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Arduino手機互動程式設計基礎篇

為了解決python環境變數linux的問題，作者曹永忠,許智誠,蔡英德 這樣論述：

　　在克里斯．安德森（Chris Anderson）所著「自造者時代：啟動人人製造的第三次工業革命」提到，過去幾年，世界來到了一個重要里程碑：實體製造的過程愈來愈像軟體設計，開放原始碼創造了軟體大量散布與廣泛使用，如今，實體物品上也逐漸發生同樣的效應。網路社群中的程式設計師從Linux作業系統出發，架設了今日世界上絕大部分的網站（Apache WebServer），到使用端廣受歡迎的FireFox瀏覽器等，都是開放原始碼軟體的最佳案例。   　　現在自造者社群（Maker Space）也正藉由開放原始碼硬體，製造出電子產品、科學儀器、建築物，甚至是3C產品。其中如Arduino開發板，銷售

量已遠超過當初設計者的預估。連網路巨擘Google Inc.也加入這場開放原始碼運動，推出開放原始碼電子零件，讓大家發明出來的硬體成品，也能與Android軟體連結、開發與應用。 　　 　　目前全球各地目前有成千上萬個「自造空間」（makerspace）─光是上海就有上百個正在籌備中，多自造空間都是由在地社群所創辦。如聖馬特奧市（SanMateo）的自造者博覽會（Maker Faire），每年吸引數10萬名自造者前來朝聖，彼此觀摩學習。但不光是美國，全球各地還有許多自造者博覽會，台灣一年一度也於當地舉辦Maker Fair Taiwan，數十萬的自造者（Maker）參予了每年一度的盛會。 　　

　　本系列「Maker系列」由此概念而生。面對越來越多的知識學子，也希望成為自造者（Make），追求創意與最新的技術潮流，筆著因應世界潮流與趨勢，思考著「如何透過逆向工程的技術與手法，將現有產品開發技術轉換為我的知識」的思維，如果我們可以駭入產品結構與設計思維，那麼了解產品的機構運作原理與方法就不是一件難事了。更進一步我們可以將原有產品改造、升級、創新，並可以將學習到的技術運用其他技術或新技術領域，透過這樣學習思維與方法，可以更快速的掌握研發與製造的核心技術，相信這樣的學習方式，會比起在已建構好的開發模組或學習套件中學習某個新技術或原理，來的更踏實的多。 　　 　　本系列的書籍，因應自造者運

動的世界潮流，希望讀者當一位自造者，將現有產品的產品透過逆向工程的手法，進而了解核心控制系統之軟硬體，再透過簡單易學的Arduino單晶片與C語言，重新開發出原有產品，進而改進、加強、創新其原有產品的架構。如此一來，因為學子們進行「重新開發產品」過程之中，可以很有把握的了解自己正在進行什麼，對於學習過程之中，透過實務需求導引著開發過程，可以讓學子們讓實務產出與邏輯化思考產生關連，如此可以一掃過去陰霾，更踏實的進行學習。 　　 　　作者出版了許多的Arduino系列的書籍，深深覺的，基礎乃是最根本的實力，所以回到最基礎的地方，希望透過最基本的程式設計教學，來提供眾多的Makers在入門Ardui

no時，如何開始，如何攥寫自己的程式，主要的目的是希望學子可以學到程式設計的基礎觀念與基礎能力。作者們的巧思，希望讀者可以了解與學習到作者寫書的初衷。

Raspberry Pi 樹莓派：Python x AI 超應用聖經

為了解決python環境變數linux的問題，作者陳會安 這樣論述：

　　『Raspberry Pi 樹莓派』是一款信用卡大小的單板迷你電腦，於全球賣出超過四千萬片，麻雀雖小但五臟俱全，其強大功能讓你能建置各種軟硬體整合的實務應用，涵蓋創客、物聯網 (IoT) 與 AI 領域。 　　本書從了解和購買 Raspberry Pi 開始，一步步說明如何安裝 Raspberry Pi OS 作業系統與設定，而且不需額外的顯示器、滑鼠和鍵盤就可以從你的 Windows 電腦遠端連線控制它。接著，本書將帶讀者了解 Linux 系統及 Python 語言入門，替後面的豐富應用鋪好路：你能用 MicroPython 語言控制 Pico 開發板，用 Node

-RED 打造 IoT 儀表板，或者使用 TensorFlow Lite 實現即時的物體影像辨識、打造能偵測道路的自駕車系統等等。 　　從一片小小的單板電腦，玩翻物聯網與人工智慧、實際應用 Raspberry Pi 學習軟硬體整合的 Python 程式設計，你便能在掌心解鎖潛力無限的智慧未來！ 本書特色   　　★ 樹莓派 3／樹莓派 4 適用 　　★ 從零學 Linux 系統與 Python 基礎 　　★ 架設 PHP、FTP 及 Webcam 網路串流伺服器 　　★ 用 Python/MicroPython 控制 Arduino Uno 以及樹莓派 Pico 開發板 　　★ 以 Ope

nCV 電腦視覺搭配攝影機實現人臉、手勢、物體 AI 辨識 　　★ 活用 TensorFlow Lite、MediaPipe、CVZone、YOLO 等熱門套件 　　★ 透過 Node-RED 打造物聯網儀表板並連結 TensorFlow.js 手勢辨識 　　★ 打造你的 AIoT 及自駕車智慧系統，體驗用深度學習模型偵測道路和號誌、行人  

類神經模型預測控制的資訊安全建置與部署

為了解決python環境變數linux的問題，作者張虹苑 這樣論述：

在工業4.0概念下，工廠的電腦化、數位化與智慧化轉型是現今產業界之趨勢，透過巨量資料分析與雲端運算，使得工廠可於最佳化硬體及製程模組化下，進行自動控制。大量資料雲端化使電腦可掌握之資訊越來越多，因此資訊安全的問題逐漸受到重視，本報告比較OPC DA(Data Access)與OPC UA(Unified Architecture)國際通訊協定。針對現今化工廠通用之分散系統控制(Distributed Control System, DCS)、先進製程控制(Advanced Process Control, APC)及類神經模型預測控制(Neural Network Model Predict

ive Control, NN MPC)，本報告也整理其控制系統架構、控制方法、資料傳輸方式及硬體設備規格要求之差異，並探討現今化工廠中所使用之自動控制系統常因伺服器環境不一致或軟硬體設備更新導致系統斷線、延遲，使控制無法完全自動化仍須仰賴人工調整的問題。容器化的封� �是一種可以縮短執行環境佈署時間並保護程式原始碼的技術。以OPC UA、NNMPC與Docker為基礎，本報告提出一套智慧控制系統環境佈署與建立的架構與內容，並且以一個溶劑回收程序應用案例。針對應用案例，順利地完成了OPC UA的建立，透過Docker的容器化封包技術所需環境佈署時間僅需要2小時，以標準差作為製程穩定程度之指標，

在傳統控制上製程標準差介於1.1~4.1間，而使用類神經模型預測控制製程標準差則可大幅降低至0.4~0.8。