色碼輸入的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包

基本電學(第九版) 

為了解決色碼輸入的問題，作者賴柏洲 這樣論述：

　　本書循序漸進的介紹基本電學知識，並在每一個定理、定義、敘述之後，均有例題加以說明，幫助讀者迅速的瞭解本書內容，奠定將來學習電子學、電路學及其它亦專業課程的基本觀念，是本非常好的基本電學入門教科書。 本書特色 　　1.本書作者以其多年的教學經驗，參考國內外之基本電學、電路學電路分析方面的書籍，並加上個人教學心得，編纂而成此書。 　　2.本書詳盡的介紹基本電學之基本定理與定義，是進入電子學、電路學之領域不可或缺的一本入門書。 　　3.各章加入生活中的電學應用─電學愛玩客，介紹藍牙、太陽能電池、光纖等，祈使讀者更能靈活思考基本電學之應用。

色碼輸入進入發燒排行的影片

夜晚主動式調整頭燈系統設計與實現

為了解決色碼輸入的問題，作者陳松榆 這樣論述：

經統計，交通事故約有60%[1]發生於夜間環境，其中以視野不佳引發的交通事故為主，因此各大車廠也紛紛投入夜晚照明輔助系統的研發，例如:自適應式智慧頭燈系統(Adaptive Driving Beam,ADB)及主動式轉向照明系統(Adaptive Front Lighting System,AFS)，目前基於影像式的夜晚照明輔助系統主要分為傳統電腦視覺影像處理[2][3]與機器學習分類器[4]兩種。傳統影像處理是透過夜晚車輛的車燈亮度與背景有很強的對比特徵，過濾出車燈資訊後，再以車燈的動態對稱性特性判斷是否為車輛，但僅根據車尾燈特徵搜尋車輛，無考慮車燈在時間與空間域中的連續性等其他特徵屬性，

當對向來車，或頭燈照射影響，容易導致追蹤的車燈特徵消失，造成誤判。機器學習分類器(Support Vector Machines,SVM)是透過訓練器輸入不同車輛的樣本，輸入畫面進行比對，偵測畫面中的車輛，而此種做法必須考量到訓練時的樣本，當樣本數過少時，容易導致誤判，同時蒐集樣本須包含到不同環境下以及不同種類的車輛，才有辦法實際應用於道路上，分類器以目前的技術環境下，運算量龐大難以實現於車規嵌入式平台。而本論文所設計的夜晚主動式調整頭燈系統，是結合預先校正的參數與多種夜晚車輛空間幾何特徵與時間連續性特徵，以追蹤演算法降低演算法運算量，可以在夜間透過控制LED頭燈矩陣，自動開啟大燈得到最佳視野

，同時大燈照射範圍自動避開前方車輛，實作於車規嵌入式平台，執行速度介於23~25fps，達到實車測試之標準，於夜晚多車道偵測率可達90%，前方車道偵測可達95%，且使用單一攝影機為感測器，降低系統開發與後續系統維護成本。

Arduino程式教學(RFID模組篇)

為了解決色碼輸入的問題，作者曹永忠,許碩芳,許智誠,蔡英德 這樣論述：

　　本書主要是給讀者熟悉Arduino的擴充元件-RFID無線射頻模組。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。 　　本書介紹市面上最完整、最受歡迎的RFID無線射頻模組，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。  

利用支撐向量迴歸預測老街溪水質

為了解決色碼輸入的問題，作者莊靜宜 這樣論述：

人口增長與都市發展對於河川水質具顯著影響，臺灣老街溪因鄰近居住區及工業區，水質易受家庭污水與事業廢水排放影響，故河川水質問題也備受重視。本研究目的為探討支撐向量迴歸(Support Vector Regression, SVR)模型模擬老街溪水質參數的適用性。研究材料包含2008年至2019年之環保署與環檢所的老街溪水質檢測資料與中央氣象局的氣象觀測資料，篩選檢驗水質參數資料與雨量資料以納入SVR模型模擬分析。首先以敘述統計初步探勘水質數據，依據現有地面水體分類及水質標準比較老街溪13個採樣點內水質污染情形，發現生化需氧量於11個採樣點均有超過基準值的情形，銅於10個採樣點均有超過基準值的情

形，氨氮與錳於全部採樣點皆有超過基準值的情形，表示水質參數中生化需氧量、氨氮、銅和錳於老街溪中有較明顯污染情形。依序以Shapiro-Wilk 常態性檢定、克-瓦二氏單因子等級變異數分析(Kruskal-Wallis test)、Dunn事後多重比較檢定(Dunn post hoc test)與相關性分析方法分析老街溪水質特性與雨量關係，發現不同測站之水質參數普遍具有顯著差異，表示老街溪水質參數濃度具有空間差異性，且各測站除最上游美都麗橋測站外其餘測站檢測之銅、錳皆與生化需氧量、化學需氧量和氨氮有較高強度之正相關性(相關係數為0.34~0.84)，推測其可能為家庭污水與事業廢水排放造成老街溪污

染之主要污染水質參數，故選擇較明顯污染之水質參數生化需氧量、氨氮、銅和錳此4種水質參數為SVR模擬目標。SVR模型模擬方面，為了解其對於老街溪水質模擬之適用性，以老街溪水質測站分組各別比較eps-SVR與nu-SVR兩種模型公式及linear與radial兩種核函數之模擬結果，每測站共計4種模型組合結果，使用交叉驗證與網格搜索方式找出最適用之模型參數組合，納入模型模擬訓練資料與驗證資料中，最後以均方根誤差、絕對平均誤差、相關係數與確定係數評估SVR模擬效能。SVR於各測站模擬生化需氧量、氨氮、銅和錳之模擬結果普遍較為良好，均方根誤差範圍約介於0.001~7.565，相關係數數值範圍約介於0.4

5~0.99。僅於平鎮一號橋測站模擬氨氮與於美都麗橋測站模擬銅和錳的模擬值與實測值擬合情形不佳，以相關係數評估模擬效能均為低相關性強度，推測可能為輸入參數數據相關性強度與數量不足，導致模擬結果未達理想結果。整體而言SVR模型適用於老街溪河川水體之水質模擬，使用較少數據資料量與分析時間成本，且分析步驟亦較少依賴水文水質專業知識，建議可使用SVR模型初步探勘研究資料稀缺之研究區域，以判別此研究區域模擬適用性，可輔助後續相關分析工作，並提供未來水質模擬之相關數據參考。