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SOLIDWORKS Composer培訓教材〈繁體中文版〉(第二版)

為了解決svg轉檔的問題，作者DassaultSystèmesSolidWorksCorp. 這樣論述：

　　SOLIDWORKS Composer培訓教材〈繁體中文版〉(第二版)是依據DS SOLIDWORKS公司所出版的《SOLIDWORKS：Using SOLIDWORKS Composer》編譯而成的書籍，本書著重於介紹使用Composer軟體利用現有的3D CAD資料製作高解析度的印刷圖檔與可互動的動態技術資料。   　　本套教材不但保留了英文原版教材精華和風格基礎外，同時也按照台灣讀者的閱讀習慣進行了編譯審校，最適合企業教育訓練材料、組合件說明和銷售DEMO展示的設計人員和學校相關專業師生使用。

svg轉檔進入發燒排行的影片

機器學習姿態偵測向量圖形人物動畫應用

為了解決svg轉檔的問題，作者謝玉亭 這樣論述：

TensorFlowJS(TensorFlow.js) 庫裡其中的來自Mediapipe兩個模型(PoseNet、FaceMesh) ，通過網路攝影機在瀏覽器中實現了實時的動作監測。而Pose Animator 則使用計算機圖形技術中的骨骼動畫。融合PoseNet 和 FaceMesh 這兩個模型產生結果，應用於身體控制的交互式動畫中。而Pose Animator 的特色在於可讓設計師基於需求創造出角色，且角色圖檔格式為在設計界常用的向量圖格式(SVG)。最後藉由網路攝影機捕捉身體動作，讓SVG角色生動起來，猶如產生2維動畫。PoseNet 帶有幾個不同版本的模型，對應於 MobileNe

t v1 架構和 ResNet50 架構的差異。為了使 Pose Animator 應用於移動裝置，選擇加載基於 MobileNetV1 一種流線型架構。使用深度可分離卷積 (depthwise separable convolu-tions) 構建輕型深度學習網絡，該模型架構優點為更快更小，代價是精度較低。可以從圖像中估計單個姿勢或多個姿勢。FaceMesh 是一個輕量包，只有大約 3MB 的權重值。即使在移動設備上也能實時對468個 3維臉部地標進行估算。它採用機器學習來推斷3維面部表面，只需要一個攝像頭輸入，而不需要專用的深度傳感器，提供對實時體驗至關重要的實時性能。在實際操作Pose

Animator線上版本發現以下問題:(1)可供選擇的角色不多。(2)Scroobly.com 在線網頁畫圖模式是藉由操作設備(例如，滑鼠)作圖。此法容易受限於設備，不易製作細緻的角色。(3)使用者若為無美術背景，較難勾勒出較具美感的角色人物。(4)向量圖為廣泛使用的圖檔類型，能否直接使用現有的角色向量圖。本論文提出兩種方法克服上述問題:第一種為在作者提供的骨骼(Skeleton)上直接拉圖勾勒製造出角色的拉圖勾勒法，第二種為拆解現有的角色向量圖再造的拼圖法。兩者皆為先利用線上SVG編輯器先匯入作者提供的骨骼(Skeleton)向量圖。拉圖勾勒法則利用拉圖形路徑方式放置在對應的骨骼向量圖位置，

而拼圖法為再次匯入現有的角色向量圖並經過拆解後，可移動軀幹、四肢、臉部輪廓到對應的骨骼向量圖位置。最終結果，拉圖勾勒法對於美術技巧薄弱的使用者使用上較為有利。只需操作工具拉出簡易的矩陣圖形拼接出角色，並有對應到正確的骨骼位置，即可產出較細緻的角色，此法對於一些後台網站，可以讓用戶自創後台客服，增添些應用趣味。至於拼圖法則適用於擁有基本美術技巧者，且若再利用其他管道獲取人物角色向量圖，將可以更快製造出更生動精細的角色。此技術適合一些需要吸引流量的前台網站更快打造出更具互動性的客服角色或是與線上廣告技術結合，提升用戶停留時間，潛在轉換率提高帶來的則是潛在成交率提升。

偏不讓你抓：最強Python 爬蟲vs反爬蟲大戰實錄

為了解決svg轉檔的問題，作者韋世東 這樣論述：

　　本書重點 　　爬蟲大戰，爾虞我詐，利用熟練的Python3瀏覽器知識，加上人工智慧 　　的幫助，讓百度、微軟、Google都沒辦法從你的網站爬走一點點資料！ 　　資訊型反爬蟲、動態繪製反爬蟲、文字混淆反爬蟲、特徵識別反爬蟲、app反爬蟲、程式混淆反爬蟲、驗證碼反爬蟲，再強大的爬蟲機器人也就地當機！ 　　本書主要內容 　　本書共10 章，首先對各種反爬蟲技術進行合理的歸類，然後透過剖析多個案例幫助讀者了解各種反爬蟲技術的原理。內容包含但不限於Cookie反爬蟲、WebSocket反爬蟲、字型反爬蟲、WebDriver反爬蟲、App反爬蟲、驗證碼反爬蟲，幾乎涵蓋市面上所有的反爬蟲技術類

型，內容十分詳盡。另外，還針對各種反爬蟲列出對應的繞過和破解方案。 　　從開發環境設定到原理，再到實際的反爬蟲案例剖析，內容循序漸進。建議讀者按照章節順序閱讀，並在閱讀過程中親自動手練習。 　　內容如下： 　　►第1 章 介紹本書所相關的大部分開發環境設定，需要時查閱即可。 　　►第2 章 介紹Web 網站的組成和頁面繪製。了解伺服器端、用戶端的組成，工作形式和通訊協定。 　　►第3 章 簡單說明動態網頁和靜態網頁對爬蟲造成的影響，並對反爬蟲概念進行介紹和約定。 　　►第4 章 以資訊驗證型反爬蟲為主線，說明基於HTTP 協定和WebSocket 協定對用戶端請求進行驗證的反爬蟲原理

和具體實作方法，並以爬蟲工程師的角度示範繞過過程。 　　►第5 章 介紹常見的動態繪製反爬蟲，透過場景假設的方式來說明不同需求的應對方法。 　　►第6 章 介紹目前被廣泛使用的文字混淆反爬蟲知識，包含圖片偽裝、CSS 偏移、SVG 對映和字型反爬蟲等。以爬蟲工程師的角度示範繞過過程，再剖析其原理。最後討論文字混淆反爬蟲的通用解決方法。 　　►第7 章 介紹特徵識別反爬蟲，包含繞過過程和實現原理。特徵識別反爬蟲具有一定的隱蔽性。它在爬蟲程式發起時識別和過濾，能有效地減輕伺服器的壓力。 　　►第8 章 介紹App資料爬取的關鍵和常用的反爬蟲方法，包含程式混淆、參數加密和安全強化等，同時還介

紹封包截取和App逆向方面的知識。 　　►第9 章 驗證碼相關的內容，包含市面上常見的驗證碼類型，每個驗證碼案例均以爬蟲工程師的角度示範繞過過程，再以開發者的角度示範驗證碼的實現過程。部分驗證碼的繞過用到了深度學習中的卷積神經網路和用於目標檢測的YOLO 演算法，並對商用驗證碼廠商的產品進行基本介紹和難度分析。 　　►第10 章 綜合知識的介紹。如常見的編碼和加密原理，並以對應的RFC 文件為基礎，說明編碼、解碼、加密和解密的過程。然後介紹常見的JavaScript 程式混淆知識，並動手實現一個簡單的混淆器。接著學習前端禁止事件方面的知識，如禁止滑鼠右鍵、禁止鍵盤按鍵等。最後透過幾個案例了

解與爬蟲相關的法律知識和風險點。 　　適合讀者群  爬蟲工程師、反爬蟲工程師、開發者，或對爬蟲、反爬蟲感興趣的讀者。 本書特色 　　◎ 系統說明爬蟲和反爬蟲技術 　　◎ 爬蟲工程師不可錯過的武功秘笈 　　◎ 幫你從0到1理清爬蟲與反爬蟲的紅藍對抗

機器學習可縮放向量圖形字型生成

為了解決svg轉檔的問題，作者黃偲庭 這樣論述：

近年來機器學習時常用於風格傳播，而傳統人工設計一套字型，從初始的設計字型就需要專精的技術，且後期需要耗費大量的人力和工時，來保持字與字之間統一特定的風格，因此普通人設計一套完整的漢字字體庫也成為工程浩大的任務。考慮到漢字越來越普及，為了解決設計漢字過程繁瑣的難題，本論文以內含漢字的字體庫為出發點，開發兩套基於機器學習的字型SVG生成系統，其生產出的SVG可打包成字型檔做使用，不但確保生成圖像的風格統一性，更減少了人力資源，並且大幅地提高產出、調整的效率。此外，除一般常見的黑白字型檔之外，本論文也針對Adobe近年所推出的OpenType-SVG，提供了保留顏色資訊的字型檔，在Illustra

tor、Photoshop等特定平台上可以顯示有別於傳統字體的彩色效果，透過色彩的轉變展現字體設計的多樣性。