project軟體教學的問題，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

只要一行指令!FFmpeg應用開發完全攻略

為了解決project軟體教學的問題，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

project軟體教學進入發燒排行的影片

行動裝置教育方案於腦中風患者之成效

為了解決project軟體教學的問題，作者余秋菊 這樣論述：

背景與目的：衛生福利部統計2019年腦血管疾病是造成臺灣地區民眾十大死因的第4名，腦中風發生的6個月內有超過25%的病患導致嚴重失能，慢性疾病皆是腦中風的致病危險因子，針對這些疾病的治療及控制是可降低腦中風的發生率，故需長時間監控及配合慢性疾病藥物治療，改變飲食習慣及建立良好的健康生活型態，提供病患出院返家後疾病相關知識。護理人員扮演著教育者的角色，傳統護理指導大部份給予紙本單張及口頭教育，然而現今資訊科技的進步及行動網路3C產品的普及化，可提供即時、個別化，是目前臨床照護上最即時及有效率的方式。因此，本研究探討行動裝置教育方案於腦中風病患提升自我照顧知識、自我效能及避免憂鬱之成效。研究方法

：本研究在臺灣北部某醫學中心之神經內科病房及老年醫學病房進行收案，採兩組前、後測，隨機、單盲之實驗性研究設計，收案82位，包括實驗組40位(行動裝置教育方案)及控制組42位(常規護理)，分別於住院48小時內進行前測及介入，出院前24小時進行後測之施測。研究問卷包含腦中風自我照顧知識量表(Stroke Self-Care Knowledge)、腦中風自我效能量表(Stroke Self-Efficacy Questionnaire, SSEQ)、貝克憂鬱量表(Beck Depression Inventory, BDI)、健康指導內容滿意度之視覺類比量表(Visual Analogue Scal

e, VAS )，以套裝統計軟體SPSS 20.0版進行統計分析，進行描述性統計及推論性統計。描述性統計以次數分配、百分比、平均數、標準差、最大值及最小值呈現研究對象之人口學資料及疾病特徵；推論性統計以獨立樣本t檢定、卡方比較兩組在人口學基本屬性、疾病特徵、腦中風自我照顧知識、腦中風自我效能、憂鬱及介入措施滿意度之差異，運用廣義估計方程式(generalized estimating equation, GEE)檢定兩組之前、後測腦中風自我照顧知識、腦中風自我效能及憂鬱改善成效，再以獨立樣本t檢定統計比較兩組介入措施滿意度之差異。研究結果：本研究之研究對象為老年、男性、已婚、退休、高中職、佛道

教為主，共病指數(Charlson Comorbidity Index, CCI)平均值為2.28，過去病史以高血壓為主、其次為糖尿病。行動裝置教育方案介入後兩組腦中風自我照顧知識於組別主效果( β = 6.88, SE = .78, p < .001)、時間主效果( β = -6.15, SE = .71, p < .001)、組別與時間交互作用( β = -6.93, SE = .89, p < .001)皆呈統計學上顯著差異；腦中風自我效能(SSEQ)於組別主效果( β = 16.80, SE = 2.46, p < .001)、時間主效果( β = -33.66, SE = 2.78,

p < .001)、組別與時間交互作用( β = -6.46, SE = 4.02, p < .001)皆呈統計學上顯著差異；憂鬱(BDI)改善成效於組別主效果( β = -7.29, SE = 1.50, p < .001)、時間主效果( β = 8.37, SE = 1.77, p < .001)、組別與時間交互作用( β= 5.28, SE = 2.09, p < .001)皆呈統計學上顯著差異；以獨立樣本t檢定統計方式比較實驗組(行動裝置教育方案)與控制組(常規護理)的介入措施滿意度，呈統計學上顯著差異( p < .05)，即表示此行動裝置教育方案介入措施的滿意度比常規護理有明顯成

效。結論：本研究結果證實透過行動裝置教育方案於腦中風患者，可以有效提升腦中風自我照顧知識、腦中風自我效能程度成改善憂鬱程度，行動裝置教育方案較傳統口頭健康指導有較高的介入滿意度。臨床與實務應用：在實證依據基礎下，使用行動裝置教育方案於腦中風患者之成效更較傳統口頭健康指導成效佳，且具有統計學上顯著差異。因應3C化數位時代來臨，手機及網路使用普及化，希望能藉由腦中風行動裝置教育方案方便性、健康指導內容生動性，且有具個別性的優點，能促進提升臨床護理人員在病患住院期間提供返家後健康指導內容，更能減少的時間人力成本。對於需要長期復健治療之腦中風患者更能提供持續性的照護內容，藉由操作行動裝置教育方案過程，

更可以促進患者與家人之間的親情互動，值得在臨床上推廣。

Python小專案大集合：提升功力的81個簡單有趣小程式

為了解決project軟體教學的問題，作者AlSweigart 這樣論述：

用『最少』的程式碼，打造『最好玩』的程式！ 快速上手81個超簡單Python小程式！ 遊戲 ╳ 動畫 ╳ 藝術 ╳ 科學…超多主題讓你盡情探索！ 　　如果你掌握了基本的 Python 語法並準備開始撰寫程式，那麼你將發現本書既能啟發你又好玩！本書包含了 81 個 Python 程式專案，能讓你立即學會製作數字藝術、遊戲、動畫、計數程式等專案。了解程式碼的工作原理後，你將會練習重新建立程式，並且增加自己定義的操作來進行實驗。 　　這些以文字為基礎的簡單程式只需要 256 行或更少的程式碼。無論是經典的螢幕保護程式、蝸牛賽車遊戲、點擊誘餌標題生成器還是動畫 DNA 雙螺旋，每個專案都是

設計成可以獨立運作的程式，因此你可以輕鬆在網路上分享它們。最後，本書附錄提供了所有專案的標籤（tag）索引，幫助你快速從分類中找到有興趣的專案；以及完整的字元對應表格，讓你的程式可以印出愛心、線條和區塊等特殊符號。 本書特色 　　◆ 輕巧簡單 　　大多數的專案都在 256 行程式碼以內，而且通常還會更短。這個大小限制使它們更容易讀懂。此外，書中的程式都是為了讓初學者易於理解所編寫的，讓你可以用最少的程式碼創造出最好玩的程式！ 　　◆ 主題多元 　　本書包含各式各樣的專案類型，從動畫模擬、棋盤/紙牌遊戲、科學、密碼學、數學運算、藝術到益智謎題……你一定能從中發現喜愛的專案！ 　　◆ 以文

字為基礎 　　文字比圖形更簡單，因此本書省去了載入圖片、安裝函式庫和管理專案資料夾等額外麻煩，讓你可以專注在程式碼上。 　　你將學會建立： 　　猜單字遊戲、二十一點及更多遊戲，讓你可以與朋友或電腦進行對戰 　　模擬森林火災、百萬次骰子擲放和日式算盤 　　虛擬魚缸、旋轉立方體和彈跳 DVD 螢幕保護程式等動畫 　　第一人稱 3D 迷宮遊戲 　　使用 ROT13 和維吉尼亞密碼來隱藏文字的加密程式 　　如果你已經厭倦了標準的逐步教學課程，那麼你將會愛上本書的做中學方法。這證明『小』程式有『大』用！ 　　【更多趣味主題】 ✔ 蒙提霍爾問題 ✔ 康威的生命遊戲 ✔ 蘭頓的螞蟻 ✔ 骰子數學 ✔

文字瀑布 ✔ 波浪訊息 ✔ 因數尋找器 ✔ Flooder 洪水填充遊戲 ✔ 數獨 ✔ 鬼店地毯 ✔ 進度列 ✔ 強力球樂透彩 　　【適合讀者】 　　✦ 已經有 Python 和程式設計基礎，但仍不知道如何獨立編寫程式 　　✦ 剛接觸程式設計，想立即投入並開始製作遊戲、模擬和數字運算程式 好評推薦 　　「我一直對 Sweigart 能夠提出各種簡單但有趣的專案印象深刻，而這個系列將此提升到了一個新的境界……即使是經驗豐富的程式設計人員也可能會被吸引，因為Sweigart在此書加入了多元內容。」—— Naomi Ceder，Python 軟體基金會的資深研究員 　　「Al Sweigar

t 提供了有趣的程式，鼓勵學習者勇於調整它們。這就是我學會程式設計的方式：修改書籍和雜誌中的範例。這超有效的！」—— Luciano Ramalho，ThoughtWorks 首席技術工程師，也是《Fluent Python》的作者 　　「這本書非常適合 Python 初學者，也是精通程式的程式設計師的絕佳參考書。我很樂意給這本書 5 星好評！」—— Greg Walters，《Full Circle》雜誌  

瘋狂亞洲富豪小說字頻表和字彙涵蓋量之語料庫分析

為了解決project軟體教學的問題，作者陳以聖 這樣論述：

本研究旨在運用語料庫軟體Antconc和AntWordProfiler來分析小說《瘋狂亞洲富豪》的字頻表和字彙涵蓋量。研究中使用了幾個語料庫，包括《瘋狂亞洲富豪》的電子文本，全民英檢字表（GEPT）、新通用常見字表（NGSL）、新學術詞匯列表（NAWL）和BNC（英國國家語料庫）/COCA（當代美國英語語料庫）的字表，進行數據分析和比較。本研究中調查了四個研究問題。(1) 小說《瘋狂亞洲富豪》的高頻字彙有哪些？(2) GEPT中級和中高級的字表在小說《瘋狂亞洲富豪》的字彙涵蓋量是多少？(3) 小說《瘋狂亞洲富豪》中哪些字彙至少在整本小說中重複出現了12次？它們是否也是LTTC頒布的GEPT中

級和中高級字表中的常用單字？(4)探討兩套不同的字表，即NGSL和NAWL，BNC/COCA字表，分別在《瘋狂亞洲富豪》的字彙涵蓋量是多少？主要研究結果簡述如下。首先，小說《瘋狂亞洲富豪》的前100個字彙的分布是32%的實詞，62%的虛詞和6%的縮略詞。第二，GEPT中級字表只提供了小說《瘋狂亞洲富豪》6%的字彙涵蓋量（94%未在字表中找到），GEPT中高級字表在目標小說中提供了9.1%的涵蓋量（90.9%未在字表中找到）。第三，有1217個字彙在小說《瘋狂亞洲富豪》中至少重複出現了12次。在《瘋狂亞洲富豪》中至少出現12次的字表和GEPT中級字表之間有114個重疊字（字彙涵蓋量：9.4%），

與GEPT中高級字表之間有76個重疊字（字彙涵蓋量：6.2%）。本研究中相當低的字彙涵蓋量表明，這本小說對中級（B1）和中高級（B2）英語學習者來說算是困難。最後，2801個NGSL詞和補充字表對整個目標小說的字彙涵蓋量達到了82.97%。至於《瘋狂亞洲富豪》中BNC/COCA列表的字彙涵蓋量，在5000至6000個詞族中能夠達到95%的涵蓋量，而在10000個詞族以上時，涵蓋量達到98%。如果英語學習者想要理解這本目標小說，他們的字彙量至少應該達到BNC/COCA所列表的5000-6000個詞族左右，才能有足夠的理解力，而超過10000個詞族才能有理想的理解力。針對研究結果，透過五個以教學為

導向的觀點，進行了相關討論。分別是(一)《瘋狂亞洲富豪》適合高階以上的英語學習者。(二)英語虛詞習得的重要性。(三)背誦GEPT字表對真實英語習得的限制。(四)專有名詞在英語教學中的重要性，以及(五)基於語料庫的閱讀材料分析對英語教學的價值。此外，對未來語料庫應用於課堂情境和數據驅動的學習方面，亦提供了教學上的暗示。最後，則是陳述本研究的局限性，和對未來研究提出建議。