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這兩本書分別來自崧燁文化 和千華駐科技有限公司所出版 。
國立臺灣師範大學 圖文傳播學系碩士在職專班 周遵儒、王希俊所指導 黃志堅的 基於深度學習之影視二級調色研究 （2021），提出python眾數mode關鍵因素是什麼，來自於二級調色、色彩轉換、深度學習、深度調色。
而第二篇論文國立暨南國際大學 資訊管理學系 白炳豐所指導 朱宣樺的 機器學習於電影票房之預測 （2021），提出因為有 電影票房預測、機器學習、情緒分析、社群媒體、基因演算法的重點而找出了 python眾數mode的解答。
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Arduino程式教學(語音模組篇)
為了解決python眾數mode 的問題，作者曹永忠,許智誠,蔡英德 這樣論述：
本書主要是給讀者熟悉Arduino的對外說話模組：語音模組。Arduino開發板最強大的不只是它的簡單易學的開發工具，最強大的是它豐富的周邊模組與簡單易學的模組函式庫，幾乎Maker想到的東西，都有廠商或Maker開發它的周邊模組，透過這些周邊模組，Maker可以輕易的將想要完成的東西用堆積木的方式快速建立，而且最強大的是這些周邊模組都有對應的函式庫，讓Maker不需要具有深厚的電子、電機與電路能力，就可以輕易駕御這些模組。 本書要介紹市面上最常見、最受歡迎與使用的語音模組，讓讀者可以輕鬆學會這些常用模組的使用方法，進而提升各位Maker的實力。
基於深度學習之影視二級調色研究
為了解決python眾數mode 的問題，作者黃志堅 這樣論述：
電影和電視的調色（Color Grading）任務既重要又極複雜。調色涉及美學和技術，需要訓練有素技術人員、耗費大量時間，在情節中提高視覺吸引力，藉改變意象引導觀眾視覺。在這過程中 ，色彩是影像不可或缺的敘述元素，它在觀賞者中扮演著關鍵重要的角色。色彩可突顯影像主體張力，引起人們關注。場景交替、色彩變化都由調光師擔負起重要任務，校正顏色維持藝術價值以取悅人眼，隱藏著色中的不連續性，微妙調整鏡頭。調色，更是一個相當不容易操縱領域。當作業時效性成為商業製片重要考量時，使用自動方式解決是一個受歡迎且省錢選項，所以迅速取得值得參考的深度調色影像，有其高度價值。本研究結合調光與人工智慧跨領域應用，設計
以食物顏色、味覺中酸、甜、苦、辣的影像主體二級自動色彩轉換方法。此為食物味覺色調及有關凸顯主體影像二級自動色彩轉換創新嘗試，實際轉換快速且便利。轉換結果依客觀評量之峰值信噪比（PSNR）平均數據為31.29。結構相似性指標（SSIM）平均數據為0.956。從這些數字足以證明此二級自動色彩轉換應用之可實踐性。依主觀評量之（深度調色之判斷酸甜苦辣正確率）平均為61.76％，表示超過六成受測者可以精準分辨深度調色四種味覺。但在接近四項味覺目標色選擇深度調色平均為25%，只有四分之一的專業及非專業人士認為深度調色比人工調色好。綜合以上數據。充分驗證此方法的可行性及實用性。深度調色確實有效逼近人工調色，
可以有效節省後期製作時間與費用。雖然深度調色仍有進步空間，但對於未具調光技能與設備的一般使用者而言，具有方便輔助性。
Arduino程式教學(語音模組篇)
為了解決python眾數mode 的問題，作者曹永忠許智誠蔡英德 這樣論述：
本書主要是給讀者熟悉Arduino的對外說話模組：語音模組。Arduino開發板最強大的不只是它的簡單易學的開發工具，最強大的是它豐富的周邊模組與簡單易學的模組函式庫，幾乎Maker想到的東西，都有廠商或Maker開發它的周邊模組，透過這些周邊模組，Maker可以輕易的將想要完成的東西用堆積木的方式快速建立，而且最強大的是這些周邊模組都有對應的函式庫，讓Maker不需要具有深厚的電子、電機與電路能力，就可以輕易駕御這些模組。 本書要介紹市面上最常見、最受歡迎與使用的顯示模組，讓讀者可以輕鬆學會這些常用模組的使用方法，進而提升各位Maker的實力。 作者簡介 曹永忠（Yung-C
hung Tsao） 國立中央大學資訊管理學系博士，目前在國立暨南國際大學電機工程學系與國立高雄科技大學商務資訊應用系兼任助理教授與自由作家，專注於軟體工程、軟體開發與設計、物件導向程式設計、物聯網系統開發、Arduino開發、嵌入式系統開發。長期投入資訊系統設計與開發、企業應用系統開發、軟體工程、物聯網系統開發、軟硬體技術整合等領域，並持續發表作品及相關專業著作。 Email：[email protected] Line ID：dr.brucetsao WeChat：dr_brucetsao 作者網站：www.cs.pu.edu.tw/~yctsao/myprofi
le.php 原始碼網址：github.com/brucetsao/ESP_Bulb Github網站：github.com/brucetsao/ 臉書社群(Arduino.Taiwan)：www.facebook.com/groups/Arduino.Taiwan/ 許智誠 （Chih-Cheng Hsu） 美國加州大學洛杉磯分校(UCLA)資訊工程系博士，曾任職於美國IBM等軟體公司多年，現任教於中央大學資訊管理學系專任副教授，主要研究為軟體工程、設計流程與自動化、數位教學、雲端裝置、多層式網頁系統、系統整合、金融資料探勘、Python建置(金融)資料探勘系統。
Email：[email protected] 作者網頁：www.mgt.ncu.edu.tw/~khsu/ 蔡英德 （Yin-Te Tsai） 國立清華大學資訊科學博士，目前是靜宜大學資訊傳播工程學系教授，靜宜大學資訊學院院長及靜宜大學人工智慧創新應用研發中心主任。曾擔任台灣資訊傳播學會理事長，台灣國際計算器程式競賽暨檢定學會理事，台灣演算法與計算理論學會理事、監事。主要研究為演算法設計與分析、生物資訊、軟體開發、智慧計算與應用。 Email：[email protected] 作者網頁：www.csce.pu.edu.tw/people/bio.php?PID=6#
personal_writing 自序 Maker系列 揚聲器 Tone函式 讓Arduino發出聲音 讓Arduino發出簡單音樂 章節小結 語音基本介紹 何謂MP3 聲音壓縮 WAV的介紹 章節小結 WT588D-U 語音模組 如何使用WT588D-U 語音模組 透過外界參數使用WT588D-U 語音模組 音效檔轉檔 章節小結 Arduino Wave Module V2 with 2G SD card Arduino Wave 模組 電路組立 章節小結 Serial MP3 Player Serial MP3 Player 模組 電路組立 函數用法 章節小結 D
FPlayer Mini DFPlayer Mini 模組 電路組立 播放模式介紹 組合鍵播放模式 I/O Mode 章節小結 本書總結 作者介紹 附錄 WT588D-U語音模組(英文版) WT588D-語音模組(中文版) WT588D 語音燒錄器操作手冊 WT588D 語音燒錄器操作手冊(英文版) Serial MP3 Player 參考手冊 DFPLayer Mini 參考手冊 參考文獻 序 Arduino系列的書出版至今，已經過三年，出書量也近八十本大關，當初出版電子書是希望能夠在教育界開一門Maker自造者相關的課程，沒想到一寫就已過三年，繁簡體加起來的出版數也已也近
八十本的量，這些書都是我學習當一個Maker累積下來的成果。 這本書可以說是我的書另一個里程碑，很久以前，這個系列開始以駭客的觀點為主，希望Maker可以擁有駭客的觀點、技術、能力，駭入每一個產品設計思維，並且成功的重製、開發、超越原有的產品設計，這才是一位對社會有貢獻的『駭客』。 如許多學習程式設計的學子，為了最新的科技潮流，使用著最新的科技工具與軟體元件，當他們面對許多原有的軟體元件沒有支持的需求或軟體架構下沒有直接支持的開發工具，此時就產生了莫大的開發瓶頸，這些都是為了追求最新的科技技術而忘卻了學習原有基礎科技訓練所致。 筆著鑒於這樣的困境，思考著『如何駭入眾人現有知識
寶庫轉換為我的知識』的思維，如果我們可以駭入產品結構與設計思維，那麼了解產品的機構運作原理與方法就不是一件難事了。更進一步我們可以將原有產品改造、升級、創新，並可以將學習到的技術運用其他技術或新技術領域，透過這樣學習思維與方法，可以更快速的掌握研發與製造的核心技術，相信這樣的學習方式，會比起在已建構好的開發模組或學習套件中學習某個新技術或原理，來的更踏實的多。 目前許多學子在學習程式設計之時，恐怕最不能了解的問題是，我為何要寫九九乘法表、為何要寫遞迴程式，為何要寫成函式型式…等等疑問，只因為在學校的學子，學習程式是為了可以了解『撰寫程式』的邏輯，並且訓練和建立如何運用程式邏輯的能力，解譯
現實中面對的問題。然而現實中的問題往往太過於複雜，授課的老師無法有多餘的時間與資源去解釋現實中複雜問題，期望能將現實中複雜問題淬鍊成邏輯上的思路，加以訓練學生其解題思路，但是眾多學子宥於現實問題的困惑，無法單純用純粹的解題思路來進行學習與訓練，反而以現實中的複雜來反駁老師教學太過學理，沒有實務上的應用為由，拒絕深入學習，這樣的情形，反而自己造成了學習上的障礙。 本系列的書籍，針對目前學習上的盲點，希望讀者當一位產品駭客，將現有產品的產品透過逆向工程的手法，進而了解核心控制系統之軟硬體，再透過簡單易學的Arduino單晶片與C語言，重新開發出原有產品，進而改進、加強、創新其原有產品固有思維
與架構。如此一來，因為學子們進行『重新開發產品』過程之中，可以很有把握的了解自己正在進行什麼，對於學習過程之中，透過實務需求導引著開發過程，可以讓學子們讓實務產出與邏輯化思考產生關連，如此可以一掃過去陰霾，更踏實的進行學習。 這三年多以來的經驗分享，逐漸在這群學子身上看到發芽，開始成長，覺得Maker的教育方式，極有可能在未來成為教育的主流，相信我每日、每月、每年不斷的努力之下，未來Maker的教育、推廣、普及、成熟將指日可待。 最後，請大家可以加入Maker的Open Knowledge的行列。 曹永忠 於貓咪樂園
機器學習於電影票房之預測
為了解決python眾數mode 的問題，作者朱宣樺 這樣論述：
近年數位科技發展迅速，網路與生活之中藏著越來越多可分析資訊。本文以預測全球電影總票房為目標，探討不同資料組合預測票房之結果。由於電影收益以電影院票房為主，分析觀眾有興趣的電影主題，對製片商是重要考量，而社群媒體是大眾日常傳播訊息的平台，透過貼文或評論來分享自己的觀點，觀眾發表對電影的好評與負評，將會影響他人願不願意到電影院支持觀賞。本研究從全球電影資訊網站 Box Office Mojo 與網路電影資料庫 IMDb 收集電影資料，並透過全球社群網站推特 (Twitter) 收集電影上映前三天熱門推文，以及 Rotten Tomatoes 專業影評家對該電影的評論，並使用 Python VAD
ER 針對兩大平台評論做情感分析，將文字轉成情緒分數，結合電影相關資料與情緒分數進行機器學習。首先進行資料預處理 (data preprocessing)，將資料分成電影結構資料集、Twitter 推文、Rotten Tomatoes 評論，再做特徵篩選 (Feature Selection)，分成五組實驗數據進行訓練，以最小平方支持向量迴歸 (LSSVR)、倒傳遞類神經網路 (BPNN)、廣義迴歸神經網路 (GRNN)、隨機森林 (Random Forest)、分類決策樹 (CART) 應用於預測電影總票房。