youtube嵌入參數的問題，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

最完整跨平台網頁設計：HTML + CSS + JavaScript + jQuery + Bootstrap + Google Maps王者歸來(第二版)(全彩印刷)

為了解決youtube嵌入參數的問題，作者洪錦魁 這樣論述：

★★★★★2021年8月Mybest網站推薦網頁設計類第1名★★★★★ ☆☆☆☆☆【6大主題】、【821個網頁實例】☆☆☆☆☆ 　　這是目前市面上內容最完整的跨平台、響應式網頁設計圖書，讀者研讀本書可以學會【HTML】、【CSS】、【JavaScrpt】、【jQuery】、【Bootstrap】、【Google Maps】等相關主題，從入門到進階、從元件到完整網頁設計。 　　這也是一本從零開始帶領讀者完整學習網頁設計的書籍，共有34個章節。完整講解【基礎網頁內容】、【網頁版型設計】、【動態網頁設計】、【跨平台網頁實作】。每個觀念皆有實例輔助解說，可以增進讀者學習效率。 　　研讀本

書讀者可以學會下列的應用。 　　☆ 認識與使用網路【免費資源】 　　☆ 增加【網頁配色】知識 　　☆ 解說與實作【完整的網頁設計】 　　☆ 設計完整【響應式網頁】實例 　　☆ 設計含【下拉式清單】的【響應式網頁】 　　☆ 設計含【動態特效】、【輪播】、【警報】與【卡片】的【響應式網頁】 　　☆ 設計含【旋轉特效】、【Google地圖】的【響應式網頁】 　　有了上述知識，讀者可以輕鬆將上述觀念應用在建立【部落格】、【企業】、【行銷】、【新聞】、【購物網】等相關網站的應用。

youtube嵌入參數進入發燒排行的影片

數位 VU Meter 串流播放器製作

為了解決youtube嵌入參數的問題，作者楊文浪 這樣論述：

本論文以樹莓派為基礎，搭配線性電源、數位類比轉換晶片與播放軟體Volumio，製作一部多功能串流音樂播放器， 能對應目前主流串流音樂平台，如：Spotify、Tidal、Qobuz、YouTube...等，並且能夠使用手機平板等裝置連網撥放，首先透過開源軟體 Volumio整合樹莓派裝置之I2S 介面與數位類比轉換晶片，進行軟硬體整合，並修正軟體輸出介面，使其功能更為順暢，在商品化時加入HDMI介面之長條螢幕， 並增加數位錶頭(VU Meter) 於 Volumio 軟體中，使其成為功能性與視覺性兼備之串流音樂播放器。

機器學習實戰：基於Scikit-Learn Keras和TensorFlow（原書第2版）

為了解決youtube嵌入參數的問題，作者（法）奧雷利安•傑龍 這樣論述：

這本機器學習暢銷書基於TensorFlow 2和Scikit-Learn的新版本進行了全面更新，通過具體的示例、非常少的理論和可用於生產環境的Python框架，從零幫助你直觀地理解並掌握構建智慧系統所需要的概念和工具。   全書分為兩部分。第一部分介紹機器學習基礎，涵蓋以下主題：什麼是機器學習，它試圖解決什麼問題，以及系統的主要類別和基本概念；第二部分介紹神經網路和深度學習，涵蓋以下主題：什麼是神經網路以及它們有什麼用，使用TensorFlow和Keras構建和訓練神經網路的技術，以及如何使用強化學習構建可以通過反複試錯，學習好的策略的代理程式。第一部分主要基於Scikit-Learn，而第二

部分則使用TensorFlow和Keras。   通過本書，你會學到一系列可以快速使用的技術。每章的練習可以幫助你應用所學的知識，你只需要有一些程式設計經驗。所有代碼都可以在GitHub上獲得。 代碼獲取方式： 1、微信關注“華章電腦” 2、在後臺回復關鍵字：新版蜥蜴書 奧雷利安·傑龍（Aurélien Géron）是機器學習方面的顧問。他曾就職於Google，在2013年到2016年領導過YouTube視頻分類團隊。他是Wifirst公司的創始人並于2002年至2012年擔任該公司的首席技術官。2001年，他創辦Ployconseil公司並任首席技術官。

前言1 第一部分 機器學習的基礎知識11 第1章 機器學習概覽13 1.1 什麼是機器學習14 1.2 為什麼使用機器學習14 1.3 機器學習的應用示例16 1.4 機器學習系統的類型18 1.5 機器學習的主要挑戰32 1.6 測試與驗證38 1.7 練習題40 第2章 端到端的機器學習項目42 2.1 使用真實資料42 2.2 觀察大局44 2.3 獲取資料48 2.4 從資料探索和視覺化中獲得洞見60 2.5 機器學習演算法的資料準備66 2.6 選擇和訓練模型74 2.7 微調模型77 2.8 啟動、監控和維護你的系統82 2.9 試試看84 2.10 練習題84 第3章 分類86

3.1 MNIST86 3.2 訓練二元分類器88 3.3 性能測量89 3.4 多類分類器99 3.5 誤差分析101 3.6 多標籤分類104 3.7 多輸出分類105 3.8 練習題107 第4章 訓練模型108 4.1 線性回歸109 4.2 梯度下降113 4.3 多項式回歸122 4.4 學習曲線124 4.5 正則化線性模型127 4.6 邏輯回歸134 4.7 練習題141 第5章 支持向量機143 5.1 線性SVM分類143 5.2 非線性SVM分類146 5.3 SVM回歸151 5.4 工作原理152 5.5 練習題160 第6章 決策樹162 6.1 訓練和視覺化決

策樹162 6.2 做出預測163 6.3 估計類概率165 6.4 CART訓練演算法166 6.5 計算複雜度166 6.6 基尼不純度或熵167 6.7 正則化超參數167 6.8 回歸168 6.9 不穩定性170 6.10 練習題172 第7章 集成學習和隨機森林173 7.1 投票分類器173 7.2 bagging和pasting176 7.3 隨機補丁和隨機子空間179 7.4 隨機森林180 7.5 提升法182 7.6 堆疊法190 7.7 練習題192 第8章 降維193 8.1 維度的詛咒194 8.2 降維的主要方法195 8.3 PCA198 8.4 內核PCA20

4 8.5 LLE206 8.6 其他降維技術208 8.7 練習題209 第9章 無監督學習技術211 9.1 聚類212 9.2 高斯混合模型232 9.3 練習題245 第二部分 神經網路與深度學習247 第10章 Keras人工神經網路簡介249 10.1 從生物神經元到人工神經元250 10.2 使用Keras實現MLP262 10.3 微調神經網路超參數284 10.4 練習題290 第11章 訓練深度神經網路293 11.1 梯度消失與梯度爆炸問題293 11.2 重用預訓練層305 11.3 更快的優化器310 11.4 通過正則化避免過擬合321 11.5 總結和實用指南3

27 11.6 練習題329 第12章 使用TensorFlow自訂模型和訓練330 12.1 TensorFlow快速流覽330 12.2 像NumPy一樣使用TensorFlow333 12.3 定制模型和訓練演算法338 12.4 TensorFlow函數和圖356 12.5 練習題360 第13章 使用TensorFlow載入和預處理資料362 13.1 數據API363 13.2 TFRecord格式372 13.3 預處理輸入特徵377 13.4 TF Transform385 13.5 TensorFlow資料集項目386 13.6 練習題388 第14章 使用卷積神經網路的深度

電腦視覺390 14.1 視覺皮層的架構390 14.2 卷積層392 14.3 池化層399 14.4 CNN架構402 14.5 使用Keras實現ResNet-34 CNN416 14.6 使用Keras的預訓練模型417 14.7 遷移學習的預訓練模型418 14.8 分類和定位421 14.9 物體檢測422 14.10 語義分割428 14.11 練習題431 第15章 使用RNN和CNN處理序列432 15.1 迴圈神經元和層432 15.2 訓練RNN436 15.3 預測時間序列437 15.4 處理長序列444 15.5 練習題453 第16章 使用RNN和注意力機制進行自

然語言處理455 16.1 使用字元RNN生成莎士比亞文本456 16.2 情感分析464 16.3 神經機器翻譯的編碼器-解碼器網路470 16.4 注意力機制476 16.5 最近語言模型的創新486 16.6 練習題488 第17章 使用自動編碼器和GAN的表徵學習和生成學習489 17.1 有效的資料表徵490 17.2 使用不完整的線性自動編碼器執行PCA491 17.3 堆疊式自動編碼器493 17.4 卷積自動編碼器499 17.5 迴圈自動編碼器500 17.6 去噪自動編碼器501 17.7 稀疏自動編碼器502 17.8變分自動編碼器505 17.9 生成式對抗網路510

17.10 練習題522 第18章 強化學習523 18.1 學習優化獎勵524 18.2 策略搜索525 18.3 OpenAI Gym介紹526 18.4 神經網路策略529 18.5 評估動作：信用分配問題531 18.6 策略梯度532 18.7 瑪律可夫決策過程536 18.8 時序差分學習540 18.9 Q學習540 18.10 實現深度Q學習544 18.11 深度Q學習的變體547 18.12 TF-Agents庫550 18.13 一些流行的RL演算法概述568 18.14 練習題569 第19章 大規模訓練和部署TensorFlow模型571 19.1 為TensorFl

ow模型提供服務572 19.2 將模型部署到移動端或嵌入式設備586 19.3 使用GPU加速計算589 19.4 跨多個設備的訓練模型600 19.5 練習題613 19.6 致謝613 附錄A 課後練習題解答614 附錄B 機器學習專案清單642 附錄C SVM對偶問題647 附錄D 自動微分650 附錄E 其他流行的人工神經網路架構656 附錄F 特殊資料結構663 附錄G TensorFlow圖669

基於Adaboost的特徵選擇在提升分類演算法性能上之研究

為了解決youtube嵌入參數的問題，作者羅元澤 這樣論述：

特徵選擇是一種能夠提升分類演算法分類效果的技術，此技術透過從資料中獲得有效的特徵子集降低資料維度，以解決因為高維度的資料帶來模型複雜度高、資料分類效度不佳的問題。除了特徵選擇外，集成學習的方法，利用透過建立多個分類器，來共同決定資料的類別，也可提升分類模型的效能。Adaboost為集成學習中領域的佼佼者。它利用資料抽樣的方式訓練多個相同分類演算法的分類器。Adaboost的優點在於能夠對分類錯誤的資料，給予較高的權重，使其有更高的機率給下一個分類器訓練，以不斷優化下一個類器的分類效能。Adaboost以決策樹為基礎建立多個模型時，會因為決策樹有特徵選擇的功能，在建模完成後，除輸出模型外，也可

輸出特徵選擇的結果。但如果基礎分類演算法不是決策樹時，則只能輸出模型。本研究以Adaboost為基礎提出一種新的分類方法以及兩種產生屬性重要性的方法。我們的分類方法將特徵選擇融入Adaboost集成學習之中，讓每個分類器在訓練抽樣後的資料之前，先做特徵選擇，以期能再提升每個分類器的分類效能。實驗的結果顯示我們的方法確實能夠提升分類的正確率。兩種產生屬性重要性的方法也讓Adaboost在選擇非決策樹為基礎分類演算法時，也能輸出特徵選擇的結果。