門片門框的問題，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整理懶人包

超圖解！木作工法百科：從基礎到進階工法，按流程照步驟逐一拆解，施作要點×監工細節×設計一次到位

為了解決門片門框的問題，作者漂亮家居編輯部 這樣論述：

第一本完整步驟圖解木作工法百科大全 ☞搞懂施作細節，會看圖、懂材料、抓流程，不怕做錯工。 ☞避開常遇眉角，不再動不動就停工，更不會產生一堆耗損。 ☞掌握解決技巧，練就一身現場應變力，然後成為你的決勝力。 「施作細節」、「常遇眉角」、「解決技巧」必備知識一次給 設計師、工務、師傅溝通無阻礙、施作零失敗，全靠這一本！     ★把板材先摸透，怎麼做難不倒 ☞木工施作和材料特性有密切關係，你要先摸透它的特性，才能玩出有趣的設計。 ☞什麼是板材吐黃？吐膠？木作師傅沒公開的選板材小撇步攏總報給你知。 ★不只靠圖做事，還要搭配流程 ☞光有設計圖沒有用，搭配施工圖、按現場放樣順一次，把失誤降到最低。 ☞

做木作還在按「經驗」來？拆解木作流程順序，不會一再失敗做錯工。 ★現場太多變數，應變力要夠強 ☞工程「軋」不過來，工務要夠會「喬」，才能讓工序正常、確保施作順利。 ☞工務負責現場監督，代替設計師另一雙眼，讓現實和預想接近，設計零失敗。   【本書特色】 [分篇帶領：先熟悉基礎篇再進入進階篇] 先建立木作質本流程知識，搭配實際案例解說，再難的工法也能一次搞懂。 [步驟說明：step by step了解木作工序] 一步一步地按照施作工序走，了解其中要領與細節，確保施工順利。 [從淺到深：基本、造型木作工程一起學] 基本木作程練打底實力，造型木作學習進階變化，任何木作設計都難不倒。

門片門框進入發燒排行的影片

強化學習與最佳化控制應用於單鏡頭四軸無人機

為了解決門片門框的問題，作者余嘉浩 這樣論述：

本研究提供了一種基於影像的多旋翼機穿框系統。多旋翼機能夠僅靠一顆便宜的單鏡頭相機，並且利用此相機所捕捉到的影像資訊穿越目標門框，最後使用結合最佳化控制理論的強化學習模型在多旋翼機飛行的過程中保持平穩且迅速。影像方面在本次研究中扮演著不可或缺的角色，我們使用一顆能夠捕捉 RGB 色彩的單鏡頭相機，並且使用 You-Only-Look-Once v3 ( YOLOv3 ) 的卷積神經網絡 ( CNN ) 架構偵測出多旋翼機面前的門框，一但偵測出鏡頭前的門框物件，我們即可獲得門框在影像座標系中的 Bounding box 座標位置。此外利用多旋翼無人機上的慣性測量單元 ( IMU ) 取得多旋翼機

當前的姿態，並且記錄過去所做的動作。綜合以上資訊，我們將上述資訊放入循環神經網路 ( RNN ) 中進行訓練，最後得出門框相對於多旋翼機的位置以及門框向對於多旋翼機的 Yaw 方向角度。有了位置資訊之後，使用我們所開發的最佳化控制神經網絡架構，即可產生控制訊號，使得多旋翼機能夠順利穿越門框。此最佳化控制神經網絡結合 Hamilton-JacobiBellman( HJB ) 方程和強化學習，使多旋翼機以最小動作、最快的方式通過門框。透過這種方式，我們可以在沒有深度信息的情況下最佳化控制僅有單鏡頭相機的多旋翼機。由於訓練強化學習神經網絡的時候需要與環境進行大量的互動，並且在訓練初期無人機的飛行表

現是不穩定的，所以我們為了安全起見以及為了符合台灣當地法規，我們的所有試驗都是在模擬環境中完成。我們使用微軟公司所開發的無人機模擬環境 AirSim。此模擬環境不但提供大量方便的 API 供開發使用，並且也提供更加仿真，更加精美的模擬畫面，使得相機所捕捉到的照片並不會與真實環境相距甚遠。

日本設計師才懂的好房子法則：小坪數的難題，他們最懂；蓋房子的設計，他們想得最細。日系動線、格局、建材、手法、蓋屋知識全公開!

為了解決門片門框的問題，作者黑崎敏 這樣論述：

終於明白《全能住宅改造王》為何如此好看！ 貼心細節，讓人住得感動！ 　　為什麼日本人設計的房子就是不一樣？ 　　小住宅的難題，他們最懂； 　　蓋房子的設計，他們想得最細 　　為什麼大家都愛看《日本全能住宅改造王》？日本設計師總有撇歩，讓小坪數小而美?把貼心住宅想得細、做得巧？到底背後有什樣的日本獨門空間智慧？本書作者──日本建築師黑崎敏經手80間住宅設計，將多年經驗融會出145個好房子法則，一次公開日系動線、格局、建材、手法及蓋屋的知識與know-how。 　　作者是對住宅設計上癮、成痴的人，住宅空間的條件越受限制，越具挑戰性。透過黑崎敏的解讀，你會發現，空間小也無所

謂，反而能回頭檢視自己的生活數量，其實不需要太多！你需要的是創造迴遊動線、保留住陽台，與戶外接軌，甚至於擴大陽台的面積成為露台，在此與家人或朋友共享休閒時刻；打開天井或裝設大片落地窗，讓光線灑入，並欣賞光影的變化；刻意將某一區的天花板壓低，製造親和的包覆感，一高一低的落差，還可以製造明暗的趣味變化。 　　蓋自己的房子，硬體也是其次，滿足生活根本才是關鍵。請盡可能地將庭園的概念植入，在中庭種一株樹，享受陽光和自然，凝聚家人的向心力；在樓梯的壁面處設一片面書牆，行進之間，皆是風景；建築的外觀設計和素材取用也需要被考量在內，原來水泥裸牆與原木格柵搭配的效果如此低調又顯目；空間也需要節奏感，藉由天

花板高低、樓梯配置、動線安排，就能讓家動感起來。 　　●關於好房子，你可以這樣想，那樣做： 　　◎整合多功能於一室：大套房式設計 　　現代住宅的風格，正逐漸由擁有家人同數的nLDK（N個客廳、餐廳、廚房）住屋，轉變成大套房式的設計或是起居室的設計。由於吃飯、休閒、睡覺，所有的活動都在這裡，因此設計時需特別考量家人之間的互動、共同生活的向心力，以及提供足夠的收納空間。 　　◎創造「非日常」的高低差平台：舞台式設計 　　以往西方的音樂演奏和戲劇表演所用的舞台，和觀眾席之間，總是維持著某種程度的高低差，而且通常舞台較低、觀眾較高。利用「舞台式設計」可為日常生活創造「非日常」的感覺，並藉由

地板的高度差突顯空間的焦點。 　　◎席地而坐的踏實感：床座式設計 　　現代的日式住宅便逐漸衍生出一種不完全跪坐或盤腿，而是混和著西式座椅的「床座式設計」。甚至還有「床座吧台」的衍生：在廚房和客廳之間設置三段階梯，餐廳餐桌的桌面和廚房吧台的桌面彼此相連，而且高度一樣，用餐時毋需盤腿，一樣能享受親近大地之感。 　　◎製造寧靜感的內外部雙棲：過渡空間 　　傳統的日式房屋，最常看到內部空間卻在外部、外部空間卻屬於內部的設計，也就是所謂的「過渡空間」。譬如由內部空間向外延伸而成的「緣側」，它們同時內外兩棲，既能接觸到外頭的自然和四季變化，又能和家人維持交流，讓人感到一股寧靜感。 　　◎打

造兒時夢想的樹屋生活：都市裡的閣樓 　　在住宅空間裡，女主人要求的多半是一間視野良好的廚房；男主人則大多傾向擁有一個屬於他個人的小天地。天花板可以低矮到彎腰駝背才鑽得進去，但至少必須是個「人跡罕至」的閣樓。 　 　　●關於小坪數、蓋屋、舒適宅，你該知道這些事： 　　住宅具巧思，發揮空間的極致     　　◎在空間裡安排洄遊動線 　　◎無論空間再狹小，都需要景觀視野 　　◎家就是大套房，LDK功能大整併，其實你要的空間不用太多 　　◎不到1坪的超小空間也能當書房 　　◎無用過道擴大到極限，設計成書房兼工作空間 　　蓋房子蓋得巧，從內到外都舒適 　　◎把樓梯當作住宅的骨骼，讓所有

動線縮到最短的距離 　　◎緊鄰室內的觀景台，是療癒身心的空中花園 　　◎天井設計，創造上下鳥瞰的視野 　　◎隱藏式窗框，簡化建築外觀 　　◎營造日式氛圍的木作格柵，既輕盈又能導入光影變化 　　舒適宅真貼心，人人都愛宅在家   　　◎把廚房、陽台、洗衣間整合成一處後花園，做家事更有效率 　　◎書籍集中收納，形成小型圖書館 　　◎以可移動的榻榻米取代沙發，隨心所欲可坐可臥 　　◎對角線的氣窗，讓通風效果更好 　　◎可以站在同一定點處理所有事情的廚房動線 本書特色 　　◎道出日本人的空間智慧，175個日本設計師才懂的好家法則 　　◎迴遊動線、瘦身結構、大套房設計、溝通式廚

房，日式動線、格局，基本規劃該知道的事 　　◎眺望快感、全開落地窗、狹縫採光、天井露台，在不可能中創造舒適的秘訣撇歩 　　◎過道書房、車庫書房、都市閣樓，超小空間的超利用巧思。 　　◎原木外牆、水泥裸牆，玻璃磚、金屬鋼板、格柵板，日系愛用建材一次看 　　◎室內暗門、玻璃欄杆、無框之窗、隱形門框、龍骨梯，日式細節手法全公開 　　◎多轉角建築、坡地設計、單純結構體、長屋設計，日本蓋屋知識一次學 　　◎從家具、選材、色彩、照明到防震、防盜，看日本人怎麼想、怎麼挑、怎麼做 　　◎認識箱型空間、懸臂樑設計……，引介最進步的住宅建築設計

以兩步驟校正與次像素為基礎之大視野平面視覺量測系統設計

為了解決門片門框的問題，作者林冠宏 這樣論述：

由於經費與預算考量之情況下大型零件尺寸量測通常是使用接觸式量測，來進行實際尺寸與圖面尺寸的確認，但接觸式量測會因操作人員不良習慣或不符合規範的操作而產生量測誤差。為了克服以上人為問題，本研究採用機械視覺量測達到快速且高精準度之非接觸式量測。本研究開發之量測硬體系統是使用高解析度影像擷取裝置搭配廣角鏡頭和大型光源模組進行取像，本系統在量測前會先用自製之校正板進行第 1 次畸變校正，修正廣角鏡頭所產生之大量畸變並透過校正板實際特徵距離進行 2 次尺寸標定校正，校正廣角鏡頭因各種位置各不相同放大率所影響之細微偏差。量測範圍為 2400mm1400mm，校正前誤差為±50mm，透過第 1 次畸變校

正後誤差範圍下降至±1.5mm，由本研究開發之兩步驟校正方法可將量測誤差優化至±0.05mm，在尺寸標定方面使用次像素演算法獲取高精度的邊緣，算出相交位置擬合出角點位置，並解決因邊角圓弧範圍過大，角點搜尋無法標定出真實角點位置等問題。