向日葵下載的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列線上看、影評和彩蛋懶人包

從0開始畫蠟筆畫：給初學者的32堂自學練習課

為了解決向日葵下載的問題，作者賴芝昀 這樣論述：

　　給初學者的油粉彩自學練習課 　　6種基礎必學技法、32款範例步驟詳解   　　★油粉彩、乾式粉彩、油蠟筆應該選哪一種？ 　　★蠟筆畫的紙張需要特別挑選嗎？ 　　★畫到一半紙張和桌子都髒兮兮要怎麼辦？ 　　★畫沒兩下蠟筆就鈍了如何處理？ 　　★好不容易完成的作品要怎麼保存呢？ 　　從準備材料、基本技法到由淺入深的主題練習 　　水果、花卉、甜點、動物、風景…… 　　看到什麼就畫什麼 　　隨手留住生活中的日日美好   　　蠟筆小時候大家都用過 　　但它絕對不只是兒童專屬的塗鴉工具！ 　　拾起最熟悉、最容易入手的蠟筆 　　利用隨手可得的輔助用品 　　透過簡單構圖及豐富配色 　　從線條、筆觸、著

色、疊色等入門技法開始練習 　　再到描繪輪廓、觀察顏色、光影、透視…… 　　跟著老師一步一步循序漸進 　　你也能完成充滿特色又有趣的作品 　　為日常生活留下美好記憶   本書特色   　　◎真正從0開始，一步一步帶著你準備材料，並解答各種初學者疑問 　　◎由淺入深，從畫線、筆觸、著色、疊色到輔助工具的使用一一詳解 　　◎32款實際範例依照難度順序示範步驟，只要跟著做，你一定也可以 　　◎詳細列出所需色票，蠟筆選色與下筆時機一目了然 　　◎附贈練習線稿下載電子檔，輪廓畫不出來也沒關係

向日葵下載進入發燒排行的影片

塔羅牌占卜手機應用程式之介面使用性評估─以愛塔羅為例

為了解決向日葵下載的問題，作者邢瀚云 這樣論述：

塔羅牌流傳約有五百年歷史，卡面保存了歐洲傳統文化的精華，占卜的命理行為也在科學之外提供了另一種撫慰人心的方式，隨著智慧型手機的普及，塔羅牌占卜手機應用程式（APPlication）也應運而生，古老的智慧繼續在新的媒介上延續，本研究將探討塔羅牌APP如何能更便捷的為人們所使用。 文化創意產業涵蓋的內容多元，依據我國文化部所訂立的規範，塔羅牌文化產品和手機上的數位內容產業也都包含其中，本研究依據下載次數和綜合評分等指標，選定我國廠商研發─「愛塔羅」APP為例，依據使用性（Usability）方法對18-32、33-47和48-62歲的三組不同年齡層與性別使用者進行介面使用性測試，並透過系統使用

性量表（SUS）針對受測者進行介面滿意度調查，結果顯示性別與操作效能無顯著差異，達我國法定年齡18歲至32歲間的使用者操作表現較佳，48-62歲使用者的平均評分則未達合格標準，該年齡層使用者使用此款塔羅牌APP的使用性表現仍有改善空間，最後經綜合分析提出可改善介面色調和功能使用次數等建議。 希冀研究成果作為手機應用程式開發業者未來開發設計塔羅牌應用程式時的參考，也讓後續相關領域研究者有更多觀點做為研究參照資料，期望本研究能對文創領域研究和改善人們生活體驗帶來貢獻。

無線電合訂本（64周年版上）（2019年第1期-第6期）

為了解決向日葵下載的問題，作者《無線電》編輯部 這樣論述：

《〈無線電〉合訂本（64周年版·上）》囊括了《無線電》雜誌2019年第1～6期所有欄目的全部內容，包含專題以及創客、製作、裝備、火腿、入門、教育、史話等欄目的所有文章，其中有熱門的開源硬體、智慧控制、物聯網應用、機器人製作、人工智慧應用等內容，也有經典的電路設計、電學基礎知識等內容，還有豐富的創客活動與創客空間的相關資訊。這些文章經過整理，按欄目、期號等重新分類編排，以方便讀者閱讀。與部分文章相關的來源程式、印製電路板圖等資料請到目錄所示的下載平臺下載。 本書內容豐富，涉及電子技術廣泛，文章精練，實用性強，適合廣大電子愛好者、電子技術人員、創客及相關專業師生閱讀。 《無線

電》於1955年創刊，是國內電子及無線電通信類報刊中創刊最早、發行量最大的知名科普雜誌，累計發行量超過3億冊，現為國內發行量最大的創客實體雜誌，曾獲“國家期刊獎”、“公眾喜愛的科普期刊”稱號。   《無線電》雜誌堅持“科普創新實踐 分享”的理念，為讀者提供涵蓋創客空間介紹、創意製作專案、電子科普知識、工具儀錶資訊、創科教育動態、電子技術前沿資訊及行業活動資訊等豐富的內容。 專題 SPECIAL 科學家為什麼一直造衛星——專訪天儀星空設計師 天儀小姐姐（002） 衛星天線上為什麼會有刻度？　陳險峰（005） 不僅要上天　還要去探月 ——哈工大微衛星團體解讀“龍江二號”　黃家和

（009） 我，立方星　吳靜 邱寶貴 餘靜 陳斌 李亮（012） 創客　MAKER WINDLOOM織風——用Arduino的音樂“織”出鄉愁與思念 李思曼（013） 探訪鄧稼先、阿姆斯壯母校——普渡大學Bechtel創新設計中心 參觀隨感　狄勇 錢昭媛（016） 格鬥機器人Longbility建造日誌　李玉傑（021） 桌上彩虹　金煜人 劉銘（024） 造一個鋼鐵俠的MK6方舟反應堆　dinochen（026） POV版美國隊長盾牌　dinochen（028） 雷神之錘無線充電藍牙音箱　陳傑（030） 製作　PROJECT 轉鼓型迷你格鬥機器人鐵角龍建造日誌　鄧斌華（032） 用雷射雷達製作

察打一體自動化火炮模型　周瑜（038） 製作遊戲搖杆—電路設計與軟體程式設計篇　張彬傑（042） 設計可探測隱蔽電子產品的非線性結點探測器 劉虎（BD8AAA）沈昊宸（BH1THG）（047） 直流信號多功能隔離模組　趙明（051） 給手機增加一雙鐳射測距“眼睛”　楊潤靖（054） 暖心Baymax為你奏曲 —多功能大白呼吸燈雙聲道音箱　丁涵高深（057） 為7英寸LCD觸控式螢幕做一個soulmate　王立（061） DIY個人專屬微型FM電臺　辛國民（062） 隨表情而動的兔子帽子　王立（064） 自動控制系統設計實例 球杆系統　饒廠長（067） “地球之光”小燈　王小明（073） 木質m

ini小鋼琴　李玲雪（076） 貼片式8×8×8全彩光立方　楊志雄（078） 用智慧手機製作可視門鈴　俞虹（080） 自製Makey　Makey電子琴 徐廣淶（084） 定制自己的表情包顯示器　李一楠（086） 單車騎行安全提示裝備　張千一 陳傑（088） 用STM32和W5500實現AirPlay音訊播放　常席正 魏文龍（090） 程式控制恒流源　黃運發（097） 純手工焊接觸控式LED雪花　吳琪琦（100） 常用語盒子PHRASE　BOX 王立（104） 多功能桌面時鐘　楊潤靖 金延平（106） 以板為軀的微型循跡避障遙控小車　丁涵高深（110） Arduino　Leonardo自帶的“顯

示幕” 王岩柏（113） 基於STM32的PC音量控制器　溫正偉（116） 用三極管製作555時基電路　俞虹（119） 用萬用電路板製作RS-485通信自動換向電路　梁磊磊（121） 240W高功率密度、高效率LLC電源　餘勇（123） 用Arduino　Pro Micro製作USB耳機轉接器 王岩柏（130） 製作數控電梯模型（上）　丁涵高深（133） 散發愛的光輝 ——基於IV-22螢光管的情人節硬核表白神器　狄勇（136） 物聯網氣象站　陳傑 李岩（139） 智能騎行安全帽　梁立昊 陳眾賢（143） 校園語音瀏覽機器人　孫浚銘 餘國罡（147） STM32指紋識別U盤　楊潤靖 宋彥濤（1

49） 汽車蓄電池虧電報警器　王樂揚（151） 製作心形藍牙音箱　楊潤靖（153） 用鐳射切割機DIY一台Arduino留聲機　章明幹（156） 用FPGA設計數位頻率計　於皓川（158） 製作數控電梯模型（下）　丁涵高深（163） 製作一體式控溫設備　李一楠（168） 智能Wi-　Fi插排 於子明（170） 製作6P3P超線性推挽功率放大器　趙治湘（173） 腕式即時心率計　王岩柏（178） 自帶時鐘功能的大本鐘模型　陳傑 李岩（180） 使用MicroPython開發ESP8266　梁磊磊（182） DIY智能焊接吸煙儀　楊潤靖（185） 用DS3231製作自動控制亮度的4位元數碼管時鐘　

辛國民（188） 用Arduino製作《推箱子》遊戲　賴浩文（191） DIY無負反饋三極管小功放　jupeter（198） 裝備　EQUIPMENT 直流穩壓可調電源必學使用技巧　楊法（BD4AAF）（201） 數位存儲示波器必學使用技巧　楊法（BD4AAF）（205） 頻率計必學使用技巧　楊法（BD4AAF）（209） 射頻功率計必學使用技巧　楊法（BD4AAF）（212） 數位存儲示波器必學測量技巧　楊法（BD4AAF）（216） 信號發生器必學使用技巧　楊法（BD4AAF）（220） 火腿　AMATEUR RADIO 2018年業餘無線電臺設備大盤點　聆聽（224） 為YAESU　FT

-80C電臺製作專用資料盒 陳鐵石（BA2BA）　崔慶海（BD2CO） 宋琦（BG2AQJ）（231） 手持接收機新銳——ICOM　IC-R30使用測評 聆聽（234） 數字對講機百家爭鳴（上） ——歐訊新款DMR數字對講機　聆聽（237） 數字對講機百家爭鳴（下） ——歐訊新款DMR數字對講機KG-UVN1測評　聆聽（240） 國產業餘無線電車載對講機再進化 ——歐訊KG-UV980P使用測評　聆聽（243） 入門　START WITH 寫給初學者的FPGA　入門指南（7） CPU架構基礎知識　張文挺（247） 快速開發智慧家居系統（1） 打開/關閉電燈的Hello　World小程式 徐瑋（

250） 國產免費PCB　畫圖軟體立創EDA 從入門到實踐 入門篇　用立創EDA快速完成電路設計 郝以鵬（256） 開關電源設計（序） 開關電源行業現狀簡介　沈潔（258） 寫給初學者的FPGA　入門指南（8） 如何實現一個簡易CPU　張文挺（262） 開關電源設計（1） 開關電源的選型　沈潔（267） 國產免費PCB　畫圖軟體立創EDA 從入門到實踐 實戰篇　TP4056單節鋰電池充電器設計 郝以鵬（270） 快速開發智慧家居系統（2） 全面解析智慧控制盒的通信協議　徐瑋（274） 電子設備原型設計與實踐（1） 原型製作基礎　孫德慶（277） 電子設備原型設計與實踐（2） LED基礎知識　孫

德慶（282） 寫給初學者的FPGA　入門指南（9） 初步實現CPU模型　張文挺（288） 開關電源設計（2） 開關電源元器件的選型　沈潔（292） 快速開發智慧家居系統（3） 通過Internet遠端控制及訪問智慧控制盒　徐瑋（298） STM32　入門100 步（第8 步） 程式設計語言介紹　杜洋 洋桃電子（300） 國產免費PCB　畫圖軟體立創EDA 從入門到實踐 進階篇　使用立創EDA幫你提高電子設計效率 郝以鵬（304） CAD建模，SolidWorks和PDMS哪個更好用？　俞鈞楠（306） 電子設備原型設計與實踐（3） LED應用進階　孫德慶（309） 寫給初學者的FPGA　入門

指南（10） 實現簡易CPU模型資料路徑　張文挺（316） 開關電源設計（3） 開關電源變壓器的設計　沈潔（321） STM32　入門100 步（第9 步） C語言基礎知識（1）　杜洋 洋桃電子（330） 揭秘無線電（1） 身邊無處不在的無線電　楊偉峰 王楓（336） 快速開發智慧家居系統（4） 智慧家居燈光控制系統應用案例　徐瑋（340） 寫給初學者的FPGA　入門指南（11） 實現簡易CPU的控制單元　張文挺（345） 電子設備原型設計與實踐（4） PCB原理圖設計　孫德慶（350） 電路板生產過程大揭秘　徐瑋（360） 揭秘無線電（2） 無線電頻譜資源的巨大價值　楊偉峰 王楓（366）

開關電源設計（4） 開關電源的PCB設計　沈潔（368） STM32　入門100 步（第 10 步） C語言基礎知識（2）　杜洋 洋桃電子（372） 電子設備原型設計與實踐（5） PCB設計　孫德慶（378） 寫給初學者的FPGA　入門指南（12） 視頻輸出　張文挺（387） 快速開發智慧家居系統（5） DIY可遠端控制的智慧配電箱　徐瑋（391） 開關電源設計（5） 成本核算與總結　沈潔（397） STM32　入門100 步（第 11 步） C語言基礎知識（3）　杜洋 洋桃電子（402） 教育　EDUCATION 中國原創開源硬體——掌控板　為程式設計教育而生 周茂華（408） 製作“向日葵

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收音機（二）　陳漢燕 徐蜀（464） 收音機史話（五十四） 上海無線電四廠的電子管收音機（三）　陳漢燕 徐蜀（468） 20　世紀磁帶答錄機進化史（3） 便攜化的開盤磁帶電子管答錄機　田浩（472） 20　世紀磁帶答錄機進化史（4） 便攜化的開盤磁帶電晶體答錄機　田浩（476） 收音機史話（五十五） 上海無線電四廠的晶體管收音機（一）　陳漢燕 徐蜀（480） 20　世紀磁帶答錄機進化史（5） 高端大型開盤磁帶答錄機　田浩（483） 收音機史話（五十六） 上海無線電四廠的晶體管收音機（二）　陳漢燕 徐蜀（488） 收音機史話（五十七） 上海無線電四廠的晶體管收音機（三）　陳漢燕 徐蜀（492）

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應用於花卉種類辨識之卷積神經網路模型

為了解決向日葵下載的問題，作者許耀元 這樣論述：

每一代的卷積神經網路層數越來越深，參數量也越來越大，導致耗費的計算資源也跟著變多，因此訓練所花費的時間也會變長。我們參考了InceptionV1M-AlexNet[19]的模型設計方法，利用AlexNet結合InceptionV3所採用的三種Inception modules，來提出InceptionV3MA-AlexNet、InceptionV3MB-AlexNet以及InceptionV3MC-AlexNet 三個卷積神經網路模型。相較於深層卷積神經網路模型，可達到低層數和低參數量，因而降低了訓練所耗費的計算資源以及時間，並且提升了淺層卷積神經網路模型AlexNet的準確率。我們用來訓練

與驗證模型的花卉圖片是從Kaggle網站下載的Flowers數據集，包括雛菊、蒲公英、玫瑰、向日葵、鬱金香等5種不同種類的花。實驗結果顯示使用花卉數據集訓練我們提出的三種模型，在未經預訓練時的預測準確率分別為81.80%、82.73%和83.42%皆高於未預訓練AlexNet模型的81.34%。另外，我們參考EfficientNet 改變r(圖片解析度)以及w(通道寬度)的方法，應用到AlexNet以及我們提出的三種模型後重新訓練。當r為1.4倍時，InceptionV3MC-AlexNet在未預訓練模型中得到了最高的準確率83.39%。當r和w為1.4倍時，InceptionV3MB-Ale

xNet在未預訓練模型中得到了最高的準確率81.50%。為了縮短預訓練時間，我們從ImageNet ILSVRC2011數據集的1000個類別中，隨機挑選出200個類別來對四種卷積神經網路模型進行預訓練，InceptionV3MA-AlexNet得到了最高的預訓練準確率63.62%。當r與w為1.4倍時，InceptionV3MC-AlexNet得到了最高的預訓練準確率67.76%。四種模型經過預訓練後再使用花卉數據集訓練與驗證，由InceptionV3MC-AlexNet得到了最高的準確率86.97%，高於AlexNet的86.12%。當r為1.4倍時，InceptionV3MA-AlexN

et在預訓練模型中得到了最高的準確率88.28%。當r和w為1.4倍時，InceptionV3MA-AlexNet在預訓練模型中得到了最高的準確率89.59%。為了進一步提升花卉種類辨識準確率，不同於使用ImageNet-200，我們改使用ImageNet-1000的數據集來做模型預訓練。我們也改變了三種提出的卷積神經網路模型，進一步提出InceptionV3MA-AlexNet-V2、InceptionV3MB-AlexNet-V2、InceptionV3MC-AlexNet-V2，除了更動模組的位置外，並提升通道數來抓取更多的圖片特徵，以及使用全域平均池化層來降低卷積神經網路的參數量。In

ceptionV3MC-AlexNet在七種未預訓練卷積神經網路模型中得到了最高的準確率85.12%。我們參考AlexNet[3]的數據擴增方法再一次比較七種未預訓練模型，InceptionV3MA-AlexNet-V2得到了最高的準確率85.20%。考量時間花費及準確率結果，我們選擇InceptionV3MC-AlexNet-V2模型來進行ImageNet-1000的預訓練，預訓練準確率為50.47%。再使用花卉數據集訓練InceptionV3MC-AlexNet-V2預訓練模型得到準確率92.37%，而我們使用花卉數據集訓練AlexNet預訓練模型，只達到90.75%的準確率。