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github上傳專案的問題，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
github上傳專案的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦SimonNg寫的 快速精通iOS 15程式設計：從零開始活用Swift與SwiftUI開發技巧 和曹永忠,許智誠,蔡英德,吳佳駿的 Ameba氣氛燈程式開發(智慧家庭篇)都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自博碩 和崧燁文化所出版 。
國立臺中科技大學 資訊工程系碩士班 陳弘明、盧永豐所指導 廖玉銘的 基於Serverless FaaS之MLOps框架設計與研究 （2020），提出github上傳專案關鍵因素是什麼，來自於無伺服器運算、功能即服務、容器、Kubernetes、機器學習、MLOps。
而第二篇論文中原大學 巨量資料商業應用碩士學位學程 賴正育所指導 李明忠的 應用人工智慧於客服效率提升-基於類神經技術之顧客意見分類 （2018），提出因為有 顧客意見、FastText、文件自動分類、客服效率的重點而找出了 github上傳專案的解答。
快速精通iOS 15程式設計：從零開始活用Swift與SwiftUI開發技巧
為了解決github上傳專案 的問題，作者SimonNg 這樣論述：
作者分享多年來的iOS開發經驗，並集結廣受歡迎的iOS教學文章，以SwiftUI框架重新編寫，精心設計出30個章節。由基礎入門開始，逐步實作出具有精美UI及實用功能、支援雲端資料傳輸與深色模式的「FoodPin」App，而且「FoodPin」App完全支援新推出的iOS 15以及iPhone 13/13 Pro、iPad Pro。 本書首先介紹Swift語言的觀念，再教導你使用Swift與SwiftUI建立你的第一個App，然後你會學到規劃App的原型，並且本書每一章中會針對iOS開發的各個面向提供提示、技巧以及許多需要親手操作的作業，最後你可以從無到有來開發出一
個真正的App。本書也會教導你如何使用Xcode來佈局使用者介面，並熟悉iOS 15 SDK的基本API，跟著本書的內容學習，將可獲得真實開發App的體驗，且打好Swift程式語言的基礎，掌握住程式開發的訣竅。 本書是為了Swift與iOS程式設計的初學者而撰寫，不論你是想學習新程式語言的程式設計師，或是想要將你的設計轉換為iOS App的設計師，這本書絕對是你的首選。 【本書精采內容】 ✪Swift基礎介紹。 ✪利用Playground快速學習Swift。 ✪使用Swift與SwiftUI從無到有打造第一個App。 ✪學習App原型設計與前置規劃。 ✪建立Ap
p與SwiftUI的常用元件。 ✪了解堆疊視圖建立自適應UI。 ✪設計適合所有螢幕尺寸的App，讓UI相容最新的iPhone 13/13 Pro與iPad Pro。 ✪設計導覽列大標題。 ✪自訂表格視圖儲存格來打造更優美的App。 ✪學習自訂清單視圖。 ✪運用導覽視圖。 ✪了解物件導向程式設計。 ✪建立動畫與視覺效果。 ✪使用相機與相片庫。 ✪運用地圖並學會最新的標註功能。 ✪使用搜尋列做關鍵字搜尋。 ✪建立導覽畫面來讓使用者迅速熟悉App。 ✪使用Searchable加入搜尋列。 ✪在App嵌入瀏覽器與網頁視圖。 ✪運用使用者通知來
提升App黏著度。 ✪運用觸覺觸控及內容選單。 ✪儲存資料至資料庫。 ✪整合運用CloudKit。 ✪App多國語系化。 ✪在實機上部署與測試App，並且學會WiFi部署功能。 ✪使用TestFlight安排Beta測試。 ✪在App Store上架你的App。 本書特色 從零開始掌握最新推出的SwiftUI框架與開發技巧 快速強化你的iOS App開發實戰能力 逐步實作出具有精美UI、實用功能及支援雲端資料傳輸的「FoodPin」App ♚使用Xcode 13 & iOS 15 & Swift 5.5開發 ♚了解最新版Xc
ode開發工具 ♚使用清單視圖、堆疊視圖設計UI與深色模式 ♚快速學習Swift App程式編寫、物件導向與SwiftUI程式設計 ♚運用Core Data與CloudKit存取資料 ♚使用地圖與相機 ♚實作動態視覺效果 ♚開發使用者通知 ♚App本地化 ♚App測試與上架程序 好評推薦 「去年暑假時，我沒有錄取高科技公司的實習機會，因此我選擇購買了本書，並利用整個暑假期間學習SwiftUI，我很快就學會了，這本書真的超棒。我已經製作了好幾個App，Receipted是我第一個在App Store上架的App。當我今年我再次開始參加實習工作的面試時，我展
示了自己做過的SwiftUI App，結果獲得八家公司的實習機會！」— Hunter Kingsbeer 「我開發iOS App至今大約一年的時間，這裡非常感謝AppCoda團隊，我購買Swift一書後，快速增強了我的生產力，並瞭解了整個Xcode與iOS的開發程序。所學到的比起我在決定購買使用AppCoda的書籍之前，花了許多時間透過在StackOverflow與Github搜尋學習來得多。所有的資訊都會更新且精確，內容易於閱讀與遵循，書中所用的範例專案也非常棒，我強力推薦此書，若是你想要開始快速學習Swift的話，不用再等了。」—David Gagne，Bartender.live作
者 「這本書寫得非常好，簡潔有力，書中的範例非常棒且貼近真實的應用，幫助我完成第一個App，並於App Store上架，內容給我許多進一步強化與更新App的想法。我將它作為我的參考指南，也很感謝每當Swift與iOS有做變更時，都能收到更新。」—David Greenfield，ThreadABead作者 「多年來，我一直在尋找良好的學習資源，來幫助我加強App的開發技巧。而這本書真的拯救了我，這是我寫程式十年來所讀過的書中，說明得最好的一本，內容容易理解，且切中所有要點。說再多的謝謝，都不足以表達我對於作者撰寫本書的感激之情。」—Eric Mwangi 「有見解、實用與學習
動機。這本書充滿知識性與有深度的主題，書中對於iOS開發的各個面向提供了提示與技巧，並鼓勵學生 / 讀者能夠持續往前，不會害怕去深入理解觀念，真的是太棒了！」—Moin Ahmad，Guess Animals作者 「這本書教導我們如何建立我們想要的App，書中的內容規劃得很好，每一章的篇幅拿捏得恰到好處，不會太過冗長而無法消化，想要學習開發第一個App並進階學習的話，我強烈推薦這本內容超棒的好書。」—Stephen Donnelly，Rascalbiscuit總監 「這是我最初在學習Swift時所找到的學習書籍之一。作為一個初學者，這本書非常容易學習與理解。整本書以貼近真實生活的範
例來建立App，這種學習方式真是太天才了，最後也能夠實用它。我學習了很多，也運用了很多其中的內容於我的App中。我發現我會常常會回去參考此書，這真的是一本很棒的作品。」—Bill Harned，Percent Off作者
基於Serverless FaaS之MLOps框架設計與研究
為了解決github上傳專案 的問題，作者廖玉銘 這樣論述：
近年來由於雲端運算的快速發展下，使得大數據分析技術以及系統服務的需求不斷的增長。許多企業和雲服務提供商都開始透過人工智慧（Artificial Intelligence, AI）技術如機器/深度學習（Machine/Deep Learning）模型來處理大量收集到的數據並創造新的應用價值。但是使用AI技術是非常耗時且複雜的運算任務，因為它可能需要配備擁有高性能GPU的基礎設施（Infrastructure）系統以及需要手動設定複雜的各階段執行環境及配置以用於模型的訓練。這導致了開發人員在開發和訓練模型中難以提供快速的交付，同時也影響了企業來快速的提供模型服務來獲得更大的商業價值。此外，目前已
有多種MLOps來改善機器學習應用服務的開發流程。但這些框架都是採用微服務（Microservices）進行模型開發。而使用微服務開發的模型服務即使在沒有任務需求時，也需佔用部分運算資源來維持模型服務的狀態，而導致了運算資源的耗損以及使用率低的情況。因此，本研究將設計一套基於事件驅動的ML FaaS(Function as a Service)系統。其以Kubernetes做為執行ML Function的管理及調度，提供機器學習應用服務從開發、訓練及部署模型等階段建置端到端的自動化ML Pipeline流程，並使用無伺服器運算（Serverless Computing）來解決運算資源佔用問題。
而根據本研究的實驗結果顯示，透過本研究提出的MLOps框架可提高系統運算資源的使用率，以及在同時執行多個ML Pipeline流程的情況下，可明顯地降低流程總執行時間。
Ameba氣氛燈程式開發(智慧家庭篇)
為了解決github上傳專案 的問題，作者曹永忠,許智誠,蔡英德,吳佳駿 這樣論述：
本書針對智慧家庭為主軸，進行開發各種智慧家庭產品之小小書系列，主要是給讀者熟悉使用Ameba RTL8195AM來開發物聯網之各樣產品之原型(ProtoTyping)，進而介紹這些產品衍伸出來的技術、程式撰寫技巧，以漸進式的方法介紹使用方式、電路連接範例等等。 Ameba RTL8195AM開發板最強大的不只是它簡單易學的開發工具，最強大的是它網路功能與簡單易學的模組函式庫，幾乎Maker想到應用於物聯網開發的東西，只要透過眾多的周邊模組，都可以輕易的將想要完成的東西用堆積木的方式快速建立，而且Ameba RTL8195AM開發板市售價格比原廠Arduino Yun
或Arduino + Wifi Shield更具優勢，最強大的是這些周邊模組對應的函式庫，瑞昱科技有專職的研發人員不斷的支持，讓Maker不需要具有深厚的電子、電機與電路能力，就可以輕易駕御這些模組。
應用人工智慧於客服效率提升-基於類神經技術之顧客意見分類
為了解決github上傳專案 的問題，作者李明忠 這樣論述：
「顧客意見」是可以輕易獲得顧客需求的重要來源之一。但是顧客意見的表達方式及用語，會因為描述方式而有很大的差異。因此，在顧客意見的處理上，傳統人工分類方法，不僅耗時耗力，又容易使案件分類過於粗糙不夠細膩，而影響整體客服效率。為加快顧客意見處理時效，顧客意見自動分類的需求也隨之而來。文件分類技術，不外乎有斷詞、過濾停用詞、詞頻分析、專屬字詞庫建立或關聯式法則及句型剖析等方法，然這幾種方法所要處理的時間往往需花費數小時以上，因此，本研究提出利用深度學習方法FastText來訓練顧客意見的文本資料產生詞序列，序列中的詞與詞組成特徵向量，透過特徵向量來輸出這個詞序列屬於不同類別的機率，最後進行文件分類
。本研究利用實務資料訓練與驗證所提出之分類模型，研究結果顯示，透過FastText演算法所建立的分類模型，對於非結構化的顧客意見描述的問題分類，確實具有非常高的準確度，相較於人工分類，也可以有效提升客服效率。