前端技術的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列推薦必買和特價產品懶人包

全格局使用PyTorch：深度學習和圖神經網路 實戰篇

為了解決前端技術的問題，作者李金洪 這樣論述：

熟悉基礎，精通實戰。 　　接續了上一本實戰篇的基礎，本書將介紹目前最流行的物體辨識和自然語言處理在圖神經網路上的最完整應用。當你熟悉了神經網路之後，接下來要精進的就是針對網路結果的強化及最佳化。在GNN的基礎上，針對目前最流行的視覺處理模型進行修改、架設及強化，並且實際應用在現有的平台上。本書的重點就是大量了使用現有的Python函數庫，並且應用了最新的資料集，讓你能真正看到資料套用在模型上的強大能力。在針對Pytorch的函數庫上，不但有視覺應用，更有號稱人工智慧明珠的NLP應用。使用了Torchtext以及NLP的唯一/最佳選擇Huggingface Transformers。而大家

耳熟能詳，但又不知道怎麼用的模型，包括GPT-2、Transformer-XL、ALBERT、ELECTRA、DistillBERT等，在書中都有詳細介紹。另外為了解開DL的神祕，本書也難得介紹了Captum套件，讓深度神經網路更具可解釋性。本書最後也不忘介紹ZSL、這種極少量資料就可訓練高精度模型的方法。有關異質圖神經網路部分，也有大量DGL和NetworkX的範例，實戰篇+基礎篇兩本書，要不充分了解GNN都不行。 本書特色 　　～GNN 最強實戰參考書～ 　　●使用圖型的預訓練模型、Torschvision，GaitSet模型、CASIA-B資料集 　　●高級NLP模型訓練及微調、BE

RTology、CBOW、Skip-Gram、Torchtext、spaCy 　　●文字使用模型TextCNN來把玩IMDB資料庫 　　●高階工程師才會用的Mist啟動函數、Ranger最佳化器 　　●正宗NLP函數庫Huggingface Transformers詳解、AutoModel、AutoModelWithMHead、多頭注意力、PretrainedTokernizer  

前端技術進入發燒排行的影片

基於單張影像重建三維人體動作與相機姿態估測

為了解決前端技術的問題，作者張訓豪 這樣論述：

本論文針對三維人體姿態估測問題，提出一個基於單張二維人體影像同時進行相機姿態估測與人體動作重建之方法。由於影像上的人體已經可以藉由深度神經網路準確的預測出其關節之二維座標，並且已有相當多開源的訓練完善之模型架構可以被使用，因此如何搭建並訓練這樣的模型並非本論文想探討之重點，我們將基於這些模型所預測出的結果取得更進一步的三維資訊。我們將模型所預測出的二維資訊作為演算法之輸入，以此同時進行相機姿態估測與三維人體動作重建，並從Human3.6M中預先挑選出一些動作作為基底，使這些動作基底之線性組合的結果與影像中的人體動作足夠相近來完成三維人體動作之重建。而同時估測相機姿態與基底之線性組合參數可以被

視為一個非線性最佳化問題，因此我們藉由交替更新迭代的方式來求解此問題，透過交替固定其中一個參數並更新另一個參數的方式分別求取解相機姿態與動作基底的線性組合參數。在交替固定其中一個參數迭代更新的情況下，我們所求解的為一個凸最佳化問題，而演算法只要在三維人體動作的重建結果與輸入的二維影像上之動作足夠接近時停止，則此問題可以被有效率的求解。在數值實驗的結果將顯示出我們所提出的方法比較於現行前端技術所搭建的深度神經網路時，我們於準確度上的成果確實是顯得弱勢的，但我們所預測出的結果與真實情況之間的誤差在實際運用上還在可以被接受的範圍內，並且我們的方法仍具有其他優勢。由於架設複雜的深度神經網路在訓練階段會

需要更加龐大的訓練資料，並且當拍攝環境、拍攝角度與所準備的訓練時資料之間有較大的差距時，其模型的預測結果之準確度將明顯下降。而我們所提出的方法則是基於二維人體姿態估測的完善開發，在克服訓練資料的不易取得之前提下，所達到的成果即便遜於深度神經網路的準確程度，但將更適用於實際應用。

全格局使用PyTorch - 深度學習和圖神經網路 - 基礎篇

為了解決前端技術的問題，作者李金洪 這樣論述：

　　深度學習擅長處理結構規則的多維資料（歐氏空間），但現實生活中，很多不規則的資料如：社群、電子商務、交通領域，多是之間的關聯資料。彼此間以龐大的節點基礎與複雜的互動關係形成了特有的圖結構（或稱拓撲結構資料），這些資料稱為「非歐氏空間資料」，並不適合用深度學習的模型去分析。   　　圖神經網路（Graph Neural Networks, GNN）是為了處理結構不規則資料而產生的，主要利用圖結構的資料，透過機器學習的方法進行擬合、預測等。   　　〇 在結構化場景中，GNN 被廣泛應用在社群網站、推薦系統、物理系統、化學分子預測、知識圖譜等領域。 　　〇 在非結構化領域，GNN 可以用在圖

型和文字等領域。 　　〇 在其他領域，還有圖生成模型和使用 GNN 來解決組合最佳化問題的場景。   　　市面上充滿 NN 的書，但卻沒有一本完整說明 GNN，倘若不快點學這個新一代的神經網路，你會用的普通神經網路馬上就會落伍了！非歐氏空間才是最貼近人類生活的世界，而要真正掌握非歐氏空間的問題解決，GNN 是你一定要學的技術，就由本書一步步帶領你完全攻略！   　　〇 使用 Graph 概念取代傳統的歐氏空間神經元 　　〇 最好用的 PyTorch + Anaconda + Jupyter 　　〇 從基礎的 CNN、RNN、GAN 開始上手神經網路 　　〇 了解基礎的啟動函數、損失函數、L1/

L2、交叉熵、Softmax 等概念 　　〇 NLP 使用神經網路處理 + 多頭注意力機制 　　〇 Few-shot/Zero-shot 的神經網路設計 　　〇 空間域的使用，使用 DGL、Networkx 　　〇 利用 GNN 進行論文分類   本書特色   　　～GNN 最強入門參考書～ 　　● 以初學者角度從零開始講解，消除讀者學習過程跳躍感 　　● 理論和程式結合，便於讀者學以致用 　　● 知識系統，逐層遞進 　　● 內容貼近技術趨勢 　　● 圖文結合，化繁為簡 　　● 在基礎原理之上，注重通用規律 　

採用自適應網頁設計與高階網站框架以開發百香果農場網站之研究

為了解決前端技術的問題，作者林竹君 這樣論述：

發展至今，網路科技進步讓人類的生活越來越便利，搜尋或接收資訊的網站已經可以跨平台提供不同裝置的瀏覽器來使用，也隨著行動裝置的普及，現在已經是多屏時代。每個人至少會有一台手機（很多人甚至會有兩台）、一台平板或是一台桌上型電腦，使用者無法用單一網站版本就套用到各種裝置上。因此，響應式網頁設計模式已成為網站開發的主流。本研究以百香果農場為例，主要是驗證透過響應式網頁內容，讓百香果栽培、百香果相關知識的傳播，更助於百香果的農業推廣，讓更多想種植百香果的農民受惠。網頁前端使用了HTML5、CSS3、jQuery結合Bootstrap的響應式網站框架來開發，後端是使用了Django。將兩者結合後設計出可

以在各種裝置上來瀏覽網頁。