數據機的問題，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

六神磊磊讀金庸：金庸文學－沒明說的戀愛學、成功學與處世智慧

為了解決數據機的問題，作者六神磊磊 這樣論述：

　　◎東邪與西毒，你以為是兩個人？其實東邪代表自由，西毒是欲望，彼此互相纏繞。 　　◎光明二使、四大法王、教主張無忌，全是一流經理人，但明教怎麼還是倒？ 　　◎俠客島上的太玄經，頂尖高手都練不起來，為什麼石破天能練成？竟因他不識字。 　　◎工作多年，你出現「丘處機現象」嗎？武功練到一定程度，再也發展不上去了？   　　六神磊磊，本名王曉磊，曾在新華社任職資深時政記者8年， 　　2013年開設「六神磊磊讀金庸」公眾號，文章閱讀數均超過10萬次， 　　被中國權威數據機構「新榜」，評選為年度最具影響力自媒體之一。      　　六神磊磊曾說，自己的本業就是讀金庸， 　　從國中第一次接觸《神鵰俠侶

》開始，加起來至少看過二、三十遍。      　　他說，金庸小說總共12部，但總結只有兩句話， 　　第一句是為國為民，俠之大者。 　　這話很好懂，是郭靖口裡說出來的，講的是家國。   　　武穆書中教誨，襄陽城頭烽煙，蝴蝶谷中烈火，屠龍刀裡遺篇， 　　講的都是家國。只要是人，都有家國情懷。 　　但只有這兩個字，還不能讓金庸小說成為一流文學。   　　金庸小說的第二句話，叫作：憐我世人，憂患實多。 　　這是《倚天屠龍記》裡明教的歌。這句話，講的是悲憫。 　　有悲憫情懷的，才是真正第一流的文學。 　　可以說，家國奠定了金庸小說的底色，悲憫決定了金庸小說的高度。   　　金庸憐那些底層弱者，亂世中命賤

如草，承平時亦被踐踏， 　　像遇上金兵被害的葉三姐，襄陽城郊被李莫愁殺死的農婦， 　　長台關被阿紫割舌的店小二，被蒙古兵破城的撒馬爾罕的人民。   　　他也憐那些逃避現實的中間派，像是《笑傲江湖》裡的曲洋、劉正風、定靜師太。 　　這些人對現實心灰意懶，看不到出路，只想逃避。 　　金庸就為他們精心編織了綠竹巷、桃花島、百花谷，作為夢想中的樂土。 　　但江湖哪來樂土，蝴蝶谷、梅莊、琅嬛玉洞，都毀滅或荒蕪了。   　　他還憐那些被扭曲了的靈魂， 　　有被復仇扭曲的，比如林平之。 　　有被愛情扭曲的，比如游坦之、阿紫、何紅藥。 　　有被權力扭曲了的，比如任我行、東方不敗、洪教主。 　　只不過金庸拒絕讓

他們做天生妖魔，他筆下更多的是一個個扭曲的原因。   　　儘管金庸憐世人，卻從不汙蔑和嘲弄愛情。 　　他嘲弄楊蓮亭，嘲弄東方不敗，卻不曾嘲弄他們的愛情。 　　哪怕是歐陽克、葉二娘，作惡多端，但金庸對他們的愛情也報以了溫厚。   　　世人讀金庸，往往沉醉在高深的武功和緊張刺激的情節中， 　　從無堅不摧的北冥神功、六脈神劍，到佛系的太極拳、九陽真經； 　　從楊過、小龍女的生死相許，到韋小寶的七個老婆都不是真心愛他； 　　行俠仗義不再是處世定律，愛恨情仇只剩下柴米油鹽？ 　　 　　那些金庸想說但沒直說的，都在六神磊磊的解讀裡。      名人推薦   　　臺灣師範大學教授、武俠小說研究者／林保淳 　

　長榮大學通識教育中心教授／陳韻竹

數據機進入發燒排行的影片

應用機器學習預測線上社群媒體對學生學習成效影響之研究

為了解決數據機的問題，作者黃酩宸 這樣論述：

隨著現今網路科技的普及社群媒體已融入大家日常生活當中如:Line、FB、Instagram，近年來新冠肺炎(COVID-19)的肆虐在疫情嚴峻下，新型態的線上社群平台媒體也成為教師作為與學生互動聯繫的重要管道，本研究以臉書社團作為師生教學互動平台讓學生們將學習融入自身生活，學生們能在社團平台有更多的互動，這樣學習方式是否對於學生們的學習成效能否有顯著影響是本研究目標。研究發現共創價值與自我學習準備度對於學習成效具有顯著影響，但在自我學習準備度對共創價值與學生的學習成效則不具調節效果。本研究共分為三項，第一項為透過線上社群媒體的應用對於學生共創價值以及自我學習準備程度影響學習成效；第二項為自我

學習準備程度作為調節效果時是否會調節共創價值之學生的學習成效，最後第三項為透過開放性問卷探討疫情期間以線上社群媒體做為教學輔助應用是否助於學生學習成效的提升。在機器學習的部分本研究以邏輯迴歸與決策樹進行預測，研究發現學生在課程進行中使用臉書社團平台的自我學習準備度是最重要的，本研究發現成績較好的學生從自我學習準備度與尋求訊息到個人互動表現皆良好，也認為線上社群的社團對課程是有益的，同時他們也會去協助其他同學達到互助效果，其結果與第一項研究結果相符，而質性問卷的部分在疫情當下採線上課程並結合線上社群時學生普遍皆認為能有更多時間可利用，也可以將上課內容反覆熟悉並在社群中與他人進行討論達到合作學習之

成效對於自身有極大收穫。

圖解TensorFlow 2初學篇：實作tf.keras + Colab雲端、深度學習、人工智慧、影像辨識

為了解決數據機的問題，作者林大貴 這樣論述：

　　TensorFlow 2是最受歡迎的「人工智慧與深度學習」平台，學會了TensorFlow 2，對於你的現有工作提升與未來轉職都有很大的幫助，然而多數人在學習過程中卻遇到了很多困難，而本書能解決學習TensorFlow 2的障礙。 　　✪漸進式系統化學習TensorFlow 2 　　本書是《圖解TensorFlow 2》系列叢書的第一本初學篇，本系列叢書主要是幫助初學者解決進入此領域的障礙，循序漸進有系統地學習「TensorFlow 2與人工智慧、深度學習」，本系列叢書詳細說明於本書序言。 　　✪圖解輕鬆理解深度學習與人工智慧 　　很多讀者都是在百忙之中抽空學習，本

書以很多的「圖解」來解說深度學習原理與程式系統的架構圖。由於「一張圖勝過千言萬語」，比起文字的說明，「圖解」更可讓原理易懂且印象深刻。 　　✪Step by Step實作快速上手 　　你只需要有Python基礎，依照本書範例程式碼Step by Step的詳細解說，便可讓你快速學會實作不同的深度學習模型。 　　✪節省訓練模型的時間與金錢 　　本書介紹Google Colab，只需要有Google帳號與瀏覽器，就能夠免費使用GPU訓練模型，加快訓練速度十多倍以上，可節省你採購與安裝顯示卡的昂貴費用。 　　✪培養「深度學習模型」直覺式的理解 　　本書介紹玩TensorFlow Playgro

und理解深度學習的原理。透過實際示範，讓你眼見為憑（有圖有真相），例如：什麼是「神經元」？什麼是「過度擬合」（overfitting）？並了解如何設定超參數等。 　　✪學會TensorFlow 2的最新技術 　　本書介紹TensorFlow 2的高階API tf.keras建立多層感知器（MLP）與卷積神經網路（CNN） 模型，能簡化模型建立與訓練，還介紹三種建立模型的方式以及四種儲存模型方式。 　　✪學會影像辨識從原理到實作 　　本書介紹影像辨識原理，以視覺化顯示CNN模型每一層特徵圖，讓你理解卷積層與池化層如何提取特徵。多個範例程式實作了影像預處理、建立模型、訓練、測試模型、預測結果

、儲存模型。 　　✪學會訓練深度學習模型的實務經驗 　　本書教你使用DropOut、Regularization、BatchNormalization、EarlyStop、ImageDataAugment等方法，可有效降低overfitting與提高準確率。將Cifar CNN模型原本準確率69%大幅提高至90%。 本書特色 　　繼台灣人工智慧領域最暢銷著作《TensorFlow+Keras深度學習人工智慧實務應用》之後，大數據分析大師、暢銷名作家 林大貴最新力作《圖解TensorFlow 2初學篇：實作tf.keras + Colab雲端、深度學習、人工智慧、影像辨識》嶄新登場！解決學

習TensorFlow 2的障礙，輕鬆進入深度學習與人工智慧領域！ 　　✪漸進式系統化學習TensorFlow 2 　　✪圖解輕鬆理解深度學習與人工智慧 　　✪Step by Step實作快速上手 　　✪Colab節省訓練模型的時間與金錢 　　✪養成深度學習模型直覺式的理解 　　✪學會TensorFlow 2的最新技術 　　✪學會影像辨識模型從原理到實作 　　✪學會訓練深度學習模型的實務經驗

電信數據機交換式電源供應器檢測之研究

為了解決數據機的問題，作者王子霆 這樣論述：

本研究致力於電信網路障礙排除以及網路維護方法，發現網路障礙數，除了線路斷線外，最常見的問題就在於電源供應器發生電壓不穩造成網路瞬間斷訊，或是用戶家的電壓問題造成數據機瞬斷。以前的老師傅多用電壓表進行測試，但卻無法測試負載電壓而造成多次障礙；而目前在網路維護上，大部分都是依據交換式電源供應器的外觀判斷是否老舊而直接進行盲換，造成浪費。在改善上述問題上，本研究認為網路數據機的交換式電源供應器極具關鍵性，因而以此為主要研究對象，再進一步以C電信數據機規格為標準，設計開發專屬的電源檢測器，用以測試電源供應器負載電壓的穩定度。本研究所開發的電源檢測器不僅造價成本低，而且又能準確測量負載電壓；可提供給維

修人員進行障礙排除使用或事先針對舊機進行測試，可免去盲換，降低新機消耗量成本，同時有助於降低障礙量；更能夠有效改善電信公司維修服務的品質，提升公司形象。