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網頁自動填入的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦曹永忠,許智誠,蔡英德寫的 工業流程控制系統開發(流程雲端化-自動化條碼掃描驗收) 和曹永忠,許智誠,蔡英德,吳佳駿的 Ameba程式設計(物聯網基礎篇)都 可以從中找到所需的評價。

另外網站打開網頁自動填表 - 壹讀也說明:這裡介紹一個軟體,只要打開設置的網址就可以自動填寫表單並且提交,本文就隨便找了一個網頁進行講解。 · 隨後點擊自動控制下拉框中的項目管理, · 滑鼠右鍵 ...

這兩本書分別來自崧燁文化 和崧燁文化所出版 。

朝陽科技大學 營建工程系 王琨淇所指導 趙子綺的 結合BIM與AR技術輔助工程4D進度模擬與職安檢視 (2021),提出網頁自動填入關鍵因素是什麼,來自於建築資訊模型、擴增實境、4D進度模擬、職安管理。

而第二篇論文國立臺北科技大學 資訊工程系 陳偉凱、尤信程所指導 邱楹傑的 改進動作設計以提升代理人爬行網頁應用程式之效率 (2019),提出因為有 深度學習、深度強化學習、DQN、PPO2、網頁爬蟲器、自動化測試、程式碼覆蓋率的重點而找出了 網頁自動填入的解答。

最後網站Chrome 自動填入帳號密碼如何關閉開啟?怎麼刪除填 ... - 科技兔則補充:▽Chrome 的自動填入紀錄功能是指,當你在某個網頁上輸入帳號密碼時,Chrome 會跳出一個是否要儲存密碼的視窗,如果你按儲存,下次你要再登入的話,Chrome 就會顯示之前 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了網頁自動填入,大家也想知道這些:

工業流程控制系統開發(流程雲端化-自動化條碼掃描驗收)

為了解決網頁自動填入的問題,作者曹永忠,許智誠,蔡英德 這樣論述:

  在工業流程控制系統開發中,我們可以發現,產品驗收往往是最難自動化的一環,雖然產品與產品包裝大多以應用條碼在生產流程上的控制,但是驗收中掃描生產產品的條碼,大多仍在作業元手動掃描,本書就是要使用工業級的條碼掃描模組,透過開發板的連接後,將驗收資料自動上傳到雲端。   本書為工業流程控制系統開發之流程雲端化的開發書籍,主要介紹流程自動化的一環,驗收自動化,雖然在台灣,許許多多的工廠,雖然大量使用電腦資訊科技,但是生產線上的驗收或出貨控制,許多工廠雖然已經大量使用條碼、RFID、甚至是QR Code…等等,但是在最終出貨處,仍有許多工廠還在仍然採用人工掃描出貨產品的條碼等,

來做為出貨的憑據。   如果我們使用目前當紅的Ameba RTL 8195開發板,透過它擅長的Wifi通訊功能,結合RS232通訊模組,我們就可以使用市售的條碼掃描模組,並使用RS232等工業通訊方式的來取得條碼內容,如此一來我們就可以使用網際網路或物聯網的方式:如網頁瀏覽器、APPs手機應用程式等方式,立即顯示出貨情形,並且透過網頁方式,居於遠端的管理者或客戶,也可以使用行動裝置查看出貨情形,對於工業上開發與發展,也算一個貢獻。   流程自動化一向是產業升級不二法門,生產過程資訊雲端化更是目前產業重要趨勢,本書將生產中最後一道關卡進行雲端化,僅是一個效益較可見的範例,最後期望讀者在閱讀之

後可以將其功能進階到工業4.0上更實務的應用。   

結合BIM與AR技術輔助工程4D進度模擬與職安檢視

為了解決網頁自動填入的問題,作者趙子綺 這樣論述:

目錄摘要 IAbstract II誌謝 III第一章 緒論 11.1 研究背景與動機 11.2 研究問題 21.3 研究目的 31.4 研究範圍與限制 31.5 研究流程 41.6 論文章節架構 6第二章 文獻回顧 72.1 擴增實境(AR) 72.2 AR於營造業之應用 82.3 整合BIM與AR之4D進度模擬 112.4 AR運用於職安管理 142.5 小結 19第三章 系統開發 203.1 BIM模型與資料庫連結 223.1.1 建置BIM模型 223.1.2 添加BIM元件資訊 223.1.3 BIM模型資訊之資料庫建立 253.2 A

R應用程式開發 323.2.1 於Vuforia Engine開發網頁設定開發圖像標記式AR應用程式所須之授權碼及目標圖像資料庫 333.2.2 使用Vuforia Engine外掛程式於Unity3D開發圖像標記式AR應用程式 343.3 AR與4D進度模擬 393.3.1 結合進度條與進度作業資訊 403.3.2 AR結合進度條與BIM模型 493.3.3 AR結合BIM模型資訊視窗 533.4 4D施工危害檢視 55第四章 案例實測 594.1 案例介紹 594.2 BIM模型與資料庫連結 594.2.1 建置BIM模型 594.2.2 添加BIM元件資訊 6

04.2.3 BIM模型資訊之資料庫建立 624.3 AR應用程式開發 764.3.1 於Vuforia Engine開發網頁設定開發圖像標記式AR應用程式所須之授權碼及目標圖像資料庫 774.3.2 使用Unity3D開發圖像標記式AR應用程式 804.4 AR與4D進度模擬 824.4.1 結合進度條與進度作業資訊 834.4.2 AR結合進度條與BIM模型 854.4.3 AR結合BIM模型資訊視窗 884.5 4D施工危害檢視 89第五章 討論 995.1 研究差異 995.2 傳統4D進度模擬與AR結合4D進度模擬之差異 100第六章 結論與後續研究建議

1076.1 結論 1076.2 貢獻 1076.3 後續研究建議 108參考文獻 109 表目錄表3.1、BIM模型資訊連結之軟體用途說明表 25表3.2、各類型元件常用之元件資訊列表 54表4.1、「2FL混凝土澆置及養護(5000PSI)」之施工危害檢視關卡內容 92表4.2、「鋼構及外牆屋面板工程」之施工危害檢視關卡內容 94表4.3、「造型格柵、鋁板、欄杆玻璃安裝」之施工危害檢視關卡內容 97表5.1、研究之研究目的及程式編譯需求差異比較表 101表5.2、BIM模型資訊及進度作業資訊傳遞方式差異比較表 103表5.3、研究之成果展示方式及使用軟體差異比較表

105 圖目錄圖1.1、研究流程圖 5圖2.1、光學透視之頭戴式顯示器之概念圖 7圖2.2、Virtuality Continuum關係圖 8圖2.3、設施設備報修系統平台之系統架構示意圖 9圖2.4、將GAMMA AR搭配雲端資料庫建立之設備報修平台頁面 9圖2.5、全景AR技術開發示意圖 10圖2.6、全景AR虛擬安全教育訓練環境系統示意圖 10圖2.7、施工階段介面管理之系統架構 11圖2.8、將現場相片生成之點雲模型及BIM模型與現場環境整合 12圖2.9、以AR檢視施工模擬之投影 13圖2.10、使用AR模擬施工進度狀態之流程 13圖2.11、透過MR追蹤施工

進度 14圖2.12、以行動裝置開啟圖像標記式AR系統並掃描AR圖卡 16圖2.13、以低技能為例之關卡操作過程 16圖2.14、於Google地球之環境進行AR系統模擬 17圖2.15、使用者登入介面 18圖2.16、施工階段及位置選擇介面 18圖2.17、點選虛擬安全設施設備物件放置點 18圖2.18、透過檢查清單確認虛擬安全設施設備物件是否合格 19圖3.1、結合BIM與AR技術輔助工程4D進度模擬與職安檢視模式圖 21圖3.2、新增參數之參數性值設定視窗 23圖3.3、由時程進度表取得進度作業之大綱編號 24圖3.4、選取元件可於性質欄檢視元件資訊 24圖3.5

、BIM模型資訊連結之軟體關係圖 25圖3.6、SSMS連結伺服器介面 26圖3.7、建立匯出資訊之資料庫來源 27圖3.8、連結BIM模型至資料庫之連接選項選取視窗 27圖3.9、選擇產生指令碼之資料庫物件 29圖3.10、MS SQL Server資料庫產生之指令碼示意圖 29圖3.11、MySQL資料庫產生之指令碼示意圖 30圖3.12、phpMyAdmin之資料庫管理頁面 30圖3.13、WAMP Server之專案目錄資料夾 31圖3.14、多層式列表示意圖 32圖3.15、圖像標記式AR系統開發流程圖 33圖3.16、Vuforia Engine開發網頁之授權

碼管理員 34圖3.17、Vuforia Engine開發網頁之目標物管理員 34圖3.18、由AR Camera物件之編輯視窗開啟Vuforia配置內容 35圖3.19、焦距和可視化範圍 36圖3.20、本研究使用設備之鏡頭規格 36圖3.21、依據設備調整AR Camera之視角度數 37圖3.22、於Vuforia配置內容查看已匯入之圖像資料庫 37圖3.23、於Image Target物件之編輯視窗設定AR圖卡圖像 38圖3.24、圖像目標物件與觸發物件之階層關係示意圖 38圖3.25、建立Unity3D專案場景為Android應用程式之視窗 39圖3.26、Pro

ject之匯出精靈之設定對應任務欄位視窗 41圖3.27、Unity3D外掛程式轉換Excel工作表之工具 42圖3.28、Unity3D之進度作業資訊多層式列表示意圖 42圖3.29、Unity3D之UI物件「Slider」 44圖3.30、設定「Render Mode」物件參數 44圖3.31、本研究使用之設備之螢幕尺寸 45圖3.32、設定「UI Scale Mode」物件參數 45圖3.33、設定「Slider」物件之預設基準參數 46圖3.34、系統依據不同畫面之尺寸調整「Slider」位置及尺寸(1) 46圖3.35、系統依據不同畫面之尺寸調整「Slider」位置

及尺寸(2) 47圖3.36、進度作業資訊之UI物件 47圖3.37、透過3ds Max連結Revit專案並讀取模型 49圖3.38、選擇以不合併實體導入模型 50圖3.39、將場景物件之材質類型由Autodesk材質轉換為物理材質 50圖3.40、透過3ds Max轉換材質類型後取得正確之材質球數量 51圖3.41、依進度作業順序開啟BIM模型之程式碼運作流程圖 52圖3.42、模型資訊UI視窗示意圖 53圖3.43、Unity3D專案內建之物理射線程式 55圖3.44、「Button」物件內建「OnClick()」程式函式 55圖3.45、設置施工危害檢視關卡流程圖

56圖3.46、4D施工危害檢視關卡之關卡說明提示符號 58圖3.47、4D施工危害檢視關卡之職安提示符號 58圖3.48、圈圍管制設施及指揮人員之模型 58圖4.1、台中市某大學新建大樓之全棟透視圖 59圖4.2、台中市某大學新建大樓之一樓走廊 60圖4.3、定義新專案參數之名稱及類型 61圖4.4、於性質欄輸入對應進度作業資訊及危害 61圖4.5、新增匯出BIM模型資訊之外掛軟件 63圖4.6、以ODBC方式連結Revit與資料庫 63圖4.7、選擇資料來源之視窗 64圖4.8、選擇建立SQL Server為資料來源 64圖4.9、由SSMS連線伺服器視窗取得伺服器名

稱 65圖4.10、於SSMS新增資料庫 65圖4.11、於資料來源設定填入伺服器與資料庫名稱 66圖4.12、SSMS之SQL Server資料庫架構 68圖4.13、phpMyAdmin之MySQL資料庫架構 68圖4.14、於SSMS選擇產生指令碼之選項 69圖4.15、選擇本系統所需之資料表 69圖4.16、選擇結構描述和資料為指令碼編寫資料類型 70圖4.17、於SSMS產生之指令碼 70圖4.18、依據MySQL資料庫使用語法調整後之指令碼 71圖4.19、將調整後之指令碼匯入MySQL資料庫 71圖4.20、以記事本開啟指令碼並確認檔案編碼 72圖4.21

、於WAMP Server之本機網頁查看各工具之資訊 73圖4.22、於專案目錄內新增PHP檔 74圖4.23、讀取MySQL資料庫資訊之局部程式碼 74圖4.24、以網頁呈現PHP檔之敘述內容 75圖4.25、產生網頁內容之指令碼 75圖4.26、模型資訊之階層式列表欄位定義 76圖4.27、篩選字串變數填入階層式列表之局部程式碼 76圖4.28、BIM模型資訊於Unity3D專案之階層式列表 76圖4.29、授權碼創建完成畫面 78圖4.30、創建目標物之設定畫面 78圖4.31、顯現圖像目標之特徵點處 79圖4.32、下載目標物資料庫之視窗 79圖4.33、下載之

目標物資料庫檔 80圖4.34、下載Vuforia之SDK處 81圖4.35、將授權碼填入Vuforia配置內容 81圖4.36、設定AR圖卡之圖像及尺寸 82圖4.37、Image Target之子物件 82圖4.38、以英文命名之標題欄位名稱及工作表名稱 84圖4.39、於Unity3D建立之進度作業資訊多層式列表 84圖4.40、以UI物件建置之進度條及進度作業資訊 85圖4.41、匯入Unity3D場景之3D模型 86圖4.42、BIM模型及進度條物件皆為標記圖像之子項目 86圖4.43、以AR應用程式檢視4D進度模擬 87圖4.44、完工後室內實景 87圖4.

45、以AR檢視室內之截圖畫面 87圖4.46、於AR應用程式點選模型顯示BIM模型資訊視窗 88圖4.47、施工危害檢視關卡步驟1 89圖4.48、施工危害檢視關卡步驟2 90圖4.49、施工危害檢視關卡步驟3 90圖4.50、施工危害檢視關卡步驟4 90圖4.51、施工危害檢視關卡步驟5 91圖4.52、施工危害檢視關卡步驟6 91

Ameba程式設計(物聯網基礎篇)

為了解決網頁自動填入的問題,作者曹永忠,許智誠,蔡英德,吳佳駿 這樣論述:

  本書第一部分主要教導讀者如何使用Ameba RTL8195AM開發板連上物聯網平台ThingSpeak網站,並實作一個簡單的溫溼度感測裝置,將資料即時傳送到物聯網平台。     第二部分是教導讀者使用Apache,自行建立網頁伺服器,並透過php程式開發,將該網站轉成一個自製的物聯網平台,研習上部分,將溫溼度感測裝置傳送到自行開發的物聯網網站。     第三部分則更進階,直接使用Ameba RTL8195AM開發板強大無線網路功能,自行建立網頁伺服器,並整合聲音偵測感測模組,開發一個視覺化顯示功能的物聯網之智慧裝置。

改進動作設計以提升代理人爬行網頁應用程式之效率

為了解決網頁自動填入的問題,作者邱楹傑 這樣論述:

現今有許多網頁爬蟲器(Web Crawler)可以自動地探索網頁應用程式,但是卻往往在爬行過程前或是過程中需要人力的輔助或介入,例如預先對於輸入欄位提供適當的輸入值、調整觸發事件順序等等,才可以達到較高、較完整的程式碼覆蓋率(code coverage)。為了改進此現象,使得爬蟲能自行選擇輸入,免除人力介入,本論文提出一套動作(Action)設計,可以快速選擇並填入輸入欄位,配合強化學習(Reinforcement learning)的技術,利用深度學習演算法訓練神經網路(Neural Network),以反覆嘗試的方式學習選擇輸入值以及動作順序。在訓練過程中,代理人(Agent)會透過環境

(Environment),取得網頁應用程式當前的狀態(State),並選擇一個動作執行,若該動作提高程式碼覆蓋率,則會得到較大的獎勵(Reward),進而引導代理人朝最大累積獎勵為目標,學習如何在該網頁取得最高的程式碼覆蓋率。本論文使用不同的演算法、神經網路、動作,實驗出各其適應的模式,實驗結果顯示,使用本論文所提出之動作設計,較先前研究確實能獲得更高之程式碼覆蓋率。