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最完整跨平台網頁設計：HTML + CSS + JavaScript + jQuery + Bootstrap + Google Maps王者歸來(第二版)(全彩印刷)

為了解決switch免費下載教學的問題，作者洪錦魁 這樣論述：

★★★★★2021年8月Mybest網站推薦網頁設計類第1名★★★★★ ☆☆☆☆☆【6大主題】、【821個網頁實例】☆☆☆☆☆ 　　這是目前市面上內容最完整的跨平台、響應式網頁設計圖書，讀者研讀本書可以學會【HTML】、【CSS】、【JavaScrpt】、【jQuery】、【Bootstrap】、【Google Maps】等相關主題，從入門到進階、從元件到完整網頁設計。 　　這也是一本從零開始帶領讀者完整學習網頁設計的書籍，共有34個章節。完整講解【基礎網頁內容】、【網頁版型設計】、【動態網頁設計】、【跨平台網頁實作】。每個觀念皆有實例輔助解說，可以增進讀者學習效率。 　　研讀本

書讀者可以學會下列的應用。 　　☆ 認識與使用網路【免費資源】 　　☆ 增加【網頁配色】知識 　　☆ 解說與實作【完整的網頁設計】 　　☆ 設計完整【響應式網頁】實例 　　☆ 設計含【下拉式清單】的【響應式網頁】 　　☆ 設計含【動態特效】、【輪播】、【警報】與【卡片】的【響應式網頁】 　　☆ 設計含【旋轉特效】、【Google地圖】的【響應式網頁】 　　有了上述知識，讀者可以輕鬆將上述觀念應用在建立【部落格】、【企業】、【行銷】、【新聞】、【購物網】等相關網站的應用。

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影響社交媒體轉換意圖因素之探討-以Telegram 為例

為了解決switch免費下載教學的問題，作者陳冠宇 這樣論述：

隨著網際網路快速發展，社交APP成為人與人之間溝通的橋樑。不過由於LINE調整官方帳號計費模式，以致許多用戶紛紛出走，轉而投向免費通訊軟體「Telegram」。因此本研究針對使用Telegram、LINE用戶，使用問卷調查法進行資料蒐集，並以「TAM科技接受模式」為基礎，此理論用來解釋或預測用戶對於 Telegram 的行為意願，探討Telegram在介面、傳輸量、隱私性、穩定性、知覺有用性、知覺易用性、滲透率及轉換意圖間之影響性。 本研究以問卷調查法收集304份有效問卷，剔除無效問卷20份，資料分析採用統計軟體SPSS 21.0版及Amos 21.0版，首先將受測者基本資料進行

敘述性統計分析，接著進行信效度分析，探討各構面是否達到可靠信度和收斂效度，最後以AMOS路徑分析來分析驗證每個構面之間的影響性。 本研究透過路徑分析發現 (1) 轉換意圖會顯著受到知覺易用性、知覺有用性的正面影響，但不會受到受到滲透率的負面影響； (2) 知覺易用性會顯著受到語文介面的負面影響和視覺化介面的正面影響； (3) 知覺有用性會顯著受到傳輸量、隱私性和知覺易用性的正面影響，且會受到穩定性的負面影響。本研究之驗證大部分得到支持，最後從結果探討出結論、說明管理意涵與研究限制，做為制定相關行銷手法之參考。研究結果也可做為後續學術研究之參考。

看圖學C語言與運算思維(第二版)(附範例光碟)

為了解決switch免費下載教學的問題，作者陳會安  這樣論述：

　　本書內容是使用ANSI-C標準C語言的語法，針對完全沒有任何程式設計經驗的學生與使用者，或對程式設計有興趣、想了解的讀者，所規劃的一本C語言入門教材和自學手冊。為了降低讀者學習程式設計的門檻，和讓讀者能夠真正了解C語言的語法，全書是以循序漸進的方式，一步一步透過大量實例和圖例來詳細解說相關程式語法和觀念，讓讀者能夠真正學會基礎C語言程式設計。 本書特色 　　「用圖例學習程式語法和觀念；用流程圖了解程式執行過程，雙重工具提供你雙重學習效果。」 　　1. 本書內容是使用ANSI-C標準C語言的語法，針對完全沒有任何程式設計經驗的學生與使用者，或對程式設計有的讀者，所規

劃的一本C語言入門教材和自學手冊。 　　2.以循序漸進的方式，一步一步透過大量實例和圖例來詳細解說相關程式語法和觀念，讓讀者能夠真正學會基礎C語言程式設計。 　　3.本書是使用完全免費和中文使用介面的Orwell Dev-C++整合開發環境，只需一套工具就可以編輯、編譯和執行C程式。 　　4.提供Orwell Dev-C++可攜式版本，讓讀者在隨身碟安裝開發工具，隨時隨地測試和執行C程式。 　　5.使用fChart流程圖直譯教學工具，此工具不只提供繪製流程圖的完整功能，更可以使用動畫執行流程圖來驗證程式邏輯的正確性，讓讀者學習使用電腦的思考模式來撰寫C程式碼，完整訓練和提昇你的邏輯思考

、抽象推理與問題解決能力。

情緒與手勢辨識之互動應用研究

為了解決switch免費下載教學的問題，作者高鈺翔 這樣論述：

近年利用辨識進行的應用如雨後春筍般的出現，車牌辨識系統屬於較為常見的應用之一，只要使用網路中他人所訓練好的辨識模型即可快速上手，然而多數的辨識僅應用在識別物體這件事上。本論文使用YOLOv4的技術進行手勢與臉部表情的辨識外，結合時下強大的遊戲引擎—Unreal Engine 4進行辨識相關的遊戲實體應用設計，設計宗旨為不論辨識為何，都能夠輕鬆使用手邊的照片影片，將辨識的技術帶入遊戲娛樂中使其成為休閒娛樂的一環，創作出專屬於個人的遊戲辨識應用。訓練辨識模型往往需要好的硬體設備，不論顯示卡或是處理器，在價格上都是一筆不小的費用，因此本論文使用Google Colab進行模型訓練的環境建置，不論何

種作業系統與硬體設備，即可使用免費且高性能的GPU，內建多項函式庫讓使用者不用事先安裝即可使用，對於新手或老手而言都是方便且好用的環境。