adobe軟體的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列免費下載的地點或者是各式教學

設計好好玩!Photoshop + Illustrator 基礎入門

為了解決adobe軟體的問題，作者鄭苑鳳,ZCT 這樣論述：

　　Adobe 軟體經過十多年的演進，功能上越來越強大，在執行的效能上更掌握了快、穩、準三大方針，不但在特效的處理速度上更加快速，操作系統也很穩定，在物件尺寸的設定上更可以精準的呈現。特別是 Photoshop 和 Illustrator 這兩套軟體都是設計工作者必備的創作工具。   　　本書以初學者入門的角度去進行編排，希望能夠為更多初學者提供一個無痛苦的學習環境，因此在內容的介紹上，採取循序漸進的方式，說明 Photoshop 和 Illustrator 常用的功能或好用的技巧，讓初學者在最短時間內吸收精華。 　　 　　例如，在 Photoshop 的基礎篇當中，有操作環境與工具、色彩

調整速成密技、影像修復技巧、選取範圍的去背與轉存、速學圖層編輯、文字效果的處理、形狀工具的應用、濾鏡使用技巧等內容。接下來的 Illustrator 基礎篇，則是介紹了視窗環境介紹、圖層的編輯與使用、造型繪製和組合變形、線條的建立與編修、筆刷效果、文字的設定/變形/效果、建立 3D 物件、圖表建立與編修等。最後在 Photoshop + Illustrator 整合運用篇，將會學習如何在軟體上設計廣告宣傳單和包裝紙盒。   　　本書是你學習 Photoshop 和 Illustrator 最佳的夥伴。它能夠隨時在你左右，陪你學習及給你解答，讓你擁有紮實的根基。當你學習完本書的內容，這兩套軟體也

將成為你的最愛，不管是圖層的使用、向量圖形的繪製、圖文的編輯等都難不倒你！

adobe軟體進入發燒排行的影片

從涉外軟體授權探討我國著作權法禁止真品平行輸入之規定

為了解決adobe軟體的問題，作者廖子翔 這樣論述：

在科技發展日新月異之今日，傳統之著作物如音樂CD、視聽DVD、書籍、電腦軟體等均已逐漸數位化，而數位內容服務之提供者為了獲得利益最大化，多數會以網路數位方式行銷著作，透過網路具備傳輸快速、品質優良及地域無遠弗屆之特性，卻也為著作權帶來新挑戰。首先，在網路上傳輸、下載是否屬於散布權之客體，美國、歐盟及我國認定均不盡相同，連帶影響耗盡原則之適用範圍。在美國數位傳輸仍以散布權加以規範，但實務上則以數位傳輸必然產生重製行為否定耗盡原則之適用。在歐盟實務則依其性質是否為電腦程式著作而有所不同。而我國散布權客體則以有體物為主，數位傳輸係另以公開傳輸權規範之。再者，數位內容服務提供者與消費者究係「銷售」還

是「授權」關係，亦與耗盡原則之適用有關。最後，我國目前耗盡原則仍採國內耗盡，並同時禁止真品平行輸入，然而在傳統著作物轉變為數位化且透過網路下載之同時，相關立法實有加以討論之必要。因此，本文即以美國、歐盟及我國法制規範、實務見解比較分析，探討無體數位著作之性質，及對於耗盡原則之影響，並嘗試對我國著作權法提供相關修正建議。關鍵字：散布權、耗盡原則、真品平行輸入、無體數位著作、授權協議

快速學會Photoshop 影像處理

為了解決adobe軟體的問題，作者趙雅芝 這樣論述：

用語平實易懂，範例美觀與實務結合   　　對於一個想要成為專業平面設計師的人而言，Photoshop具有強大的影像處理能力，可以說是平面設計業界的最佳選擇。其長久以來，穩居影像處理軟體的龍頭地位，並且在網頁設計方面也佔有極重要的地位。Adobe公司推出的Photoshop CS5歷經了前面眾多版本的千錘百煉之後，攜帶著更優異的新功能席捲了整個影像處理界。   　　本書共分為十七章，其中包括對特效處理、影像加工、產品造型、海報製作、POP繪製、插畫設計等實務應用與操作技巧的詳細講解。透過範例引導式教學，將概念性的東西變得輕鬆易學，課程安排由淺入深，用語平實易懂，範例美觀與實務結合，逐步帶您進

入創意設計殿堂。   　　讓各位讀者在每完成一個階段的學習之後，都可以看見自己的範例練習成果，不斷提升設計掌握能力，成為優秀的視覺設計師！   　　1.以Step by Step方式引導教學，讓讀者輕鬆跨入平面設計的殿堂。 　　2.彙整業界實務需要的精彩範例，由簡單到複雜的設計製作，讓您學習充滿成就感！ 　　3.從精美的範例學習中啟發創意的實現技巧，讓您快速掌握Adobe軟體的操作奧妙。 　　4.隨書附贈了完整的範例檔案，並以原始檔案的格式儲存，便於讀者練習使用。

使用K-means分群演算法為基礎的強健適性分群分析方法於軟體故障預測

為了解決adobe軟體的問題，作者王柏勝 這樣論述：

　　軟體故障是軟體系統在運行時，由於錯誤的規格和開發時配置不當所造成的一種錯誤狀況。而在現今的生活中，幾乎所有種類的工作都與軟體系統相關。因此，軟體系統可靠性問題已經成為軟體開發過程和軟體工程任務的關鍵作用之一。有此可知軟體故障預測有其存在的必要性。目前大部分的研究都集中於監督式學習，只有少部分的人認為半監督式學習和非監督式的學習是必要的。故本研究提出K-means分群演算法為基礎的強健適性分群分析方法在非監督式的環境下作軟體故障的預測，首先運用K-means分群演算法產出2~k群的結果，在將其結果用矩陣作統整，最後使用疊代群集切割技術找出最佳的分群數以及最終結果，並與其他相似方法的結果相比

效果為佳。