在 Windows 11 與 Ubuntu Linux 24.04 的命令列，用 time.time() 測量程式的執行時間（Python 命令列版本）。

PySide2 搭配 Qt Designer 的開發流程：設計視窗、用 pyside2-uic 轉成 Python，再執行程式（Python 命令列版本）。

PySide2 圖形介面最小範例：一個視窗與一顆 Hello world 按鈕，可在 Windows 11 與 Ubuntu Linux 24.04 執行（Python 命令列版本）。

在 Windows 11 上用 ctypes 載入 C++ OpenCV DLL，以回呼取得影像並顯示在 PySide2 Qt 視窗中（Python 命令列版本）。

在 Windows 11 與 Ubuntu Linux 24.04 上，用 PyInstaller 把 PySide2 圖形介面程式打包成單一檔案的執行檔（Python 命令列版本）。

在 Windows 11 與 Ubuntu Linux 24.04 上，用 PyInstaller 把 Python 命令列程式打包成單一檔案的執行檔（Python 命令列版本）。

19 堂 Python 基礎語法範例，從 hello world 到類別、檔案讀寫、例外與多執行緒（Python 命令列版本）。

使用 pyautogui 做鍵盤自動化，將文字與快速鍵送給取得焦點的視窗（Python 命令列版本）。

以純 Python 的 aiohttp 網頁伺服器搭配 OpenCV 顯示即時攝影機畫面（Python 命令列版本）。

用命令列以 pygame 播放可重疊的音效：雨聲、鳥鳴與蛙鳴各自占用聲道並混在一起播放（Python 命令列版本）。

用命令列以 pygame.mixer.music 播放音樂：單音組成鋼琴旋律，並示範暫停、循環、音量與切換曲目（Python 命令列版本）。

用命令列檢查 PyTorch 是否看得到 CUDA GPU：torch 版本、CUDA 是否可用、裝置數量與裝置名稱（Python 命令列版本）。

以命令列學習 Python 的 while 迴圈：計數、巢狀迴圈印九九乘法表，以及二分搜尋猜數字遊戲（Python 命令列版本）。

以命令列學習 Python 的變數與物件識別：id()、小整數共用、字典的名稱連動與型別轉換（Python 命令列版本）。

以命令列學習 Python 多執行緒：啟動多個執行緒同時執行，並由主執行緒 join 等待全部完成（Python 命令列版本）。

以命令列學習 Python 字串的引號用法：單引號、跳脫、雙引號、行接續與三引號字串（Python 命令列版本）。

以命令列學習 Python print() 的基本用法：字串、多個引數、str.format() 與 f-string（Python 命令列版本）。

以命令列學習 Python 的 import 基礎：標準函式庫模組、自訂模組、別名與套件（Python 命令列版本）。

以「分數轉等級」學習 Python 的 if / elif / else 條件判斷（Python 命令列版本）。

以 Python 的 ctypes 呼叫 Windows DLL 內的函式（Python 命令列版本）。

使用 pyautogui 做滑鼠自動化，讀取游標位置、按鍵與移動游標（Python 命令列版本）。

經典的 Hello World 程式範例 (Python 命令列版本)。

Python 函式基礎的範例，包含 max() 函式與費氏數列 (Python 命令列版本)。

Python for 迴圈基礎的範例，包含計數、九九乘法表與走訪串列 (Python 命令列版本)。

AI 燒機測試專用，用來測試 CPU 和 GPU 做 AI 運算的穩定性。在機殼關閉的情況下，1 小時內可測出系統異常。系統異常來源可能是 CPU 不穩定、 CPU 風扇損壞、 GPU 不穩定、GPU 風扇損壞、記憶體不穩、某些 CPU 型號在記憶體插滿時需降低記憶體工作頻率、主機板不穩、硬碟不穩、機殼散熱不良、作業系統損壞、中毒等，需逐一排除。

AI 燒機測試專用 APP ，用來測試 CPU 和 GPU 做 AI 運算的穩定性。在機殼關閉的情況下，1 小時內可測出系統異常。系統異常來源可能是 CPU 不穩定、 CPU 風扇損壞、 GPU 不穩定、GPU 風扇損壞、記憶體不穩、某些 CPU 型號在記憶體插滿時需降低記憶體工作頻率、主機板不穩、硬碟不穩、機殼散熱不良、作業系統損壞、中毒等，需逐一排除。

OpenVINO 是一個用於優化 AI 推論速度的開源工具平台，可以提高電腦視覺、語音辨識、自然語言處理等常見的深度學習性能。將那些使用 Tensorflow、PyTorch、Caffe 等框架的模型轉換 OpenVINO 用的模型後，即可在多個不同類型的加速器(CPU、GPU、 NCS2)上體驗到效能優化及性能提升。

發送廣告信的 APP ，可使用 Gmail 等常用信箱自動發送電子郵件。

Python QT 視窗使用者介面程式設計入門，使用 PySide2 。

使用 Python 的 pySerial 套件進行 serial port 的控制。

模型轉換，ONNX 轉換 OpenVINO 範例。

模型轉換，Keras 轉換 ONNX 範例。

產生 QRcode 的二維條碼影像。

以 pyzbar 偵測並解碼影像或攝影機畫面中的一維條碼與 QR Code (Python 命令列版本)。

以 python-barcode 產生 Code39 和 Code128 的一維條碼影像 (Python 命令列版本)。

使用 Python 爬蟲抓取台灣的口罩資訊。

以 openpyxl 讀取和寫入 Excel 檔案的範例 (Python 命令列版本)。

以 Python 的 csv 模組讀取和寫入 CSV 檔案的範例 (Python 命令列版本)。

以 pandas 從 CSV 檔案讀取正弦函數 (sin) 資料，並顯示成表格 (Python 命令列版本)。

從檔案讀取 JSON，將 JSON 寫入檔案 (Python 命令列版本)。

使用 Autoencoder 進行信用卡的詐騙偵測 (Python 命令列版本)。

ONNX（Open Neural Network Exchange）是一套開放神經網路交換格式，因為不同框 架有著自己的優勢，若在某框架上比較好，你可以用那個架構訓練了一個神經網路後，透 過轉成 onnx 或再轉成另一個框架來執行。APP 提供兩種模型轉換到 onnx，從 PyTorch 模型轉換到 ONNX 模型，或是從 Tenso

使用 PySide2 。