Gmail分身信箱帳號
此時要大量申請測試帳號（免洗帳號、垃圾帳號），而服務平台需要我填寫Email，但是我的信箱帳號有限，該怎麼辦呢？這時候Gmail分身信箱帳號就可以來救我嚕～
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一秒鐘摺好衣服 (One Second Fold Clothes)
我是一個不太會去摺衣服的人（因為我都是掛衣服在衣架上），然而看到這幅動畫讓我衝動很想學，在此記錄一下這個非常實用的一秒鐘摺好衣服，以便未來需要時可以直接查詢！
[iOS] iPhone與iPad圖替換
雖然可以判斷裝置來達到iPhone與iPad圖替換，不過Xcode提供一個更方便的做法，就如同裝置想要支援Retina，若想要支援iPad，同樣只要在圖檔名稱上「作手腳」即可達到目的！
如此，在IB上或code中，只要遵守這個規則讀我們設定好的圖檔名稱，我們可以僅針對iPhone非retina作設定，其餘的裝置都會同時套用。於是，再也不用花時間手動調整了⋯⋯
老闆與領袖 (Boss and Leader)
老闆與領袖(Boss and Leader)不是一樣的意思嗎？不過我怎麼覺得領袖給我的感覺較好！？原來一切可以從這張圖解釋……
老闆與領袖是有差別的，後者像是從基層做起，懂得員工的處境，有機會當老闆的時候，就會跟員工一起打拼，而不會只是出張嘴巴～如果只是因為關係直接當上主管，其權威就很令人懷疑，部屬們便不會有太高的忠誠度。
偏光鏡使用方法 (Polarizer Usage)
很幸運的有人借我偏光鏡，之前只有在攝影學的書上看過，知道拍攝後的效果如何，如今有機會拿實物把玩，趁機拿來介紹一下偏光鏡使用方法 (Polarizer Usage)。
JPEG (Joint Photographic Experts Group)
還記得從國小開始，一接觸影像檔案，其格式不是GIF就是JPEG，然而使用至今，一直都沒有特別去注意它的原理，實在可惜，既然因為研究接觸到影像壓縮格式，那我就簡潔地來瞭解JPEG的特色～所以什麼是JPEG？
結構相似性 (Structural SIMilarity)
前不久才使用影像品質衡量指標峰值信號雜訊比 (Peak Signal to Noise Ratio)，然而我發現它儘管客觀衡量，但並不能保證人眼檢驗就如其數字所代表。於是，找到更好且更複雜的指標結構相似性 (Structural SIMilarity)。來看愛因斯坦如何決定SSIM吧：Ｐ
峰值信號雜訊比 (Peak Signal to Noise Ratio)
通常在經過影像壓縮之後，輸出的影像通常都會有某種程度與原始影像不一樣。為了衡量經過處理後的影像品質，我們通常會參考PSNR值(峰值信號雜訊比 (Peak Signal to Noise Ratio))來認定某個處理程序是否令人滿意。來看Lena如何決定PSNR吧～
Denoising results using different methods in the DWT domain. (a) Clean image; (b) noisy image: PSNR=22.16 dB (σ=20); (c) denoised image using BiSrhink: PSNR=31.09 dB; (d) denoised image using ProbShrink: PSNR=31.00 dB; (e) denoised image using SURE-LET: PSNR=31.02 dB and (f) denoised image using the proposed method: PSNR=31.26 dB.
影像訓練成果→暖色系
繼影像訓練成果→亮度之後，我再拿暖色系這個增強效果來做實驗，使用同樣的訓練影像對跟測試影像。先看一下測試影像程式結果圖和測試影像軟體修改圖，辨別的方式就是前者有藍色斑點，這個瑕疵未來會解決！
測試影像程式結果圖
測試影像軟體修改圖
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