拆CPU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

我們為什麼要讀書?為什麼要工作?【自我探索平裝版】：為了得到幸福，希望你能好好思考這些事(首刷限量加贈日本授權「讀書工作帆布袋」)

為了解決拆CPU的問題，作者池上彰 這樣論述：

★★ 日本暢銷突破50萬冊 ★★ 一生至少要讀一次！震撼日本校園與教育界，史無前例的生涯教育書！ 讀書的意義、工作的意義、AI時代的工作模式、 如何找出熱愛的事物、如何活得無怨無悔…… 認識世界和自己，啟動未來無限可能！   　　★各界學者專家佳評如潮──最值得收藏的人生書單 　　★本書將讓你重新思考工作及讀書的定義，找出熱愛事物，發掘自己的無限潛力！   　　「學習或工作到底是為了什麼？」 　　「人一定要有想做的職業嗎？」 　　「如何從喜歡的事物找到工作的方向？」 　 　　───獻給正在成長路上迷惘徬徨的你─── 　　人生難免有迷惘的時候，尤其是處於正要脫離學生身分或是在職場路上不順遂的

半熟大人，無論是對眼下的生活感覺厭煩，或者是對自己的人生方向覺得困惑不知所措，透過本書，我們得以發現認識這個世界的捷徑，透過對未來工作的期許與追尋，大膽思考生活的命題。無論是從興趣裡思索未來工作，或是從夢想裡尋找方向，「幸福快樂的生活」才是讀書與工作的終點。   　　‧工作是什麼？原來我們的生活均受惠於他人的工作。 　　‧人們透過各種工作與世界接軌，也與他人發生關係。 　　‧人的一生要花多少錢？取決於因人而異的消費習慣。 　　‧興趣可以變成工作嗎？從喜歡與擅長的事物找到未來職業方向。 　　‧學習到底是為了什麼？成績不是最重要的事，但獨立思考卻很重要。   　　───每個人都有屬於自己的人生道路

─── 　　無論大人或孩子都曾經想過的疑問，本書以漫畫故事的形式切入，以獨樹一格的說明方式，將現代社會運作的形式和結構一一拆解，給出最完整的答案。   　　從小就對念書頗有自信的隼人，在進入國中後，才發現考得好的同學比比皆是， 　　開始覺得自己樣樣不如人很差勁，卻又不知道自己想做什麼。 　　對未來的不安煩惱變成了壓力，於是他漸漸的拒絕上學……   　　小優阿姨看到隼人為了未來如此迷惘， 　　便拿正在製作中的書稿給他看，希望能夠解開隼人心中的問號。 　　隼人閱讀剛出爐的稿子，開始漸漸了解人為什麼要工作， 　　他能順利找到自己對讀書、對未來人生的答案嗎？ 　　 　　───工作能帶來成長路上重要體悟

，而讀書則讓人生路上更幸福───　 　　本書共分為六大篇章，每個主題都引導著讀者更深入的了解這個世界，了解世界運轉的規則，無論是學習、工作、幸福、溝通、AI……等，這些我們終究會在人生旅途上碰到的習題，都能在書中找到重新思考的關鍵點。 　 　　◆學習的「兩種出發點」 　　到學校學習是為了打好將來出社會的基礎， 　　在學校學習也有助於拓展將來職業的選擇機會。 　　 　　◆邁向獨立思考的大人之路 　　不要只做「好孩子」，要意識到「只有自己能對自己的人生負責」， 　　重視你自己想做的事，過上能讓自己接受的人生。 　　 　　◆把「喜歡」與「擅長」變成工作是很棒的事 　　找出自己的優點和喜歡的事物非常重

要， 　　從「喜歡」和「擅長」之處出發，有助於找到將來工作的方向。 　　工作也是做自己擅長或符合性格的事，來提供幫助、對社會做出貢獻。 　　 　　◆長大之後，也要繼續尋找想做的事 　　即使長大以後開始工作，也要一直自問自答： 　　「什麼是自己想做的事」、「要怎麼工作才能得到幸福」 　　所以不妨先做好心理準備，就算覺得工作選錯了，也可以重新再來過。 　　 　　◆延伸思考──AI時代來臨！時代在變，工作也跟著改變 　　當我們的生活隨著技術進步變得更加便利，也從中創造出一些新興工作，相對也有些工作會逐漸消失、淘汰，身處在千變萬化世代的我們，必須了解有哪些職業未來容易被AI取代，人類擁有的優勢有哪些，

才能在工作上發揮所長，邁向新的階段，為將來的一切做好準備。   　　✔時代改變，產生許多與過去截然不同的新興行業，與嶄新模式的工作機會。  　　✔AI無疑會在未來協助人類，從正面角度看，未來AI也會成為人類良好的競爭對手。 　　✔進入多元化的社會，當我們學習肯定他人價值，自然也會被他人所肯定。 　　 　　▌ 精選佳句  　　◎工作與金錢有著切也切不斷的關係，而付錢是為了表達「感謝」的心意。 　　◎開啟自己想做什麼工作的雷達，可以從「喜歡」與「擅長」的方向著手。 　　◎學歷固然重要，但不代表一切，沒有高學歷一樣也能擁有豐富精采的人生。 　　◎誠實面對自己，靠著「閱讀」與自己對話，獨立思考尋找未來

的方向。  　　◎不要過於追逐「成功」，成功不一定就會幸福，不妨思考一下真正的幸福到底是什麼。 　　◎成功與失敗都是邁向下一步的指針，幸福的生活方式及工作模式由自己來決定。 　　◎為了好好的思考自己的人生，懂得誠實面對自己，比什麼都重要。 　　◎挫折與困難能讓內心變得溫暖強大，人生沒有正確解答，多方嘗試生活更快樂。 　　 　　▌ 誰適合讀這本書？  　　✔想了解讀書的意義，想了解社會運作，找到真正熱愛事物的你 　　✔在職場想換工作卻不知道做什麼，想為自己重新設定生涯目標的你 　　✔家有青少年，並想要引導孩子探索未來及生涯規劃的父母　 　　✔想要啟發學生主動學習的興趣，建立良好學習態度與習慣的教

育工作者　 　　✔思考為什麼要讀書或工作，對未來感到迷惘，無法做出決定、猶豫不決的你 　　 本書特色    　　1. 生活化的劇情漫畫與對白──能快速融情境，思考讀書、工作與我們的關係，不畏懼的實現自我價值，重新定義幸福。 　　2. 詳細圖表解說──介紹各行各業的工作型態，探討與金錢之間的重要性，將複雜數據段以圖表說明，更能輕鬆理解。 　　3. 職場工作者的心聲告白──蒐集各職場工作者，回答你現在所煩惱的問題！引導讀探究自身特質，在選擇時刻來臨時，便能不慌不忙。   名人推薦   　　▌ 各界職人‧作家‧老師　群起強力推薦！  　　六指淵｜Youtuber  　　沈雅琪｜神老師&神媽咪

　 　　吳在媖｜兒童文學作家、99少年讀書會發起人　 　　吳克己｜安德尼斯烘焙坊經營者　 　　李惠貞｜獨角獸計畫經營者　 　　粉紅人妻CPU｜喜舖創辦人　　 　　海苔熊｜心理學作家　 　　徐秀惠｜黎明技術學院副校長　 　　陳重銘｜不敗教主　 　　陳怡嘉｜作家/教師／學習策略專家 　 　　張雅惠｜104人力銀行公共事務部協理　 　　陳安儀｜閱讀寫作老師　 　　陳威宇｜Mr. Voice陳威宇歌唱教學系統創辦人　 　　陳培瑜｜閱讀推廣人 　　黃鈴懿｜台南應用科技大學 學生輔導中心主任  　　愛瑞克｜《內在原力》作者、TMBA共同創辦人　 　　葉惠貞｜國立清華大學實驗小學教師　 　　鄭涵睿｜綠藤生機

共同創辦人暨執行長　 　　鄭凱云｜親子作家/健康主播　 　　鄭俊德｜閱讀人社群主編 　　　　　 　　（以上依首字筆畫排列）   　　「很喜歡書中深入淺出的內容，從工作的意義是為了幫助別人、從自己的興趣開始研究擴張選項、到 SDGs、AI 等議題，希望這本書能幫助到更多人。」──鄭涵睿‧綠藤生機共同創辦人暨執行長   　　「在我讀了18年的書之後，才知道讀書是為了工作；在我上班25年之後，才知道工作是為了養家活口。年輕時想要找到一個工作，可以跟我的興趣相結合，但是怎麼樣也找不到。有沒有想過，一生中我們花了多少時間在讀書跟工作上面？要如何讓讀書、工作變得開心一點，有意義一點呢？你一定要來讀這本書，

而且越早讀越好！」──陳重銘‧不敗教主   　　「工作是一輩子的事情，如果可以將自己的興趣當作是工作來看待，那人生真的沒有遺憾了！這本書不僅可以從小挖掘自己的興趣導向，更可以明白工作與人生的真諦！就像我永遠以身為一個麵包師為榮那樣的快樂！推薦給您！」──吳克己‧安德尼斯烘焙坊經營者   　　「此書漫畫質感極佳，文字闡述簡明扼要、精準到位，我認為是幫助孩子們融入社會的最好讀物之一！」──愛瑞克‧《內在原力》作者、TMBA共同創辦人    　　「任何微不足道的角色，都有巨大無比的力量。」能尊敬每份工作，這是讀書帶給我們的思考和感知能力。工作，是人生體驗，而非朝九晚五。讀書，是開啟人生體驗的閥門，是

一輩子快樂的事！」──張雅惠‧104人力銀行公共事務部協理   讀者共感推薦    　　我想把這本書送給正在讀高中，開始為將來煩惱的兒子。這本書能替我把不知該如何表達的想法好好傳達給他知道。（49歲　書店店員）   　　希望世上所有的孩子在開始思考自己的未來時，都能先看看這本書。（38歲 學校圖書館員）   　　非常打動正為工作煩惱的我，讓我重新思考工作是怎麼回事、重新審視現在的生活。（24歲 上班族）   　　內容非常有幫助，可以讓讀者從更宏觀的角度思考這個社會的構造。（38歲 老師）   　　有時還會看到流眼淚。我認為這本書也能給大人帶來「往前跨出一步」的勇氣。（45歲 通訊公司員工）  

　　希望即將升學或就業的學生，以及對現在的工作有諸多煩惱的人都來看這本書。（63歲 公司老闆）

拆CPU進入發燒排行的影片

用於深度類神經晶片內網路運算之動態映射演算法與資料共享機制

為了解決拆CPU的問題，作者王俊權 這樣論述：

近年來隨著深度神經網路(Deep Neural Networks, DNNs)的出現，機器學習的發展以及應用程度被推升到了一個新的高度，深度神經網路透過搭配各式各樣不同的類神經網路層，例如：全連接層、池化層、卷積層等等，不論是在圖像辨識、語言處理或是語音辨識都取得了優秀的成績。然而，儘管深度神經網路在AI應用上帶來了大量的優勢，但在深度神經網路高準確率下，隨之而來的是高複雜度運算成本。因此，高效的深度神經網路加速器設計在近年來備受關注。為了支援大量的運算需求，將導致硬體加速器與晶片外記憶體密集的資料傳輸。傳統的深度神經網路加速器通常使用以矩陣為主的運算單元架構設計來有效的降低密集的記憶體存取

。然而，以矩陣為主的運算單元架構之彈性度，會因為固定的資料流傳輸而受到限制。近年來，由於晶片內網路(Network on Chip, NoC)的互連構已被證明能有效地提升多核心系統中內部通信之彈性度，因此以晶片內網路為主之深度類神經網路加速器設計方式是十分有吸引力之選擇。為了讓深度神經網路能在硬體資源有限的加速器設計上運算，我們透過將深度神經網路模型切割為多次運算的方式，因而提出了動態映射演算法將深度神經網路分次映射於硬體加速器上運算。因為動態映射演算法會使得深度神經網路模型中同一層內的運算有機會被分為多次映射。因此在動態映射演算法的基礎下，我們提出了資料共享機制更進一步的提升資料重複使用率以

降低與晶片外記憶體的讀取次數，並透過翻轉映射規則以減少在資料共享機制下所需的共享資料傳輸時間。由於動態映射演算法將深度神經網路模型依據晶片內網路硬體資源拆分為多次運算，因此與相關研究相比之下，將有助於資源有限所設計之加速器能運算更大型的類神經網路模型。在加入資料共享機制以及翻轉映射規則將能提高輸入資料的重複使用率以及減少資料重用時所需傳輸時間，並且減少了在分次運算的過程中輸入資料與外記憶體重複讀取的浪費，因此在運算LeNet 模型和AlexNet模型上將減少總運算時間最多15.41%和4.59%以及減少25.83%和7.01%的記憶體存取次數。此外，基於不同的參數設計下，我們實現了相對應的硬體

加速器以驗證我們提出的設計方法，並且與相關研究比較之下，該設計方法能夠提升硬體效率22.5% 到190%，在我們所提出的設計方法下，該加速器能達到高彈性、高擴展性以及以有限硬體資源的設計下支援目標深度神經網路模型的運算。

只要一行指令!FFmpeg應用開發完全攻略

為了解決拆CPU的問題，作者殷汶杰 這樣論述：

　　★FFmpeg 繁體中文全球第 1 本 　　★最完整 Know-How 與應用開發完全攻略！   　　【Video Makers 經常遇到的困難】： 　　「常常到處找工具網站，整個 PC 中充滿了各種僅支援單一功能的軟體」 　　「檢舉魔人 —— 常常需要剪接行車記錄器的檔案」 　　「TikTok 的玩家 —— 常常要修改短影音」 　　「YouTuber —— 更需要強大的剪片軟體」   　　►►►【FFmpeg】就是 Video Makers 的救星！ 　　FFmpeg 一行指令就能做到影音的轉檔、合併、分割、擷取、下載、串流存檔，你沒有看錯，一行指令就可以搞定上面所有的工作！連早期的

YouTube 都靠 FFmpeg，因此你需要一本輕鬆上手的 FFmpeg 指南！   　　Ch01-06 影音技術的基礎知識 　　講解影音編碼與解碼標準、媒體容器的封裝格式、網路流媒體協定簡介   　　Ch07-09 命令列工具 FFmpeg／FFprobe／FFplay 的使用方法 　　解析命令列工具在建立測試環境、建構測試用例、排查系統 Bug 時常常發揮重要作用 → 掌握 FFmpeg 命令列工具的使用方法，就能在實際工作中有效提升工作效率！   　　Ch10-15 FFmpegSDK 編解碼的使用方法／封裝與解封裝／媒體資訊編輯 　　實際的企業影音 project 中，通常呼叫 F

Fmpeg 相關的 API 而非使用命令列工具的方式實現最基本的功能，因此該部分內容具有較強的實踐意義，推薦所有讀者閱讀並多加實踐。本部分的程式碼來自於 FFmpeg官方範例程式碼，由筆者精心改編，穩定性高，且更易於理解。   本書特色   　　►►► 從影音原理解析到 FFmpeg 應用開發，邁向影音開發達人之路！ 　　● 從原理說起，讓你先對影音資料有最完整的認識 　　● 了解組成影音的像素／顏色／位元深寬度／解析度／H.264／H.265 　　● MP3／AAC／FLV／MP4／AVI／MPEG…等數不完的格式分析介紹  　　● 串流媒體網路原理詳解：ISO → TCP/IP → Str

eaming 　　● 了解組成影音的取樣率／波長／頻率／位元數／音色 　　● FFplay／FFprobe／FFmpeg：一行指令就搞定轉檔、剪接、合併、截圖、編碼 　　● CPU/GPU硬解軟解原理以及濾鏡的介紹  　　● NGINX 的 RTMP／HLS／HTTP-FLV 串流媒體伺服器 　　● 完整的 FFmpeg SDK 在各種語言中的應用及程式範例 　　● FFmpeg SDK 完成音訊、影片的編解碼、打包拆包、濾鏡、採樣 　　● 範例 code 超值下載：deepmind.com.tw

基於力學與空間感知之多人物動作辨識

為了解決拆CPU的問題，作者許登雄 這樣論述：

近幾年間關於人物的行為辨識技術發展得非常快速，大多數的研究都是針對於資料集進行測試，而資料集通常都為剪輯好的影片單個人物單個動作作為影片輸入並驗證其對於單個動作的精準度。但是在實際場域中環境是複雜且多人，動作並非單一而是多個基礎動作互相連接，難以拆分成單一動作進行標註(labeling)。本文重點在於在複雜的環境中實現多人的人物追蹤效果，並且透過計算人物的力學資訊與空間資訊來判斷人物的動作以及動作切換的時機點。動作辨識在許多環境中主要應用於確認、管理人員是否有出現異常與危險的舉動，目前主流的動作辨識架構都無法達到人物追蹤與其連續動作辨識。本文以OpenPoseOpenPose骨架作為基礎並在

複雜環境下進行動作辨識，透過更精確的骨架光流進行各個部位之速度、加速度特徵擷取，藉由建立3D坐標系對於空間上的資訊差異進行校正，達到同時多人的追蹤以及每個人獨立動作切分點之判斷。最後藉由結合規則與支援向量機(SVM)模型的動作辨識決策樹進行動作辨識，決策樹先以人物在空間中的姿態與移動距離等資訊將樣本區分到多種情境分支之下，讓情境接近的動作一起訓練與辨識來有效的解決動作辨識在人物高自由度狀態下特徵差異大與樣本難以取得的問題。本文與幼兒園合作，進行實際場域的樣本擷取及實驗，並針對場域對於危險動作的需求進行設計並達到警示、防範之目的。在系統上我們解決動作辨識中缺少人物定位以及難以對不同長短動作進行偵

測的問題，實現了多人的同時追蹤與每人獨立的動作切分點判斷。在實驗結果上我們證明了透過動作辨識決策樹可以用少量的樣本達到較高的準確度，並且評估在高階的GPU上可以達到接近即時的效果。