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r語言波浪符號的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦陳昭明寫的 開發者傳授PyTorch秘笈 和陳昭明的 深度學習 最佳入門邁向AI專題實戰都 可以從中找到所需的評價。
另外網站符咒(Sigils) - Elixir School也說明：一個符咒(sigil) 將以波浪符號 ~ 開頭。 ... ~c 生成一個運算轉義或內插的符號列表; ~R 生成一個不運算轉義或內插的正規表達式(regular expression); ~r 生成一個運算 ...
這兩本書分別來自深智數位 和深智數位所出版 。
國立政治大學 社會學系 鄭力軒所指導 裘河奇的 從言談角度探討股市直播中分析師對股民的建構——以同花順為例 （2020），提出r語言波浪符號關鍵因素是什麼，來自於直播、言談、分析師、股市。
而第二篇論文國立臺灣科技大學 電機工程系 辜志承、蕭鈞毓所指導 李孟哲的 多目標人員自動追蹤控制系統應用於智慧風扇 （2020），提出因為有 直流無刷電動機、人臉辨識、微控制器、智慧風扇的重點而找出了 r語言波浪符號的解答。
最後網站R中波浪号（〜）的用途是什么？ - 经验笔记 - 基础教程則補充：R 中波浪号（〜）的用途是什么？ Tilde运算符用于定义统计模型公式中因变量和自变量之间的关系。代字号运算符左侧的变量是因变量，代字号运算符右侧的变量被称为自变量 ...
開發者傳授PyTorch秘笈
為了解決r語言波浪符號 的問題，作者陳昭明 這樣論述：
～ 2022 開發者唯一指定 PyTorch 祕笈！～ 深度學習【必備數學與統計原理】✕【圖表說明】✕【PyTorch 實際應用】 ★ 作者品質保證 ★ 經過眾多專家與學者試閱昭明老師著作皆給【5 顆星】滿分評價！ ～ 從基礎理解到 PyTorch 獨立開發，一氣呵成 ～ 本書專為 AI 開發者奠定扎實基礎，從數學統計 ► 自動微分 ► 梯度下降 ► 神經層，由淺入深介紹深度學習的原理，並透過大量 PyTorch 框架應用實作各種演算法： ● CNN (卷積神經網路) ● YOLO (物件偵測) ● GAN (生成對抗網路) ● DeepFake (深
度偽造) ● OCR (光學文字辨識) ● ANPR (車牌辨識) ● ASR (自動語音辨識) ● BERT / Transformer ● 臉部辨識 ● Knowledge Graph (知識圖譜) ● NLP (自然語言處理) ● ChatBot ● RL (強化學習) ● XAI (可解釋的 AI) 本書特色 入門深度學習、實作各種演算法最佳教材！ ★以【統計／數學】為出發點，介紹深度學習必備的數理基礎 ★以【程式設計取代定理證明】，讓離開校園已久的在職者不會看到一堆數學符號就心生恐懼，縮短學習歷程，增進學習樂趣 ★摒棄長篇大
論，輔以【大量圖表說明】介紹各種演算法 ★【完整的範例程式】及【各種演算法的延伸應用】！直接可在實際場域應用。 ★介紹日益普及的【演算法與相關套件】的使用 ★介紹 PyTorch 最新版本功能 ★與另一本姊妹作《深度學習–最佳入門邁向 AI 專題實戰》搭配，可同時學會 PyTorch 與 TensorFlow
從言談角度探討股市直播中分析師對股民的建構——以同花順為例
為了解決r語言波浪符號 的問題，作者裘河奇 這樣論述：
本研究關注近年來興起的股市直播，主要是從言談角度來探討分析師在直播中對股民的建構,分成了建構的過程和結果兩個部分。本研究將言談和文字在作用分為「吸引」「觀看」和「引導」三個層次，即分析師從吸引股民眼球，到股民進入觀看並接受分析師的言談含義的過程。第一章也就是緒論部分主要是對研究背景、目的、文獻和研究方法做了闡述。第二章主要是對「吸引」的層次進行了分析，即如何讓股民鎖定分析師。第三、四、五、六章主要反映了「觀看」和「引導」的層次，由於這兩個層次的聯繫性較為緊密，所以內容會交叉呈。
深度學習 最佳入門邁向AI專題實戰
為了解決r語言波浪符號 的問題，作者陳昭明 這樣論述：
深度學習 最佳入門邁向AI專題實戰 ★★★★★【深度學習】★★★★★ ☆☆☆☆☆【理論】+【實作】☆☆☆☆☆ 這是目前市面上講解【深度學習(Deep Learning)】從基礎到應用最完整的書籍，從基礎數學與統計開始，將演算法的原理解釋得更簡易清晰，協助讀者跨入 AI 的門檻，為避免流於空談，盡量增加應用範例，希望能達到即學即用。多位試閱本書內容的專家與學者全部皆給【五顆星】滿分評價。 整本書採用【最新版TensorFlow】+【大量圖片輔助】，+ 【完整理論解說】+【Python程式實作】以原理與實作，講解下列最熱門的AI主題。 ☆【神經網路(NN)】 ☆【卷積神
經網路(CNN)】 ☆【物件偵測(YOLO)】 ☆【光學文字辨識(OCR)】 ☆【車牌辨識(ANPR)】 ☆【人臉辨識】 ☆【生成對抗網路 (GAN)】 ☆【深度偽造 (DeepFake)】 ☆【自然語言處理(NLP)】 ☆【聊天機器人(ChatBot)】 ☆【語音辨識(ASR)】 ☆【強化學習(RL)】 讀者只要遵循本書步驟學習相信必可以徹底認識人工智慧、機器學習與深度學習觀念，邁向浩瀚領域。
多目標人員自動追蹤控制系統應用於智慧風扇
為了解決r語言波浪符號 的問題，作者李孟哲 這樣論述：
目前市售家用的直立式電風扇主要功能為定速擺頭吹風、風量模式分成大、中、小三段式，但每種模式皆為固定的風量，大眾需求通常為希望風扇以吹人為主，因此電風扇若能在有人員的位置時，擺頭速度變慢、輸出大風量；在沒有人員的位置時，擺頭速度變快、輸出小風量，使電風扇的吹風效益達到最大的話，將能使電風扇達到更佳節能且符合大眾需求的效果。本論文多目標人員自動追蹤控制系統在智慧風扇之設計研究，係在習用市售風扇之外觀及功能基礎下，變更風扇擺頭齒輪定速擺動結構，變換成可控速馬達轉動之底盤；而在底盤上方裝置可控制轉速及輸出風量之主馬達，並搭配紅外線測溫及人臉辨識之偵測技術，來控制輸出風量之大小。本論文系統以ATmeg
a328為主要控制核心，搭配周邊硬體：微控制器、紅外線溫度感測器、兩種微控制器間通訊電路、驅動控制電路、鏡頭等，並藉由微控制器監控視窗可知，可以觀察在四種情況下的人臉辨識及溫度感測之結果。根據功能測試結果，在有效範圍內，紅外溫度感測和人臉辨識在偵測的結果並無誤判錯誤，確實能根據四種情況進行底盤和風扇之風量的調速，分別進行紅外線測溫系統及人臉辨識系統準確度測試來推估本系統準確度。此外；依照本研究之功能設定，提出風扇之風量節能效益新的評估公式，可有效評估及驗證智慧風扇的節能效益。