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常見的版本控制系統的問題，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
常見的版本控制系統的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦（美）傑森·戈雷戈瑞寫的 遊戲引擎架構（第2版） 可以從中找到所需的評價。
中原大學 電機工程學系 廖裕評所指導 吳子健的 基於深度學習之視覺辨識之除蟲機器人 （2021），提出常見的版本控制系統關鍵因素是什麼，來自於人工智能、深度學習、麥克納姆輪、深度攝影機、PID控制、機器人。
而第二篇論文國立陽明交通大學 電子研究所 黃俊達所指導 胡嘉恆的 具高效率及擴展性且完成系統單晶片整合準備並採用 VLIW 指令集驅動之卷積神經網路加速器 （2021），提出因為有 卷積神經網路、硬體加速器、低功耗、高資源使用率、高效能、單晶片系統整合的重點而找出了 常見的版本控制系統的解答。
遊戲引擎架構（第2版）
為了解決常見的版本控制系統 的問題，作者（美）傑森·戈雷戈瑞 這樣論述：
《遊戲引擎架構》（第 2 版）涵蓋遊戲引擎軟體發展的理論及實踐知識，並在第 1 版的基礎上對多個主題進行了更新。本書中討論的概念及技巧被實際應用于現實中的遊戲工作室（如藝電及頑皮狗）。雖然書中採用的例子通常依託於一些專門的技術，但是討論範圍遠超某個引擎或API。另外，書中提供的參考文獻及引用也非常有價值，可讓讀者繼續深入遊戲開發的任何特定方向。本書為大學程度的遊戲程式設計課程而編寫，但也適合軟體工程師、遊戲開發業餘愛好者，以及遊戲產業的從業人員閱讀。通過閱讀本書，資歷較淺的遊戲工程師可以鞏固他們所學的遊戲技術及引擎架構的知識，專注某一領域的程式師也能從本書全面的介紹中獲益。 《遊戲引擎架構》
（第2版）不僅可作為知識掃盲的工具，以及延伸學習的跳板，更能讓讀者扎實地理解遊戲引擎中每個工程範疇中的理論與典型實踐。本書將助你走過遊戲引擎架構那迷人、全方位的難忘之旅。本書講解商業遊戲引擎中各個子系統的理論基礎，並論述了實現這些子系統通常所需的資料結構、演算法及軟體介面。本書聚焦在引擎本身，其中包括底層基礎系統、渲染引擎、碰撞系統、物理類比、角色動畫及音訊。而在“遊戲性基礎層”中深入探討遊戲物件模型、世界編輯器、事件系統與腳本系統。書中還涉及一些遊戲程式設計方面的技術，如玩家機制、攝像頭和人工智慧。 《遊戲引擎架構》廣受歡迎，成為遊戲引擎軟體發展理論和實踐的完整指南。第2版按當今遊戲引擎架
構發展趨勢更新大量內容，進一步完善對典型遊戲引擎各主要模組的講解，重點新內容包括：·更新了各個主題的資訊，包括C++程式設計語言的最新版本C++11、第8代遊戲機Xbox One 和PlayStation 4。·新增了音訊技術章節，包含AAA遊戲音訊引擎所涉及的物理、數學和技術等方面的知識。·更新了多核程式設計、流水線CPU架構、優化、國際化、贗向量、格拉斯曼代數、對偶四元數、SIMD向量數學、記憶體對齊及抗鋸齒等章節。 Jason Gregory 在1994年開始任職專業軟體工程師，自1999年3月開始在遊戲產業中任職軟體工程師。在聖迭哥Midway Home Ente
rtainment公司開始遊戲程式設計的他，為《瘋狂飛行員（Freaky Flyers）》及《Crank the Weasel》開發PlayStation 2/Xbox上的動畫系統。在2003年，他轉到洛杉磯藝電，為《榮譽勳章：血戰太平洋（Medal of Honor: Pacific Assault）》開發遊戲引擎及遊戲性技術，並在《榮譽勳章：空降神兵（Medal of Honor: Airborne）》中擔任首席工程師。他現時是頑皮狗公司的通才程式師，為《神秘海域：德雷克船長的寶藏（Uncharted: Drake's Fortune）》及《神秘海域：縱橫四海（Uncharted: Amo
ng Thieves）》開發引擎及遊戲性軟體。他也在南加州大學教授遊戲技術的課程。 譯者簡介 葉勁峰（Milo Yip） 從小自習程式設計，並愛好電腦圖形學。上中學時兼職開發策略RPG《王子傳奇》，該遊戲在1995年于臺灣發行。其後他獲取了香港大學認知科學學士、香港中文大學系統工程及工程管理哲學碩士。畢業後在香港理工大學設計學院從事遊戲引擎及相關技術的研發，職至專案主任。除發表學術文章外，也曾合著《DirectX9遊戲程式設計實務》。2008年往上海育碧擔任引擎工程師開發《美食從天而降（Cloudy with a Chance of Meatballs）》Xbox360/PS3/Wii/
PC，2009年起于麻辣馬開發《愛麗絲：瘋狂回歸（Alice: Madness Returns）》Xbox360/PS3/PC，2011年加入騰訊互動娛樂引擎技術中心擔任專家工程師，所研發的技術已用於《鬥戰神》、《天涯明月刀》、《眾神爭霸》等項目中。 第 2 版序言 xxxiii 第 1 版序言 xxxv 第 2 版前言 xxxvii 第 1 版前言 xxxviii 致謝 xl 第 I 部分 基 礎 第 1 章 導論 3 11 典型遊戲團隊的結構 4 111 工程師 5 112 藝術家 5 113 遊戲設計師 6 114 製作人 7 115 其他工作人員 7 116 發行
商及工作室 7 12 遊戲是什麼 8 121 電子遊戲作為軟即時類比8 13 遊戲引擎是什麼 10 14 不同遊戲類型的引擎差異 11 141 人稱射擊遊戲 12 142 平臺及其他第三人稱遊戲13 143 格鬥遊戲 15 144 競速遊戲 17 145 即時策略遊戲 18 146 大型多人線上遊戲 20 147 玩家創作內容 ? 21 148 其他遊戲類型 23 15 遊戲引擎概覽 24 151 雷神之錘引擎家族 24 152 虛幻引擎 25 153 Source 引擎 26 154 DICE 的寒霜引擎 ? 26 155 CryEngine ? 26 156 索尼的 PhyreEngine
? 27 157 微軟的 XNA Game Studio27 158 Unity 27 159 供非程式師使用的二維遊戲引擎 ? 28 1510 其他商業引擎 29 1511 專有內部引擎 29 1512 開源引擎29 16 運行時引擎架構 30 161 目標硬體 32 162 設備驅動程式 32 163 作業系統 32 164 協力廠商軟體發展包和仲介軟體33 165 平臺獨立層 36 166 核心系統 36 167 資源管理器 37 168 渲染引擎 37 169 剖析和調試工具 41 1610 碰撞和物理42 1611 動畫 43 1612 人體學周邊設備 44 1613 音訊 45
1614 線上多人/網路遊戲 46 1615 遊戲性基礎系統 47 1616 個別遊戲專用子系統 50 17 工具及資產管道 50 171 數位內容創作工具 50 172 資產調節管道 52 173 世界編輯器 54 174 資來源資料庫 ? 55 175 一些構建工具的方法 55 第 2 章 專業工具 58 21 版本控制 58 211 為何使用版本控制 58 212 常見的版本控制系統 59 213 Subversion 和 TortoiseSVN 概覽 60 214 在 Google 上設置代碼版本庫61 215 安裝 TortoiseSVN 61 216 文件版本、最新和提交 63
217 多人簽出、分支及合併 64 218 刪除 66 22 微軟 Visual Studio66 221 原始檔案、標頭檔及翻譯單元 67 222 程式庫、可執行檔及動態連結程式庫67 223 專案及解決方案 68 224 生成配置 69 225 調試代碼 75 23 剖析工具 81 231 剖析器列表 83 24 記憶體洩漏和損壞檢測 83 25 其他工具
常見的版本控制系統進入發燒排行的影片
iPad Air（技術上稱第一代iPad，而iPad Air 1為俗稱，且在2017款iPad推出之前亦有「iPad 5」之俗稱）是由蘋果公司設計、開發及銷售的iPad平板電腦，它延續9.7英寸（250公釐）配備Retina顯示器的iPad，但機型因參考了iPad Mini的設計，使得其更薄、更輕巧，2013年10月22日於美國加州舊金山發布，同年11月1日起正式發售[2]，Air的設計語言主導了之後平板的輕量化設計，所以Air系列同屬iPad系列第5個世代。（維基百科）
iPadOS是蘋果公司在iPad上使用的作業系統，最新版本iPadOS 13於2019年6月4日WWDC上發布[6][7]。 iPadOS的使用者介面是使用多點觸控來直接操作。介面操控元素包括滑動條、開關及按鈕。跟操作介面的控制包括滑動、點擊、扭捏及反向扭捏。這些所有都在iPadOS作業系統及其多點觸控介面中有具體的定義。內建的速度感知器能夠提供給部分應用程式使用，當裝置搖動時以的作出回應（常見的結果是還原指令），或以三維方旋轉（常見於切換縱向及橫向之間的螢幕模式）。2019年9月24日已正式發送更新。（維基百科）
(巧控鍵盤影片來源：Apple)
Procreate
說明譯自英文-Procreate是由Savage Interactive為iOS和iPadOS開發和發布的用於數字繪畫的光柵圖形編輯器應用程序。專為響應iPad的藝術可能性而設計，並迎合從初學者到專業人士的藝術家，它於2011年在App Store上推出。（維基百科）
Affinity Photo
說明譯自英文-Affinity Photo是由Serif開發的用於macOS，iOS和Windows的光柵圖形編輯器。它與Affinity Designer和Affinity Publisher一起屬於“ Affinity trinity”的一部分。（維基百科）
https://affinity.serif.com/en-gb/photo/
基於深度學習之視覺辨識之除蟲機器人
為了解決常見的版本控制系統 的問題，作者吳子健 這樣論述：
根據統計，台灣農藥每單位用量，每公頃平均最高曾到十七公斤，居高世界第一位。而農藥用多了，食品內的農藥濃度便會提升，對土壤和人體都會產生嚴重影響。因此近年出現了許多的有機農場，有機農場的要求是不使用人工化學合成農藥丶人工合成肥料等等。但是有機種植的困難多，由其蟲害的問題更是讓農夫十分頭痛。解決蟲害最快的方式是直接用人進行觀察並除蟲。但是近年來台灣的高齡化丶少子化與新冠肺炎(Covid-19)的多重影響下，使勞動力大幅下降。 因此本文提出一種智能除蟲機器人，其結合了人工智能(Artificial intelligence, AI)丶深度攝影機丶自走車丶小型機器手臂與麥克納姆輪等裝置，應用於有機農
場中的自動除蟲機器人。除蟲機器人包括三個系統：視覺系統丶移動機構和驅蟲裝置。其中視覺系統能夠對害蟲辨識，也能夠取得距離。再把害蟲的位置傳給移動機構，機器人便會移動到害蟲的面前。最後使用驅蟲裝置，轉動機器手臂並啟動除蟲器，完成除蟲動作。
具高效率及擴展性且完成系統單晶片整合準備並採用 VLIW 指令集驅動之卷積神經網路加速器
為了解決常見的版本控制系統 的問題，作者胡嘉恆 這樣論述：
本篇論文提出一高效能低功耗之卷積神經網路(CNN)硬體加速器設計。此加速器採用基於雙卷積器計算核心之架構，除了支援一般常見之3x3及1x1卷積運算之外，尚還支援反卷積(Deconvolution)運算，使其具備執行物件偵測以及圖像語義分割等高階影像處理任務之能力。本加速器採用512位元的超長指令(VLIW)集，一個指令即可完成整個卷積層運算所需之設定。此外指令集亦原生支援具跨層資料串接(Concatenation)之當前最先進的卷積網路模型例如：DenseNet [7]。可以有效解決輸入特徵圖由數個不同卷積層輸出串接而來之問題。加速器亦具有多模輸入對位器(Multi-Mode Input A
ligner, MMIA)設計，在不同的卷積運算模式下，皆能有效率地將輸入資料正確重組排列後饋入計算核心，確保計算核心全速滿載運作。而此多模輸入對位器亦同時支援自動零填充(Zero-Padding)的操作，大幅改善傳統上藉由軟體來執行此操作的整體系統效率。本加速器亦搭配一零初始延遲緩衝器(Zero-Initial-Latency Buffer)設計，確保計算核心於輸入資料換列之際依舊勿需暫停運作。本加速器之輸出入資料格式為8位元定點數，而內部計算資料格式則提升為24位元，如此可同時達成記憶體減量以及維持計算精確度兩項目標。而加速器之輸出入資料流皆經過排程優化，確保輸出入資料僅需進出加速器一次，
藉以大幅節省DRAM存取時所需之功耗與延遲。本加速器採用高度彈性且易於擴充架構設計，具備同時處理多個輸入及輸出資料通道的平行計算能力。一加速器能提供的最大算力由所配置之雙卷積器計算核心個數來決定。使用者可依其目標應用所需之計算量來決定最適當的硬體架構組態。本加速器設計亦完整考量未來SoC整合時之所需，加速器對外部系統的資料與控制界面採用目前業界最被廣泛使用的AXI-4匯流排標準，故將本加速器整合至目標SoC系統晶片時所需之工作可被大幅簡化並加速。所有資料進出AXI-4匯流排時皆經過交替緩衝器(Ping-Pong Buffer)機制來維持與計算核心同時運作。因此對內不會降低計算核心效能，對外不會
拖慢整體SoC系統匯流排效能。於台積電40奈米製程下，本加速器(具576個MAC單元版本)之重要性能諸元為：操作頻率可達1.25GHz，效能峰值為每秒1.44TOPS，面積效率為2.94GOPS/K-Gate，而能源效率更高達8.71TOPS/W，表現極為優異。