三角函數計算的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

最新 Java 程式語言 修訂第七版

為了解決三角函數計算的問題，作者施威銘研究室 這樣論述：

15 年的淬鍊，成就「初學 Java 的最佳入門教材」 　　本書從第一版出版至今已超過 15 個年頭，累積銷量超過 5 萬冊，是最受好評的 Java 入門教材。期間配合 Java 版本的演進歷經多次改版，每次改版都匯集了眾多讀者、教師的意見，適當增加了新的題材與語法，同時也因應不同世代的需求，刪除過時的內容，務求讓書中內容更簡明易懂、更符合初學者的需求。 　　Java 語言一直是企業界最愛用的語言，因此我們期許讀者不僅撰寫出可編譯、可執行的 Java 程式，更重要的是要瞭解良好的程式設計方法，以及軟體設計的邏輯思維，才能快速融入開發團隊，成為符合業界需求的程式設計師。 　　具備良好的

程式設計方法，建立正確的物件導向概念，才能真正寫好 Java 程式 　　Java 是物件導向的程式語言，學習正確的物件導向觀念非常重要，本書在介紹類別、物件、繼承、介面、套件、類別庫、集合等主題時，均特別著重觀念的解析與釐清，並引用各種實例來演示及驗證所學，以確保能學會最紮實的物件導向觀念。 　　書中以圖文搭配豐富的範例進行解說，處處可見「正確」、「錯誤」的實作案例對照，清楚展示各種語言元素的變化用法與差異，讓讀者從「做」中體會物件導向程式的精髓，非常適合作為初學入門、紮穩基礎的第一本書。 本書特色 　　★ 本書內容適用 JDK 17/11 等主要版本 ★ 　　◆ 清楚詳盡的語法解說

　　針對 Java 的資料型別、變數存取、及各種語法均有清楚詳盡的解說，各單元均提供眾多的範例程式，以強化學習效果並培養程式撰寫能力，非常適合做為初學者的入門學習書。 　　◆ 最紮實的物件導向觀念 　　最易懂的物件導向觀念，引用各種實例來介紹類別、物件、繼承、介面、套件、類別庫、集合的使用方式，並釐清容易混淆的重要觀念，以確保能紮穩正確清楚的物件導向觀念。 　　◆ 業界常用的進階語法與實用主題 　　除了基本語法和觀念外，也涵括了字串的規則表示法、Varargs 可變參數、基本型別的自動封箱 (Auto Boxing) 與拆箱 (Unboxing)、static 成員、抽象類別、匿名類別、

Lambda 運算式、多執行緒、Collection 類別庫、Java AWT/Swing 圖形介面設計、2D 繪圖等實用主題。 　　◆ 精心設計的 3 種強化學習單元 　　每章最後均包含以下單元： 　　(1)綜合演練－提供多個應用實例，以觀摩如何將該章所學靈活運用於程式中。 　　(2)學習評量－進行重要語法及觀念的測驗，以加深學習印象並導正觀念。 　　(3)程式練習－讓您實地從做中學，以確實掌握程式設計的技巧與能力。  

三角函數計算進入發燒排行的影片

在ROS平台之中型足球機器人定位研究

為了解決三角函數計算的問題，作者吳熙原 這樣論述：

FIRA中型足球機器人競賽中，定位功能至關重要，為了要設計出一台能夠有效作戰的中型足球機器人，精準的定位系統是重點功能之一，只有知道自己的正確位置，戰術才能有效的執行。透過裝置在機器人身上的全方位鏡取得其附近360°的影像，並透過影像中的顏色建置色模、白線偵測等運算，以達成機器人在場地中自我定位之目的。此外，在機器人底部加入兩顆被動旋轉的編碼器，透過旋轉編碼器與陀螺儀的參數進行三角函數計算兩顆輪軸的旋轉量，以輔助機器人定位，最後在建置於Windows 10作業系統上建置機器人作業系統ROS系統以節點與話題的方式將所有功能一併整合，並探討視覺定位與視覺整合編碼器之間的優劣與輔助定位方式

，達成機器人精準定位之目標。在傳統比對誤差的方式加入其他條件，遮蔽相同數量的掃描線資料下，準確度提升1.42倍。使用CNN訓練多個模型用於1/4場地範圍的定位，得到機器學習可以分類座標定位的結論，在不遮蔽任何掃描線資料下，機器學習對651個座標進行分類有98.46%結果誤差在10公分以內。

Excel 2019公式、函數應用大全

為了解決三角函數計算的問題，作者張明真 這樣論述：

本書共25章，內容包括初識Excel2019、設置Excel2019工作環境、工作表基本操作、工作表頁面配置與列印設置、資料有效性與條件格式應用、資料排序與篩選、資料處理與分析、資料組合與分類匯總、名稱定義使用、公式與函數基礎、邏輯函數應用、文本與資訊處理函數應用、日期與時間函數應用、數學函數應用、資料庫函數應用技巧、查詢與引用函數應用、概率函數應用、統計學函數應用、財務函數應用、工程函數應用、圖表分析資料應用、基本資料分析應用、樞紐分析表分析應用、固定資產折舊分析應用、本量利分析應用技巧。 　　 《Excel2019公式、函數應用大全（新編2019實戰精華版）》內容全面，語言通俗易懂，適合各

層次的Excel使用者，既可作為初學者的入門指南，又可作為中、高級用戶的參考手冊。書中大量的實例適合讀者直接在工作中借鑒。 前言 第1章　初識Excel 2019 001 1.1　Excel簡介 002 1.1.1　Excel應用 002 1.1.2　Excel版本介紹 002 1.2　實戰：Excel 2019新增功能介紹 004 1.2.1　新增函數 004 1.2.2　新增漏斗圖 007 1.2.3　新增SVG圖示和3D模型 008 1.3　Excel 2019的學習方法 010 1.3.1　使用網路查找資源 011 1.3.2　使用微軟線上說明 011 第2章　

設置Excel 2019工作環境 012 2.1　Excel 2019的啟動與創建 013 2.1.1　啟動Excel 2019 013 2.1.2　退出Excel 2019 013 2.1.3　設置默認啟動工作簿 014 2.2　工作視圖設置 015 2.2.1　設置默認視圖 015 2.2.2　切換工作視圖 015 2.2.3　縮放工作視圖 015 2.2.4　使用Backstage視圖 016 2.3　功能功能表設置 017 2.3.1　顯隱功能區 017 2.3.2　添加自訂命令或按鈕 018 2.3.3　設置介面配色 019 2.4　快速訪問工具列設置 020 2.4.1　添加工具列

常用命令 020 2.4.2　調整快速訪問工具列位置 021 2.5　設置Excel實用選項 022 2.5.1　設置最近使用的工作簿數量 022 2.5.2　設置新建工作簿中的工作表數量 022 2.5.3　設置默認檔位置 022 2.6　實戰：其他常用設置 023 2.6.1　設置顯示浮動工具列 023 2.6.2　設置啟用即時預覽 024 2.6.3　設置螢幕提示樣式 024 2.6.4　設置默認檔保存格式 025 第3章　工作表基本操作 026 3.1　工作表的常用操作 027 3.1.1　新建工作表 027 3.1.2　插入工作表 027 3.1.3　移動或複製工作表 028 3.

1.4　選擇工作表 029 3.1.5　切換工作表 030 3.1.6　設置工作表對齊方式 030 3.2　儲存格常用操作 032 3.2.1　選擇儲存格 032 3.2.2　快速定位儲存格 033 3.2.3　插入儲存格 035 3.3　實戰：行列常用操作 036 3.3.1　插入行或列 036 3.3.2　拆分行列 038 3.3.3　行列的移動與複製 039 3.3.4　設置行高與列寬 040 3.3.5　刪除行或列 042 3.3.6　行列轉置 042 3.3.7　顯隱特殊行列 043 3.4　工作視窗的視圖控制 045 3.4.1　凍結窗格 045 3.4.2　取消凍結窗格 046

第4章　工作表頁面配置與列印設置 047 4.1　設置表格格式 048 4.1.1　設置表格主題 048 4.1.2　設置表格背景 049 4.1.3　顯隱表格框線 050 4.2　設置頁眉頁腳 052 4.2.1　添加頁眉頁腳 052 4.2.2　自訂頁眉頁腳 054 4.2.3　設置奇偶頁眉頁腳 056 4.2.4　縮放頁眉頁腳 057 4.2.5　對齊頁眉頁腳 058 4.2.6　插入頁眉頁腳圖片 058 4.3　實戰：列印設置 060 4.3.1　頁邊距設置 060 4.3.2　設置打印紙張方向 060 4.3.3　設置打印紙張大小 061 4.3.4　列印特定區域 062 4.3.

5　列印標題設置 063 4.3.6　設置列印寬高 064 4.3.7　設置列印框線 065 4.3.8　設置列印標題 066 第5章　資料有效性與條件格式應用 067 5.1　設置數據有效性 068 5.1.1　設置有效性特定條件 068 5.1.2　設置選定儲存格資料有效性資訊 072 5.1.3　設置唯一數據有效性 072 5.1.4　複製資料有效性 073 5.1.5　利用資料有效性製作下拉式清單方塊 074 5.2　條件格式設置 075 5.2.1　添加和更改條件格式 076 5.2.2　設置突出顯示儲存格規則 077 5.2.3　設置專案選取規則 078 5.2.4　設置數值排名

條件格式 079 5.2.5　設置標準差條件格式 080 5.2.6　設置唯一值條件格式 081 5.3　實戰：條件格式應用 082 5.3.1　利用條件格式限制輸入資料 082 5.3.2　利用條件格式突出顯示重復資料 083 5.3.3　利用條件格式準確查資料 084 5.3.4　利用條件格式快速比較不同區域的數值 085 5.3.5　利用條件格式檢查位元組數 086 第6章　數據排序與篩選 088 6.1　常用排序技巧 089 6.1.1　工作表排序 089 6.1.2　多列數據排序 091 6.1.3　時間排序 092 6.1.4　按字數進行排序 093 6.1.5　按行排序 094

6.1.6　按字母與數位內容進行排序 095 6.1.7　按資料條件進行排序 096 6.1.8　恢復排序前表格 097 6.2　實戰：常用篩選技巧 097 6.2.1　自動篩選資料 098 6.2.2　按顏色進行篩選 098 6.2.3　篩選特定數值段 099 6.2.4　高級篩選 100 6.2.5　利用高級篩選刪除重復資料 101 6.2.6　取消數據篩選 102 第7章　資料處理與分析 103 7.1　資料計算 104 7.1.1　求解二元一次方程 104 7.1.2　單變數資料表運算 105 7.1.3　雙變數資料表運算 106 7.1.4　常量轉換 108 7.1.5　刪除模擬

運算結果 109 7.2　方案管理 109 7.2.1　建立方案 109 7.2.2　顯示方案 111 7.2.3　編輯方案 112 7.2.4　合併方案 113 7.2.5　創建方案摘要 114 7.3　常用資料分析 115 7.3.1　相關係數分析 116 7.3.2　協方差分析 116 7.3.3　指數平滑分析 117 7.3.4　描述統計分析 118 7.3.5　長條圖分析 119 7.3.6　傅利葉分析 120 7.3.7　移動平均分析 120 7.3.8　亂數發生器分析 121 7.3.9　抽樣分析 123 7.3.10　回歸分析 124 7.4　實戰：樣本方差分析 125 7.4

.1　方差分析 125 7.4.2　F-檢驗分析 129 7.4.3　t-檢驗分析 129 7.4.4　z-檢驗分析 132 第8章　資料組合與分類匯總 133 8.1　分級顯示 134 8.1.1　創建行的分級顯示 134 8.1.2　創建列的分級顯示 136 8.1.3　自動創建分級顯示 137 8.1.4　顯隱分級顯示 139 8.1.5　刪除分級顯示 140 8.1.6　自訂分級顯示樣式 140 8.1.7　複製分級顯示資料 141 8.2　分類匯總 142 8.2.1　插入分類匯總 142 8.2.2　刪除分類匯總 144 8.3　實戰：合併計算 144 8.3.1　按位置合併計算

144 8.3.2　按類別合併計算 145 8.3.3　利用公式進行合併計算 148 8.3.4　利用樞紐分析表合併資料 149 第9章　名稱定義使用 151 9.1　認識名稱定義 152 9.1.1　名稱定義概念 152 9.1.2　名稱定義規則 152 9.2　名稱定義方法 152 9.2.1　快速定義名稱 152 9.2.2　定義多個名稱 153 9.2.3　利用公式定義名稱 154 9.2.4　利用常量定義名稱 155 9.2.5　定義不連續儲存格區域 155 9.2.6　創建動態名稱 156 9.3　實戰：名稱管理 157 9.3.1　查看名稱定義 157 9.3.2　修改名稱定

義 157 9.3.3　刪除名稱定義 158 9.3.4　編輯名稱引用 159 9.3.5　定義名稱應用 160 9.3.6　選擇名稱定義域 160 第10章　公式與函數基礎 162 10.1　公式常用操作 163 10.1.1　公式常見類型 163 10.1.2　查找和更正公式中的錯誤 163 10.1.3　移動或複製公式 165 10.2　函數常用操作 166 10.2.1　輸入與編輯函數 166 10.2.2　設置函數工具提示 167 10.2.3　函數查錯與監視 168 10.2.4　處理函數參數 170 10.2.5　保護和隱藏函數公式 170 10.3　陣列常用操作 172 10

.3.1　認識陣列 172 10.3.2　返回陣列集合 173 10.3.3　使用相關公式完整性 174 10.3.4　利用陣列類比AND和OR 174 10.3.5　利用陣列類比IF() 175 10.3.6　引用陣列中的大小制約 176 10.4　實戰：儲存格引用常用操作 176 10.4.1　儲存格引用樣式 176 10.4.2　相對與絕對引用 177 10.4.3　引用其他儲存格 178 10.4.4　更改其他儲存格引用 179 10.4.5　切換引用 179 10.4.6　刪除與允許迴圈引用 180 第11章　邏輯函數應用 181 11.1　常用邏輯函數運算 182 11.1.1　

應用AND函數進行交集運算 182 11.1.2　應用TRUE函數判斷邏輯值 183 11.1.3　應用FALSE函數判斷邏輯值 183 11.1.4　應用NOT函數計算反函數 184 11.1.5　應用OR函數進行並集運算 185 11.2　複合檢驗邏輯函數應用 186 11.2.1　應用IF函數判斷函數真假性 186 11.2.2　應用IFERROR函數自訂公式錯誤 187 11.3　實戰：邏輯分段函數應用 188 第12章　文本與資訊處理函數應用 190 12.1　文本字串函數處理 191 12.1.1　判斷資料文本 191 12.1.2　判斷字串異同 191 12.1.3　計算字串中

字元個數 193 12.1.4　刪除非列印字元 193 12.1.5　計算首字元數位代碼 194 12.1.6　返回指定字元 195 12.1.7　查找其他字串值 196 12.1.8　應用TRIM函數刪除空格 198 12.2　字串轉換 199 12.2.1　全形字符轉換為半形字元 199 12.2.2　半形字元轉換為全形字符 200 12.2.3　美元貨幣符轉換文本格式 201 12.2.4　字串大小寫轉換 202 12.2.5　替換字串 203 12.3　實戰：提取公司員工出生日期 204 12.4　實戰：專家資訊統計 206 第13章　日期與時間函數應用 208 13.1　顯示日期

209 13.1.1　顯示當前系統日期 209 13.1.2　顯示日期天數 209 13.2　實戰：日期與時間常用操作 210 13.2.1　將文本格式的日期轉換為序號 210 13.2.2　將數值轉換為日期格式 212 13.2.3　轉換標準日期 212 13.2.4　計算天數 213 第14章　數學函數應用 215 14.1　常規算數運算 216 14.1.1　SUM函數求和 216 14.1.2　指定儲存格求和 217 14.1.3　條件求和 218 14.1.4　計算數字乘積 219 14.1.5　商整運算 220 14.1.6　數值取整 221 14.1.7　按位取捨 222 14

.2　特殊值計算 223 14.2.1　計算絕對值 223 14.2.2　計算給定數目物件的組合數 224 14.2.3　計算數的階乘 225 14.2.4　計算最大公約數與最小公倍數 226 14.2.5　計算對數 227 14.2.6　計算餘數 228 14.2.7　計算亂數 229 14.3　冪與平方計算 231 14.3.1　計算給定數字的乘冪 231 14.3.2　計算參數平方和 232 14.3.3　計算陣列差值的平方和 232 14.3.4　計算冪級數之和 233 14.3.5　計算正數平方根 234 14.3.6　計算e的n次冪 235 14.4　矩陣計算 236 14.4.1

　計算矩陣行列式的值 236 14.4.2　計算逆矩陣和矩陣乘積 237 14.5　三角函數計算 239 14.5.1　計算余弦值 239 14.5.2　計算反余弦值 240 14.5.3　計算正弦值 241 14.5.4　計算反正弦值 242 14.5.5　計算正切值 243 14.5.6　計算反正切值 244 14.5.7　弧度角度轉換 244 14.6　實戰：計算個人所得稅 246 第15章　資料庫函數應用技巧 249 15.1　資料庫函數介紹 250 15.1.1　資料庫函數特點 250 15.1.2　資料庫函數參數簡介 250 15.1.3　資料庫函數注意項 250 15.1.4　

資料清單 250 15.2　資料庫函數應用 251 15.2.1　計算條目平均值 251 15.2.2　計算儲存格數量 252 15.2.3　計算指定條件記錄值 254 15.2.4　計算符合條件最大值 254 15.2.5　計算符合條件最小值 256 15.2.6　計算樣本標準差 257 15.2.7　計算數值和 258 15.2.8　計算樣本方差 259 15.2.9　計算總體方差 260 15.3　實戰：員工工資表統計 261 第16章　查詢與引用函數應用 264 16.1　查詢函數應用 265 16.1.1　應用LOOKUP函數查找資料 265 16.1.2　MATCH函數陣列元素查

找 267 16.1.3　HLOOKUP函數水準查找 268 16.1.4　VLOOKUP函數豎直查找 270 16.2　引用函數應用 271 16.2.1　選擇參數列表數值 271 16.2.2　返回儲存格地址引用值 272 16.2.3　調整引用 274 16.2.4　計算引用區域個數 275 16.2.5　計算給定引用列標 276 16.2.6　計算陣列或引用列數 277  

基於物件偵測與深度學習之即時距離量測

為了解決三角函數計算的問題，作者林晨皓 這樣論述：

本論文結合YOLOv4物件偵測器與單目攝影機開發一即時距離量測演算法，此演算法僅採用單目攝影機拍攝的輸入影像進行距離之量測。近年來，深度學習持續蓬勃發展，尤其在電腦視覺方面藉由深度學習演算法結合GPU對影像的運算能力，已發展許多檢測準確度很高的物件偵測器，且經歷各種優化技術之改良，如:資料擴增、稀疏性正则化(Regularization for Sparsity)等，不僅檢測準確度越來越高，同時檢測速度也越來越快，YOLO就是擁有高準確度同時保有極高檢測速度的物件偵測器。2020年推出的YOLOv4不僅保有極高檢測速度同時也將檢測準確度大幅度提升，擁有即時檢測能力的YOLOv4將能應用在許多

偵測速度需求高的任務(如:自動駕駛汽車)。自動駕駛汽車上會裝設許多感測器和攝影機，其目的為偵測周圍環境資訊，尤其最基本的要求是隨時要與周圍環境物件保持安全距離，相較於其他距離量測(如立體視覺演算法)之影像處理演算法，本論文之距離量測演算法擁有低成本且運算速度高的優勢，其藉由物件偵測器取得物件在影像中的像素座標，將像素座標透過演算法換算取得物件在攝影機視角中的位置，而攝影機、物件與地面之間的位置將形成一個的三角形，再以三角函數計算三角形內角與邊長得到攝影機與物件之間的距離，藉此演算法結合物件偵測達到即時距離量測的效果，實驗結果顯示此演算法在量測20公尺以內物件時，誤差率均低於5%。