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Final Cut Pro職人剪片全攻略：一台 Mac 包辦影音剪輯、素材處理、調色技巧，打造流暢的高質感影片!

為了解決主題產生器的問題，作者蘋果梗 這樣論述：

　　拍片很辛苦，剪輯更要有耐心 　　已經學會iMovie的你，更需要FCP進階技巧，讓每一顆鏡頭都不浪費 　　進入FCP的世界，你會發現原來剪輯這麼簡單 　　以最新版本的Final Cut Pro 10.6撰寫。 　　不僅逐步介紹此一革命性的剪輯軟體，更傳授剪輯過程中的經驗分享及實用祕訣。 　　現在就跟著我們一起從第一頁開始，跨出剪輯人生的一大步。 　　Final Cut Pro 一直都是業界最受歡迎的影片剪輯軟體之一。身為專業非線性剪輯軟體的 Final Cut Pro，自從推出 Final Cut Pro X 之後，因為介面與 iMovie 非常類似，吸引了不少使用

者願意開始學習。但是由於多年來沒有繁體中文版本，讓許多人在入門時遇到了不少挫折。 　　然而儘管剪輯的節奏與美感，是需要天份和更多的經驗累積。但絕對不應該卡在第一步「不知道怎麼使用軟體」。現在就開始打破第一步，拿起本書一起進入 Final Cut Pro 剪輯的有趣世界。 　　本書作者發揮蘋果教育訓練多年的經驗，從最基礎的介面介紹到實務上的經驗談，一步步的系統化教學，讓每位讀者都能學到許多不為人知的技巧，獨當一面的使用 Final Cut Pro 進行剪輯。 本書特色 　　⚙革命性的剪輯方式 　　⚙整理素材、剪輯、調色、輸出，一氣呵成 　　⚙飛快的專業級效能 　　⚙豐富的外掛資源

主題產生器進入發燒排行的影片

自動偵測機器所產生之文章

為了解決主題產生器的問題，作者陳玉芳 這樣論述：

近年來網路上出現了許多所謂的文章產生器軟體，讓使用者只要輸入主題或某些關鍵字，就可以自動產生一篇文章。這些文章產生器所生成的機器文章乍看之下就像人類所寫的真文章，甚至許多內容看似有憑有據且引經據典，但若仔細閱讀這些機器生成的假文章則很容易發現其內容缺乏邏輯性且無中心思想，甚至發生前後不連貫的情形。這往往浪費讀者的時間，尤其是學生可能以機器產生之文章蒙混繳交，投機取巧。有鑒於此，本論文嘗試以人工智慧的機器學習可否自動偵測這類的假文章，使用多種機器學習的方法來辨識機器所生成的假文章與學生所寫作的真文章兩者。實驗結果顯示，BayesNet分類正確率為100%；而NaiveBayes、Logisti

c、SMO、SGD、RandomForest、SimpleLogistic、LMT、IBk (K值為11和9) 則都有達到95%以上的分類正確率。再觀察機器學習相關的效能評估指標，前述所有分類模型的Kappa statistic和MCC除了BayesNet兩者值皆為1, 其餘分類模型的Kappa statistic和MCC皆有0.90以上；同時可見F-Measure也都高於0.95以上 (BayesNet F-Measure 值亦為1)，這些數據皆反映出前述的演算法分類模型都有極佳的真假文章辨識效能的表現。另外，又透過測試集的驗證實驗，NaiveBayes、Logistic、SMO、SGD、R

andomForest、SimpleLogistic、LMT、IBk (K值為11和9)以及LogitBoost這些演算法分類模型的測試集驗證實驗結果顯示出分類模型在測試集的真假文章的分類準確率至少皆有95%或以上的分類成功辨識率，其中又以NaiveBayes、Logistic、SMO、SGD這四種演算法分類模型在測試集的驗證實驗是達到百分百的正確分類辨識率。綜合以上各種實驗數據的分析結果，我們可以得知人工智慧機器學習是有極佳的辨識能力可以成功偵測並分類機器文章產生器所生成之機器文章。

Python小專案大集合：提升功力的81個簡單有趣小程式

為了解決主題產生器的問題，作者AlSweigart 這樣論述：

用『最少』的程式碼，打造『最好玩』的程式！ 快速上手81個超簡單Python小程式！ 遊戲 ╳ 動畫 ╳ 藝術 ╳ 科學…超多主題讓你盡情探索！ 　　如果你掌握了基本的 Python 語法並準備開始撰寫程式，那麼你將發現本書既能啟發你又好玩！本書包含了 81 個 Python 程式專案，能讓你立即學會製作數字藝術、遊戲、動畫、計數程式等專案。了解程式碼的工作原理後，你將會練習重新建立程式，並且增加自己定義的操作來進行實驗。 　　這些以文字為基礎的簡單程式只需要 256 行或更少的程式碼。無論是經典的螢幕保護程式、蝸牛賽車遊戲、點擊誘餌標題生成器還是動畫 DNA 雙螺旋，每個專案都是

設計成可以獨立運作的程式，因此你可以輕鬆在網路上分享它們。最後，本書附錄提供了所有專案的標籤（tag）索引，幫助你快速從分類中找到有興趣的專案；以及完整的字元對應表格，讓你的程式可以印出愛心、線條和區塊等特殊符號。 本書特色 　　◆ 輕巧簡單 　　大多數的專案都在 256 行程式碼以內，而且通常還會更短。這個大小限制使它們更容易讀懂。此外，書中的程式都是為了讓初學者易於理解所編寫的，讓你可以用最少的程式碼創造出最好玩的程式！ 　　◆ 主題多元 　　本書包含各式各樣的專案類型，從動畫模擬、棋盤/紙牌遊戲、科學、密碼學、數學運算、藝術到益智謎題……你一定能從中發現喜愛的專案！ 　　◆ 以文

字為基礎 　　文字比圖形更簡單，因此本書省去了載入圖片、安裝函式庫和管理專案資料夾等額外麻煩，讓你可以專注在程式碼上。 　　你將學會建立： 　　猜單字遊戲、二十一點及更多遊戲，讓你可以與朋友或電腦進行對戰 　　模擬森林火災、百萬次骰子擲放和日式算盤 　　虛擬魚缸、旋轉立方體和彈跳 DVD 螢幕保護程式等動畫 　　第一人稱 3D 迷宮遊戲 　　使用 ROT13 和維吉尼亞密碼來隱藏文字的加密程式 　　如果你已經厭倦了標準的逐步教學課程，那麼你將會愛上本書的做中學方法。這證明『小』程式有『大』用！ 　　【更多趣味主題】 ✔ 蒙提霍爾問題 ✔ 康威的生命遊戲 ✔ 蘭頓的螞蟻 ✔ 骰子數學 ✔

文字瀑布 ✔ 波浪訊息 ✔ 因數尋找器 ✔ Flooder 洪水填充遊戲 ✔ 數獨 ✔ 鬼店地毯 ✔ 進度列 ✔ 強力球樂透彩 　　【適合讀者】 　　✦ 已經有 Python 和程式設計基礎，但仍不知道如何獨立編寫程式 　　✦ 剛接觸程式設計，想立即投入並開始製作遊戲、模擬和數字運算程式 好評推薦 　　「我一直對 Sweigart 能夠提出各種簡單但有趣的專案印象深刻，而這個系列將此提升到了一個新的境界……即使是經驗豐富的程式設計人員也可能會被吸引，因為Sweigart在此書加入了多元內容。」—— Naomi Ceder，Python 軟體基金會的資深研究員 　　「Al Sweigar

t 提供了有趣的程式，鼓勵學習者勇於調整它們。這就是我學會程式設計的方式：修改書籍和雜誌中的範例。這超有效的！」—— Luciano Ramalho，ThoughtWorks 首席技術工程師，也是《Fluent Python》的作者 　　「這本書非常適合 Python 初學者，也是精通程式的程式設計師的絕佳參考書。我很樂意給這本書 5 星好評！」—— Greg Walters，《Full Circle》雜誌  

8 位元 20 GHz ANT 架構前瞻進位加法器與單晶片半橋式高壓雙輸出直流交流轉換器設計

為了解決主題產生器的問題，作者楊文碩 這樣論述：

加法器是所有運算的基本單元，也應用於許多電路的設計，如濾波器、積分器、乘除法器等，加法器的運算速度提升將可以滿足現今社會對於高速運算的需求。因此，本論文提出一高速動態邏輯閘配合 16-nm 鰭式場效應電晶體 (FinFET) 製程技術，實現一高速加法器。 本論文第一個主題為一使用 16-nm FinFET 研製之 ANT 架構 8 位元 20 GHz前瞻進位加法器。此加法器中所用到的邏輯運算單元為全 N 型電晶體邏輯單元(All-N-Transistor Logic)，此架構可使用較少的電晶來體實現多輸入的邏輯運算。模擬結果顯示本設計輸入時脈訊號達 20 GHz，輸出延遲為 0.93

1 ns，正規化功率延遲乘積 (Normalize PDP) 為 0.004 nJ @ 20 GHz。量測結果最高輸入時脈訊號為800 MHz，輸出延遲為 8.79 ns，正規化功率延遲乘積為 0.137 nJ @ 800 MHz。 本論文第二個主題提出一以 0.18 um CMOS HV 製程 (T18HVG2 CMOS) 之半橋式高壓雙輸出直流交流轉換器。此電路使用半橋式 (Half Bridge) 架構，並搭配壓控震盪器 (Voltage-Controlled Oscillator, VCO) 及 on-chip 的電感。可藉由提供一5 伏特之直流電壓及一相位參考電壓，產生出兩個

相位差 180 度之交流電壓。本設計以 T18HVG2 實現，模擬結果為整體電路正規化功耗為 0.8 mW，轉換效率為39.7 %。