螃蟹_crab
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由新到舊
讓我們從 空間複雜度（Space Complexity） 的基本概念開始，並搭配 Python 程式 來幫助理解。
1️⃣ 什麼是空間複雜度？
空間複雜度指的是 演算法在運行時所需的記憶體量，通常用 大O符號（Big-O notation） 來表示，例如：
O(1) → 只使用固定的額外空間
2D陣列
在電腦視覺應用中，輪廓（Contour）常用來描述物體的邊界。
當圖像中有雜訊或物體邊緣過於複雜時，我們可以利用輪廓逼近技術，將輪廓簡化成較少點數的多邊形，這不僅有助於後續的形狀分析，也能提高處理速度。
本文將介紹如何使用 OpenCV 中的 cv2.arcLength 與 cv2.approx
在 PyQt 中，信號與槽（Signal & Slot）機制是用來實現物件間通信的核心機制。
當信號被發射時，槽函數（Slot）根據預先連接的規則被調用。這一過程有時候會呈現出「排隊」的現象，即信號並非立即執行，而是先放入事件隊列，等待事件循環（Event Loop）逐一處理。
本文將介紹其原理
什麼是時間複雜度？
時間複雜度（Time Complexity）是用來衡量演算法執行時間隨著輸入大小變化的增長速度。通常使用 Big-O 表示法（O 記號）來描述，目的是估算最壞情況下的運行時間。
時間複雜度的計算主要基於以下幾個原則：
忽略常數係數：O(2n) 與 O(n) 視為相同，因為增
Python 程式在電腦上的執行流程
當我們在電腦上執行 Python 程式時，主要經歷以下幾個步驟：
1. 編寫 Python 程式碼
開發者使用文字編輯器或 IDE（如 VS Code、PyCharm）撰寫 Python 程式，並將其存為 .py 檔案。
例如，一個簡單的 Python
PyQt 中的 pyqtSignal 和 pyqtSlot 教學
在使用 PyQt5 開發 GUI 程式時，信號 (Signal) 和 槽 (Slot) 是重要的機制，用於元件之間的通訊。
PyQt 提供了 pyqtSignal 和 pyqtSlot 來自定義信號和槽，進一步實現更靈活的功能。
付費限定
我們將學習如何使用 Python 和 OpenCV 實現圖像的主色提取與重新著色。
以下的程式碼展示了如何通過 KMeans 聚類演算法分析圖像，提取 HSV 色彩空間中的主色，並將圖像重新著色，提取想偵測的物件的顏色。
在官網案例，實作為RGB色彩空間，但如果套用HSV色彩空間則會因為H色
用 PyInstaller 打包一個簡單計算機應用 (GUI 使用 PyQt5)
本教學將帶您使用 PyQt5 建立一個簡單的計算機應用，並透過 PyInstaller 將其打包成執行檔（EXE）。
1. 安裝所需環境
在開始之前，請確保您已安裝以下工具：
必要套件
Python: 建
使用 Selenium 自動滾動網頁並抓取文章連結
在網頁爬蟲開發中，我們經常遇到需要自動滾動頁面以加載新內容的場景，特別是在一些無限滾動的頁面中（例如新聞網站或社交媒體）。
本文將介紹如何使用 Python 的 Selenium 庫來實現這一需求，並抓取頁面中的VCC自己文章的連結。
付費限定
Tesseract 是一個開源的光學字符識別 (OCR) 引擎，可通過自定義訓練來改進對特定字體或語言的識別。
以下是一份基於 tesstrain 工具，並針對 Windows CMD 的完整 Tesseract 5 訓練教學。將利用官方提供的ocrd-testset.zip來做示範
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