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無瑕的程式碼 敏捷篇：還原敏捷真實的面貌

為了解決git版控的問題，作者RobertC.Martin 這樣論述：

　　[名家名著] 000   　　做得好、做得對，才能做得快！ 　　是時候該回歸正宗的敏捷了！ 　　Uncle Bob帶領讀者進入時光隧道檢視永不褪色的敏捷初心 　　搞笑談軟工Teddy Chen專文推薦   　　獻給新世代的敏捷價值和原則   　　《敏捷宣言》發表近二十年後，世界級軟體開發傳奇大師Robert C. Martin（Uncle Bob）再次執筆，為新世代軟體從業人員重新講述敏捷的價值觀與原則，無論你是程式設計師或非程式設計師，都能從本書中得到啟發和反思。Uncle Bob著有《無瑕的程式碼》等極具影響力的軟體開發書籍，他也是敏捷最初的發起人之一。如今，在《無瑕的程式碼 敏捷

篇：還原敏捷真實的面貌》這本書中，他將澄清多年來人們對敏捷的誤用和誤解，重述敏捷的初心與願景。   　　Uncle Bob清楚說明了敏捷的本質：它是一個小小的紀律，協助小型的軟體團隊管理小型的專案……但它卻為整個產業帶來了巨大的影響，因為所有的大型專案都是由許多個小型專案組成的。他將細數自己五十年來的所見所聞及親身經歷，透過平易近人的文字還原敏捷的真實樣貌，並解讀敏捷如何協助軟體從業人員提升整體的專業水準。   　　你將從本書學會： 　　✦還原敏捷真實的面貌：敏捷的過去、現狀，以及它永遠的堅持 　　✦理解Scrum的起源，以及正確的實踐 　　✦精通敏捷業務實踐的精髓，從小型發布到驗收測試，再到

完整團隊的溝通 　　✦探索敏捷團隊成員之間的關係，以及他們與產品之間的關係 　　✦重現不可或缺的敏捷技術實踐：TDD、重構、簡潔設計和結對程式設計 　　✦理解敏捷價值與軟體工藝的重要性地位，以及它們如何讓敏捷團隊邁向成功 　　✦來自Jerry Fitzpatrick、Tim Ottinger、Jeff Langr、Eric Crichlow、Damon Poole及Sandro Mancuso的專家級分享   　　如果你想要獲得敏捷的真正好處，你沒有任何捷徑可走：你必須把敏捷做「對」。無論你是開發人員、測試人員、專案經理或客戶，《無瑕的程式碼 敏捷篇：還原敏捷真實的面貌》都會告訴你如何把敏捷做

「好」。   Clean Agile 的名人讚譽   　　在讓一切成為敏捷的旅途中，Uncle Bob 老早就熟門熟路，不管什麼好的壞的都經歷過。在這本讀來愉悅的書中，有一部分是歷史，有一部分是個人的故事，整本書都是智慧的累積。如果你想了解敏捷是什麼，以及它是如何形成今日的敏捷，你一定要閱讀這本書。——Grady Booch   　　Uncle Bob 在書中的每一句話都塗上失望的色彩，但這完全是合情合理的。敏捷開發世界的現況，遠遠比不上它應該達到的模樣。Uncle Bob 在本書中分享了他的觀點，只要聚焦在某些事項上就能夠還原敏捷應該呈現的面貌。他是這方面的過來人，所以他的想法值得我們傾聽。

——Kent Beck   　　閱讀Uncle Bob 對敏捷的看法是一件很享受的事。無論是初學者，或是經驗豐富的敏捷實踐者，你都應該閱讀本書。我幾乎同意書中的所有內容。只是有些地方會讓我意識到自己的缺點，真氣人。它讓我再次細心檢查我的程式碼覆蓋率（85.09%）。——Jon Kern   　　本書提供了一個歷史的回顧鏡頭，讓我們可以更全面、更準確地檢視敏捷開發。Uncle Bob 是我見過最聰明的人之一，他對程式設計有無限的熱情。如果有人能夠揭開敏捷開發的神秘面紗，那就是他了。——摘自Jerry Fitzpatrick 所寫的前言（Foreword）   　　本書重新提醒我們：「需要寫程式的

敏捷到底是什麼！」——搞笑談軟工Teddy Chen專文推薦   　　這是一本真正告訴你，什麼是「真正的敏捷」的書籍。由《敏捷宣言》參與者之一的Bob 大叔來告訴你，最純粹的「敏捷」是什麼？他們當年認為的「敏捷」真義是什麼？ 　　《敏捷宣言》至今約二十年，在這期間，有許多打著敏捷旗號的人們做的並非敏捷的事，甚至還有某些技術號稱是敏捷的一種，但卻根本違反了「敏捷」的真義。這使得本書作者不得不出版本書，以正視聽。——博碩文化總編輯 陳錦輝

git版控進入發燒排行的影片

主動式智慧化輸送系統之研究

為了解決git版控的問題，作者蔡承憲 這樣論述：

近年隨著硬體設備進步，有關深度學習的發展越來越快速。物件辨識便是其中一種，與傳統的影像辨識不同的地方是，基於深度學習的方式較能適應不同環境的狀況，且具有高度的準確率。將其應用於自動化產線上可以有效減少依靠人力的部分，也能避免因疲勞而造成的錯誤。本論文提出利用一條智慧輸送帶進行不同元件分類的方式，可完成元件分類及排列任務，硬體上利用攝影機及分類機構架設於輸送帶上，透過軟體之程式撰寫於python使運行深度學習模型並發送訊號至Arduino板進而控制馬達，達到辨識與分類之目的。本研究使用YOLOv4為深度學習模型並搭配伺服馬達來實現產線上分類以及混料件排除之能力。並且本文利用田口法探討整體裝置參

數設定對運作之影響；其系統運作由使用相機擷取畫面之即時物件辨識開始，元件經過畫面後會判斷為何種類別，依照判斷出的類別伺服馬達會轉動使檔板擺動，並將元件調撥至相對應的閘道完成分類。本論文除只針對訓練過之元件分類外，該系統具排除條件亦包含輸送帶速度過快系統無法確實調撥正確閘道之情形，確保分類通道內之元件皆一樣。本實驗之深度學習模型能辨識出不同物件且準確達98.77%，可透過偵測當前輸送帶速度進行分類任務，並完成分類兩種元件。

Flutter/Dart 跨平台App開發實務入門(第二版)

為了解決git版控的問題，作者孫宏明 這樣論述：

　　本書從Flutter App開發的實務面著手。先用最簡單的範例帶入基本觀念和Dart語言基礎，並藉由操作步驟講解，幫助讀者熟悉Android Studio的使用技巧。接著由淺入深，依序學習各項主題。在講解的過程中，適時搭配Dart語法介紹，同時兼顧Flutter和Dart的學習。    　　Flutter App程式架構和各平台的原生程式有很大的差異，一開始就會用到物件導向技術和語法，因此需要先建立相關基礎，才能夠了解程式的架構。如果你在自行摸索的過程中，時常因為網路上片段的資訊而踩雷。本書可以幫助你循序漸進，從基礎開始，一步步累積完整的實作能力！    本書特色   　　*介紹Cen

ter、Container、Row、Column和Stack等App畫面編排技巧，滿足各種設計需求。  　　*涵蓋文字、按鈕、單複選清單、影像、動畫、對話盒...等各式各樣元件的用法。  　　*加入Dart語言最新的Null Safety語法。  　　*用ValueNotifier搭配ValueListenableBuilder重建App畫面上的物件，程式碼更簡潔。  　　*加入資料庫、Google地圖和定位等技術主題。  　　*學習使用套件擴充App的功能。 

基於臉部影像之rPPG血壓估測及不良脊柱姿態偵測系統

為了解決git版控的問題，作者林建州 這樣論述：

摘要. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . iAbstract . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . iii誌謝. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . v目錄. . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . vii圖目錄. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . x表目錄. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . xii一、緒論. . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11.1 研究動機與目的. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11.2 文獻回顧. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31.2.1 血壓量測. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31.2.2 坐姿估測. .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71.3 論文貢獻. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81.4 章節說明. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9二、系統架構與方法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . 102.1 血壓量測. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102.1.1 人臉偵測與心跳訊號提取. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112.1.2 rPPG 訊號濾波與強化: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 152.1.3 生理特徵提取. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . 162.1.4 模型建立. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 242.1.5 串接式血壓估測架構. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 312.2 坐姿估測. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 322.2.1 骨架偵測. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . 322.2.2 姿態特徵擷取. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 332.2.3 閥值選取. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38三、資料庫設計. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 403.1 背景. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . 403.2 血壓資料庫. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 403.2.1 血壓變化資料庫. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 403.2.2 血壓多元性族群資料庫. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 433.2.3 IEEE 1708a2019血壓量測設備驗證標準. . . .

. . . . . . . . . . . 463.2.4 訓練與測試集劃分. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 473.3 坐姿資料庫. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 503.3.1 UBFC 電腦使用情境資料庫. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 503.3.2 坐姿變化資料庫. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . 51四、評比細節. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 534.1 比較方法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 534.1.1 血壓估測. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 534.1.2 坐姿估測. . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 554.2 評比準則. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 564.2.1 血壓估測. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 564.2.2 坐姿估測. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57五、實驗結果與討論. . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 585.1 血壓量測. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 585.1.1 模型演進版本比較. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 585.1.2 綜合測試評比. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 615.1.3 資料庫

個別測試評比. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 635.1.4 血壓多元性族群資料庫年齡測試評比. . . . . . . . . . . . . . . . . 645.2 坐姿估測. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 655.2.1 坐姿變化估測實驗. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65六、結論. . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 676.1 結論探討. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 676.1.1 血壓估測. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 676.1.2 坐姿估測. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68

6.2 方法使用範圍. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 686.2.1 血壓估測. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 686.2.2 坐姿估測. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 686.3 未來目標. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . 69參考文獻. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70