windows固定視窗的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

加密與解密：軟體保護技術攻防指南

為了解決windows固定視窗的問題，作者段鋼 這樣論述：

　　基礎知識的介紹包含Windows 例外機制、核心基礎、偵錯器、加密演算法等，核心技術方面則有反組譯技術、靜態分析技術、動態分析技術、程式植入技術、Hook 技術、漏洞分析技術、脫殼技術等；以軟體逆向為切入點，講述了軟體安全領域相關的基礎知識和技能。讀者閱讀本書後，很容易就能在逆向分析、漏洞分析、安全程式設計、病毒分析等領域進行擴展。這些知識點的相互關聯，將促使讀者開闊思路，融會貫通，領悟更多的學習方法，提升自身的學習能力。 本書特色 　　本書技術覆蓋面廣、可操作性強，詳細而透徹地說明了系統底層的基礎知識和安全核心技術的實作技能，適合安全技術相關工作者、對逆向調試技術

/軟體保護感興趣之人員，及關注個人資訊安全、電腦安全技術並想瞭解技術內幕的讀者閱讀。

windows固定視窗進入發燒排行的影片

使用YOLO架構在標準環境中進行動態舌頭影像偵測及切割

為了解決windows固定視窗的問題，作者王珅愷 這樣論述：

本研究的目標是利用YOLOv4技術達成即時的動態影像檢測及切割，其中將以舌頭特徵辨識作為技術呈現的對象。本技術之所以選擇追蹤動態舌頭影像作為本論文所發展之檢測方法的挑戰，其理由在於舌頭周圍的嘴唇與臉頰之像素分布與舌頭非常相近，故以動態舌頭影像的檢測及切割作為呈現本技術之目標。於生醫領域應用方面，本研究業與桃園區聯新國際醫院中醫師以及智慧醫療實驗室合作，以提供分割後「去識別化」的舌頭影像交付中醫師利用舌診手法為病患判別病徵與演算法標記。技術比較上，YOLOv4與目前電腦視覺較為熱門的R-CNN不同。R-CNN能先預測多個物體可能存在之位置，並在獲得目標位置後再依序判斷目標的類別，因此辨識精確度

非常高，然而如此的辨識技術代價就是時間複雜度較高。而YOLOv4是在圖像輸入的同時便將圖像處理成同時帶有圖像分類及位置資訊的格式後再執行預測。預測輸出時便可同時得出要辨識物體的種類以及位置，因此在計算時間可以大幅下降。而在精確度上，YOLOv4比起v3更有顯著的提升。在YOLOv4的研究文獻中表明，在使用TeslaV100 GPU的硬體條件以及在54 FPS (frames per second)的表現下，AP (average precision)會有41.2%的達成率。而在相同硬體中R-CNN在AP有42.8%的準確度，但是FPS僅有9。故本研究選擇YOLOv4作為即時影像檢測及切割的基本

架構。同時在這個基礎上，除了利用YOLOv4去判斷出物體的位置，本研究將再進一步利用YOLOv4給出的座標實踐邊緣檢測以及分割。而為了達成精確地偵測出符合中醫檢驗的需求，本研究提供了一標準化的影像採集箱並在YOLO架構中加進了負樣本一同訓練並於本論文中構造出雙骨幹架構(double backbone structure)的YOLOv4技術。目前實驗結果表明，在Windows系統下使用Visual Studio編譯，並在GTX 1050 Ti與RAM 16GB的硬體條件下，可獲得FPS 7至10的結果。而偵測上的成果更能符合中醫師所需的舌頭角度圖像，歪斜角度的圖像已由副樣本骨幹移出了資料數據。而

準確度的實踐上，若使用YOLOv4提供之confidence score，亦皆可獲得90%以上的分數。

ASP.NET專題實務(I)：C#入門實戰

為了解決windows固定視窗的問題，作者周棟祥,MIS2000Lab.,吳進魯 這樣論述：

　　本書範例 　　✪一個範例學通 PostBack觀念，瞬間領悟ASP.NET精髓！ 　　✪每一個Web控制項均有專屬範例，包含 Web控制項、驗證控制項，近百頁的詳盡內容。更深入、範例更多。 　　✪七個範例讓您精通各大控制項該如何修改？動手打造您自己專屬的GridView、ListView、Calendar控制項。 　　✪GridView合併儲存格、自訂表頭、內建另一個小型GridView（大腸包小腸）、GridView也能新增一筆資料。都是網路上最多人發問，最想知道的解答。 　　✪ListView與Repeater，以實戰經驗獲取「樣版（Template）」設計精華。搭配jQ

uery UI前端特效。 　　✪GrdiView與ListView的光棒效果，加上Master-Detail（主表明細）。 　 　　✪強調網站的Master-Detail（主表明細）功能實作，涵蓋電子商務、知識管理、媒體網站各種需求。 　　✪不需JavaScript也能作Cross-Page Posting（跨網頁公佈、傳值）。 　　✪專文解說網頁程式的「狀態管理」，Application、Session、Cookie、ViewState一點就通。變數可用「字串」+「流水號」完成批次處理。 　　✪FileUpload檔案上傳、「多檔案、批次上傳」技巧。 本書特色 　　✔作者群曾經擔

任資策會專任講師，並榮獲2008~2017微軟MVP殊榮，教學與實戰經驗豐富，更有業界實務。 　　✔市面上最詳細的 ASP.NET Web控制項解說，每一個控制項均有專屬範例，內容超過百頁。 　　✔每章都有 Case Study與範例程式，以實戰範例、動手作來瞭解理論。 　　✔深入解說 GridView，五大章內容，破解各種GridView的變化。 　　✔大量引用Microsoft Doc（微軟MSDN）官方文件，並以連續圖片解說。 　　✔作者網站（www.dotblogs.com.tw/mis2000lab/）提供售後服務，補充範例源源不絕。 　　✔提供雙語法範例與教學影片。作者另有七天的遠

距教學（完整課程）可搭配書籍進修，需自費。  

取得鋼筋混凝土板再分配時頻譜最佳化影像之參數研究

為了解決windows固定視窗的問題，作者王宏華 這樣論述：

研究中主要以混凝土板表面經敲擊後激發出板波的傳遞特性，尋找檢測混凝土板結構頻散曲線最佳化影像之參數，以及初步研究鋼筋層所造成的影響。將針對混凝土板結構，以一個敲擊源及一個接收器的配置進行實驗，以短時傅立葉轉換以及再分配時頻譜求得頻散曲線。利用有限元素模擬可感測敲擊源與接收器擷取不同接收間距的反應位移波形，得到數值解之波慢-頻率圖並擷取出A0反對稱模態，與Disperse程式得到之理論解進行比較分析。 數值模擬結果顯示，純混凝土板敲接距離(d)與板厚(Th)之不同比值，對應的短時傅立葉轉換最佳視窗長度與視窗重疊皆不一樣，當敲接距離在0.2m至0.6m時，視窗重疊過小會導致訊號在波慢方向離散，

影響判讀結果；當視窗長度過大，無論敲接距離為何皆會導致整體訊號出現波浪狀，影響MATLAB程式擷取之結果。除下列情況外，再分配時頻譜中大部分的主要訊號均由沿板波A0理論頻散曲線：當板厚不同但是敲接距離(d)與板厚(Th)d/Th等於0.5時得到的訊號較接近無頻散的表面波訊號；當d/Th等於2.5時，低頻訊號與A0反對稱模態符合的趨勢很小，主要訊號沿S0模態；當d/Th等於7.5時，頻率在6-10kHz的A0訊號會消失，沿S0模態為主控訊號。在鋼筋影響相關研究方面，三層混凝土板(混凝土+鋼板+混凝土)與不同鋼筋間距數值模擬之結果得知，在內含鋼板層時，訊號中三層混凝土-鋼板理論解中S1模態影響甚大

，在板厚0.2m時，鋼筋間距3cm、6cm，A0模態訊號頻率在15kHz以上會消失，造成波速-波長圖中僅能在波長0.16m以上才能有固定波速的訊號，在鋼筋間距12 cm時則鋼筋影響不大。保護層為13cm時，單層混凝土板、三層混凝土板、鋼筋間距6cm、鋼筋間距12cm皆不影響訊號。實驗部分為橋墩與鋼筋混凝土板，兩者的鋼筋排列皆屬於較密集的試體，但除了橋墩由於垂直向鋼筋較深造成垂直向的測線較少鋼筋訊號之影響外，水平向測線與斜向測線(任意角度)和鋼筋混凝土板皆會有較顯著的鋼筋訊號的產生，需要透過將波慢小於 0.35ms/m之訊號濾波才能將鋼筋訊號移除。