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OpenCV影像創意邁向AI視覺王者歸來(全彩印刷)

為了解決C# 網頁 模板的問題，作者洪錦魁 這樣論述：

★★★★★ 國內作者【第一本】×【全彩印刷】×【AI視覺】書籍 ★★★★★ ★★★★★ 完整解說【影像創意】×【AI視覺】的實例 ★★★★★ ★★★★★【31個主題】＋【423個Python實例】★★★★★ 　　筆者在撰寫這本書除了採用當下最熱門的Python程式語言，同時採用2步驟說明： 　　◤函數數學原理解說◢ 　　◤套用OpenCV函數講解影像創意與AI視覺的實例◢ 　　當讀者遵循這些步驟學習時，相信所設計的物件就是一個帶有靈魂與智慧的程式碼了。這本書從影像原理開始說起，逐一解說從影像到AI視覺所需的完整知識，本書的主題內容如下： 　　☆ 完整解說操作OpenCV需要的Numpy

知識 　　★ 影像讀取、輸出與儲存 　　☆ 認識色彩空間、BGR、RGB、HSV 　　★ 建立藝術畫作 　　☆ 建立靜態與動態影像，打破OpenCV限制建立中文字輸出函數 　　★ 影像計算與影像的位元運算 　　☆ 重複曝光技術 　　★ 影像加密與解密 　　☆ 閾值處理 　　★ 數位情報員、深藏在影像的情報秘密 　　☆ 數位浮水印、版權所有翻譯必究 　　★ 影像幾何變換、翻轉、仿射、透視、重映射 　　☆ 影像遮罩與影像濾波器 　　★ 認識卷積 　　☆ 認識與刪除影像雜質 　　★ 數學形態學、腐蝕、膨脹、開運算、閉運算、禮帽運算、黑帽運算 　　☆ 從影像梯度到內部圖形的邊緣偵測 　　★ 影像金字塔

　　☆ 影像輪廓特徵與匹配 　　★ 輪廓的擬合、凸包與幾何測試 　　☆ 醫學應用器官影像的徵兆 　　★ 霍夫變換(Hough Transform)與直線檢測 　　☆ 無人車駕駛車道檢測技術 　　★ 直方圖、增強影像對比度、修復太曝或太黑影像、去霧處理 　　☆ 模板匹配、找尋距離最近的機場、找尋某區域高山數量 　　★ 傅立葉變換的方法與意義、空間域與頻率域的切換，進行影像處理 　　☆ 分水嶺演算法執行影像分割 　　★ 前景影像擷取 　　☆ 影像修復—搶救蒙娜麗莎的微笑 　　★ 辨識手寫數字 　　☆ OpenCV的攝影功能、活用拍照與錄影 　　★ 應用OpenCV內建的哈爾(Haar)特徵階層式

分配器 　　☆ 偵測人臉、身體、眼睛、貓臉、俄羅斯車牌 　　★ 設計自己的哈爾偵測分配器，應用在偵測台灣汽車車牌 　　☆ 人臉辨識原理與應用 　　★ 執行車牌辨識     

C# 網頁 模板進入發燒排行的影片

小規模基地住宅重建工程預算之探討－以台北市危險老舊建築重建為例

為了解決C# 網頁 模板的問題，作者黃明智 這樣論述：

摘 要論文名稱：小規模基地住宅重建工程預算之探討 頁數：85－以台北市危險老舊建築重建為例校所別：國立臺北商業大學 企業管理系(所)畢業時間：一一零學年度第一學期 學位：碩士研究生：黃明智 指導教授：劉瀚宇

賴明政關鍵詞：危老重建、初期建築預算、施工預算概估。台灣於60、70年代興建大量的4樓或5樓公寓住宅，迄今除逐漸老舊外，耐震法規亦大幅修改，依現在耐震標準而言，這些老房子的耐震力不足的情況是亟待改善；且。台灣已於1993年成為高齡化社會，推估將於2025年邁入超高齡社會，簡而言之 這是個人口及建築都面臨高齡化的時代。而這些老舊房子卻無法提供結構安全的保障及無障礙使用的機能需求。內政部營建署在 2017年5月公布「都市危險及老舊建築物加速重建條例」，希望有效積極推動老舊房屋重建，為期十年的改建推動政策，其中提供容積獎

勵等及建管規定的配套鬆綁等，鼓勵民眾參與，但改建前提是範圍內土地所有權人需全部同意。然有些實際上改建基地整合不易，遂形成改建基地狹小卻有增額高達40%的容積獎勵，在高密度的台北市區更是明顯。小基地的改建資源上較不具經濟效益的。但實際上台北市有過半數的危老改建基地均小於181坪，業界裡都知道小規模基地興建本比較高，透過本研究探討得知，小基地如前道路寬度、鄰房現況、施工緩衝空間等條件不足下 除了量價關係外，其直接成本增幅可能達15~25% 。本研究方法及結果希望能提供正評估危老改建之專業人士，能概估出規劃前期之成本，也同時讓重建權利人了解之重建成本的落點 更可藉由本研究方法，隨著設計進展越趨明確，

隨時滾動式修正重要工項的數字，以利維持未來實質改建成本的穩定性及正確性。

完全自學!Go 語言 (Golang) 實戰聖經

為了解決C# 網頁 模板的問題，作者DelioD’Anna,AndrewHayes,SamHennessy,JeremyLeasor,GobinSougrakpam 這樣論述：

你從未見過如此完整的 Go 語言中文教材！ 　　Go 語言 　　☛ 2016 年被 TIOBE 選為年度最佳程式語言 　　☛ 2020 年 Stack Overflow調查為 『全球第三高薪開發者職業』 　　☛ 2020 年超越 Python 成為『職業開發者最想學習語言』 　　☛ 已被 Google、Dropbox、Twitch、Uber 等企業採用，也用來打造 Docker、Kubernetes 等熱門開源工具 　　Go 語言，或者 『Golang』，是近年來成長最快速的新世代程式語言之一。它語法接近 C 及 Java，但藉由更精簡的語法來縮短開發時程、使專案能輕易擴張規模，並具備

安全的靜態型別、記憶體垃圾回收、跨平台編譯能力等。連 Python 之父 Guido van Rossum 都說, Go『是所有新語言中最具 Python 風格的』... 　　最重要地，Go 語言擁有豐富程度堪比 Python 的內建函式庫，無須下載額外套件，就能用少於 10 行程式寫出簡易 HTTP 伺服端應用！甚至，它獨特的 Goroutine 讓你能用簡單得稱奇的方式啟用非同步運算，超輕鬆解鎖現代多核心電腦的運算威力。 　　想跨足 Go 語言，讓履歷及薪水更上一層樓，卻依舊找不到合適的入門書嗎？本書以豐富的範例及練習，帶領讀者實地操作 Go 語言的基礎及相關特色，讀完就能立馬投入實戰

。替自己的職涯超前佈署，快速增加一技之長，別再只能對現況『滾動式修正』啦！ 本書特色   　　作者群擁有豐富的 Go 語言開發經驗，精心設計了「範例」、「練習」和「延伸習題」，讓讀者從實作中親自體會到 Go 語言的威力。小編也在書中適當加入「編註」與「補充」，以幫助理解及補充必要知識，更增添本書的可讀性。 　　你將在本書讀到： 　　☛ Go 語言的型別、函式、結構與介面 　　☛ 模組管理和單元測試 　　☛ JSON 資料、檔案、資料庫操作 　　☛ HTTP 客戶端／伺服器應用和加密 　　☛ 非同步運算 　　☛ 附全書 258 個範例／練習程式及 36 個延伸習題檔案下載 (使用 Go 1

.16+ )  

在企業機器學習專案使用開發框架的效益

為了解決C# 網頁 模板的問題，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。