github是什麼的問題，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創辦人親自指導你精通Git

為了解決github是什麼的問題，作者ChaconScott,StraubBen 這樣論述：

　　內容除了Git 的基礎知識外，版本控制系統和分支模型也都有一定的，也介紹了各種分散式工作流並詳述如何使用Git 實現這些流程，同時，Git 託管和GitHub 的意義在書中也有詳盡的解釋，同時掌握讓人提心吊膽的reset 指令、利用二分搜索法確定bug、編輯歷史記錄、修正版本選擇的細節等，讓讀者能夠充分、優雅地使用Git。 本書特色 　　沒有版本控制概念的讀者也可輕鬆入門，涵蓋Git常見工作場景、有效幫助程式師提升軟實力。

github是什麼進入發燒排行的影片

LSTM模型對國立大專院校用電量進行預測–以國立陽明交通大學光復校區為例

為了解決github是什麼的問題，作者莊國誠 這樣論述：

這篇論文首先將光復校區所有智慧電表紀錄到的累計用電度數數據取出並進行數據預處理，包含數據合併、數據轉換及數據清理，將數據內部有問題的數據用空值取代。接著會將經過預處理後的光復校區北區及南區數據進行異常數據檢測及數據填補。最後用LSTM模型預測北區及南區未來30天的用電量，很多能源管理方法都需要以未來用電量為基準，所以選擇用電量預測作為應用。用LSTM模型預測未來30天用電量，會比較輸入1筆到最多2年的數據時的預測結果，以及分成三種輸入參數不同的模型，分別是單純用電量預測模型、代表人員活動的學期參數模型及代表天氣狀況的天氣參數模型。預測出來後再以圖像化及RMSE值來呈現。在不同輸入設定下各個模

型通常只要有約7筆數據就有不錯的預測結果；學期參數模型則以分成學期間平日、假日及寒暑假四種時間區間預測結果最佳；天氣參數模型中單純用溼度預測結果最佳。用以訓練的數據集只要有一年的數據量就足夠進行預測，更多數據對預測結果影響不大。關鍵字：用電量數據、數據預處理、LSTM、用電量預測、用電量圖像化

為你自己學Git

為了解決github是什麼的問題，作者高見龍 這樣論述：

　　不管您的職業是不是工程師，只要你是電腦工作者每天或多或少都需要編輯、修改許多的檔案。 　　您怎麼樣備份您的檔案？您怎麼樣一眼就可以知道每次備份的差別？如果您跟其它同事一起共同檔案，不論是有心無意，萬一檔案被其它同事覆蓋掉了該怎麼救回來？ 　　如果你在乎這些問題的答案，那使用「版本控制系統」就是一個很不錯的選擇。透過這樣的系統，可以清楚的記錄每個檔案是誰在什麼時候加進來、什麼時候被修改或刪除。Git 就是一種版本控制系統，也是目前業界最流行的版本控制系統，沒有之一。 　　人生不能重來，但 Git 可以隨時幫你救回來不小心修改或刪除的檔案。 　　簡單的說，Git 就

像玩遊戲的時候可以儲存進度一樣。為了避免遊戲打輸了而損失裝備，又或是打倒頭目卻沒有掉落期望的裝備，你也許在每次要去執行任務之前之前記錄一下，在發生狀況的時候可以載入舊進度，再來挑戰一次。 　　若您平日的工作已有在使用 Git，本書大部份的內容應該相對的輕鬆；即使已經平日有在使用 Git，也可從本書學到一些「本來以為 Git 是這樣，但其實是那樣」的觀念。 　　本書內容： 　　- 常用 Git 指令介紹。 　　- 各種 Git 的常見問題及使用情境。 　　- 如何修改 Git 的歷史紀錄。 　　- 如何使用 GitHub 與其它人一起工作。 　　- 一般平常工作用不到但對觀念建立有幫助的冷知

識。  

自動偵測機器所產生之文章

為了解決github是什麼的問題，作者陳玉芳 這樣論述：

近年來網路上出現了許多所謂的文章產生器軟體，讓使用者只要輸入主題或某些關鍵字，就可以自動產生一篇文章。這些文章產生器所生成的機器文章乍看之下就像人類所寫的真文章，甚至許多內容看似有憑有據且引經據典，但若仔細閱讀這些機器生成的假文章則很容易發現其內容缺乏邏輯性且無中心思想，甚至發生前後不連貫的情形。這往往浪費讀者的時間，尤其是學生可能以機器產生之文章蒙混繳交，投機取巧。有鑒於此，本論文嘗試以人工智慧的機器學習可否自動偵測這類的假文章，使用多種機器學習的方法來辨識機器所生成的假文章與學生所寫作的真文章兩者。實驗結果顯示，BayesNet分類正確率為100%；而NaiveBayes、Logisti

c、SMO、SGD、RandomForest、SimpleLogistic、LMT、IBk (K值為11和9) 則都有達到95%以上的分類正確率。再觀察機器學習相關的效能評估指標，前述所有分類模型的Kappa statistic和MCC除了BayesNet兩者值皆為1, 其餘分類模型的Kappa statistic和MCC皆有0.90以上；同時可見F-Measure也都高於0.95以上 (BayesNet F-Measure 值亦為1)，這些數據皆反映出前述的演算法分類模型都有極佳的真假文章辨識效能的表現。另外，又透過測試集的驗證實驗，NaiveBayes、Logistic、SMO、SGD、R

andomForest、SimpleLogistic、LMT、IBk (K值為11和9)以及LogitBoost這些演算法分類模型的測試集驗證實驗結果顯示出分類模型在測試集的真假文章的分類準確率至少皆有95%或以上的分類成功辨識率，其中又以NaiveBayes、Logistic、SMO、SGD這四種演算法分類模型在測試集的驗證實驗是達到百分百的正確分類辨識率。綜合以上各種實驗數據的分析結果，我們可以得知人工智慧機器學習是有極佳的辨識能力可以成功偵測並分類機器文章產生器所生成之機器文章。