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國立陽明交通大學 資訊學院資訊學程 陳耀宗、蕭旭峰所指導 林帝仁的 一個機器學習自動標記系統之研究設計 （2020），提出mathematica下載關鍵因素是什麼，來自於自動標記、機器學習、自動化標記系統、電腦視覺、標記偏差。
而第二篇論文中華大學 土木工程學系碩士班 呂志宗所指導 謝適任的 單井抽水所引致軸對稱彈性沉陷之研究 （2012），提出因為有 壓密沉陷、線狀抽水、點抽水、地下水、Mathematica的重點而找出了 mathematica下載的解答。
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Python科學計算（原書第2版）
為了解決mathematica下載 的問題，作者（英）約翰·M.斯圖爾特 這樣論述：
對於科學家而言，有了本書，你再也不用去購買那些昂貴的Python軟件包。書中包含大量可下載的代碼片段，囊括你需要知道的一切。跟隨作者的講解，你將發現實現和測試非平凡的數學算法是多麼容易，並將通過許多免費的附加模組進一步動手實踐。這些實例來自眾多不同的研究領域，它們展示了Python的強大魅力。 此外，作者還介紹了如何在Python環境中使用遺留代碼，從而免去掌握原始代碼的麻煩。相較於第1版，新版本重寫了幾個章節以反映IPython筆記本風格，擴充了索引，並包含討論SymPy的新章節，還新增了大量代碼片段。通過閱讀本書，研究人員和學生將迅速掌握有效使用Python所需的所有技能。
約翰·M. 斯圖爾特(John M. Stewart) 劍橋大學應用數學和理論物理系榮譽退休教授，國王學院終身研究員，于2016年逝世。40多年來，他一直是相對論與引力小組的核心成員，引領著關於相對論動力學理論、宇宙微擾理論和數值相對論的研究工作。他的著作包括《Non-equilibrium Relativistic Kinetic Theory》（1971）和《Advanced General Relativity》（1991）。 出版者的話 譯者序 第2版前言 第1版前言 第1章 導論 1．1 科學計算軟體 1．2 本書的規劃 1．3 Python能與編譯語
言競爭嗎 1．4 本書的局限性 1．5 安裝Python和附加套裝軟體 第2章 IPython入門 2．1 Tab鍵代碼自動補全功能 2．2 自省 2．3 歷史命令 2．4 魔法命令 2．5 IPython實踐：擴展示例 2．5．1 使用IPython終端的工作流程 2．5．2 使用IPython筆記本的工作流程 第3章 Python簡明教程 3．1 輸入Python代碼 3．2 對象和識別字 3．3 數數值型別 3．3．1 整型 3．3．2 實數 3．3．3 布林值 3．3．4 複數 3．4 名稱空間和模組 3．5 容器對象 3．5．1 列表 3．5．2 清單索引 3．5．3 列表切片
3．5．4 列表的可變性 3．5．5 元組 3．5．6 字串 3．5．7 字典 3．6 Python的if語句 3．7 迴圈結構 3．7．1 Python的for迴圈結構 3．7．2 Python的continue語句 3．7．3 Python的break語句 3．7．4 列表解析 3．7．5 Python的while迴圈 3．8 函數 3．8．1 語法和作用範圍 3．8．2 位置參數 3．8．3 關鍵字參數 3．8．4 可變數量的位置參數 3．8．5 可變數量的關鍵字參數 3．8．6 Python的輸入/輸出函數 3．8．7 Python的print函數 3．8．8 匿名函數 3．9 Pyt
hon類簡介 3．1 0Python程式結構 3．1 1素數：實用示例 第4章 NumPy 4．1 一維陣列 4．1．1 初始構造函數 4．1．2 “相似”構造函數 4．1．3 向量的算數運算 4．1．4 通用函數 4．1．5 向量的邏輯運算子 4．2 二維陣列 4．2．1 廣播 4．2．2 初始構造函數 4．2．3 “相似”構造函數 4．2．4 陣列的運算和通用函數 4．3 多維陣列 4．4 內部輸入和輸出 4．4．1 分散的輸出和輸入 4．4．2 NumPy文字檔的輸出和輸入 4．4．3 NumPy二進位檔案的輸出和輸入 4．5 外部輸入和輸出 4．5．1 小規模數據 4．5．2 大規模
資料 4．6 其他通用函數 4．6．1 最大值和最小值 4．6．2 求和與乘積 4．6．3 簡單統計 4．7 多項式 4．7．1 根據資料求多項式係數 4．7．2 根據多項式係數求資料 4．7．3 係數形式的多項式運算 4．8 線性代數 4．8．1 矩陣的基本運算 4．8．2 矩陣的特殊運算 4．8．3 求解線性方程組 4．9 有關NumPy的更多內容和進一步學習 4．9．1 SciPy 4．9．2 SciKits 第5章 二維圖形 5．1 概述 5．2 繪圖入門：簡單圖形 5．2．1 前端 5．2．2 後端 5．2．3 一個簡單示例圖形 5．2．4 互動式操作 5．3 物件導向的Matpl
otlib 5．4 笛卡兒座標繪圖 5．4．1 Matplotlib繪圖函數 5．4．2 曲線樣式 5．4．3 標記樣式 5．4．4 坐標軸、格線、標籤和標題 5．4．5 一個稍複雜的示例：傅裡葉級數的部分和 5．5 極座標繪圖 5．6 誤差條 5．7 文本與注釋 5．8 顯示數學公式 5．8．1 非LaTeX用戶 5．8．2 LaTeX用戶 5．8．3 LaTeX用戶的替代方案 5．9 等高線圖 5．1 0複合圖形 5．1 0．1 多個圖形 5．1 0．2 多個繪圖 5．1 1曼德爾布羅特集：實用示例 第6章 多維圖形 6．1 概述 6．2 降維到二維 6．3 視覺化軟體 6．4 視覺化任
務示例 6．5 孤立波的視覺化 6．5．1 互動式操作任務 6．5．2 動畫任務 6．5．3 電影任務 6．6 三維物件的視覺化 6．7 三維曲線 6．7．1 使用mplot3d視覺化曲線 6．7．2 使用mlab視覺化曲線 6．8 簡單曲面 6．8．1 使用mplot3d視覺化簡單曲面 6．8．2 使用mlab視覺化簡單曲面 6．9 參數化定義的曲面 6．9．1 使用mplot3d視覺化Enneper曲面 6．9．2 使用mlab視覺化Enneper曲面 6．1 0居裡葉集的三維視覺化 第7章 SymPy：一個電腦代數系統 7．1 電腦代數系統 7．2 符號和函數 7．3 Python和S
ymPy之間的轉換 7．4 矩陣和向量 7．5 一些初等微積分 7．5．1 微分 7．5．2 積分 7．5．3 級數與極限 7．6 等式、符號等式和化簡 7．7 方程求解 7．7．1 單變數方程 7．7．2 具有多個引數的線性方程組 7．7．3 更一般的方程組 7．8 常微分方程的求解 7．9 在SymPy中繪圖 第8章 常微分方程 8．1 初值問題 8．2 基本思想 8．3 odeint函數 8．3．1 理論背景 8．3．2 諧波振盪器 8．3．3 範德波爾振盪器 8．3．4 洛倫茲方程 8．4 兩點邊值問題 8．4．1 概述 8．4．2 邊值問題的公式化 8．4．3 簡單示例 8．4．4
線性特徵值問題 8．4．5 非線性邊值問題 8．5 延遲微分方程 8．5．1 模型方程 8．5．2 更一般的方程及其數值解 8．5．3 邏輯斯諦方程 8．5．4 麥克-格拉斯方程 8．6 隨機微分方程 8．6．1 維納過程 8．6．2 Ito微積分 8．6．3 Ito與斯特拉托諾維奇隨機積分 8．6．4 隨機微分方程的數值求解 第9章 偏微分方程：偽譜方法 9．1 初邊值問題 9．2 直線法 9．3 有限差分空間導數 9．4 週期問題的譜技術空間導數方法 9．5 空間週期問題的IVP 9．6 非週期問題的譜技術 9．7 f2py概述 9．7．1 使用標量參數的簡單示例 9．7．2 向量參數
9．7．3 使用多維參數的簡單示例 9．7．4 f2py的其他特徵 9．8 f2py真實案例 9．9 實用示例：伯格斯方程 9．9．1 邊界條件：傳統方法 9．9．2 邊界條件：懲罰方法 第10章 案例研究：多重網格 10．1 一維情形 10．1．1 線性橢圓型方程 10．1．2 平滑眾數和粗糙眾數 10．2 多重網格工具 10．2．1 鬆弛法 10．2．2 殘差與誤差 10．2．3 延拓和限制 10．3 多重網格算法 10．3．1 雙重網格算法 10．3．2 V迴圈算法 10．3．3 完全多重網格算法 10．4 簡單的Python多重網格實現 10．4．1 實用函數 10．4．2 平滑函
數 10．4．3 多重網格函數 附錄A 安裝Python環境 附錄B 偽譜方法的Fortran77副程式 參考文獻 本書是面向理工科學生和科技工作者的Python程式設計教程。廣大的理工科學生、科技工作者和科學家需要使用電腦科學計算套裝軟體輔助日常學習和科學研究工作。相對于傳統的商務軟體包（如Matlab和Mathematica），以Python為代表的開源軟體計算包具有免費、開源、廣泛的庫支持等特點，是昂貴的專有套裝軟體的重要開源替代品，已經成為科技工作者的首選科學計算套裝軟體。 本書通過豐富的、可下載的、實用的以及可適應不同平臺的代碼片段，從最基礎的環節開始指導科技
工作者學習Python的所有相關知識。讀者將會發現，實現和測試複雜的數學算法是一件非常容易的事。本書提供了一系列與許多不同領域相關的示例，充分展示了Python語言的魅力，並且引導讀者使用眾多免費的附加模組。同時，作者還展示了如何在Python環境中使用遺留代碼（通常是Fortran77語言），從而避免學習和掌握原始代碼的麻煩。 本書的前半部分（以及附錄）涵蓋了科技工作者使用Python科學計算套裝軟體所需要的幾乎所有知識。本書的後半部分則使用Python科學計算套裝軟體來解決三個具體科研領域的問題：第8章涵蓋四種截然不同的常微分方程，並且展示了如何使用各種相關的“黑盒”，這些“黑盒”通常是
那些實際使用且可信的Fortran代碼的Python封裝；第9章雖然表面上講的是關於演化偏微分方程的偽譜方法，但實際上涵蓋了一個對許多科學家都非常有用的主題，即如何在不理解Fortran語言的情況下，在Python語言中以類似Fortran的速度來重用那些通常用Fortran77編寫的遺留代碼；最後一章討論通過多重網格求解非常大的線性系統，這也是如何在科學環境中有意義地使用物件導向程式設計的案例。科技工作者可以在這些知識的基礎上舉一反三，使用Python科學計算套裝軟體來解決自己所在領域（如生物化學、晶體學等）的實際問題。 本書作者是英國劍橋大學應用數學和理論物理系的約翰．M.斯圖爾特教授，
他是《非平衡相對論動力學理論》（1971年）和《高級廣義相對論》（1991年）的作者，並且還翻譯和編輯了漢斯·斯蒂芬尼的《廣義相對論》（1990年）。作者基於自己借助電腦從事科學研究超過40年的經驗，闡述了使用Python科學計算套裝軟體處理科研領域問題的方法，以幫助科研工作者有效地解決自己專業領域中的問題。 本書由華東師範大學江紅和余青松共同翻譯。衷心感謝本書的編輯曲熠老師和張志銘老師，積極幫我們籌畫翻譯事宜並認真審閱翻譯稿件。翻譯也是一種再創造，同樣需要艱辛的付出，感謝朋友、家人以及同事的理解和支持。在本書翻譯的過程中我們力求忠於原著，但由於時間和學識有限，且本書涉及多個領域的專業知識，
不足之處在所難免，敬請諸位同行、專家和讀者指正。
一個機器學習自動標記系統之研究設計
為了解決mathematica下載 的問題，作者林帝仁 這樣論述：
機器學習為近年來熱門的研究領域，從資料的訓練到預測分類，研究者可以從網路下載最新的開放資料，其具有豐富且龐大的資料集，並可進一步加入到自己的類神經網路進行訓練與比較。訓練後的場景對於共用的資料集可以調校到非常準確，但是回到自己的環境卻往往發現準確率還是有一段落差。本論文提出一個有效率的資料標記系統，可自動產生出偵測標記框物件，以供即時物件偵測系統之用，如YOLOv3模型訓練。相較於透過人工的方式產生的標記框，人工所耗費的時間冗長，成本也較為昂貴。另外，對於一個大型資料集，由多人去標記，不同人之間對於框選範圍的認定往往不一致，導致人為的標記偏差。本論文提出一個迭代的方式，自動產生物件偵測給即時
物件偵測系統所需要的訓練資料。一開始先使用電腦視覺演算法對原始資料集標記，藉由這些資料集訓練出第一版YOLOv3的模型，再由此模型對原始資料集進行偵測框標記，以改善標記準確率。實驗中透過收集七百三十一張原始圖片，以人工的方式產生偵測標記框作為理論值。實驗的結果，呈現自動標記系統可得到一致的標記品質及大幅度縮減人為標記的時間。
單井抽水所引致軸對稱彈性沉陷之研究
為了解決mathematica下載 的問題，作者謝適任 這樣論述：
本研究旨在探討單井抽水所引致的地表位移與地層超額孔隙水壓變化，係將含水層模擬為均質等向且完全飽和之半無限域，並考慮地表邊界為完全透水與完全不透水兩種情況，研討出穩態之軸對稱彈性壓密沉陷結果。所建立之基本方程式是以Biot三維壓密理論為基礎，再根據點抽水問題之基本解與符號運算軟體Mathematica，推導出線狀抽水所引致的軸對稱壓密沉陷之閉合解。在探討過程中，有考慮抽水深度、取水長度、含水層柏松比、地表滲流邊界條件等的影響，用以推估單井抽水所可能引致之地表水平位移量、垂直位移量及超額孔隙水壓變化量等，其中地表垂直位移即代表沉陷量。本文之研究成果除可進一步了解單井抽水所引致之壓密沉陷行為外，在
工程應用上，所研討出之各項閉合解具有計算方法較簡單且計算速度較快之優點。另外，因採用線彈性理論進行沉陷分析，故各種沉陷量之計算結果會偏向保守。以上所述各項影響因素皆對地層壓密沉陷行為有不同程度的重要影響，由研究結果得知：(1)當含水層之柏松比較大時，含水層容易產生側向變形，故抽水所引致的地表沉陷量會較大。(2)取水長度增加時，抽水量也會增加，故壓密沉陷量也跟著增加。(3)當地表面模擬為不透水邊界時，抽水所引起之負的超額孔隙水壓較不容易消散，含水層中之有效應力上升較多，故抽水所引起的地表沉陷會較大。(4)若考慮點抽水與線狀抽水的抽水量相同，則所引起的最大沉陷量會相同，但於地表大多數位置上，點抽水
所引起的沉陷量會較大。(5)因單井抽水所引起的地表水平位移是一軸對稱問題，故地表面在對稱點上之水平位移量應為零，又含水層遠處受抽水擾動的影響很小，故地表遠處之水平位移量亦很小，因此抽水所引起的地表水平位移量會在水井邊逐漸升高後逐步降低。