c程式語言入門的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

全格局使用PyTorch - 深度學習和圖神經網路 - 基礎篇

為了解決c程式語言入門的問題，作者李金洪 這樣論述：

　　深度學習擅長處理結構規則的多維資料（歐氏空間），但現實生活中，很多不規則的資料如：社群、電子商務、交通領域，多是之間的關聯資料。彼此間以龐大的節點基礎與複雜的互動關係形成了特有的圖結構（或稱拓撲結構資料），這些資料稱為「非歐氏空間資料」，並不適合用深度學習的模型去分析。   　　圖神經網路（Graph Neural Networks, GNN）是為了處理結構不規則資料而產生的，主要利用圖結構的資料，透過機器學習的方法進行擬合、預測等。   　　〇 在結構化場景中，GNN 被廣泛應用在社群網站、推薦系統、物理系統、化學分子預測、知識圖譜等領域。 　　〇 在非結構化領域，GNN 可以用在圖

型和文字等領域。 　　〇 在其他領域，還有圖生成模型和使用 GNN 來解決組合最佳化問題的場景。   　　市面上充滿 NN 的書，但卻沒有一本完整說明 GNN，倘若不快點學這個新一代的神經網路，你會用的普通神經網路馬上就會落伍了！非歐氏空間才是最貼近人類生活的世界，而要真正掌握非歐氏空間的問題解決，GNN 是你一定要學的技術，就由本書一步步帶領你完全攻略！   　　〇 使用 Graph 概念取代傳統的歐氏空間神經元 　　〇 最好用的 PyTorch + Anaconda + Jupyter 　　〇 從基礎的 CNN、RNN、GAN 開始上手神經網路 　　〇 了解基礎的啟動函數、損失函數、L1/

L2、交叉熵、Softmax 等概念 　　〇 NLP 使用神經網路處理 + 多頭注意力機制 　　〇 Few-shot/Zero-shot 的神經網路設計 　　〇 空間域的使用，使用 DGL、Networkx 　　〇 利用 GNN 進行論文分類   本書特色   　　～GNN 最強入門參考書～ 　　● 以初學者角度從零開始講解，消除讀者學習過程跳躍感 　　● 理論和程式結合，便於讀者學以致用 　　● 知識系統，逐層遞進 　　● 內容貼近技術趨勢 　　● 圖文結合，化繁為簡 　　● 在基礎原理之上，注重通用規律 　

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土地利用型態於微氣象及污染物模擬之影響-以高斯煙流軌跡模式為例

為了解決c程式語言入門的問題，作者劉宇宸 這樣論述：

本研究主要目的為修改高斯煙流軌跡模式　(Gaussian Trajectory transfer-coefficient model, GTx)，將原本解析度較低之土地利用型態輸入檔(0.05度解析度)，替換為蔡徵霖博士整理之土地利用型態資料(1公里解析度)加入模式計算模組，冀望利用較真實且高解析度之土地利用型態對各種地貌的特性，使微氣象的模擬改善；並使用此資料計算出更準確之地表動量粗糙度z0m(Aerodynamic roughness)，其計算方法為將網格點中各種土地利用百分比，乘上相對應的地表動量粗糙度係數(如城市為2.1、森林為0.55等)，其中城市之地表動量粗糙度係數為經由觀測推估

而來。經由上述修改，改善高斯煙流軌跡模式對氣象場之模擬，進而探討土地利用型態對污染物濃度模擬之影響。在高斯煙流軌跡模式中模擬污染物的部分，過去往往會低估城市中污染物的乾沉降速率，本研究加入了暴露面積比的參數，以此加強污染物之沉降速度，探討污染物濃度的變化並與觀測值比較。結果顯示高斯煙流軌跡模式加入新版土地利用型態資料後，模擬2016年整年，溫度部分在全台配對值偏差(MBE)由-1.60°C降為-1.11°C、配對值絕對值偏差(MAGE)由2.18°C降為1.87°C，說明修改後之GTx模式在微氣象之模擬更接近實際情形；細懸浮微粒(PM2.5)部分，相關係數(R)由0.48提升至0.50，配對值

之分數偏差(MFB)由17.06%降低至13.48%，配對值分數誤差(MFE)由40.88%降低至39.55%，顯示修改後之GTx模式對於細懸浮微粒(PM2.5)之模擬更接近實際情形。

只要一行指令!FFmpeg應用開發完全攻略

為了解決c程式語言入門的問題，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

遙測植生指標於微氣象及污染物模擬之影響-以高斯煙流軌跡模式為例

為了解決c程式語言入門的問題，作者朱品蓉 這樣論述：

本研究主要目的為修改高斯煙流軌跡模式　(Gaussian Trajectory transfer-coefficient model, GTx)，將美國國家航空暨太空總署(National Aeronautics and Space Administration, NASA) 衛星遙測之常態化差異植生指標 (Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)資料加入模式計算模組，冀望利用 NDVI對植物生長敏感的特性獲得較符合真實情形之葉面積指數 (Leaf Area Lndex, LAI)資料庫，改善高斯煙流軌跡模式對氣象場之模擬，進而探討遙測植生指

標對污染物濃度模擬之影響。由於葉面積指數人工量測困難，且常有分期種植不同作物的情形，過去僅能利用季節變化建置大範圍之葉面積指數資料庫，易造成葉面積指數不符合真實狀態，故本研究於高斯煙流軌跡模式中加入 NASA衛星遙測之常態化差異植生指標 (Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)資料，配合中鼎工程顧問公司 (CTCI)土地利用型態建立葉面積指數資料庫，以探討微氣象及污染物的變化並與觀測值比較。結果顯示高斯煙流軌跡模式加入 NDVI資料後，溫度模擬有改善的趨勢，但冬季仍有低估現象。模擬霧峰農業試驗所2011年7月至12月期間，使用 NDVI之日均

溫均方根誤差較小，顯示使用 NDVI進行 LAI之計算則可改善水田 LAI非隨季節變化所產生之模式模擬誤差。使用 NDVI資料在模擬污染物濃度部分未有明顯改善，應是受到其他計算參數影響所導致。