向量圖格式的問題，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

全格局使用PyTorch - 深度學習和圖神經網路 - 基礎篇

為了解決向量圖格式的問題，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 　

向量圖格式進入發燒排行的影片

機器學習姿態偵測向量圖形人物動畫應用

為了解決向量圖格式的問題，作者謝玉亭 這樣論述：

TensorFlowJS(TensorFlow.js) 庫裡其中的來自Mediapipe兩個模型(PoseNet、FaceMesh) ，通過網路攝影機在瀏覽器中實現了實時的動作監測。而Pose Animator 則使用計算機圖形技術中的骨骼動畫。融合PoseNet 和 FaceMesh 這兩個模型產生結果，應用於身體控制的交互式動畫中。而Pose Animator 的特色在於可讓設計師基於需求創造出角色，且角色圖檔格式為在設計界常用的向量圖格式(SVG)。最後藉由網路攝影機捕捉身體動作，讓SVG角色生動起來，猶如產生2維動畫。PoseNet 帶有幾個不同版本的模型，對應於 MobileNe

t v1 架構和 ResNet50 架構的差異。為了使 Pose Animator 應用於移動裝置，選擇加載基於 MobileNetV1 一種流線型架構。使用深度可分離卷積 (depthwise separable convolu-tions) 構建輕型深度學習網絡，該模型架構優點為更快更小，代價是精度較低。可以從圖像中估計單個姿勢或多個姿勢。FaceMesh 是一個輕量包，只有大約 3MB 的權重值。即使在移動設備上也能實時對468個 3維臉部地標進行估算。它採用機器學習來推斷3維面部表面，只需要一個攝像頭輸入，而不需要專用的深度傳感器，提供對實時體驗至關重要的實時性能。在實際操作Pose

Animator線上版本發現以下問題:(1)可供選擇的角色不多。(2)Scroobly.com 在線網頁畫圖模式是藉由操作設備(例如，滑鼠)作圖。此法容易受限於設備，不易製作細緻的角色。(3)使用者若為無美術背景，較難勾勒出較具美感的角色人物。(4)向量圖為廣泛使用的圖檔類型，能否直接使用現有的角色向量圖。本論文提出兩種方法克服上述問題:第一種為在作者提供的骨骼(Skeleton)上直接拉圖勾勒製造出角色的拉圖勾勒法，第二種為拆解現有的角色向量圖再造的拼圖法。兩者皆為先利用線上SVG編輯器先匯入作者提供的骨骼(Skeleton)向量圖。拉圖勾勒法則利用拉圖形路徑方式放置在對應的骨骼向量圖位置，

而拼圖法為再次匯入現有的角色向量圖並經過拆解後，可移動軀幹、四肢、臉部輪廓到對應的骨骼向量圖位置。最終結果，拉圖勾勒法對於美術技巧薄弱的使用者使用上較為有利。只需操作工具拉出簡易的矩陣圖形拼接出角色，並有對應到正確的骨骼位置，即可產出較細緻的角色，此法對於一些後台網站，可以讓用戶自創後台客服，增添些應用趣味。至於拼圖法則適用於擁有基本美術技巧者，且若再利用其他管道獲取人物角色向量圖，將可以更快製造出更生動精細的角色。此技術適合一些需要吸引流量的前台網站更快打造出更具互動性的客服角色或是與線上廣告技術結合，提升用戶停留時間，潛在轉換率提高帶來的則是潛在成交率提升。

計量經濟學：理論、觀念與應用(二版)

為了解決向量圖格式的問題，作者周賓凰 這樣論述：

　　本書分四大部分：第一部分介紹計量經濟學的統計與線性代數基礎；第二部分介紹基礎的線性迴歸模型；第三部分介紹進階的議題與模型；第四部分則介紹如何撰寫實證研究論文。 　　從理論、觀念與實際應用三個方面介紹計量經濟學。相對於多數計量經濟學教科書的艱澀難懂，本書從根本的角度，解說多數理論與概念背後的意涵。本書的另一特色是從整個實證研究的步驟，說明如何將計量經濟學的方法應用在實證上。