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數據類型的問題，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
數據類型的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦亢少軍寫的 Dart語言實戰：基於Flutter框架的程序開發（第2版） 和（日）角明的 Python 科學計算入門：基於NumPy/SymPy/SciPy/pandas的數值計算和數據處理方法都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自清華大學 和中國水利水電所出版 。
國立陽明交通大學 影像與生醫光電研究所 陳怡君所指導 楊典穎的 應用高光譜影像檢測技術開發蓮霧果實病害預測之演算法 （2021），提出數據類型關鍵因素是什麼，來自於蓮霧病害檢測、高光譜成像技術、機器學習。
而第二篇論文國立中央大學 企業管理學系 許秉瑜所指導 羅智超的 基於外部風險事件預測中小企業信用風險之研究 （2021），提出因為有 中小企業、企業違約、外部風險數據、信用風險、時間序列挖掘的重點而找出了 數據類型的解答。
Dart語言實戰：基於Flutter框架的程序開發（第2版）
為了解決數據類型 的問題，作者亢少軍 這樣論述：
本書系統闡述了跨平台Dart編程語言基礎知識、面向對象編程，以及網絡編程和異步編程等高級知識。全書共分為4 篇：第1篇為Dart基礎（第1~9章），第2篇為面向對象編程（第10~14章），第3篇為Dart 進階（第15~24章），第4篇為商城項目實戰（第25~37章）。書中主要內容包括：Dart語法基礎、Dart編碼規範、數據類型、運算符、流程控制語句、函數、面向對象基礎、繼承與多態、抽象類與接口、枚舉類、集合框架、集合與泛型、異常處理、元數據、Dart庫、單線程與多線程、網絡編程和異步編程等。書中包含大量應用示例，讀者不僅可以由此學會理論知識還可以靈活應用。書中示例基於 Flutter環境開
發，讀者在學習到Dart語言知識的同時還可以學會Flutter框架技術。書中通過一個商城App案例詳細闡述了如何使用Flutter開發App，內容完整，步驟清晰，提供了工程化的解決方案。本書可作為Dart和Flutter初學者的入門書籍，也可作為從事跨平台移動應用開發的技術人員及培訓機構的參考書籍。
數據類型進入發燒排行的影片
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⚠️本影片所提之個股內容無不當財務利益關係，不具投資建議，投資人應獨立判斷，審慎評估並自負投資風險
應用高光譜影像檢測技術開發蓮霧果實病害預測之演算法
為了解決數據類型 的問題，作者楊典穎 這樣論述：
蓮霧為台灣重要的經濟果樹，在採收後的貯藏期間可能會發生各種的病害，這些受到病菌感染的果實在初期不會表現出病徵，導致選別人員沒能分辨出來，若果實在沒被察覺病徵的情況下進行販售，待病害症狀加劇後，後果將不堪設想。由於高光譜成像技術能夠提早偵測植物病害的潛伏期，所以可以利用此技術來輔佐分級人員控管蓮霧的品質，不僅能夠更客觀地評斷果實，還能即早發現未顯現病徵的果實，因此，本研究應用高光譜影像數據建立一套蓮霧果實病害預測的演算法流程，將蓮霧的高光譜影像數據經由預處理、數據提取、降維、回歸和分類來達到對蓮霧果實病害預測的目的，降維使用了連續投影算法(Successive Projections Algo
rithm, SPA)和主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)來減少高光譜影像的龐大數據，回歸使用了最小平方支持向量回歸(Least Squares Support Vector Regression, LS-SVR)來預測蓮霧在發病過程中的水分散失，分類使用了K-近鄰(K-Nearest Neighbors, KNN)演算法來建立蓮霧果實病害的分類模型，分類模型對感興趣區域(Region Of Interests, ROI)的光譜進行分類，其模型的準確率達99%，最後，利用視覺化的方式來呈現蓮霧果實的病害發生情形，這項研究可能有助於減少蓮霧的採後處理
損失。
Python 科學計算入門：基於NumPy/SymPy/SciPy/pandas的數值計算和數據處理方法
為了解決數據類型 的問題，作者（日）角明 這樣論述：
Python是一種簡單、易學、功能強大的編程語言，廣泛應用於Web和Internet開發、人工智慧開發、科學計算、軟件開發、數據處理與分析、桌面開發、後端開發等。《Python科學計算入門》就針對編程零基礎讀者，詳細介紹了Python編程基礎知識及Python在科學計算中的應用方法。全書共9章，結合Num Py、SciPy、SymPy、pandas、Matplotlib等軟體庫，通過大量示例對科學計算中的陣列運算、代數計算、數值計算、數據視覺化等內容進行了詳細說明，特別適合想使用計算機解決數學問題的學生、程式師、IT工程師和科研人員學習。 角明（kakuaki） 年畢業于
東京工業大學理工科研究生院 。 從學生時代開始就使用Python、MATLAB、 Fortran、C、LISP等編程語言，專注於數值分 析。為了幫助傳播Python，在Udemy發佈了 Python相關的課程，並在KDP發佈了相關的 電子圖書。 第1章 開發環境的準備 1.1 Python的安裝 1.1.1 Anaconda Individual Edition的安裝 1.1.2 創建虛擬環境 1.2 Jupyter Notebook 1.2.1 何謂Jupyter Notebook 1.2.2 Jupyter Notebook的啟動 1.2.3 單元的操作 第2章 Py
thon編程基礎 2.1 物件和變數 2.1.1 對象的概要 2.1.2 變數 2.1.3 有關命名的規則與注意事項 2.1.4 軟件庫 2.2 數值 2.2.1 整數 2.2.2 浮點數 2.2.3 複數 2.2.4 算術運算子 2.3 容器 2.3.1 字串 2.3.2 列表 2.3.3 索引與切片 2.3.4 可變對象 2.3.5 元組 2.3.6 字典 2.4 比較運算子和邏輯運算子 2.4.1 布林值 2.4.2 比較運算子 2.4.3 邏輯運算子 2.5 條件陳述式 2.5.1 if語句 2.5.2 while語句 2.5.3 for語句 2.6 函數定義 2.6.1 函數定義的基
礎 2.6.2 文檔字串 2.6.3 裝飾器 2.6.4 lambda運算式 第3章 基於NumPy的數組運算 3.1 NumPy的準備 3.1.1 何謂NumPy 3.1.2 NumPy的導入 3.2 數組的創建 3.2.1 array函數 3.2.2 數組的數據類型 3.2.3 值為0和1的數組 3.2.4 表示單位矩陣、對角矩陣以及三角矩陣的數組 3.2.5 數組值等間距變化的數組 3.3 元素的訪問
基於外部風險事件預測中小企業信用風險之研究
為了解決數據類型 的問題，作者羅智超 這樣論述：
互聯網銀行業務發展迅猛，並且主要利潤來源於中小企業（medium-sized enterprises , SMEs）。然而中小企業違約風險較高，因此需要構建風險識別模型來識別企業信貸違約。該模型應具備：提前預測能力使銀行對不良貸款行為有快速回應能力；使用公開信用數據而不是傳統的財務數據；保證在樣本不平衡率較高水準下仍能保持較高的精確率（Recall）。本研究通過使用公開可獲得的外部風險事件時序數據和橫截面數據構建了一個兩階段模型來預測中小企業的違約風險。第一階段設計了RS-Ripper演算法 ，該演算法改進了Prefix-SPAN演算法提取風險事件的頻繁項，並構建了基於規則的分類器。第二階段
通過使用橫截面數據構建LightGBM提升模型精確度（Recall）。該模型在違約預測方面平均提前預測天數達350天，在違約樣本和非違約樣本比例為1:1情況下查全率（Recall），查準率（Precision）,準確率 （Accuracy）和 AUC分別為0.92, 0.911, 0.915, 0.956, 在違約樣本和非違約樣本比例為1:16情況下查全率（Recall），查準率（Precision）,準確率（Accuracy）和 AUC分別為0.751, 0.618, 0.958, 0.962。