這世界唯一不會變的真理就是這世界一直在改變，於是若不照著趨勢潮流發展，遲早會被淘汰。所以說，微軟既然釋出Visual Studio 2012，何不在空閒時候來學習新的IDE (Integrated Development Environment) Microsoft Visual Studio Express 2012 for Windows Desktop？
而OpenCV的版本也不斷再更新，由於我等不到2.5版，所以先安裝當前2.4.3版。根據OpenCV DevZone預告2.4.4版開發階段：開始日期 2012-11-02 完成日期 2013-02-01。
最近事業開始做大，事情逐漸多了起來，只好在半夜趕工，將今天所看到的資訊給整理起來，以便日後參考！
一直覺得寫程式視覺化比較有趣，所以也開始推崇圖文教學，尤其是在直接跟使用者互動的智慧手機和平板電腦更是重要！
今日先來貼UIKeyboardType鍵盤類型的截圖，要是有這麼淺顯易懂的教學，就不用每個類型都執行一遍了呀～
既SVM實驗後，接著實驗高階的SVM。首先還是要瞭解支持向量機器 (Support Vector Machine)和非線性支持向量機器 (Non-linear SVMs)，先前的SVM實驗也可以參考。
剛把OpenCV更新到2.4.3版，來試驗一下它的SVM好不好用。首先當然要瞭解支持向量機器 (Support Vector Machine)和非線性支持向量機器 (Non-linear SVMs)，先前的SVM實驗也可以參考。
支持向量機(Support Vector Machine, SVM)是一種監督式學習的方法，一般是應用於分類(Classification/supervised learning)等相關議題上。SVM 基本運作模式如下：在給定一群訓練樣本之下，每個樣本會分別對應至兩個不同的類別(Category)，SVM 會嘗試從建構一個模型(Model)，並利用此模型將每一個樣本分配到一個類別上。
Histogram Equalization (直方圖均衡化)是影像處理領域中利用圖像直方圖對對比度進行調整的方法。
這種方法通常用來增加許多圖像的局部對比度，尤其是當圖像的有用數據的對比度相當接近的時候。透過這種方法，亮度可以更好地分佈在直方圖上。這樣就可以用於增強局部的對比度而不影響整體的對比度，直方圖均衡化透過有效地擴展常用的亮度來實現這種功能。
稍微瞭解支持向量機器 (Support Vector Machine)和非線性支持向量機器 (Non-linear SVMs)後，來使用OpenCV做個小小的實驗。
一直想知道如何在Objective C將資料寫入檔案，沒想到只是一個方法writeToFile就可以完成！比較讓我訝異的是，Objective C不像C語言，是寫到txt檔，反而是寫成xml檔！
哈～突然讓我想到我們系上那個教xml的教授，我一直不敢去上他的課，害怕浪費時間和金錢，只是為了那三個學分～為什麼？我想要學到東西！
產生亂數 (Generate Random Number)乍看之下很簡單，但其原理稍嫌複雜，在此瞭解基本概念與如何使用即可。
在瞭解OpenCV如何產生亂數之後，接下來實做產生亂數影像 (Generate Random Number for Image)。
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這一篇是我在n詞庫所整理出來的文章，因為n詞庫不再繼續營運，可能會將所有使用者的資料予以刪除，由於沒有提供備份功能，所以我只好先將價值比較高的文章轉貼回來。
如何用英語稱呼學長、學弟、學姊、學妹這一篇從2009年9月開始至今已有10000人次瀏覽，這都要感謝先進們所提供的資料，我才能進一步整理出來解除我們的疑惑。
總共在網路上找了三篇文章，分別統整如下：
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