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這兩本書分別來自深智數位 和碁峰所出版 。

國立高雄科技大學 資訊工程系 陳洳瑾所指導 蔡政達的 整合式邊緣AI運算平台之封裝基板ID辨識 (2021),提出目錄格式下載關鍵因素是什麼,來自於邊緣運算、人工智慧、物件偵測、光學字元辨識、工業人工智慧。

而第二篇論文中原大學 應用數學系 陳開煇所指導 吳明臻的 在企業機器學習專案使用開發框架的效益 (2021),提出因為有 Kedro、機器學習、開發框架的重點而找出了 目錄格式下載的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了目錄格式下載,大家也想知道這些:

只要一行指令!FFmpeg應用開發完全攻略

為了解決目錄格式下載的問題,作者殷汶杰 這樣論述:

  ★FFmpeg 繁體中文全球第 1 本   ★最完整 Know-How 與應用開發完全攻略!     【Video Makers 經常遇到的困難】:   「常常到處找工具網站,整個 PC 中充滿了各種僅支援單一功能的軟體」   「檢舉魔人 —— 常常需要剪接行車記錄器的檔案」   「TikTok 的玩家 —— 常常要修改短影音」   「YouTuber —— 更需要強大的剪片軟體」     ►►►【FFmpeg】就是 Video Makers 的救星!   FFmpeg 一行指令就能做到影音的轉檔、合併、分割、擷取、下載、串流存檔,你沒有看錯,一行指令就可以搞定上面所有的工作!連早期的

YouTube 都靠 FFmpeg,因此你需要一本輕鬆上手的 FFmpeg 指南!     Ch01-06 影音技術的基礎知識   講解影音編碼與解碼標準、媒體容器的封裝格式、網路流媒體協定簡介     Ch07-09 命令列工具 FFmpeg/FFprobe/FFplay 的使用方法   解析命令列工具在建立測試環境、建構測試用例、排查系統 Bug 時常常發揮重要作用 → 掌握 FFmpeg 命令列工具的使用方法,就能在實際工作中有效提升工作效率!     Ch10-15 FFmpegSDK 編解碼的使用方法/封裝與解封裝/媒體資訊編輯   實際的企業影音 project 中,通常呼叫 F

Fmpeg 相關的 API 而非使用命令列工具的方式實現最基本的功能,因此該部分內容具有較強的實踐意義,推薦所有讀者閱讀並多加實踐。本部分的程式碼來自於 FFmpeg官方範例程式碼,由筆者精心改編,穩定性高,且更易於理解。   本書特色     ►►► 從影音原理解析到 FFmpeg 應用開發,邁向影音開發達人之路!   ● 從原理說起,讓你先對影音資料有最完整的認識   ● 了解組成影音的像素/顏色/位元深寬度/解析度/H.264/H.265   ● MP3/AAC/FLV/MP4/AVI/MPEG…等數不完的格式分析介紹    ● 串流媒體網路原理詳解:ISO → TCP/IP → Str

eaming   ● 了解組成影音的取樣率/波長/頻率/位元數/音色   ● FFplay/FFprobe/FFmpeg:一行指令就搞定轉檔、剪接、合併、截圖、編碼   ● CPU/GPU硬解軟解原理以及濾鏡的介紹    ● NGINX 的 RTMP/HLS/HTTP-FLV 串流媒體伺服器   ● 完整的 FFmpeg SDK 在各種語言中的應用及程式範例   ● FFmpeg SDK 完成音訊、影片的編解碼、打包拆包、濾鏡、採樣   ● 範例 code 超值下載:deepmind.com.tw

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► 內容綱要
00:00 開場白
00:10 (1) 相對參照/絕對參照
01:30 (2) 移除重複資料
01:44 (3) 資料剖析
02:15 (4) 列印分頁設定
02:51 (5) 凍結窗格
03:06 (6) 篩選與排序
03:46 (7) 條件式格式設定
04:21 (8) COUNTIF/SUMIF 函數
05:41 (9) 樞紐分析表
06:23 (10) 表格轉置
06:46 (11) 建立圖表
07:13 (12) 自動加總
07:36 (13) IF 函數
08:52 (14) VLOOKUP 函數
10:37 (15) 下拉選單
11:10 (16) 保護工作表

► 練習檔下載
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Envato Elements https://elements.envato.com
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#記得打開影片的CC字幕喔 #Excel #面試

整合式邊緣AI運算平台之封裝基板ID辨識

為了解決目錄格式下載的問題,作者蔡政達 這樣論述:

摘要 IASBTRACT II致謝 IV目錄 V表目錄 VIII圖目錄 IX一、 緒論 11.2 研究動機 11.2 研究目標 2二、 文獻探討 32.1 工業人工智慧 32.1 EDGE AI 42.3 人工智慧、機器學習、深度學習 52.3.1 深度學習如何運作 62.4 電腦視覺與深度學習 82.4.1 卷積神經網路CNN的特性 92.5 物件偵測 102.5.1 OBJECT DETECTION模型的架構 102.5.2 YOLOV4 模型的架構 11三、 系統硬體架構及軟體開發環境建置 123.1系統硬體架構 123.1.1 樹莓派

4(RASPBERRY PI 4) 123.1.2 電子顯微鏡 143.1.3 HDMI TO CSI-2 MODULE 153.1.4 安裝電子顯微鏡於樹莓派並進行測試 153.1.4.1 安裝HDMI to CSI-2 Module於樹莓派 153.1.4.2 啟動樹莓派的相機模組 173.1.4.3 使用樹莓派終端機測試取的電子顯微鏡影像 183.2軟體開發環境&系統流程圖 193.2.1 PYTHON 程式語言 193.2.2 OPENCV 193.2.3 安裝RASPBERRY PI OS 至MICRO-SD卡 203.2.3.1下載及安裝專屬工具:Raspbe

rry Pi Imager 203.2.4 在樹莓派安裝OPENCV 233.2.4 在PC端建置PYTHON虛擬環境並安裝相關套件 253.2.5 建立標記工具及使用 253.2.5.1 安裝標記工具 263.2.5.2 使用標記工具 263.2.5.3 VOC格式轉換成Yolo格式 273.2.6 WIN10 SERVER(GPU) & DARKNET YOLOV4環境建置 283.2.6.1 前置準備安裝相關軟體及模組 293.2.6.2在Windows編譯Darknet 443.2.7 專案開發軟體系統流程 563.2.7.1 軟體系統流程圖_物件偵測+文字辨識(

1類別) 563.2.7.2 軟體系統流程圖_物件偵測+文字辨識(36類別) 583.2.7.3教練模型與專用模型運作循環 59四、 實驗操作及結果 604.1 整合實驗平台說明 604.2 訓練資料收集 614.3 訓練資料清洗(轉換) 634.4 訓練資料標註 644.4.1 以人工方式標記訓練資料 644.4.2 以自動標註程式標記訓練資料 654.4.3 使用VOC轉換成YOLO格式之程式 664.4.4 DATE AUGMENTATION 664.4.5 訓練圖片及標註資料彙整 674.5 建立訓練組態資料結構 684.5.1組態資料結構說明 684.

5.2 自動化生成組態資料結構程式使用說明 704.6 訓練模型 724.6.1 DARKNET訓練模型語法說明 724.6.2 TINY模型網路架構選用說明 734.6.3訓練模型評估指標說明 754.6.4 訓練模型結果說明 784.7 部署測試(推論) 824.7.1 將模型權重打包封裝成推論用程式 824.7.2 將推論程式部署到邊緣運算平台 844.7.3 推論驗證及辨識結果 85五、 研究結論與建議 985.1 結論 985.2 未來工作 99六、 參考文獻 100

實戰Linux系統數位鑑識

為了解決目錄格式下載的問題,作者BruceNikkel 這樣論述:

  這是一本深入探討如何分析遭受破壞之Linux系統的書籍。你可以藉由本書瞭解如何鑑識Linux桌面、伺服器與物聯網裝置上的數位證據,並在犯罪或安全事件發生後重建事件的時間線。      在對Linux操作系統進行概述之後,你將學習如何分析儲存、火力系統和安裝的軟體,以及各種發行版的軟體套件系統。你將研究系統日誌、systemd日誌、核心和稽核日誌,以及守護程序和應用程序日誌。此外,你將檢查網路架構,包括接口、位址、網路管理員、DNS、無線裝置、VPN、防火牆和Proxy設定。      .如何鑑識時間、地點、語言與鍵盤的設定,以及時間軸與地理位置    .重構Linux的開機過程,從系統

啟動與核心初始化一直到登入畫面    .分析分割表、卷冊管理、檔案系統、目錄結構、已安裝軟體與與網路設定    .對電源、溫度和物理環境,以及關機、重新開機和當機進行歷史分析    - 調查用戶登錄會話,並識別連結周邊裝置痕跡,包括外接硬碟、印表機等      這本綜合指南是專為需要理解Linux的調查人員所編寫的。從這裡開始你的數位鑑證之旅。 

在企業機器學習專案使用開發框架的效益

為了解決目錄格式下載的問題,作者吳明臻 這樣論述:

隨著人工智慧的興起與軟硬體設備的快速進步,機器學習得以蓬勃發展,並且可以應用的範圍也逐漸擴大,機器學習的使用在企業之中也逐漸普及與越發重要。然而在一般企業,編寫機器學習程式的過程往往沒有固定的編寫格式,造成不同程式撰寫人員或在不同團隊間所產出的程式在配置上有著顯著的差異,比較資淺的工程師也往往只能模仿以往既有的程式。這種沒有明確規範的做法,會導致後續人員操作管理與維護上的不便。要如何減少程式管理上的支出成本也就成為每個企業都需要解決的問題,因此本論文為探討開源的機器學習開發框架—Kedro,探討是否可在企業機器學習程式撰寫提供一個標準的程序,同時研究是否可以加速機器學習程式的開發,以及相關人

員的教育訓練過程。在企業中,開發團隊常常需要和需求單位討論,如果開發框架本身可以提供整體架構的呈現,對討論的過程會提供相當的幫助。