GlobalSat GH-625B 資料傳輸腳位

前一陣子看到家裡回收區小孩丟掉的手錶，讓我想起很久以前，妹妹給我的 GlobalSat GH-625B  GPS 手錶，找了半天，才找到。將回收區撿回的粉紅色錶帶，裝在 GH-625B 上，哈！戴在我手上，實在太搶眼了，不過聊勝於無。

GH-625B 是利用一條專屬的 USB 傳輸線和電腦連接，傳輸資料，看來，這條傳輸線應該是類似我以前買的 PL2303，它們都是使用 Prolific USB to Serial  的驅動程式。靠近手錶側的端子有四個插孔，圖形的端子有一個凹槽，這防呆的設計，滿好辨識方向的。我利用電錶先找出 5V 和 GND 以後，將它接到 Arduino 上測試，也找出了 RX 和 TX 在哪裡：

確認傳輸線插孔的用途，GH-625B 側的四支接腳的用途，就能對應出來了：

拿 CP2102 USB-TTL ，按圖將 GH-625B 的 RX、TX 和 CP2102 的 TX、RX 對接，再將 5V 接 5V，GND 接 GND

先以 Python 查詢一下 CP2102 是在哪一個 port，執行：

python -m serial.tools.list_ports

再以 pykmaze 測試看看能不能抓到 GH-625B 內儲存的基本資料(假設 CP2102 在 com3)：

python pykmaze.py -p com3 -i -f

在 GH-625B 上可以看到

CMD:784748

表示成功執行了查詢的指令。這樣子，以後不怕原廠附的傳輸線壞掉了。pykmaze 原來無法用 Python 3.x 來執行，順便將它改為可以適用於 Python 3.x ，改天再放到 GitHub 中。

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• 雄:Mac : 讀寫 GH-625B 的資料

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QuickChart 替代 Google Chart QR Code 產生器

以前需要在程式中利用一個網址產生需要的 QR Code 圖片時，總是使用 Google Chart 的 API；今天朋友提醒我 HTML5 FUN PK 無法製作 QR Code，查了一下，Google 已經不再提供這個服務了。詳見：

• https://developers.google.com/chart/image

在 Google 的論壇中，則有人提供了替代的方法：

• https://groups.google.com/g/google-chart-api/c/XUwmDs1793Q

我選擇暫時先以 QuickChart 的 QR Code API 來代替，語法可以參考這裡：

• https://quickchart.io/qr-code-api/

待測的其它選擇：

• https://goqr.me/api/

有空可能還是要再來研究一下不必靠某網站，又能跨平臺「自己自足」的方式，不然真的是牽一髮而動全身，剛剛總共改了九個不同的工具和遊戲，還不知道有沒有遺漏的呢！

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Python : 轉換 DataFrame 帶有逗號的數字字串為純數字

在設計「雄:Python : 匯出 PDF 表格為試算表資料」中的轉換工具，由 PDF 擷取而來的資料被轉為pandas 的 DataFrame，最後使用 DataFrame 的 to_excel 輸出為 Excel 格式的檔案。不過如果照預設值，輸出的資料在Excel中，都是「文字」的格式；此外同事提供的原始資料，除了流水號的欄位，其它欄位的數字都有加上逗號(例: 12,345、7,890)，所以在將「文字格式」的數字轉為數字型態時，得多考慮這一點。

在 Python 中，將文字型態的數字，轉為數字型態的方法有很多，不過，試了一下，如果想將「12,345」轉為「12345」，使用 locale 的 atof 或是 atoi 應該是較簡潔，例如：

import locale
from locale import atof

locale.setlocale(locale.LC_NUMERIC, '')
atof('12,345')

但是如果遇到不是數字的內容，或是空字串，例如：

atof('這不是數字')
atof('')

就會出現類似這樣的錯誤訊息：

ValueError: could not convert string to float: ''

所以在轉換的時候，還需要檢查一下是否為數字的。

判斷是否為數字，可以使用 Python 的 isnumeric() ，不過，像以下的格式：

• 12,345
• -12345
• 12.345

因為帶有逗號、減號或小數點，isnumeric() 都會傳回 False，所以我先利用 re.sub ，將非數字的符號先拿掉後，再用 isnumeric() 來判斷。

綜合前面的條件，利用底下的 convert_number_strings_to_numbers ，就可以用來將 df (pandas 的 DataFrame) ，指定的欄位 columns (欄位順號 list)，轉為 float 數字：

def convert_number_strings_to_numbers(df, columns):
  locale.setlocale(locale.LC_NUMERIC, '')
  for i in columns:
    df[i] = df[i].apply(lambda x: x if x=='' or not re.sub(r'[,.-]', '', x).isnumeric() else atof(x))
  return df

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Python : 匯出 PDF 表格為試算表資料

很多行政工作如果規畫、整合得當是可以不用花那麼多時間的；反之，沒有整合，就是整死人。記得以前看學校幹事們忙著在電腦上剪剪貼貼資料，忙得人仰馬翻的，總覺得，為什麼運用電腦了，還需要這樣子「愚公移山」；關係夠好，看不下去了，就會幫忙弄些小工具，來處理資料。前幾天同事問我有沒有辦法將別人 PDF 檔中的表格資料匯出到試算表，並且將列變成行、直變橫？PDF 中的表格長這樣子：

第一個想法，Python 應該可以！幾個程序能做到，轉檔應該就有望了：

• 以 Python 讀取 PDF 的資料，並解析出表格文字內容。
• 去掉不要的資料。
• 將表格內容進行旋轉(transpose)。

由讀 PDF 讀入表格資料

讓 Python 讀入 PDF 資料，並解析出表格文字內容，我試了：

• tabula-py
• Camelot (camelot-py)

測試過，感覺 Camelot 比較可以跟後續的資料旋轉接軌，就專心研究 camelot-py 了。

關於 camelot-py 的安裝

在 Windows 上使用 camelot-py 大概會遇到這個錯誤訊息：

OSError: Ghostscript is not installed. You can install it using the instructions here: https://camelot-py.readthedocs.io/en/master/user/install-deps.html

主要是因為讀入 PDF 檔案時，如果沒有指定「backend」參數，它預設會使用預設值「backend="ghostscript"」，而大部份的電腦中可能沒安裝ghostscript，有興趣可以參考錯誤訊息中的說明文件：

• https://camelot-py.readthedocs.io/en/master/user/install-deps.html

因為 ghostscript 的安裝顯得較複雜，所以我選擇在 Windows 中用「backend="poppler"」，只要先執行以下兩行指令安裝 pdftopng 跟 opencv 即可：

pip install pdftopng
pip install opencv-python

倒過來，如果在 Google Colab 的環境中，安裝 pdftopng 反而會累死人(我是沒成功)，安裝 ghostscript 容易多了：

!apt install python3-tk ghostscript
!pip install  ghostscript

關於 camelot-py 的使用

假設 pdf_file_name 是 PDF 的路徑，pages 中放了要讀入資料的頁碼 list，只要這樣就可以讀取資料：

import camelot
pdfTable = camelot.read_pdf(pdf_file_name, pages=pages)

如果不是用 ghostscript，就用：

import camelot
pdfTable = camelot.read_pdf(pdf_file_name, pages=pages, backend="poppler")

接下來我們就可以針對 pdfTable 來存取(轉換)資料，詳情可以參考 camelot-py 中，有關 Table 的說明：

• https://camelot-py.readthedocs.io/en/master/api.html#camelot.core.Table

我使用 pdfTable[0].df ，將抓到資料轉為 pandas.DataFrame 的格式，方便後續的資料處理。

資料處理

前面提到利用 pdfTable[0].df ，可以將指定頁資料轉為 pandas.DataFrame 物件，假設將內容指定給變數 df，我想針對 df 再進行一些處理：

• 只取出指定的列(之後會旋轉為欄)。
• 去掉原始資料最右側的「小計」那欄。
• 暫存原始資料最左側欄的資料(最後為試算表中的欄位名稱)。
• 去掉流水號不是數字(空格或是「以下空白」)的資料。
• 將一頁頁資料合併在一起

pandas 的 DataFrame，在存取資料時，幾個關鍵詞跟對象有關：

• index
• colunms
• axis

幾個關鍵詞跟過濾、移動指標有關：

• isin
• iloc
• loc

資料的刪除、旋轉、合併的關鍵詞：

• drop
• transpose
• concat

詳細的說明都可以在pandas的網站查到：

• https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.html

為了寫這個資料轉換的工具，第一次玩  Camelot 和 pandas，雖然還沒有很深入研究，但工具有了初步的成果了，將它移植到 Google Colab 中，想玩玩看（哈！不能提供有個資的 PDF 啦！) ，或是對原始碼有興趣(別嫌我，醜是一定的，就好玩，亂寫的)，網址如下：

• https://tinyurl.com/gsyan-pdf-to-excel

pdf-to-excel.ipynb 的截圖

改天再補記一下曾經卡關很久的地方。

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Hiking : 樟湖山+待老坑山+員潭子坑山環形路線

 看天氣好，原本只是想再爬爬樟山寺，看看會不會又像之前，下山時 ITBS 又犯，順便再玩一下很久沒用，放到沒電的 GPS 手錶。結果走得太開心，在樟山寺稍休息後，一路接上了樟湖步道瓦厝支線，由優人神鼓經龍騰御櫻，到新店大香山，再下切到一壽橋，走河堤回到恆光橋，連成一個環形路線。

在河堤上拍了這張全景，剛好可以將今天爬過的幾個山頭都入鏡，由左側稍低的政大，走飛龍步道，上到樟山寺所在的樟湖山；接到樟湖步道的待老坑山；最後到照片右側新店的員潭子坑山。

今天的軌跡匯入到 Google Maps，如下：

• https://www.google.com/maps/d/u/0/edit?mid=1WQcftq55AEvdYQ-8A4OvNMtetHFc9lQ&usp=sharing

看了一下 GPS 手錶的記錄，總里程 11.31km，總時間 03:10:08 (需要再扣掉在河堤上和已大一的學生聊天的半小時)。

2024-03-25 10:52:21 出發

2024-03-25 11:12:30 飛龍步道登山口

2024-03-25 11:26:26 樟山寺展望

2024-03-25 11:44:53 樟湖步道瓦厝支線入口

2024-03-25 11:54:05 瓦厝附近

2024-03-25 11:57:39 樟湖步道主線叉路

2024-03-25 12:03:30 優人神鼓

2024-03-25 12:08:52 龍騰御櫻

2024-03-25 12:14:08 往員潭子坑山的路口

2024-03-25 12:25:54 大香山公車站

2024-03-25 13:12:57 一壽穚

2024-03-25 13:23:25 河堤上全景

其實這路線的點，除了往樟山寺的飛龍步道以外，其它都騎過自行車，不過，這一次是全程用走的，IT band 是有一點緊，但幸好沒開始痛，看來的確是需要稍加訓練一下，並做伸展，這樣它就會乖乖的。

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Python: googletrans 與 bilingual_book_maker

2023年3月應朋友的要求，將開源的專案「bilingual_book_maker」可以在 Colab 中使用(參見：雄:OpenAI : ChatGPT 應用 : 製作雙語電子書)，利用它可以把 EPUB 格式的電子書變成「雙語」的內容。前一陣子陸續有人反應有問題，不過，因為我根本沒在使用，加上有時問題會在一陣子後又消息了，所以沒有積極地去查原因。前天換有在使用的朋友跟我說了，哈！開始認真地找解方。

底下記錄一下排除問題的關鍵。

httpx 版本的問題

googletrans 已經滿久沒更新了，而 openai 持續地在更新，但是兩者都有用到 httpx，一個要舊版的，一個要新版的，因此安裝完 googletrans 以後，出現了「dependency conflicts」的錯誤訊息：

  Building wheel for googletrans (setup.py) ... done
ERROR: pip's dependency resolver does not currently take into account all the packages that are installed. This behaviour is the source of the following dependency conflicts.
openai 1.14.1 requires httpx<1,>=0.23.0, but you have httpx 0.13.3 which is incompatible.

httpx 版本的衝突，由訊息看來，因為 googletrans 是後安裝的，所以最後 httpx 用的版本是 0.13.3 ，而不是 openai 要的版本( >=0.23.0 )。這也導致開始翻譯時，出現了這些訊息：

Traceback (most recent call last):
  File "/usr/local/bin/bbook_maker", line 5, in <module>
    from book_maker.cli import main
  File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/book_maker/cli.py", line 7, in <module>
    from book_maker.translator import MODEL_DICT
  File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/book_maker/translator/__init__.py", line 2, in <module>
    from book_maker.translator.chatgptapi_translator import ChatGPTAPI
  File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/book_maker/translator/chatgptapi_translator.py", line 7, in <module>
    from openai import AzureOpenAI, OpenAI, RateLimitError
  File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/openai/__init__.py", line 8, in <module>
    from . import types
  File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/openai/types/__init__.py", line 5, in <module>
    from .image import Image as Image
  File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/openai/types/image.py", line 5, in <module>
    from .._models import BaseModel
  File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/openai/_models.py", line 23, in <module>
    from ._types import (
  File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/openai/_types.py", line 23, in <module>
    from httpx import URL, Proxy, Timeout, Response, BaseTransport, AsyncBaseTransport
ImportError: cannot import name 'BaseTransport' from 'httpx' (/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/httpx/__init__.py)

openai 比較重要，試著以它為主，讓 googletrans 使用較新版本的 httpx 看看，也就是安裝 googletrans 時，不要檢查 dependency，將原本的安裝指令：

!pip -q install  googletrans==4.0.0-rc1

多加「--no-dependencies」改為：

!pip -q install --no-dependencies googletrans==4.0.0-rc1

httpcore 的問題

前面雖然解決了 googletrans 安裝時的問題，執行時，換 httpcore 有問題，出現了這樣的錯誤訊息：

AttributeError: module 'httpcore' has no attribute 'SyncHTTPTransport'

查了一下，可以在使用 googletrans 前，先執行：

import httpcore
setattr(httpcore, 'SyncHTTPTransport', 'AsyncHTTPProxy')

利用這兩行來 patch，只要比 googletrans 先執行，就不會出現 AtributeError。

httpx[http2]

本以為可以順利執行 google 翻譯了吧！結果又出現這樣的訊息：

Using http2=True, but the 'h2' package is not installed. Make sure to install httpx using `pip
install httpx[http2]`.

不過，這看起來比較好解決，就照提示，安裝 httpx[https] 就好，所以在安裝 googletrans 之前，先執行：

!pip -q install httpx[http2]

經過以上的修正，終於可以讓 googletrans 順利地和 bilingual_book_maker 搭配，以 google 翻譯來進行翻譯。

不過，為了讓使用更有彈性來選擇是否以 googletrans 幫 bilingual_book_maker 執行 google 翻譯的功能，我加上了「install_googletrans」的設定參數，如果勾選了，就使用 googletrans ，否則使用 bilingual_book_maker 專案內建的功能。這樣子，必要的時候，可以選擇關閉我亂改的部份，直接執行 bilingual_book_maker，也方便除錯。

這個雖然是自己沒在使用的工具，累積了除錯及解決問題的能力，時間沒有白花，收穫還挺多的，相信它是一個善的循環。

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3DP : Delta 校正尺寸大小

第二部 3D printer 是 Delta 型的，當初滑塊、效應器都是自己用 PLA 印的，PLA 的缺點就是久了會脆化，所以都忘記已經重印過幾次了。年前在檢修、測試時，效應器又部份零件斷了，加上熱敏電阻 NTC 也斷了，索性一次下單，通通換成金屬件。

這幾次很認真的調校，重新復習靭體的各參數，忘了什麼時候改用 Marlin 1.1.9.1 的，暫時不換版本。Marlin 有支援 M665 可以讓我們先以 G-code 來邊改邊測試，調校時，可以用：

M665 H289.9

H289.9 將 Z 的最大高度設為 289.9 mm。

可以用：

M665 L217

L217 將懸臂的長度設為 217mm。

這部機器三軸及調度調校完以後，列印完 20x20x20 的測試方塊後， Z 的調度沒問題，但是 X / Y 的尺寸卻是略小，只有 19.84mm：

Marlin 中，跟 X / Y 尺寸大小相關的參數是 DELTA_DIAGONAL_ROD，我目前 Configuration.h 中的的設定是：

#define DELTA_DIAGONAL_ROD 217

要將 217 調整為多少呢？應該是 20mm 的大小，卻印出 19.84mm ，所以依比例計算一下：

217 * 19.84 / 217 = 215.264

可以先用 G-code 來暫時改一下 DELTA_DIAGONAL_ROD，下這樣的指令：

M665 L215.264

重新再印一次 20x20x20 的方塊，確定尺寸正確了，再修改 Marlin 的參數：

#define DELTA_DIAGONAL_ROD 215.264

久沒摸了，不少東西忘了，不過，稍加複習一下，好像又喚醒了沉睡的能力。比較頭痛的是線材吸了不少水份，還沒進到料管就斷了，要來試試看有什麼方法救。

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Biking : 春崎產業道路

天氣狀況 : 陰

TRIP DIST : 7.03
TRIP TIME : 0:33:52
AVG. SPEED : 12.4
MAX. SPEED : 42.4

今年居然在櫻花開得最茂盛時，忘了騰龍御櫻。雖然花不多了，還是要補一下功課，騎一趟春崎產業道路。不過，看來今天我的體力不行，自行車的碼錶也不給力，只記錄到一半的行程。

在東山高中上來的叉路口喝水，遠遠就看得到騰龍御櫻的櫻花。兩位女士正在路口猶豫要如何回到汽車停放的杏花林。她們由樟湖步道走下來的，要再由老泉街45巷走上杏花林，有一點距離，幸好下午太陽不見了，不然一定曬到哀哀叫。

氣喘噓噓地過了春崎的第一個大彎道，不到菜園前的第二個大彎就累到下車「高尚」一下了。幸好走一小段後，又能繼續踩踏，菜園後的第三個大彎，節奏對了，踩起來就輕鬆許多。

過了菜園沒多遠的這個路口：

電線桿補一張特寫：

好奇心驅使下，就將車牽向小路去了。看到了櫻花，也看到了小木屋，那是以前去騰龍御櫻賞花時，走到最低處可見的小木屋。原來石階小路走三小段就進到騰龍御櫻了。

哈！這樣子少騎一個陡陡的大彎，直接就闖進櫻花林了。

在坡頂遇到一位年輕人騎 Gogoro 上來賞花，小聊了一下。他在家當奶爸，照顧一歲多的小孩，下午小孩的阿嬤幫忙照顧半天，他則「不勤快」地接單跑外送；只能說，選擇在家當奶爸，勇氣可嘉。

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Colab : 讓 OpenSCAD 可以輸出圖片

 在一般的電腦中，OpenSCAD 可以利用 -o xxx.png ，來輸出模型的預覽圖片，但是相同的指令在 Google Colab 中卻會出現類似這樣的錯誤訊息：

Compiling design (CSG Products normalization)...
Normalized CSG tree has 102 elements
Unable to open a connection to the X server.
DISPLAY=
Can't create OpenGL OffscreenView. Code: -1.

然後圖片並沒有輸出任何內容。

主要的原因是 OpenSCAD 輸出圖片時，需要有一個「顯示器」，但它在 Colab 這種遠端的虛擬機環境中並找不到，就出現錯誤訊息了。

沒關係，既然是虛擬機，那就安裝 Xvfb 和 pyvirtualdisplay，來一個虛擬的顯示器吧！

在安裝完 OpenSCAD 後，順便加上這樣的指令，來安裝 Xvfb 和 pyvirtualdisplay：

if not os.path.exists('/usr/bin/Xvfb') :
  print('安裝 xvfb ...')
  !apt-get -qq install xvfb 2>/dev/null >/dev/null
try: from pyvirtualdisplay import Display
except:
  print('安裝 pyvirtualdisplay ...')
  !pip -q install pyvirtualdisplay

要啟用虛擬顯示器就加上這兩行：

from pyvirtualdisplay import Display
Display().start()

有了　Xvfb ＋ pyvirtualdisplay 助攻，就可以在 Colab 中，順利地讓 OpenSCAD 輸出圖片了。

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OpenSCAD : 輸出 PNG 圖片快速預覽

 最近試著將 OpenSCAD 產生 3D 模型檔案的程序在 Google Colab 中完成，所以得研究一下如何在命令列中下指令。OpenSCAD 可以使用的的參數在官網中有說明文件：

• OpenSCAD User Manual/Using OpenSCAD in a command line environment

OpenSCAD 在輸出檔案時，除了輸出成 3D 模型，也可以輸出 PNG 圖檔；輸出成 PNG 圖有什麼作用？輸出圖片所需花費的時間很少，可以讓我們快速的預覽模型長什麼樣，確定沒問題了，再開始製作 3D 模型。而且我們可以利用「--camera」的參數，自訂要從哪一個視角來看模型。

[圖1] 由圖形界面取得 viewport 的數值

「--camera」參數是由七個數字所組成的，七數字包括：

• translate 三個，分別是 x, y, z 的位移大小。
• rotate 三個，分別是 x, y, z 的旋轉角度。
• distance 一個，是由多遠來觀察模型。

每一個數字間用逗號分隔即可。如果不知道數字要用多少，可以先在圖形模式中調整，然後如 [圖1] ，觀察視窗左下角的數字後記下來。

假設我的 OpenSCAD 的程式檔名為 lenticular-card-new.scad，然後想輸出的第一張預覽圖片檔名為 test-1.png，用這樣的指令：

openscad -o test-1.png --camera=0,0,0,60,0,75,140 lenticular-card-new.scad

注意「--camera=0,0,0,60,0,75,140」，拆解一下：

• translate : 0,0,0
• rotate: 60,0,75
• distance: 140

模型放正中央，然後 X 為中心，旋轉 60 度；Z 軸為中心，旋轉 75 度的結果：

[圖2] --camera=0,0,0,60,0,75,140

想看另一面，就執行以下指令：

openscad -o test-2.png --camera=0,0,0,60,0,270,140 lenticular-card-new.scad

模型放正中央，然後 X 為中心，旋轉 60 度；Z 軸為中心，旋轉 270 度的結果：

[圖3] --camera=0,0,0,60,0,270,140

Google Colab 中可以直接顯示圖片，而 OpenSCAD 有輸出為 PNG 圖片的功能，這樣子可以在調整完模型的參數後，快速預覽可能結果，再進一步將參數最佳，確認沒問題後再製作模型，應該可減少一些無謂的等待。

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Life : 2024 門迎百福::戶納千祥

中午在門口將去年的春聯「拿下」時，聽到樓上也在撕春聯，啪啪啪～處理滿久的樣子。哈！這幾年我都是將春聯貼磁鐵條上，就直接吸在鐵門上，不但貼的時候好調整，取下時更簡單。

今年決定換一下內容，想想，幹嘛那麼在意別人的眼光，認真寫就對了；再說，這幾個月，我也花了不少時間磨了一下，雖比不上高手，自己看了開心就好。

小孩則負責摺紙生肖的部份，這一回沒有提供樣本，讓她用去年拆下的兔子喚起記憶後，再行改裝，反正作者說是龍，它就是龍。

新年快樂！祝福看到此文的人，都能平安健康，財源滾滾來。 ^_^

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3DP : 電源供應器故障

大概是人家說的「樂極生悲」，常常當我們正覺得對現狀很滿意時，總會殺出個意外，然後歡樂就瞬間結束。第一部 3D printer 是 2015年1月跟著別人的的教學，一步步組裝的，它命運乖舛，一開始就被懵懂的我弄得東修西補的 (雄:3DP : 新手上路多坎坷)。大概兩年前， X 軸動作不正常，才發現步進馬達的端子融掉了(雄:3DP : 步進馬達杜邦端子融化)，後來將端子重做，換了另一片控制板，又印了不少東西，那一陣子其實也是這部 3D printer 運作最好的時候。之後先是發現 LCD 無法在不插 USB 時時看到畫面，最後是連動也動不了了，就這樣停機兩年左右。最近因為要測試，家裡三部 3D printer 一部部搬出來維修，其中 Delta 型的 3D printer 溫度感測器斷了，為了買很便宜的熱敏電阻，就順便加買了鋁件，及第一部 3D printer 的控制板(這是第三片了)。領貨時付了一千七百多元，結果主角熱敏電阻居然被店家給漏放了。

終於輪到維修第一部 3D printer 了，先拍張照，不然怎麼配置早忘得差不多了：

這片 RAMPS 和另一片都不能讓機器動起來，不插 USB 時，看起來 Arduino 有電，但是 LCD 沒畫面，插上 USB ，電腦送指令，但不會動作。換上新買的 RAMPS 1.6 的控制板呢？該正常運作了吧！

想得美！這麼順利的話，這一篇就不用記錄了。

解決不了問題，只好開始一步步除錯了，在一堆線裡找問題點不容易，換上新的控制板接的線那麼少，還是沒動作，於是往 firmware 的方向去試了(其實也不合理，以前明明都好好的)。試了大半天，耳朵突然聽到沙沙沙，像有人在噴水的聲音，找了一下，應該機器上的電源供應器發出來的。什麼都試了，就是沒有懷疑過電源供應器。

換！將原來 Delta 3D printer 12V 6A 的變壓器先加兩根電線後接上去試。果然～果然是 PSU 的問題，三片 RAMPS 控制板都能讓 LCD 單機操作，都能讓馬達正常動作了。這下子變成 RAMPS 小富翁了！

後來順便將步進馬達的控制晶片一片片測試，找出一片 A4988 會讓馬達亂跑，趕緊將它做記號。看來還得再備幾片 A4988 才行了。

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Hiking : 太平山步道

去年底，同事打電話來約二月上太平山，哈！離開學校都第五年了，同事還記得約我，二話不說，馬上答應。原來還擔心自己的雙腳會不會山路走一走， ITBS 又犯，今天走完見晴懷古步道，跟需要上上下下的翠峰湖環山步道，居然安全無恙；看來，這兩週的刻意鍛鍊可能發揮了作用。

上一次到太平山是 2007年七月初跟另一批同事的三日遊，久到我只記得開同事的車，手煞車未全放開，一路聞到燒焦味的糗事。這一回換一批人，八個人都不開車，租小巴士，可以放輕鬆地看山看水就好。

運氣不錯，天氣並沒有如氣象預報的糟，上午11點多的太平山雖然不時有霧氣飄來，但也有藍天白雲。當然要抓緊這麼好的機會，走一下步道。由於約定的午餐是12點半，所以只能先選擇路程較短、所需花費時間較少的見晴懷古步道。

當大家都在排隊等著拍長滿青苔的鐵軌，我選擇一旁林間的這個景：

雲霧飄進林間，陽光穿透進來，仙境般的景緻，真真實實的在眼前，居然沒有吸引到大家的目光。

拍完雖然很興奮地提醒同事快去搶拍，結果大家選擇繼續排隊拍經典的鐵軌。人生就是這樣，無論人、事、物，稍縱即逝，當你錯過了，就錯過了！煙消霧散時，難得一見的美景亦隨之消逝。

我喜歡大自然，見晴懷古步道雖短，卻值得細細品味；缺點就是太熱門，人太多，當你想駐足，腳步聲卻催促著，當你想聆聽，嘻鬧聲蓋過了一切。

在太平山莊用完午餐，由於蹦蹦車去程是「半點」發車，回程是「整點」發車，算一算時間應該不夠再去翠峰湖，所以大家決定捨蹦蹦車，去走步道。這樣也好，可以補上回未去的景點。

從太平山莊到翠峰湖有16公里，在山裡繞來繞去的，終於可以下車。感謝同事知道我容易暈車，讓我坐在副駕駛座，不然，肯定像走完見晴懷古步道的繩索橋後，暈頭轉向的。

沒有事先做功課，到了環山步道東口才知道翠峰湖環山步道是經過認證的全球首條「寧靜步道」(Quiet Trail)。不過，今天一路都沒聽到蟲嗚鳥叫，也完全沒有遇到其它遊客，哈！有夠寧靜的。大概正是因為少人有走，讓人有踏入原始森林的感覺，樹林和苔蘚類構成了各式各樣的綠色動物在一旁窺視著我們。

步道有一點滿特別的，在木頭上釘了鋼筋止滑，讓人可以避免踩在布滿青苔的木頭、石頭，或是溼滑的泥土中，我是覺得這個設計有發揮作用，同事則覺得這樣更滑，所以寧可踩在土上。最後花了兩個小時十分鐘走完 3.95公里的步道，所有的人鞋子，我的最乾淨。鞋子髒了沒關係，環山步道的東口有廁所，也有洗鞋子的水糟，水槽邊還有各式的刷子，這設計真是貼心啊！辛苦的是今天的司機劉大哥，不介意大家的髒鞋，由步道西口載大家去上廁所兼刷鞋子。

能再度和老同事一起出遊是件樂事，更開心的是今天一雙腳都乖乖的，沒找麻煩，希望可以繼續保持下去。

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Biking : 恆光 - 樟樹步道

 天氣狀況 : 晴

TRIP DIST : 12.19
TRIP TIME : 1:02:04
AVG. SPEED : 11.7
MAX. SPEED : 43.0

前幾天和朋友聊到我的 ITBS ，如果太久沒去運動，會犯，所以我盡量每天去快走個四公里左右的河堤；但是上週居然連走政大環山路一個上坡，加一個下坡而已就犯。他問了一個問題：「這樣到底是要走，還是不要走？」。再更早之前，遇到水果行的店員在河堤跑步，聊到 ITBS，她則是說不要理它，痛～繼續走！哈！當時我心想，痛是我在痛耶！而且那種痛讓人一跛一跛的，根本也走不了多遠就痛到不敢了。

不過，仔細地思考了一下，現在不像以前經常在教室、辦公室......之間移動，少了每天爬樓梯的上上下下，的確會造成有些肌肉愈來愈少用，所以應該要再多增加一些戶外活動的時間，讓自己的肌肉訓練一下。像昨天早上騎車，下午又跟小孩去走政大環山路一整圈，雙腳都乖乖的，或許跟有刻意訓練上下坡有關。

今天原本設定的目標是上貓空，到草湳折返，結果因為要趕回家煮午餐給小孩吃，只到貓纜站，牽車走完樟樹步道後就下山。

在老泉路上路過一處大彎，幾棵伏倒的竹子，空氣中滿滿的竹葉香：

這味道讓我又想起母親跟阿嬤包的粽子了，人總是在失去後，才會愈加想念。

在準備轉入老泉路26巷的叉路口，先在東山高中的方向看到一隻老鷹滑向樹梢，看來牠的巢可能就在那裡。後來在另一個方向又看到兩隻在天上盤旋著：

一個騎著公路車的車友由前方而來，邊騎邊跟他攀談了一下，他整車都是碳纖維的，據說，光將兩個輪框換成碳纖維的，就少了一公斤。不過，這車可不便宜，車架就六萬元了。

路過杏花林，路邊的山櫻花開了，杏花則是枝條上空盪盪的。

樟樹步道的魯冰花看來剛開沒多久，過年應該會更精彩。不過來看花的遊客可能也是滿滿的，走起來就不輕鬆了。

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Biking : 河濱自行車道看花趣

天氣狀況 : 晴

TRIP DIST : 22.13
TRIP TIME : 1:04:51
AVG. SPEED : 20.4
MAX. SPEED : 32.8

前兩天走河堤，政大靠抽水站的櫻花也有幾棵開花了，跟小孩預測，這週天氣回溫，花兒多半會忍不住綻放；昨天看到某則報導說陽光公園的櫻花盛開了，鏡頭中拍到的是滿熱鬧、滿美的，於是今天的目標就是去驗證一下，鏡頭裡跟鏡頭外是否有落差。

週間騎車的好處就是一路人少、車少，藍天綠水的碧潭也是遊客不多。溪洲路河濱的櫻花部份開了：

陽光公園的花呢？其實主要是集中在停車場旁的步道。

幾棵櫻花開得比較多一些，近看就如上面的照片一樣，拉遠就稱不上壯觀了。百聞不如一見，很多事物還是得自己去看、去體驗才是真的。

測試一下 Google Maps 的定位記錄，還是得手動對齊道路，及修正部份記錄點才行，或許是自己的手機 GPS 不準確的關係，下回再用 GPS 手錶的記錄來比較一下。

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