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Google 雲端應用×遠距教學×居家上課×線上會議一書搞定：老師、家長、學生、上班族居家必備懶人包

為了解決google登入youtube驗證的問題，作者鄭苑鳳 這樣論述：

　　大疫情時代，老師們一定要會的遠距教學工作術！   　　從入門基礎到實務解說， 　　帶你展現超高效的雲端教學技能   　　【重點內容】 　　☛遠距教學必備利器 Google Meet 　　☛師生互動平台 Google Classroom 　　☛將文件、試算表和簡報融入教學 　　☛掌握雲端硬碟的管理與使用 　　☛利用 Google 日曆安排線上行程   　　COVID-19疫情之下，遠距教學成為常態，老師們除了要快速熟悉電腦的軟硬體設備外，還得兼顧學生的學習反應。Google 雲端平台所提供的應用軟體算是相當新進與完備！特別是 Google Meet：除了軟體免費之外，還擁有適用於各種裝置

、具會議安全性、會議代碼不易破解、無須額外安裝軟體、畫面分享、資料傳輸加密等多項優點。因此 Google Meet 是疫情期間學校使用率最高的遠距教學工具。   　　本書依照使用 Google 雲端平台所必須學會的技能，將內容區分為七大篇。分別為「遠距教學必備利器 - Google Meet」、「師生互動平台 - Google Classroom」、「Google 文件應用」、「Google 簡報應用」、「Google 試算表應用」、「Google 表單應用」、「Google 教學的好幫手」，整體架構十分完整。此外為了提高閱讀性，編排上以實作為主，功能說明為輔，並加入步驟說明以及圖說，讓大家輕

鬆掌握遠距教學時的必備技能。 　 　　【目標讀者】 　　・即將開始遠距教學的老師與學生 　　・想要在遠端工作上加強實務運用的上班族 　　・想要進一步了解如何活用 Google 雲端工具的人

google登入youtube驗證進入發燒排行的影片

基於音訊特徵之音樂自動分類暨推薦系統整合平台

為了解決google登入youtube驗證的問題，作者萬晴琤 這樣論述：

當無法用言語來闡述人與人之間的情感時，音樂是能幫助表達自己的共同語言，音樂能幫助人類調適心情、影響我們的靈魂和情緒，使其感到快樂、悲傷抑或精力充沛。音樂除了能透過傳統實體唱片與廣播等方式傳播外，在近年隨著音訊處理的進步及網路產業的蓬勃發展，音樂能透過各大線上音樂串流平台或行動裝置等多元化方式聆聽，也使音樂幾近成為人類生活中不可或缺的一部份。隨著音樂文化的盛行，各種音樂風格與次風格的影響、重疊、變化且加上 表演者的詮釋及透過歷史、文化等影響，造就音樂能分出數以上千種流派，其流派為人為定義，用以表徵音樂及音樂資訊檢索 (Music Information Retrieval) ，然而，即便音樂流

派間並沒有嚴格的定義與界線，但在某些特定的流派中都具有特定的樂器、節奏、和音高內容相關的典型特徵。本研究將基於音訊特徵的擷取，將音樂分類其流派，並以內容為基礎的過濾 (Content-Based Filtering) 作為推薦，實作一音樂資訊整合平台，平台內容包含匯集各類音樂相關資訊及聲量統計，並提供音訊播放功能，使用者亦能在此平台建立屬於自己的喜好清單及個人介面，進而在此平台獲取更多音樂相關之資訊。

Python機器學習與深度學習特訓班(第二版)：看得懂也會做的AI人工智慧實戰(附120分鐘影音教學/範例程式)

為了解決google登入youtube驗證的問題，作者文淵閣工作室 這樣論述：

國內外最具代表性案例，9大專題實戰、15個分類實例  Google Colab、Microsoft Azure兩大雲端應用，人臉辨識、自然語言、  文字識別、語音轉換、分析預測、物件自動標示、影像辦識真正實練，  從資料收集整理、模型訓練調整，檢測修正到產出全面解秘！    　　資料科學(Data Science)技術崛起後，人工智慧(Artificial Intelligence)、機器學習(Machine Learning)與深度學習(Deep Learning)儼然成為電腦科學最熱門的話題。其實，人工智慧的應用早已出現在我們生活周遭，如即時車牌影像辨識，以及智慧型手機中的臉部指紋辨識

解鎖、影像轉文字翻譯、智慧語音助理…等。    　　在人工智慧領域中最重要也最適合作為入門的程式語言非Python莫屬。本書就以TensorFlow、Keras為基底，運用Python進行實作，深入人工智慧技術，掌握機器學習與深度學習的真正強大應用。    　　程式人、工程師挑戰人工智慧最佳學習地圖  　　由類神經網路基礎到AI應用實戰  　　訓練、模型、預測、辨識、分析與驗證  　　全面深入機器學習與深度學習技術核心    　　■打造專屬Python、TensorFlow與Keras最強開發環境。  　　　 　　■圖解簡化複雜難懂的類神經網路觀念，涵蓋多層感知器(MLP)、卷積神經網路(CN

N)與循環神經網路(RNN)。    　　■整合最夯的人工智慧雲端開發平台：Google Colab，應用雲端提供的充沛資源，全面提升運算效能。  　 　　■加碼最新的機器學習雲端應用平台：Microsoft Azure，連結功能強大、方向多元的Web API，豐富專業應用領域。    　　■顛覆只重視理論或產生結果的傳統機器學習內容，實際挑戰從資料收集與準備、模型訓練與調整、檢測修正到結果產出的最完整機器學習實戰流程。    　　■全面深入不同應用面向：  　　印刷文字辨識、手寫文字辨識、遠端圖片分析、本機圖片分析、辨識圖片地標或名人、臉部辨識、人臉比對、語言識別、文字翻譯、黑白照片上色、人

臉情緒偵測、圖片物件偵測、人工智慧製作縮圖、圖片場景偵測、汽車型號及年份偵測、自動標示物件、資料走勢預測…    　　■網羅國內外最具代表性案例：  　　手寫文字辨識、圖片分類、即時匯率分析、文字雲與文章自動摘要、YouTube影片加上字幕、股票走勢分析、臉部辨識登入系統、擷取車牌、即時車牌影像辨識…等，進行有系統而扎實的真正演練。    　　■一次領略機器學習與深度學習的重要關鍵話題：  　　TensorFlow、Keras、Anaconda、Spyder、Jupyter Notebook、CUDA、cuDNN、MLP、Mnist、CNN、RNN、LSTM、Colab、Azure、Cogni

tive Services、Computer Vision、Face API、Language API、Text Analytics、Translator Text、Algorithmia、Jieba、wordcloud、SpeechRecognition、Aegisub、twstock、plotly、SQLite、SQLite Database Browser、Haar…    　　■針對專案實戰提供關鍵影音輔助教學，加速學習效率。    　　超值學習資源：120分鐘關鍵影音教學/範例程式檔/一探演算法雲端寶庫：Algorithmia教學PDF    感謝讀者好評   　　“很棒的書，我完全

沒有深度學習和機器學習的任何知識，只有Python的基礎知識，也覺得書中的說明很快就讓我了解了。” --abedul    　　“此書把繁雜的演算法理論以圖像化的方式呈現，可以幫助我們快速了解深度學習的核心概念，讓學習門檻降低許多，而且還提供了很多實用的實作範例，是一本入門深度學習的好書…” --Victor

OpenID Connect服務提供者資安檢測系統

為了解決google登入youtube驗證的問題，作者賴家俊 這樣論述：

單一簽入指的是使用者可以使用一組帳號密碼就能登入其他相關的服務，近幾年來相關組織發展出許多套處理單一簽入的方法，例如OpenID Connect。OpenID Connect協定有針對服務系統做某部分的規範，為協助服務系統開發者確認其系統有針對相關規範來開發，OpenID官網有提供一套符合性檢測的方式，然而開發者在使用上沒有這麼的方便，OpenID官方檢測工具有註冊流程繁冗、測試項目容易混淆、官方說明簡短與英文說明不易使中文使用者理解等問題，因此目前服務系統開發者實務上十分需要一套針對OpenID Connect 協定能夠簡單快速的完成相關符合性檢測的方法，提供服務系統開發者能夠更省時與省力

的針對自行開發的服務進行資安檢測，以達到網站安全的初步防範。本論文旨在設計一套基於OpenID官方檢測工具的更新版檢測工具，工具的開發使用了Microsoft最新提出的ASP.NET Core技術進行開發，搭配MySQL作為後端資料庫系統，並使用Google雲端虛擬主機Google Compute Engine與Window Server做為系統基礎環境。本論文開發之檢測工具提供了SP註冊、SP註冊列表、測試項目列表、Client_id Json與15項強制性檢測等功能，透過本論文所開發之檢測工具，服務系統開發者在實務上無需再經過繁冗的註冊流程就可以很方便地針對其所開發之系統進行符合性檢測，並

且可以透過此檢測工具了解對應檢測項目的詳細檢測流程與目前檢測狀態，並透過了中文說明協助服務系統開發者能夠更容易的理解相關的OpenID Connect協定與檢測目標，進而協助服務系統開發者在短時間內就可以完成初步的符合性檢測，確保所開發之系統有符合OpenID Connect相關規範。