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Final Cut Pro職人剪片全攻略：一台 Mac 包辦影音剪輯、素材處理、調色技巧，打造流暢的高質感影片!

為了解決mac鏡頭打不開的問題，作者蘋果梗 這樣論述：

　　拍片很辛苦，剪輯更要有耐心 　　已經學會iMovie的你，更需要FCP進階技巧，讓每一顆鏡頭都不浪費 　　進入FCP的世界，你會發現原來剪輯這麼簡單 　　以最新版本的Final Cut Pro 10.6撰寫。 　　不僅逐步介紹此一革命性的剪輯軟體，更傳授剪輯過程中的經驗分享及實用祕訣。 　　現在就跟著我們一起從第一頁開始，跨出剪輯人生的一大步。 　　Final Cut Pro 一直都是業界最受歡迎的影片剪輯軟體之一。身為專業非線性剪輯軟體的 Final Cut Pro，自從推出 Final Cut Pro X 之後，因為介面與 iMovie 非常類似，吸引了不少使用

者願意開始學習。但是由於多年來沒有繁體中文版本，讓許多人在入門時遇到了不少挫折。 　　然而儘管剪輯的節奏與美感，是需要天份和更多的經驗累積。但絕對不應該卡在第一步「不知道怎麼使用軟體」。現在就開始打破第一步，拿起本書一起進入 Final Cut Pro 剪輯的有趣世界。 　　本書作者發揮蘋果教育訓練多年的經驗，從最基礎的介面介紹到實務上的經驗談，一步步的系統化教學，讓每位讀者都能學到許多不為人知的技巧，獨當一面的使用 Final Cut Pro 進行剪輯。 本書特色 　　⚙革命性的剪輯方式 　　⚙整理素材、剪輯、調色、輸出，一氣呵成 　　⚙飛快的專業級效能 　　⚙豐富的外掛資源

mac鏡頭打不開進入發燒排行的影片

以KJ法分析諾蘭導演電影預告片影像畫面設計

為了解決mac鏡頭打不開的問題，作者陳志偉 這樣論述：

影視媒體的製作開始成熟後，影像也成為社會娛樂的一部分。隨著科技的進步，也帶動了影視產業發展，觀眾對於影像的解析度需求也不斷的的提高。因此提升製作品質成為一個趨勢，影視技術的提升成為此產業的當務之急。本研究主要探討以諾蘭導演的電影之預告片為範疇，研究方法會以KJ法去解構預告片之圖像，歸納出影像畫面設計之構成及製作，試圖找出高品質之畫面設計需具備哪些條件構成，以及涵蓋的相關製作技術。本研究以兩個面向作為研究架構，可分為專家面向及研究者面向進行切入不同的觀點，專家面向是以學者角度研究討論預告片影像畫面設計與製作技術之研究構成元素，而研究者面向則是研究者自身分析及對比文獻內容進行整合，以完成此研究結

果。

Flag’s 創客‧自造者工作坊 用 AI 影像辨識學機器學習

為了解決mac鏡頭打不開的問題，作者施威銘研究室 這樣論述：

　　不同於常見機器學習皆是由 Python 語言實作, 本書使用 JavaScript 語言於瀏覽器實作機器學習, 搭配著名的 JS 機器學習函式庫 ml5.js 可以更快速且便利地達成 AI 網頁應用, 對於許多熟悉 JS 語言的前端工程師或使用者更為親近, 實驗過程使用 p5.js 程式庫, 讓沒有太多程式設計基礎的使用者也可以更輕鬆將結果視覺化, 再搭配使用 p5.js web editor 線上開發環境, 只需要使用瀏覽器就可以開始輕鬆設計網頁, 不需要在自己的主機建構繁瑣的開發環境, 再搭配 Python 編寫控制板程式, 將應用結合至感測器或實體輸出裝置, 實現更完整的機器學習

應用實例。   　　本書一開始會先介紹機器學習概念與 p5.js web editor 線上開發環境基本操作, 接著直接體驗使用 ml5.js 中的現有模型, 實作可以辨識特定物件的影像分類器。   　　除了網頁實作神經網路外, 可再串連硬體控制板, 藉由控制板輸出預測結果, 比如使用物件偵測來判斷是否有人出現, 對應的 OLED 顯示器模組就會出現迎賓文字或相關訊息；或是語音辨識讓玩家用語音來控制遊戲, 遊戲結束後會通知控制板啟動振動馬達回饋給玩家。   　　最後會使用 ml5 程式庫實際訓練自己的神經網路模型, 首先為利用控制板蒐集感測器資料, 再透過神經網路訓練解決迴歸問題, 如藉由溫度

感測器的訊號, 找出感測值與實際溫度的關係, 做出自製即時電子溫度計, 再結合可以即時顯示畫面去背效果的 U-Net 模型, 就可以使用環境溫度來改變虛擬背景特效。   　　接著為解決分類問題的神經網路, 使用現成的 Facemesh 模型找出臉部特徵點, 分別蒐集臉部不同的角度資料進行訓練, 最終得到一個可以辨識是否打瞌睡的模型, 再串接實體蜂鳴器在打瞌睡時, 發出警報聲提醒使用者。   　　最後訓練的神經網路為卷積神經網路, 透過蒐集配戴口罩與否的不同照片作為訓練資料, 經過卷積神經網路訓練後, 就可以用此模型來判斷畫面中的人是否有正確配戴口罩, 再結合模擬門鎖的伺服馬達, 建構出一套口罩

門禁系統的概念。   　　本產品除實驗手冊外，實驗過程中有任何問題或是建議都可以在 Facebook 粉絲專頁《旗標創客‧自造者工作坊》中留言，即有專人為您服務。   　　本產品 Windows / Mac 皆適用　 　　操作本產品需要視訊鏡頭及麥克風 (筆電內建或 USB 外接 webcam 皆可) 　 本書特色   　　● 用 JavaScript 升級網頁添加機器學習能力 　　● 結合硬體展現機器學習成果實作物聯網應用 　　● 從感測器蒐集資料、訓練模型到應用完整學習

文化轉向下的美、日漫畫文化景觀與空間生產之比較

為了解決mac鏡頭打不開的問題，作者張重金 這樣論述：

本研究以後現代「文化轉向」下的漫畫景觀與空間生產探討為主題。透過當代最具漫畫生產代表大國之美、日漫畫出版品為研究樣本，分析漫畫在當代視覺文化景觀形態表象下的空間生產方式，以期瞭解漫畫在當代大眾文化的視覺景觀與文化消費的表裡關係，做為本研究目的。由於大眾文化是理解後現代主義文化消費的媒介與途徑，研究者欲藉由漫畫文本，理解大眾文化在文化轉向下的文化景觀形態與空間生產過程，這也是當代文化消費的縮影。在文化轉向的解釋下，後現代不僅是一個以視覺圖像為主要的視覺文化消費時代，它也是一種美學風格與文化邏輯，討論的是商品被「文化化」的消費符號形成過程與文化結構的實踐方式。透過方法論歸納出之研究結果為：1．漫

畫在文化消費中所呈現的景觀形態及空間生產方式：是由「視覺文化符號」所呈現的消費景觀，包含空間尺度、場所環境、文化屬性、景觀形態與存在形式等內涵。生產方式則是由「圖框」的敘事空間所生產的擬像投射偶像崇拜，建立的是一種「拜物」或稱為「戀物」的文化消費空間，令其文化景觀空間再現與再現空間。2．美、日漫畫在文化景觀與空間生產方式的比較：得出主要是雙方在「造型符號」與「詮釋符號」上的文化結構差異，包含由圖框所建立的「敘事轉場」、「分鏡觀點」、「場景意象」等。歸因於不同的區域文化將生產出不同的文化景觀形態與空間，驗證漫畫景觀與其空間生產互為表裡的一致性關係，並以此結論進行文化轉向下文化消費對於當代大眾文化

圖像的反思做為結論。最終希冀本研究能做為有關文創產業漫畫文化消費的相關理論建立、引用、評論或是個人創作上的指引，也為後現代「新文化地理學」的研究題材上，提供較為新穎的觀點或創見，做為本研究之成果。