檔案格式轉換的問題，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

數據可視化：從小白到數據工程師的成長之路

為了解決檔案格式轉換的問題，作者劉英華 這樣論述：

掌握數據視覺化技術是未來工作和學習的必備能力，是展示理念和成果的重要手段。閱讀並完成本書的實踐，你將快速地學會數據獲取、清洗、分析、視覺化及發佈的完整流程。本書以豐富的實踐案例解析數據視覺化的製作理念和具體方法，緊密圍繞當前數據視覺化領域的實際需求，全面介紹數據視覺化的概念和技巧。 本書包含基礎知識、數據獲取、數據清洗、數據分析、視覺化基礎和原則、數據視覺化工具和視覺化作品發佈等內容，基於具體案例多角度啟發和引導讀者的創新思維，增強讀者對抽象數據的把握及綜合視覺化能力的提升。本書內容通俗易懂，簡明實用，配套的教學輔助資料可免費下載。本書適合零程式設計基礎的數據視覺化從業者和高校師生閱讀，有一

定工作經驗的數據視覺化工程師也可以從本書中學到大量實用的技能。 劉英華 中國社會科學院大學副教授，國家自然基金《基於大規模複雜結構知識庫的知識發現機理、模型與演算法研究》、國家自然基金《基於多關係的模糊認知圖挖掘模型、算法與評價機制研究》項目的主要參與人員。 第1章 基礎知識 1 1．1 模擬和數位化 1 1．2 數模轉換 1 1．3 進制 2 1．4 存儲單位 3 1．5 網際網路 3 1．6 位址和協議 4 1．7 功能變數名稱和網域名稱系統 6 1．8 網路速率 6 1．9 數據視覺化 7 小結 7 習題1 7 第2章 資料獲取 8 2．1 知

識共用授權合約 8 2．2 搜索數據 9 2．2．1 搜尋引擎 10 2．2．2 流覽器 11 2．2．3 搜索指令 11 2．3 主動公開的數據 15 2．3．1 我國政府資料 15 2．3．2 國際組織資料 17 2．3．3 科研機構及協力廠商資料公司 17 2．4 依申請公開數據 17 2．5 數據眾包 18 2．6 抓取工具 18 2．6．1 import．io工具 20 2．6．2 Octoparse工具 23 2．7 Python基礎 33 2．7．1 環境配置 33 2．7．2 第一個Python程式 35 2．7．3 變數和運算子 36 2．7．4 條件陳述式 43 2．7．5

迴圈語句 45 2．7．6 輸入和輸出 48 2．7．7 文件的讀/寫 49 2．8 Beautiful Soup庫 51 2．8．1 安裝Beautiful Soup 51 2．8．2 使用Beautiful Soup抓取網頁數據 52 2．9 圖片的獲取 56 2．9．1 常用的圖片編輯軟體 56 2．9．2 圖片檔案類型 57 2．9．3 圖片檔的保存 58 2．10 音訊的獲取 59 2．10．1 常用的音訊編輯軟體 60 2．10．2 音訊檔案類型及保存 61 2．11 視頻的獲取 62 2．11．1 常用的視頻編輯軟體 62 2．11．2 視頻檔案類型 63 2．11．3 視頻檔

的保存 63 2．12 資料格式轉換 64 2．12．1 數位圖片的格式轉換 65 2．12．2 數位音訊的格式轉換 67 2．12．3 數位視訊的格式轉換 68 2．12．4 檔案格式轉換 68 2．12．5 可機讀數據 70 小結 70 習題2 70 第3章 數據清洗 71 3．1 Jupyter Notebook 71 3．1．1 安裝Jupyter Notebook 72 3．1．2 啟動、關閉notebook伺服器 72 3．1．3 保存notebook 75 3．2 Pandas包 75 3．2．1 系列（Series） 75 3．2．2 數據幀（DataFrame） 78 3．

3 清洗缺失值 80 3．3．1 檢查缺失值 80 3．3．2 刪除含缺失值的行或列 82 3．3．3 填充缺失值 82 3．4 清洗格式內容 84 3．4．1 刪除字串中的空格 84 3．4．2 大小寫轉換 85 3．4．3 規範資料格式 87 3．4．4 字元型資料判斷 87 3．5 清洗邏輯錯誤 88 3．5．1 刪除重複記錄 88 3．5．2 替換不合理值 89 3．6 刪除非需求資料 90 3．6．1 刪除非需求行 90 3．6．2 刪除非需求列 90 3．7 分組、合併和保存 91 3．7．1 分組 91 3．7．2 資料合併 92 3．7．3 保存結果 96 3．8 數據清洗案例

97 3．8．1 案例1 97 3．8．2 案例2 102 小結 104 習題3 104 第4章 資料分析 105 4．1 資料定位 105 4．1．1 瞭解基本資料 105 4．1．2 使用[ ]定位 107 4．1．3 使用loc[ ]定位 108 4．1．4 使用iloc[ ]定位 110 4．1．5 使用iat[ ]定位 112 4．2 條件篩選和排序資料 113 4．2．1 條件篩選 113 4．2．2 排序和排名 117 4．3 資料的描述性分析 121 4．3．1 describe( )方法 121 4．3．2 眾數、均值和中位數 123 4．3．3 數據重塑 124 4．3

．4 相關性計算 131 小結 132 習題4 132 第5章 視覺化基礎和原則 133 5．1 圖表 135 5．1．1 圖表的種類 135 5．1．2 圖表設計原則 142 5．2 色彩暗示 152 5．2．1 色調 152 5．2．2 明度 153 5．2．3 飽和度 154 5．2．4 色彩暗示的綜合運用 155 5．3 圖表視覺化原則 156 5．3．1 “第一眼”原則 156 5．3．2 資料不是敵人 157 5．3．3 刪減無關的元素 157 5．3．4 慎用3D圖表 159 5．3．5 視覺暗示的使用 160 5．3．6 整體變個體 161 5．3．7 交互圖表原則 162

5．3．8 顯示上下文 164 5．4 圖表視覺化的失敗案例 165 5．5 設計排版原則 168 5．5．1 順序 168 5．5．2 標注 171 5．5．3 動畫效果 171 5．5．4 分組 173 5．5．5 賦形 173 小結 174 習題5 175 第6章 資料視覺化工具 176 6．1 資訊圖製作工具 176 6．2 視覺化工具Gapminder 179 6．3 視覺化工具DataWrapper 181 6．4 視覺化工具Gephi 188 6．5 視覺化工具QGIS 194 6．6 視覺化工具ECharts 201 6．6．1 五分鐘上手ECharts 201 6．6．2

第一個ECharts作品 202 6．6．3 使用ECharts主題 206 6．7 視覺化工具Tableau 207 6．7．1 安裝和簡介 208 6．7．2 連接資料 209 6．7．3 工作表 209 6．7．4 儀錶板 210 6．7．5 故事 211 6．7．6 保存和匯出 211 6．8 用Python和R實現視覺化 215 小結 217 習題6 218 第7章 視覺化作品發佈 219 7．1 網路基礎知識 219 7．2 HTML5基礎 220 7．2．1 HTML文檔 220 7．2．2 HTML常用標籤 221 7．3 CSS3基礎 225 7．3．1 內部CSS 225

7．3．2 外部CSS 228 7．4 JavaScript基礎 229 7．4．1 直接嵌入HTML使用 230 7．4．2 在HTML中調用 230 7．5 Web應用框架和範本 231 7．5．1 Web應用框架 231 7．5．2 Web範本 233 小 結 234 習 題 7 234 附錄A 資料視覺化作品 235 附錄B 配套教學資源二維碼 237 參考文獻 238

檔案格式轉換進入發燒排行的影片

整合SLAM與BIM於水理數值模擬之研究-以筏子溪水岸廊道為例

為了解決檔案格式轉換的問題，作者李仁翔 這樣論述：

Building Information Model(BIM)多使用於建築營造產業在執行全生命週期應用成熟，2016年台灣政府全面導入擴展至鐵道、橋梁、水保等，發現水利少使用；數值模型將設計、施工、維運融入目標使用管理，以水理分析及BIM串聯水利工程延續。數值模式計算機技術成熟，計算流體力學軟體具備參數控制，運用在沖刷、動床及疏砂等，從邊緣模型控制水理因子模擬分析流場水位、福祿數及速度梯度；本研究將BIM導入河段渠道透過邊界條件進行數值模擬，提出四個模組-1.SLAM、2.BIM、3.CFD及 4.ANSYS進行整合。以筏子溪水岸廊道，組成左岸河堤、水防道路、臨水平台、迎賓水岸空間、右岸河堤

、草本高灘地及沙洲，以重現期距100年洪峰流量計畫洪水位演算，將本研究水理研究分壁模分析及流態分析，前項提出河段三級警戒極限洪水高度，以10年保護與25年不溢堤發現步道於前項即有浸淹可能；後項發現黏滯力與流場慣性力影響造成樣本因模擬模型發現兩邊沖刷讓河道突然緊縮影響左右河岸。四個模式解決水理分析，工程管理至使用維護連接全生命週期。本研究模式結論如下：(1) BIM技術整合導入三維水理模擬可行性，在檔案格式轉換、網格建立及邊界條件設定尤其重要。(2)SLAM建立避免模塊分割太多需注意重疊率，河道因細節多需補足資料，將模型析離至BIM內。(3)BIM在Revit模型不易對應水利項目以結構模型對應於

元件，將模型內「類型性質」以識別資料紀錄。(4)CFD壁模分析後以邊緣網格及數值控制模擬經迭代進行收斂，整合後使3D模擬更符合現況。(5)Ansys與BIM因平台限制在幾何結構與網格技術須克服，將BIM轉換後產生網格進行條件設置至求解與展示。河道內水岸廊道探討因多探討親水及環境營造，以綜合流程將BIM與水利研究串聯研究，本研究以BIM與SLAM轉換至水理數值模型，針對河工構造物以數值網格化進行液面及流態分析，透過BIM 4D管理提供後者以工程生命週期延續空間管理；將BIM工程結構與SLAM地形細緻網格整合是惟在傳統水理分析多將網格簡化模擬差異，本研究提出將模型持續延續至後續全生命週期之目的，研

究主以資訊系統的貢獻做各模式整合，不以物理上意義模擬做要求，貢獻旨為發展水利數值工具。

超圖解 Python 程式設計入門

為了解決檔案格式轉換的問題，作者趙英傑 這樣論述：

　　學習程式語言最怕枯燥語法、不知道可以用在哪？本書就以實務專案帶出基本語法, 並且透過超圖解的方式, 讓初學者能夠看得懂、學得會 Python 程式語言, 在邊學邊做中體驗 Python 的用途。書中各章會完成豐富多元的專案, 包括自製檔案同步備份軟體、YouTube 影片自動下載器、多媒體檔案格式轉換工具、商品詢價網路爬蟲、Google 試算表自動化程式、使用 Flask 快速建置網站、運用資料庫設計網路留言板、LINE 聊天機器人、LINE 線上報修系統、圖檔自動合成浮水印、圖檔縮圖產生器、即時人臉偵測及人臉辨識等等, 附錄並將 Python 從電腦延伸到物聯網領域,

整合嵌入式系統環境設計 LINE 家電控制、刷臉門禁系統, 透過這樣的方式, 讓讀者在實際應用中學會 Python 程式語言。　 本書特色 　　□ 超圖解程式語法、人人都能看得懂 　　□ 實用專案邊做邊學、擺脫枯燥語法 　　□ 豐富多元應用、動手實作十數個專案

以深度學習之物件偵測法建立產線自動瑕疵偵測系統-以M公司為例

為了解決檔案格式轉換的問題，作者侯宇哲 這樣論述：

在生產過程中，不論科技業或是傳統製造業一定會有成品或半成品的檢驗站，在製造業中產品的檢驗大多依賴人工，以視覺、觸覺或是儀器來測量產品是否有瑕疵，但人工的缺點是人會疲勞，當疲勞時專注力與判斷力容易下降，就會發生漏檢，因而影響產品之良率，嚴重的話可能會影響公司的商譽。現今科技業面對此問題大多使用以傳統電腦視覺法建立的瑕疵辨識系統來取代人工，但這種系統往往設置成本高，而高設置成本更是讓大多製造業望之卻步。以人工智慧深度學習為基礎來進行影像辨識則可以減少以上提到的問題，不需要高昂的精密鏡頭，或是特殊光源的打光，並且隨著資料的累積，系統的準確度也會隨之上升，並且系統彈性高，不需要因為檢驗產品的更換而更

換鏡頭或光源，只需要更換相對應的模型即可。物件偵測法在大物件上的辨識率很高，但是在小物件上容易出現overfitting，因此如果需要便是的物件太小，容易出現辨識率下降或是辨識失敗的問題出現，此為物件偵測一大缺點。本次研究提出一種二階段之物件偵測演算法，來建立一個自動瑕疵偵測系統，利用兩階段的方式來對影像進行辨識，減少模型overfitting的機率，提高小物件之辨識率。利用此系統來輔助人工的檢測，以降低人工的疲勞，進而降低漏檢率以及減少不必要的人力成本。此作法與傳統電腦視覺最大的差異在於設置成本低並且系統彈性高，讓產業能夠以低成本架設此系統，以降低人力成本支出。