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python應用實例的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦李華峰寫的 Python滲透測試編程技術：方法與實踐 和李茂的 Python硬件編程實戰都 可以從中找到所需的評價。
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這兩本書分別來自清華大學 和機械工業所出版 。
國立臺北科技大學 經營管理系 陳銘崑所指導 楊芝琳的 少量多樣客製化生產關鍵成功因素之研究 （2021），提出python應用實例關鍵因素是什麼，來自於工業電腦、少量多樣生產、關鍵成功因素、AHP層級分析法。
而第二篇論文國立高雄師範大學 軟體工程與管理學系 李文廷所指導 黃傳鈞的 電子圖檔表格辨識之可變式卷積神經網路模型 （2021），提出因為有 人工智慧、卷積神經網路、可變結構神經網路、表格提取、結構識別的重點而找出了 python應用實例的解答。
Python滲透測試編程技術：方法與實踐
為了解決python應用實例 的問題，作者李華峰 這樣論述：
本書由資深網路安全教師撰寫，書中系統並深入地將Python應用實例與網路安全相結合進行講解，不僅講述了Python的實際應用方法，而且從網路安全原理的角度分析了Python實現網路安全編程的技術，真正做到理論與實踐相結合。 全書共分為15章。第1章介紹網路安全滲透測試的相關理論。第2章介紹Kali Linux2使用基礎。第3章介紹Python語言基礎。第4章介紹安全滲透測試中的常見模塊。第5章介紹使用Python實現信息收集。第6章和第7章介紹使用Python對漏洞進行滲透。第8章介紹使用Python實現網路的嗅探與監聽。第9章介紹使用Python實現拒絕服務攻擊。第10章介紹使用Pyt
hon實現身份認證攻擊。第11章介紹使用Python編寫遠程控制工具。第12章和第13章介紹使用Python完成無線網路滲透。第14章介紹使用Python對Web應用進行滲透測試。第15章介紹使用Python生成滲透測試報告。本書適合網路安全滲透測試人員、運維工程師、網路管理人員、網路安全設備設計人員、網路安全軟體開發人員、安全課程培訓學員、高校網路安全專業方向的學生閱讀。
少量多樣客製化生產關鍵成功因素之研究
為了解決python應用實例 的問題，作者楊芝琳 這樣論述：
工業電腦產品的用量規模小，生命周期長，終端客戶最在意產品的品質與售後服務，產品經認證的過程需考慮到不同應用端的操作環境，需和供應鏈上中下游建立起長久的合作關係，工業電腦產業特性具有高度客製化、少量多樣、高可靠度、高品質等產品之需求特性，在生產製造上面臨換線的效益、需求數量之變異、交貨期極短與高庫存風險等挑戰，為高度客製化落實的產業，使生產工業電腦領域有許多挑戰。本研究以少量多樣生產模式為出發點，針對國內外文獻對於少量多樣生產之考量構面、因素進行盤點和歸納，作為研究的理論基礎，並透過各企業先進、專家之建議，改善並減少不必要的浪費，修正不合宜的構面以更接近實務的考量，再利用AHP層級分析法以建構
成功因素模型，找出少量多樣生產模式的關鍵成功因素。期望此研究對工業電腦產業有實質的幫助及後續研究之依據。
Python硬件編程實戰
為了解決python應用實例 的問題，作者李茂 這樣論述：
主要針對計算機基礎比較薄弱的Python語言初學者，力圖使用通俗易懂和深入淺出的語言風格闡述Python的基本概念。在對Python建立基本概念的前提下，循序漸進地引導讀者學習Python版本的選擇、不同平台下Python開發環境的搭建、Python基本的語法，並最終使讀者可以利用Python實現一些簡單的應用開發。本書主要適用於沒有Python基礎的初學者，包括但不限於具有硬件背景的工程師、非計算機專業的讀者、Python業余愛好者和學生等。李茂，蘇州美名軟件有限公司資深嵌入式軟件開發工程師，擁有6年的嵌入式軟件開發經驗。曾先后供職於奧地利微電子、霍尼韋爾等公司，一直從事於嵌入式軟件開發的相
關工作。作者利用業余時間研究使用Python開發上層應用，創作了大量Python的第一手技術文檔。這些文檔發布在作者的個人博客里，在網上被大量轉載和引用，它們是本書素材的重要來源。 前言第1章 Python簡介 1.1 Python是什麼 1.2 對Python的四種定義 1.2.1 一種腳本語言 1.2.2 一種解釋型語言 1.2.3 一種高級語言 1.2.4 一種面向對象的語言 1.3 Python的特點 1.3.1 作為腳本語言的優缺點 1.3.2 Python自身的特點 1.4 Python的應用 1.4.1 Pyt
hon能干什麼 1.4.2 Python更適合做些什麼 1.4.3 你能用Python干什麼 1.5 Python的必備常識 1.5.1 Python文件的后綴 1.5.2 Python的縮寫和簡稱 1.5.3 Python的官網 1.5.4 Python的Logo第2章 下載並安裝Python 2.1 因Python版本不合適而導致的常見問題 2.2 Python的兩大版本 2.2.1 Python版本歷史 2.2.2 Python 2和Python 3之間的區別 2.3 如何選擇合適的版本 2.3.1 選擇Python 2還是P
ython 2.3.2 選擇Python是32位還是64位 2.4 常見軟件的發布格式 2.4.1 源碼格式 2.4.2 二進制格式 2.5 下載合適的Python安裝包 2.5.1 Python提供了哪些形式 2.5.2 選擇更穩定、更快速的國內下載源 2.6 如何在Windows系統中安裝Python 2.6.1 在Windows 7中安裝Python 2.6.2 在Windows中安裝Python后的常見問題 2.7 在Linux系統中安裝Pyhon 2.7.1 在Ubuntu中安裝Python 2.7.2 為何不推薦初學者在
Ubuntu中安裝Python 2.8 在Mac中安裝Py第3章 選擇合適的Python開發環境 3.1 不同平台下開發Python時共用的東西 3.2 不同平台下開發Python時的共同特點 3.2.1 Python最原始的開發方式 3.2.2 利用Python的shell進行交互式開發 3.2.3 利用Python的IDE進行開發 3.3 Python的IDE 3.3.1 Python的IDE和編輯器、終端等的關系 3.3.2 Python的常? 3.3.3 Python IDE常見問題及解答 3.4 在Windows環境下進行Python開發
3.4.1 最原始的Python開發方式 3.4.2 用Python的shell進行交互式開發 3.4.3 用Python的IDE進行開發 3.5 在Linux環境下進行Python開發 3.5.1 Python最原始的開發方式 3.5.2 用Python的shell進行交互式開發 3.5.3 用Python的IDE進行開發 3.6 在Mac環境下進行Python開發 3.6.1 Python最原始的開發方式 3.6.2 用Python的shell進行交互式開發 3.6.3 用Python的IDE進行開發 3.7 究竟應選用哪種環境
開發Python第4章 Python的基礎知識 4.1 SheBang和Python文件編碼聲明 4.1.1 #!/usr/bin/python 4.1.2 Python文件編碼聲明 4.2 Python中的縮進 4.2.1 其他語言的縮進只影響代碼的美觀 4.2.2 Python的縮進會影響代碼的邏輯 4.3 Python中_?_name_?_和_?_main_?_的含義 4.3.1 _?_name_?_詳解 4.3.2 _?_main_?_詳解 4.3.3 _?_name_?_和_?_main_?_搭配使用的目的 4.4 Python中的面
向對象編程 4.4.1 self和_?_init_?_的含義 4.4.2 初學者不要從最開始就太關注面向對象 4.5 Python中的變量 4.5.1 基本變量的聲明和定義 4.5.2 變量的作用域 4.6 Python中的分支結構 4.7 Python中的函數第5章 一些有趣的Python小實驗 5.1 用Python查看系統平台信息 5.2 Python處理諧波和信號變換 5.3 更多有用且有趣的Python語法 5.3.1 Python中交換不同的變量值 5.3.2 Python中集合類的變量的切片 5.3.3 Python中的for
循環和枚舉器 5.3.4 Python中的條件性賦值第6章 常見Python應用實例 6.1 Python在網絡方面的應用 6.2 Python在圖形界面方面的應用 6.2.1 Python的常見GUI圖形庫 6.2.2 Python的GUI圖形庫：PyQt 6.3 Python在數據庫方面的應用第7章 Python與開源硬件 7.1 Python和開源硬件之間的關系 7.2 pcDuino基礎知識 7.2.1 什麼是開源硬件 7.2.2 常見的開源硬件 7.2.3 為何選擇pcDuino 7.2.4 如何配置開源硬件pcDuino 7.3
在開源硬件pcDuino上使用Python 7.3.1 Web服務器 7.3.2 漏水監測 7.3.3 使用Z-Wave實現智能家居附錄A 如何利用Python的相關資源附錄B 如何繼續深入學習Python附錄C Python學習資料
電子圖檔表格辨識之可變式卷積神經網路模型
為了解決python應用實例 的問題，作者黃傳鈞 這樣論述：
隨著數位時代的演進，許多的傳統報章雜誌與文件等資料正逐步走向數位化的儲存與呈現，如何從電子文件中快速取得重點是一大新課題。在電子文件中，表格通常是彙整文件中整體資訊，並以結構性的輸出展現，方便讀者快速理解文中的內容。在深度學習等知識問世以前，較為傳統的表格檢測方法依據預先設定的規則或一些位於PDF中的基礎資料(列印方式、邊界定義、線段長)，這類以資料驅動的「啟發式」學習法可能存在以下幾個主要的缺失：1. 辨識不穩定性，包含表格定義的準確度、表格結構的完整度、文件內容的複雜度等資料都大大影響著辨識出來的結果；2. 輸入格式限制，為了盡可能減少辨識的失誤率，在輸入模型的資料上也有諸多限制，包括輸
入的格式是否滿足演算法，使得模型的泛用度不足問題。與前人設計的表格辨識模型相比，本研究發展可變式卷積神經網路模型(Deformable Convolutional Neural Network Model for Table Detection, DCNN-TD)從電子文件中提取表格，經可變卷積具備可變動的閥值，可以更有效的搜尋表格位置，達到節省運算週期與時間，同時優化提取結果的精度，並以Marmot Extended資料集作為驗證；基於計算精度(precision)、召回率(recall)、F1得分(F1-score)所獲得之資料佐證研究提出的系統有效性。就研究結果得出以下貢獻：1.相較其他
研究有較高之表格辨識度；2. 識別所需的運算週期減少，所花的時間縮短，提升了整體的效率；3. 統一化輸入資料的格式，提升了模型對輸入資料的泛用度；4.整理出完整的辨識流程、說明，並引入實例進行運算以確認實務應用。後續也將持續深入更複雜的表格內容進行研究，包含內容的資料輸出、特殊符號的加強辨識等項目，以持續提供更便利的表格辨識技術為目標，令後續專家與學界能運用此系統，提供支持與服務。