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這兩本書分別來自深智數位 和深智數位所出版 。
國立臺灣大學 建築與城鄉研究所 黃蘭翔所指導 徐麗婷的 台北東本願寺「印度風格佛寺」建築考論 （2021），提出google map畫圓關鍵因素是什麼，來自於印度風格佛寺、台北東本願寺（大谷派台北別院）、武知幸文、築地本願寺、伊東忠太。
而第二篇論文國立聯合大學 電機工程學系碩士班 陳翔傑所指導 陳文豪的 消費級無人機結合深度學習技術應用於場域安全監控 （2021），提出因為有 消費型無人機、深度學習、物件識別、物件追蹤、火煙辨識、場域安全監控的重點而找出了 google map畫圓的解答。
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Python - 最強入門邁向數據科學之路：王者歸來（全彩印刷第三版）【首刷獨家限量贈品-程式語言濾掛式咖啡包】
為了解決google map畫圓 的問題，作者洪錦魁 這樣論述：
Python最強入門 邁向數據科學之路 王者歸來 第3版 【首刷獨家限量贈品- Python 濾掛式咖啡包】 數量：限量300包 咖啡風味：花神+黃金曼特寧 研磨刻度：40刻度 填充刻度：10g 製造/有效日期，18個月 ★★★★★【33個主題】、【1200個Python實例】★★★★★ ★★★★★【1500個重點說明】★★★★★ ★★★★★【210個是非題】、【210個選擇題】、【291個實作題】★★★★★ Python語言是基礎科學課程，撰寫這本書時採用下列原則。 1：強調Python語法內涵與精神。 2：用精彩程式實例解說
。 3：科學與人工智慧知識融入內容。 4：章節習題引導讀者複習與自我練習。 相較於第2版，第3版更加強數據科學與機器學習的內容，與相關模組的操作，同時使用更細緻的實例，增加下列知識： ★解說在Google Colab雲端開發環境執行 ☆解說使用Anaconda Spider環境執行 ★PEP 8，Python設計風格，易讀易懂 ☆Python語法精神、效能發揮極致 ★遞迴函數徹底解說 ☆f-strings輸出徹底解說 ★電影院訂位系統 ☆靜態與動態2D ~ 3D圖表 ★Numpy數學運算與3D繪圖原理 ☆Pandas操作CSV和Exc
el ★Sympy模組與符號運算 ☆機器學習、深度學習所需的數學與統計知識 ★線性迴歸 ☆機器學習 – scikit-learn ★KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 ☆決策樹 ★隨機森林樹 ☆其他修訂小細節超過100處 多次與教育界的朋友相聚，談到電腦語言的發展趨勢，大家一致公認Python已經是當今最重要的電腦語言了，幾乎所有知名公司，例如：Google、Facebook、…等皆已經將此語言列為必備電腦語言。了解許多人想學Python，市面上的書也不少了，但是許多人買了許多書，但是學習Python路上仍感障礙重重，原因是沒有選到好的書籍，
市面上許多書籍的缺點是： ◎Python語法講解不完整 ◎用C、C++、Java觀念撰寫實例 ◎Python語法的精神與內涵未做說明 ◎Python進階語法未做解說 ◎基礎實例太少，沒經驗的讀者無法舉一反三 ◎模組介紹不足，應用範圍有限 許多讀者因此買了一些書，讀完了，好像學會了，但到了網路看專家撰寫的程式往往看不懂。 就這樣我決定撰寫一本用豐富、實用、有趣實例完整且深入講解Python語法的入門書籍。其實這本書也是目前市面上講解Python書籍中語法最完整，當讀者學會Python後，本書將逐步帶領讀者邁向數據科學、機器學習之路。Python以簡潔著
名，語法非常活，同時擁有非常多豐富、實用的模組，本書筆者嘗試將Python語法的各種用法用實例解說，同時穿插使用各種模組，以協助讀者未來可以更靈活使用Python，以奠定讀者邁向更高深學習的紮實基礎。 本書以約950個程式實例和約250個一般實例，講解紮實的Python語法，同時輔助約210道是非題、210道選擇題與約291道程式實作題。讀者研讀完此書，相信可以學會下列知識： ★內容穿插說明PEP 8風格，讀者可由此養成設計符合PEP 8風格的Python程式，這樣撰寫的程式可以方便自己與他人閱讀。 ☆拋棄C、C++、Java語法思維，將Python語法、精神功能火力全開
★人工智慧基礎知識融入章節內容 ☆從bytes說起、編碼(encode)、解碼(decoding)，到精通串列(list)、元組(tuple)、字典(dict)、集合(set) ★完整解說Unicode字符集和utf-8依據Unicode字符集的中文編碼方式 ☆從小型串列、元組、字典到大型數據資料的建立 ★生成式(generator)建立Python資料結構，串列(list)、字典(dict)、集合(set) ☆經緯度計算地球任2城市之間的距離，學習取得地球任意位置的經緯度 ★萊布尼茲公式、尼拉卡莎、蒙地卡羅模擬計算圓週率 ☆徹底解說讀者常混淆的遞迴式呼叫。
★基礎函數觀念，也深入到嵌套、lambda、Decorator等高階應用 ☆Google有一篇大數據領域著名的論文，MapReduce:Simplified Data Processing on Large Clusters，重要觀念是MapReduce，筆者將對map( )和reduce( )完整解說，更進一步配合lambda觀念解說高階應用 ★設計與應用自己設計的模組、活用外部模組(module) ☆設計加密與解密程式 ★Python處理文字檔案/二元檔案的輸入與輸出 ☆檔案壓縮與解壓縮 ★程式除錯(debug)與異常(exception)處理 ☆檔案讀寫與目
錄管理 ★剪貼簿(clipboard)處理 ☆正則表達式(Regular Expression) ★遞廻式觀念與碎形(Fractal) ☆影像處理與文字辨識，更進一步說明電腦儲存影像的方法與觀念 ★認識中文分詞jieba與建立詞雲(wordcloud)設計 ☆GUI設計 - 實作小算盤 ★實作動畫與遊戲(電子書呈現) ☆Matplotlib中英文靜態與動態2D ~ 3D圖表繪製 ★說明csv和json檔案 ☆繪製世界地圖 ★台灣股市資料擷取與圖表製作 ☆Python解線性代數 ★Python解聯立方程式 ☆Python執行數據分析 ★
科學計算與數據分析Numpy、Pandas ☆網路爬蟲 ★人工智慧破冰之旅 – KNN演算法 ☆機器學習 – 線性迴歸 ★機器學習 – scikit-learn ☆KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 ★決策樹 ☆隨機森林樹 ★完整函數索引，未來可以隨時查閱
google map畫圓進入發燒排行的影片
趁著春日，前往北投的丹鳳山，一探台北大師信仰的秘境—大師岩與法船石。看著google map嘗試著從普濟寺旁的小階梯未果，又從溫泉路天主巷往上氣圖走土路捷徑，難度太高。好乖乖地回到「熱海飯店」後方的步道進入丹鳳山。山雖小，但步道卻也沒有太好走，除了前段的水泥石階外，後半段幾乎亦是用木板、麻繩拉出來的一條山路，稍需攀爬。約莫30分鐘，並不久，就可以見到一處很有宗教史蹟感受的區域。一旁的爬山客自言自語：「這看起來好像以前是一個神社喔？！」的確，這裡跟日本常見的「密教+巨石」的聖地蠻相像。
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▓ #大師信仰傳播的殖民路徑
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1896年，隨清日戰爭結束，日本佔領台灣，各佛派從軍佈教，沿著殖民地化的路徑，建築寺院、成立靈場、宣傳教義，以對殖民地理番教化之用。初期來台佈教活動者有真言宗高野派、曹洞宗、真宗本願寺派、真宗大谷派、日蓮宗、淨土宗等六派，其中又本願寺派為大（范純武，1999）。
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其中真言宗帶著強烈的日本密佛色彩，將崇拜空海大師的大師信仰，透過較具現實的傳奇故事，在台進行傳播。日本佛教也運用《台北新四國八十八箇所靈場》（台北新四国八十八ヶ所写し霊場）的參拜慣習，在台北佈教。像是圓山站的護國禪寺、台北天后宮的石佛、北投普濟寺等都是目前殘有的靈場遺跡（中川未来，2016）。
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▓ #溫泉鄉的宗教風景—北投真言宗石窟建築群
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在《北投溫泉の栞》（田中均，1926，昭和4年）裡描述到北投溫泉風情，遊客若欲瀏覽周遭景色，可從山路登上東南方的巨大岩石，其雕刻著弘法大師像，即稱「弘法大師岩」。可能是明治45年（1912），弘法大師的信眾捐贈建造。是台灣少見的佛教石窟。周遭到處都可以看見日治時代的痕跡，整體形式也很有到日本一遊的感覺，像是大阪交野獅子窟寺。詳見姚巧梅老師翻譯的，片倉佳史的《台灣日治時代遺跡》（2002）。
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至於寫著「台湾よ、永に幸なれ。」的網紅打卡點，台灣幸福石。文史工作者認為，這應該是日治時期民眾所刻。現被移到大師岩階梯入口處，還塗上紅漆。整個石窟遺跡已經被列入市定古蹟，也包含石燈籠、石碑、階梯、石垣等，大家去就不要自行隨意移動、刻畫啊~
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▓ #神秘的法船石
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許多遊客尋不著法船石，我也是。繞了半天，終於在一條岔路雜草中看見「大正石船」。1925年該石與建立之石亭，在地文史工作者傳為「台北新四國八十八箇所靈場」的石佛亭，因為上頭刻著「大正十四年」，後稱「大正石船」。不過，亭內的觀音像等，看起來並不像舊時古物，亭中堆放祭祀物、打火機，並在石上掛上「慈航普渡」的木牌，反倒看來有點雜亂。搜尋到網路上的舊照片，似乎遊歷者都很喜愛站立在上面遠眺北投。
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▓ #很有日本風味的普濟寺
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回過頭來講一個走錯的路徑，本以為可以從普濟寺旁上山，但寺院說小路不通。普濟寺初建於1905年，又名為「鐵真院」，戰後改名為普濟寺。寺中供奉湯守觀音，北投民眾都視這座佛寺為溫泉守護寺。佛寺保用台灣少見的日式風格，平面佈局保存極為完整，包括大殿及住持方丈宅院，簡樸淡雅、寧靜莊嚴。旁邊亭中還有一座「子安地藏」，建立於1931年。記得幾年前來訪時，尚未如今天這般修繕完整，長滿青苔的貼梯石牆，盛開的茶花，很適合清幽地發呆一陣子。
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很久沒出國冒險了，沒想到台北市中，就有一處可以運用半天來探秘的地方，也充滿著日治時代的痕跡。整個北投在這幾年也變得非常美麗，頗有回復到某種想像式的、懷舊式的日式溫泉鄉情懷。甚是喜歡。
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延伸閱讀：
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#大阪交野獅子窟寺：https://www.facebook.com/Pseudoscholarship/posts/1177805849073705
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#西門町宮廟中的弘法大師（一）：https://www.facebook.com/Pseudoscholarship/posts/1481817682005852
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#西門町宮廟中的弘法大師（二）：https://www.facebook.com/Pseudoscholarship/posts/1548311222023164
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參考文獻：
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1. 范純武. (1999). 日本佛教在日治時期台灣 [蕃界] 的佈教事業--以真宗本願寺派為中心的考察. 圓光佛學學報, 253-278.
2. 中川未来. (2016). 植民地台湾の四国八十八ヶ所写し霊場 (特集 近現代の四国遍路). 四国遍路と世界の巡礼= The shikoku henro and pilgrimages of the world, (1), 43-50.
3. 片倉佳史. (2012). 台北の歴史を歩く (その 16) 北投温泉を歩く (その 2). 交流: 台湾情報誌, (860), 17-27.
4. 片倉佳史（2002），姚巧梅 譯。《台灣日治時代遺跡》。玉山初版。
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#週末去踏青
台北東本願寺「印度風格佛寺」建築考論
為了解決google map畫圓 的問題，作者徐麗婷 這樣論述：
1936年落成的台北東本願寺（真宗大谷派本願寺台北別院）是一座被指為「印度風格佛寺」之特殊樣式的建築。過去研究因遺跡的消滅、史料的缺失而受限。本研究以台北大谷青年會《ひかり》雜誌中所見史料為契機，考證台北東本願寺以新樣式重建的背景與經過。隨後分析台北東本願寺的建築形式和空間含義，線索有二：其一是將台北東本願寺置於亞洲（上海、東京、台北、大連）同時期印度風格佛寺之系譜，追溯佛寺風格印度化之主張，分析印度風格的具體表現。其二是在形式風格的分析之上，關注佛寺之為信仰空間的實現方式，分析外部立足點傳達宗教氛圍的空間要件，以及內部平面構成反映的僧眾秩序。最後討論社會環境中「印度風格佛寺」的意義指向。研
究發現：（1）工事主任、松井組武知幸文在本堂復興工事中扮演關鍵角色。武知幸文是關東大地震之後成長起來的、關心鋼筋混凝土建材及防災構造的青年建築師。其人原是築地本願寺建築設計相關者之一，在築地本願寺竣工後來到台灣，負有台北東本願寺工事之全責，完工後留在台灣成為總督府技師。武知幸文明確表示台北東本願寺與築地本願寺樣式相同，且以築地本願寺為成功案例說服僧眾接受新樣式，可證實學界對於台北、東京二寺的關聯性推測。（2）《臺灣建築會誌》所載台北東本願寺之樣式名稱「中古印度佛教式」或屬誤植，推測是工事者對築地本願寺樣式「古代中印度佛教式」不理解而造成。築地本願寺樣式基礎脫胎自古代印度佛教之岩窟寺院（Nasi
k Caves第18窟支提窟，伊東忠太筆記為第17窟，公元前1世紀），並攝取亞洲之印度文化圈的其它樣式而成。構成台北東本願寺特色的穹頂與中古印度無關，且中古時印度佛教衰微，應不存在「中古印度佛教式」。（3）台北東本願寺的本堂內部由僧侶支配的「柵內」部分中段向外陣凸出、佔據平面正中心，形成自己的特色。較築地本願寺壓縮「柵內」、本堂內部更接近公共集會所的性質，可以看出台北東本願寺之僧侶階層在僧眾/神人關係中的中心地位。新建築營造過程中，東本願寺僧侶為維護本宗派之門面尊嚴，渴望「本島首屈一指」的大伽藍，是印度風格佛寺在台灣實現的重要推力。
Python-最強入門邁向數據科學之路：王者歸來(全彩印刷第三版)
為了解決google map畫圓 的問題，作者洪錦魁 這樣論述：
★★★★★【33個主題】、【1200個Python實例】★★★★★ ★★★★★【1500個重點說明】★★★★★ ★★★★★【210個是非題】、【210個選擇題】、【291個實作題】★★★★★ Python語言是基礎科學課程，撰寫這本書時採用下列原則。 1：強調Python語法內涵與精神。 2：用精彩程式實例解說。 3：科學與人工智慧知識融入內容。 4：章節習題引導讀者複習與自我練習。 相較於第2版，第3版更加強數據科學與機器學習的內容，與相關模組的操作，同時使用更細緻的實例，增加下列知識： ★解說在Google Colab雲端開發環境執行 ☆
解說使用Anaconda Spider環境執行 ★PEP 8，Python設計風格，易讀易懂 ☆Python語法精神、效能發揮極致 ★遞迴函數徹底解說 ☆f-strings輸出徹底解說 ★電影院訂位系統 ☆靜態與動態2D ~ 3D圖表 ★Numpy數學運算與3D繪圖原理 ☆Pandas操作CSV和Excel ★Sympy模組與符號運算 ☆機器學習、深度學習所需的數學與統計知識 ★線性迴歸 ☆機器學習 – scikit-learn ★KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 ☆決策樹 ★隨機森林樹 ☆其他修訂小細節超過100處
多次與教育界的朋友相聚，談到電腦語言的發展趨勢，大家一致公認Python已經是當今最重要的電腦語言了，幾乎所有知名公司，例如：Google、Facebook、…等皆已經將此語言列為必備電腦語言。了解許多人想學Python，市面上的書也不少了，但是許多人買了許多書，但是學習Python路上仍感障礙重重，原因是沒有選到好的書籍，市面上許多書籍的缺點是： ◎Python語法講解不完整 ◎用C、C++、Java觀念撰寫實例 ◎Python語法的精神與內涵未做說明 ◎Python進階語法未做解說 ◎基礎實例太少，沒經驗的讀者無法舉一反三 ◎模組介紹不足，應用範圍有限
許多讀者因此買了一些書，讀完了，好像學會了，但到了網路看專家撰寫的程式往往看不懂。 就這樣我決定撰寫一本用豐富、實用、有趣實例完整且深入講解Python語法的入門書籍。其實這本書也是目前市面上講解Python書籍中語法最完整，當讀者學會Python後，本書將逐步帶領讀者邁向數據科學、機器學習之路。Python以簡潔著名，語法非常活，同時擁有非常多豐富、實用的模組，本書筆者嘗試將Python語法的各種用法用實例解說，同時穿插使用各種模組，以協助讀者未來可以更靈活使用Python，以奠定讀者邁向更高深學習的紮實基礎。 本書以約950個程式實例和約250個
一般實例，講解紮實的Python語法，同時輔助約210道是非題、210道選擇題與約291道程式實作題。讀者研讀完此書，相信可以學會下列知識： ★內容穿插說明PEP 8風格，讀者可由此養成設計符合PEP 8風格的Python程式，這樣撰寫的程式可以方便自己與他人閱讀。 ☆拋棄C、C++、Java語法思維，將Python語法、精神功能火力全開 ★人工智慧基礎知識融入章節內容 ☆從bytes說起、編碼(encode)、解碼(decoding)，到精通串列(list)、元組(tuple)、字典(dict)、集合(set) ★完整解說Unicode字符集和utf-8依據Unico
de字符集的中文編碼方式 ☆從小型串列、元組、字典到大型數據資料的建立 ★生成式(generator)建立Python資料結構，串列(list)、字典(dict)、集合(set) ☆經緯度計算地球任2城市之間的距離，學習取得地球任意位置的經緯度 ★萊布尼茲公式、尼拉卡莎、蒙地卡羅模擬計算圓週率 ☆徹底解說讀者常混淆的遞迴式呼叫。 ★基礎函數觀念，也深入到嵌套、lambda、Decorator等高階應用 ☆Google有一篇大數據領域著名的論文，MapReduce:Simplified Data Processing on Large Clusters，重要觀念是Ma
pReduce，筆者將對map( )和reduce( )完整解說，更進一步配合lambda觀念解說高階應用 ★設計與應用自己設計的模組、活用外部模組(module) ☆設計加密與解密程式 ★Python處理文字檔案/二元檔案的輸入與輸出 ☆檔案壓縮與解壓縮 ★程式除錯(debug)與異常(exception)處理 ☆檔案讀寫與目錄管理 ★剪貼簿(clipboard)處理 ☆正則表達式(Regular Expression) ★遞廻式觀念與碎形(Fractal) ☆影像處理與文字辨識，更進一步說明電腦儲存影像的方法與觀念 ★認識中文分詞jieba與建立
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☆隨機森林樹 ★完整函數索引，未來可以隨時查閱 圖書資源說明 本書籍的所有程式實例可以在深智公司網站下載。 本書前面20個章節均附是非與選擇的習題解答，下列是示範輸出畫面。 教學資源說明 教學資源有教學投影片(內容超過1500頁)、本書實例、習題解答以及相關附錄的電子書。 本書習題實作題約285題均有習題解答，如果您是學校老師同時使用本書教學，歡迎與本公司聯繫，本公司將提供習題解答。請老師聯繫時提供任教學校、科系、Email、和手機號碼，以方便本公司業務單位協助您。 註：教學資源不提供給一般讀者，請原諒。 讀者資源說明 請至本公
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消費級無人機結合深度學習技術應用於場域安全監控
為了解決google map畫圓 的問題，作者陳文豪 這樣論述：
本論文整合了無人機、深度學習、電腦視覺、GPS全球定位系統、LINE即時訊息傳送等技術，提出一套可應用於學校、工廠等開放區域的全自動場域安全監控系統，在預先設定好的路線巡邏途中透過YOLOv4偵測到特定物件時，將該物件的位置與類別資訊傳入UniTrack進行追蹤，並將所偵測到的物件資訊經由Map統一儲存，其中包括經轉換過後的平面位置與物件的線性移動速度，讓物件就算不在視野內也能推估目前大概位置，並計算無人機當前位置與所有未驗證身分之物件的距離，以此決定先前往哪個物件位置進行識別，在前往物件位置的過程中為兩階段前進，第一階段先依照Map內所推測之物件位置前往，若最終並未發現物件則刪除相關資訊，
但若是在過程中發現物件出現於視野中，則第二階段再依照當前畫面中的物件框位置轉換為實際GPS位置後前往，當物件與無人機已達最近距離後，首先判斷採取順或逆時針可較快攔截，之後便開始依照八邊形移動方式進行繞圓，途中還會根據物件移動調整繞圓角度，最終拍攝到可判斷身分的目標後，將其傳入第二層的物件識別網路進行身分識別，人臉方面結合ResNeXt、CrossEntropyLoss、ASGD建立一個不論速度與正確率都優秀的分類器，車牌方面則由於還須先框選出各個字母的位置後才能進行字母判斷，因此再次選用YOLOv4並透過大量車牌進行訓練權重，確認身分後若與資料庫內無匹配，則會透過LINE通訊軟體的發送提醒功能
傳送警語與無人機畫面至特定行動裝置，並且本論文由於特殊框選方式，更訓練了火、煙等不定型物於偵測網路內，並且偵測到時會透過上述訊息功能直接發送警訊，最終無人機到達終點後降落結束任務