macro程式的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列各種有用的問答集和懶人包

玩轉字首字根：理科英文單字這樣記好簡單!

為了解決macro程式的問題，作者清水建二,すずきひろし 這樣論述：

用傳統方法記單字，沒效率且老是背了就忘？ 碰到艱澀的理工醫、留考等專業領域單字直接想放棄？ 字源學習法權威「清水建二」指引最強字彙解方！ 以「理科重要字根 ╳ 通用字首」為基礎展開全腦鍛鍊 （左腦）單字拆解聯想字義 + （右腦）圖像輔助強化記憶 跨領域整合學單字，一般字、專業字全搞定！      　　將英文單字拆解成「字首、字根、字尾」來學習和記憶， 　　是非常科學、快速，且獲得英文教學及語言學專業人士認同的有效方法！ 　　關於此單字學習法的原理及創造的驚人效果無須贅述，坊間相關書籍亦多如牛毛， 　　如何從中挑選出最符合個人學習需求、且能發揮最高學習成效的一本才是最重要的！   　　日本字

源學習法權威大師、語言類百萬暢銷作者清水建二全新力作， 　　專為破解平時生活不常用到，卻在專業領域不可或缺的艱澀字彙而設計！ 　　無論是為了「升學、證照考」而不得不學這些不好記又不好發音之單字的「理科人」， 　　或是短期內需大量記憶學術領域字以通過 TOEFL, IELTS, GRE, GMAT 等留學考試的「準留學生」， 　　本書不只蒐羅應試必通重要單字，更傳授提高背單字效率及測驗時識字命中率的「方法」， 　　因為「理科特有英文單字」幾乎 100% 來自古希臘文或拉丁文， 　　所以用字源拆解的方法來記憶理科英文單字可發揮最大的效益！   　　★ 活用 175 組理科專業核心字根 ╳ 50 個

全領域通用字首， 　　再長再難的字也能經由拆解而推知字義！ 　　理科專業字彙在日常會話中較少使用，而且通常不好記又不好發音， 　　若用傳統方法死記硬背，大概也是反覆背了又忘，事倍功半！ 　　最好的方式是善用「字首、字根、字尾」進行單字拆解，有系統地聯想並推理出字義。 　　而依本書規劃，只要理解記憶一組字根，不但能同時學會5個以上相同字根的其他單字， 　　再藉由與字首、字尾的搭配組合，還能輕鬆推理出更多未知單字的意義！ 　　例如：adrenoleukodystrophy 這個非常艱澀的單字可拆解如下： 　　ad〔往∼的方向〕＋ reno〔腎臟〕＋ leuko〔白色的〕＋ dys〔不良〕 ＋ tr

ophy〔營養狀況〕   　　首先，由〔發生在接近腎臟處（＝腎上腺）的白色的營養狀態不良現象〕， 　　便可推得「腎上腺腦白質失養症」這一病名。 　　接著再針對 reno, leuko, dys, trophy 這些字根與其他字首字尾構成的相關單字群進行集中式學習， 　　更能反覆熟悉、輕鬆推理，無形中讓自己的詞彙量獲得爆炸性增長！    　　★ 結合「插圖」與「字源」的「全腦學習」， 　　將抽象單字具象化更容易理解，記憶更深刻！ 　　即便以字源拆解單字是最有效率的單字記憶方式， 　　然而記憶單純的單字列表不但容易忘記，且很難持續學習。 　　作者提倡「結合插圖與字源的學習法」，根據字源，將單字的抽

象意涵以圖像化表現， 　　亦即一邊以左腦理解單字根源，一邊用插圖將之深刻烙印於右腦的全腦式學習！ 　　例如「蒲公英」的英文是 dandelion， 　　如果利用這個外來語的音標硬背下來，恐怕時間一久就會忘得一乾二淨， 　　但若是將 dandelion 進行字源拆解為：dan(t) / den(t)〔齒〕＋ de〔～的〕＋ lion〔獅子〕， 　　讓左腦理解「蒲公英的葉子」很像「獅子的牙齒」，並進一步將之圖像化， 　　以視覺訴諸右腦，便可以記憶得更深、更牢、更長久。  　　 　　★ 文科人也需要的理科英文單字！ 　　舉例來說，你或許不認識也覺得沒有必要認識 nostalgia（思鄉病）這個字，

　　因為一般人在日常生活中只需要會 homesickness 即可溝通， 　　但是對於想進入如文學、社會學、心理學、人類學等專業領域的人來說， 　　nostalgia 是 TOEFL、GRE 等留學考試中必學的重要單字， 　　在文學、心理學中又被理解為「懷舊」，甚至發展出「懷舊理論」。 　　而此字的字根 algia 在希臘文中是「疼痛」的意思， 　　於是在醫學專業中，它又衍生出許多疾病名稱， 　　如 cardialgia（心臟痛、胃痛）、dentalgia（牙痛）、arthralgia（關節痛）⋯⋯ 　　由上例即可說明，許多理科單字其實也是幫助文科人跨過專業門檻的重要單字。 　　 　　此外，本

書雖然主要以理科背景人士之需求篩選核心字根及重要單字， 　　但藉由「字源筆記」中對於字源背景知識的說明及提點， 　　即使是一般文科人也能透過本書廣泛汲取許多有趣又有用的知識。 　　若再加上活用「圖像 + 字源拆解」的學習法來聯想和記憶單字， 　　漸漸地，你將發現自己竟然能夠推理字義，看懂生活中常見的科普、醫學用語。 　　

macro程式進入發燒排行的影片

自動化研磨系統之視覺檢測方法與研磨接觸力估測模型

為了解決macro程式的問題，作者王右勛 這樣論述：

砂帶研磨為經常使用於消除前道加工程序造成之瑕疵與毛邊的精加工製程。砂帶研磨加工機具接觸表面的柔軟、貼合特性，使得砂帶研磨更適合用於多變的曲面工件，如：渦輪葉片與水龍頭。既有的砂帶研磨研究聚焦在使用接觸輪的砂帶研磨上，而不使用接觸輪的砂帶研磨類型(文中簡稱為「自由狀態砂帶研磨」)卻可能因涉及砂帶變形而很少被提及。另一方面，由於研磨加工環境多粉塵、具高分貝噪音，加上整體製程勞力密集、產線加工程序繁複的性質，為減低對人體的傷害與降低人力成本，機器人研磨加工已是取代人工研磨的主要趨勢，如何精細化機械手臂加工至為關鍵。因此本研究主旨為增強機械手臂自動化研磨的能力、減少目前業界中機械手臂研磨加工對人工教

點、微調與檢測的依賴。從兩個方面著手，其一是增加研磨系統之視覺檢測功能；其二則是加強研磨系統對於自由狀態砂帶研磨接觸力的預測功能。本研究中的視覺檢測部分著重於金屬經研磨加工後的局部表面紋理檢測。詳述如何建立「不同砂帶目數」、「不同表面粗糙度」與「不同的砂帶磨耗程度」三個研磨後的紋理影像資料集。使用遷移式學習，利用已預先訓練過的卷積類神經網路模型，訓練三個不同的卷積類神經網路模型，分別進行「判別局部表面影像對應研磨砂帶號數」、「由局部表面影像估測表面粗糙度」以及「判別局部表面影像對應砂帶磨耗程度」三個實驗。結果證實運用遷移式學習可使卷積類神經網路模型快速學習研究中自建資料集的分類與迴歸任務，並亦

能分辨出不同類別研磨表面的細微紋路。本研究亦針對自由狀態砂帶研磨提出一個新的三維模型，以估測自由狀態的砂帶與工件之間的接觸力。此三維模型是以二維幾何模型為基礎疊加得出的結果，而後者的估測力是由砂帶的張力以及工件與砂帶的接觸狀況計算。此估測模型最後整合成一個工研院研發之機械手臂產線模擬器Ezsim的外掛功能。研究中利用不同外型與尺寸的試棒對此功能進行實機測試，結果顯示此模型能夠成功估測研磨正向力。因此本模型可在一些較為簡單的自由狀態砂帶研磨加工中替代昂貴的力規設備，提升產線上調整加工軌跡的效率。

Visual Studio Code實用指南：官方文件沒有詳述的Extension觀念、命令組合技與鍵位客製化技巧(iT邦幫忙鐵人賽系列書)

為了解決macro程式的問題，作者韋恩（蔡尚葳） 這樣論述：

　　★介紹 VS Code 與 Extension 的重要觀念及原理與應用 　　★認識 Vim 的思維與應用、鍵位設計與盲打，建立良好操作習慣 　　★整合 Vim、VSpaceCode（Spacemacs）等套件的客製化指南 　　★使用並開發 Extension 以處理客製化需求 　　本書內容改編自第 12 屆 iT 邦幫忙鐵人賽 Software Development 組冠軍系列文章──《自己用的工具自己做！30 天玩轉 VS Code Extension 之旅》。VS Code 是可擴充性極佳的程式碼編輯器，但實務上我們常常會結合 Extension 擴充功能。在整

合 Vim 等眾多 Extension 與客製化原則方面，並沒有詳細的指南與教學。本書旨在引導讀者從編輯器使用、操作鍵盤姿勢到 Vim 等擴充套件的整合與客製化。幫助讀者建立正確觀念與方向，最後使用鍵位配置與 Extension 等方式讓工具更容易使用，引發讀者改善手上現有工具與開發或貢獻開源 Extension 專案的熱情和興趣！ 　　內容涵蓋介面概覽及設定、VS Code 命令操作、Vim 的思想與 Extension 教學、並詳述相關的自定義技巧與原理、設定問題的解決方式、Windows 與 Mac 雙平台上的鍵位配置與符合人體工學的設計原則，最後提供讓現有工具更方便與有效率的 Ext

ension 開發教學。 　　【內容重點】 　　☑ 帶你認識 VS Code 與 Extension 重要觀念原理 　　本書統整 VS Code 的命令使用方式、自定義技巧、操作 Extension 的重點概念，讓你的編輯器成為更順暢、更高效率的工作環境！ 　　☑ 介紹 Vim 的使用，建立良好的編輯器操作習慣 　　介紹 Vim 的哲學與思想、鍵盤的使用、鍵位分配與盲打等重要但常被忽略的觀念，建立良好的編輯器操作習慣。 　　☑ 符合人體工學的鍵位客製化指南，打造減輕雙手負擔的編輯器環境 　　整合 Vim、VSpaceCode（Spacemacs）等 Extension、VS Code 命

令與符合人體工學的鍵位修改客製化技巧，打造功能豐富與減輕雙手負擔的編輯器環境！ 　　☑ 示範 Extension 實務開發操作與概念 　　引導讀者觸碰 VS Code 與現有 Extension 在特定情境下的極限，介紹如何使用並開發 Extension 的新功能來解決相關問題。 　　【適合讀者】 　　✦VS Code、Vim 等編輯器的使用者 　　✦想學習進階開發技巧與觀念的資深工程師 　　✦拓展編輯器極限的 Extension 開發者 本書特色 　　整合官方文件、Vim 等套件、鍵位客製化與命令組合技巧，打造舒適易用的編輯器操作環境！ 專業推薦 　　「對於初學者挺特別的一點是，

作者少見地有討論更根本的鍵盤使用指法。對於老手而言，作者有帶到一些進階的 VS Code 使用、設定，甚至自製 Extension，推薦各位追求生產力的開發者一讀！」──── 康家彬（Chia-Pin Kang） / 雲象科技 技術長 　　「作者從實用的角度，介紹了 VS Code 的觀念和技巧，也透過實際的例子，教導讀者如何實際開發 Extension，以高效率方式運用 VS Code，是資訊濃度非常高，非常實用的一本好書，很適合想要提升文字編輯及編碼效率的朋友閱讀！」──── 陳正哲（Murphy Chen） / 聯發科技 系統軟體 處長、前雲象科技資深工程副總、《Murphy 的書房》

部落格格主 　　「韋恩在本書中，詳細描述了自身第一手的開發經驗，對於想建立 VS Code 外掛套件、擴展 VS Code 功能的開發者來說是相當有價值的資訊，對 VS Code 有興趣的開發人員千萬別錯過本書。」──── 董大偉 / 光岩資訊資深技術顧問、微軟最有價值專家、微軟技術社群區域總監 　　「作者提及了許多使用編輯器的痛點，並大方分享其解決之道。我認為這不單只是一本工具書，而是作者在實務中『持續改善』的結晶。它不僅打破我們對工具的迷思，更帶我們體驗 VS Code 客製化的威力，誠心推薦給每一位愛好 VS Code 或 Vim 的使用者閱讀！」──── 劉書傳（Roberson

Liou） / 微軟最有價值專家、《工程良田的小球場》部落格格主  

神經網路疊代收斂性分析與智能化預測加工品質及砂輪壽命

為了解決macro程式的問題，作者吳俊賢 這樣論述：

近年來因少子化的關係導致勞動人口下降，以至於出現人力成本上升的現象，因此許多工具機大廠紛紛朝向智能化工具機的方向發展，以此來提高製程效率與加工品質，並藉由開發無人化智慧工廠來因應目前人力短缺之情況，然而追求高精密加工的情況下，國內外針對智能化工具機之研究還是以車床與銑床作為主要主題，然而大多精密零件於最後一道製程皆為研磨加工以此來獲得較高精度的表面品質，因此如何保持砂輪的銳利與工件品質為重要之議題，故本研究針對CNC平面磨床開發一套智能化加工品質與砂輪壽命系統，能夠提供操作者能即時得知砂輪壽命與工件表面精度之情形，可將其分成三大部分進行探討，第一部分為使用霍爾感測器與加速規擷取研磨加工時的主

軸負載值與振動之時域訊號，將時域訊號透過均方根、核心尋峰演算法與無因次化處理得到其加工時的關鍵數據，並於加工後經由非接觸式表面粗糙度量測儀進行工件表面粗糙度的量測；第二部分為使用倒傳遞類神經網路將異質感測器訊號與研磨參數作為神經網路的輸入層，工件表面粗糙度值為輸出層進行加工品質預測模型的建置，並透過試誤法找出最佳神經網路結構、學習效率以及學習次數，最後在探討最陡坡降法、Adagrad、RMSProp、Momentum與Adam五種疊代演算法之計算原理和學習效果之差異；第三部分為砂輪壽命預測系統，由無因次化負載訊號與表面粗糙度之關係找出其最佳的修砂時機，再將此無因次化負載值作為砂輪壽命終了之百分

比，於加工的過程中即時量測主軸負載並預測砂輪壽命，以保持砂輪與工件為最佳狀態。由無因次化主軸負載值與工件表面粗糙度分析結果，觀察當高於穩定負載值9.4%後工件表面粗糙度度急遽上升，故將其作為砂輪壽命終了之條件，而在最陡坡降法、Adagrad、RMSProp、Momentum與Adam五種疊代演算法之加工品質預測系統中，其工件表面粗糙度預測誤差百分比分別3.7%、3.1%、4.6%、3.7%、3.7%。