伺服器電腦的問題，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

致命尖端

為了解決伺服器電腦的問題，作者（美國）托馬斯•品欽 這樣論述：

互聯網泡沫破滅的2001年，一位紐約私家財務偵探瑪克欣，在紀錄片拍攝者雷吉、紐約員警、CIA前特工交織的情報網中，調查億萬富翁艾斯的一樁陰謀，以及紐約和其虛擬的地下網路如何成為“帝國”的角力場。其間，她面對UFO相關的時間旅行者，相識俄國KGB、各色徘徊在邊緣的極客怪咖、代碼小子與企業家，遭遇神秘死亡，豔遇南美CIA硬漢，步入逐漸溢出現實的“深網”的虛擬世界…… 終末，行兇者會被揭露，而不會被繩之以法嗎? 而那個讓紐約出現“歸零地”的敵人是否再度歸來？

伺服器電腦進入發燒排行的影片

利用YOLO v4設計多模型胸部X光片辨識系統

為了解決伺服器電腦的問題，作者郭晉良 這樣論述：

在人工智慧崛起的年代，有許多的辨識系統，但目前的辨識系統大多都是固定辨識單一物件，只會告訴你一個結果，沒有對照組告訴你他可能為其他答案，那如果辨識結果為錯誤，會誤導使用者作判斷。本論文透過三個模型來建置與設計多模型辨識系統，讓模型之間的結果互相做驗證增加正確的可能性，並且測試YOLO v4是否能有效的分辨不同症狀的胸部X光圖片。所辨識的肺部症狀分類為三大類，分別為2019年新型冠状病毒肺炎（COVID-19）、肺結核(Tuberculosis)與病毒性肺炎(Viral Pneumonia)等三大症狀，並嘗試利用伺服器電腦與NVIDIA Jetson AGX XAVIER兩種硬體設備設計系統與

測試系統，首先伺服器電腦負責進行多模型影像的收集、規劃、分類與訓練胸部X光圖片模型權重，以及利用Python輕量級Web應用框架Flask佈署網頁伺服器與Python pyinstaller來封裝程式碼將系統打包成exe檔案，再派送至NVIDIA Jetson AGX XAVIER進行測試。多模型胸部X光辨識系統利用三種不同模型(新冠肺炎、肺結核與病毒性肺炎)所建構出的辨識系統會執行三種模型的推論，使用者輸入胸部X光圖片後，系統將會顯示三種結果的準確度讓使用者查看，計算時間大約在5~10秒鐘。有了三種辨識結果互相做驗證無疑可以增加結果的可信度。最後也驗證了多模型系統的準確率優於單模型系統，如果

包含Normal正常的情況，單模型系統特異度為77.41%，多模型特異度為89.81。此外，如果排除Normal正常的情況，單模型系統F1值為70.00%，多模型系統為80.70%，明顯改善系統辨識度。

VMware 錦囊妙計 第二版

為了解決伺服器電腦的問題，作者RyanTroy、MatthewHelmke 這樣論述：

　　本錦囊妙計透過逐步漸進的解決方案，協助您在廣泛的網路環境中使用VMware ESXi。您將不僅能學習到基本知識－如何從硬體伺服器、電腦叢集、網路與儲存設備集中共享資源，接著透過虛擬機器來進行分配，並且也能學習到如何克服在監控系統、問題排除及安全性處理上所遭遇的阻礙。 　　本延伸的第二版涵蓋了vCloud Director和vShield雲端安全性的最新進展。本書適用於各種層級的系統管理員，VMware錦囊妙計也提供了可以協助您確定虛擬化需求的實用資訊。 　　．藉由vCloud Director邁入雲端，透過vSphere建立安全的虛擬資料中心 　　．透過命令列模式防護與監控您的虛擬

化環境 　　．實現磁碟、SSD與SAN儲存設備的管理與組態 　　．探索資源管理的選項，如叢集、共享、熱添加/熱插拔的支援 　　．配置邏輯與實體網路，包括虛擬交換器、軟硬體介面 　　．透過ESXi自動化安裝使虛擬機器的複製更容易 　　．獲得組態配置與調校的實用技巧 作者簡介 Ryan Troy 　　擁有超過12年的Unix/Linux系統管理經驗，並且在各種不同的行業中工作，包括網站托管及報紙發行行業。他曾經為Linux Identity雜誌撰寫文章，也為《Linux+》雜誌合著文章。他熱衷於虛擬化技術，特別是VMware的技術。Ryan還在2004年10月成立了現在的官方Ubuntu Lin

ux論壇（www.ubuntuforums.org），他目前擔任技術管理員以及Ubuntu論壇理事會主席。Ryan最近的專案之一是為雲端供應商建構虛擬化基礎架構，並且使用的是VMware的ESXi與vCloud產品。 Matthew Helmke 　　是一位Ubuntu Linux社群的活躍會員。他合著過O’reilly出版的《VMware Coookbook》以及Prentice Hall出版的《The Official Ubuntu Book》，同時也是Sams出版的《Ubuntu Unleashed》一書之作者。Matthew在1981年得到了他的第一台電腦（一台TRS-80彩色電腦，原

本是米色外殼），而第一次使用Unix在1987年，當時是在大學於Vax上學習Lisp，自此成為一位技術技客。

深度學習應用於手勢辨識系統

為了解決伺服器電腦的問題，作者陳盈助 這樣論述：

在現今社會上，大家都在追求方便快速的生活機能以及簡單好操控的系統。因此本研究開發了一套系統，可以讓使用者輕鬆地去學習手語的正確姿勢、利用手勢來拼音當作另外一種輸入資訊的方法以及利用手勢來控制機器人做後續的生活應用，使在普通生活當中更加的便利。本研究主要是利用Google所開發開源的專案MediaPipe來進行整體系統設計，MediaPipe偵測到的手掌骨架利用深度學習架構來進行辨識手勢。主要是使用深度學習架構Darknet19的分類辨識架構來對實時偵測的影像做處理，並利用Socket通訊協定來即時串流將辨識結果串流至Flask框架的網頁上，讓使用者可以立刻得到手勢判斷的回覆，並同時可以控制機

器人來執行特定的任務，最後訊息都回傳給使用者來達到互動溝通。整體實驗運行於GTX 1050顯卡上的執行速度達至約20 FPS，在自行利用C310鏡頭收集的英文手勢樣本上偵測辨識的平均準確率高達97 %以上。同時在英國薩里大學視覺、語音和信號處理中心的公開通用英文手勢樣本上，平均準確率更是高達了99.35%，實驗數據結果、後續延伸應用皆優於其他過往文獻的數據。