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另外網站球殼轉動慣量？ - 劇多也說明：這樣的三個數r，φ，θ叫做點p的球面座標，這裡r，φ，θ的變化範圍為. r∈[0,+∞), ... j=2∫02∏∫0∏/2 ρ(rsinθ)2 r2sinθdθdφ ;取半殼積分.
這兩本書分別來自深智數位 和深智數位所出版 。
國立交通大學 機械工程系所 陳宗麟所指導 許彤瑄的 利用多天線載波相位進行載具姿態判定 （2020），提出球座標積分範圍關鍵因素是什麼，來自於全球定位系統、姿態、載波相位、整數波未定值、格拉姆-施密特正交化、多天線。
而第二篇論文國立臺灣科技大學 光電工程研究所 蘇忠傑所指導 曾泰翔的 偏極化可變色之白光LED （2020），提出因為有 偏極化白光 LED、次波長金屬光柵、可變色的重點而找出了 球座標積分範圍的解答。
最後網站球體面積積分– Sauer則補充：以『向量微積分』來求球體體積由幾何曲面得知單位法向量面積元素為接著將位置向量以向量分解與鏈鎖率展開可得兩等式上下對照，可得所以面積元素可表示為球座標下的位置 ...
Python - 最強入門邁向數據科學之路：王者歸來（全彩印刷第三版）【首刷獨家限量贈品-程式語言濾掛式咖啡包】
為了解決球座標積分範圍 的問題，作者洪錦魁 這樣論述：
Python最強入門 邁向數據科學之路 王者歸來 第3版 【首刷獨家限量贈品- Python 濾掛式咖啡包】 數量：限量300包 咖啡風味：花神+黃金曼特寧 研磨刻度：40刻度 填充刻度：10g 製造/有效日期，18個月 ★★★★★【33個主題】、【1200個Python實例】★★★★★ ★★★★★【1500個重點說明】★★★★★ ★★★★★【210個是非題】、【210個選擇題】、【291個實作題】★★★★★ Python語言是基礎科學課程，撰寫這本書時採用下列原則。 1：強調Python語法內涵與精神。 2：用精彩程式實例解說
。 3：科學與人工智慧知識融入內容。 4：章節習題引導讀者複習與自我練習。 相較於第2版，第3版更加強數據科學與機器學習的內容，與相關模組的操作，同時使用更細緻的實例，增加下列知識： ★解說在Google Colab雲端開發環境執行 ☆解說使用Anaconda Spider環境執行 ★PEP 8，Python設計風格，易讀易懂 ☆Python語法精神、效能發揮極致 ★遞迴函數徹底解說 ☆f-strings輸出徹底解說 ★電影院訂位系統 ☆靜態與動態2D ~ 3D圖表 ★Numpy數學運算與3D繪圖原理 ☆Pandas操作CSV和Exc
el ★Sympy模組與符號運算 ☆機器學習、深度學習所需的數學與統計知識 ★線性迴歸 ☆機器學習 – scikit-learn ★KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 ☆決策樹 ★隨機森林樹 ☆其他修訂小細節超過100處 多次與教育界的朋友相聚，談到電腦語言的發展趨勢，大家一致公認Python已經是當今最重要的電腦語言了，幾乎所有知名公司，例如：Google、Facebook、…等皆已經將此語言列為必備電腦語言。了解許多人想學Python，市面上的書也不少了，但是許多人買了許多書，但是學習Python路上仍感障礙重重，原因是沒有選到好的書籍，
市面上許多書籍的缺點是： ◎Python語法講解不完整 ◎用C、C++、Java觀念撰寫實例 ◎Python語法的精神與內涵未做說明 ◎Python進階語法未做解說 ◎基礎實例太少，沒經驗的讀者無法舉一反三 ◎模組介紹不足，應用範圍有限 許多讀者因此買了一些書，讀完了，好像學會了，但到了網路看專家撰寫的程式往往看不懂。 就這樣我決定撰寫一本用豐富、實用、有趣實例完整且深入講解Python語法的入門書籍。其實這本書也是目前市面上講解Python書籍中語法最完整，當讀者學會Python後，本書將逐步帶領讀者邁向數據科學、機器學習之路。Python以簡潔著
名，語法非常活，同時擁有非常多豐富、實用的模組，本書筆者嘗試將Python語法的各種用法用實例解說，同時穿插使用各種模組，以協助讀者未來可以更靈活使用Python，以奠定讀者邁向更高深學習的紮實基礎。 本書以約950個程式實例和約250個一般實例，講解紮實的Python語法，同時輔助約210道是非題、210道選擇題與約291道程式實作題。讀者研讀完此書，相信可以學會下列知識： ★內容穿插說明PEP 8風格，讀者可由此養成設計符合PEP 8風格的Python程式，這樣撰寫的程式可以方便自己與他人閱讀。 ☆拋棄C、C++、Java語法思維，將Python語法、精神功能火力全開
★人工智慧基礎知識融入章節內容 ☆從bytes說起、編碼(encode)、解碼(decoding)，到精通串列(list)、元組(tuple)、字典(dict)、集合(set) ★完整解說Unicode字符集和utf-8依據Unicode字符集的中文編碼方式 ☆從小型串列、元組、字典到大型數據資料的建立 ★生成式(generator)建立Python資料結構，串列(list)、字典(dict)、集合(set) ☆經緯度計算地球任2城市之間的距離，學習取得地球任意位置的經緯度 ★萊布尼茲公式、尼拉卡莎、蒙地卡羅模擬計算圓週率 ☆徹底解說讀者常混淆的遞迴式呼叫。
★基礎函數觀念，也深入到嵌套、lambda、Decorator等高階應用 ☆Google有一篇大數據領域著名的論文，MapReduce:Simplified Data Processing on Large Clusters，重要觀念是MapReduce，筆者將對map( )和reduce( )完整解說，更進一步配合lambda觀念解說高階應用 ★設計與應用自己設計的模組、活用外部模組(module) ☆設計加密與解密程式 ★Python處理文字檔案/二元檔案的輸入與輸出 ☆檔案壓縮與解壓縮 ★程式除錯(debug)與異常(exception)處理 ☆檔案讀寫與目
錄管理 ★剪貼簿(clipboard)處理 ☆正則表達式(Regular Expression) ★遞廻式觀念與碎形(Fractal) ☆影像處理與文字辨識，更進一步說明電腦儲存影像的方法與觀念 ★認識中文分詞jieba與建立詞雲(wordcloud)設計 ☆GUI設計 - 實作小算盤 ★實作動畫與遊戲(電子書呈現) ☆Matplotlib中英文靜態與動態2D ~ 3D圖表繪製 ★說明csv和json檔案 ☆繪製世界地圖 ★台灣股市資料擷取與圖表製作 ☆Python解線性代數 ★Python解聯立方程式 ☆Python執行數據分析 ★
科學計算與數據分析Numpy、Pandas ☆網路爬蟲 ★人工智慧破冰之旅 – KNN演算法 ☆機器學習 – 線性迴歸 ★機器學習 – scikit-learn ☆KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 ★決策樹 ☆隨機森林樹 ★完整函數索引，未來可以隨時查閱
利用多天線載波相位進行載具姿態判定
為了解決球座標積分範圍 的問題，作者許彤瑄 這樣論述：
為了避免傳統姿態感測器因積分造成誤差隨時間累積的問題，本研究研發多天線GPS系統來獲得載具的姿態。此作法是將多根GPS天線置於載具不同位置上，透過GPS的定位能力來獲得不同天線間的相對位置向量，進而計算載具的姿態。然而傳統的GPS定位精度（公尺等級）不足以進行姿態判定，因此必須採用定位精度較高的載波相位技術（公分等級），而載波相位技術的最大挑戰為如何在已知條件不足的情況下解析整數波未定值（wavelength ambiguity problem）。文獻中最有效率且被廣為使用的整數波解析／搜尋法為「最小平方未定值去相關調整法（least squares ambiguity decorrelat
ion adjustment，LAMBDA）」，其特點為使用“浮點數解”、“去相關” 與“排序”等技術來增加搜尋效率。然而，對於天線擺放距離較短的應用，由於無法獲得有效的“浮點數”解，該方法不易搜尋到正確解。文獻中的另一作法為Gram-Schmidt Orthonormalisation procedure (GSO) [1]，該作法利用衛星位置的幾何關係與天線擺放距離等已知條件，有效的解偶合整數解的影響，並將搜索空間降低一個維度。但是文獻中該作法依賴經驗值來決定搜索的數量，且未說明衛星數目大於4的做法。本研究提出一套新的多天線載具姿態判定演算法，該做法保留GSO演算法的優點，並利用衛星訊號品
質與多顆衛星訊號來決定整數波未定值的搜索方式與搜索範圍。模擬結果顯示：當3個天線擺放距離1 m、接收五顆衛星訊號、載波相位觀測雜訊0.5 cm時，以文獻的GSO方法進行搜尋時，成功搜尋整數波未定值的機率為4%，姿態角[roll pitch yaw] 的精度為[1.65° 1.04° 1.29°]，計算時間0.014 s；使用本方法時，整數波搜尋的成功率為85%，姿態角[roll pitch yaw] 精度為[0.99° 0.77° 0.74°]，計算時間0.010 s。證實本研究所開發的新演算法比傳統的GSO演算法更有效率且精準。最後將演算法移植到實驗室先前開發的GPS接收器中進行實驗，3個天
線裝置於一個三軸旋轉平台上，且為了配合平台尺寸，天線擺放間距50 cm，透過3天線GPS系統量測平台旋轉角度，並與平台上的角度編碼器進行驗證。實驗結果顯示：當穩定接收到6顆衛星時，載波相位觀測值的標準差約1 cm，計算所得的姿態角[roll pitch yaw] 精度為[1.89° 1.62° 0.80°]。實驗過程中的角度量測誤差與錯誤主要來自於多重路徑問題，與特定姿態下載具會遮蔽衛星訊號，使得GPS接收器無法精準追蹤載波訊號。
Python-最強入門邁向數據科學之路：王者歸來(全彩印刷第三版)
為了解決球座標積分範圍 的問題，作者洪錦魁 這樣論述：
★★★★★【33個主題】、【1200個Python實例】★★★★★ ★★★★★【1500個重點說明】★★★★★ ★★★★★【210個是非題】、【210個選擇題】、【291個實作題】★★★★★ Python語言是基礎科學課程，撰寫這本書時採用下列原則。 1：強調Python語法內涵與精神。 2：用精彩程式實例解說。 3：科學與人工智慧知識融入內容。 4：章節習題引導讀者複習與自我練習。 相較於第2版，第3版更加強數據科學與機器學習的內容，與相關模組的操作，同時使用更細緻的實例，增加下列知識： ★解說在Google Colab雲端開發環境執行 ☆
解說使用Anaconda Spider環境執行 ★PEP 8，Python設計風格，易讀易懂 ☆Python語法精神、效能發揮極致 ★遞迴函數徹底解說 ☆f-strings輸出徹底解說 ★電影院訂位系統 ☆靜態與動態2D ~ 3D圖表 ★Numpy數學運算與3D繪圖原理 ☆Pandas操作CSV和Excel ★Sympy模組與符號運算 ☆機器學習、深度學習所需的數學與統計知識 ★線性迴歸 ☆機器學習 – scikit-learn ★KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 ☆決策樹 ★隨機森林樹 ☆其他修訂小細節超過100處
多次與教育界的朋友相聚，談到電腦語言的發展趨勢，大家一致公認Python已經是當今最重要的電腦語言了，幾乎所有知名公司，例如：Google、Facebook、…等皆已經將此語言列為必備電腦語言。了解許多人想學Python，市面上的書也不少了，但是許多人買了許多書，但是學習Python路上仍感障礙重重，原因是沒有選到好的書籍，市面上許多書籍的缺點是： ◎Python語法講解不完整 ◎用C、C++、Java觀念撰寫實例 ◎Python語法的精神與內涵未做說明 ◎Python進階語法未做解說 ◎基礎實例太少，沒經驗的讀者無法舉一反三 ◎模組介紹不足，應用範圍有限
許多讀者因此買了一些書，讀完了，好像學會了，但到了網路看專家撰寫的程式往往看不懂。 就這樣我決定撰寫一本用豐富、實用、有趣實例完整且深入講解Python語法的入門書籍。其實這本書也是目前市面上講解Python書籍中語法最完整，當讀者學會Python後，本書將逐步帶領讀者邁向數據科學、機器學習之路。Python以簡潔著名，語法非常活，同時擁有非常多豐富、實用的模組，本書筆者嘗試將Python語法的各種用法用實例解說，同時穿插使用各種模組，以協助讀者未來可以更靈活使用Python，以奠定讀者邁向更高深學習的紮實基礎。 本書以約950個程式實例和約250個
一般實例，講解紮實的Python語法，同時輔助約210道是非題、210道選擇題與約291道程式實作題。讀者研讀完此書，相信可以學會下列知識： ★內容穿插說明PEP 8風格，讀者可由此養成設計符合PEP 8風格的Python程式，這樣撰寫的程式可以方便自己與他人閱讀。 ☆拋棄C、C++、Java語法思維，將Python語法、精神功能火力全開 ★人工智慧基礎知識融入章節內容 ☆從bytes說起、編碼(encode)、解碼(decoding)，到精通串列(list)、元組(tuple)、字典(dict)、集合(set) ★完整解說Unicode字符集和utf-8依據Unico
de字符集的中文編碼方式 ☆從小型串列、元組、字典到大型數據資料的建立 ★生成式(generator)建立Python資料結構，串列(list)、字典(dict)、集合(set) ☆經緯度計算地球任2城市之間的距離，學習取得地球任意位置的經緯度 ★萊布尼茲公式、尼拉卡莎、蒙地卡羅模擬計算圓週率 ☆徹底解說讀者常混淆的遞迴式呼叫。 ★基礎函數觀念，也深入到嵌套、lambda、Decorator等高階應用 ☆Google有一篇大數據領域著名的論文，MapReduce:Simplified Data Processing on Large Clusters，重要觀念是Ma
pReduce，筆者將對map( )和reduce( )完整解說，更進一步配合lambda觀念解說高階應用 ★設計與應用自己設計的模組、活用外部模組(module) ☆設計加密與解密程式 ★Python處理文字檔案/二元檔案的輸入與輸出 ☆檔案壓縮與解壓縮 ★程式除錯(debug)與異常(exception)處理 ☆檔案讀寫與目錄管理 ★剪貼簿(clipboard)處理 ☆正則表達式(Regular Expression) ★遞廻式觀念與碎形(Fractal) ☆影像處理與文字辨識，更進一步說明電腦儲存影像的方法與觀念 ★認識中文分詞jieba與建立
詞雲(wordcloud)設計 ☆GUI設計 - 實作小算盤 ★實作動畫與遊戲(電子書呈現) ☆Matplotlib中英文靜態與動態2D ~ 3D圖表繪製 ★說明csv和json檔案 ☆繪製世界地圖 ★台灣股市資料擷取與圖表製作 ☆Python解線性代數 ★Python解聯立方程式 ☆Python執行數據分析 ★科學計算與數據分析Numpy、Pandas ☆網路爬蟲 ★人工智慧破冰之旅 – KNN演算法 ☆機器學習 – 線性迴歸 ★機器學習 – scikit-learn ☆KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 ★決策樹
☆隨機森林樹 ★完整函數索引，未來可以隨時查閱 圖書資源說明 本書籍的所有程式實例可以在深智公司網站下載。 本書前面20個章節均附是非與選擇的習題解答，下列是示範輸出畫面。 教學資源說明 教學資源有教學投影片(內容超過1500頁)、本書實例、習題解答以及相關附錄的電子書。 本書習題實作題約285題均有習題解答，如果您是學校老師同時使用本書教學，歡迎與本公司聯繫，本公司將提供習題解答。請老師聯繫時提供任教學校、科系、Email、和手機號碼，以方便本公司業務單位協助您。 註：教學資源不提供給一般讀者，請原諒。 讀者資源說明 請至本公
司網頁deepmind.com.tw下載本書程式實例與習題所需的相關檔案，以及相關目錄資源，這些目錄以Word檔案呈現。 臉書粉絲團 歡迎加入：王者歸來電腦專業圖書系列 歡迎加入：iCoding程式語言讀書會(Python, Java, C, C++, C#, JavaScript, 大數據, 人工智慧等不限)，讀者可以不定期獲得本書籍和作者相關訊息。 歡迎加入：穩健精實AI技術手作坊
偏極化可變色之白光LED
為了解決球座標積分範圍 的問題，作者曾泰翔 這樣論述：
本實驗使用線柵薄膜偏光片(Wire grid polarizing film, WGF)，製作偏極化可變色白光發光二極體(Polarized Color Tunable Light Emitting Diode, PCT-LED)，以InGaN為主要材料的藍光(Blue, B)、紫光(Purple, P)與紫外光(UltraViolet, UV)LED作為三色激發光源，並使用田口式實驗法來進行多種多色的螢光粉調配。本實驗得出的可變色之白光LED(Color Tunable Light Emitting Diode, CT-LED)。與sRGB色域佔比4%的可變色域面積，且在B - 10mA、
P - 1mA和UV - 90mA驅動電流下，量測得色座標(0.298,0.363)，相關色溫(Correlated color temperature, CCT) 6945 K和演色性(Color rendering Index, CRI) 83.1。再探討光源品質評價指數，藉由演色性、光譜疊合、歸一化相關係數(Normalized correlation coefficient, NCC)與色彩保真度指數(Fidelity Index, Rf)作為評價值，討論各評價值間的適用範圍與可靠度，得出Rf和黑體輻射疊合(spectrum resemblance index, SRI)與其他因子間有
高達88%以上得相關性，可以做為優先選擇的因子。PCT-LED是以CT-LED封裝上WGF製作完成，在B - 10mA、P - 1mA和UV - 50mA驅動電流量測得色座標(0.3230.387)、色溫5792 K和演色性77.0，可變色域面積與CT-LED相比往黃綠光方向偏移，但可變色域面積大小不變，並且可調色溫範圍在4500 K ~ 7000 K之間。針對可調色溫LED的條件下，對各種色溫其晝夜節律因子(Circadian action factor, CAF)作比較，PCT-LED在色溫變化下都能維持約0.298低數值的CAF。