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這兩本書分別來自深智數位 和深智數位所出版 。

國立臺南大學 特殊教育學系碩士在職專班 莊素貞、曾怡惇所指導 郭孝宇的 一位先天盲者對「形義點字」探究歷程之敘說 (2021),提出常用中文字庫關鍵因素是什麼,來自於敘說研究、先天盲、點字、部件組合、點字工具、NVDA。

而第二篇論文國立雲林科技大學 視覺傳達設計系 胡文淵所指導 黃羿瑄的 以演算法解決造字邊緣筆畫內縮量控制之研究 (2021),提出因為有 邊緣筆畫、筆畫內縮、字腔面積、演算法、中文字體的重點而找出了 常用中文字庫的解答。

最後網站小學中文科3000 常用字表@ Vrindavan - 隨意窩則補充:中文 學習- 小學中文科常用字表- 3000常用字表 浸會大學的網上版3000常用字, 可按筆劃、部首、常用度、難度, 甚至於按香港小學六年級的學年來顯示, 每個字亦可以一按即 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了常用中文字庫,大家也想知道這些:

Python - 最強入門邁向數據科學之路:王者歸來(全彩印刷第三版)【首刷獨家限量贈品-程式語言濾掛式咖啡包】

為了解決常用中文字庫的問題,作者洪錦魁 這樣論述:

Python最強入門 邁向數據科學之路 王者歸來 第3版     【首刷獨家限量贈品- Python 濾掛式咖啡包】   數量:限量300包   咖啡風味:花神+黃金曼特寧   研磨刻度:40刻度   填充刻度:10g   製造/有效日期,18個月     ★★★★★【33個主題】、【1200個Python實例】★★★★★   ★★★★★【1500個重點說明】★★★★★   ★★★★★【210個是非題】、【210個選擇題】、【291個實作題】★★★★★      Python語言是基礎科學課程,撰寫這本書時採用下列原則。   1:強調Python語法內涵與精神。   2:用精彩程式實例解說

。   3:科學與人工智慧知識融入內容。   4:章節習題引導讀者複習與自我練習。     相較於第2版,第3版更加強數據科學與機器學習的內容,與相關模組的操作,同時使用更細緻的實例,增加下列知識:     ★解說在Google Colab雲端開發環境執行   ☆解說使用Anaconda Spider環境執行   ★PEP 8,Python設計風格,易讀易懂   ☆Python語法精神、效能發揮極致   ★遞迴函數徹底解說   ☆f-strings輸出徹底解說   ★電影院訂位系統   ☆靜態與動態2D ~ 3D圖表   ★Numpy數學運算與3D繪圖原理   ☆Pandas操作CSV和Exc

el   ★Sympy模組與符號運算   ☆機器學習、深度學習所需的數學與統計知識   ★線性迴歸   ☆機器學習 – scikit-learn   ★KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機   ☆決策樹   ★隨機森林樹   ☆其他修訂小細節超過100處     多次與教育界的朋友相聚,談到電腦語言的發展趨勢,大家一致公認Python已經是當今最重要的電腦語言了,幾乎所有知名公司,例如:Google、Facebook、…等皆已經將此語言列為必備電腦語言。了解許多人想學Python,市面上的書也不少了,但是許多人買了許多書,但是學習Python路上仍感障礙重重,原因是沒有選到好的書籍,

市面上許多書籍的缺點是:     ◎Python語法講解不完整   ◎用C、C++、Java觀念撰寫實例   ◎Python語法的精神與內涵未做說明   ◎Python進階語法未做解說   ◎基礎實例太少,沒經驗的讀者無法舉一反三   ◎模組介紹不足,應用範圍有限     許多讀者因此買了一些書,讀完了,好像學會了,但到了網路看專家撰寫的程式往往看不懂。     就這樣我決定撰寫一本用豐富、實用、有趣實例完整且深入講解Python語法的入門書籍。其實這本書也是目前市面上講解Python書籍中語法最完整,當讀者學會Python後,本書將逐步帶領讀者邁向數據科學、機器學習之路。Python以簡潔著

名,語法非常活,同時擁有非常多豐富、實用的模組,本書筆者嘗試將Python語法的各種用法用實例解說,同時穿插使用各種模組,以協助讀者未來可以更靈活使用Python,以奠定讀者邁向更高深學習的紮實基礎。     本書以約950個程式實例和約250個一般實例,講解紮實的Python語法,同時輔助約210道是非題、210道選擇題與約291道程式實作題。讀者研讀完此書,相信可以學會下列知識:     ★內容穿插說明PEP 8風格,讀者可由此養成設計符合PEP 8風格的Python程式,這樣撰寫的程式可以方便自己與他人閱讀。   ☆拋棄C、C++、Java語法思維,將Python語法、精神功能火力全開

  ★人工智慧基礎知識融入章節內容   ☆從bytes說起、編碼(encode)、解碼(decoding),到精通串列(list)、元組(tuple)、字典(dict)、集合(set)   ★完整解說Unicode字符集和utf-8依據Unicode字符集的中文編碼方式   ☆從小型串列、元組、字典到大型數據資料的建立   ★生成式(generator)建立Python資料結構,串列(list)、字典(dict)、集合(set)   ☆經緯度計算地球任2城市之間的距離,學習取得地球任意位置的經緯度   ★萊布尼茲公式、尼拉卡莎、蒙地卡羅模擬計算圓週率   ☆徹底解說讀者常混淆的遞迴式呼叫。  

 ★基礎函數觀念,也深入到嵌套、lambda、Decorator等高階應用   ☆Google有一篇大數據領域著名的論文,MapReduce:Simplified Data Processing on Large Clusters,重要觀念是MapReduce,筆者將對map( )和reduce( )完整解說,更進一步配合lambda觀念解說高階應用   ★設計與應用自己設計的模組、活用外部模組(module)   ☆設計加密與解密程式   ★Python處理文字檔案/二元檔案的輸入與輸出   ☆檔案壓縮與解壓縮   ★程式除錯(debug)與異常(exception)處理   ☆檔案讀寫與目

錄管理   ★剪貼簿(clipboard)處理   ☆正則表達式(Regular Expression)   ★遞廻式觀念與碎形(Fractal)   ☆影像處理與文字辨識,更進一步說明電腦儲存影像的方法與觀念   ★認識中文分詞jieba與建立詞雲(wordcloud)設計   ☆GUI設計 - 實作小算盤   ★實作動畫與遊戲(電子書呈現)   ☆Matplotlib中英文靜態與動態2D ~ 3D圖表繪製   ★說明csv和json檔案   ☆繪製世界地圖   ★台灣股市資料擷取與圖表製作   ☆Python解線性代數   ★Python解聯立方程式   ☆Python執行數據分析   ★

科學計算與數據分析Numpy、Pandas   ☆網路爬蟲   ★人工智慧破冰之旅 – KNN演算法   ☆機器學習 – 線性迴歸   ★機器學習 – scikit-learn   ☆KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機   ★決策樹   ☆隨機森林樹   ★完整函數索引,未來可以隨時查閱

常用中文字庫進入發燒排行的影片

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我最高觀看次數的影片 (我為何不再拍暗網? 只說一次): https://www.youtube.com/watch?v=jbihKaqEEQw&t=127s

曼德拉效應: https://www.youtube.com/watch?v=OMutzRIE_uE&list=PLglqLngY6gv5BCwaoP-q6DOwUmw1lIusF&index=17&t=5s

我的100K成長故事: https://www.youtube.com/watch?v=Kdhtp6A6YJE

破解Kate yup事件是假的! 不是綁架! 不要被騙! (Facebook上的證據): https://www.youtube.com/watch?v=2NJVt56ORWo&t=2s

日本最殘酷的直播節目: https://www.youtube.com/watch?v=7E81OKVX7wc

網上最可怕的一個字 (Ft. HenHen TV): https://www.youtube.com/watch?v=tLedkSHc7Os&t=145s

[恐怖影片] 5個Netflix上最恐怖的glitch | 消失的童年卡通片

(今天的五個題目)

黑白電視機的60年代, 每部靈異恐怖劇也是被經典節目Twilight Zone所影響. 原著編劇深度開埸白, 恐怖情節對社會與政治的irony.

black mirror的靈異畫面

Twilight zone新世代版Black Mirror誇大表現一個被social media扭曲的平行時空. 恐怖的是Black Mirror警告會發生的未來, 已有傳在播放他的平台Netflix可見到一些Glitch.

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還有...全球地區的Netflix也看得到.
(Show black mirror glitch) 但有些畫面, 你可能不會想見到.

2019年中多名Netflix用戶據稱看Netflix時畫面閃出一格該畫面. (Show clip) 而是在跟black mirror沒有任何關係的節目出現. Netflix出來交待此事件只是system Glitch. 但陰謀論表示是一種名subliminal message的大腦控制手法. 政府, 迪士尼已被發現內容常有這種奇怪信息. 一些地區, 廣告用這手法是列為犯法. 其實這種名supraliminal message非Subliminal messages, subliminal是控制我們潛意識, 而好像這個(image) 我們意識上見到的是supraliminal message.
但這畫面真的是 ‘意外’ 嗎?

Netflix上的兒童色情
2018年6月這個電影開場導致Netflix被彙報到美國FBI部門National Centre for missing and exploited children. 戲中一起演出發現初次 ‘自摸’ 的兩位小女孩真實年齡只有7歲和9歲.
這部名 ‘Desire’ 的2017年阿根廷電影之後導演Diego Kaplan出來解釋拍攝時兩名小演員也不知道拍攝實質內容意義. “...they were just copying what they were seeing on the screen. No adults interacted with the girls... Everything was done under the careful surveillance of the girl’s mother”
但根據美國Department of justice ‘任何描述未成年人士做出性行的媒介也是非法的’

最後勝利? 如果現在上Netflix找desire該電影還在.

消失的童年卡通片
我自己英文頻道Horrorstudio1其實早於2015年已經有講關Creepypasta (網上都市傳說) Candle cove. 在討論區上曾有多名用戶聲稱小時候70年代常常在58台看一tou關於海盜的卡通片candle cove. 其中整一集節目30分鐘, 是一個女孩對著鏡頭痛哭. candle cove沒找到任何官方資料. 一名網友問到自己家長對這卡通有沒有印象時, 網友母親說他小時候會每天同一時間, 開電視對著電視機的雪花看, 然後笑.

這都市傳聞之後被破解是網上漫畫家Kris straub一個創作. 但根據一些資料Netflix曾有24小時是可以看到candle cove. 當然現在找就沒有啦.
曾經Netflix也試過Glitch整個節目庫只有black mirror一部被你選擇. 這又是不是真的呢?


武漢肺炎
2020年1月8號New York Times報導中國鑒定出武漢肺炎. 同一天Netflix推出一部名Pandemic的電視節目. “Is Netflix owned by China?...when I checked Netflix, pandemic and doomsday preppers were the top 2 trending series” 陰謀論是Netflix背後一早知道肺炎會爆發, 所以該事件絕對是人為! 但其實病毒12月中已經已被發現到. ‘Pandemic’ 本身亦不是一個針對武漢事件的一個節目. 題材其實只是講對抗病毒的前線醫護人員.
並且netflix因病毒事件推出自己相關節目又不是什麼預知未來的能力. 這樣講我 ‘武漢事件’ 期間推出相關Youtube片難道我又是知道內情的背後人物嗎?
我相信netflix這麼大的娛樂公司一定有節在. 等有討論ga jik時自然就推出.

甚至Kobe Bryant的死也被説是為jeh koy這件事. 我覺得不是.

Netflix上不該搜尋的字
有討論區表示, 如果你在Netflix搜尋打 ‘exam’ 這個字, 顯示出來會是一些挺不安的節目編目. 這個字是我們不該去搜尋的嗎? 有人指出是政府一大堆洗腦控制人類的電影. 其實這個只不過是Netflix內部測試影片能否成功傳遞給用戶的裝置. 聽說打 ‘Example short 23.976’ 特別恐怖.

Tou中找到Netflix關於Flat Earth(地平說) 紀錄片. 該紀錄片支持我們身處的地球不是一個圓形的星體, 而是一peen有盡頭的陸地. 除此之外, 有Marilyn monroe的死跟外星人有關之類一大堆的所謂 ‘陰謀’ documentary. 在美國文化當中Youtube, whatsapp已對這些未經科學證實的資訊不會lup loon廣傳. 可能netflix未掌握到這點, 因為他的影響力真的很大.

(Netflix附加Glitch)

一位先天盲者對「形義點字」探究歷程之敘說

為了解決常用中文字庫的問題,作者郭孝宇 這樣論述:

摘要⠀⠀ 本文透過敘說方式分享一位先天盲對「形義點字」的研究過程:除回顧個人的點字學習與教學經驗,研究者還自行定義電腦報讀軟體NVDA的點字轉譯表,以倉頡輸入法輸入字根為編碼基礎定義形義碼,並添加在注音點字後面,創出「形義點字」。如此使注音點字具有與漢字相似的表形義之效果,視障者可在閱讀過程分辨同音異字,提昇中文理解程度,亦可提高中文輸入的準確度。此外,點字使用者可藉此理解漢字部件組合,建構文字概念,增加學習文字相關知識的自主能力。 此「形義點字」之研究經驗說明:建構先天盲視障者的文字概念關鍵不必是筆劃的認知與記憶,而是摸讀形義編碼的認知。多數先天盲者雖難以視覺認讀文字,缺乏

圖像概念,但這並不妨礙其對漢字的學習與應用。盲人學字,可不用知道筆劃寫法,透過盲用電腦的操作練習,即可以摸讀文字,學習認讀與輸入中文。也許有人認為「形義點字」比「注音點字」寬度較大,難以掌握,但由於每個形義碼之間皆有空方,使用體驗與摸讀英文相似,較寬的點字其實並不礙於對文字注音的閱讀理解。

Python-最強入門邁向數據科學之路:王者歸來(全彩印刷第三版)

為了解決常用中文字庫的問題,作者洪錦魁 這樣論述:

★★★★★【33個主題】、【1200個Python實例】★★★★★ ★★★★★【1500個重點說明】★★★★★ ★★★★★【210個是非題】、【210個選擇題】、【291個實作題】★★★★★     Python語言是基礎科學課程,撰寫這本書時採用下列原則。   1:強調Python語法內涵與精神。   2:用精彩程式實例解說。   3:科學與人工智慧知識融入內容。   4:章節習題引導讀者複習與自我練習。       相較於第2版,第3版更加強數據科學與機器學習的內容,與相關模組的操作,同時使用更細緻的實例,增加下列知識:     ★解說在Google Colab雲端開發環境執行   ☆

解說使用Anaconda Spider環境執行   ★PEP 8,Python設計風格,易讀易懂   ☆Python語法精神、效能發揮極致   ★遞迴函數徹底解說   ☆f-strings輸出徹底解說   ★電影院訂位系統   ☆靜態與動態2D ~ 3D圖表   ★Numpy數學運算與3D繪圖原理   ☆Pandas操作CSV和Excel   ★Sympy模組與符號運算   ☆機器學習、深度學習所需的數學與統計知識   ★線性迴歸   ☆機器學習 – scikit-learn   ★KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機   ☆決策樹   ★隨機森林樹   ☆其他修訂小細節超過100處

    多次與教育界的朋友相聚,談到電腦語言的發展趨勢,大家一致公認Python已經是當今最重要的電腦語言了,幾乎所有知名公司,例如:Google、Facebook、…等皆已經將此語言列為必備電腦語言。了解許多人想學Python,市面上的書也不少了,但是許多人買了許多書,但是學習Python路上仍感障礙重重,原因是沒有選到好的書籍,市面上許多書籍的缺點是:     ◎Python語法講解不完整   ◎用C、C++、Java觀念撰寫實例   ◎Python語法的精神與內涵未做說明   ◎Python進階語法未做解說   ◎基礎實例太少,沒經驗的讀者無法舉一反三   ◎模組介紹不足,應用範圍有限

       許多讀者因此買了一些書,讀完了,好像學會了,但到了網路看專家撰寫的程式往往看不懂。        就這樣我決定撰寫一本用豐富、實用、有趣實例完整且深入講解Python語法的入門書籍。其實這本書也是目前市面上講解Python書籍中語法最完整,當讀者學會Python後,本書將逐步帶領讀者邁向數據科學、機器學習之路。Python以簡潔著名,語法非常活,同時擁有非常多豐富、實用的模組,本書筆者嘗試將Python語法的各種用法用實例解說,同時穿插使用各種模組,以協助讀者未來可以更靈活使用Python,以奠定讀者邁向更高深學習的紮實基礎。        本書以約950個程式實例和約250個

一般實例,講解紮實的Python語法,同時輔助約210道是非題、210道選擇題與約291道程式實作題。讀者研讀完此書,相信可以學會下列知識:     ★內容穿插說明PEP 8風格,讀者可由此養成設計符合PEP 8風格的Python程式,這樣撰寫的程式可以方便自己與他人閱讀。   ☆拋棄C、C++、Java語法思維,將Python語法、精神功能火力全開   ★人工智慧基礎知識融入章節內容   ☆從bytes說起、編碼(encode)、解碼(decoding),到精通串列(list)、元組(tuple)、字典(dict)、集合(set)   ★完整解說Unicode字符集和utf-8依據Unico

de字符集的中文編碼方式   ☆從小型串列、元組、字典到大型數據資料的建立   ★生成式(generator)建立Python資料結構,串列(list)、字典(dict)、集合(set)   ☆經緯度計算地球任2城市之間的距離,學習取得地球任意位置的經緯度   ★萊布尼茲公式、尼拉卡莎、蒙地卡羅模擬計算圓週率   ☆徹底解說讀者常混淆的遞迴式呼叫。   ★基礎函數觀念,也深入到嵌套、lambda、Decorator等高階應用   ☆Google有一篇大數據領域著名的論文,MapReduce:Simplified Data Processing on Large Clusters,重要觀念是Ma

pReduce,筆者將對map( )和reduce( )完整解說,更進一步配合lambda觀念解說高階應用   ★設計與應用自己設計的模組、活用外部模組(module)   ☆設計加密與解密程式   ★Python處理文字檔案/二元檔案的輸入與輸出   ☆檔案壓縮與解壓縮   ★程式除錯(debug)與異常(exception)處理   ☆檔案讀寫與目錄管理   ★剪貼簿(clipboard)處理   ☆正則表達式(Regular Expression)   ★遞廻式觀念與碎形(Fractal)   ☆影像處理與文字辨識,更進一步說明電腦儲存影像的方法與觀念   ★認識中文分詞jieba與建立

詞雲(wordcloud)設計   ☆GUI設計 - 實作小算盤   ★實作動畫與遊戲(電子書呈現)   ☆Matplotlib中英文靜態與動態2D ~ 3D圖表繪製   ★說明csv和json檔案   ☆繪製世界地圖   ★台灣股市資料擷取與圖表製作   ☆Python解線性代數   ★Python解聯立方程式   ☆Python執行數據分析   ★科學計算與數據分析Numpy、Pandas   ☆網路爬蟲   ★人工智慧破冰之旅 – KNN演算法   ☆機器學習 – 線性迴歸   ★機器學習 – scikit-learn   ☆KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機   ★決策樹

  ☆隨機森林樹   ★完整函數索引,未來可以隨時查閱     圖書資源說明   本書籍的所有程式實例可以在深智公司網站下載。    本書前面20個章節均附是非與選擇的習題解答,下列是示範輸出畫面。     教學資源說明   教學資源有教學投影片(內容超過1500頁)、本書實例、習題解答以及相關附錄的電子書。     本書習題實作題約285題均有習題解答,如果您是學校老師同時使用本書教學,歡迎與本公司聯繫,本公司將提供習題解答。請老師聯繫時提供任教學校、科系、Email、和手機號碼,以方便本公司業務單位協助您。     註:教學資源不提供給一般讀者,請原諒。     讀者資源說明   請至本公

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以演算法解決造字邊緣筆畫內縮量控制之研究

為了解決常用中文字庫的問題,作者黃羿瑄 這樣論述:

通用字型為了達到最大的可辨識性向來訴求大字腔,然而字腔大的文字並不適合長文閱讀,大字腔的通用字型也能透過下方真實邊緣筆畫(本文簡稱邊緣筆畫)的內縮,相對地使虛擬邊緣筆畫成為長腳,以縮減過大的字腔而得到兼顧閱讀效果的通用字體。邊緣筆畫的內縮,發生在鄰近字面框的封閉字腔上,文獻研究揭示邊緣筆畫之所以被設計為內縮,其目的是在修正視覺錯視的發生,且邊緣筆畫內縮無法以主觀等值法量測,它不屬於大眾認知,而是需要具有字型設計專業的人員才有辦法拿捏的設計技巧。本研究選用文鼎黑體,並選擇教育部常用字字頻表5,021字裡符合邊緣筆畫內縮現象的922個字為研究對象,以演算法對各個受檢視變異項進行全部數值演算。研究

方法則依據文獻研究所提示的孔洞面積演算法(ARH指標)和字腔各區域面積作為受檢視變異項,目的在探討邊緣筆畫內縮量的預測模型。延續本文前導性研究的探討,邊緣筆畫內縮和字腔面積具有顯著的相關性,證明了邊緣筆畫的內縮是可以控制封閉字腔的面積。除此,比較邊緣筆畫內縮的平均值,顯示左部件內縮量皆會設計的比右部件小,此結果和傳統書法中抑左揚右的概念相符,顯示黑體字即使在筆畫造形上並未保留書體的運筆,但造字依然受到書法審美觀念的影響。在數值預測模型方面,研究結果顯示:部件ARH值和部件矩形面積兩個變異項,對於單字腔位於左與右部件時,和邊緣筆畫的內縮量具有強相關性,且可成為預測左部件內縮量的重要變異項。其餘觀

測條件,受觀察值個數影響,未能證明其預測效果。研究同時探討了邊緣筆畫內縮可達到中宮緊縮的效果,使得方方正正的黑體字裡,增添些許書法的美感韻味。而受到菲克錯覺的影響,邊緣筆畫內縮的距離不可過多也不可位於豎筆畫正中央的位置。雖然,邊緣筆畫內縮在黑體字的設計上不是一個必要的條件,一旦整套字將採取中宮緊縮的設計時,邊緣筆畫內縮就會體現出對字腔面積控制的價值。