Google 電腦 截圖的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦殷汶杰寫的 只要一行指令!FFmpeg應用開發完全攻略 和岡田充弘的 避免工作無效圖鑑:超強社長的70個工作術都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自深智數位 和星出版所出版 。
國立暨南國際大學 資訊工程學系 陳履恒所指導 許子文的 使用深度學習進行路樹生長評估 (2021),提出Google 電腦 截圖關鍵因素是什麼,來自於智慧城市、深度學習、樹木生長評估、物件分割、即時攝影機。
而第二篇論文國立臺中教育大學 數位內容科技學系碩士在職專班 王曉璿所指導 許育睿的 數位遊戲輔助職前訓練學習效益 ─以工程製圖學習為例 (2021),提出因為有 數位遊戲、工程製圖、三視圖、空間能力的重點而找出了 Google 電腦 截圖的解答。
只要一行指令!FFmpeg應用開發完全攻略
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為了解決Google 電腦 截圖 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
Google 電腦 截圖進入發燒排行的影片
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使用深度學習進行路樹生長評估
為了解決Google 電腦 截圖 的問題,作者許子文 這樣論述:
要成為智慧城市很重要的要素之一是能夠管理都市綠地智慧化,將都市打造成智慧環境,不僅僅能大幅地增加都市品質,還能顯著地促進碳固存(carbon sequestration),因此都市綠地智慧化是成為智慧城市的重要指標之一。本研究提出一個自動化監控系統,其系統結合AI技術以及即時攝影機,首先,我們利用先前本研究室開發出的Google Street View自動擷取街景系統以及深度學習技術取得我們的路樹影像資料庫,除了上述方法,我們還利用Selenium套件即時地抓取靜止式網路街景攝影機影像擴充資料庫。之後我們利用TensorFlow所開發的物件偵測API自動地框出樹的位置。我們使用U-Net並觀
察路樹的分割結果,除此之外,我們還採取Progressive refinement策略來擴張訓練資料且增加分割結果準確率。實驗結果顯示我們的系統可以成功地像素級deep-detect路樹覆蓋率,換句話說,我們的系統可被用來即時為智慧城市監測碳固存。最後我們將樹木占比率算出,並展示了我們系統能以更智慧的方式監測和管理城市綠地的潛力。
避免工作無效圖鑑:超強社長的70個工作術
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為了解決Google 電腦 截圖 的問題,作者岡田充弘 這樣論述:
工作無效,是職場最大的浪費! 有些事做了,不但給自己找碴,更是給別人添麻煩 同時經營兩家公司,每天準時6點下班 超強社長的70個防呆工作術 如果不能成為神助攻,至少不要成為職場巨嬰豬隊友 無人發言,毫無結論的會議。 總是收到與自己的工作毫不相關的CC郵件。 心裡想著「這個資料明明可以用電腦打一打就好的……」,卻維持手寫的方式。 同樣的事,卻被要求進行好幾次的「報連相」——報告、連絡、相談。 只是開個電腦,就要花上好幾分鐘。 想找資料或歷史郵件內容,每次都無法立刻取得。 這些情況聽起來很熟悉?在辦公室,到處都隱藏著浪費時間或資源的「無效行為」。 很多人討論
如何改變工作方式、提高生產力,但為何經常淪為紙上談兵,具體成效不彰?應該有不少人是因為「明知道是無效行為,卻因為拘泥於經年累月的習慣或文化,而無法做出改變」,但是最大的原因應該是,大家並沒有意識到,原來自己的周遭充斥了隨處可見的工作無效行為。 本書作者岡田充弘歷任日本多家大企業,看過許多日系企業和外商公司的工作方式,親眼見識過無效行為的大本營。後來,他透過杜絕無效行為的方法,成功挽救了這家瀕臨破產的公司,並且複製成功經驗創立了另一家公司。現在,他同時擔任兩家公司的社長,以及多家企業或團體的顧問,每天6點準時下班,發展個人興趣,例如鐵人三項、和朋友聚餐經營人脈等,感覺生活幸福。 超強
社長的70個防呆工作術,從溝通、人際關係、開會、文書作業、工作環境、時間管理、電腦設定、資訊搜尋等職場八大面向,主動消除無效行為。 •讓溝通變得更簡單有效:學會交辦的技巧,不再被不清不楚的指令折磨,有效處理郵件,正確釐清匯報關係。 •消除不必要的人際壓力:避免捲入派系之爭,與職場哥姐前輩保持適當、友好的關係,學會婉拒參加不想去的聚餐和續攤,可以和其他部門的人保持積極交流。 •開會事半功倍:意識到「開會成本」,事先釐清開會的目的或目標,善用議程和會議紀錄,讓每場會議開得值得。你知道決定事情的會議,人數不要超過多少比較好嗎? •加速文書作業:善用印章、手機和Excel等軟體
功能,避免重複手寫。學會使用尋找、取代的功能,不再肉眼逐字比對資料。數位化管理名冊,每年維護一次資料。日常保持改善的習慣,把學到的knowledge分享出來。你知道Google除了搜尋,還有什麼其他功能嗎? •打造高效工作環境:告別辦公室囤積症,落實無紙化,不必要的資料不要列印出來,戒掉手寫一大堆memo的習慣。此外,不安排固定座位,不配置個人垃圾桶和置物櫃,可以大幅減少辦公室的個人物品及垃圾。 •有效管理時間,不再「好忙好忙」、「我做不完!」:5分鐘學會最簡單的PDCA循環管理,提升IT素養,活用零碎時間,不再分不清楚什麼事該做、什麼事不該做,甚至因此超時工作。 職場上有形
無形的無效行為,一直在耗損時間、金錢、空間等個人或社會資源,讓無數工作者徒增壓力,甚至深感自己是社畜而積極厭世。 主動察覺、意識到職場上的無效行為,保持日常改善的好習慣,避免工作無效。只要持續下去,周邊自然就會形成良好的循環,這些「多出來」的時間、金錢和心力,就可以重新投資兩件最重要的事——建立自我和建立信賴。
數位遊戲輔助職前訓練學習效益 ─以工程製圖學習為例
為了解決Google 電腦 截圖 的問題,作者許育睿 這樣論述:
本研究主要探討數位遊戲輔助學習,應用於勞動部待業者職前訓練班「工程製圖類」的學習效益,現今該科目的教學方式大多是傳統的幾何圖學與手繪作為基礎訓練,課後並無更多輔導與養成訓練,我們發現有多數的學員,對於3D立體模型與2D平面三視圖之間的轉換能力,即空間轉換能力是明顯不足的,造成後續電腦輔助製圖的學習成效不彰,因此,希望透過本研究來改善傳統的學習方式,透過數位遊戲的輔助來提升學員的學習效益與學習動機。本研究以準實驗研究法,就桃園地區勞動部待業者職前訓練班「工程製圖類」兩班學生為研究對象,進行70節工程製圖課程教學實驗,其中控制組20位學生採用傳統教學法,實驗組27位學生則運用數位遊戲輔助教學。在
實驗教學前後,對兩組學生施以空間能力測驗、工程製圖學習動機量表與工程製圖期末專題製作等測驗評量,蒐集相關量化資料進行分析。資料以描述性統計、獨立樣本t檢定、簡單迴歸分析、共變數分析以及成對樣本t檢定進行統計分析。依據資料分析之結果,本研究得到以下結論:一、學生的空間能力會影響到學生最終的工程製圖學習成效,因此空間能力的提升,對於工程製圖的學習成效有著重要的影響。二、使用數位遊戲輔助教學法對於學生空間能力的提升,更優於傳統教學方式。三、使用數位遊戲輔助教學法的工程製圖學習成效,更優於傳統教學方式。四、使用數位遊戲輔助教學法能使學生有更良好的學習體驗。五、「學習動機」對於「空間能力」、「工程製圖學
習成效」沒有顯著的正相關,可能的原因為後面兩者,皆須有基本能力。最後,研究者依據研究結果,提出具體建議,提供相關課程教師與未來研究者參考。