XAMPP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

新觀念 PHP8+MySQL+AJAX 網頁程式範例教本(第六版)

為了解決XAMPP的問題，作者陳會安 這樣論述：

不只學語法、學觀念，更能活用當紅技術打造後端應用。 　　【零基礎快速上手】 　　PHP 是業界應用最廣泛的後端技術，不過後端牽涉的技術很多，學習門檻較高。本書定位上是一本入門 PHP 網頁程式設計的學習教材，從頭解說 PHP 語法與網路應用運作流程，提供所有必備的基礎背景知識。除此之外，也採用最易安裝的 XAMPP 整合套件來打造開發環境，搭配業界主流的 Visual Studio Code 來編輯 PHP 程式，沒有經驗的小白也能輕鬆上手。 　　【後端程式核心技法】 　　使用MySQL擴充程式ext/mysqli存取MySQL資料庫來建立網頁資料庫，不只說明傳統PHP函數的寫法，

更詳細說明物件導向的資料庫存取、使用Prepared Statement執行SQL指令和SQL結構化查詢語言。也會進一步說明HTML5+CSS3、jQuery函式庫的AJAX功能、JSON的應用、REST API設計，有效率撰寫出符合業界需求的後端應用。 　　【主流框架開發實戰】 　　網頁技術推陳出新，除了 PHP 的基本語法學習外，我們也希望讓您能將網頁程式設計融入於日常學習與工作上，因此本書也將運用主流的 Laravel 框架與 MVC 設計模式，設計出令人驚艷、符合業界需求的動態網站，結合另外兩個專案實戰，累積後端開發的實務經驗。 本書特色 　　● XAMPP整合套件和Visua

l Studio Code 編輯器 　　● PHP 基本語法與流程控制 　　● 表單、Cookie、Session等狀態管理 　　● 伺服端檔案處理、上傳和電子郵件 　　● MySQL 資料庫管理與SQL基本語法 　　● PHP 物件導向和例外處理 　　● AJAX、JSON和REST API 　　● Laravel框架與 MVC 設計模式 　　● 全書範例檔案和兩本電子書下載

XAMPP進入發燒排行的影片

基於物聯網之河川水質檢測系統

為了解決XAMPP的問題，作者俞康平 這樣論述：

近年來工業發展迅速，導致河川水質汙染日益嚴重，且民眾對環境的保育意識逐漸增加。因此政府相關部門開始派員對河川水質採樣，並送回實驗室分析，但此方式非常耗費人力即時間成本。本論文設計自動量測浮台對河川水質進行自動化水質及空氣品質檢測並上傳系統，提供民眾可查看河川水質狀況。本論文使用NI myRIO嵌入式系統做為自動量測浮台之核心控制器，以及一台電腦作為伺服器。自動量測浮台每一小時皆會對河川水質進行檢測，當數據檢測完成後會藉由無線通訊技術上傳至資料庫。本論文改善了兩個問題，第一，以往河川數據檢測皆是由人力採樣，再帶回實驗室進行水質數值分析，第二，以往河川數據檢測的週期性過長以及水質分析所需的時間過

長，無法及時反應當前水質狀況。本論文提供了一個能即時自動檢測水質數據，並自動回傳數值的系統，讓政府部門及民眾能得到最即時的河川水質狀態。

PhoneGap 創建 Mobile APP 設計寶典

為了解決XAMPP的問題，作者羅子洋 這樣論述：

　　◆ 範例操作逐步詳述，淺顯易懂 　　◆ 由淺入深循序漸進，學習程式設計技巧 　　手機App，多麼令人嚮往又充滿神秘色彩的領域。 　　從技術的角度來說，沒有什麼神祕與不神秘之分，只有有趣與無趣之分。 　　有趣與無趣又取決於方向的選擇，只要選對了方向一切就顯得生氣盎然，反之只有事倍功半可以形容。 　　Phonegap (Cordova)已發展至3.xx版了，對於其應用您是會心一笑，還是一籌莫展呢?無論您是前者或是後者，豁然開朗是我要寫這本書的目的。 　　Write Once Run Everywhere 這是理想，為甚麼這麼說呢?您見過最簡單的web page相容於所有的Brow

ser嗎？如果沒有，請保持努力，因為差異性還是存在的。 　　不要浪費時間，不走彎路，希望這是本書能夠帶給您的最大助益！！ 　　本書範例檔可至ezjquery.wordpress.com 下載 　　範例檔內容：相機的使用、影像與聲音的存檔、檔案上下傳、存檔與指定目錄讀取等、跨域讀取XML,JSON,TXT等、RSS Reader的製作(如氣象)、存取資料庫(Local,Session,Sqlite)、利用Gmail,Line,Whatapp分享資料、撥打電話、讀取地理位置、照片合成等。  

深度學習與遷移學習應用於即時花卉辨識系統之研究

為了解決XAMPP的問題，作者賴安祺 這樣論述：

目前在市面上已經有用於識別植物、花卉、水果和蔬菜的應用程式，這些應用程式相當具有教育意義。隨著身份識別和移動設備的普及，移動設備上的查詢數量也隨之增加，使用網路查詢的信息通常不是自己想找到的正確信息。本文將研究深度學習應用到花卉的即時識別，用戶通過行動裝置的攝像頭對於識別的花卉進行拍照，然後利用深度學習模型識別花卉，並即時性的連接查詢花卉。本文提出了一套權重模型，參考重新訓練的 Google inception v3作為花卉類型即時圖像分類的識別系統，並實現了另外兩種比較方法，使用兩種機器學習模型 Resnet-50 和 LeNet-5 進行圖像識別學習。首先，收集到的花卉照片用於機器學習訓

練。訓練好的機器學習模型放置在雲端伺服器上。用戶使用手機攝像頭對花卉進行拍照，系統可自動連接雲端進行深度學習識別。花卉的信息就會顯示在手機或網頁上。經實驗完成驗證，本系統識別率達95%以上。