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全格局使用PyTorch - 深度學習和圖神經網路 - 基礎篇

為了解決參考資料格式網站的問題，作者李金洪 這樣論述：

　　深度學習擅長處理結構規則的多維資料（歐氏空間），但現實生活中，很多不規則的資料如：社群、電子商務、交通領域，多是之間的關聯資料。彼此間以龐大的節點基礎與複雜的互動關係形成了特有的圖結構（或稱拓撲結構資料），這些資料稱為「非歐氏空間資料」，並不適合用深度學習的模型去分析。   　　圖神經網路（Graph Neural Networks, GNN）是為了處理結構不規則資料而產生的，主要利用圖結構的資料，透過機器學習的方法進行擬合、預測等。   　　〇 在結構化場景中，GNN 被廣泛應用在社群網站、推薦系統、物理系統、化學分子預測、知識圖譜等領域。 　　〇 在非結構化領域，GNN 可以用在圖

型和文字等領域。 　　〇 在其他領域，還有圖生成模型和使用 GNN 來解決組合最佳化問題的場景。   　　市面上充滿 NN 的書，但卻沒有一本完整說明 GNN，倘若不快點學這個新一代的神經網路，你會用的普通神經網路馬上就會落伍了！非歐氏空間才是最貼近人類生活的世界，而要真正掌握非歐氏空間的問題解決，GNN 是你一定要學的技術，就由本書一步步帶領你完全攻略！   　　〇 使用 Graph 概念取代傳統的歐氏空間神經元 　　〇 最好用的 PyTorch + Anaconda + Jupyter 　　〇 從基礎的 CNN、RNN、GAN 開始上手神經網路 　　〇 了解基礎的啟動函數、損失函數、L1/

L2、交叉熵、Softmax 等概念 　　〇 NLP 使用神經網路處理 + 多頭注意力機制 　　〇 Few-shot/Zero-shot 的神經網路設計 　　〇 空間域的使用，使用 DGL、Networkx 　　〇 利用 GNN 進行論文分類   本書特色   　　～GNN 最強入門參考書～ 　　● 以初學者角度從零開始講解，消除讀者學習過程跳躍感 　　● 理論和程式結合，便於讀者學以致用 　　● 知識系統，逐層遞進 　　● 內容貼近技術趨勢 　　● 圖文結合，化繁為簡 　　● 在基礎原理之上，注重通用規律 　

參考資料格式網站進入發燒排行的影片

客家博物館數位典藏詮釋資料欄位探討：以客家文化資產數位網為例

為了解決參考資料格式網站的問題，作者吳詩婷 這樣論述：

博物館肩負著保存、傳承人類歷史文明、文化知識的重責大任，隨著網際網路的發展，文物數位化成了文化資產保存的重要方法。以保存客家文化為主要宗旨的客家博物館也逐步開展數位典藏，並有顯著的成果。不過客家博物館在數位典藏詮釋資料的發展與學術討論皆較少，亟需投入更多的研究，俾借助資通科技與數位環境，促進客家文化之發揚與傳播。客家文化資產數位網內容包含全國多間客家博物館之蒐藏以及許多存於民間的珍貴文化資產，內容相當豐富，但在各類型文化資產資料結構（欄位）的呈現上繁紛不一致，許多欄位的意義也難辨別，難以將豐碩的數位典藏內容完整展現於大眾眼前。為讓社會大眾得以深入鑽研客家文化深厚底蘊，本研究選擇以蒐藏多元的客

家文化資產數位網為案例，透過資料結構標準與客家數位典藏欄位之回顧，作為本研究分析的學理基礎資訊，接著以比較分析法進行欄位調整，再訪談客家學者、客發中心典藏人員與普查人員，檢視調整後欄位的合理性與適用性，最終整理出一套50個數位典藏詮釋資料欄位的客家文化資產數位網詮釋資料結構。研究結果顯示前述以「整合」為原則的客家文化資產數位網詮釋資料結構欄位，應能涵蓋表達客家文化資源重要資訊之需求。本研究最後依據研究結論提出客家博物館詮釋資料規劃的建議：(1)針對館內多種詮釋資料欄位可進行整合分析、(2)應為館內詮釋資料欄位編擬相關著錄規則、(3)確實區分欄位詮釋主體，避免著錄時的混淆、(4)適度開放民眾所需

的詮釋資料。依據上述建議，本研究另提出3點未來研究方向：(1)研究範圍拓展至客發中心所有的典藏作業、(2)納入資料內容標準與資料值標準進行探討(3)建置一套適用於全國客家博物館的詮釋資料標準。期望本研究成果可供客家博物館建置數位典藏時作參考之用。

只要一行指令!FFmpeg應用開發完全攻略

為了解決參考資料格式網站的問題，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

裂變的表現性繪畫研究—洪權楷創作論述

為了解決參考資料格式網站的問題，作者洪權楷 這樣論述：

本創作論述以「裂變的表現性繪畫研究」為主軸，研究對象為筆者2019年至2021年間的個人繪畫創作。從筆者主觀經驗作為此研究發想的啟程構思，透過找尋相關文獻資料進行比對、分析、梳理，進而探究表現主義與新表現主義的外在繪畫特徵和內在精神性，以及「挪用」型式的藝術創作方法；最終結合個人實際創作的實踐資料紀錄，得以完成本篇創作論述研究。本創作論述架構之核心內容為:第一章緒論，包含研究動機與目的、研究範圍與名詞界定、創作研究方式與步驟；第二章學理研究，針對筆者個人創作系列進行學理探討，包括潛在意識的反動精神、不再清晰的界線——複製時代、傳遞轉化的模型——迷因現象；第三章探討與梳理筆者個人主要創作系列之

相關繪畫型式，分為克爾赫納(橋派)的繪畫精神、反對與表現、「挪用」的藝術創作方法分析；第四章個人創作分析與論述，從筆者大學時期開始意識到何謂創作意涵的敘事成為分析起點，接續到研究所階段轉變的心路歷程，最後談論碩士學位畢業個展「在彼岸寫生」的相關內容；第五章結論，對「裂變的表現性繪畫研究」提出三點研究成果，一、具有反動批判精神性，二、具有挪用與拆解性，三、具有個人主觀繪畫意識性，並且重新思考筆者自身未來創作的發展可能。