java class執行的問題，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

全格局使用PyTorch - 深度學習和圖神經網路 - 基礎篇

為了解決java class執行的問題，作者李金洪 這樣論述：

　　深度學習擅長處理結構規則的多維資料（歐氏空間），但現實生活中，很多不規則的資料如：社群、電子商務、交通領域，多是之間的關聯資料。彼此間以龐大的節點基礎與複雜的互動關係形成了特有的圖結構（或稱拓撲結構資料），這些資料稱為「非歐氏空間資料」，並不適合用深度學習的模型去分析。   　　圖神經網路（Graph Neural Networks, GNN）是為了處理結構不規則資料而產生的，主要利用圖結構的資料，透過機器學習的方法進行擬合、預測等。   　　〇 在結構化場景中，GNN 被廣泛應用在社群網站、推薦系統、物理系統、化學分子預測、知識圖譜等領域。 　　〇 在非結構化領域，GNN 可以用在圖

型和文字等領域。 　　〇 在其他領域，還有圖生成模型和使用 GNN 來解決組合最佳化問題的場景。   　　市面上充滿 NN 的書，但卻沒有一本完整說明 GNN，倘若不快點學這個新一代的神經網路，你會用的普通神經網路馬上就會落伍了！非歐氏空間才是最貼近人類生活的世界，而要真正掌握非歐氏空間的問題解決，GNN 是你一定要學的技術，就由本書一步步帶領你完全攻略！   　　〇 使用 Graph 概念取代傳統的歐氏空間神經元 　　〇 最好用的 PyTorch + Anaconda + Jupyter 　　〇 從基礎的 CNN、RNN、GAN 開始上手神經網路 　　〇 了解基礎的啟動函數、損失函數、L1/

L2、交叉熵、Softmax 等概念 　　〇 NLP 使用神經網路處理 + 多頭注意力機制 　　〇 Few-shot/Zero-shot 的神經網路設計 　　〇 空間域的使用，使用 DGL、Networkx 　　〇 利用 GNN 進行論文分類   本書特色   　　～GNN 最強入門參考書～ 　　● 以初學者角度從零開始講解，消除讀者學習過程跳躍感 　　● 理論和程式結合，便於讀者學以致用 　　● 知識系統，逐層遞進 　　● 內容貼近技術趨勢 　　● 圖文結合，化繁為簡 　　● 在基礎原理之上，注重通用規律 　

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火場救援佈署之本體論與建築資訊模型設計

為了解決java class執行的問題，作者劉展元 這樣論述：

　　臺灣的住宿式長期照顧(Long-Term Care, LTC)機構火災傷亡數居高不下，但伴隨人口高齡化，LTC服務需求卻仍逐年攀高。就理論來說，雖然住宿式LTC機構存在密集的避難弱勢，這樣的重要設施應在災害的預防跟韌性屬於最高規格。文獻顯示過去雖已增加醫護人員和火災演習次數但仍未有效改善。研究目標認為應改進目前仍使用平面圖與經驗法則的火場搶救佈署。我們從建築資訊模型與本體論出發，發展火場搶救佈署輔助系統。它包含「建築物的物件數值運算」與「搶救指揮官的邏輯客製化」。救火指揮官將設計自己的火場搶救流程，並由系統運算此流程在某建築物的結果。此作法可 1) 減少計算路線所消耗的時間 2) 讓救火

指揮官藉由了解機制信任系統的運算結果3) 輕易變換情境設定與指揮官邏輯。　　結論認為研究作法不僅提供電腦取代責任制決策的作法也是簡化變更邏輯推論的繁雜作業量。與此同時，現階段臺灣火場救援和建築物結構的弱勢也將在數位化的同時突顯出來。未來希望除了能應用在其他領域外，還能用深度學習取代使用者無法描述邏輯的部分，並分析使用者的信任度變化。

OCP：Java SE 11 Developer認證指南(下)API剖析運用篇

為了解決java class執行的問題，作者曾瑞君 這樣論述：

　　Oracle公司繼Java 8推出1Z0-808與1Z0-809認證考試科目後，原本在次一個長期支援版本的Java 11也推出1Z0-815與1Z0-816的雙考試，但在2020/10/01之後，改以1Z0-819取代前兩者，成為現行要取得「Oracle Certified Professional: Java SE 11 Developer」證照的唯一考試科目。 　　雖然由兩科考試合併為一科，但考試範圍並未縮減。作者依據原廠公布的命題範圍，深入研讀相關文件，推出上、下兩冊認證指南，分別是： 　　✪OCP：Java SE 11 Developer認證指南（上） －

物件導向設計篇 　　✪OCP：Java SE 11 Developer認證指南（下） － API剖析運用篇 　　上冊以基本語法入門，以至於了解封裝、繼承、多型等物件導向程式的撰寫方式與設計模式實作，也包含列舉型別、巢狀類別、lamdba表示式等特殊語法講授。 　　下冊聚焦Java API應用，包含泛型、集合物件與Map族群、基礎IO與NIO.2、執行緒與並行架構、JDBC連線資料庫、多國語系、lamdba進階與Stream類別族群、日期時間類別族群、標註型別、模組化應用、資訊安全等豐富主題。 　　兩冊並有依據原廠命題範圍而蒐錄編寫的擬真試題實戰與詳解，讀者可依自己的學習狀況分冊選讀，以掌

握新版Java SE11的特色，並熟悉認證考試的重點。 本書特色 　　Java SE 11認證最佳攻略 　　由初學邁向認證，從基礎進階達人 　　✪解析原廠文件，切合認證範圍！ 　　✪對照範例程式，迅速了解內容！ 　　✪彙整教學經驗，重點一次掌握！ 　　✪圖解複雜觀念，學習輕鬆上手！ 　　✪演練擬真試題，掌握考試精髓！ 　　✪適用1Z0-819認證考試

基於無人機應用之視覺交通分析系統

為了解決java class執行的問題，作者陳柏伸 這樣論述：

隨著5G網路日趨的普遍，物聯網將進入新的里程，隨之的應用也將繼續發展，無人機的應用將得到更好的結果，藉著無人機的機動性優點，在民間也發展出他的需求，在交通的方面，過去仰賴閉路監視器作為交通系統分析的重要來源角色，從行控中心以人工的方式回報交通狀況，到現今有人工智慧的時代，靠著機器取代部分人力，利用大數據的分析，影像辨識取得視覺資料，無人機的機動性將提供更便利的影像來源，擴充閉路監視器的涵蓋範圍。本論文使用Raspberry Pi 4為主機，設計一個無人機的掛載配件，可透過Raspberry Pi Camera V2鏡頭取得影像，經Wi-Fi或是行動網路傳送，OpenCV為主要影像辨識的工具，

使用其中的Haar Cascade Classifier和直方圖分析兩大功能，將結合道路現有的閉路監視器與無人機的畫面，考量到無人機具有機動的特性，會時常的移動所在地，因而設計一套可在手機上執行簡易交通分析的應用程式，針對道路上較多的中、小型車輛為分析對象，可供任務機組人員在承接行控中心任務後，抵達監控地點時，也能為行控中心做出簡單的分析工作，加快整體交通問題的分析，也同時減少影像或資料傳輸時所消耗的時間，機組人員亦可調閱其他閉路監視器，做出相關決策。因考慮到我國法律的一些限制，無法實際將無人機飛至高速公路旁，使用交通部高速公路管理局公開的影像畫面，以隧道內的監視器作為即時監視器影像來源，戶外

的監視器做為模擬的無人機拍攝畫面，製作出個可以實際連線操作的無人機掛載配件，實驗採用實機的手機測試，地點選用單向多車道，結果中Haar Cascade Classifier的辨識率可達85%以上，對辨識結果的分析亦可到80%以上。