubernetes的版本更新不斷完善，目前涵蓋了Kubernetes從1.0到1.19版本的主要特性，努力為Kubernetes使用者提供全方位的Kubernetes技術指南。 【適合讀者群】 本書目標讀者範圍很廣，有些大專院校也採用了本書作為參考教材。 考慮到Kubernetes的技術定位，以下讀者適合購買和閱讀本書： ．資深IT從業者 ．研發部門主管 ．架構師
（語言不限） ．研發工程師（經驗不限） ．運行維護工程師（經驗不限） ．軟體QA和測試工程師（兩年以上經驗） ．以技術為主的售前工作人員（兩年以上經驗） 專業推薦 中國移動資訊技術中心研發創新中心（平台能力共用中心）副總經理 張春
利用深度學習技術設計樹莓派的影像辨識分類系統
為了解決MongoDB 入門 的問題，作者黃丞聿 這樣論述：
本篇論文利用人工智慧 (AI - Artificial Intelligence) 之深度學習 (Deep Learning) 技術並結合樹莓派(Raspberry Pi)硬體以辨識分類不同的工業元件影像，並依照辨識的結果以檢索大數據資料庫MongoDB查詢對應代號的相關資訊，以利後續工廠自動化分類作業。由於不同工業元件影像有其一定的相似程度，並且工業元件所放置位置與光線亮度也會影響到辨識的結果，因此本篇論文研究設計並訓練機器學習模型結構與權重參數以確保工業元件的辨識分類準確度，相關的系統架構與系統設計不僅可以節省人力成本與提高辨識分類效果，並且更有利未來許多無人的工廠自動化作業流程。本研究
主要分為三大部分：(1) 硬體設計硬體設計主要是利用樹莓派結合攝影鏡頭跟LED燈罩，然後設計一個框架把樹莓派結合攝影鏡頭跟LED燈罩固定在一定的高度，用來進行影像辨識。(2) 工業元件辨識分類系統工業元件辨識分類系統設計是利用人工智慧深度學習技術，建立一 個模型用來辨識分類工業元件的準確度。(3) 連接大數據資料庫MongoDB因為工業元件的相關資訊量龐大，所以需要依靠大數據資料庫MongoDB來儲存資訊，再利用辨識分類出來的工業元件代號去搜尋大數據資料庫MongoDB的相關資訊。關鍵詞：人工智慧、深度學習、樹莓派、大數據。