執行緒的問題，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

今晚來點Web前端效能優化大補帖：一次搞定指標×工具×技巧，打造超高速網站(iThome鐵人賽系列書)

為了解決執行緒的問題，作者莫力全KyleMo 這樣論述：

針對「前端效能優化」技巧最全面的中文書籍！   精通前端基礎和優化技術，為你打造高效能網站！   　　本書內容改編自第 13 屆 2021 iThome 鐵人賽，Modern Web 組冠軍網路系列文章──《今晚，我想來點 Web 前端效能優化大補帖！》。本書彙整了網頁前端應用效能優化的各種技巧，並以此為出發點，延伸至許多前端領域必備的知識。搭配簡易圖文和範例檔實作，讓你打造高效能的前端應用，解決網站效能痛點，提升速度與使用者體驗，增加網站曝光率與流量！   　　四大重點   　　▍小細節讓效能UP 　　除了依賴指標，還要從對的地方著手！   　　▍前端開發必備心法 　　用對優化工具和技術

，提升效能&使用者體驗。   　　▍深入技術原理 　　介紹前端技術原理，精通前端應用知識。   　　▍提供完整範例檔 　　跟著實作範例學習，強化前端優化技能！   　　精彩內容   　　●認識 Core Web Vitals、RAIL Model、Lighthouse 等指標和效能監測工具，找出效能不足的地方。   　　●建立前端必備知識：瀏覽器架構與渲染流程、網路與快取、JavaScript 記憶體管理機制，並學習正確的圖片資源、檔案壓縮與打包技術。   　　●在不同情境下使用正確的優化技術：Code Splitting、動態載入、Tree Shaking、模組化技巧、Web Wor

kers 與 WebAssembly。   　　●使用 DevTool 檢測網站效能、實作 Debounce 與 Throttle，達到網站節流。   　　目標讀者 　 　　✦想要了解各種效能優化技巧的前端開發者 　　✦想要更理解前端開發底層知識的開發者 　　✦想了解前端開發近期發展與未來趨勢的讀者   專業推薦   　　「不論是剛入門的工程師或者資深工程師，都可以在這本書得到不同階段的啟發並且應用在實戰當中。」──── Verybuy Fashion 資深前端技術總監│Bingo Yang   　　「作者將業界所交流的各式各樣經驗，在這本書中一次性地統整起來，不僅僅只是教你效能優化的技巧，甚

至帶著你從歷史淵源、使用者面向、網路傳輸、渲染機制等不同角度來看效能。」──── 適才科技技術長 & Web 實驗室社群發起人│KK   　　「前端領域的發展十分迅速，很難得有作者用心將這些知識整理成書，帶領讀者從發現問題開始，了解背後原因與需求、實作練習，以及在每章節附上延伸學習的資源。」──── Design engineer@PicCollage│Lichin   　　「這本書深入淺出說明效能優化的各道題目，篇篇精彩有趣。除了從遠古到現今的技術解析和優劣比較，並且圖文並茂、附上實戰實例，讀起來讓人欲罷不能。」────《 打造高速網站從網站指標開始 》、技術部落格「Summer。桑

莫。夏天」作者│Summer　　

執行緒進入發燒排行的影片

基於繪圖處理器多執行緒之流水線平行演算法之LeNet實現

為了解決執行緒的問題，作者金彥成 這樣論述：

LeNet卷積神經網路於1998年提出，LeNet作為卷積神經網路的鼻祖，為卷積神經網路這個領域奠定了良好的基礎。卷積神經網路因為卷積運算而能在圖像中良好的取得圖像中的特徵。但卷積在運算上有著很高的計算複雜度，因為如此高的計算複雜度，使卷積神經網路為了得到結果都需要一段時間。本論文提出一個流水線平行演算法，透過繪圖處理器的多執行緒與CUDA技術，將該演算法應用於LeNet架構加速，可以將原始LeNet的卷積層和池化層平行處理，加速整個神經網路的運算速度。此演算法也可以套用到其他擁有卷積層和池化層的卷積神經網路使用。本實驗平台使用第四代Intel Core I5-4570 @3.20GHz中央

處理器，GPU使用Nvidia Geforce GTX960 2GB顯示卡。實驗結果表明透過GPU使用流水線平行演算法建構的LeNet神經網路運算速度比起現在熱門的Tensorflow神經網路框架透過相同GPU所建立的LeNet神經網路快上四十三倍。

OCP：Java SE 11 Developer認證指南(下)API剖析運用篇

為了解決執行緒的問題，作者曾瑞君 這樣論述：

　　Oracle公司繼Java 8推出1Z0-808與1Z0-809認證考試科目後，原本在次一個長期支援版本的Java 11也推出1Z0-815與1Z0-816的雙考試，但在2020/10/01之後，改以1Z0-819取代前兩者，成為現行要取得「Oracle Certified Professional: Java SE 11 Developer」證照的唯一考試科目。 　　雖然由兩科考試合併為一科，但考試範圍並未縮減。作者依據原廠公布的命題範圍，深入研讀相關文件，推出上、下兩冊認證指南，分別是： 　　✪OCP：Java SE 11 Developer認證指南（上） －

物件導向設計篇 　　✪OCP：Java SE 11 Developer認證指南（下） － API剖析運用篇 　　上冊以基本語法入門，以至於了解封裝、繼承、多型等物件導向程式的撰寫方式與設計模式實作，也包含列舉型別、巢狀類別、lamdba表示式等特殊語法講授。 　　下冊聚焦Java API應用，包含泛型、集合物件與Map族群、基礎IO與NIO.2、執行緒與並行架構、JDBC連線資料庫、多國語系、lamdba進階與Stream類別族群、日期時間類別族群、標註型別、模組化應用、資訊安全等豐富主題。 　　兩冊並有依據原廠命題範圍而蒐錄編寫的擬真試題實戰與詳解，讀者可依自己的學習狀況分冊選讀，以掌

握新版Java SE11的特色，並熟悉認證考試的重點。 本書特色 　　Java SE 11認證最佳攻略 　　由初學邁向認證，從基礎進階達人 　　✪解析原廠文件，切合認證範圍！ 　　✪對照範例程式，迅速了解內容！ 　　✪彙整教學經驗，重點一次掌握！ 　　✪圖解複雜觀念，學習輕鬆上手！ 　　✪演練擬真試題，掌握考試精髓！ 　　✪適用1Z0-819認證考試

詞嵌入增強之統計準則式方法於病例去識別化之應用

為了解決執行緒的問題，作者王鳳鐸 這樣論述：

現今網路的發展下，要取得大量的訓練資料，並非是一件難事，但如果是要取得一些會涉及到個人資訊的資料 (如：合約、病例)，就會衍生出相關的法律問題，舉例來說健保署於2016年時，就有因公布健保資料，導致發生行事訴訟。因而，要在這些資料上，去衍生出模型或是應用，往往需要把含有個人訊息的資料（如:人名,身分證字號,地址,電話,年齡…等等)去做改寫或是替換。例如: 可以把原年齡都往上增加十歲，假設原年齡為20歲，便可改成30歲。便能保護原資料者的個人訊息 ，同時在使用這些資料時 ，不會破壞掉原資料的架構與內容。本研究提出以語言模板(Linguistic Patten)為基礎，結合深度學習的做法，建構命

名實體識別(Named Entity Recognition)模型，相較於現今實驗大多以深度學習為主，此方法能有較好的可讀性且容易維護，並同時兼具高準確率的優點。我們將以此研究方法建構病例去識別化模型，同時將模型與現今實體識別模型去做比較。