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The Hacker Playbook 3 中文版：滲透測試實戰(紅隊版)

為了解決wifi 6速度比較的問題，作者PeterKim 這樣論述：

內容全面升級加強版！ 以紅隊角度進行攻擊演練，強化資安防護與應變能力 提供大量實作演練及真實案例   　　本書是暢銷書《The Hacker Playbook 2 中文版：滲透測試實戰》的全新升級版，不僅對第 2 版內容進行全面更新，並補充大量的新知識。本書採用大量真實案例，力求使讀者迅速理解和掌握滲透測試中的技巧，達到即學即用。本書共分為 11 章，涵蓋了攻擊工具的安裝和使用、網路掃描、網路漏洞利用、突破網路、實體存取攻擊、規避防毒軟體偵測、破解密碼的相關技巧以及如何撰寫分析報告等。 　 　　紅隊的工作是模擬真實世界的進階攻擊，以測試企業組織在偵測、應變方面的速度與能力，並提供分析報告，

讓企業組織掌握問題所在，例如：您的事件應變團隊是否配備應有的工具、技術以及專責人員來進行偵測並緩解攻擊？他們需要花多久時間來執行這些任務，以及是否解決了問題？這就是紅隊人員進行測試、驗證的目的。   　　本書將全面升級您的駭客技術、攻擊流程和路徑。內容聚焦於真實案例和攻擊，並向您展示各種不會被捕獲的攻擊手法——找尋初始進入點、漏洞利用、自訂惡意軟體、持續性潛伏，以及橫向移動。打造火力升級的紅隊攻擊，突破防線，成功達陣！   　　本書適合網路資安從業人員以及對駭客技術感興趣的愛好者閱讀，並可作為大學資訊安全專業師生的參考書。

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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wifi 6速度比較的問題，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。

AI影像深度學習啟蒙：用python進行人臉口罩識別

為了解決wifi 6速度比較的問題，作者廖源粕 這樣論述：

　　本書涵蓋的內容有 　　★線上平台COLAB使用教學 　　★本機電腦Jupyter使用教學 　　★基本運算、變數與字串 　　★串列、元組、集合與字典 　　★流程控制if else 　　★流程控制for與while 　　★函數、類別與物件 　　★資料夾與檔案處理 　　★txt、csv、json文件的讀寫 　　★基礎套件的使用 　　★Numpy的使用 　　★OpenCV的使用 　　★完整Tensorflow安裝流程 　　★Tensorflow的使用 　　★類神經網路(ANN)原理與實作 　　★卷積神經網路(CNN)原理與實作 　　★模型可視化工具Netron的使用 　　★口罩識別模型教學 　

　★影像串流與實時口罩識別 　　這是一本想給非資電領域或初學者的入門書籍，內容從基礎語法開始，使用日常所見的比喻協助理解，在AI類神經網路的基礎部分，使用大家都熟悉的二元一次方程式來切入，多以圖表來說明概念，避免艱澀的數學推導，一步一步講解建立深度學習模型的步驟，書本最後還帶入口罩識別模型的教學實例，協助讀者從頭到尾完成一個專題，讓AI更貼近你我的生活。  

使用物聯網模組實現羽球步伐輔助訓練系統

為了解決wifi 6速度比較的問題，作者邱巧萱 這樣論述：

近年來，我國羽球運動好手在運動會場上發光發熱，為國爭取佳績，使國內的羽球運動風潮又盛行了起來。然而，對於羽球選手而言，反應的快與慢，成為打得好不好的關鍵因素。現今，羽球運動的競爭強度，越來越高，對於競技的選手們，每日訓練，特別是步伐與打點的反應能力，是常見的基礎訓練方式。羽球選手的訓練，通常由教練進行一對一培訓，通常選手聽由教練的指示與監控，選手們依據最常使用的「米字步伐」、「六向步伐」或「前後場步伐」等移動方法進行步伐訓練。訓練時，通常由教練以碼表量測選手反應時間，一般來說，其成果由教練認定。此一方式，除了耗費時間及精力，教練也無法隨時掌握每個選手的反應、移動時間跟速度。因此，本研究以物聯

網技術，開發建立一套羽球步伐訓練系統，讓選手們可以自行操作，並且精準地紀錄選手訓練時的反應時間。系統設計配合羽球場地之指示燈版，採用 Wi-Fi 模組之軟體程式設計，隨機點亮「米字步伐」的8個位置指示燈，指示選手進行N個位置的步伐移動。選手使用手機，瀏覽網頁，啟動訓練。為了精準偵測選手到達指示點位置，8個紅外線偵測器，用於偵測選手是否精準到達指示點並揮拍，同時，揮拍時的反應時間，上傳到系統網站，以紀錄選手反應時間。本系統優點，除了選手可以自行訓練外，同時，系統記錄所有選手訓練之紀錄，方便教練與專家們，可即時或於訓練後，網頁瀏覽觀看與檢討。