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Python 多 CPU的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦石戶奈奈子寫的 電腦&程式設計知識圖鑑：0基礎也好懂!科技素養與邏輯力躍進的第一步! 和李金洪的 全格局使用PyTorch - 深度學習和圖神經網路 - 基礎篇都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自台灣東販 和深智數位所出版 。
中原大學 電機工程學系 涂世雄所指導 鄧有成的 辨識與計數物件流量之嵌入式深度學習系統 （2021），提出Python 多 CPU關鍵因素是什麼，來自於目標物件辨識、目標物件追蹤、深度學習、質心追蹤法、嵌入式裝置、流量分析、神經運算棒、YOLOV3-Tiny、Open VINO。
而第二篇論文國立臺北科技大學 電子工程系 賴冠廷所指導 余俊賢的 基於VoTT之高效能半自動人物標註 （2021），提出因為有 Visual Object Tagging Tool (VoTT)、半自動標註工具、物件追蹤、多核心處理的重點而找出了 Python 多 CPU的解答。
電腦&程式設計知識圖鑑：0基礎也好懂!科技素養與邏輯力躍進的第一步!
為了解決Python 多 CPU 的問題，作者石戶奈奈子 這樣論述：
符合108課綱理念與目標！ AI時代不可不知的知識！ 認識生活周遭的科技，激發好奇心， 自然養成觀察與體驗日常生活中的需求或問題的習慣， 同步提升探索、創造性思考、邏輯與運算思維！ AI是什麼？究竟什麼是程式設計？ 程式語言有何區別？ 最輕鬆、易懂的電腦＆程式設計圖鑑！ 咦？！ 硬體、軟體與程式設計的必備要素 都變成了可愛、生動的角色！ 這些既熟悉又陌生的角色，你都認識嗎？ 超級電腦──透過複雜的計算來支撐社會！ 硬碟＆SSD──什麼都記得住的記憶專家 編譯器──負責聯繫電腦與人類的翻譯家！ 程式錯誤──害程式異常的搗蛋鬼！ Python──以程
式庫為傲的AI教練 ……精彩圖解超好懂！功能、使用情境一目瞭然！ 歡迎來到電腦的世界！ 平板電腦／智慧型手機／超級電腦／CPU／RAM／ROM／主機板／硬碟／SSD…… 除了基本資料、特長與實際應用範例，還有豐富的知識補充， 電腦有哪些周邊產品？內部構造長怎樣？電腦與AI的關係是什麼？ 將介紹電腦的類型、零件及其功能，從今天開始你也是電腦知識王！ 我們的生活中充滿著程式設計？ 沒有程式下達指令，就無法驅動電腦！ 什麼是程式設計？程式設計有什麼用途？程式又是如何編寫的？ 當程式出現錯誤會發生什麼狀況？ 介紹程式的基本思維，清楚易懂的流程結構說明
， 原來程式設計這麼有趣！ 電腦之間有共通語言嗎？ C語言？Java？Python？ 這些好像看過、卻從不了解的名詞代表著什麼？ 用0和1就可以表達資訊？！程式語言有哪些？要怎麼學？ 介紹人類語言與機械語言之間的差異， 結合彼此的智慧就能創造無限的可能性！ 好評推薦 ★臺北市日新國小校長／臺北市國小資訊教育輔導團‧召集人 林裕勝 ★Coding魔法學院創辦人 蔡淑玲 ★新竹市建華國中教師‧暢銷作家 謝宗翔（KK老師） （依姓氏筆畫順序排列）
辨識與計數物件流量之嵌入式深度學習系統
為了解決Python 多 CPU 的問題，作者鄧有成 這樣論述：
本篇論文中，通過嵌入式系統(embedded system)實現深度學習(deep learning)，設計辨識與計數的系統，提出了追蹤車流以及人流的計數方案。本論文分成三部分，第一部分，通過神經運算棒加強的深度學習做目標辨識，目標物件為道路常見的交通工具，車子、以及行人，第二部分，建構了目標追蹤法，依據在視訊流的連續幀中，比較已知目標和新出現目標之間的歐氏距離，持續追蹤目標到檢測區或消失。第三部分，在螢幕上設置感興趣區，當目標的辨識及追蹤完成後，系統會根據閥值進行資料處理。本篇論文的研究貢獻如下:1. 耗費低成本且易部屬多數做深度學習運算皆仰賴運算能力較高的 CPU 以及顯示卡，嵌入式系統
售價低廉且體積小，使用免費的 Python 進行程式編譯。2. 節省人力取代人力在街頭使用計數器。3. 有效辨別目標目前道路計數方法是使用車輛通過路面下安裝的感測器，但此方法無法辨識通過目標的種類。4. 流量數據取得流量數據，整合大數據，為智慧化城市和物聯網發展作貢獻。關鍵字:目標物件辨識、目標物件追蹤、深度學習、質心追蹤法、嵌入式裝置、流量分析、神經運算棒、YOLOV3-Tiny、Open VINO。
全格局使用PyTorch - 深度學習和圖神經網路 - 基礎篇
為了解決Python 多 CPU 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
基於VoTT之高效能半自動人物標註
為了解決Python 多 CPU 的問題，作者余俊賢 這樣論述：
近年來Artificial Intelligence (AI) 技術日新月異，雖然有些成就早已遠勝於人類；但在用於AI模型所需之訓練資料的物件標註工作，目前主流尚以人工標註為主。例如本論文研究的無人機拍攝影片之人物動作標註，在無人機多角度與高低空拍攝的情況下，人工標註還是會優於AI 模型產生之標註。例如在高空拍攝的情況下，標註人員往往一眼就能辨識出渺小的人物，但AI模型尚不能完全辨識；或是廣告刊板的人物照片會導致AI模型誤判；又或是人物重疊則造成無法辨識等情況。但人工標也有其缺點，如重複性的工作還是會大大的降低人工標註的精確度，例如一秒30幀的影片，其標註人員必須重複性的一幀一幀的標註畫面上
出現的眾多人物，標註久了導致注意力降低因而增加標註錯誤率。有鑑於此，本論文在合適的標註工具基礎下，如VoTT [1] 下，再將開發出的半自動標註工具嵌入在VoTT內，以提升人員標註之效率。本論文使用OpenCV提供的CSRT tracker演算法再搭配本論文撰寫之多核心處理架構下之物件追蹤，用以執行在多角度與高低空拍攝之影片情境下進行物件追蹤，讓標註人員只需在標註一幀的情況下，即能將剩下的幀數之追蹤目標人物自動標註完成。經實驗驗證後，本研究之結果的確可大幅提升標註人員之工作的便利性與精確度。