免安裝line的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列線上看、影評和彩蛋懶人包

AIoT智慧物聯網應用實習 - 使用Arduino C程式語言結合ESP32-CAM開發板：附MOSME行動學習一點通：診斷．加值

為了解決免安裝line的問題，作者羅啟維 這樣論述：

　　1.利用ESP32-CAM開發板拍照並進行人臉辨識、字元辨識與車牌辨識等操作。附完整範例，不需要事先訓練，也不需要了解辨識演算法，就能完成辨識。   　　2.搭配不需使用信用卡註冊的物聯網網站，並使用手機門號、LINE帳戶與Google帳號，即可免費取得本書操作所需的物聯網金鑰。   　　3.搭配LINE Bot，即可用蘋果或安卓手機進行遠端拍照、控制接點、人臉辨識、字元辨識與車牌辨識等操作，辨識結果可直接傳回手機。

免安裝line進入發燒排行的影片

使用粒子群優化電池儲能系統的最佳大小

為了解決免安裝line的問題，作者呂俊銘 這樣論述：

可再生能源的間歇性可能是微電網系統中的一個問題。可再生能源對天氣條件的依賴會導致能源產生的電力和所需的電力負荷之間的差異。這個問題會導致微電網系統的不穩定和系統崩潰。實施電池儲能系統（BESS）被認為是防止這些問題的解決方案之一。然而，電池儲能系統的安裝必須有一個最佳的尺寸，以盡量減少系統損失，並避免安裝費用過高。因此，本研究提出了一種尺寸確定方法，通過使用粒子群優化（PSO），以最小的總成本評估BESS的最佳尺寸。其目的是通過考慮各種技術限制，以最小的總成本獲得BESS的最佳尺寸值，其中包括年度資本成本、年度運營和維護成本。本研究還考慮了系統的可靠性，如負載損失預期（LOLE）、能量損失預

期（LOEE）和供電損失概率（LPSP）。對三種不同的電池技術（釩-氧化鋁、多硫化物-溴化物和鉛-酸）進行了調查和比較，以瞭解PSO如何在不同參數下獲得每種電池的最小尺寸。從所進行的兩個方案中發現，所提出的PSO方法可以在不同的參數下獲得三種類型電池的最佳尺寸以及最低成本。同時還得出結論，與在微電網中長期安裝其他電池相比，安裝多硫化物-溴化物BESS技術是最具成本效益的BESS。

Linux指令大全：工程師活用命令列技巧的常備工具書（全新升級版）

為了解決免安裝line的問題，作者WilliamShotts 這樣論述：

　　Linux指令大全：工程師活用命令列技巧的常備工具書（全新升級版） 　　The Linux Command Line, 2nd Edition: A Complete Introduction 　　William Shotts 著✍．邱世華 譯✍ 　　BANISH YOUR MOUSE 　　銷售超過100,000本 　　體驗過Linux電腦系統光鮮亮麗的點擊式介面之後，現在，讓我們一起展開Linux命令列的深度探索之旅吧！我們將逐步引導你，從最初在終端機畫面上按下鍵盤開始，一直到在bash（最普及的Linux shell）中開發出完整的程式──我們將帶領你徜徉Linux命令列

的世界！ 　　《The Linux Command Line》是Linux工程師必讀的現代經典。在這本全球暢銷書的最新編譯版中，包含了許多bash 4.x的功能，例如重新導向運算子和shell擴展。我們也更新了諸多範例，提供更現代、更強健的shell script實踐，並說明多種避免常見潛在危險的做法。 　　在探索Linux命令列的過程中，你將學習由一代又一代經驗豐富的滑鼠迴避大師所傳承下來的永恆技能：檔案導覽、環境設置、指令鏈、使用正規表示法比對模式等等。你將深入了解眾多命令列工具背後的哲學，以及桌上型Linux系統從昔日Unix超級電腦那裡承襲而來的豐富遺產。本書的編排循序漸進，章節簡

短且容易消化。透過這本書，你將學到： 　　・建立和刪除檔案、目錄與符號連結 　　・管理你的系統，包括網路、套件安裝和程序管理 　　・使用標準輸入和輸出、重新導向與管線 　　・使用Vi編輯檔案，這是最熱門的文字編輯器 　　・開發shell script，讓常用或無聊的工作自動化 　　・使用cut、paste、grep、patch與sed來切割文字檔案 　　如果你是一位剛入行的新手，嚮往和老鳥一樣在Linux系統內飛快地用鍵盤和電腦溝通，那其實一點也不難，一旦你克服了最初的「shell衝擊」，你會發現，命令列是一種與電腦溝通時，既自然且富有表現力的方式。如果讓你的滑鼠開始堆積灰塵，也不要感到太

驚訝！

基於超寬頻感測器之室內定位系統分析與改善

為了解決免安裝line的問題，作者姚磊 這樣論述：

超寬頻感測器（Ultra-wideband, UWB）被廣泛的使用在室內定位領域，超寬頻感測器的室內定位通常是指移動端的定位，移動端通過無線電與基站通信並計算移動端和周圍每個基站之間的距離。本文提出了一個數學模型，分別分析了移動端在2D和3D空間定位的誤差，通過數學模型探討了影響移動端定位誤差的因素，分析得到了最佳的基站安裝位置。根據所得出的最佳的基站位置分佈，移動端在2D和3D空間的定位誤差均大幅度降低。然而，在室內的環境中超寬頻感測器容易受障礙物或人的影響產生異常值，單獨使用超寬頻感測器的定位結果容易發生跳變，而基於慣性感測單元（Inertial Measurment Unit, IMU

）的慣性導航系統可以輸出連續的定位結果卻存在累積誤差的問題，長時間定位結果容易發散。基於以上的分析，本文提出一套有效的系統框架，將超寬頻感測器和慣性感測器兩者緊密結合共同定位，不僅避免了慣性感測器存在的累積誤差問題而且能避免超寬頻感測器異常值對定位連續性的影響。然而，融合超寬頻感測器和慣性感測器雖然能夠更加精確和穩定的定位，但是研究發現當超寬頻感測器移動端安裝於加速度較大的載具上時，載具自身的運動加速度也會影響定位精度，表现为隨著運動加速度變大定位精度隨之降低。因為过程中的姿態角是通過重力加速度在水準方向的分量進行修正，當載具快速运动時在水準方向上也會產生比較大的運動加速度，而加速度感測器難以

將運動加速度與重力加速度的水準分量分開，導致姿態角估測誤差增加，進一步影響到定位精度。為解決上述問題，本文建立了一套在比較大運動加速度下的姿態角誤差估測模型，提出一種加速度自適應擴展卡爾曼濾波器 （Acceleration Adaptive Extended Kalman Fliter, ACCAEKF）的方法。ACCAEKF根據加速度大小自動調節預測誤差的協方差矩陣，能有效修正存在较大運動加速度時的定位誤差。此外本文還發現在比較小的運動加速度或者靜止狀態下，加速度量測雜訊會影響ACCAEKF的定位穩定性。針對這種現象，本文通過對加速度引入的誤差協方差矩陣進行了詳細的推導，提出一種優化方法將雜

訊協方差矩陣從誤差協方差矩陣中減去，有效避免低運動加速度下量測雜訊對定位穩定性的影響。本文還針對超寬頻感測器容易在多障礙物的室內環境產生非視距通訊（Non-light of Sight, NLOS）的問題做了優化，非視距通訊可以通過支持向量機（Support Vector Machine, SVM）對超寬頻感測器的信道衝擊響應（Channel Impulse Responses, CIR）和訊號強弱（Received Signal Strength Indicator, RSSI）的特徵進行分類，支持向量機是一種經典的監督機器學習（Machine Learning, ML）算法，適用於分類和回

歸問題。本文應用對視距通訊（Light of Sight, LOS）和非視距通訊的分類來驗證ACCAEKF在穿越複雜的室內環境時的定位性能，在實驗中獲得了比較高的定位精度。最後，本文通過MATLAB模擬實驗分別模擬機器人在2D空間和3D空間下基站位置的各種不同的分佈情形併計算定位誤差以此來驗證本文提出的最佳的基站位置分佈，除此之外，本文利用超寬頻感測器多基站的室內定位系統實際做了實驗，實驗結果表明本文找出的最佳基站位置分佈能顯著提高系統定位精度。本文基於上文提出的最佳的基站分佈，應用ACCAEKF進行模擬和室內定位實際實驗，实验結果表明本文提出方法在載具低速運動和加速度劇烈變化的情況下都能得到

很好的定位效果。