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小站也有遠方

為了解決google轉盤的問題，作者劉克襄 這樣論述：

★第六屆聯合報文學大獎得主劉克襄最新創作 ★望九素人畫家孅孅阿嬤的鐵道繪圖首次發表 ★米壽之年的老母親與耳順之年的兒子另類攜手鐵道壯遊 ★10條環島鐵道路線，52篇小站紀事，網路google不到的鐵道風景。 　　當我接近一座車站，車窗外彷彿博物誌的第一頁正在翻開。 　　每一站都是一堂地方風物課。 ──劉克襄   　　在枋寮搭上和世界分手的列車， 　　在台北看見南轅北轍的命定人生， 　　在大華徜徉北台灣最華麗的溪岸森林， 　　在貢寮察覺老街未來的曙光， 　　在樹林飽食一碗家山滋味的芋頭粥， 　　在清水向少年揮手，在田中漫步錦緞般的平原……   　　唯有劉克襄，才能描繪出這麼多元，網路上go

ogle不到的鐵道風景。風景意欲成林，需要長時的累積和呼應的因緣。作者的筆宛如神通廣大的濾鏡，信手拈來，每一個車站都變成了怦然憧憬的遠方。   　　這一回，母親也透過繪圖踏上旅程。母子倆一文一圖，各自的行旅在某個次元交會，跟著火車奔馳在長年眷念的家園。  

google轉盤進入發燒排行的影片

粉粒光學自動辨識檢測系統開發

為了解決google轉盤的問題，作者張宇儒 這樣論述：

本研究進行「粉粒光學自動辨識檢測系統」之開發與分析。本系統可提供自動檢測瑕疵粉之數量與種類以圖表匯出，並統計良率。本系統使用轉盤配合輸送帶的方式將粉粒均勻地分散，並透過CCD顯微放大攝影機擷取影像，再利用結合OpenCV與YOLOv4之分析軟體，進行影像辨識與分析。系統硬體使用SolidWorksTM進行建模設計，再以3D列印機製作零件並組裝，電控部分則使用Arduino UNO進行系統控制。系統韌體則包含控制使用者介面與影像分析軟體以Python、C#與EmguCV(OpenCV)進行編寫。本研究所開發之系統可廣泛的應用於生產管理與製程方面的檢測、產品分類、外觀差異的分析。不僅可降低品管的

成本，更可提升檢測的效率，未來可應用於食品穀物分析、藥品外觀分類檢測、科技電子產業等相關研發生產單位使用。

全圖解步驟教學 你的第一本Python入門課

為了解決google轉盤的問題，作者毛雪濤,丁毓峰 這樣論述：

▄AI訊息時代必備的程式語言▄ 從145個日常案例掌握54個Python必懂知識 大白話文解說、全圖解步驟 孩子啟蒙、文科生、無基礎可讀懂、看懂、會操作 非專業人士入門必備教科書 讓你第一次學Python就上手！ 　　•不懂程式介面（那些框框方塊到底是什麼？！） 　　•不懂程式語言（那些英文和符號組成邏輯是什麼？！） 　　•不懂演算法（那麼多演算法應該怎麼運用？！） 　　•不懂Python能做什麼（人人瘋Python，但哪裡用得到啊？！） 　　▄你的心聲本書有解，Python救星駕到！！！▄ 　　無門檻、全圖解步驟教學的Python教學，讓你不需他人指導，不用上課補習，從生活案例就能理

解Python到底能做什麼。本書共包括54個章節，分為三個部分，從基礎編→實戰篇→升級篇，由簡入深，如同遊戲闖關一樣累積經驗值，加上圖示步驟拆解，就算不會，也可以依樣畫葫蘆執行出相同的指令動作。對於沒有基礎的文科生、非電腦專門的一般大眾、甚至有待啟蒙的孩童至青少年，都可以邊看、邊學、邊執行。 　　•基礎篇：Python軟體下載／程式介面說明／內建程式的介紹／除錯處理／基本資料類型和運算符號／基本程序控制結構／類別的使用／常見使用的模組。 　　•實戰篇：Python循環的應用／氣泡排序、選擇排序……基礎演算法／文件操作／系統資訊獲取／圖形用戶使用界面程式語言／正規表達式／多執行緒程式／網路程

式語言／基本資料庫程式語言。 　　•升級篇：蒙地卡羅演算法／歐幾里得演算法／遞迴演算法／迪傑特斯拉演算法／貪婪演算法／最近鄰居法（KNN演算法）／平行計算。 本書特色 　　•完全圖解步驟教學，看圖解指令照表操課：圖示拆解，一看就上手，一步一步接續完成程式語言。 　　•案例生活化，秒懂Python基礎知識：提供145個日常生活經驗當例子，邏輯清楚、容易理解，不會被專業演算術語所困惑。 　　•從基礎到實踐，具遊戲挑戰性：如同遊戲通關，透過案例與詳細程式編說明，由簡入深，非常適合做為孩子、青少年的學程教科書。 　　•白話文解說，外加運算符號教學：表格解說程式專用符號，讓非電腦專業的人士、文科生

先懂基礎，再進入程式編碼原則，專給沒有任何基礎的人學習使用，輕鬆學習無負擔。 名人推薦 　　◤專業審訂◢ 　　蔡炎龍 　　政治大學應用數學系副教授、政大數理資訊學程召集人、政大PyDay創辦人、台灣人工智慧學校老師。美國加州大學爾灣校區（UC Irvine）數學博士，專攻純數學「代數幾何」領域，但多年來看上 Python「簡單、強大、可專注在問題而非程式語言本身」，所以一直致力推廣 Python 程式語言。碩士班時期就研究神經網路，後來又重回深度學習的領域。已在多個場合介紹過深度學習的基本理論和實作方式，也試著用深度學習的方法解決不同領域的問題。 　　◤好評推薦◢ 　　賴以威／師大電機系

助理教授、數感實驗室  

單輪與轉動慣量球型機器人機構之設計與控制

為了解決google轉盤的問題，作者陳柏瑞 這樣論述：

球型機器人經過長久的研究已發展出各式不同運動特性的控制方式，有各式各樣的球型機器人，最早期球型機器人的發想是由單球平衡機器人而來的，後來受到星際大戰電影中球型機器人的動作才有之後這些不同運動控制的球型機器人。分別為單擺式、單輪式、雙輪式、球殼改變等的運動控制。球型機器人的運動形式有很多種，分別使用不同的驅動方式。擺動式是以重心偏移來達成滾動條件。輪型式是內部驅動機構可以在球殼內部驅動輪子來摩擦內殼使本體重心改變達成滾動的條件，重心法的控制比較簡單但對於精準控制來說相對困難，摩擦力的控制比較複雜一點但有良好的精準控制，此方式只能達成前後移動。本文行走的部分以單輪式來控制球型機器人行走，採用的控

制法分別為重心法、及摩擦力的控制。關於輪式球型機器人的轉向方式，雙輪式球型機器人在移動過程中必須要依靠輪差法來做轉向控制。本文轉向部分採用轉動慣量守恆的方式來控制球型機器人的轉向，透過下方直流馬達轉動重量轉盤產生的慣性力來達成球型機器人的轉向，此設計可以使球型機器人在做移動過程中不必減速也可以達成轉向的條件。 本文在於以轉動慣量守恆和單輪驅動來控制機器人。此系統的架構主要由兩個層級建構而成，分別為控制層與執行層，控制層的任務是下達運動命令例如:行走、轉向，藉由HC-09藍芽晶片傳送運動指令給執行層，同時接收來自執行層的姿態變化。執行層以ESP32(Espressif Systems)控制器為

核心，並在本體裝設IMU慣性測量單元(Inertial Measurement Unit , IMU)來獲取姿態變化以及L298N晶片來控制兩顆直流馬達。