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全格局使用PyTorch：深度學習和圖神經網路 實戰篇

為了解決python中文書的問題，作者李金洪 這樣論述：

熟悉基礎，精通實戰。 　　接續了上一本實戰篇的基礎，本書將介紹目前最流行的物體辨識和自然語言處理在圖神經網路上的最完整應用。當你熟悉了神經網路之後，接下來要精進的就是針對網路結果的強化及最佳化。在GNN的基礎上，針對目前最流行的視覺處理模型進行修改、架設及強化，並且實際應用在現有的平台上。本書的重點就是大量了使用現有的Python函數庫，並且應用了最新的資料集，讓你能真正看到資料套用在模型上的強大能力。在針對Pytorch的函數庫上，不但有視覺應用，更有號稱人工智慧明珠的NLP應用。使用了Torchtext以及NLP的唯一/最佳選擇Huggingface Transformers。而大家

耳熟能詳，但又不知道怎麼用的模型，包括GPT-2、Transformer-XL、ALBERT、ELECTRA、DistillBERT等，在書中都有詳細介紹。另外為了解開DL的神祕，本書也難得介紹了Captum套件，讓深度神經網路更具可解釋性。本書最後也不忘介紹ZSL、這種極少量資料就可訓練高精度模型的方法。有關異質圖神經網路部分，也有大量DGL和NetworkX的範例，實戰篇+基礎篇兩本書，要不充分了解GNN都不行。 本書特色 　　～GNN 最強實戰參考書～ 　　●使用圖型的預訓練模型、Torschvision，GaitSet模型、CASIA-B資料集 　　●高級NLP模型訓練及微調、BE

RTology、CBOW、Skip-Gram、Torchtext、spaCy 　　●文字使用模型TextCNN來把玩IMDB資料庫 　　●高階工程師才會用的Mist啟動函數、Ranger最佳化器 　　●正宗NLP函數庫Huggingface Transformers詳解、AutoModel、AutoModelWithMHead、多頭注意力、PretrainedTokernizer  

python中文書進入發燒排行的影片

行車駕駛人瞌睡偵測與嵌入式系統實現

為了解決python中文書的問題，作者邱品誠 這樣論述：

中文摘要 iAbstract ii致謝 iii目　錄 vi表目錄 vii圖目錄 viii第1章、 緒論 11-1 研究背景 11-2 研究目的 21-3 文獻回顧 21-4 本論文的貢獻 31-5 論文架構 4第2章、學理基礎 52-1 Dlib程式庫 52-1-1 Dlib程式庫概述 52-1-2 方向梯度直方圖 62-1-3 支持向量機 92-1-4 影像金字塔 142-1-5 滑動視窗檢測方案 162-1-6 集成迴歸樹 172-2 OpenCV程式庫 202-2-1 OpenCV程式庫概述 202-2-2 圍

繞眼睛多邊形凸殼 212-3 紅外線 23第3章、 系統設計 243-1 系統架構 243-2硬體設備 253-2-1 Raspberry Pi 4 Model B 微型單板電腦 253-2-2 Raspberry Pi Noir Camera V2 8MP紅外線夜視攝影機 293-2-3 Raspberry 3.5吋TFT LCD觸控螢幕顯示模組 313-2-4 外接式48顆燈泡850 nm紅外線燈 323-3 田口法實驗設計介紹 333-4 系統設計流程 37第4章、實驗結果 434-1 控制因子水準表 454-2 各組實驗的平均值、標準偏差

、及S/N比 474-3 S/N比及品質特性的因子反應 484-4 控制因子的分類與製程最佳化 504-5 最後實驗確認 52第5章、結論 53參考文獻 54表目錄表 1.1、事故肇因表 1表 3.1、Raspberry Pi 4 Model B 26表 3.2、Raspberry Pi Noir Camera V2 規格 30表 3.3、Raspberry 3.5 吋 TFT LCD 觸控螢幕顯示模組規格 31表 3.4、日間閾值選定實驗 . 41表 4.1、控制因子水準表 45表 4.2、夜間照度實驗 45表 4.3、各組實驗的平均值、標準偏差、及 S/N 比

表 47表 4.4、S/N 比的因子反應表 . 48表 4.5、品質特性的因子反應表 49表 4.6、控制因子的分類 50表 4.7、最後確認實驗 51圖目錄圖 2.1、Dlib 的組件 6圖 2.2、局部梯度或目標邊緣方向的密度分佈 7圖 2.3、HOG 特徵提取流程圖 8圖 2.4、線性可分 9圖 2.5、線性不可分(輕度) 10圖 2.6、線性不可分(重度) 10圖 2.7、過擬合 12圖 2.8、模型使用圖 13圖 2.9、高斯金字塔濾波取樣圖 14圖 2.10、高斯金字塔圖 15圖 2.11、補充像素點 15圖 2.12、滑動視窗檢測 17圖 2.13、分類樹

18圖 2.14、迴歸樹 19圖 2.15、(a)P 簡單多邊形、(b)Pa 非簡單多邊形 22圖 3.1、日間工作流程 24圖 3.2、夜間工作流程 25圖 3.3、Raspberry Pi 4 Model B 25圖 3.4、Raspberry Pi 4 Model B 電源配線圖 27圖 3.5、Raspberry Pi 4 Model B 觸控螢幕配線圖 28圖 3.6、Raspberry Pi Noir Camera V2 8MP 紅外線夜視攝影機配線圖 . 29圖 3.7、Raspberry Pi Noir Camera V2 8MP 紅外線夜視攝影機 30圖 3.

8、Raspberry 3.5 吋 TFT LCD 觸控螢幕顯示模組 31圖 3.9、外接式 48 顆燈泡 850nm 紅外線燈 32圖 3.10、工程系統設計或研發的三個主要步驟 33圖 3.11、影響品質特性的因子 34圖 3.12、臉部偵測 37圖 3.13、Dlib 68 points facial landmark 38圖 3.14、集成迴歸樹去進行一毫秒人臉定位 39圖 3.15、圍繞眼睛多邊形凸殼 39圖 3.16、眼睛長和寬 40圖 3.17、眼睛長寬比睜眼與閉眼 40圖 3.18、日間總流程圖 42圖 4.1、實驗流程圖 43圖 4.2、實驗架構圖

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數位多媒體技術與應用-Python 實務

為了解決python中文書的問題，作者翁麒耀,楊政興,王旭正 這樣論述：

　　【重點大綱】   　　影位媒體處理： 　　說明數位化影像的起源及探究數位影像處理的基礎與發展。讓讀者能具備數位影像的基礎，藉此得以對數位媒體中的圖像，其背後所隱藏真相的探索更具備紮實基礎。   　　數位媒體與應用篇： 　　內容則泛談數位圖像於現今網路世界中為人們帶來的日常生活上及其應用的相關議題。讀者可輕鬆的操作本書所介紹軟體工具，讓你／妳的數位圖片可有效的防護，免於被盜用的情境。   　　多媒體安全技術篇： 　　說明影像分享技術及探究數位媒體安全的基礎與發展。讀者能瞭解多媒體安全技術其背後所隱藏真相的探索且更具備紮實基礎。   專業推薦   　　很榮幸能為多年熟識的好友以及在資安研究

奉獻之志同道合的學者撰寫序言。作者群在多媒體安全領域中已經深耕多年且有豐碩的研究成果，其專業素養足以涵括影像安全議題。坊間大部份的中文書以介紹多媒體技術或資訊安全技術為主，鮮少有探討多媒體基礎技術及資訊安全應用的中文書，而本書此為主題，由淺入深的介紹基礎知識及搭配範例應用，可供有意學習多媒體安全的讀者參考，謹以推薦。——國立中山大學資訊工程學系特聘教授兼任工學院院長／范俊逸 推薦   　　本書以數位媒體中多媒體影像知識為發端，除了探討其起源與演進，也逐章介紹多媒體影像的處理技巧，內容包含大家所熟知的各種影像表示方式，同時也介紹了相當有趣的影像謬誤。在影像處理部分，本書將空間域影像處理、頻率域影

像處理以及壓縮域影像處理分章介紹，最後則以Python影像處理軟體應用完成前五章的合成。接著，以多媒體偽裝展開數位媒體安全的篇章，談其與資訊安全間的實務應用，最終以數位浮水印再探安全議題的深入技術。將多媒體領域與資訊安全互為載體的方式，鋪展這些人造且離數學最近的知識，作者在內容的安排上實有其精妙之處。——國立屏東大學電腦科學與人工智慧學系教授兼任資訊學院院長／王朱福 推薦

以二維頻譜元素法模擬地震波經岩漿庫、地函貫入體和隱沒帶異質構造的波傳現象和合成波形：以北台灣為例

為了解決python中文書的問題，作者周芝吟 這樣論述：

本研究以全波形數值模擬方法探討台灣北部大屯火山群底下是否存在熔融岩漿庫的爭議性議題，並嘗試於台灣北部隱沒的菲律賓海板塊內部加入小尺度的異質物以及板塊上方地函楔置入岩漿貫入體模擬2019年03月12日地震事件於密集台灣陣列所觀察到次達P波以及P波頻散與持續高頻尾波的特徵。前半部透過軸對稱譜元素法(axisymmetric spectral-element method, AxiSEM)模擬地震波通過數種不同直徑大小,速度異常組合的圓形岩漿庫模型的三維全波場，計算最高頻率可達1 Hz。接著利用結合迭代波形互相關和疊加(Iterative cross-correlation and stackin

g)以及多頻道互相關(multi-channel cross-correlation, MCCC)的AIMBAT方法測量各測站合成的P波和S波相對到時異常的變化。結果顯示所有模型預測P波和S波延遲到時皆以岩漿庫上方測站為中心呈對稱峰狀分布，而實際觀測資料的延遲時間則顯示在山腳斷層西側明顯高於東側呈現階梯狀，在大屯火山群區域並未觀察到對稱峰狀分布，另外根據北台灣三維速度模型於大屯火山群底下8-15公里存在一牛奶罐形狀的低速體所模擬出來的P和S波波形，其量測的到時異常分佈在跨過山腳斷層的測站亦呈現階梯狀上升的趨勢，暗示低速體的存在，但前人研究認為該低速體代表達20%部分熔融的岩漿庫，造成S波速度下

降比例比P波大近兩倍的推論，則會使得預測的S波到時延遲比P波大至少兩倍以上，與實際觀測結果不符。因此該低速體是否反映的是熔融岩漿庫還有待商榷。後半部則使用區域尺度直角坐標的二維譜元素法SPECFEM2D進行高頻地震波的模擬，合成頻率可高達12 Hz。考慮隱沒板塊內部小尺度異質物可造就類似導波波形頻散特徵，因此以von Karman函數產生各種大小尺度與扁圓形狀的隨機異質物，當異質物尺度偏小且長寬比接近1時能在初達P波後觀察到次達的PG2導波，兩者到時時間差隨震央距增加而增加，與實際密集台灣陳列測站的所觀察到的到時差隨震央距增加而遞減的分布模式不同，表示觀測資料的次達波非記錄到菲律賓海板塊內小尺

度異質物產生的次達波。此外，在模型地函楔區域放置岩漿貫入體能產生次達的P波(即前人研究指出的P2波相)到時隨震央距增加而減少，符合前人分析密集台灣陣列所記錄的波形資料發現P2波的走時模式相同，透過模擬數種岩漿貫入體大小在半徑1公里情況下最符合實際資料初達P1和次達P2的到時差，但均勻低速岩漿貫入體無法模擬出P2振幅較大與頻散特徵，未來需嘗試其他構造以找出真正造成觀察P波特徵的構造成因。