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JavaScript 爬蟲新思路!從零開始帶你用 Node.js 打造 FB&IG 爬蟲專案(iT邦幫忙鐵人賽系列書)

為了解決line更新ios的問題，作者林鼎淵(DeanLin) 這樣論述：

　　本書內容改編自第12屆 iT 邦幫忙鐵人賽，AI＆Data 組佳作網路系列文章── 　　《行銷廣告、電商小編的武器，FB & IG 爬蟲專案從零開始 》 　　你知道 JavaScript 不僅能寫網頁還能夠爬蟲嗎？ 　　你受夠像機器人般蒐集資料的生活嗎？ 　　從新手村畢業的朋友想知道一個專案是如何進行的嗎？ 　　PM 們想知道工程師面對問題時在想什麼嗎？ 　　想知道這些答案嗎？想知道的話可以全部都給你。 　　閱讀吧！我把所有的解答都放在書裡了！ 書籍特色 　　從零開始！手把手建置 Mac/Windows 的專案環境 　　擋住學習熱情的不是困難的工具，而是屢戰屢敗的環境

建置！ 　　除了 step by step 帶你安裝環境，更讓你掌握每個工具的用途與原理。 　　循序漸進！每個章節都是一個里程碑 　　每個章節都有明確的學習目標，讓讀者在閱讀與實作的過程中成長； 　　並透過實務上的議題，培養獨立思考能力。 　　整合技術！完成屬於自己的爬蟲專案 　　從架構上全面著手，提供多種解決問題的思路，打造擴充性強大的系統。 　　透過需求訪談，你將發現──只有爬蟲技術是無法完善整個專案的！ 　　儲存資料的容器、定時執行的排程與爬蟲完成後的通知都是不可或缺的一環。 　　Node.js x Selenium x Google Sheets x Schedule x LI

NE Notify 　　最後，習得爬蟲技能的你 　　1. 向機械化的操作 Say Goodbye ~ 　　2. 蒐集海量資料不再是苦差事 　　3. 比別人擁有更多技能優勢 　　本書線上資源： 　　github.com/dean9703111/social_crawler  

line更新ios進入發燒排行的影片

自適應深度學習模型於車牌辨識系統的應用

為了解決line更新ios的問題，作者郭尚栢 這樣論述：

隨著資訊科技的進步，智慧型影像辨識在交通監控中大量使用，車牌辨識是其中的核心應用技術之一，而以深度學習(Deep Learning)技術實現車牌影像辨識是目前的重要發展趨勢。深度學習系統的成功與否，高度依賴訓練資料的品質，實際應用於車牌辨識時，常常因為環境發生變化使辨識目標與訓練樣本有所不同，造成辨識模型準確率不佳。本論文提出自適應車牌辨識系統(Adaptive License Plate Recognition System, ALPRS)，以深度學習及影像處理技術達到車牌辨識的功能，並整合資料生成技術與自適應模型系統，讓模型能夠隨著環境的改變進行調整更新，使辨識成效維持在一定的水平。本研

究以YOLOv4物件辨識尋找車牌位置，並以深度學習光學字元辨識技術(Optical Character Recognition, OCR)進行車牌號碼的辨識。因應不同環境下的車牌資料蒐集不易，本研究導入生成對抗網路 (Generative Adversarial Network, GAN) 的技術進行資料擴增，解決訓練資料量不足的問題。車牌與辨識字元資料在訓練與測試階段，依照辨識信心水準進行資料擴充並進行模型的自適應重新訓練。結果顯示，本系統可以使用少量的訓練資料建立辨識系統，隨著時間的推進，該模型適應環境與不同車牌的變化，逐漸提升辨識效果。實驗結果顯示，本系統在不同辨識信心水準下啟動自適應機

制，以Tesseract、CRNN、CNN等架構的辨識模型，其準確率在7天內分別成長20%~11%、27%~20%以及45%~33%，達到75%~66%、97%~90%以及95%~83%的辨識成效。

行動數位時代の搶錢大作戰：讓店家老闆賺到翻天的FB+LINE@社群遊戲化行銷秘訣!

為了解決line更新ios的問題，作者王灝年,方偉同 這樣論述：

如果您在行銷宣傳上，已經面臨以下問題： 不知道該如何增加新顧客？ 不知道該如何提升舊客戶回流次數？ 　　我們都知道，傳統行銷使用的發傳單、請宣傳車、播第四台廣告，目前效益都越來越差，感覺就像在燒錢…… 　　 　　本書要告訴店家老闆們，為什麼導入FB精準廣告與LINE@帳號，搭配社群遊戲化行銷，店家就可以快速賺大錢！ 本書特色 　　‧了解數位行銷新世代 　　傳統行銷對現下人手擁有一支手機的年輕人已不管用，學會運用數位行銷，將客戶從線上的平台帶到線下的實體店面，才是現在行銷必修功課！ 　　‧LINE@和FB詳細步驟，帶你操作零失敗 　　從用FB精準廣告導客，到運用LINE@留客，詳細圖

文說明，帶你Step by Step，建立起客戶資料庫。 　　‧電腦版X手機版雙系統操作 　　不管是習慣用電腦還是手機操作平台，都不會擔心系統介面相異的問題，書中蒐羅電腦版和手機版操作介面步驟，帶你輕鬆上手。  

社群網站運用數位足跡的政府監理策略探討－以Facebook在台灣的運作實況為例

為了解決line更新ios的問題，作者陳柏安 這樣論述：

劍橋分析事件的爆發，監理社群網站利用數位足跡投放針對式廣告的行為日益重要。筆者嘗試透過檢閱文獻釐清探討監理策略應達成的目標，並透過利害關係人訪談瞭解執行的現狀以及可能遭遇的困難。茲簡述發現如下：首先，監理策略應該達成保護使用者隱私、保護寡占市場下的使用者權益，與杜絕業者欺罔行為的目標。第二，雖然對於通訊監察的疑慮，應不致構成外界反對政府監理的明顯理由，但是懷疑政府是否有足夠能力執行監理事務。目前監理策略也多停留在立法階段，執行不是幾乎沒有開始，就是還在起步，也導致後續執行與評估的探討幾乎無以為繼。第三，經濟部工業局雖然受命為社群網站的個資法主管機關，基於產業推動優先，與監理任務難以與既有業務

相容的現實，監理社群網站的態度趨於被動。第四，仿照歐盟設立資料保護專責機關的芻議，看似解決事權不集中的良方，但也將面臨法制與組織面水土不服、設立初期權限與既有監理機關競合，以及任務如何順暢交接等，組織設計過程也宜審慎思量。綜上所述，筆者提出以下建議：首先，政府從事資料治理時，應摒棄效率至上的心態，在日常作業中便應將資料保護完整落實。第二，政府不應拘泥於設立形式或組織上的個資保護專責機關，而是從服務設計與傳遞著手，確保使用者與業者的需求能被立即滿足。第三，雖然本研究尚未證實管制悖論文獻所警示的，監理可能扭曲市場機制，並加劇數位廣告產業壟斷的因果關係是否存在；然而數位廣告的產業的壟斷卻已廣受矚目，

筆者認為後續的重點不是繼續論證該關係的存在，而是立即就既成事實盡速研擬對策。