diy層架的問題，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

Before & After DIY裝修真簡單

為了解決diy層架的問題，作者麥浩斯收納編輯部 這樣論述：

　　裝修改造不必花大錢，動手簡單玩創意，自己就是家的設計師。利用市售的層架、箱櫃，加上出色的佈置idea，專屬於你的最佳裝修改造提案，自己就可以做到！看看別人的方法，給自己更多的創意激盪，簡單改造佈置，輕鬆變換環境，最省錢的裝修方法，最簡單的佈置方式，最巧妙的創意idea，最多裝修改造提案，都在本書裡！

diy層架進入發燒排行的影片

車道辨識之卷積神經網路架構設計

為了解決diy層架的問題，作者黃孟涵 這樣論述：

本論文設計並實作一款應用於車道辨識之卷積神經網路 (Convolutional neural network, CNN) 模型。首先，製作了一台架設160度廣角相機之輪型機器人，並分別使用手動及無線搖桿二種方式，控制輪型機器人在車道場地上行走在不同的位置上同時拍攝照片，蒐集到的照片作為卷積神經網路之訓練及測試資料集。接下來，使用PyTorch作為深度學習框架，包含定義CNN架構、訓練及測試模型。經過數個不同的模型參數的測試，包含隱藏層層數、全連接層之神經元數量、學習率和兩種不同的優化器等。最後設計完成之CNN模型包括：輸入層為3×220×220的三維矩陣，輸出層為5個類別的分類節點，隱藏層由

2層卷積層、2層池化層及2層全連接層所組成。此模型在車道辨識的準確率可達到99.6%。訓練完成之CNN模型被實現在輪型機器人的微控制器中，並在實驗車道場地上進行測試。實驗結果顯示在整體的測試例中，CNN模型的判斷準確率為92.5%，但在輪型機器人處於道路右側進行右轉的條件下，CNN模型準確率僅82.5%，還需進一步研究及改善。