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python ide推薦的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦李錫涵,李卓桓,朱金鵬寫的 從來沒有這麼明白過：TensorFlow 上車就學會 和AI4kids的 玩轉AIoT智慧物聯網：智慧居家動手做(學AI真簡單系列5)都 可以從中找到所需的評價。
另外網站常見Python集成開發環境比較 - ZH中文网也說明：推薦. PyCharm. PyCharm 是JetBrains 開發的Python IDE。PyCharm用于一般IDE具備的功能，比如，調試、語法高亮、Project管理、代碼跳轉、智能提示、 ...
這兩本書分別來自深智數位 和全華圖書所出版 。
明志科技大學 電子工程系碩士班 林義楠所指導 黃群翔的 結合 Google MediaPipe實現一手勢辨識控制智能家電之物聯網系統 （2021），提出python ide推薦關鍵因素是什麼，來自於MediaPipe、物聯網、手部追蹤、手勢識別、派翠網路。
而第二篇論文明志科技大學 電子工程系碩士班 唐明中所指導 陳孝武的 智能化睡姿辨識之系統研究 （2020），提出因為有 壓傷、深度學習、人工智慧、睡姿辨識的重點而找出了 python ide推薦的解答。
最後網站mac python ide推薦 - Fytob則補充：在Mac OS X上安装Python 3 最新版本的Mac OS X，High Sierra， 自带Python 2.7。 您不必安装和配置即可直接使用Python 2。本教程用来说明Python 3的安装。
從來沒有這麼明白過：TensorFlow 上車就學會
為了解決python ide推薦 的問題，作者李錫涵,李卓桓,朱金鵬 這樣論述：
TensorFlow2降低機器學習門檻，使機器學習無處不在！ TensorFlow 2是你最該學習的AI套件，將Keras整合之後， 一次學TensorFlow就學會Keras不用學兩次，用史上最強的人工智慧工具改變世界！ ▌簡單明瞭、快速入門 ▌ 本書簡單明瞭，可以讓初學者迅速進入TensorFlow的殿堂，讓你在起跑點就獲得渦輪一般的加速。 ▌谷歌開發者專家 ▌ 本書由谷歌開發者專家(機器學習領域)的大師級撰寫，將畢生功力以淺顯易懂的文字，引領初學者進入TensorFlow的殿堂，成為新一代機器學習大師。 ▌易讀易懂、脈絡清晰 ▌ 本書深入淺出，排版精美，
十分易讀易懂。全書結構嚴謹、脈絡清晰，讓讀者可以輕鬆駕馭TensorFlow。 難得完整又詳細的TensorFlow 2的書籍，五大篇章包含： ．基礎篇：使用深度學習中常用的卷積神經網路、循環神經網路等網路結構為例，介紹 TensorFlow建立和訓練模型的方式。 ．部屬篇：介紹在伺服器、嵌入式設備和瀏覽器等平台部署 TensorFlow模型的方法。 ．大規模訓練篇：介紹了在 TensorFlow中進行分散式訓練和使用TPU訓練的方法，這也是TensorFlow獨享的，讓你能用比GPU更快速的TPU進行神經網路訓練 ．擴展篇：介紹了多種 TensorFlow 生態系統內的
常用及前端工具 ．高級篇：為進階開發者介紹了 TensorFlow程式開發的更多深入細節及技巧。 如果你是TensorFlow 1.x的使用者，一定要升到2.x，再加上好用的Keras，一定以成為你開發AI專案的好幫手。
結合 Google MediaPipe實現一手勢辨識控制智能家電之物聯網系統
為了解決python ide推薦 的問題，作者黃群翔 這樣論述：
近年來，隨著科技的進步及物聯網的蓬勃發展，市場上各式各樣的居家智慧型產品不斷推陳出新，大眾對居住安全及便利的要求也日漸增加。與此同時，人們隨著醫療技術及生活品質的提高及逐漸增加的平均壽命，世界各國也面臨了高齡社會的問題。然而，高齡者居家生活的時間持續增長，因此，如何讓高齡者可以便利、舒適又快速的控制居家智慧產品即成為本次研究的主題。本文提出利用Google開發MediaPipe手部追蹤系統，透過行動裝置攝像鏡頭偵測手部21個關鍵點，利用向量夾角公式來幫忙計算關鍵點間形成的線，可以得出手指彎曲的角度，依所得的角度來判斷使用者的手勢，並測試在不同手勢習慣下辨識的準確度。經實驗證實，手勢數字0~9
辨識準確度可達98%，並將辨識結果透過低成本的ESP8266微控制器晶片進行居家智慧家電產品控制實現一物聯網裝置。
玩轉AIoT智慧物聯網：智慧居家動手做(學AI真簡單系列5)
為了解決python ide推薦 的問題，作者AI4kids 這樣論述：
當我們學習人工智慧（AI）知識與應用時，最常遇到的問題是資料分析與前處理，但如果連資料都沒有的狀態下，如何蒐集資料就會變成一個挑戰！常見的資料蒐集方法之一為使用物聯網（IoT）技術，然而相關工具相當多種，操作方式又非常不同，許多學習者往往不知如何下手。 本書以淺顯易懂的說明引領讀者理解何謂物聯網及智慧物聯網（AIoT），並選擇目前應用性較佳的ESP32-CAM開發板來當作本書操作範例，讓學習者免於工具選擇的煩惱，並配合詳細的操作步驟，讓學習者可以在最短的時間學會智慧物聯網的入門知識與操作。讓學習者在未來，無論要深化物聯網／智慧物聯網的操作，或者是進一步想整合其他裝
置（像是樹莓派）來進行邊緣運算操作，都會是很好的基礎。 本書作者為AI4kids團隊，曾應教育部國教署邀請，至全國高中主任會議分享AI教學、親子天下雜誌專文報導，成員來自AIA台灣人工智慧學校的校友，團隊有軟體技術、創新研發、工程管理、電商行銷等資歷專長，因為對AI科技教育的熱情而投入AI的教案研發與教學，目標是透過教孩子動手實作AI專題，來啟發他們對好奇心與想像力，協助他們運用各種程式或平台工具來探索、創造自己的AI應用。 本書特色 1.從生活情境切入，設計有趣的AI體驗與實作案例，以ESP32-CAM 開發板作為本書操作範例： -實作一：點亮開發板LED -實作二：外
接LED -實作三：外接溫濕度感測器 2.IoT結合雲端AI的應用： -連接到免費的雲端運算環境Google Colab -在Colab 執行YOLOv4 物件偵測 3.以Google Colab做Python程式碼解析，透過網路即能完成各項學習主題，無須考慮場域與軟硬體的限制。 4.全面性的教材設計：透過觀看影音教學、演練程式、模擬試題等學習，循序漸進地達成AI素養與實作技能提升。
智能化睡姿辨識之系統研究
為了解決python ide推薦 的問題，作者陳孝武 這樣論述：
目錄指導教授推薦書 i口試委員會審定書 ii誌謝 iii摘要 ivAbstract v目錄 vi圖目錄 viii表目錄 x第一章 緒論 11.1 研究動機與目的 1第二章 研究方法 32.1 研究規劃概述 32.2 壓傷介紹 42.3 人工智慧介紹 62.3.1 機器學習介紹 72.3.2 深度學習介紹 102.3.3 人工神經網路介紹 102.3.4 卷積神經網路介紹 11第三章 實驗設計與設備 173.1 實驗系統概觀 173.2 實驗流程 183.3 實驗設備與工具 193.3.1 應用軟體 193.3.2 實驗裝置 233.4 實驗設計 243.4.1 模型建構流程 243.4.2
躺臥資訊收集 253.4.3 標籤壓力數據 263.4.4 睡姿辨識模型內部架構 273.4.5 深度學習模型訓練 28第四章 實驗結果 344.1 架構A之睡姿辨識模型 344.2 架構B之睡姿辨識模型 364.3 架構C之睡姿辨識模型 394.4 架構D之睡姿辨識模型 42第五章 結論與未來發展 46參考文獻 48圖目錄圖2-1 研究規劃之流程圖 3圖2-2 壓傷好發位置示意圖 5圖2-3 機器學習概念圖 8圖2-4 監督式學習訓練流程 8圖2-5 單層神經元網路示意圖 11圖2-6 LeNet-5的架構圖 12圖2-7 貓咪原圖(左)與180度翻轉圖(右) 13圖2-8 卷積運算的運算
方式 14圖2-9 Pooling Layer概念圖 16圖2-10 全連接層示意圖 16圖3-1防壓傷系統之架構圖 17圖3-2 實驗流程圖 18圖3-3 Anaconda Prompt命令提示字元 20圖3-4 Anaconda Navigator 20圖3-5 Spider IDE 21圖3-6 Jupyter Notebook 21圖3-7 PycCharm IDE 介面 22圖3-8 Tensorflow logo 22圖3-9 醫博科技開發之智能床 23圖3-10 模型建構流程圖 24圖3-11收集受試者躺臥資訊示意圖 25圖3-12躺臥及標籤數據示意圖 26圖3-13模型預測流程
圖 28圖4-1架構A之睡姿辨識模型預測結果(樣本1-25) 34圖4-2架構A之睡姿辨識模型預測結果(樣本26-50) 35圖4-3架構B之睡姿辨識模型預測結果(樣本1-25) 37圖4-4架構B之睡姿辨識模型預測結果(樣本26-50) 38圖4-5架構C之睡姿辨識模型預測結果(樣本1-25) 40圖4-6架構C之睡姿辨識模型預測結果(樣本26-50) 41圖4-7架構D之睡姿辨識模型預測結果(樣本1-25) 43圖4-8架構D之睡姿辨識模型預測結果(樣本26-50) 44 表目錄表1 訓練模型之硬體環境 23表2 睡姿辨識模型之模型架構 27表3 架構A之睡姿辨識模型準確率 36表
4 架構B之睡姿辨識模型準確率 39表5 架構C之睡姿辨識模型準確率 42表6 架構D之睡姿辨識模型準確率 45表7 各架構之睡姿辨識模型準確率 45