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另外網站在Mac OS X 上使用Python 並解決在Python IDLE 無法輸入中文...也說明：每次AI/Python上課第一堂，面臨各方英雄好漢的電腦環境五花八門，總是搞得像災難現場一樣，尤其是Mac ...
這兩本書分別來自深智數位 和泉勝出版有限公司所出版 。
國立臺北科技大學 能源與冷凍空調工程系 李文興所指導 李岳勳的 應用YOLO演算法於照明及空調系統節能控制 （2021），提出python指令大全關鍵因素是什麼，來自於影像辨識、YOLO、物聯網。
而第二篇論文國立中興大學 土木工程學系所 謝孟勳所指導 許文澤的 道路管道開挖竣工檢核動線之最短時間模型 （2014），提出因為有 線性規劃、旅行推銷員問題、Google Maps Javascript API v3的重點而找出了 python指令大全的解答。
最後網站高雄Python社群(Kaohsiung.py) | Facebook則補充：Kaohsiung Python User Group 高雄地區Python使用者的交流園地。 社團使命(Mission)： *營造一個 ... 【內附程式碼】工程師技能大全：如何用Python 寫出所有的演算法？
Linux運維實作大全：高效管理所有主流服務
為了解決python指令大全 的問題，作者高俊峰 這樣論述：
◎ 集結大量經典易懂的實例與技巧 ◎ 全面涵蓋Linux系統管理的相關知識 ◎ Linux技術專家多年實作經驗精華總結 隨著大數據、雲端運算、容器化應用的落實，基於Linux的運行維護也面臨新的挑戰：業務越來越複雜、使用者需求越來越多樣化、伺服器的數量越來越龐大。面對這些挑戰，建構標準化、自動化、穩定性高、可靠性強的運行維護體系迫在眉睫。 本書以實際生產環境為背景，以實作為主，有系統、全面性地講解Linux運行維護人員必須掌握的運行維護知識。透過本書，讀者不僅可以掌握必需的專業知識，還可具備實際解決問題的能力。 全書分為5篇，共有15章。
►第1篇 Web、資料庫運行維護篇（1∼3章） 介紹Web 運行維護和資料庫運行維護的實戰技能 ►第2篇 運行維護監控篇（4∼5章） 介紹企業常用的運行維護監控工具，Zabbix、Nginx、Apache、Tomcat、PHP-FPM、Redis 、Ganglia ►第3篇 叢集架構篇（6∼8章） 介紹3款開放原始碼叢集軟體，Keepalived、LVS、HAProxy ►第4篇 線上伺服器安全、最佳化、自動化運行維護篇（9∼11章） 主要說明對生產環境中伺服器的運行維護、最佳化和安全防範技巧，屬於 全實戰性質的案例介紹，最後介紹一款流行的自動化運行
維護工具Ansible ►第5篇 虛擬化、大數據運行維護篇（12∼15章） 介紹虛擬化工具KVM的使用方法、ELK大規模記錄檔即時處理系統、 Hadoop大數據平台的運行維護，並透過實際的案例介紹如何透過ELK 收集Apache、Nginx、Tomcat、Redis 等系統的記錄檔並進行清洗和分析。 適合讀者群 Linux系統運行維護工程師、大數據運行維護工程師、運行維護開發工程師、想要學習Linux運行維護技術者。 本書特色 終於有一本書能徹底地把Linux上所有主流系統、基本操作、安全實戰，說明的這麼清楚，一氣呵成。 透過實戰操作、理論與實作相結
合的方式來介紹每個運行維護基礎知識。不讀不快，所有Linux IT人員必備工具書。
應用YOLO演算法於照明及空調系統節能控制
為了解決python指令大全 的問題，作者李岳勳 這樣論述：
本研究應用YOLOv4（You Only Look Once）類神經網路演算法搭配Darknet神經網路框架及OpenCV函式庫所實現一影像辨識系統，將鏡頭、燈光與空調結合物聯網系統，利用電腦與鏡頭做連線並架設一Websocket伺服器，搭配調光控制模組與LED驅動器調整燈光強弱與開關，空調部分使用紅外線學習模組，學習冷氣的指令。本研究先透過鏡頭獲取即時畫面，偵測出畫面中人的位置以及人與鏡頭之距離並且計算人的數量，利用偵測到之人的位置與數量，來調整燈光與空調之設定。研究結果發現，模型訓練結果顯示人體模型mAP最高是55%，人臉模型mAP最高是54%，在人數偵測實驗中，遠距離場景在五次實驗中有
兩次誤差一人而近距離場景在五次的實驗中有一次誤差一人，在距離偵測實驗中人臉模型誤差值約0.05 ~ 0.2 m，人體模型誤差值約0.15 ~ 0.3 m，而在位置偵測實驗中，成功辨識出該區域是否有人。實驗結果顯示，本系統可偵測出一空間中人的數量與位置，並針對人數與位置分別對該空間中的空調與照明進行控制與調整。
中學生Python程式設計教材
為了解決python指令大全 的問題，作者洪國勝,蔡懷文 這樣論述：
結合Python程式設計、數學函數、繪圖、動畫、遊戲與電腦輔助測驗。
道路管道開挖竣工檢核動線之最短時間模型
為了解決python指令大全 的問題，作者許文澤 這樣論述：
道路管線挖掘查驗單位常以經驗法則決定道路管道開挖竣工之檢核動線，以台中市為例，一年約有12,600件申報案件，其中包含臨時搶修、自來水管、電管、建案等需求，在接獲市府委託後，需要在規定期限內完成查驗報告，若超過預定時間則會遭到罰款。為解決上述問題，本研究運用Google Maps API擷取各點間相互之行車時間。然而本系統具有兩點之間，不同行車方向則行車時間不相同(例如上下交流道)；或僅能單向通車(單行道)。故本研究結合線性規劃模式，並改良傳統旅行推銷員問題，建構數學模型，完成程式開發。經實例測試，本研究可協助求解在多點位巡查狀況下，提供最有效率之路線巡查規劃，藉此大幅縮短道路巡查時間。