彩色列印7-11的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦洪錦魁寫的 Python操作Excel:最強入門邁向辦公室自動化之路 王者歸來 和洪錦魁的 C最強入門邁向頂尖高手之路王者歸來都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自深智數位 和深智數位所出版 。
國立臺灣師範大學 圖文傳播學系碩士在職專班 王希俊所指導 黃曉音的 改進式高容量彩色二維條碼之研究 (2021),提出彩色列印7-11關鍵因素是什麼,來自於彩色二維條碼、高容量、色彩校正。
而第二篇論文國立暨南國際大學 資訊工程學系 石勝文所指導 陳威榤的 虹膜紋理定位方法實作與比較 (2021),提出因為有 虹膜取像、虹膜切割、積分微分方程、隨機抽樣一致性的重點而找出了 彩色列印7-11的解答。
Python操作Excel:最強入門邁向辦公室自動化之路 王者歸來
為了解決彩色列印7-11 的問題,作者洪錦魁 這樣論述:
Python 操作 Excel ~最強入門邁向辦公室自動化之路~ 王者歸來 ★ 最短時間精通 Python + openpyxl + Pandas 操作 Excel ★ 全彩圖解 + 23 個主題 + 339 個程式實例 ★ 辦公室自動化輕鬆上手 這是一本講解用 Python 操作 Excel 工作表的入門書籍,也是目前市面上這方面知識最完整的書籍。 【step-by-step 帶你辦公室自動化!】 整本書從最基礎的活頁簿、工作表說起,逐漸邁入操作工作表、美化工作表、分析工作表資料、將資料以圖表表達,最後講解將 Excel 工作表存成 PDF,以達成未
來辦公室自動化的目的。 【最清楚、最貼心 Python/Excel 對照!】 本書內容另一個特色是在講解 openpyxl 模組或是 Pandas 模組時,會將相關的 Excel 視窗內容搭配說明,讓讀者了解程式設計各參數在 Excel 視窗所代表的真實意義。 完整解說必備知識: ● 【Python + openpyxl】操作 Excel ● 【Python + Pandas】進階分析 Excel數據 ● 辦公室複雜與日常的工作自動化 ● 從活頁簿說起 ● 詳解操作工作表 ● 使用與認識儲存格 ● 儲存格的保護 ● 將【Excel 函數庫】應
用在 Python 程式 ● 格式化工作表 ● 【條件式格式化工作表】與【凸顯主題】 ● 【色階】、【資料橫條】與【圖示集】 ● 資料驗證 ● 工作表列印 ● 工作表與影像操作 ● 資料篩選 ● 各類【2D 到 3D】專業圖表設計 ● 【Excel 工作表】與【CSV 文件】互相轉換 ● 【Pandas 入門】與【分析 Excel 工作表】 ● Pandas 建立【樞紐分析表】 ● 將 Excel 檔案轉成 PDF ● 程式範例超值下載!→ deepmind.com.tw
改進式高容量彩色二維條碼之研究
為了解決彩色列印7-11 的問題,作者黃曉音 這樣論述:
早期二維條碼始於工業生產的零件追蹤,本身是為了有較大資訊承載量而設計,僅需可快速生產並單純讀取,因此一般可見多為黑白。伴隨科技日新月異及電腦網路蓬勃發展,各類資訊漸漸改由數位方式傳播,相較於其他二維條碼,Quick Response Code具有多樣的容錯編碼機制,又因其可快速讀取、承載較大資訊、成本低廉等特性,使得QR碼目前正大量應用於日常生活中;隨後為了更美觀及提高讀碼意願,QR碼由黑白條碼進階為圖像化二維條碼;而當需要更高容量數據時,利用色彩是有效的方法。本研究採取傳統QR碼之結構,使用色彩空間(R、G、B)分層方式增加數據容量,接著再以資訊隱藏方式在表層植入資訊點改進彩色QR碼,達到
可讀取以及更多層之高容量彩色QR碼,突破以往不能以手機APP直接讀取的現況。為進一步測試解碼效果,續將改進後之高容量彩色QR碼列印輸出成五個不同大小尺寸,分別掃描並進行資料判讀及辨識錯誤分析,當條碼輸出之尺寸愈小,分層判讀之錯誤率會愈高。另採用色彩校正機制,可大幅降低錯誤率。
C最強入門邁向頂尖高手之路王者歸來
為了解決彩色列印7-11 的問題,作者洪錦魁 這樣論述:
重磅回歸!30 年功力+30 萬冊累積銷售! 洪錦魁老師 全新著作 ——「C」最強入門邁向頂尖高手之路 —— 王者歸來 【C 語言入門到大型專案】✕【大量完整的實例演練】✕【豐富易懂的圖例解析】 本著從 C 語言基礎數學及統計觀念說起,融入 AI 與科技新知,作者親自為讀者編列自學 C 語言最完善的主題,以及作者十分淺顯易懂的筆觸、上百個程式實例的鍛鍊、搭配圖解說明每個 C 語言觀念,規劃了最實用的資訊系統實作應用,讀完本著的你一定能夠成為數理、IT 領域、甚至是商業領域中最與眾不同的頂尖高手! 【入門 C 語言邁向頂尖高手的精實修煉】
❝ 滿載而歸的實戰累積 ❞ ◎ 24 個主題 ◎ 468 個程式實例 ◎ 436 個重點圖例解說 ◎ 約 180 個是非題、180 個選擇題、150 個填充題協助觀念複習 ◎ 193 個實作習題邁向高手之路 【本書將教會你……】 ◎科技新知融入內容 ◎人工智慧融入內容 ◎圖解 C 的運作 ◎C 語言解數學方程式 ◎基礎統計知識 ◎計算地球任意兩點的距離 ◎房貸計算 ◎電腦影像處理 ◎認識排序的內涵,與臉書提昇工作效率法 ◎電腦記憶體位址詳解變數或指標的變
化 ◎將迴圈應用在計算一個球的自由落體高度與距離 ◎遞迴函數設計,從掉入無限遞迴的陷阱說起 ◎費式 (Fibonacci) 數列的產生使用一般設計與遞迴函數設計 ◎萊布尼茲 (Leibniz) 級數、尼莎卡莎 (Nilakanitha) 級數說明圓周率 ◎從記憶體位址了解區域變數、全域變數和靜態變數 ◎最完整解說 C 語言的前端處理器 ◎徹底認識指標與陣列 ◎圖說指標與雙重指標 ◎圖說指標與函數 ◎將 struct 應用到平面座標系統、時間系統 ◎將 enum 應用在百貨公司結帳系統、打工薪資計算系統
◎檔案與目錄的管理 ◎字串加密與解密 ◎C 語言低階應用 – 處理位元運算 ◎建立專案執行大型程式設計 ◎說明基礎資料結構 ◎用堆疊觀念講解遞迴函數呼叫 ◎邁向 C++ 之路,詳解 C++ 與 C 語言的差異 本書特色 C 語言是基礎科學課程,作者撰寫這本書時採用下列原則: ★語法內涵與精神★ ★用精彩程式實例解說各個主題★ —— 高達【24 個主題】、【468 個 C 實例】、【436 張重點圖例說明】 ★科學與人工智慧知識融入內容★ ★章節習題引導讀者複習與自我練習★
—— 透過【是非題】、【選擇題】、【填充題】、【實作題】自我檢測學習成效,打穩基礎! 當讀者遵循這步驟學習時, 相信你所設計的C語言程式就是一個帶有靈魂與智慧的程式碼了。
虹膜紋理定位方法實作與比較
為了解決彩色列印7-11 的問題,作者陳威榤 這樣論述:
虹膜辨識因為它的穩定性、 非接觸式、 不易竊取、 高分辨率等特性, 這二十幾年來虹膜辨識一直是最受大家關注的生物辨識技術。 在虹膜辨識計算流程中, 虹膜邊界定位精確度對辨識精確度有很大的影響。 為瞭解使用何種技術可達成較好的定位結果, 本論文實現 Daugman 的 IDO (Integral Differential Operator) 以及基於 RANSAC (Random Sample Consensus) 的 IDO360-L, IDO180-L 以及 RANSAC-L 三種虹膜外緣 (Limbus) 定位,以及 IDO-E, RANSAC-E w/ ER, 與 RANSAC-E w
/o ER 等三種上下眼皮邊界的定位方法。 其中 IDO360-L 與 IDO180-L 主要的差異是後者在計算 IDO 時, 只採左右兩側各90度的範圍以避開上下眼皮區間。 RANSAC-E w /ER 是在偵測眼皮邊界前, 先執行睫毛移除 (Eyelash Removal, 簡寫為 ER), 而 RANSAC-E w/o ER 則無。 評比不同方法的準確度與運算效率時是採用本實驗室先前由 248 隻眼睛取得的 39,560 張近紅外線眼睛影像。 這些影像的虹膜外緣與上下眼皮邊界經過多次人工檢查與調整, 可以作為虹膜定位的參考值。 判斷定位精確度的方法,則是採用自動定位與人工定位結果的 Io
U (Intersection over Union) 值。 實驗結果顯示,在定位虹膜外緣與上下眼皮邊界的精確度皆優於基於 IDO 的方法。 不過基於 RANSAC 的方法所需計算時間通常是基於IDO的方法的10--22 倍之間。 而在虹膜外緣的定位時, IDO180-L 精確度優於 IDO360-L。 最後, 我們也測試不同的定位方法會不會影響虹膜辨識率, 實驗結果顯示辨識正確率與定位精確成正比。