oop範例的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

超圖解 ESP32 深度實作

為了解決oop範例的問題，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。

oop範例進入發燒排行的影片

類神經模型預測控制的資訊安全建置與部署

為了解決oop範例的問題，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。

Python+TensorFlow 2.x人工智慧、機器學習、大數據｜超炫專案與完全實戰

為了解決oop範例的問題，作者柯博文 這樣論述：

　　【嚴選經典】美國矽谷創業家／全球科技大廠與業界指定工研院顧問講師之Python TensorFlow人工智慧機器學習入門鉅作！    　　本書為作者柯博文老師在各大企業教授Python、機器學習、人工智慧的課程內容匯集而成。歷經業界頂尖的工程師學員多次考驗，實戰多年後才匯集成冊。內容包含：Python、機器學習、人工智慧、TensorFlow、Keras、OpenCV等相關API的使用方法。並提供了203個範例程式，與169支影音教學影片。    　　◎以豐富的範例淺顯易懂的解說Python程式語言，並加入詳細的程式註解，使讀者瞭解每個程式的動作。  　　◎介紹業界統計分析相關的機器學習資

料分析程式，並大量使用業界數據，進行分析和預測。  　　◎使用Tensorflow.Keras實踐人工智慧，以MLP類神經的原理和案例，讓讀者瞭解如何修改程式，才能達到百分百的準確率的目標，並用CNN的手寫辨識方法，結合OpenCV達到學習人工智慧，並且實際應用在生活中。   聯合推薦    　　嘉義基督教醫院 兒童醫學部兒童腎臟科主任、嘉基創新育成中心主任 周信旭醫師  　　Eco-City智慧生活科技區域整合中心執行長、國立交通大學土木工程系 曾仁杰教授  　　台北榮民總醫院 關艾琛醫師  作者簡介   柯博文   　　‧美國矽谷iFrogLab公司  　　‧台灣錄克軟體公司負責人  　

　‧全球數十家科技大廠內訓講師  　　‧工研院、資策會、勞動部的指定講師  　　‧教授過400餘場次的軟體硬體韌體開發課程  1.Python程式語言  2.Python程式語言安裝  3.開發程式和工具  4.Python程式基礎  5.函數和物件導向OOP  6.視窗處理GUI Tkinter  7.資料定義Containers  8.圖表函式庫matplotlib.pylib  9.檔案處理和Open Data 開放資料  10.網路  11.資料庫MySQL  12.自然語言處理－文字、語意分析和繁簡體的轉換  13.人工智慧標記語言AIML  14.網頁伺服器  1

5.網路爬蟲BeautifulSoup4  16.Pandas數據分析和量化投資  17.Numpy 矩陣運算數學函數函式庫  18.執行檔包裝程式Pyinstaller  19.機器學習演算法－Regression迴歸分析  20.機器學習演算法－KNN最近鄰居法  21.機器學習演算法－K-means平均演算法  22.機器學習演算法－Decision Tree決策樹演算法  23.機器學習演算法－Random Forest隨機森林演算法  24.機器學習演算法－Bayes' theorem貝氏分類器  25.TensorFlow介紹和安裝  26.TensorFlow的類神經網路－MLP

快速上手  27.TensorFlow改善類神經模型MLP 結果  28.TensorFlow花的辨識－MLP  29.TensorFlow存取模型和訓練結果  30.TensorFlow實戰圖形和手寫辨識MLP  31.TensorFlow卷積神經網路CNN  32.OpenCV和TensorFlow卷積神經網路CNN即時辨識 

沉浸式虛擬實境教材品質檢核指標與評量工具發展之研究

為了解決oop範例的問題，作者郭盈芝 這樣論述：

隨著虛擬實境（VR）技術的成熟，研究指出VR對教學的影響多為正面的助益，在教育和學習上的應用也越來越廣泛。特別是能夠讓學習者深度沉浸在高度真實的學習環境的沉浸式虛擬實境（IVR），因為硬體設備開發成本逐漸降低、網路速度提升及雲端運算技術發展，在教育上的應用快速成長，IVR教材品質的研究也開始受到關注。如何縮短教材開發時間並降低製作錯誤率，是數位學習業者相當關切的議題，唯現行的數位教材品質認證標準，並未考量目前逐漸大量開發的IVR技術特性，產生了IVR教材品質認證的缺口。為消除上述缺口，本研究旨在：1.發展IVR教材品質檢核構面與指標，2.確認上述IVR教材品質檢核構面與指標的權重，及3.依據

上述兩項結果發展IVR教材評量工具。以模糊德菲法及層級分析法進行研究，發展IVR教材品質的檢核構面與指標，及相對權重。並發展評量工具，最後透過調查研究確認評量工具的信效度。依據研究結果發展出IVR教材品質檢核4構面及15項指標，4構面的權重中，以「教材內容」37.5％為最多，其次為「教學設計」34.0％，接著為「互動回饋」17.9％，最後為「介面設計」10.6％。在檢核指標部分，專家共識認為「教材內容正確性」最為重要，且重要程度權重佔所有指標的21.8％，其權重幾乎為所有其他指標的2倍以上。重要權重第二為「學習目標、教材內容與評量機制具一致性」（權重12.2％）。而「互動回饋」雖僅有「學習任務

有提供適當且清楚的回饋」及「學習者能與素材進行互動」2項指標，但其權重分別於所有指標的第4及第5，互動回饋在IVR教材中的重要性可見一斑。在本研究也發現過去數位教材重視的「學習任務有合理的順序」，在IVR教材當中卻非關鍵要素。此外，也發現IVR教材品質指標在不同知識類型並無差異。值得一提的是，本研究也證實IVR與VR教材的檢核標準確有差異，在「虛擬環境的畫面具擬真性」、「虛擬環境能提供具沉浸感的畫面品質」、「虛擬環境呈現之訊息量適宜」及「學習者能與素材進行互動」等4項與沉浸感及互動有關的指標，都是過去未納入的指標。本研究確立了IVR教材品質檢核之構面與指標，並得出各構面與指標之權重，據以發展完

成IVR教材評量工具。研究結果確認本研究所發展的教材評量工具在優良教材評估上具信效度，本研究結果可提供IVR教材的製作者有參考依據，作為教師採用IVR教材時的指引，亦提供教材評估者標準化的評量工具。