伺服器主機規格的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

電腦網路原理(第六版)(含ITS Networking 網路管理與應用國際認證模擬試題)

為了解決伺服器主機規格的問題，作者范文雄,吳進北 這樣論述：

　　電腦網路原理必修啟蒙書：    　　一本基礎入門的網路教材，介紹基本且必須具備的網路概念，內容兼具趣味性與實用性，又涵蓋四技二專統一入學測驗、勞動力發展署相關檢定之網路範圍相關考題，以及「ITS Networking網路管理與應用國際認證」模擬試題，兼具國際證照考照實力。並提供網路重要名詞的彙整，可同時學會網路基礎知識、認識目前熱門應用主題，並預備升學考試之能力。    　　‧全書依網路原理課程規劃與編寫，並兼顧重要考試方向、應用新知與實用資訊，是一本很好入門的書籍。    　　‧了解電腦網路相關概念，並藉由仿效、改變網路設定，進而學會網路的相關知識，透過實作範例，將電腦網路應用到工作

及生活。    　　‧本書內容符合「ITS Networking 網路管理與應用國際認證」考試範圍，並隨章附上模擬試題，讓學生上完課，即獲得國際專業證照實力。    　　‧書末附有網路重要名詞整理，方便理解、記憶與學習。    　　‧完整收錄至改版時最新年度四技二專統一入學測驗，勞動力發展署相關檢定之網路範圍試題、以及ITS Networking網路管理與應用國際認證模擬試題，收錄近750題試題。

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Hadoop雲端環境下最佳化演算法效能之比較研究

為了解決伺服器主機規格的問題，作者翁章勝 這樣論述：

過去有一些學者為了解決學習障礙鑑定的問題，分別利用了基因演算法、PSO以及API搭配APPS等最佳化演算法，並結合類神經網路，且將之實作於Hadoop雲端環境之下，來對學習障礙做分類預測，並且各自都有不錯的結果，但這些方法都是在不同的環境和配置下來進行運算，因此本研究將整合各式方法於相同的Hadoop雲端環境之下，並對Hadoop參數和平行任務數量作調整來比較各方法之成效。 此外，過去學者相關研究所使用的資料集皆侷限在學習障礙的資料集，因此本研究將另外加入從UCI資料庫取得的威斯康辛乳癌資料集來進行實驗，並與其它曾使用該資料集的相關研究來做比較與探討。本研究發現，透過Hadoo

p參數來調整節點上任務數量的分配，能夠增加運算的效能，經調整過後，比起預設還快上約2倍，其中基因演算甚至達到2.67倍。 在三種方法的探討與比較部分，本研究發現無論是在學習障礙的三個資料集，或是乳癌資料集，API搭配APPS的最佳化演算策略相對於其他方法來說皆有著較好的結果。另外，本研究實驗之任務數量最多只到16個，族群數量最多也只到300，因此本研究建議，未來也可以加入更多的機器，增加族群數和任務數，在更大規模的情況下去運算，也許能有著更佳的結果。

計算機概論：基礎科學、軟體與資訊安全導向

為了解決伺服器主機規格的問題，作者北極星 這樣論述：

　　初學者循序漸進學會基礎知識 　　詳盡的實作由淺入深解析範例 　　精選的主題強化資訊安全案例   　　本書是專為初學者們所撰寫的計算機概論，在內容設計上除了有基本原理之外，還討論了軟體、資訊安全以及讀者問答等內容。在這些內容當中，資訊安全的主題最為重要，主要是在這近幾年來，資安問題層出不窮，因此書中的案例，讓讀者能認識資訊安全之後，避開這些陷阱，就可以進而保護自己。   　　目標讀者 　　●高中生、大學生 　　●非資訊等相關本科系的社會人士 　　●想了解計算機概論的人 　　●想認識資訊安全的人   　　精彩內容 　　➢計算機與我們的生活。 　　➢進入計算機科學的基礎知識：二進位、十進位、

十六進位、CPU、記憶體、作業系統、位元、網路通訊原理、程式語言、軟磁碟、硬碟、資料、資訊、訊息。 　　➢計算機的種類：超級電腦、大型計算機、工作站、微型計算機、伺服器與客戶端。 　　➢知識加油站：暫存器、主機板、硬體、軟體、產品開發的世代演變、計算機的應用。 　　➢軟體的基礎知識：人性化操作設計、軟體與硬體、CPU 與作業系統、目錄設定實習、檔案介紹與類型、軟體的安全性。 　　➢資訊安全與駭客技術簡介：木馬程式、勒索軟體、外部入侵計算機、釣魚網址。 　　➢計算機對社會的影響：政治、軍事、金融交易、社會影響。

結合API螞蟻演算與非同步平行樣式搜尋演算於最佳化學習障礙輔助診斷系統之研究

為了解決伺服器主機規格的問題，作者張庭榕 這樣論述：

學習障礙的鑑定需要耗費許多的時間以及人力，近年來，由於社會與家長對於學習障礙逐漸理解與重視，導致進入鑑定的人數大增，相對鑑定人力需求亦大增。因此，有學者們為了減少學習障礙鑑定人員的負擔，開始使用人工智慧的方法進行學習障礙鑑定，使用類神經網路等演算法來開發學習障礙輔助系統。本研究以雲端環境為基礎結合多台電腦的運算資源，使用雲端運算完全開放原始碼的Hadoop作為學習障礙輔助系統的平台，並透過HDFS分散式檔案系統儲存資料。首先利用API螞蟻演算由隨機產生之多個座標點中搜尋到其他之一最佳點，此座標中的參數則是類神經網路建立模型時所需要學習率、動量、隱藏層神經元個數及初始化連結權重相關的亂數種子4

個參數所組成；而後再經由APPS由API找尋到的最佳點當作搜尋中心，向外延伸搜尋附近的點。我們並以MapReduce程式框架實作上述策略於，並進而運作於Hadoop平台。經實驗結果發現，相較於以平行基因演算為基礙的學習障礙輔助系統，API螞蟻演算法搭配APPS於類神經網路確實能有效降低運算時間，並能提升學習障礙辨識之凖確率。