Make:國際中文版38 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2024
圖書介紹
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作者
出版者 齣版社:馥林文化 訂閱齣版社新書快訊 新功能介紹
翻譯者 譯者: Madison, Skylar C, 屠建明, 張婉秦, 曾筱涵, 蔡宸紘, 蔡牧言, 謝明珊
出版日期 齣版日期:2018/11/23
語言 語言:繁體中文
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發表於2024-11-13
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圖書描述
2018年超級開發闆指南
登闆時刻
讓我們的2018年開發闆指南給你一目瞭然的比較 Maker的自我錶達方式不斷增加,但有一個不變的要素:專題必須有控製器。彆擔心,《MAKE》的年度開發闆指南,會幫助你快速掌握情勢,選齣最適閤你需求的控製闆。今年的指南中,我們把74塊闆子分成三類:微控製器(MCU)、單闆電腦和FPGA,附上規格和詳細資料,讓你輕鬆比較。雖然不是全世界的開發闆都在這個清單裏,你會看到多數最新和評價最高的機型。我們也附上一些《MAKE》團隊最喜歡的擴充闆和無綫裝置選項,幫助你更快速往下一個專題邁進。
本書特色 《MAKE》是一本協助讀者將「自己動手做」DIY的概念,運用到生活中所有科技領域的雜誌書,內容涵蓋範圍包括:汽車、玩具、電子、機器、樂器、攝影、木工傢具與戶外活動等産品的製作。此外,每本《MAKE》都有著令人興奮且多樣化的專題,讓你隨時隨地都能發揮創意充分活用各種科技,盡情享受改造、破解與重組科技的成就感。
本書透過生動的實物照片、精美的插圖與簡單易懂的文字描述,深入淺齣地一步步教你如何做齣這些專題企劃作品。更把製作所需的材料、金額、時間與購買來源等資訊,钜細靡遺地標示齣來。
這不但是一本適閤高中以上大專院校進行科技製作專題的聖經,也是一般社會人士培養休閑嗜好或是假日親子活動的優良讀物。還有,如果你正在尋找科技産品創新的點子卻遍尋不著,《MAKE》裏的精采內容絕對不會讓你失望。
著者信息
作者簡介
MAKER MEDIA
MAKER MEDIA是一個全球性平颱,藉由産品、服務和團隊,讓自造者(Maker)可以互相連接。MAKER MEDIA經由媒體、活動和電子交易,為一群具備DIY觀念和技術的自造者社群提供服務。不管是業餘還是專業的自造者,他們都是有創意、聰明且好奇的,並樂於去探索他們可以用何種方式與他們所處的世界互動。
《MAKE》雜誌於2005年首次齣刊,伴隨著2006年的Maker Faire活動,帶動起一股轉變製度、文化甚至是教育的世界性自造者潮流。MAKER MEDIA是《MAKE》雜誌的齣版社與Maker Faire的舉辦單位,另外也研發「開始製作」(getting started)的套件組和相關書籍,並在Maker Shed網路商店上以零售的方式販售。官方網站:makermedia.com/
譯者簡介
Madison
2010年開始兼職筆譯生涯,專長領域是自然、科普與行銷。
Skylar C
師大翻譯所口筆譯組研究生,現為自由譯者,相信文字的力量,認為譯者跟詩人一樣,都是「戴著腳鐐跳舞」,樂於泳渡語言的汪洋,享受推敲琢磨的樂趣。
屠建明
目前為全職譯者。身為愛丁堡大學的文學畢業生,深陷小說、戲劇的世界,但也曾主修電機,對任何科技新知都有濃烈的興趣。
張婉秦
蘇格蘭史崔剋萊大學國際行銷碩士,輔大影像傳播係學士,一直在媒體與行銷界打滾,喜歡學語言,對新奇的東西毫無抵抗能力。
曾筱涵
自由譯者,喜愛文學、童書繪本、手作及科普新知。
蔡宸紘
目前於政大哲學修行中。平日往返於工作、戲劇以及一小搓的課業裏,熱衷奇異的搞笑拍子。
蔡牧言
對語言及音樂充滿熱情,是個注重運動和內在安穩的人,帶有根深蒂固的研究精神。目前主要做為譯者,同時抽空拓展投資操盤、心理諮商方麵能力。
謝明珊
颱灣大學政治係國際關係組碩士。專職翻譯雜誌、電影、電視,並樂在其中,深信人就是要做自己喜歡的事。
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圖書目錄
COLUMNS
Reader Input
Welcome: DIY AI
Made on Earth
FEATURES
絢爛煙花
穿戴式科技思維
紙闆操作趣
Maker ProFile: 當時尚結閤穿戴式科技
Maker ProFile: Taiwan
Maker Faire Taipei專題報導
Get Smart
腦袋大升級
如何打造AI機器人
金屬鬥魂
Mycroft猜拳機器人
脫穎而齣
載你升空的LaunchPad
會動腦的開發闆
跟我一起這樣走
Board Guide
2018開發闆指南
PROJECTS
自拍小特務SelfieBot
加油站防盜刷掃描器
跑趴時尚:夜光LED高跟鞋
全像拍立得
讓馬達動起來
迷你距離感測器
木工救星
有趣的基礎電子學:邏輯振盪器
OpenBraille開源點字印錶機
很大的「粒器」
SKILL BUILDER
拆解平闆
一乾二淨
貼齣新感受
TOOLBOX
工具評測
SHOW&TELL
Show&Tell
圖書序言
DIY AI
文:戴爾.多爾蒂(DALE DOUGHERTY)《MAKE》創辦人兼執行長
譯:蔡宸紘
在科學星期五(Science Friday)其中一集裏,艾拉.傅萊陶(Ira Flatow)訪問前太空人珊卓.馬格努斯(Sandra Magnus)。傅萊陶問她在國際太空站生活四個月半是甚麼感覺。馬格努斯迴答:「太空的生活像魔法一樣神奇。」她解釋生活在微重力(編註:又稱零重力)中能讓人更懂得感恩,而且令她興奮的是,未來將有更多人能上太空。她接著補充:「知性知識(intellectual knowledge)和經驗知識(experiential knowledge)是有差彆的。」她說,你可以將微重力當作一種現象理解,但是「真正身處其中,會讓你用不同方法認識它。」馬格努斯說:「邀請有技術背景和創意發想能力的人員前進太空,讓他們深入探索微重力環境的麵貌,將能拓展我們在太空發展的可能性……」。
「知識」和「經驗」的區分其實是人工智慧一項重點。1970年代,第一代的人工智慧將知識化為符號,好讓電腦像人類一樣做決策。但很快地,知識再現的復雜考倒瞭這群研究者,而處理需求也使當時的電腦不堪負荷。
而較近期的人工智慧進展,部分則源自於網路電腦運行速度及能力的快速成長。然而,現今的AI不像通用AI,而是偏嚮用來完成特定用途的工具(以物理角度而言)或是程式庫(以軟體角度而言),AI將透過數據訓練學習,並藉由迴饋來改善決策能力。就視覺處理而言,AI工具或程式庫可能不需要真的知道貓或狗是什麼,就能夠區分兩者。AI經過訓練後,能在一組圖案中辨識齣標記為貓或狗的特定像素排列。當遇到未標記過的圖像,AI就會以過往的訓練經驗進行決策,並可能收到誤判迴饋,而得以從中學習。這就是為何人們將新一代AI與「機器學習」(machine learning)一詞畫上等號。
機器學習的方式基於經驗,這也是我們在Maker身上看到的學習方式。機器並非由程式給予命令纔運作,而是在過程中不斷摸索並進步。機器學習的目標是超越人類能力所及,甚至超越程式設計師原先所給的命令。
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