scanner中文的問題，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

Java最強入門邁向頂尖高手之路：王者歸來(第二版)全彩版

為了解決scanner中文的問題，作者洪錦魁 這樣論述：

　　很早就想改版第一版的書籍，歷經多時的醞釀與投入，終於完成這本書著作的改版，心情是愉快的，因為我相信只要讀者購買本書遵循本書實例，一定可以輕輕鬆鬆快快樂樂學會Java語法與應用，逐步讓自己往Java頂尖高手之路邁進，這也是撰寫本書的目的。   　　這本Java書將是國內講解Java內容最完整的書籍，全書有32個章節，以約407張彩色圖解說明，677個彩色程式實例，講解了下列知識：   　　□完整解說物件導向程式設計 　　□類別與物件 　　□物件建構與封裝 　　□繼承與多形 　　□Math和Random類別 　　□日期與時間類別 　　□字元與字串類別 　　□Object類別 　　□抽象類別

與介面 　　□Java包裝類別 　　□大型程式設計 　　□正規表達式與文字探勘 　　□程式異常處理 　　□多執行緒，同時簡單說明馬、兔子、烏龜賽跑實例 　　□完整解說匿名陣列、匿名方法與匿名類別 　　□Lambda表達式 　　□Java的工廠方法 　　□檔案輸入與輸出 　　□壓縮與解壓縮檔案設計 　　□解說Java Collection 　　□使用Java Collection處理簡易資料結構的知識 　　□現代Java運算 　　□使用AWT設計視窗程式 　　□事件處理 　　□使用Swing設計視窗程式 　　□繪圖與動畫 　　□網路程式設計 　　□簡易網路聊天室設計 　　□JavaFX最基礎解說

  本書特色   　　相較於第一版這一版新增下列內容： 　　□更完整解說輸入與輸出 　　□溫度轉換與高斯數學 　　□生肖系統程式 　　□火箭升空程式 　　□圓周率 　　□雞兔同籠 　　□國王的麥粒 　　□線性搜尋 　　□計算器 　　□基礎統計 　　□最基礎的JavaFX入門 　　□其他修訂約50處

scanner中文進入發燒排行的影片

基於StyleGAN-v2並強化人臉特徵一致性之功能性磁振造影人臉影像重建

為了解決scanner中文的問題，作者田晏瑜 這樣論述：

功能性磁振造影（fMRI）是一種非侵入性的大腦功能造影工具，其原理是量測基於神經元活動引起的血氧濃度變化而出現的微小的磁場差異來表示大腦各部分組織的活化狀態。當人類的視網膜上的視覺受器接收到刺激時，經過視覺系統傳遞到大腦中處理視覺訊號的區域，而不同的刺激會引發不同的活化反應。我們期望能夠找到刺激曹料與腦部反應的相關性，並重現出受試者在視覺刺激實驗中看見之人臉影像。在此研究中，我們對腦部反應訊號進行相對應的視覺影像重建。本論文以開源資料集進行模型訓練和測試。而我們提出的重建方法可分為兩個部分，第一部分是將腦部反應訊號映射到人臉影像生成器的樣本空間再透過預先訓練完成的生成器將人臉影像重建。而第二

部分則是解析腦部反應訊號中包含的刺激材料屬性，透過調整映射後的樣本空間使重建影像具備更高的屬性一致性。最後，人臉影像的重建結果我們亦分為兩個部分討論。首先是針對重建影像與原始的刺激影像中屬性一致性的正確率，經過分析與調整的屬性在最後的重建結果都有顯著的提高。其次是以線上問卷的方式，讓人們以刺激影像為基準，在正確的重建影像和任意的其他重建影像中選出較為相似的選項。而問卷的的結果顯示答題的正確率為90\%。此研究透過調整樣本空間改變影像的面部特徵使重建的人臉影像除了具有相似的外貌之外亦可以包含更精確的特徵。未來亦可經由對大腦更深入的解析並取得更多的特徵資訊使重建影像的品質提升。

王者歸來：Java全端技術領航 從零基激升高超工程師一本通

為了解決scanner中文的問題，作者QST青軟實訓 這樣論述：

　　◆ 涵蓋Java眾多特性 　　◆ 基礎紮實/高階深入 　　◆ 重點突出/強化技術 　　◆ 著重實作/高效掌握 　　本書由淺入深從Java基礎程式設計到高階應用進行深入剖析和講解，內容涵蓋Java概述、物件導向基礎、核心類別、類別之間的關係、抽象類別和介面、例外、泛型與集合、檔案及IO串流、JDBC程式設計、wing UI設計、進階UI元件、執行緒、Java網路程式設計、Java進階應用、Java新特性。 　　對Java的Lambda運算式、函數式介面、方法引用、介面的預設方法和靜態方法、Stream API等一些新特性進行全面深入講解和應用。 　　以一個專案貫穿所有章節，幫助讀者能

夠快速理解並掌握各項重點知識，全面提高分析問題、解決問題以及寫程式的能力。 　　適用：各類層次的Java學習者或從事Java開發之相關工作者。 　　※本書的相關資源，請到佳魁資訊網站下載。  

改進式高容量彩色二維條碼之研究

為了解決scanner中文的問題，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。