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chrome畫布的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦（法）澤維爾·布里寫的 基於瀏覽器的深度學習 和NickMorgan的 給中小學生的JavaScript：在樂趣中學程式設計都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自機械工業 和五南所出版 。
國立高雄科技大學 行銷與流通管理系 陳志誠所指導 李逸軒的 拓展商流通路之研究－以全台物流為例 （2021），提出chrome畫布關鍵因素是什麼，來自於便利商店、通路拓展、商業模式、電子商務。
基於瀏覽器的深度學習
為了解決chrome畫布 的問題，作者（法）澤維爾·布里 這樣論述：
本書是一本在流覽器中進行深度學習應用的入門實踐指南，主要內容包括神經網路架構、主流的JavaScript深度學習框架、深度學習的JavaScript基礎、基於web GL的加速、流覽器上的資料提取和資料操作，以及TensorFlow.js實踐應用。每章都配有完整的代碼示例和視覺化效果，輕鬆易學。書中還詳細介紹TensorFlow.js中的重要模組tfjs-core、tfjs-layers、tfjs-node和tfjs-converter等。 全書共8章，第1章主要介紹深度學習相關的數學知識、概念及架構；第2章介紹在深度學習應用中常用的深度學習架構；第3章介紹用在流覽器上的三種不同JavaS
cript深度學習框架，即TensorFlow.js、WebDNN和Keras.js；第4章介紹在流覽器和Node.js中運行深度學習框架的JavaScript基礎；第5章介紹如何將深度學習操作映射到GPU，並展示如何用WebGL實現神經網路；第6章介紹如何從流覽器提取資料，如從URL載入圖片資料、從網路攝像頭解析幀資料，或者從手機解析資料；第7章給出一些在流覽器中運算元據的實用方法；第8章通過一些小專案詳細闡釋TensorFlow.js實踐細節。 賽維爾·布里（Xavier Bourry）是創業公司Jeeliz的聯合創始人和CTO，專注於深度學習。他使用WebGLAPI開
發了基於GPU的深度學習引擎，其性能比tfjs高，能夠用於即時視頻處理。 佐佐木凱（Ka iSasaki）是Arm公司的高級軟體工程師，還是Apache Hivemall Committer。他擅長Web和資料處理平臺，在使用APNS與GCM開發和維護通知平臺、開發Hadoop和Storm等資料處理平臺、開發／維護Presto集群等方面有豐富的經驗。 克裡斯托夫·科納（Christoph Korner）是微軟公司大資料和人工智慧專家，之前是T-Mobile Austria的大資料技術主管、Kaggle Vienna機器學習社區的會議組織者。除本書外，他還著有《Learning Res
ponsive Data Visualization》《Data Visualization with D3 and AngularjS》等。 中野禮·郎（Reiichiro Nakano）是Infostellar公司的軟體發展工程師，專注於機器學習。 譯者序 前言 第 1 章 深度學習. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .1 1.1 深度神經網路的數學基礎 . . . . 1 1.1.1 感知機||門控線性回歸 . . . . 2 1.1.2 多層感知機. . . . . . . . . . . . . . . .
.5 1.1.3 卷積和池化. . . . . . . . . . . . . . . . .5 1.1.4 啟動函數 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 1.2 深度神經網路的訓練. . . . . . . .11 1.2.1 損失函數的重要性 . . . . . . . . . 12 1.2.2 正則化 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .12 1.2.3 反向傳播演算法 . . . . . . . . . . . . . 13 1.2.4 優化方法. . . . . . . . . . . . . .
. . . .13 1.3 本章小結. . . . . . . . . . . . . . . . . . . .14 第 2 章 神經網路架構. . . . . . . . . . . . . . . . .15 2.1 卷積神經網路 . . . . . . . . . . . . . . . 15 2.1.1 AlexNet . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 2.1.2 GoogLeNet. . . . . . . . . . . . . . . .17 2.1.3 ResNet . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . 18 2.1.4 SqueezeNet . . . . . . . . . . . . . . . 19 2.2 迴圈神經網路 . . . . . . . . . . . . . . . 22 2.2.1 LSTM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 2.2.2 GRU . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .24 2.3 深度強化學習 . . . . . . . . . . . . . . . 25 2.4 本章小結. . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
28 第 3 章 JavaScript 深度學習框架 . . . . 29 3.1 TensorFlow.js . . . . . . . . . . . . . . .29 3.1.1 TensorFlow.js 介紹 . . . . . . . . 30 3.1.2 XOR 問題 . . . . . . . . . . . . . . . . 30 3.1.3 解決 XOR 問題 . . . . . . . . . . . 32 3.1.4 網路架構. . . . . . . . . . . . . . . . . .37 3.1.5 張量 . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . 39 3.1.6 張量操作. . . . . . . . . . . . . . . . . .40 3.1.7 模型訓練. . . . . . . . . . . . . . . . . .43 3.1.8 TensorFlow.js 的生態 . . . . . . 46 3.2 WebDNN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48 3.3 Keras.js . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51 3.4 本章小結. . . . . . . . . . . . .
. . . . . . .52 第 4 章 深度學習的 JavaScript 基礎 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53 4.1 JavaScript 中的TypedArray . . . . . . . . . . . . . . . . 53 4.1.1 ArrayBu.er . . . . . . . . . . . . . . 55 4.1.2 DataView . . . . . . . . . . . . . . . . 56 4.2 JavaScript 中的併發 . . . . . . . . 58 4
.2.1 JavaScript 的事件迴圈 . . . . . 58 4.2.2 用 Promise 創建一個非同步函數 . . . . . . . . . . . . . . . . . .59 4.2.3 使用新的async/await語法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61 4.2.4 多執行緒使用 WebWorker . . . 64 4.2.5 深度學習應用程式的處理迴圈 . . . . . . . . . . . . . . . . . .66 4.3 在 CPU/GPU 上載入資源 . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . 66 4.3.1 Fetch API . . . . . . . . . . . . . . . . 67 4.3.2 標籤編碼. . . . . . . . . . . . . . . . . .69 4.3.3 one-hot 編碼 . . . . . . . . . . . . . . 69 4.4 本章小結. . . . . . . . . . . . . . . . . . . .70 第 5 章 基於 WebGL 的 GPU加速 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . 73 5.1 WebGL 基礎 . . . . . . . . . . . . . . . . 74 5.1.1 WebGL 工作流程 . . . . . . . . . . 76 5.1.2 片段著色器渲染 . . . . . . . . . . . 78 5.2 WebGL 實現常規計算 . . . . . . 85 5.2.1 調試 WebGL . . . . . . . . . . . . . 86 5.2.2 渲染紋理. . . . . . . . . . . . . . . . . .87 5.2.3 精度重要性. . . . . . . . . . . . . . . .
92 5.2.4 優化器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .94 5.2.5 GLSL 開發. . . . . . . . . . . . . . . .95 5.2.6 浮點型的特殊性 . . . . . . . . . . . 95 5.2.7 從 CPU 流向 GPU，反之亦然 . . . . . . . . . . . . . . . . . .99 5.3 使用紋理和著色器的矩陣計算 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101 5.3.1 標準的矩陣加法 . . . . . . . . . . 101 5
.3.2 標準的矩陣乘法 . . . . . . . . . . 102 5.3.3 啟動函數應用 . . . . . . . . . . . . 103 5.3.4 運用WGLMatrix庫 . . . . . . . . . 104 5.4 手寫數位識別應用 . . . . . . . . . 105 5.4.1 資料編碼 . . . . . . . . . . . . . . . . 105 5.4.2 記憶體優化 . . . . . . . . . . . . . . . . 105 5.4.3 前向傳播 . . . . . . . . . . . . . . . . 107 5.4.
4 第一次嘗試 . . . . . . . . . . . . . . 107 5.4.5 優化性能 . . . . . . . . . . . . . . . . 108 5.5 本章小結 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109 第 6 章 從流覽器中提取資料 . . . . . . . . 111 6.1 載入圖像資料. . . . . . . . . . . . . .112 6.1.1 從圖像中提取圖元 . . . . . . . . 112 6.1.2 載入遠端資源 . . . . . . . . . . . . 114 6.1.3 獲取二進
位塊 . . . . . . . . . . . . 116 6.2 將圖元資料渲染到螢幕上 . . 117 6.2.1 顯示圖片 . . . . . . . . . . . . . . . . 118 6.2.2 將圖元資料渲染到畫布 . . . . 119 6.2.3 插值圖像資料 . . . . . . . . . . . . 122 6.2.4 在畫布上繪製形狀 . . . . . . . . 124 6.3 訪問相機、麥克風和揚聲器. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .126 6.3.1 從網路攝像頭捕獲圖像 . . . . 126 6.3
.2 用麥克風錄音 . . . . . . . . . . . . 128 6.3.3 載入、解碼和播放聲音 . . . . 130 6.4 深度學習框架中的實用工具. . . . . . . . . . . . . . . . . . .131 6.4.1 TensorFlow.js . . . . . . . . . . . 131 6.4.2 Keras.js . . . . . . . . . . . . . . . . . 133 6.4.3 WebDNN . . . . . . . . . . . . . . . 133 6.5 本章小結 . . . . . . . . . . .
. . . . . . . 135 第 7 章 高級資料操作的方法 . . . . . . . . 137 7.1 反序列化 Protobuf . . . . . . . . 138 7.1.1 解析 Caffe 模型參數 . . . . . . 139 7.1.2 解析 TensorFlow 圖. . . . . . .141 7.1.3 浮點精度的注意事項 . . . . . . 142 7.2 用 Chart.js 繪製圖表. . . . . . .143 7.2.1 探索不同的圖表類型 . . . . . . 144 7.2.2 配置資料集 . . . . . . . . . .
. . . . 146 7.2.3 更新值. . . . . . . . . . . . . . . . . . .147 7.2.4 選項和配置概述 . . . . . . . . . . 150 7.3 用畫布畫草圖. . . . . . . . . . . . . .153 7.3.1 在畫布上繪圖 . . . . . . . . . . . . 154 7.3.2 提取筆劃 . . . . . . . . . . . . . . . . 158 7.4 從麥克風計算頻譜圖. . . . . . .159 7.5 人臉檢測與跟蹤 . . . . . . . . . . . 162 7.5
.1 用 Jeeliz FaceFilter跟蹤人臉. . . . . . . . . . . . . . . . .162 7.5.2 使用 tracking.js 跟蹤人臉 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 163 7.5.3 Chrome 中人臉檢測的原生支持. . . . . . . . . . . . . . . . .165 7.6 本章小結 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 167 第 8 章 基於 TensorFlow.js構建應用 . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . 169 8.1 TensorFlow.js 實現手勢識別. . . . . . . . . . . . . . . . . . .169 8.1.1 演算法解說 . . . . . . . . . . . . . . . . 170 8.1.2 TensorFlow.js 專案準備 . . . 171 8.1.3 產生實體 KNN 圖像分類器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 172 8.1.4 TensorFlow.js 反覆運算訓練 . . . 173 8.1.5 小結. . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . .176 8.2 TensorFlow.js 實現文本生成 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 176 8.2.1 演算法解說 . . . . . . . . . . . . . . . . 176 8.2.2 Keras 模型 . . . . . . . . . . . . . . .177 8.2.3 將 Keras 模型轉換為TensorFlow.js 模型 . . . . . . . 178 8.2.4 專案準備 . . . . . . . . . . . . . . . . 178 8.2.5 在
TensorFlow.js 中導入Keras 模型 . . . . . . . . . . . . . . 179 8.2.6 TensorFlow.js 反覆運算訓練 . . . 179 8.2.7 構造模型輸入 . . . . . . . . . . . . 181 8.2.8 模型預測 . . . . . . . . . . . . . . . . 183 8.2.9 模型輸出抽樣 . . . . . . . . . . . . 184 8.2.10 小結. . . . . . . . . . . . . . . . . . . .186 8.3 TensorFlow.js 實現圖像降
噪. . . . . . . . . . . . . . . . . . .186 8.3.1 演算法解說 . . . . . . . . . . . . . . . . 187 8.3.2 將 Keras 模型轉換為TensorFlow.js 模型 . . . . . . . 188 8.3.3 專案準備 . . . . . . . . . . . . . . . . 189 8.3.4 初始化. . . . . . . . . . . . . . . . . . .190 8.3.5 應用流程 . . . . . . . . . . . . . . . . 190 8.3.6 載入測試數位
圖片 . . . . . . . . 191 8.3.7 更新雜訊 . . . . . . . . . . . . . . . . 193 8.3.8 生成變形圖片 . . . . . . . . . . . . 194 8.3.9 圖片降噪 . . . . . . . . . . . . . . . . 195 8.3.10 初始化函數 . . . . . . . . . . . . . 196 8.3.11 小結. . . . . . . . . . . . . . . . . . . .197 8.4 本章小結 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
7 8.5 最後結論 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 198
拓展商流通路之研究－以全台物流為例
為了解決chrome畫布 的問題，作者李逸軒 這樣論述：
近年來，便利商店在台灣的密集程度僅次於南韓，平均約每兩千人就可以配得一家便利商店，而全家便利商店股份有限公司屬於台灣便利商店的龍頭之一。全台物流乃為全家集團成立之子公司，提供完善的物流服務以利店鋪的營運順利，而全台物流之商流單位則提供商品導入至全家便利商店販售。在面對現今社會的消費者型態轉變以及外部環境的衝擊，全家便利商店的線上及線下的經營模式該如何強化及改善，全台物流之商流單位則應去思考除了提供商品給全家便利商店之外，能否有效的拓展至其他通路，以利商流單位獲得更高的收益並持續運營。這些得從企業本身擁有的資源去規劃、分析，並提出結論及建議。本研究從企業的角度切入探討，了解便利商店產業及未來發
展方向及如何帶來更高的收益，並藉由深度訪談法與商業模式九宮格交叉分析，並選擇以具有豐富商流經驗的人員為主要研究對象，針對「組織運營」、「通路發展」及「市場運營」三大方向進行資料分析結果，並將訪談內容與商業模式九宮格交叉分析，更能透過兩方發掘出不同的觀點，進而提供全台物流商流－單位以及全家便利商店未來發展之參考。研究結果顯示全台物流與全家便利商店都必須在「組織運營」解決倉儲空間的不足以及組織人員的整併，在「通路發展」方面則必須優化虛實整合以及讓消費者更輕易接觸到各行銷平台，而在「市場運營」方面則要思考目標客群的轉型和行動支付的多元便利性，朝這三大方向並提出建議改善，才有助於拓展商流通路。
給中小學生的JavaScript：在樂趣中學程式設計
為了解決chrome畫布 的問題，作者NickMorgan 這樣論述：
把真正的程式設計變得簡單 JavaScript是主流的Web程式開發語言，是建立令人驚訝的互動式網頁應用程式和線上遊戲的祕密武器。本書用輕鬆愉快的方式，透過耐心的、按部就班的範例，以及充滿趣味的圖示，幫助讀者輕鬆地學習程式設計的基礎知識。 本書帶領讀者從基礎知識開始，例如處理字串、陣列以及迴圈，然後繼續學習一些進階主題，例如使用jQuery建構互動性，以及使用畫布繪圖。 透過閱讀本書，你將實際撰寫出諸如Find the Buried Treasure、Hangman和Snake這樣的遊戲。透過彈跳球、蜜蜂動畫、賽車這樣的視覺化範例，你將真正地看到自己所編寫的程式。每一章都
建構於前一章的基礎之上，每一章末尾的「程式設計挑戰」將擴展你的思路，並激發出屬於你自己的、令人驚訝的程式。今天，就用JavaScript 設計一些很酷的東西吧！