Mac C++ IDE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

Flag’s 創客‧自造者工作坊 用 ESP32 × Arduino IDE 學 AI 機器學習

為了解決Mac C++ IDE的問題，作者施威銘研究室 這樣論述：

　　不用靠電腦！單晶片就能訓練神經網路、即時預測   　　一般初學機器學習, 都是使用別人準備好的資料集, 並在電腦上進行訓練、預測教材上設計好的題目, 像是套好招一樣, 即使結果正確, 卻沒有太高的真實感。加上解決的問題常常離我們太遙遠, 像是其他國家城市的物價預測、英文評論的分類等等, 練習起來也較缺乏臨場感。   　　為了破除上述缺點, 本產品採取最直接的方式, 以單晶片結合感測器蒐集真實資料作為資料集, 進行必要的資料預處理後, 不用透過電腦, 直接在單晶片上建構神經網路進行訓練與預測, 自己的資料自己生, 實戰驗證機器學習理論。這樣的作法還能針對周遭生活遇到的實務問題設計解決方案

, 透過實作應用加深對機器學習的理解。   　　為達成上述目標, 本產品使用 ESP32 單晶片與 Arduino IDE 實作, 所有實驗都從蒐集資料開始, 一路到神經網路的建立、訓練、即時預測, 一站式全部都在 ESP32 上實作。實驗最後還會搭配 ESP32 的 Wi-Fi 功能, 整合成 AIoT 智慧連網的應用範例。內容涵蓋以下代表性的機器學習問題：   　　● [迴歸分析]：使用電子秤講解迴歸問題, 利用神經網路找出秤重模組感測值與實際值的關係來校正電子秤, 免除傳統校正需了解秤重模組特性與背後程式庫等相較複雜的問題。在校正電子秤後更結合現有的網路服務, 實現在 LINE 上做雲端

飲食管理的料理秤。   　　● [二元分類]：透過顏色與接近感測器蒐集熟成香蕉與未熟成香蕉的特徵資料, 經過訓練後, 神經網路即可分辨所偵測的香蕉是否已熟成, 再結合網路功能, 實現水果未熟成數量檢測系統。   　　● [多元分類]：利用加速度計與陀螺儀來蒐集手勢資料, 然後訓練一個可以辨識手勢的神經網路, 藉由每個人手勢速度與軌跡都不同的特性, 做一個手勢辨識解鎖的 AIoT 應用。   　　除了機器學習, 本產品也針對 C++ 程式語言基礎作進一步的補充, 讓您一併學會 C++ 基本語法。   　　本產品除實驗手冊外，實驗過程中有任何問題或是建議都可以在 Facebook 粉絲專頁《旗標創

客‧自造者工作坊》中留言，即有專人為您服務。   　　● 粉絲專頁網址:www.facebook.com/flagmaker3257/   　　本產品 Windows / Mac 皆適用　   本書特色   　　● 使用 ESP32 從蒐集資料、訓練神經網路、即時預測一條龍實作機器學習應用 　　● 結合感測器蒐集真實資料解決實務問題, 透過實作學機器學習更直觀 　　● 涵蓋迴歸分析、二元分類、多元分類等代表性機器學習應用實例 　　● 整合網路實作雲端飲食管理、手勢解鎖、水果未熟成通知等 AIoT 應用

Mac C++ IDE進入發燒排行的影片

利用無人機基於LoRaWAN及MQTT架構的環境感測

為了解決Mac C++ IDE的問題，作者梁耿銘 這樣論述：

隨著科技的進步，由大量且小型的低成本設備組成的物聯網已成為智慧程式、智慧農業、智能電網、電子醫療等領域的優先解決方案。無人機與物聯網可以形成基於搭載無人機的物聯網系統，促成從天空到地面的各種服務，可以解決眾所周知的物聯網問題，例如從無基礎設施的偏遠地區收集數據、非視距的通訊、長距離傳輸造成的能源浪費及為災區提供網路覆蓋。 LPWAN是Low-Power Wide-Area Network的縮寫，其中文翻譯為低功率廣域網路，相較於廣泛使用的短距離無線電技術（例如，ZigBee、藍牙），其低功耗、遠距離與低成本通訊特性而在工業和研究界越來越受歡迎。LoRa技術是 LPWAN的主要技術代表之一，而

LoRa技術又包含LoRaWAN協議和LoRa協議，LoRaWAN指的是MAC層的組網協議，LoRa是一個物理層的協議，LoRaWAN是一種星型或星型對星型拓撲結構，星型拓撲通過閘道器將消息中繼到中央伺服器，每個終端節點將數據傳輸到多個閘道器，然後閘道器將數據轉發到網路伺服器，當網絡伺服器從終端節點接收到帶有應用程序有效負載的消息時，它會將其中繼到適用的應用伺服器以進行解密並根據需要進行轉發。此外在閘道器和網路伺服器之間的通信加入MQTT通訊協定實現。本論文使用Arduino Uno搭配Dragino LoRa Shield實現LoRaWAN 協定，並利用Raspberry Pi 3B+實現M

QTT通訊協定。本論文使用無人機搭載無線充電模組，透過RTK定位技術引導無人機至降落平台，透過無線電力傳輸供電給PM2.5感測器進行環境感測，其數據透過LoRa技術搭配MQTT通訊協定使用戶端者能夠在網路上即時的收到感測器狀態，利用此方式可以解決維持電源供應及更換電池的問題，同時實現非常廣的通訊範圍，未來可以即時應用在大範圍的監測系統中，如地質監測系統、山林、水壩監測等。

LLVM編譯器實戰教程

為了解決Mac C++ IDE的問題，作者（巴西）布魯諾·卡多索·洛佩斯（巴西）拉斐爾·奧勒 這樣論述：

LLVM是一個世界領先水準的編譯器框架。它包含有豐富軟體庫，可以為編譯器的初學者提供良好的學習體驗，並大大降低編譯器開發的學習門檻。 本書的前半部分將向您介紹怎麼樣去配置、構建、和安裝LLVM的不同軟體庫、工具和外部項目。接下來，本書的後半部分將向您介紹LLVM的各種設計細節，並逐步地講解LLVM的各個編譯步驟：前段、中間表示（IR）、後端、即時編譯（JIT）引擎、跨平臺編譯和外掛程式介面。本書包含有大量翔實的示例和代碼片段，以幫助讀者平穩順利的掌握LLVM的編譯器開發環境。  

應用於生醫檢測之具奈米粒修飾感測層多晶矽線感測器與癌症檢測之感測電極

為了解決Mac C++ IDE的問題，作者廖素鈺 這樣論述：

本論文旨在探討透過奈米粒的添加來改善多晶矽線(PSW)生醫感測器並比較表面修飾之不同基材生醫感測器的感測特性。我們也提出將氧化鋅奈米粒直接沉積在紙基板上之氧化鋅紙，並將其用來感測抗癌藥物對癌細胞毒性的影響。因此，本研究可分為三大部分，第一部分是探討多晶矽線感測器陣列中之相鄰兩奈米線同時施加電壓時可能會互相干擾而導致讀出錯誤的數值。在此研究中，我們使用具有3-氨基丙基三甲基矽氧烷 (-APTES) 和聚二甲基矽氧烷 (PDMS) 處理的二氧化矽奈米粒子感測膜加上紫外線照射 (-APTES+ NPs+UV)的PSW陣列，在感測不同pH緩衝溶液時，PSW感測特性會受到鄰近PSW偏壓的影響。我

們發現，具有-APTES感測膜的PSW的感測通道電流遠低於具有-APTES + NPs + UV 感測膜的 PSW感測器的通道電流，並且具有-APTES感測膜的PSW感測器之電流偏差誤差遠高於具有 -APTES+NPs+UV感測膜的PSW感測器。我們將這些改進歸因於-APTES + NPs + UV感測膜表面漏電流很小及其優越的分子結構。根據實驗數據明顯得知，-APTES + NPs + UV感膜測是 PSW 陣列傳感器的更好選擇。 論文的第二部分討論了兩種不同的電極感測器的應用，一是使用絲網印刷之碳電極（screen-printed carbon electrode, SP

CE）的生物感測器，另一則是鍍金指叉電極（interdigit electrode, IDE）的生物感測器。所有電極表面都透過因特異性標的而結合之抗體和抗原進行修飾，然後藉由探針連結阻抗分析儀，偵測五種分別為1、2、4、6和8 ng/mL不同濃度的前列腺抗原 (Prostate-Specific Antigen, PSA)的免疫感測器之阻抗響應 (Z)。從我們的實驗結果可以得知，阻抗測量的特定頻率範圍在 20Hz ~ 2.57KHz間；在110Hz 的頻率下， SPCE免疫生物感測器具有最高的靈敏度和最小的誤差，且在此頻率下比較阻抗響應 (Z) 與不同抗原濃度的 PSA對數濃度時，免疫感測

器的線性度為0.9945，靈敏度為8876.5 Ω/Log(ng/mL)，且最低偵測極限為0.18 ng/mL。當以鍍金IDE 用作免疫生物感測器時，我們以1-dodecanethiol solution堵住表面未修飾到的鍍金IDE免疫生物感測器，並同樣偵測五種不同濃度的PSA。由實驗結果，我們可得在低頻率20Hz至409.07Hz範圍內的決定係數（Coefficient of Determination）R2；在此頻率範圍內，R2 大於0.95。同樣的，在110Hz頻率下，鍍金IDE感測器可有最高靈敏度且誤差最小，其線性度為0.9986，靈敏度為3681.6 Ω/Log(ng/mL)，而最低

偵測極限為0.05 ng/mL。基於上述SPCE和IDE生物感測器的阻抗測量結果，輔以阻抗實部和虛部的計算，再以ZView軟件進行模擬後可以得到前述兩種不同生物感測器的模擬等效電路圖。 本論文最後一部分則將沉積有氧化鋅 (ZnO) 奈米顆粒的纖維素紙（ZnO 紙）應用擴展到測試抗癌藥物對癌細胞的毒性的檢測，我們使用 A549、H1299 和 WI38 細胞來測試靶向抗肺癌藥物易瑞沙(Iressa)和星形孢菌素(Staurosporine)的有效性。在各種處理條件下將ZnO紙放入各細胞的培養基中，然後測定細胞活性。我們發現 ZnO 奈米顆粒本身對細胞就具有細胞毒性，通過增加ZnO奈米顆粒的

沉積時間進一步降低了細胞活力。此外，當培養基中同時存在 ZnO 紙和抗癌藥物時，細胞毒性會增強，此結果與現有文獻一致。此外，我們發現星形孢菌素產生比易瑞沙更容易降低癌細胞的細胞活性。我們的實驗也發現，在添加抗癌藥物之ZnO紙上培養的A549細胞比 H1299細胞存留有更高細胞活性，指出了A549具有高於H1299的腫瘤惡性，這也與文獻中的結果一致。由此結果得知ZnO紙可用於細胞毒性測試和未來的新型抗癌藥物開發。