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github pages資料夾的問題，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
github pages資料夾的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦陳柏融寫的 從 Hooks 開始，讓你的網頁 React 起來(iT邦幫忙鐵人賽系列書) 可以從中找到所需的評價。
另外網站[教學] 使用GitHub Pages + Hexo 來架設個人部落格也說明：-> 部署至GitHub. 回到終端機，首先確認終端機的路徑在myblog 資料夾根目錄下，並依序輸入以下三個指令： ...
國防大學 戰略研究所 沈明室所指導 陳冠宇的 中共對臺超軍事手段：兼論臺灣因應作為 （2020），提出github pages資料夾關鍵因素是什麼，來自於超軍事能力、中共威脅、國家安全、兩岸關係。
而第二篇論文明志科技大學 電子工程系碩士班 黃樹林、賴文正所指導 張詩含的 人臉偵測方法-YOLO研究與應用 （2020），提出因為有 人臉識別、物件偵測、樣本訓練、YOLO的重點而找出了 github pages資料夾的解答。
最後網站如何使用Docsify 和GitHub Pages 建立一個文件網站 - ITW01則補充：使用docsify 建立文件網頁併發布到github pages 上文件是幫助使用者使用開源專案一個重要部分，但它並不總是開發人員的 ... 檔案/資料夾名稱, 內容 ...
從 Hooks 開始，讓你的網頁 React 起來(iT邦幫忙鐵人賽系列書)
為了解決github pages資料夾 的問題，作者陳柏融 這樣論述：
本書內容改編自第 11 屆 iT 邦幫忙鐵人賽，Modern Web 組優選網路系列文章──《從 Hooks 開始，讓你的網頁 React 起來》。 ☛ 第一本整合線下內容與線上社群的 React 實體書，再也不怕沒人解惑(www.facebook.com/groups/274607427104369/) ☛ 從 Hooks 開始上手 React，大幅降低陡峭的 React 學習曲線 ☛ 透過專案實作到最終發布上線，讓所有人都可以看到你的作品 Q：買書後碰到問題卻沒人問怎麼辦？ A：第一本同時整合線下文字與線上社群的 React 實體書籍，不只是一本書，更提
供專業線上討論與協助，免除讀者在學習新技術上的焦慮與不安！ Q：沒學過 React 可以直接從 Hooks 開始嗎？ A：從 Hooks 開始入手 React，可大幅降低過去 React 陡峭的學習曲線！ Q：學過 React 語法卻不知如何實作成專案作品？ A：以專案實作帶你一步步熟悉 React 各種語法，並將作品發布至雲端，讓所有人都能共享使用！ 適用讀者 ✎ 學過 JavaScript，想要開始上手前端框架的初學者 ✎ 想要成為前端工程師的網頁開發求職者 ✎ 用過 Vue 等其他前端框架，想要體驗 React 框架的開發者 本書的
誕生主要源自於 iT 邦幫忙鐵人賽，筆者在學習的過程中受益非常多，因此決定將本書首刷版稅回饋iT邦幫忙鐵人賽，鼓勵台灣IT社群互助合作且彼此樂於分享的精神。 專業推薦 如果你希望透過學習 React 這個目前業界非常流行的框架，來提升職涯發展潛力，那這本書再適合你不過！本書是 PJ 為你設計的一趟學習旅程。除了耐心指引你步驟之外，更會告訴你各種「為什麼」，讓你對 React 背後的邏輯與思維有充分瞭解。更重要的是，你將體會到，「學習」，其實可以很不一樣。－－Bernard Chan | 陳治平前，Yahoo! 亞太區產品總監、ALPHA Camp 校長 本書不是一本工具書，
而是作者在腦中思考的過程，是一本教你思考的書，以邏輯思考的走向代替一般指令式的教學，這樣的內容才是正確的教學方式，學習到的並不只是技術，而是在實務過程中所累積下來的經驗。－－Howard | 吳展瑋，台南「好想工作室」創辦人、台灣口罩地圖、動森揪團工具開發者
中共對臺超軍事手段：兼論臺灣因應作為
為了解決github pages資料夾 的問題，作者陳冠宇 這樣論述：
運用超軍事能力迫使對手接受政治安排，已是中共軍事與非軍事的間接與直接併用的常用模式。囿於中共與我國在族群認同、語言文化、歷史遺緒及地緣關係等因素有許多雷同之處，在處理領土主權問題上更形複雜，超軍事能力勢將會成為對臺關係中的一項重要手段。本研究探討中共可能對臺採取超軍事的手段，先界定超軍事手段之範圍與內涵，繼而掌握中共對臺戰略意圖，揭露中共迫使臺灣接受政治框架之目的。從研究發現顯示，超軍事能力使用之最重要推力就是中共地緣政治的野心，現階段中共強調方法與手段的綜合性及多樣化，以形塑優勢，不斷地擴展對臺灣的影響，而當地緣政治企圖與當前政經、軍事實力及科技整備相結合時，也將對我國國家安全造成嚴重的威
脅與挑戰。本研究結論指出，對抗中共超軍事手段之道在於掌握中共對臺戰略意圖，認清當前對臺灣造成的威脅與影響，其次，應改變舊有的傳統觀念與思維，不流於樂觀地看待兩岸是單一和排他性的衝突形式而已。最後，基於「惟仁者為能以大事小，惟智者為能以小事大」之認知，我國宜透過國內、外的情資共享，建構全面性途徑機制，提升面對威脅的韌性與能量，發展反制手段與防護措施，方能以適切因應。
人臉偵測方法-YOLO研究與應用
為了解決github pages資料夾 的問題，作者張詩含 這樣論述：
人臉識別是現今最廣泛的應用之一，且臉部的身份驗證識別可以在許多情況下使用。通常人臉識別第一步是偵測和定位影像或視頻中的人臉，而準確的偵測演算法可以有益於系統的性能，人臉偵測是人臉識別系統應用中關鍵步驟之一。人臉識別演算法經歷了早期演算法、人工特徵加上分類器、深度學習(深度神經網路)三個階段。目前深度學習演算法是主流，極大提高了人臉識別的精準度。本文研究目標以2020年在MSCOCO物件偵測競賽中排名世界第一的YOLOv4為主，利用少量自訂的影像資料，測試其物件偵測精確度及快速實作能力，從中探討其網路架構，在測試過程中找出如何進行有效的少量自訂樣本的漸進式訓練模式。在Linux系統中實作YOL
Ov4的自訂人臉樣本訓練與驗證，自訂少量訓練圖片數及訓練次數及人臉選取方式。本研究總共有六位學生之人臉樣本，實驗個別訓練樣本數量在3、10、20、40時不同訓練次數(1000、2000、3000)的訓練結果分析，證明其優良的物件偵測精確度及快速實作能力。考量在加入多數未知身分人員誤判後，進行調整並加入新樣本之漸進式重新訓練，發現只需要加入新樣本並使用少數時間(小於原訓練時間20%)持續之前訓練，就可成功分辨未知身分人員，很適合少量自訂資料集訓練模式的實作，研究最後提出此人臉辨識模型可以用於教室點名及口罩配戴偵測的實際應用。