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Python class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 class的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦Bilokon, Paul A.寫的 Python, Data Science, and Machine Learning 和Downey, Allen的 Modeling and Simulation in Python都 可以從中找到所需的評價。
另外網站Classes - MakeCode也說明：Classes in Python follow a definition format similar to other object-oriented languages. The classes can have members that are either public or private. The ...
這兩本書分別來自 和所出版 。
國立交通大學 生物資訊及系統生物研究所 尤禎祥所指導 謝明修的 布里斯洛中間體自由基反應機制之理論研究 （2021），提出Python class關鍵因素是什麼，來自於布里斯洛中間體、反應機構、自由基、含氮雜環卡賓、轉酮醇酶。
而第二篇論文國立高雄師範大學 軟體工程與管理學系 李文廷所指導 黃傳鈞的 電子圖檔表格辨識之可變式卷積神經網路模型 （2021），提出因為有 人工智慧、卷積神經網路、可變結構神經網路、表格提取、結構識別的重點而找出了 Python class的解答。
最後網站Python Classes and Objects [With Examples] - Programiz則補充：Like function definitions begin with the def keyword in Python, class definitions begin with a class keyword. The first string inside the class is called ...
Python, Data Science, and Machine Learning
為了解決Python class 的問題，作者Bilokon, Paul A. 這樣論述：
Python class進入發燒排行的影片
VBA到Python程式開發202002第9次上課(安裝BeautifulSoup與find方法&id與class 抓取資料&抓取屬性資料(超連結與圖檔)&爬取TQCPLUS官網&YAHOO新聞&ETTODAY新聞&台銀外匯&加上headers爬蟲與反爬蟲)
01_重點複習與安裝BeautifulSoup與find方法
02_範例二用id與class 抓取資料
03_範例三抓取屬性資料(超連結與圖檔)
04_爬取TQCPLUS官網的證照名稱
05_結果存為CSV與下載YAHOO新聞
06_下載YAHOO與ETTODAY新聞
07_下載台銀外匯與輸出CSV檔
08_加上headers爬蟲與反爬蟲
完整教學
http://goo.gl/aQTMFS
吳老師教學論壇
http://www.tqc.idv.tw/
教學論壇(之後課程會放論壇上課學員請自行加入)：
https://groups.google.com/forum/#!forum/tcfst_python_2020_4
課程簡介：入門
建置Python開發環境
基本語法與結構控制
迴圈、資料結構及函式
VBA重要函數到Python
檔案處理
資料庫處理
課程簡介：進階
網頁資料擷取與分析、Python網頁測試自動化、YouTube影片下載器
處理 Excel 試算表、處理 PDF 與 Word 文件、處理 CSV 檔和 JSON 資料
實戰：PM2.5即時監測顯示器、Email 和文字簡訊、處理影像圖片、以 GUI 自動化來控制鍵盤和滑鼠
上課用書：
參考書目
Python初學特訓班(附250分鐘影音教學/範例程式)
作者： 鄧文淵/總監製, 文淵閣工作室/編著?
出版社：碁峰 出版日期：2016/11/29
Python程式設計入門
作者：葉難
ISBN：9789864340057
出版社：博碩文化
出版日期：2015/04/02
吳老師 109/9/23
EXCEL,VBA,Python,自強工業基金會,EXCEL,VBA,函數,程式設計,線上教學,PYTHON安裝環境
布里斯洛中間體自由基反應機制之理論研究
為了解決Python class 的問題，作者謝明修 這樣論述：
含氮雜環卡賓（N-heterocyclic carbene）催化之化學反應中，布里斯洛中間體（Breslow intermediate）扮演重要的催化角色。布里斯洛中間體能以親核基（nucleophile）或自由基（radical）之形式參與反應。本論文探討布里斯洛中間體之自由基特性及形成機制（mechanism），其自由基可從氫自由基轉移或直接氧化形成。安息香縮合反應（benzoin condensation）中，布里斯洛中間體將氫原子轉移至苯甲醛（benzaldehyde）以形成自由基，此自由基可結合形成安息香產物，或排除反應之副產物，使其重新進入催化反應。唯此路徑之反應能障高於傳統非自
由基路徑。此研究亦探討四種布里斯洛中間體之不同電子組態的位能面。其中烯醇鹽（enolate）形式能產生偶極束縛態（dipole-bound state），此為產生自由基之新路徑；拉電子基（electron-withdrawing group）以及立體障礙基（bulky groups）可穩定基態。另外，我們亦研究布里斯洛中間體之碎片化（fragmentation）與重組（rearrangement）。布里斯洛中間體之催化反應可能因其碳氮鍵斷裂而中止，形成碎片。我們證實其反應中可以形成自由基，亦可形成離子。反應趨向之路徑與布里斯洛中間體之羥基的質子化型態有關。碎片化反應亦可視為轉酮醇酶（tran
sketolase）中之噻胺（thiamin）催化反應中之副反應；此研究證實轉酮醇酶透過限制布里斯洛中間體之結構與質子化型態，使其碳氮鍵斷裂需更高之反應能量，進而抑制此副反應。
Modeling and Simulation in Python
為了解決Python class 的問題，作者Downey, Allen 這樣論述：
Allen B. Downey is a Boston-area professor of Computer Science at Olin College and the author of a series of open-source textbooks related to software and data science, including Think Python, Think Bayes, and Think Complexity. His blog, ＂Probably Overthinking It,＂ features articles on Bayesian prob
ability and statistics. Downey holds a Ph.D in computer science from U.C. Berkeley, and M.S. and B.S. degrees from MIT.
電子圖檔表格辨識之可變式卷積神經網路模型
為了解決Python class 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。