格式化工具的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包

Python功力提升的樂趣：寫出乾淨程式碼的最佳實務

為了解決格式化工具的問題，作者AlSweigart 這樣論述：

　　如果您已讀過《Python自動化的樂趣》這本暢銷書，學到了基礎的Python知識後，下一步想要成為更有實力的軟體開發工程師時，還需要學習什麼樣Python的知識呢？ 　　歡迎您繼續閱讀本書，您不僅能學到進階的語法和編寫乾淨程式碼的精妙技巧，還能學到如何使用命令行和其他專業工具(如程式碼格式化程式、型別檢查器、linters和版本控制等)來提高Python程式設計的技能。本書作者Sweigart會帶領您使用最佳實務的作法來設定開發環境，為變數取好的名稱和提高可讀性，然後學習怎麼寫出好的說明文件，對程式做出好的組織管理，對程式做出正確的效能評測，以及物件導向設計的觀念，還

有大O演算法分析等知識。這些進階的技能可以大幅提升您的程式開發能力，這些知識不僅是對Python語言有用，對任何其他程式語言也同樣有用。 　　本書精彩的內容： 　　‧寫出Python風格的程式碼，以及怎麼利用Python的Black自動格式化工具來寫出乾淨的程式碼 　　‧常見的程式碼錯誤，以及怎麼利用靜態分析器偵測出這些錯誤 　　‧活用Cookiecutter範本工具來組織管理程式專案的相關檔案結構 　　‧學會lambda和高階函式等相關的函式程式設計技巧 　　‧活用Python內建的timeit和cProfile模組來分析程式的速度 　　‧學會正確編寫注釋、文件字串，讓這些內容更有描述性和

資訊力，並掌握編寫的時機 　　‧學到Python的物件導向程式設計、類別、繼承和property和dunder方法 　　沒有一本書可以馬上就能讓您成為專業的軟體開發專家，但本書除了教您活用Python的基本知識之外，您還能學到怎麼寫出易於除錯且具有Python風格的可讀程式碼，能讓您在邁向專業的路途中更為順暢。

格式化工具進入發燒排行的影片

基於BERT語言模型之衛教機器人對話系統

為了解決格式化工具的問題，作者楊亞政 這樣論述：

隨著醫療技術的精進與科技快速發展，人類平均壽命得以延長，使得各國人口老 齡 化 趨 勢 越來越嚴重。再加上生育率下降造成少子化現象，讓原本醫護人力便十分緊張的 情況下，對患者健康與生活照護，面臨愈發嚴峻的挑戰。為了有效減輕醫療系統人力與 成本的負擔，醫療對話機器人的使用，提供有症狀者值得信賴的衛教知識，此種方法能 夠以低成本，並且每天 24 小時不間斷的方式服務。由於在醫療對話機器人建置的流程 上有許多困難、繁瑣的事項，例如須經由人工處理的方式建置精準問答對話相關內容， 因此會耗費許多人力及物力資源。為了解決此類問題，藉由深度學習工具取代部份之人 力使用，本研究建立一個衛教數據集，透過與醫院

合作取得衛教資料，將紙本資料彙整 編排進行人工標註，藉以優化建置對話機器人的流程。本論文基於衛教數據集，提出一 個問句生成系統，進一步完善對話機器人。此外，亦可提供使用者搜索查詢，而在使用 問句生成系統後，確實可以有效擴增對話機器人的問答內容，其回覆內容之整體準確率 平均可達 80%以上。

LLVM編譯器實戰教程

為了解決格式化工具的問題，作者（巴西）布魯諾·卡多索·洛佩斯（巴西）拉斐爾·奧勒 這樣論述：

LLVM是一個世界領先水準的編譯器框架。它包含有豐富軟體庫，可以為編譯器的初學者提供良好的學習體驗，並大大降低編譯器開發的學習門檻。 本書的前半部分將向您介紹怎麼樣去配置、構建、和安裝LLVM的不同軟體庫、工具和外部項目。接下來，本書的後半部分將向您介紹LLVM的各種設計細節，並逐步地講解LLVM的各個編譯步驟：前段、中間表示（IR）、後端、即時編譯（JIT）引擎、跨平臺編譯和外掛程式介面。本書包含有大量翔實的示例和代碼片段，以幫助讀者平穩順利的掌握LLVM的編譯器開發環境。  

以語料庫探究跨領域學術寫作緒論之詞組框架

為了解決格式化工具的問題，作者張懷恩 這樣論述：

許多先前研究曾探討詞組框架(phrase frames)於學術寫作上的議題(Ang & Tan, 2019; Grey & Biber, 2013; Lu et al, 2021)。另一方面，先前的研究亦闡明詞組框架與Swale (1981)所提出的文部(move analysis)之間關聯的重要性。許多研究該領域的學者將研究重心置於使用小型語料庫的研究來探討詞組框架於文部緒論上的運用，然而，使用較大型的語料庫來檢視詞組框架於學術英文寫作上的研究卻很有限。此外。也鮮少有研究深入探究詞組框架於跨領域學科間的差異性。 基於以上所提及之研究缺口及利基，本研究提出四個相關的研究問題:1) 在

社會學與生物生命科學領域，哪些是最常用的五字詞與六字詞之詞組框架?2) 就詞組框架的使用層面而言，是否有跨領域之差異?3) 大型語料庫是否能產出如同小語料庫相似的詞組框架變異詞?4) 生物與生命科學學門的詞組框架如何串聯文部? 此研究基於Swale (1981)的文部類別以及Lu等學者(2021)所分類的學術寫作緒論之詞組框架分類作為研究架構。透過使用語料庫工具AntCorGen擷取文本內容，將社會學與生物生命科學領域之語料庫從原先Lu研究的600筆語料擴大為6000筆文本，而KfNgram工具則使用來產出兩個學科領域的相關詞組框架。另外使用線上工具Venny產生統計對比數據以比較

兩學科領域之間的差異。最後得以收集詞組框架之變化詞作為對應其詞組框架。 研究結果顯示在此兩學科領域最常用的詞組框架之五字詞與六字詞及其變化詞。此研究有許多發現，第一，隨著詞組框架長度的增加，詞組框架數量減少。第二，就詞組框架的使用而言，跨領域之間有其相似性與差異處。例如，有些特定詞組框架於兩個學科領域皆有發現，而有些詞組框架則較具有領域特殊性(discipline-specific)。針對第三個研究問題，此研究亦發現，隨著語料庫的擴大，能產出類似及較多的詞組框架變化詞，亦稱為片語實現詞(phraseological realizations)，而能提供詞彙的可供性(affordance)

及豐富性(abundance)以利於學術寫作之使用，最後，透過KfNgram蒐集到之語料，串連及彙整出生物生命科學領域之詞組框架。 本研究基於研究發現之結果，希望能提供對於學術寫作格式化當中的詞組框架之運用盡棉薄之力，此外，本研究建議，不論是此領域之研究者與教育人士、學術論文作者及教材研發者能將此研究之格式化詞組框架與寫作緒論之文部關係引入相關課程，以期待能增進學術寫作之新手與學生的表達能力。