git中文的問題，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

完整學會Git, GitHub, Git Server的24堂課(第二版)

為了解決git中文的問題，作者孫宏明 這樣論述：

★強勢改版★　FB讚破百 + 連續二年Git中文書籍銷售冠軍 　　* 重新繪製插圖並強化說明，讓學習更順利 　　* 相關軟體與操作介紹全部更新到最新版本 　　有人說Git很難！筆者從事資訊業將近二十年，學過許多新技術，深知不論技術難易，只要能夠找到好的學習途徑，由淺入深、循序漸進，就可收事半功倍之效！ 　　本書先從單機操作模式開始，讓讀者瞭解Git的運作方式和基本用法，包括如何使用設定檔和操作Git檔案庫，以及建立分支、合併分支和解決衝突。在具備穩固的基礎之後，再來學習Git GUI程式，以及Git在團隊開發模式的應用。接著介紹GitHub、Bitbucket、GitLab等提供Gi

t服務的網站，讓讀者可以和全世界的專案開發人員交流，提升程式開發的經驗和能力。本書最後部分是介紹架設Git Server的幾種方法，讓每一個專案開發團隊都可以依照自己的軟硬體環境，選擇適合的方式來控管專案。 　　*對於「專案開發人員」來說，本書用最有效率的方式，幫助你完整學習Git的操作技巧和應用。 　　*對於「專案管理者」來說，本書告訴你如何檢視專案開發的各種統計圖，讓你隨時掌物專案開發的狀況。 　　*對於「MIS人員」來說，本書提供建立Git Server的幾種方法，讓你可以自行規劃最適合的作法。 　　*本書附錄提供Git常用指令的詳細用法和說明，當操作Git GUI程式，卻找不到

需要的功能時，一個簡單的Git指令，往往可以在彈指之間，解決您的問題。

git中文進入發燒排行的影片

基於類神經演算法與機器視覺應用於玻璃加工製程瑕疵檢測

為了解決git中文的問題，作者陳萬軒 這樣論述：

傳統玻璃檢驗多以人工辨識為主，礙於人眼辨識能力有限而在精確程度上有所欠缺，人工檢測費時費力，常因成本及時間考量而無法全數完成抽檢項目；某些生產商目前採用AOI光學檢測建立機台等方法辨識玻璃相關產品，但昂貴的建置成本及辨識率令多數人望而卻步，且有著諸多環境限制。近年來人們逐漸將視線轉移到AI身上，目前深度學習發展迅速，隨著機器學習領域的成熟，高效能圖形處理器GPU的技術提升，大大提升了數值運算的速率，AI經由訓練後能自行定義瑕疵範圍，進一步辨識未知的瑕疵影像，原先AOI所蒐集辨識的瑕疵影像能進行AI模組的前期訓練，大幅提升判斷準確率，因此本研究將探討各種AI設備辨識方法搭配並比較辨識速率與準確

率以供生產商參考應用。本研究辨識的圖像類別共有三種，分別為正常、刮痕、污漬，結合自行拍攝取樣的玻璃照片影像集，共有1000張影像、200個瑕疵。其中使用800張影像做為訓練集(08)，100張影像做為測試集(01)，100張影像做為驗證集(01)並採用物件偵測演算法:YOLOv5模型，分別進行訓練與比較，平均瑕疵正確辨識率為85%以上。