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直播界奇蹟!網紅靠粉絲「打賞」 8個月賺1.4億

網紅崛起,不少人也相當好奇這些直播主的收入,其中號稱「陌陌第一主播」的大陸網紅「阿冷」,靠著粉絲打賞,8個月竟賺進3000萬人民幣(約新台幣1.4億元)。 ▲圖/翻攝自這個少女不太冷微博 25歲的阿冷(1992年出生),在陌陌直播上的暱稱為「這個少女不太冷」,靠著好歌喉及實力派的歌唱技巧,加上外型氣質甜美、自然不做作,至今已經擁有百萬粉絲。 直播粉絲打賞禮物累積的「星光值」,以100:1兌換人民幣,阿冷曾在3個小時的直播過程中,獲得1.1億星光值,換算下來約110萬人民幣。去年光靠直播,阿冷就賺進1600萬人民幣,更締造8個月內獲得3000萬人民幣打賞(約新台幣1.4億元)的輝煌紀錄,堪稱是直播界奇蹟。 ▲影片來源:YouTube,若遭疑除請見諒。

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Detecting cats in images with OpenCV

Detecting cats in images with OpenCV by Adrian Rosebrock on June 20, 2016 in Object Detection, Tutorials (source) Did you know that OpenCV can detect cat faces in images…right out-of-the-box with noextras? I didn’t either. But after Kendrick Tan broke the story, I had to check it out for myself…and do a little investigative work to see how this cat detector seemed to sneak…

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記錄, OpenCV 學習路徑, (2) 辨識多邊形 (OpenCV, Python)

記錄, OpenCV 學習路徑, (2) 辨識多邊形 (OpenCV, Python) 因為想在四軸飛行器上整合影像辨識做些好玩的事, 所以萊恩大兵動念想自學 OpenCV. 胡亂摸索一陣之後, 覺得 OpenCV + Python 的學習資源較豐富, 就往這方向投入了. 看 Github: PyCV-time 的範例, 有教怎麼辨識多邊形 (polygon), 其至是箭形 (arrow). 邊看程式, 邊查 API 說明, 倒也學到不少知識. 大致整理一下萊恩大兵的理解. 要辨識多邊形, 首先, 要能找出圖像的 Contour (輪廓). [1] 什麼是 Contour (輪廓)? 擷取 OpenCV Python Tutorials 裡面的定義: Contours can be explained simply as a curve joining all the continuous points (along…

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opencv背景相減法

opencv背景相減法 背景減除(BS)是一種常見和廣泛使用的技術,用於產生前景,移動中的物體的像素的二值圖像,通過使用靜態相機。 正如其名稱所暗示的,BS計算執行當前影像和背景模型之間的影像做減法。 把攝像頭捕捉的圖像第一幀作为背景,以後的每一幀都減去背景幀,這样減去之後剩下的就是多出來的特征物體(要偵測的物體)的部分。 背景建模包括兩個主要步驟: 後台初始化 背景更新 import numpy as np import cv2 cap = cv2.VideoCapture(0) fgbg = cv2.BackgroundSubtractorMOG() while(1): ret, frame = cap.read() fgmask = fgbg.apply(frame) cv2.imshow(‘frame’,fgmask) k = cv2.waitKey(30) & 0xff if k == 27: break cap.release() cv2.destroyAllWindows() 參考資料: http://opencv-python-tutroals.readthedocs.org/en/latest/py_tutorials/py_video/py_bg_subtraction/py_bg_subtraction.html http://docs.opencv.org/master/d1/dc5/tutorial_background_subtraction.html

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文青必逛複合潮店!日本「niko and…TAIPEI」台北旗艦店推限定美食、商品

文青必逛複合潮店!日本「niko and…TAIPEI」台北旗艦店推限定美食、商品   台北東區商圈戰場再添一生火品牌!集結時尚、美食、生活小物、咖啡…等豐富元素的日本生活複合式品牌「niko and…」正式進駐台灣,首家旗艦店「niko and…TAIPEI」選址台北忠孝敦化路口黃金店面,企圖讓生活提案時尚風潮再度席捲台灣! 不讓日式雜貨龍頭無印良品MUJI,以及去年底攻入台灣、結合書本及生活選物的台版蔦屋書店「TSUTAYA BOOKSTORE」專美於前,被譽為遊日本必逛的niko and…,此回來台拓店秉持品牌核心理念「Nobody I Know Own Style」,鼓勵大家透過自己的想像和創意,塑造出獨一無二的潮流,其中「and…」則象徵著各式各樣的延伸可能性,盼望每個到店的消費者,都能透過別緻的空間擺設裡發掘與相遇各種驚喜,並將之與自己的生活方式「相互結合」,就像是一本豐富的生活美學雜誌,透過店內精巧細心的安排擺設,讓你每回進入店中都能有嶄新的體會。 座落於台北東區的niko and…TAIPEI以niko and…TOKYO為概念,台灣旗艦店共占地158坪,在這偌大的空間中,除將販售各種具質感設計的男、女服飾配件外,niko and…在傢俱、雜貨、飲食、文具、音樂藝術等領域皆有跨足。其中備受歡迎的niko and…COFFEE則讓大家採買之餘,也能放輕腳步坐下來悠閒喝杯咖啡。在餐點選擇上,niko and…特色夾心三明治Coppe共有12中口味任你挑選,其中「龍蝦沙拉」和「德式香腸」口味更是台灣限定獨有,而隨著季節變換也將不定期更換口味樣式;甜點飲品方面,則供應草莓巧克力冰沙、拿鐵和香蕉瑪芬等供消費者選擇。 在選物上,niko and…TAIPEI則攜手台灣設計品牌A Design & Life Project推出獨賣商品,之後也預計與更多台灣品牌做跨界合作;鄰近咖啡區的Gallery藝廊區域,則將定期和藝術家、攝影師合作,開幕初期則邀來日本人氣插畫家STOMACHACHE(ストマックエイク)繪製店內牆面,明亮趣味的塗鴉加上醒目的「HELLO!TAIPEI」字樣,為店內整體增添爽朗藝術氛圍。除了正熱騰騰開幕的台北旗艦店外,niko and…11月11日也將在台北京站開設第二間店,想找到不一樣的Lifestyle靈感嗎?不妨親自走一趟逛逛吧! Info|niko and…TAIPEI旗艦店 地址:台北市忠孝東路四段142號 營業時間:11:00~22:00 (五六日延長營業至22:30)

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現在開始威脅你 第1集 JP171015B Ep1

《現在開始威脅你》由 藤岡靛、武井咲、島崎遙香 主演的2017年日本電視劇。 故事大綱 改編自藤石波矢的同名小說,講述以恐嚇威脅等手段解決案件“威脅專家”千川與“變態級老好人”澪一起通過特殊手段偵破案件的故事。 演員列表 千川完二/藤岡靛 金坂澪/武井咲 栃乙女/島崎遙香 目黑/三宅弘城 轟雄之助/近藤正臣 京田カオル/鈴木伸之 ロビン/蛭子能収 カンちゃん/山賀琴子 ぱるこ/佐藤玲 レイチェル/內藤理沙   現在開始威脅你 第1集 JP171015B Ep1 現在開始威脅你 第1集 JP171015B Ep1 Watch video on DM 若影片顯示內容不可用,請點紅字連結至Dailymotion收看 在電腦上收看DM影片如果無法調整HD解析度,請參考 「教學設定」

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當摩爾定律走入歷史…然後呢?

摩爾定律究竟還能走多遠?一旦摩爾定律正式走入歷史,半導體產業該如何繼續向前邁進?而在所謂的「後摩爾定律時代」,IC業者面臨的挑戰是什麼?又該如何因應? 如今已近九旬高齡的英特爾(Intel)共同創辦人Gordon Moore在1965年發表了一篇文章,提出了IC上電晶體數量會在接下來十年依循每年增加一倍的規律發展,其後這個理論根據數次演變,成為全球半導體產業界奉為圭臬的「摩爾定律」(Moore’s Law),伴隨IC市場經歷半世紀的蓬勃發展,催生無數讓大眾日常生活更加便利、更豐富多彩的科技。 2015年,摩爾定律歡慶50週年,Moore本人在接受IEEE期刊《Spectrum》專訪時表示,其實他在發表那篇文章的時候只是分享一個趨勢觀察,因為當時IC技術正在改變整個電子產業的經濟模式、卻未被普遍承認;而他完全沒有想到那樣的一個理論居然被記得那麼久,甚至被稱為驅動產業發展的「定律」。 不過摩爾定律畢竟不是以嚴謹科學程序所定義的真正「定律」,Moore自己也說,那只是一種觀察與推測;許多人預測摩爾定律將在2015至2020年失效,而在2012年左右,摩爾定律開始出現速度趨緩的明顯跡象,當年全球半導體產業營收暨2011年僅2.1%的成長之後不升反降,出現了2.6%的負成長,接下來幾年的營收表現也一片低迷,不但不復以往動輒兩位數字的成長表現,在2015年還再度出現了2.3%的負成長。 半導體廠商們發現,要維持摩爾定律繼續推進的成本變得越來越龐大,製程微縮不再跟隨著電晶體單位成本跟著降低的效應,產業界從32/28奈米節點邁進22/20奈米製程節點時,首度遭遇了成本上升的情況;業界專家們將原因指向了遲遲未能「上檯面」的極紫外光(EUV)微影技術,就因為該新一代微影技術仍未能順利誕生,使得22奈米以下的IC仍得透過多重圖形(multi-patterning)方法來實現,這意味著複雜的設計流程、高風險,以及高昂的成本。 市場研究機構International Business Strategies (IBS)的資深半導體產業分析師Handel Jones估計,當半導體製程走向5奈米節點,IC設計成本將會是目前已經非常高昂之14/16奈米製程設計成本的三倍(圖1),因此設計業者「需要有非常大量的銷售額才能回收投資。」 圖1:IC設計成本越來越高 (來源:International Business Strategies) 摩爾定律究竟還能走多遠?一旦摩爾定律正式走入歷史,半導體產業該如何繼續向前邁進?而在所謂的「後摩爾定律時代」,IC業者面臨的挑戰是什麼?又該如何因應? EUV微影何時救場? 在一場1月初於美國加州舉行、由國際半導體產業協會(SEMI)主辦的年度產業策略高峰會(Industry Strategy Symposium,ISS)上,來自半導體產業界的專家指出,如果EUV技術在2020年順利問世,半導體技術演進還能持續到2025年。 產業顧問機構IC Knowledge總裁Scotten Jones在該場高峰會上表示:「我不認為摩爾定律已死,從事深度技術研發的人也不認為;」他指出,大廠英特爾(Intel)與Globalfoundries都透露半導體製程在後14奈米(post-14nm)節點能達到成本節省,「我相信我們有方法製造出讓成本降低的新一代電晶體。」 Jones預測5奈米節點將在2019年開始在某些製程步驟採用EUV技術,或許仍得採用某種形式的FinFET電晶體;至於再往下到3.5奈米節點,將會進展至採用水平奈米線(horizontal nanowire),而該節點應該會是經典半導體製程微縮的終點;其後2.5奈米節點堆疊n型與p型奈米線,可望在2025年將電晶體密度增加60~70%。 對於EUV究竟何時能正式「上陣」,市場研究機構Semiconductor Advisors的分析師Robert Maire認為:「EUV微影真正開始量產應該是會在2020年;」他指出,台積電(TSMC)已經宣佈了將在5奈米節點採用EUV微影的計畫;而英特爾則可能會在7奈米採用EUV微影,與台積電的5奈米節點量產時程相當,時程預計是在2019年。 圖2:各家半導體大廠先進製程節點量產時程 (來源:ISS、各家公司) 而Globalfoundries技術長Gary Patton在2016年10月來台與本地媒體分享該公司最新技術與策略方向時則表示,他預期EUV微影技術要到2019年才會邁入成熟,而Globalfoundries在該時間點之前就會量產的7奈米製程應該不會採用該技術。 目前在市場上只有來自荷蘭的設備業者ASML能供應EUV微影系統,是該公司投入了三十年時間與龐大研發成本的成果,而該公司甚至獲得了英特爾、台積電與三星(Samsung)等半導體大廠的聯合投資,這些股東們的首要目標就是加速EUV技術的實現。ASML發言人表示:「我們預期EUV微影將在個位數奈米製程節點被應用於記憶體中的兩個或更多層;而在最先進的邏輯製程節點(7或5奈米),則被應用於6~9層。」 ASML的第一代(採用0.33NA光學鏡片、實現約13奈米的線寬) EUV微影設備NXE:3400B將在今年正式出貨,預期吞吐量可達每小時125片晶圓、微影疊對(overlays)誤差容許度在3奈米以內;該公司表示已有4家邏輯晶片製造商、2家記憶體晶片製造商表示將在2018年左右採用第一代EUV系統進行量產。 圖3:ASML的EUV微影設備發展藍圖 (來源:ASML) 採用今日的浸潤式微影設備需要以多重光罩才能實現的電路圖形,若採用0.33NA的EUV系統預期只需要單一光罩步驟就可完成;不過半導體製程若再繼續往更細微節點邁進,就算採用EUV設備也可能需要多重圖形步驟。 為此ASML於去年11月就宣佈以11億美元收購光學大廠蔡司(Carl Zeiss)的24.9%股份,雙方將聯手研發數值孔徑(numerical aperture,NA)高於0.5的版本,不過此第二代EUV微影要到2024年以後才會量產,將能實現約8奈米的線寬,預期產量為每小時185片晶圓產量、疊對誤差容許度小於2奈米。 ASML技術長Martin van den Brink在發表上述合作案時的新聞聲明中指出,新一代(0.5NA)系統將「可在次3奈米節點為晶片製造商避免複雜且昂貴的0.3NA系統多重圖形步驟,以單次曝光支援高生產力,並可降低單位成本。」 不過市場研究機構VLSI Research總裁Risto Puhakka表示,產業界人士仍廣泛預期,在第二代EUV系統於2024年左右問世以前,恐怕還是得使用第一代0.33NA微影系統進行多重圖形。「只是需要幾重圖形、以及會需要多久時間?」他也指出,以往ASML不曾直接投資供應鏈上的任何廠商,而且是以大手筆收購高比例股份,顯見要打造更新一代EUV系統是高風險任務,而且ASML勢在必得。 看來如果一切順利,2018年就能看到第一批採用EUV微影設備量產的先進製程節點IC;但機台尺寸幾乎等同一間小房間的EUV,一台要價超過1億美元(至少31億台幣),這意味著除非是財力夠雄厚的半導體廠商,很難負擔此尖端技術的投資。 而千呼萬喚始出來的EUV微影設備就算真的在2018年之後順利上線量產,在終端應用市場如PC、智慧型手機等成長停滯、缺乏大量需求的趨勢下,採用該設備之先進製程初期成本與風險勢必仍然偏高,IC業者如果想只靠EUV來維持摩爾定律「製程越微縮、電晶體單位成本越低」的理論,恐怕並不容易。 所以,除了「傳統」的半導體製程微縮,IC廠商們還有什麼別的方法能維持利潤? 其他的技術選項 也出席了今年1月美國ISS 的Globalfoundries技術長Patton在專題演說中表示:「摩爾定律將終結只是一個看法,我們總是能找出如何推動事情演進的方法;」他認為,晶片業者現在必須要在製程以及封裝技術方面尋求不同方向的創新(圖4),「整個產業環境跟我入行的時候已經完全不一樣了。」…

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