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只要一行指令!FFmpeg應用開發完全攻略

為了解決youtube解析度的問題，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

youtube解析度進入發燒排行的影片

線上社群發文之複合情緒分析

為了解決youtube解析度的問題，作者田家豪 這樣論述：

網路社群蓬勃發展有目共睹，已成為現代人生活的一部分。大多數人除了在其中閱讀他人文章外，也會透過發文抒發己見，甚至發洩情緒。因此，社群成員情緒的監測便成為管理者的重要課題之一。管理者雖可觀察討論區中的發文獲得相關資訊，但由於資料量過於龐大，上述方法不但曠日廢時，且準確性堪慮。因此，學者們便提出各種情緒偵測方法，分析討論區發文造成之情緒反應，以協助管理者早期發現並發展因應對策。前人研究提出之方法固然有效，但面對日益複雜的網路社群，仍有待改進之處。首先，相關研究經常使用正、負、中立等情緒做為分類標記，無法提供合理的分析結果。此外，前人研究已歸結出目前機器學習方式的三大問題: 分別是依賴大量訓練資料

、不同訓練導致結果不一致與推理過程的不透明。在運用器學習於情緒分析時，需有更精細的設計與考量。有鑑於此，本研究以發展更有效的情緒分析方法為目標，設計一套多維度情緒偵測方法-Dimensional Emotion Identification with Multi-BERT (DEIMB)。首先，我們採用考量人類感受之情緒沙漏模型(Hourglass of Emotions)來表示量化的複合情緒，讓文章標籤有更一致的定義，以提升情緒分析結果的解析度。為顧及更高解析的情緒維度，我們提出一套以Google BERT語意分析模型為基礎的情緒分析方法DEIMB。配合情緒沙漏模型，針對不同情緒維度分別建立

極性偵測模型與程度值偵測模型，最後再加以組合，以提供更具參考價值之複合情緒判別結果。為驗證提出方法之有效性，本研究以網路社群實際發文資料進行分析。經實驗結果發現，本研究提出方法能在情緒極性方面取得合理的準確率。此外，與傳統正負極性判別結果不同，研究之結果能提供更高解析複合情緒描述，有助於社群管理者深入了解發文者的心情。對於多維度情緒偵測而言，準確性雖不如預期，但具有較高的情緒解釋性，顯示此做法具有發展之潛力。

SPSS與統計分析(3版)

為了解決youtube解析度的問題，作者陳正昌 這樣論述：

　　●詳細說明資料輸入、分析步驟、報表解讀及撰寫結果，有助於順利完成論文 　　●統計基本概念與統計報表軟體結合應用，有效掌握統計原理。 　　●使用SPSS 28版（含Amos 28版）統計軟體操作介面說明，與時俱進，快速完成統計分析。 　　●附作者親自錄製SPSS操作過程影音，條理清晰、學習無障礙。促進讀者學習效率，減輕授課教師負擔 　　本書包羅多數的單變量統計方法，以及常用的多變量分析技術，主要提供基礎統計學及進階統計學教學之用，可配合研究生及學者進行量化研究分析與撰寫論文之需。 　　搭配最新版之SPSS 28統計軟體，作者更針對統計方法，親自錄製操作過程，以期協助讀

者更順利完成統計分析工作。  

運用手機光達建置二維平面圖與三維場景之效益研究

為了解決youtube解析度的問題，作者陳郁涵 這樣論述：

多年來光達常被視為是專業高單價之測量儀器，通常僅專業人士能取得並操作使用，然自2020年，美國蘋果公司(Apple Inc.) 推出iPad Pro與iPhone 12 Pro首度搭載光達感測器，一般民眾得以體驗消費級光達所帶來的民生應用。對於專業測量人而言，亦好奇此消費級光達能做到的測量精度為何。本研究目的探究iPhone 12 Pro Max與iPad Pro光達在建置二維平面圖與三維模型之使用效益；並以專業測量等級之手持光達(GeoSLAM Zeb-Revo RT)作為精度比對參考值，最後基於實驗分析結果，提供使用者操作建議與可能的應用潛力。研究結果發現，iPhone 12 Pro M

ax與iPad Pro 2020兩項設備採用之光達為同一種光達；最佳掃描距離以0.5～4公尺內效果較佳；二維平面圖之最佳相對精度誤差皆為1.9%；三維場景圖之最佳相對精度誤差為0.9%；成像解析度及紋理皆可清晰顯示；故此款平價光達無論從成像效果或經濟、時間成本作為考量，皆相當適合作為社會大眾將空間資訊數位化之入門工具。