github網站的問題，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

Arduino程式教學(RFID模組篇)

為了解決github網站的問題，作者曹永忠,許碩芳,許智誠,蔡英德 這樣論述：

　　本書主要是給讀者熟悉Arduino的擴充元件-RFID無線射頻模組。Arduino開發板最強大的不只是它的簡單易學的開發工具，最強大的是它豐富的周邊模組與簡單易學的模組函式庫，幾乎Maker想到的東西，都有廠商或Maker開發它的周邊模組，透過這些周邊模組，Maker可以輕易的將想要完成的東西用堆積木的方式快速建立，而且最強大的是這些周邊模組都有對應的函式庫，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。 　　本書介紹市面上最完整、最受歡迎的RFID無線射頻模組，讓讀者可以輕鬆學會這些常用模組的使用方法，進而提升各位Maker的實力。  

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在企業機器學習專案使用開發框架的效益

為了解決github網站的問題，作者吳明臻 這樣論述：

隨著人工智慧的興起與軟硬體設備的快速進步，機器學習得以蓬勃發展，並且可以應用的範圍也逐漸擴大，機器學習的使用在企業之中也逐漸普及與越發重要。然而在一般企業，編寫機器學習程式的過程往往沒有固定的編寫格式，造成不同程式撰寫人員或在不同團隊間所產出的程式在配置上有著顯著的差異，比較資淺的工程師也往往只能模仿以往既有的程式。這種沒有明確規範的做法，會導致後續人員操作管理與維護上的不便。要如何減少程式管理上的支出成本也就成為每個企業都需要解決的問題，因此本論文為探討開源的機器學習開發框架—Kedro，探討是否可在企業機器學習程式撰寫提供一個標準的程序，同時研究是否可以加速機器學習程式的開發，以及相關人

員的教育訓練過程。在企業中，開發團隊常常需要和需求單位討論，如果開發框架本身可以提供整體架構的呈現，對討論的過程會提供相當的幫助。

Ameba 8710 Wifi氣氛燈硬體開發(智慧家庭篇)

為了解決github網站的問題，作者曹永忠,許智誠,蔡英德 這樣論述：

　　本書針對智慧家庭為主軸，運用Ameba 8195 AM/Ameba 8170 AF開發板進行開發各種智慧家庭產品，主要是給讀者熟悉使用Ameba 8195 AM/Ameba 8170 AF開發板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 8195 AM/Ameba 8170 AF開發板最強大的不只是它相容於Arduino開發板，而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，可以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。

新冠狀肺炎相關疫情之預測

為了解決github網站的問題，作者程湲晏 這樣論述：

2020年初，新冠狀肺炎(Covid-19)席捲全球，爆發嚴重疫情，由於疫情肆虐，Covid-19每日確診人數的上下波動，以及死亡人數的增減，已成為大家關注的議題，觸發本研究以Covid-19確診與死亡人數的預測為研究標的。本研究透過時間序列分析，進行眾所關切的確診人數與死亡人數之預測。建立差分整合移動平均自迴歸模型(ARIMA)、 移動平均與加權平均模型，採用均方根誤差(RMSE)和平均絕對百分比誤差(MAPE)等評估指標，選出最適合度模型。 實驗資料經由GitHub網站資料庫，下載Covid-19全球確診與死亡人數相關資料(時間為2020年1月1日~2021年2月28日)。

根據台灣及確診人數前 10 大排名，透過實驗選出，預測確診與預測死亡人數的ARIMA最適合度模型 ，得到最適之自迴歸項數(p 值)、差分系數(d 值) 與移動平均項數(q 值)。 實證結果， United States of America、India、Brazil、Russia、United Kingdom、France、Spain、Italy、Turkey & Germany，這10個國家，預測確診人數的攀升，則預測死亡人數也相對提升，兩者呈正比例成長。本研究確診人數與死亡人數的預測資料，可提供相關單位進行防疫的積極保護措施參考，並可運用Covid-19重要的最新資料進行進階研究。