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這兩本書分別來自電子工業出版社 和大展所出版 。
國立臺北科技大學 自動化科技研究所 林顯易所指導 黃于哲的 影像學習方法用於機器人書法 （2013），提出繁體練字帖下載關鍵因素是什麼，來自於機器人書法、筆畫順序、視覺學習、細骨架化、直線偵測、霍夫轉換、高斯混合模型、高斯混合回歸、支持向量機。
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瘋狂Android講義（第2版）
為了解決繁體練字帖下載 的問題，作者李剛 這樣論述：
移動互聯網已經成為當今世界發展最快、市場潛力最大、前景最誘人的業務，而Android則是移動互聯網上市場占有率最高的平台（已遠超iOS，最新統計數據：Android占53.7%，iOS占35%）；與此同時，Android應用選擇了Java作為其開發語言，這對於Java來說也是一次極好的機會。《瘋狂Android講義(第2版)》是《瘋狂Android講義》的第2版。《瘋狂Android講義(第2版)》基於最新的Android 4.2，Android SDK、ADT都基於Android 4.2，書中每個案例、每個截圖都全面升級到Android 4.2。《瘋狂Android講義(
第2版)》全面地介紹了Android應用開發的相關知識，《瘋狂Android講義(第2版)》內容覆蓋了Android用戶界面編程、Android四大組件、Android資源訪問、圖形/圖像處理、事件處理機制、Android輸入/輸出處理、音頻/視頻多媒體應用開發、OpenGL與3D應用開發、網絡通信編程、Android平台的Web Service、傳感器應用開發、GPS應用開發、Google Map服務等。《瘋狂Android講義(第2版)》並不局限於介紹Android編程的各種理論知識，而是從「項目驅動」的角度來講授理論。《瘋狂Android講義(第2版)》一共包括近百個實例，這些示范性的實
例既可幫讀者更好地理解各知識點在實際開發中的應用，也可供讀者在實際開發時作為參考、拿來就用。《瘋狂Android講義(第2版)》最后還提供了兩個實用的案例：瘋狂連連看和電子拍賣系統Android客戶端，具有極高的參考價值。《瘋狂Android講義(第2版)》提供了配套的答疑網站，如果讀者在閱讀《瘋狂Android講義(第2版)》時遇到技術問題，可以登錄瘋狂Java聯盟發帖，筆者將會及時予以解答。《瘋狂Android講義(第2版)》適合有一定Java編程基礎的讀者。如果讀者已熟練掌握Java編程語法並具有一定圖形界面編程經驗，閱讀《瘋狂Android講義(第2版)》將十分合適。否則，閱讀《瘋狂A
ndroid講義(第2版)》之前建議先認真閱讀瘋狂Java體系之《瘋狂Java講義》。李剛，從事10多年的Java EE應用開發，現任瘋狂軟件教育中心教學總監。瘋狂Java實訓營創始人，瘋狂Java體系圖書作者。曾任LITEON公司J2EE技術主管，負責該公司的企業信息化平台的架構設計。51CTO專家門診特邀嘉賓。曾任廣州電信、廣東龍泉科技等公司的技術培訓導師，廣東技術師范學院計算機科學系的兼職副教授。培訓的學生已在華為、IBM、阿里軟件、網易、電信盈科等名企就職。國內著名高端IT技術作家，已出版《瘋狂Java講義》、《瘋狂Android講義》、《輕量級Java EE企業應用實戰》、《瘋狂Aj
ax講義》、《瘋狂XML講義》、《經典Java EE企業應用實戰》、《瘋狂HTML 5/CSS 3/JavaScript講義》、《Struts 2.x權威指南》等著作。其中瘋狂Java體系圖書均已得到廣泛的市場認同，多次重印成為超級暢銷書，並被多所「985」「211」院校選作教材。部分圖書已被翻譯成繁體中文版、授權到台灣地區。
影像學習方法用於機器人書法
為了解決繁體練字帖下載 的問題，作者黃于哲 這樣論述：
本論文介紹一種通過機器視覺學習(Visual Machine Learning)從文字影像中讀取該國字的書法順序，再由機器人自動書寫出同樣字體型態的書法字。研究對象為影像文字筆順辨識及機器人書法臨摹(帖)，方法包括(1)筆劃順序的辨識與(2)筆劃型態的學習。相較於先前機器人書法系統的重點在於用筆觸參數來控制毛筆軌跡方向及壓力，筆劃順序及字體大小則由資料庫給定而非經學習所得。基於此，本論文對於(1)筆劃順序辨識部分，先透過光學辨識(Optical Character Recognition)辨識出該中文字，然後處理圖像細骨化(Skeletonize)與霍夫線變換(Hough Transfo
rm Line)，得到影像上的所有可能筆劃，再利用內建筆劃順序的標準字型資料庫建立支持向量機(Support Vector Machine)，歸類出此圖形文字與資料庫標準字型的相同筆劃，進而得到該圖形文字所有筆劃順序，最後使用分裂與合併(Ramer-Douglas-Peucker)演算法把每一筆劃中的數個霍夫線轉換成一筆劃。部分無法辨識的筆劃所採用的方法是建議將從未辨識配對的筆劃群中，重新建立分類學習機制以獲得最佳結果，若有長度太短的線段將視為雜訊而捨棄。(2)筆劃型態的學習的部分，為了使機器手臂書寫相似書法文字，本文運用「藏鋒」觀念來控制筆尖，以永字八法的基本書寫方式對每一筆畫進行筆劃型態的
學習，書寫出自然的國字書法文字。筆劃型態中永字八法的基本寫作，是以人類透過筆觸設備(Haptic Device)來教導機器人，人類示範的多次筆劃軌跡使用高斯混合回歸 (Gaussian Mixture Regression) 演算法來找到代表性的筆劃軌跡。本文用兩個著名的國字「國」和「龍」與Staubli 公司型號TX40 機器手臂驗證本論文所提出的方法，實驗結果說明對其手寫文字影像進行筆順辨識時成功率達95.8%與90.3%。且兩個字的筆劃型態類似於永字八法的楷書體書法型態。
自然太極拳81式
為了解決繁體練字帖下載 的問題，作者祝大彤、薛秀英 這樣論述：
自然太極拳循太極拳的運動規律和運行軌跡，自然道法，拳之規範，拳法輕靈，用意不用力，在陰陽變化中，循弧形線，如行雲流水，鬆柔動態運行，以健體強身，祛病益壽。