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無法 寫 入 SD卡的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦曹永忠,許智誠,蔡英德寫的 Arduino程式教學(顯示模組篇) 和賀雪晨孫錦中劉丹丹謝凱年楊佳慶仝明磊的 樹莓派智慧專案設計：Raspberry Pi 4 Model B上的Python實現都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自崧燁文化 和清華大學所出版 。
亞東科技大學 資訊與通訊工程碩士班 何健鵬所指導 陳柏伸的 基於無人機應用之視覺交通分析系統 （2021），提出無法 寫 入 SD卡關鍵因素是什麼，來自於影像辨識、影像處理、OpenCV、無人機應用。
而第二篇論文國立清華大學 電機工程學系 呂仁碩所指導 邱瑞峰的 用於快閃記憶體之閾值電壓感知保存錯誤修復機制 （2019），提出因為有 閾值電壓、快閃記憶體、保存錯誤、閾值電壓準位、儲存單元狀態、保存錯誤修復的重點而找出了 無法 寫 入 SD卡的解答。
Arduino程式教學(顯示模組篇)
為了解決無法 寫 入 SD卡 的問題，作者曹永忠,許智誠,蔡英德 這樣論述：
本書是主要是給讀者熟悉Arduino的視覺輸出模組：顯示模組。Arduino開發板最強大的不只是它的簡單易學的開發工具，最強大的是它豐富的周邊模組與簡單易學的模組函式庫，幾乎Maker想到的東西，都有廠商或Maker開發它的周邊模組，透過這些周邊模組，Maker可以輕易的將想要完成的東西用堆積木的方式快速建立，而且最強大的是這些周邊模組都有對應的函式庫，讓Maker不需要具有深厚的電子、電機與電路能力，就可以輕易駕御這些模組。 所以本書要介紹市面上最常見、最受歡迎與使用的顯示模組，讓讀者可以輕鬆學會這些常用模組的使用方法，進而提升各位Maker的實力。
基於無人機應用之視覺交通分析系統
為了解決無法 寫 入 SD卡 的問題，作者陳柏伸 這樣論述：
隨著5G網路日趨的普遍，物聯網將進入新的里程，隨之的應用也將繼續發展，無人機的應用將得到更好的結果，藉著無人機的機動性優點，在民間也發展出他的需求，在交通的方面，過去仰賴閉路監視器作為交通系統分析的重要來源角色，從行控中心以人工的方式回報交通狀況，到現今有人工智慧的時代，靠著機器取代部分人力，利用大數據的分析，影像辨識取得視覺資料，無人機的機動性將提供更便利的影像來源，擴充閉路監視器的涵蓋範圍。本論文使用Raspberry Pi 4為主機，設計一個無人機的掛載配件，可透過Raspberry Pi Camera V2鏡頭取得影像，經Wi-Fi或是行動網路傳送，OpenCV為主要影像辨識的工具，
使用其中的Haar Cascade Classifier和直方圖分析兩大功能，將結合道路現有的閉路監視器與無人機的畫面，考量到無人機具有機動的特性，會時常的移動所在地，因而設計一套可在手機上執行簡易交通分析的應用程式，針對道路上較多的中、小型車輛為分析對象，可供任務機組人員在承接行控中心任務後，抵達監控地點時，也能為行控中心做出簡單的分析工作，加快整體交通問題的分析，也同時減少影像或資料傳輸時所消耗的時間，機組人員亦可調閱其他閉路監視器，做出相關決策。因考慮到我國法律的一些限制，無法實際將無人機飛至高速公路旁，使用交通部高速公路管理局公開的影像畫面，以隧道內的監視器作為即時監視器影像來源，戶外
的監視器做為模擬的無人機拍攝畫面，製作出個可以實際連線操作的無人機掛載配件，實驗採用實機的手機測試，地點選用單向多車道，結果中Haar Cascade Classifier的辨識率可達85%以上，對辨識結果的分析亦可到80%以上。
樹莓派智慧專案設計：Raspberry Pi 4 Model B上的Python實現
為了解決無法 寫 入 SD卡 的問題，作者賀雪晨孫錦中劉丹丹謝凱年楊佳慶仝明磊 這樣論述：
本書通過講述樹莓派（Raspberry Pi 4 Model B ）上的Python實現，使讀者在熟悉Python語言和許多傳感器使用的同時，掌握如何使用樹莓派的GPIO與週邊 硬體進行資料交互、讀取硬件的工作狀態、控制硬體工作等，實現樹莓派與外界硬體設備的交互，通過軟硬體的結合，掌握人工智慧專案開發的基本方法，實現智慧車輛、機械手掌、視覺機器人等多個基於樹莓派的智慧實踐項目。本書可作為高等學校計算機類、信息類、電子類等專業人工智慧相關課程的教材，也可供希望學習Python 、OpenCV的讀者或其他從事人工智慧專案開發的工程技術人員學習參考。 賀雪晨 上海電力大學電子
與資訊工程系主任，多年從事高校教學和科研工作。主持2019年上海高校本科重點教學改革專案“基於人工智能應用場景的產教深度融合實踐教學改革與探索”；主持2019年上海市高水準應用型大學建設重點教改專案“新工科背景下卓越工程師培養模式探索”和“嵌入式智慧技術產教融合教學團隊”。主編教材多部。 第1章 樹莓派安裝使用1 1.1燒寫鏡像文件至SD卡2 1.1.1格式化SD卡2 1.1.2燒寫鏡像文件3 1.2啟動樹莓派4 1.2.1通常情況4 1.2.2開機直接進入樹莓派系統的情況7 1.3PuTTY7 1.4VNC Viewer10 1.4.1通常情況10 1.4.2無法連接VN
C的情況11 1.4.3解析度不匹配情況12 1.4.4樹莓派功能表配置13 1.5檔案傳輸14 1.6Linux常用命令與文本編輯15 1.6.1常用命令15 1.6.2檔與目錄管理15 1.6.3文本編輯16 第2章 程式設計基礎19 2.1Python快速入門19 2.1.1Python程式編寫19 2.1.2方法20 2.1.3迴圈21Ⅳ樹莓派智慧專案設計: Raspberry Pi 4 Model B上的Python實現目錄Ⅴ2.1.4分支21 2.2Python語法基礎23 2.2.12量24 2.2.2值和類型25 2.2.3結構體28 2.2.4控制程式流程31 2.2.5
函數35 2.2.6類36 2.2.7模組39 2.3OpenCV基礎41 2.3.1圖像讀寫42 2.3.2影像處理44 2.3.322捕獲53 2.3.4保存2254 2.3.5人臉檢測54 2.3.6給人臉帶上表情56 2.3.7人臉比對58 2.3.8運動檢測61 2.3.9KNN背景分割器63 第3章 樹莓派的GPIO65 3.1LED67 3.1.1七彩LED673.1.2雙色LED68 3.1.3RGB LED74 3.2繼電器77 3.3鐳射發射模組80 3.4開關82 3.4.1輕觸開關82 3.4.2傾斜開關85 3.4.3振動開關88 3.4.4幹簧管90 3.4.5
觸摸開關93 3.5U型光電感測器96 3.6蜂鳴器99 3.6.1有源蜂鳴器99 3.6.2無源蜂鳴器101 3.7模擬感測器106 3.7.1模數轉換感測器106 3.7.2雨滴感測器110 3.7.3PS2操作杆113 3.7.4電位器117 3.7.5霍爾感測器120 3.7.6類比溫度感測器123 3.7.7聲音感測器125 3.7.8光敏感測器129Ⅵ樹莓派智慧專案設計: Raspberry Pi 4 Model B上的Python實現目錄Ⅶ 3.7.9火焰感測器131 3.7.10煙霧感測器134 3.8超聲波感測器138 3.9旋轉編碼感測器140 3.10陀螺儀加速度感測器1
43 3.11紅外避障感測器146 3.12循跡感測器149 3.13數字溫濕度感測器151 第4章 實踐專案: 智能車輛156 4.1智慧車輛結構及連接方式簡介156 4.1.1智慧車輛結構簡介156 4.1.2智慧車輛連接方式157 4.2智慧車輛視覺巡線157 4.2.1視覺巡線理論基礎及程式簡介158 4.2.2視覺巡線實操162 4.3智慧車輛深度學習自動駕駛164 4.3.1深度學習自動駕駛理論基礎及程式簡介 164 4.3.2深度學習自動駕駛實例171 第5章 實踐專案: 機械手掌174 5.1連接與控制1755.1.1遠端連接機械手掌175 5.1.2程式架構175 5
.2顏色分類176 5.3顏色跟蹤178 5.4人臉檢測178 5.5石頭剪刀布179 5.6手勢識別180 第6章 實踐專案: 視覺人形機器人182 6.1專案啟動182 6.2自主巡線183 6.3點球射門184 6.4雲台跟蹤186 6.5物品識別187 6.6手勢交互188 參考文獻190 前言 人工智慧是國家新興戰略產業中資訊產業發展的核心領域。作者團隊在校企合作教書育人過程中，通過與企業工程師共同探討，選用開源軟硬體進行基於樹莓派的智慧車輛、機械手掌、視覺機器人等人工智慧專案的設計和製作，完成了基於人工智慧應用場景的實踐教學，經過近幾年卓越工程
師班的教學實踐，教學良好。 本書由上海電力大學“嵌入式智慧技術”產教融合教學團隊編寫，是上海市2019年高校本科重點教學改革專案“基於人工智慧應用場景的產教深度融合實踐教學改革與探索”的成果，也是2019年上海市高水準應用型大學建設上海電力大學重點教改專案“新工科背景下卓越工程師培養模式探索”的成果。 本書共分6章，前3章主要講解基本知識，後3章進行項目實踐，具體如下。 第1章介紹樹莓派的安裝使用。 第2章介紹Python程式的編寫和OpenCV的基礎內容，包括人臉檢測、人臉比對、運動檢測等內容。 第3章介紹如何使用樹莓派的GPIO與硬體的交互，包括LED、繼電器、蜂鳴器、各類開關、
各類類比感測器和數位感測器等內容。 第4章介紹智慧車輛實踐專案，通過深度學習實現智慧交通，具體包括類比車輛智慧視覺巡線及無人自動駕駛，通過圖像預處理及相應演算法獲取車道線及障礙物資訊，以及根據路徑規劃實現車輛的自主導航。 第5章介紹機械手掌實踐專案，通過智慧視覺識別功能，實現顏色識別和跟蹤、人臉檢測、手勢識別等功能。 第6章介紹視覺人形機器人實踐專案，通過黑線識別實現自主巡線，通過圓形識別實現點球射門，通過單色物體識別實現雲台跟蹤，通過多色物體識別實現物品識別，通過手勢識別實現交互。 實踐項目案例會不斷更新，有興趣的讀者可以與作者進行探討。 由於作者能力有限，書中難免有所遺漏，懇請同
行專家及讀者批評指正。 作者 2020年12月
用於快閃記憶體之閾值電壓感知保存錯誤修復機制
為了解決無法 寫 入 SD卡 的問題，作者邱瑞峰 這樣論述：
NAND 快閃記憶體 (NAND Flash Memory) 被廣泛應用於資料的儲存，做為固態硬碟 (SSD)、SD 卡和 eMMC 晶片底層的儲存媒體，然而由於快閃記憶體在儲存上的特性，當經過一段時間後儲存單元 (Flash Cell) 中的閾值電壓值會發生偏移，而導致資料錯誤，即為保存錯誤(Retention Error)，而在長時間的保存下，資料可能因保存錯誤而產生高錯誤率，而超過其錯誤更正碼能修正錯誤的能力範圍。本篇研究針對在長時間斷電下，因保存錯誤導致高錯誤率而無法單以錯誤更正碼修正的資料提出修復的機制，我們的實驗實際將資料寫入一 16 奈米的TLC(Triple-Level Ce
ll) 快閃記憶體中，並使其中的資料歷經相當於 10年的保存時間，分析儲存單元因保存錯誤而發生的情況。針對 TLC 快閃記憶體在保存錯誤上的觀察，我們發現在不同的儲存單元狀態下 (Cell State) 其閾值電壓值偏移情形而有不同，依此特性設計了兩項修復機制，首先我們依不同的儲存單元狀態，皆以最佳的閾值電壓準位 (Threshold Voltage Boundary) 來讀取資料，其次我們於資料最初寫入時，記錄了與預設閾值電壓值接近的儲存單元，這些儲存單元在經過長時間保存下容易產生保存錯誤，透過事先的紀錄用於將來修正資料。我們藉由兩項機制來降低資料錯誤率，使錯誤更正碼得以修正資料，來達到資料
的修復，本研究實驗結果最高可減少 62% 的保存錯誤，額外的儲存空間成本約為4.67%。