專欄

編者的話

從配角晉升為主角的加速運算
文/ 李宗翰
proton's 的頭像
面對蓬勃發展的多元運算技術，雖然令人感慨CPU不再總覽全局，但我們樂觀其成，因為競爭帶來更多的機會，促使廠商加快創新腳步，這應是用戶之福

2021-07-02

程式人｜林信良

傅立葉轉換與影像處理（中）
文/ 林信良
caterpillar's 的頭像
對圖像雜訊而言，有高頻與低頻之別，就灰階圖像而言，灰階值就像訊號的振幅值，像素的間距，就好比時間的間距。若想更清楚認識圖像頻率的意義，我們可透過傅立葉轉換的實作來進行

2021-07-02

編者的話

2個數據看IT即戰力
文/ 王宏仁
ray's 的頭像
借鏡日本DX數位轉型推動指標的想法，我們也試圖在每年例行的iThome CIO大調查中，增加了幾項可用來衡量企業IT能力的量化指標，讓企業CIO們自評，希望透過長期累積之後，能夠記錄和反應臺灣大型企業的數位轉型發展情況

2021-06-21

程式人｜林信良

傅立葉轉換與影像處理（上）
文/ 林信良
caterpillar's 的頭像
如果想要執行尋找圖像邊緣這類進階處理，我們必須了解傅立葉轉換，以便認識圖像頻率的意義，然而，複雜的數學公式令人難以理解，何妨從程式實作開始著手

2021-06-18

編者的話

混合辦公成為新常態
文/ 李宗翰
proton's 的頭像
臺灣這時所感受的疫情「工作」新常態，卻是其他國家地區經歷一整年的常態。最近我看到思科在他們舉辦的混合辦公線上發表會當中，談到許多我們如今也深有同感的境遇與感受

2021-06-15

程式人｜林信良

淺談圖片雜訊處理
文/ 林信良
caterpillar's 的頭像
在圖片內容的處理上，如果我們想有效去除雜訊，必須先認識雜訊的生成方式，相對地，若出現雜訊，也意味著圖片失真，此時，我們可以利用像素的局部資訊，來達到去除雜訊之目的

2021-06-11

編者的話

臺灣企業邊緣運算正式起飛！
文/ 李宗翰
proton's 的頭像
根據iThome 2021 CIO大調查結果，有些IT應用潮流不再只是觀望、小規模嘗試，已是臺灣多個產業所共同看重的議題。邊緣運算就是最明顯的例子，尤其是結合AI而成的AIoT、甚至是眾所期待的5G專網，也都跟邊緣運算的發展有相當密切的關係

2021-06-07

程式人｜林信良

從NumPy到OpenCV
文/ 林信良
caterpillar's 的頭像
在圖片資料處理上，我過去曾接觸OpenCV程式庫，當時雖滿足需求，效能卻不理想，之後學用NumPy、Matplotlib程式庫的過程中，知道它們的淵源，終於明白問題所在

2021-06-04

編者的話

從企業資安直通國安的零信任架構
文/ 李宗翰
proton's 的頭像
零信任這項議題不只是資安界與企業關切，國家級安全機構也很重視

2021-06-01

程式人｜林信良

淺談視覺化前的資料清理
文/ 林信良
caterpillar's 的頭像
資料可區分為人類可讀的資料，以及機器可讀的資料，而且，真實世界中的資料來源，不一定是專門為了給機器或程式庫判讀而設計，若要讀取這些資料、予以視覺化，需進行資料清理

2021-05-27

編者的話

防疫警戒升級，考驗數位即戰力
文/ 李宗翰
proton's 的頭像
因應需求快速提供應用服務是大勢所趨，政府基於防疫升級需求而生的簡訊實聯制便是一例，身為擁有更大開發能量的企業，也該好好省思能否在如此短的時間內完成這樣的工作

2021-05-24

程式人｜林信良

Matplotlib玩3D建模
文/ 林信良
caterpillar's 的頭像
以Matplotlib來進行2D繪圖之餘，我們也可以用它來執行3D繪圖，若要將其做為3D建模工具，讓這類非典型的應用是有可能實現的，而且，還可以發掘更多實用的功能

2021-05-20