寫程式python的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

如何學寫程式：Python篇 學會用「數學思維」寫程式

為了解決寫程式python的問題，作者吳維漢 這樣論述：

　　學會基礎程式設計本是很簡單的事，但許多人花了好多時間學習，最後仍學得似會不會毫無自信，隨便給個程式題目，往往不知從何下手。對這些人來說，好像學程式與天賦有關，少了基因，就是學不來。其實這個觀念是錯的，對台灣學生而言，幾乎天天都與數學打交道，每日逼迫自己運用「數學思維」作題目寫考卷，每位學生早已處在學好程式設計的有利位置而不自知，只要經過一些訓練，學習如何將數學用於程式設計，學好基礎程式設計只是早晚的事而已。 　　本書教你如何將從小所學到的數學從考試卷的封印中解除，學習如何運用「數學思維」於程式設計中，只要利用一點點國中數學，你就會發現基礎程式設計真得很容易，遠比數學考

卷簡單得多，程式設計只不過是基礎數學的直接應用而已。 　　對台灣學生來說，只要懂得運用「數學思維」於程式設計中，學好程式設計可說是辛苦學數學過程中的一個附帶豐厚獎品，得來全不費功夫。

寫程式python進入發燒排行的影片

運用Faster-RCNN進行貓狗偵測和辨識

為了解決寫程式python的問題，作者李宛昀 這樣論述：

在影像辨識的領域裡，從機器學習到神經網路的架構，再到卷積神經網路（Convolution Neural Networks，CNN），甚至發展出針對區域性的卷積神經網路，像是R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等都是卷積神經網路發展的過程。本論文使用Google公司開放的TensorFlow Object Detection API來訓練模型，此架構使用TensorFlow來實現大多數深度學習的目標檢測並用Python來撰寫程式。Python是最近興起的程式語言，其語法簡單且功能強大，再加上擁有數萬個套件可應用在各種領域上，使得在撰寫程式時能方便快速。由於影像辨識的發展，

網路上已有許多圖像的數據庫供使用者使用並加以訓練成自己所要的辨識圖庫，本研究目的以針對貓和狗的品種加以分類並採用Faster R-CNN進行圖像識別，在圖庫中也可以增加自己所拍攝的圖片進行辨識。在研究過程中，需要先安裝TensorFlow和Anaconda，之後就開始設定影像辨識的環境設定，最後就可以開始訓練模型，訓練完後就可以開始進行圖像的辨識。在訓練模型前需先將圖片進行標註並輸入至神經網路訓練，透過損失率觀察模型的收斂，訓練完後將神經網路輸出並儲存，圖像就可經系統的辨識得到座標並分類。