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另外網站Excel中如何把數字轉英文大寫 - iT 邦幫忙- iThome也說明：謝謝happyemail 的解答，不過我今天的事務較繁忙.得晚點再來試了.謝謝你. 登入發表回應. youshiao. iT邦研究生．13 年前. 8. 能不能把你的問題, 說得清楚一點.
這兩本書分別來自深智數位 和深智數位所出版 。
國立高雄科技大學 電腦與通訊工程系 魏清煌所指導 李曄豪的 HEVC畫面內預測之快速模式決策及基於紋理的編碼單元分割提早終止 （2018），提出英文大小寫轉換excel關鍵因素是什麼，來自於畫面內預測、提早跳過、提早終止、模式決策。
而第二篇論文國立高雄第一科技大學 電腦與通訊工程系碩士班 魏清煌所指導 石家豪的 擴大編碼區塊大小的基於顯著性之快速HEVC編碼單元分割決策 （2017），提出因為有 HEVC、4K UHD、梯度、畫面內預測、模式決策的重點而找出了 英文大小寫轉換excel的解答。
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Python操作Excel：最強入門邁向辦公室自動化之路 王者歸來
為了解決英文大小寫轉換excel 的問題，作者洪錦魁 這樣論述：
Python 操作 Excel ～最強入門邁向辦公室自動化之路～ 王者歸來 ★ 最短時間精通 Python + openpyxl + Pandas 操作 Excel ★ 全彩圖解 + 23 個主題 + 339 個程式實例 ★ 辦公室自動化輕鬆上手 這是一本講解用 Python 操作 Excel 工作表的入門書籍，也是目前市面上這方面知識最完整的書籍。 【step-by-step 帶你辦公室自動化！】 整本書從最基礎的活頁簿、工作表說起，逐漸邁入操作工作表、美化工作表、分析工作表資料、將資料以圖表表達，最後講解將 Excel 工作表存成 PDF，以達成未
來辦公室自動化的目的。 【最清楚、最貼心 Python／Excel 對照！】 本書內容另一個特色是在講解 openpyxl 模組或是 Pandas 模組時，會將相關的 Excel 視窗內容搭配說明，讓讀者了解程式設計各參數在 Excel 視窗所代表的真實意義。 完整解說必備知識： ● 【Python + openpyxl】操作 Excel ● 【Python + Pandas】進階分析 Excel數據 ● 辦公室複雜與日常的工作自動化 ● 從活頁簿說起 ● 詳解操作工作表 ● 使用與認識儲存格 ● 儲存格的保護 ● 將【Excel 函數庫】應
用在 Python 程式 ● 格式化工作表 ● 【條件式格式化工作表】與【凸顯主題】 ● 【色階】、【資料橫條】與【圖示集】 ● 資料驗證 ● 工作表列印 ● 工作表與影像操作 ● 資料篩選 ● 各類【2D 到 3D】專業圖表設計 ● 【Excel 工作表】與【CSV 文件】互相轉換 ● 【Pandas 入門】與【分析 Excel 工作表】 ● Pandas 建立【樞紐分析表】 ● 將 Excel 檔案轉成 PDF ● 程式範例超值下載！→ deepmind.com.tw
HEVC畫面內預測之快速模式決策及基於紋理的編碼單元分割提早終止
為了解決英文大小寫轉換excel 的問題，作者李曄豪 這樣論述：
高效率視頻編碼（HEVC）標準與其前身H.264 / AVC相比，提供了改進的壓縮性能。它採用高靈活度的四元樹編碼區塊分割，從而產生顯著的壓縮增益，然而，為了選擇最佳編碼單元（CU）大小，需要遍歷所有大小的每個編碼單元，且與H.264 / AVC的9種畫面內預測模式相比較，HEVC增加為35種畫面內預測模式來提高畫面內編碼性能，從而導致高計算複雜度。本論文提出一種兩階段粗略模式決策 (RMD) 快速畫面內預測模式決策，以及基於紋理的編碼單元分割提早終止。實驗結果顯示，我們提出的方法與 HEVC 參考軟體 HM16.20 的畫面內預測模式及最佳編碼樹單元之分割決策演算法比較，平均能節省 32.
24% 的編碼時間，並且僅有平均 2.746％ 的編碼位元率增加，以及平均 0.303dB 的重建視訊畫面品質損失。
OpenCV影像創意邁向AI視覺王者歸來(全彩印刷)
為了解決英文大小寫轉換excel 的問題，作者洪錦魁 這樣論述：
★★★★★ 國內作者【第一本】×【全彩印刷】×【AI視覺】書籍 ★★★★★ ★★★★★ 完整解說【影像創意】×【AI視覺】的實例 ★★★★★ ★★★★★【31個主題】＋【423個Python實例】★★★★★ 筆者在撰寫這本書除了採用當下最熱門的Python程式語言，同時採用2步驟說明： ◤函數數學原理解說◢ ◤套用OpenCV函數講解影像創意與AI視覺的實例◢ 當讀者遵循這些步驟學習時，相信所設計的物件就是一個帶有靈魂與智慧的程式碼了。這本書從影像原理開始說起，逐一解說從影像到AI視覺所需的完整知識，本書的主題內容如下： ☆ 完整解說操作OpenCV需要的Numpy
知識 ★ 影像讀取、輸出與儲存 ☆ 認識色彩空間、BGR、RGB、HSV ★ 建立藝術畫作 ☆ 建立靜態與動態影像，打破OpenCV限制建立中文字輸出函數 ★ 影像計算與影像的位元運算 ☆ 重複曝光技術 ★ 影像加密與解密 ☆ 閾值處理 ★ 數位情報員、深藏在影像的情報秘密 ☆ 數位浮水印、版權所有翻譯必究 ★ 影像幾何變換、翻轉、仿射、透視、重映射 ☆ 影像遮罩與影像濾波器 ★ 認識卷積 ☆ 認識與刪除影像雜質 ★ 數學形態學、腐蝕、膨脹、開運算、閉運算、禮帽運算、黑帽運算 ☆ 從影像梯度到內部圖形的邊緣偵測 ★ 影像金字塔
☆ 影像輪廓特徵與匹配 ★ 輪廓的擬合、凸包與幾何測試 ☆ 醫學應用器官影像的徵兆 ★ 霍夫變換(Hough Transform)與直線檢測 ☆ 無人車駕駛車道檢測技術 ★ 直方圖、增強影像對比度、修復太曝或太黑影像、去霧處理 ☆ 模板匹配、找尋距離最近的機場、找尋某區域高山數量 ★ 傅立葉變換的方法與意義、空間域與頻率域的切換，進行影像處理 ☆ 分水嶺演算法執行影像分割 ★ 前景影像擷取 ☆ 影像修復—搶救蒙娜麗莎的微笑 ★ 辨識手寫數字 ☆ OpenCV的攝影功能、活用拍照與錄影 ★ 應用OpenCV內建的哈爾(Haar)特徵階層式
分配器 ☆ 偵測人臉、身體、眼睛、貓臉、俄羅斯車牌 ★ 設計自己的哈爾偵測分配器，應用在偵測台灣汽車車牌 ☆ 人臉辨識原理與應用 ★ 執行車牌辨識
擴大編碼區塊大小的基於顯著性之快速HEVC編碼單元分割決策
為了解決英文大小寫轉換excel 的問題，作者石家豪 這樣論述：
HEVC 視訊壓縮標準在進行編碼時，在得到最佳編碼樹單元結構的過程中，使用位元率失真度成本函數當作判斷，選取成本最低的模式作為最佳編碼模式，因為每個模式都必須運算一次，需要對每一個區塊進行大量的運算與比較，所以編碼所需的計算複雜度是非常高的。因此本篇論文著重在利用人類眼睛對視訊畫面的視覺顯著度模式來替代原始的成本函數，以降低其計算複雜度，並跳過不必要的編碼單元的計算，可以加速分割編碼單元，並透過梯度資訊統計節省畫面內預測的 33 種角度方向預測模式決策之計算時間，和擴大編碼區塊大小可適用於超高解析度的 4K UHD 視訊編碼，以達到降低複雜度與減少編碼時間的目的。 實驗結果顯示，我們提出的方
法與 HEVC 參考軟體 HM16.9 原本的模式決策演算法比較，平均能節省 47.68% 的編碼時間，並且降低平均 2.43％ 的編碼位元率，僅損失了平均 0.163dB 的重建視訊畫面品質。