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另外網站python相對路徑轉絕對路徑 - 台鐵車站資訊懶人包也說明：以图1 为例，如果当前工作目录设置为C:\bacon，则这些文件夹和文件的相对路径和绝对路径，就对应为该图右侧所示的样子。 Python处理绝对路径和相对路径. Python os.path ..
這兩本書分別來自深智數位 和深智數位所出版 。
國立臺灣大學 地質科學研究所 洪淑蕙所指導 周芝吟的 以二維頻譜元素法模擬地震波經岩漿庫、地函貫入體和隱沒帶異質構造的波傳現象和合成波形：以北台灣為例 （2021），提出python相對路徑關鍵因素是什麼，來自於岩漿庫、隱沒帶小尺度異質物、地函貫入體、譜元素法、全波形模擬。
而第二篇論文國立彰化師範大學 車輛科技研究所 楊介仙所指導 洪宏濬的 無人自走車路徑顏色辨識與循跡控制之研究 （2021），提出因為有 AGV無人自走車、影像校正、影像處理、顏色辨識、循跡控制的重點而找出了 python相對路徑的解答。
最後網站os.path套件處理檔案路徑名稱 - kevin的部落格- 痞客邦則補充：就是我目前的目錄是在C:\Program Files，而若是要以相對路徑表示release.txt。 可以寫成旁邊的路徑\java\jdk-11.0.1\release.txt. 重點1: 在python中 ...
開發者傳授PyTorch秘笈
為了解決python相對路徑 的問題，作者陳昭明 這樣論述：
～ 2022 開發者唯一指定 PyTorch 祕笈！～ 深度學習【必備數學與統計原理】✕【圖表說明】✕【PyTorch 實際應用】 ★ 作者品質保證 ★ 經過眾多專家與學者試閱昭明老師著作皆給【5 顆星】滿分評價！ ～ 從基礎理解到 PyTorch 獨立開發，一氣呵成 ～ 本書專為 AI 開發者奠定扎實基礎，從數學統計 ► 自動微分 ► 梯度下降 ► 神經層，由淺入深介紹深度學習的原理，並透過大量 PyTorch 框架應用實作各種演算法： ● CNN (卷積神經網路) ● YOLO (物件偵測) ● GAN (生成對抗網路) ● DeepFake (深
度偽造) ● OCR (光學文字辨識) ● ANPR (車牌辨識) ● ASR (自動語音辨識) ● BERT / Transformer ● 臉部辨識 ● Knowledge Graph (知識圖譜) ● NLP (自然語言處理) ● ChatBot ● RL (強化學習) ● XAI (可解釋的 AI) 本書特色 入門深度學習、實作各種演算法最佳教材！ ★以【統計／數學】為出發點，介紹深度學習必備的數理基礎 ★以【程式設計取代定理證明】，讓離開校園已久的在職者不會看到一堆數學符號就心生恐懼，縮短學習歷程，增進學習樂趣 ★摒棄長篇大
論，輔以【大量圖表說明】介紹各種演算法 ★【完整的範例程式】及【各種演算法的延伸應用】！直接可在實際場域應用。 ★介紹日益普及的【演算法與相關套件】的使用 ★介紹 PyTorch 最新版本功能 ★與另一本姊妹作《深度學習–最佳入門邁向 AI 專題實戰》搭配，可同時學會 PyTorch 與 TensorFlow
以二維頻譜元素法模擬地震波經岩漿庫、地函貫入體和隱沒帶異質構造的波傳現象和合成波形：以北台灣為例
為了解決python相對路徑 的問題，作者周芝吟 這樣論述：
本研究以全波形數值模擬方法探討台灣北部大屯火山群底下是否存在熔融岩漿庫的爭議性議題，並嘗試於台灣北部隱沒的菲律賓海板塊內部加入小尺度的異質物以及板塊上方地函楔置入岩漿貫入體模擬2019年03月12日地震事件於密集台灣陣列所觀察到次達P波以及P波頻散與持續高頻尾波的特徵。前半部透過軸對稱譜元素法(axisymmetric spectral-element method, AxiSEM)模擬地震波通過數種不同直徑大小,速度異常組合的圓形岩漿庫模型的三維全波場，計算最高頻率可達1 Hz。接著利用結合迭代波形互相關和疊加(Iterative cross-correlation and stackin
g)以及多頻道互相關(multi-channel cross-correlation, MCCC)的AIMBAT方法測量各測站合成的P波和S波相對到時異常的變化。結果顯示所有模型預測P波和S波延遲到時皆以岩漿庫上方測站為中心呈對稱峰狀分布，而實際觀測資料的延遲時間則顯示在山腳斷層西側明顯高於東側呈現階梯狀，在大屯火山群區域並未觀察到對稱峰狀分布，另外根據北台灣三維速度模型於大屯火山群底下8-15公里存在一牛奶罐形狀的低速體所模擬出來的P和S波波形，其量測的到時異常分佈在跨過山腳斷層的測站亦呈現階梯狀上升的趨勢，暗示低速體的存在，但前人研究認為該低速體代表達20%部分熔融的岩漿庫，造成S波速度下
降比例比P波大近兩倍的推論，則會使得預測的S波到時延遲比P波大至少兩倍以上，與實際觀測結果不符。因此該低速體是否反映的是熔融岩漿庫還有待商榷。後半部則使用區域尺度直角坐標的二維譜元素法SPECFEM2D進行高頻地震波的模擬，合成頻率可高達12 Hz。考慮隱沒板塊內部小尺度異質物可造就類似導波波形頻散特徵，因此以von Karman函數產生各種大小尺度與扁圓形狀的隨機異質物，當異質物尺度偏小且長寬比接近1時能在初達P波後觀察到次達的PG2導波，兩者到時時間差隨震央距增加而增加，與實際密集台灣陳列測站的所觀察到的到時差隨震央距增加而遞減的分布模式不同，表示觀測資料的次達波非記錄到菲律賓海板塊內小尺
度異質物產生的次達波。此外，在模型地函楔區域放置岩漿貫入體能產生次達的P波(即前人研究指出的P2波相)到時隨震央距增加而減少，符合前人分析密集台灣陣列所記錄的波形資料發現P2波的走時模式相同，透過模擬數種岩漿貫入體大小在半徑1公里情況下最符合實際資料初達P1和次達P2的到時差，但均勻低速岩漿貫入體無法模擬出P2振幅較大與頻散特徵，未來需嘗試其他構造以找出真正造成觀察P波特徵的構造成因。
Python面試題目與解答：邁向高薪之路
為了解決python相對路徑 的問題，作者洪錦魁 這樣論述：
展開程式設計師的就業廣告，幾乎都是以Python語言為主流，這本書則是收集國內外各大主流公司的熱門考試主題，Leetcode考題以及筆者認為學習Python應該了解的主流觀念，全部以極詳細、超清楚的程式實例解說，期待讀者可以錄取全球著名企業獲得高薪。 Python工程師面試第一個主題當然是測試面試者對於Python語言的瞭解與熟悉程度，內行的面試主管可以經由面試者對於下列Python重點與特色的理解程度，可以很輕易了解面試者Python功力如何？是不是具備真正Python工程師的資格？ ●認識Python特色 ●跳脫Java、C/C++邏輯，從Python觀念設計
程式 ●串列(元組)切片(slicing)、打包(packing)、解包(unpacking) ●認識何謂可迭代物件(iterator object) ●認識生成式(generator) ●認識字典、集合操作 ●類別與模組 ●正則表達式 面試時間通常不會太長，面試的另一個重點是考演算法，一個看似簡單的題目描述往往暗藏豐富的演算法知識，這時就是訓練讀者的邏輯與思考的能力，在這本書筆者也使用了極豐富與廣泛的演算法題目，詳細說明解題過程，至少在面試時讀者碰上類似考題可以輕鬆面對，在極短的面試時間完成解題，本書的演算法考題包含下列內容： ●排序與搜尋
●字串 ●陣列 ●鏈結串列 ●二元樹 ●堆疊與回溯 ●數學問題 ●深度、廣度優先搜尋 ●最短路徑演算法 ●貪婪演算法 ●動態規劃演算法 整本書除了內容豐富，適合Python面試工程師外，也可以增強讀者Python功力。 本書特色 這是國內第一本針對Python工程師考試的圖書。
無人自走車路徑顏色辨識與循跡控制之研究
為了解決python相對路徑 的問題，作者洪宏濬 這樣論述：
本文主要為研究無人搬運車(AGV)之路徑影像校正、顏色辨識、規劃循跡回授參數及循跡控制等問題，提出上述問題可行的解決方案。本文中AGV的路徑以不同顏色膠帶黏貼方式，該型路徑除可降低路徑建置成本外，亦具彈性且易更改路徑的特性。為達擷取較廣之區域影像，藉廣角鏡頭擷取影像，但廣角鏡頭攝影機將衍生影像嚴重變形，因此藉處理器之繪圖加速功能處理影像校正，即處理影像扭曲、拉伸等問題。顏色辨識則採影像HSV(Hue、Saturation、Value，色相、飽和度、明度)方法汲取不同背景亮度之膠帶顏色參數，訂定不同顏色膠帶之參數範圍。本文中以路徑之斜率角度及同相位路徑之偏移距離為適合之AGV循跡回授參數，並以
冪階比重控制方法(Weighting Exponential Control Law)即時修正AGV路徑循跡。本文所提顏色辨識方法適用於照明不足之環境，本文中之研究結果顯示未經影像校正之路徑，不易歸納其特徵，亦不易對路徑辨識其控制回授參數，因此影像校正是不可或缺，而以TX2控制器及Python程式為例，校正一幀影像需時1.54秒。路徑之影像校正與辨識後，可提供路徑與自走車幾何中心相對距離、斜率及其顏色參數，路徑辨識一幀影像需時0.3秒。經影像校正及路徑辨識後，提供恰當控制回授參數，並以冪階比重控制率方法應可完成循跡自走。關鍵詞 : AGV無人自走車、影像校正、影像處理、顏色辨識、循跡控制