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超圖解 ESP32 深度實作

為了解決google天氣無法顯示的問題，作者趙英傑 這樣論述：

　　本書是《超圖解 Arduino 互動設計入門》系列作品, 專為想要深度運用 ESP32 的讀者所撰寫, 從基本的 GPIO、內建的磁力感測器、電容觸控開關、物聯網 IoT 運用、低功率藍牙、低耗電睡眠模式、底層 FreeRTOS 作業系統等等, 都透過作者精心設計的實驗, 以及本系列作品最具特色的超圖解方式說明, 包含以下主題： 　　內建電容觸控開關與霍爾效應磁力感測器 　　硬體 / 計時器中斷處理與記憶體配置 　　OLED 顯示器中英文顯示以及圖形顯示 　　QR code 製作與顯示 　　Wi-Fi 無線網路物聯網 IoT 應用 　　HTTP GET/POST 與網

路 API 使用 　　動態資料圖表網頁 　　WebSocket 網路即時資料傳輸 　　RTC 即時時鐘與 GPS 精準對時 　　ESP32 睡眠模式與定時喚醒、觸碰喚醒 　　SPIFFS 檔案系統與 SD 記憶卡的使用 　　網路音樂 / podcast 串流播放、文字轉語音播放 　　mDNS 區域網域名稱 　　BLE 低功耗藍牙應用 　　BLE 藍牙鍵盤、滑鼠人機介面輸入裝置製作 　　藍牙立體聲播放器 　　經典藍牙序列埠通訊 (SPP) 　　藍牙裝置電量顯示 　　HTTPS 加密網路連線與網站建置 　　Web Bluetooth 網頁藍牙傳輸 　　Mesh 網路實作 　　FreeRTOS 作業

系統 　　FreeRTOS 任務排程 　　看門狗 (watchdog) 　　FreeRTOS 訊息佇列 　　FreeRTOS 二元旗號 (semaphore) 與互斥旗號 (mutex) 　　OTA 無線韌體更新 　　物件導向程式設計與自製程式庫 　　Backtrace 除錯訊息解析 　　電壓偵測與電流偵測 　　在學習的過程中, 也帶著讀者動手做出許多有趣實用的實驗, 包括： 　　煙霧濃度偵測 　　磁石開關 　　人體移動警報器 　　即時天氣顯示器 　　網頁式遙控調光器 　　網頁動態圖表 　　休眠省電定時上傳感測資料 　　網路收音機 　　氣溫語音播報機 　　藍牙立體聲音播放器 　　藍牙多媒體

旋鈕控制器 　　藍牙多媒體鍵盤 　　電腦桌面自動切換器 　　投籃遊戲機 　　網頁式藍牙遙控車 本書特色 　　ESP32 是一系列高效能雙核心、低功耗、整合 Wi-Fi 與藍牙的 32 位元微控器, 適合物聯網、可穿戴設備與行動裝置應用。ESP32 的功能強大, 涉及的程式以及應用場域相關背景知識也較為廣泛, 本書的目的是把晦澀的技術內容, 用簡單可活用的形式傳達給讀者。 　　ESP32 支援多種程式語言, 本書採用最受電子 Maker 熟知的 Arduino 語言。但因為處理器架構不同, 所以某些程式指令, 像是控制伺服馬達以及發出音調的 PWM 輸出指令, 操作語法和典型的 Ardui

no (泛指在 Arduino 官方的開發板, 如：Uno 板執行的程式) 不一樣, 這意味著某些 Arduino 範例和程式庫無法直接在 ESP32 上執行。 　　相對地, ESP32 的獨特硬體架構也需要專門的程式庫和指令才能釋放它的威力, 例如, 低功耗藍牙 (BLE) 無線通訊、可輸出高品質數位音效的 I2S(序列音訊介面)、DAC(數位類比轉換器)、Mesh(網狀) 網路、HTTPS 安全加密連網...等。 　　更有意思的是, ESP32 開發工具引入了 FreeRTOS 即時作業系統, 可運行多工任務 (同時執行多個程式碼), 而 ESP32 Arduino 程式其實就是運作在

FreeRTOS 上的一個任務。因此, 書中除了含括 Arduino 語言外, 也會適時帶入 ESP32 官方開發工具鏈 ESP-IDF 的功能, 除了可操控底層 FreeRTOS 作業系統外, 也可運用 Arduino 中未提供的 ESP32 專屬功能。 　　本書假設讀者已閱讀過《超圖解 Arduino 互動設計入門》第三或四版, 所以本書的內容不包含基本電子學 (像電阻分壓電路、電晶體開關電路、運算放大器的電路原理分析..等), 也不教導 Arduino 程式入門 (如：條件判斷、迴圈、陣列、指標..等), 而是以《超圖解 Arduino 互動設計入門》為基礎, 將篇幅依照 ESP32

應用的需要, 在程式設計方面說明物件導向 (OOP)、類別繼承、虛擬函式、回呼函式、指標存取結構、堆疊與遞迴...等進階主題。 　　另外, 本書也不僅僅只是探討 Arduino 程式, 由於微控器是物聯網應用當中的一個環節, 以『透過網頁瀏覽器控制某個裝置』的應用來說, 呈現在瀏覽器的內容是採用 HTML 和 JavaScript 語言開發的互動網頁, 和微控器的 Arduino 程式語言完全不同, 在相關章節也會對這些主題有所著墨。 　　開發微電腦應用程式, 偶爾會用到一些小工具程式, 例如, 呈現在 OLED 顯示器上的中英文字體與影像, 都必須先經過『轉檔』才能嵌入 Arduino

程式碼, 除了使用現成的工具軟體, 書中也示範採用廣受歡迎的 Python 語言編寫批次轉換字體和影像檔的工具程式。書中提及的 Python 程式屬於進階應用, 是假設讀者閱讀過《超圖解 Python 程式設計入門》, 具備運用 Python 操作檔案目錄、解析命令行參數、轉換影像、執行緒...等相關概念後的延伸學習, 可讓讀者練習善用各種程式語言綜合實踐的方法。 　　另外, 為了方便讀者查詢書中內容, 本書特別準備了線上版本的索引, 避免一般中文書缺乏索引的問題, 讓讀者可以快速找到所需的主題。希望這本厚實的作品能夠成為各位實作專案時最佳的工具書。

google天氣無法顯示進入發燒排行的影片

應用時空注意力圖卷積神經網路模型預測公共自行車需求

為了解決google天氣無法顯示的問題，作者康淨依 這樣論述：

近年來，自行車共享系統(Bike-Sharing System , BSS)發展逐漸成熟，作為一種短距離通勤使用，BSS 可以有效地緩解城市的交通堵塞。台灣公共自行車系統「YouBike 微笑單車」每月騎乘量高達 800 萬次，是全世界周轉率最高的公共自行車系統，在這高騎乘載量的背後需要是一個更精準的調度規劃，若能精準預測下一個 30 分鐘自行車的租借量，可以讓營運商提前 30 分鐘在調度規畫上有更好的維運服務提供給市民，讓每位市民減少遇到場站無法借還的現象。現有大多數自行車預測方法雖然已經引入深度學習的技術，如卷積神經網路（CNN）和循環神經網路（RNN）。但交通流量是沒有結構的圖數據，為

了能更準確預測各站點自行車的需求問題，本研究透過注意力對重要特徵做權重加權後使用分析圖數據的圖卷積神經網路模型(GCN)來捕捉自行車站點間的空間特徵。自行車租借量具有週期性變化，為了捕捉時間動態我們將輸入的特徵值使用三個時間區塊為最近時間、每日週期、每週週期加入天氣因素做為訓練特徵輸入。GCN 模型是使用拉普拉斯矩陣作為圖卷積核，拉普拉斯運算元是二階微分運算元，需要使用切比雪夫 (Chebyshev’s) 多項式來降低 Laplacian 運算的複雜度。最後在使用阿達馬變換矩陣（Hadamard transform）對三個時間區塊輸出預測做加權融合，完成時空注意力 GCN 預測模型。本研究使用

2 個月的臺北市公共自行車租借資料集與天氣資料集，使用Pytorch 在 Google colab 平台實作，實驗結果顯示本研究預測 30 分鐘借車之平均絕對誤差(MAE)為 0.17、均方根誤差(RMSE)為0.28、平均絕對百分比誤差(MAPE)為5.95、R2-score為0.99,結果均優於多數卷積神經網路及整合移動平均自回歸等方法，本研究使用注意力圖卷積模型加入外部天氣因素可提升自行車租借量預測精準度。

地圖會說話【10週年增訂版】：從GPS衛星定位到智慧手機地圖，不可不知的地理資訊應用(二版)

為了解決google天氣無法顯示的問題，作者李文堯,林心雅 這樣論述：

★榮獲107年度「好書大家讀」最佳少年兒童讀物獎-知識性讀物★ ★榮獲107年好書大家讀第75梯次知識性讀物組-好書推薦★ 內容全面增訂，資訊新穎即時，探討主題更多元完整！ 　　你一定用過Google Maps找路，玩過手遊Pokémon GO抓寶， 　　上APP尋找Ubike或WeMo Scooter電動機車租借點， 　　甚至查過「PM2.5全台即時概況」了解戶外空氣品質， 　　以及住家是否位於土壤液化潛勢地區？！ 　　你可知道，拜地理資訊系統GIS及個人電腦普及之賜， 　　21世紀的我們正經歷一段史無前例的地圖大革命？ 　　作者精心繪製、視野全面新穎的GIS地圖， 　　讓你從

一張張會說話的地圖，不出門得知天下事！ 　　視角全面、觀念新穎的GIS地圖書，打破你對地圖的刻板印象！ 　　◆新版新增內容達三分之一，收錄200餘幅地圖，內容更新更完整！ 　　◆除了將具有時效性的主題（全球暖化與巴黎氣候協定、退縮的北極冰帽、臭氧耗蝕現況、近年加州大火等）加以更新之外，新增內容包括視線分析、網路地震圖、環境績效指數、消失的雨林、都市成長、考古地理學等，涵蓋的主題更加豐富多元！ 　　◆另增兩篇台灣實地長期研究：〈台灣的黑熊保育〉，介紹屏科大野保所黃美秀教授與指導研究生林宛青的多年第一手研究資料，讓大家對瀕危的台灣黑熊有更進一步認識與了解；〈全球PM2.5與台灣的空污〉，呈現

中山醫學大學廖勇柏教授研究台灣過去40年（1972-2011）的癌症地圖，以及中興大學環工所莊秉潔教授提供的電廠污染源，具體說明空氣污染與癌症死亡率的關係。 　　◆本書詳盡介紹GIS地理資訊系統這門科技，運用衛星、雷達、攝影、GPS全球定位系統等先進技術提供的大量資訊，再藉由地理資訊系統或電腦製圖軟體所繪製成3D影像。 　　◆作者結合自己所學（地理碩士）及專業（從事GIS地理資訊系統應用與軟體研發工作），用一張張地圖來說故事，深入淺出介紹近幾年來全世界地圖發展應用的實況與趨勢，讓大家知道原來當今地圖的應用竟已如此廣泛，舉凡土地利用、交通運輸、疾病擴散、災害防治、生態保育規畫、氣候變遷與全球

暖化，甚至救火送貨搬家找房子等，與我們的生活息息相關。 　　◆以地球村的宏觀視野，揭露人類在地球舞台上諸多活動面貌，隨著精采清晰的地圖與淺顯易懂的解說，穿插生動有趣的圖片，帶領讀者展開跨越國界超越時空的寰宇之旅，讓讀者了解，善用地圖與地理資訊不僅能讓我們監測並改善生活品質，也能讓我們更了解自身所處環境及世界各地發生的現象及未來趨勢，開拓個人的國際視野。 　　 　　邁進21世紀之際，地圖繪製與運用正歷經史無前例的革命性轉變。過去需由探險隊先實地踏勘才能手工繪製地圖，現在經由衛星、雷達、攝影、全球定位系統等先進技術所提供的大量資訊，地圖繪製者目光不但不再侷限於肉眼所見，且能利用電腦龐大儲存能力，

將各種地理資訊整合做出更精確而豐富多樣的地圖形式，並藉由地圖做出與生活息息相關的各種分析應用，譬如流行病擴散、棲地保育、全球暖化、聖嬰現象、海底地形、地震機率評估等。本書便是順應地圖大革命潮流，用「地圖會說話」方式，介紹近年來全世界地圖發展應用的實況與趨勢。 　　在增訂新版中，收錄了一些台灣GIS應用實例，而諸如氣候變遷等具有時效性的議題，內容也一併更新修訂。希望用淺顯易懂、深入淺出的方式，藉由各式各樣引人注目的、不同主題的地圖，打破一般大眾對地圖的制式刻板印象，讓大家知道原來數位地圖應用已如此廣泛，可以「很生活化」，舉凡土地利用、交通運輸、疾病擴散、自然災害防治、醫療公共衛生、生態保育規畫

，甚至搬家租房或找餐廳美食等，一張地圖與我們日常生活密切相關，而不只是找路時才用得到的密密麻麻紙圖。善用地圖與地理資訊，不僅能讓我們監測改善生活環境，並能借助現代衛星科技的長期觀察與宏觀角度，開拓個人的視野，讓人更了解世界各地發生的現象及趨勢，胸中自有乾坤。期待地理資訊系統的應用更趨完善，引領我們走向更美好的未來！ 名家推薦 　　◆高英勛│台灣環境資訊協會理事長 　　◆陸傳傑│前《大地地理雜誌》總編輯 　　◆黃美秀│屏東科技大學野生動物保育研究所副教授 　　◆彭啟明│天氣風險管理開發公司總經理 　　◆鄭明典│中央氣象局局長 　　◆王鑫│台灣大學地理環境資源學系教授 　　文堯和心雅曾經發表

過許多文章，他們使用最近發展的地圖學科技，呈現地圖的各種應用案例。不僅介紹了新興的地圖學科技，也應用新科技彰顯了地圖的功能。學習地圖，正是豐富生命的必要手段。 　　◆呂石明│前《大地地理雜誌》總編輯 　　我們期待地理資訊系統成為決策者、資源管理者、教師，甚至普羅大眾能隨時上網查詢利用的資訊平臺，其影響之深遠將不遜於歷史上那些劃時代革命。毫無疑問的，這本書是現代地球公民必讀的一本通識讀物。 　 　　◆周學政│台灣師範大學地理系副教授 　　文堯和心雅在本書展現了廣泛的興趣與製作地圖的深厚功力，藉由一幅幅地圖與活潑文字，生動說出各種地理故事。在敍述這些精采故事的同時，他們也解釋地理資訊技術的強大能

力，揭露地圖設計的內在歷程。 　　◆楊照│作家 　　地圖其實也是一種語言。地圖用其特殊的語彙和文法，記錄訴說了極其豐富的訊息。精確進入地圖的語言邏輯，鋪陳出地圖裡的高度時間意識，是本書最迷人的成就，也是讓我懷舊地辨識出四十年前老同學性格，最明白最感人的印記。 　　◆潘翰聲│樹黨發起人 　　環保行動想要減碳避災，政治創業想要以小博大，透過這本書，就可以——多隻空間之眼，看穿萬物相連的繁複生態。增添歷史層次的觸感，直指社會地景的穴道。綜覽大數據輿圖，擘畫治理戰略。 　　◆賴進貴│台灣大學地理環境資源學系教授，中華民國地圖學會理事長 　　透過一篇篇的文章，作者不僅介紹了地圖繪製過程，並且引領讀

者了解如何閱讀和欣賞地圖。整個過程有如酒莊園主，引領客人參觀釀酒過程，解說品酒之道，並提供不同年份的美酒讓客人品嘗與體會。透過本書，讀者將領略到地圖說話的能力，並發現地圖不只說真話，也會說謊話。而如何聽出地圖的弦外之音、辨識繪圖者的意圖，是閱讀地圖的另一種境界。本書多元的主題一則反映地圖內容的多樣性，一則反映兩位作者的廣泛興趣及關懷。不只介紹地理資訊系統，也提供許多具體的應用範例，非常適合作為認識地圖和地理資訊系統的入門讀物。

研發與測試基於空載光達資料偵測排水結構物之方法於產製排水糾正 DEM

為了解決google天氣無法顯示的問題，作者周宜學 這樣論述：

橋樑和涵洞統稱為排水結構（drainage structures, DS）。在全球範圍內，大多數DS在使用期間，會面對極端天氣條件下潛在的故障威脅。因此，廣域排水結構製圖是必不可少的，然而廣域DS位置通常難以取得，這使得對其檢查和按時管理更具挑戰性。與遙感資料結合的地理信息系統(Geographical Information systems, GIS)和全球導航衛星系統(Global Navigational Satellite Systems, GNSS)已被用於手動繪製DS數據。近年來，越來越多的空載光達掃描(airborne laser scanning, ALS)資料使用於DS製圖

，如基於空載光達掃描的數字高程模型(DEM)和山體陰影圖。然而，目前仍未開發出統一且自動化的DS製圖方法，在過去的研究中也已展示對此方法的需求。手動方法速度較緩慢，受天氣條件和過去調查的有限研究地點的資金來源的限制。為了解決上述提及的挑戰，目前的研究主要集中在開發自動排水結構製圖算法(DS mapping algorithm, DSMA)以繪製廣域容量的DS。由於過去DS製圖成功應用於空載光達三維地形描繪，因此已分類的ALS點雲以及道路中心線被用於DSMA的開發。在使用ALS數據進行DS製圖的背景下，發現道路較相鄰的ALS地面點高，這分別對排水網絡(drainage network, DN)和

隨後的DS製圖構成了潛在挑戰。因此，自動DSMA首先消除道路的ALS地面點，使用ALS地面點估計代表高速公路、私人道路、住宅街道等道路寬度的不同緩衝區值的數量，接著分別使用緩衝區值和道路中心線生成組合道路遮罩，使用組合的道路遮罩去除ALS數據中屬於道路的所有地面點。然後對剩餘的地面點進行插值以創建新開發的空載光達修正DEM(ALS-modified DEM, ALS-mDEM)，分別使用流向、流量和Strahler流序算法自動從ALS-mDEM導出排水網絡(DN)。接著通過將DN與道路中心線相交來測試幾個流序閾值以繪製候選DS。在DSMA開發的最後一步，生成並測試了不同的DS細化緩衝區，以從重

複的DS記錄中清除繪製的DS，通過DS細化分析最終選擇15m的細化緩衝區。DSMA的性能在美國佛蒙特州總面積50平方公里的兩種不同地理環境下的廣域容量中進行了評估，分別包括城市站點和農村站點。分類後的ALS點雲來自美國地質調查局(Unite State Geological Survey, USGS)，而美國聯邦公路管理局(Federal Highway Administration, FHWA)的道路功能分類方案來自佛蒙特州的公共數據平台。非FHWA道路由FHWA管轄範圍之外的私人道路和住宅街道組成，即無法從公共數據平台獲取，因此，使用土地利用土地覆蓋(land use land cover

, LULC)的不透水表面(impervious surface, ISA)分別自動繪製地圖。最後，從佛蒙特州交通局收集包括橋樑和涵洞的DS數據集與FHWA道路資料，DS數據集與非FHWA道路分別從Google Earth Street View (GE-SV)影像數化。基準DS數據集用於評估DSMA方法繪製DS的位置和預測精度，根據基準DS和對應的繪製DS之間的對應關係，計算歐幾里得距離以分別評估繪製之DS與基準DS數據集的位置精度。城市站點和農村站點的平均定位精度為13.5m及15.8m。並將繪製的DS在F1 scores方面的預測精度與FHWA和非FHWA道路分別計算，對於FHWA管理的

道路，城市站點和農村站點的F1 score分別為0.87和0.94；對於非FHWA道路，城市站點和農村站點的F1 score分別為0.72和0.74。ALS的地面點非常適合用於創建高解析度數字高程模型(High-resolution digital elevation models, HR-DEMs)。然而，在水文和地貌學的應用環境中，HR-DEM需要經過後處理，通過將繪製的DS合併到HR-DEM中對DEM進行涵洞修正，以分別創建適用於水文和地貌調查的涵洞修正DEM。然而，在缺乏廣域容量的DS數據集的情況下，建立涵洞修正DEM變得具有挑戰性。相反，當DS數據在某種程度上無法解決問題時，破壞算法

(breach algorithm, BA)方法是獲取涵洞修正DEM的標準程序。在第二部分中，本研究評估了來自DSMA的廣域容量中DSs數據的可用性，以處理美國佛蒙特州36平方公里的涵洞修正DEM。基準DS數據集用作評估DSMA方法性能的標準參考。此外，亦比較DSMA方法的性能與破壞算法(BA)方法，這是在DSs數據不可用時獲得涵洞修正DEM的標準程序。並開發了一個新的自動化方法框架，以使用DSMA方法繪製的DS生成涵洞修正DEM，並對DSMA方法與BA方法相比的性能分別在生產涵洞修正DEM的背景下進行評估，分析從DSMA和BA方法的涵洞修正DEM中發現的DS，以量化這兩種方法的性能。為了評估

這兩種方法的性能，從涵洞修正DEM中發現的DS被分別分類為代表正確解的真陽性 (true positive, TP)、代表錯誤解的假陽性 (false positive, FP) 和兩者都未找到的假陰性 (false-negative, FN) 解，藉由使用來自DSMA和BA方法的TP、FP和FN，發現了分類錯誤，即假陽性率（false positive rate, FPR）和遺漏錯誤，即假陰性率（false-negative rate, FNR）。由評估矩陣顯示出，新開發的基於DSMA的DS數據的方法與FHWA之FPR分別為0.05，與非FHWA道路的FPR分別為0.12；在FNR方面，DS

MA方法與FHWA為0.07，與非FHWA道路為0.38。與DSMA相比，BA方法與FHWA的FPR分別為0.28，與非FHWA道路的FPR分別為0.62；在FNR方面，BA方法與FHWA為0.32，與非FHWA道路為0.61。基於FNR和FPR的評估矩陣，DSMA方法已被證明分別比BA方法更準確，因此，與BA方法相比，使用DSMA生成涵洞修正DEM的公式化框架為相對穩健的。