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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line免安裝不更新的問題，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！

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基於超寬頻感測器之室內定位系統分析與改善

為了解決line免安裝不更新的問題，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。

Google Apps Script雲端自動化與動態網頁實戰(第二版) (附：近280分鐘影音教學/範例程式檔)

為了解決line免安裝不更新的問題，作者呂國泰,王榕藝 這樣論述：

　　網路好評，國內第一本最完整GAS實作中文書最新版！ 　　以13個案例掌握熱門的Google Apps Script雲端神器， 　　從入門到自動化實戰開發與設計！ 　　翻轉工作流程，快速打造雲端自動化系統！ 　　無論是大型公司或中小企業，有些常態或重複性的工作都需花費不少人力與時間。隨著資訊技術不斷進步，利用雲端、網頁系統來管理工作流程已是趨勢，而本書就是運用容易取得的Google應用服務作為自動化流程的基底。 　　強大的Google推出許多免費的雲端應用服務，如Google日曆、試算表與表單、翻譯與語音等，但這些服務皆以各自運作為主，鮮少可互相搭配使用。直到Goo

gle推出了「Google Apps Script」，藉此可讓不同雲端服務間得以互動，以增進日常工作的自動化處理效率。本書就希望引領讀者學習開發出符合需求的自動化系統，減少常態性與重複性工作。 　　‧清楚明確的步驟式教學，以常見的重複性工作流程作為主要範例，如：自動發信系統、出缺席查詢系統、單據控管系統、會議室借用與查詢系統、每日行程通知…等，說明如何將工作流程得以精簡化或自動化。另外，還有全自動多國語言翻譯機、團隊開會日曆、檔案下載列表…等多元案例。 　　‧範例資料庫以Google試算表為主，對於資料的新增、維護、刪除，以及在統計與報表產生較為容易，也有助日後進行各種數據的分析與統計。

　　‧不同Google Apps間的資料傳遞，使序號性資料得以完全掌握，且能將每筆資料轉為Google文件與PDF檔案。 　　‧在Google試算表中藉由自定義的按鈕，使其可輕易執行相關動作。 　　‧結合自動觸發方式，讓所建立的專案得以自動執行，藉此提高工作效率。 　　‧將Google試算表中的資料傳送到普及率最高的LINE通訊軟體，輕鬆就能掌握訊息。 　　‧藉由Google Apps Script使前端網頁獲得Google試算表中的每筆資料，再也不必與他人共用Google試算表檔案。 　　附：近280分鐘超值影音教學/全書範例程式檔

基於工廠生產資料的異常機器維修預測

為了解決line免安裝不更新的問題，作者林聖洋 這樣論述：

在工廠生產模式中，異常的機器容易在生產時造成產品損壞，導致不良品數量上升，嚴重者更可能停機導致整條生產線呆滯。普遍工廠都會安排定期維修保養，希望減少此情況發生。在智慧製造 4.0 中，提出了對機器加裝感應器或是紀錄器協助生產，即便感應器或紀錄器在生產中發出聲響提醒，此刻仍需停機維修，延誤了生產線。進而衍發出利用感應器上的詳細資料進行剩餘維修剩餘天數預測。若機器能在異常前提早維修，便可減少不良品以及省下不必要的停機時間，降低生產成本。然而並非每家工廠都願意額外花費安裝感應器抑或者並非每部機器都可以嵌入安裝感應器來進行維修預測。本研究針對上述問題，提出了一個利用工廠每週生產後提供的生產資料，建立

了下個週期的時間序列維修機器推薦列表模型。並使用了 Online Learning 的概念，隨著時間推移更新每週的生產資料，預測下個週期的維修機器。利用實際生產維修紀錄當作比較結果，維修預測列表中的機器在未來週期內皆會發生異常維修，可以利用來安排機器排程，避免即將異常之機器進入產線。而考量工廠實際生產情況，使用六天(一周)的生產維修紀錄並當為比較結果，十天的維修建議列表的平均 Recall 為 57.1%，再考量工廠每日維修能量有限的情況下，將維修機器推薦列表進行排序，並給出前五名的名單十天的平均準確度為58%，即建議清單中的五部機器有三部在未來六天內會發生維修。