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全格局使用PyTorch - 深度學習和圖神經網路 - 基礎篇

為了解決數學學習單下載的問題，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 　

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國小六年級學童理解監控與多文本閱讀理解的關係

為了解決數學學習單下載的問題，作者朱容嫺 這樣論述：

　　多文本閱讀為生活中常見的閱讀任務之一，為完成此任務讀者需要在不同文本間整合訊息進而獲得整體的理解，而在這樣的歷程裡讀者對於理解的監控應有其重要性。本研究主要目的即在探討國小六年級學童理解監控與多文本閱讀理解的現況與性別差異、並檢視理解監控與多文本閱讀理解的關係。研究對象為屏東縣四所國小六年級學童共177人，分別以團體施測的方式實施理解監控測驗及多文本主題先備知識測驗，再進行多文本閱讀理解測驗。將所得資料以描述性統計、獨立樣本t檢定、Hotelling’s T2考驗、皮爾森積差相關分析及階層迴歸分析等統計方法進行處理。　　根據資料分析結果，本研究的主要發現如下：一、國小六年級學童理解監控的

整體表現以及偵測外部不一致錯誤和內部不一致錯誤偵測的表現皆為中等程度，偵測詞彙錯誤的表現則略低。二、國小六年級學童多文本閱讀理解的整體表現和各理解向度的表現皆為中等程度。三、不同性別的國小六年級學童在理解監控和多文本閱讀理解上皆無顯著差異。四、國小六年級學童的理解監控總分、偵測不同錯誤類別與多文本閱讀理解總分間有顯著的正相關；理解監控總分、偵測不同錯誤類別與多文本理解各向度間，也都呈顯著的正相關。五、排除性別和先備知識後，理解監控整體表現對多文本閱讀理解整體有顯著的預測力，可解釋多文本閱讀理解10%的變異量；理解監控整體表現對多文本閱讀各理解向度也都有顯著的預測力，可以解釋的變異量介於3% -

7%之間。六、排除性別和先備知識後，理解監控之詞彙錯誤、內部不一致、外部不一致三項錯誤類別可顯著聯合預測多文本閱讀理解的整體表現，可解釋13%的變異量；其中只有偵測內部不一致對多文本閱讀理解整體表現有顯著的預測力。七、排除性別和先備知識後，同時投入理解監控之詞彙錯誤、內部不一致、外部不一致三項錯誤類別，結果皆可顯著預測多文本閱讀理解「提取訊息」、「概化訊息」、「解釋訊息」、「文本內整合」、和「跨文本整合」等向度，可解釋的變異量分別為 9%、6%、8%、5%和6%。然而只有偵測內部不一致錯誤可顯著預測提取訊息和解釋訊息二向度的表現，在對概化訊息、文本內整合及跨文本整合向度的預測上，偵測三項錯誤

類別皆無顯著的個別預測力。

只要一行指令!FFmpeg應用開發完全攻略

為了解決數學學習單下載的問題，作者殷汶杰 這樣論述：

　　★FFmpeg 繁體中文全球第 1 本 　　★最完整 Know-How 與應用開發完全攻略！   　　【Video Makers 經常遇到的困難】： 　　「常常到處找工具網站，整個 PC 中充滿了各種僅支援單一功能的軟體」 　　「檢舉魔人 —— 常常需要剪接行車記錄器的檔案」 　　「TikTok 的玩家 —— 常常要修改短影音」 　　「YouTuber —— 更需要強大的剪片軟體」   　　►►►【FFmpeg】就是 Video Makers 的救星！ 　　FFmpeg 一行指令就能做到影音的轉檔、合併、分割、擷取、下載、串流存檔，你沒有看錯，一行指令就可以搞定上面所有的工作！連早期的

YouTube 都靠 FFmpeg，因此你需要一本輕鬆上手的 FFmpeg 指南！   　　Ch01-06 影音技術的基礎知識 　　講解影音編碼與解碼標準、媒體容器的封裝格式、網路流媒體協定簡介   　　Ch07-09 命令列工具 FFmpeg／FFprobe／FFplay 的使用方法 　　解析命令列工具在建立測試環境、建構測試用例、排查系統 Bug 時常常發揮重要作用 → 掌握 FFmpeg 命令列工具的使用方法，就能在實際工作中有效提升工作效率！   　　Ch10-15 FFmpegSDK 編解碼的使用方法／封裝與解封裝／媒體資訊編輯 　　實際的企業影音 project 中，通常呼叫 F

Fmpeg 相關的 API 而非使用命令列工具的方式實現最基本的功能，因此該部分內容具有較強的實踐意義，推薦所有讀者閱讀並多加實踐。本部分的程式碼來自於 FFmpeg官方範例程式碼，由筆者精心改編，穩定性高，且更易於理解。   本書特色   　　►►► 從影音原理解析到 FFmpeg 應用開發，邁向影音開發達人之路！ 　　● 從原理說起，讓你先對影音資料有最完整的認識 　　● 了解組成影音的像素／顏色／位元深寬度／解析度／H.264／H.265 　　● MP3／AAC／FLV／MP4／AVI／MPEG…等數不完的格式分析介紹  　　● 串流媒體網路原理詳解：ISO → TCP/IP → Str

eaming 　　● 了解組成影音的取樣率／波長／頻率／位元數／音色 　　● FFplay／FFprobe／FFmpeg：一行指令就搞定轉檔、剪接、合併、截圖、編碼 　　● CPU/GPU硬解軟解原理以及濾鏡的介紹  　　● NGINX 的 RTMP／HLS／HTTP-FLV 串流媒體伺服器 　　● 完整的 FFmpeg SDK 在各種語言中的應用及程式範例 　　● FFmpeg SDK 完成音訊、影片的編解碼、打包拆包、濾鏡、採樣 　　● 範例 code 超值下載：deepmind.com.tw

即時回饋系統對國小二年級在數學的學習成效之研究-以「1000以內的數」單元為例

為了解決數學學習單下載的問題，作者邱佩盈 這樣論述：

本研究主要目的在探討使用Kahoot！即時回饋系統融入國小二年級數學後，對學生的學習成就及學習態度之影響，並進一步針對數學學習低成就學童做半結構式晤談，瞭解數學學習低成就學童在接受Kahoot！即時回饋系統融入課程之後的感受。本研究採質量並重的設計進行，研究者以國小二年級110學年度下學期第一單元「1000以內的數」為本實驗教學之單元。研究採準實驗設計中之不等組前後測設計，以台中市某國小二年級兩班學生為研究對象，分為實驗組22人與對照組21人，分別以「使用Kahoot！即時回饋系統融入教學模式」及「傳統講述教學模式」進行兩週共8堂課之教學實驗，再以「數學學習成就測驗」、「數學學習態度量表」為

研究工具，使用SPSS28.0統計軟體進行量化分析，並對實驗組班級中數學學習低成就學童共4名做半結構式晤談，以此做為此研究之質性資料。研究結果如下：一、 接受即時回饋系統Kahoot！融入教學，可以提升學生之數學學習成就。二、 接受即時回饋系統Kahoot！融入教學，可以提升學生之數學學習態度。三、 數學學習低成就學童對於即時回饋系統Kahoot！融入教學有較佳的學習感受與評價。