演算法的應用的問題，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

商用大數據分析(附範例光碟)

為了解決演算法的應用的問題，作者梁直青,鍾瑞益,鄧惟元,鍾震耀 這樣論述：

　　過去在商用大數據分析上，多著重在演算法的介紹，內容過於側重數理理解，這讓許多商管學生為之卻步。更有甚者，是太著重在程式撰寫上，這也讓沒有程式基礎的學生難以親近應用。本書要打破這些商管學生的困擾，以顧客的R（銷售時間）、F（銷售頻率）、M（銷售金額）商業資料為主，希望能透過平鋪直述的方式，介紹各類資料探勘的聰明方法（即演算法），再透過免費的Google Colab平台，以Python語言為基礎，用簡易的指令撰寫，協助商管背景人士一步步進行操作，期望商管人士可以在這樣開放、免費的環境下，透過案例說明與實作，輕鬆跨過這道牆，建立起對商用大數據分析的正確基礎觀念與操作。 本書

特色 　　1. 以最白話的方式說明大數據演算法的內容。 　　2. 提供商管案例做為資料探勘參考。 　　3. 所有實作資料來自於轉換後的真實商業資料。 　　4. 提供完整程式碼無痛接軌實作。 　　5. 中華企業資源規劃學會「商用數據應用師」認證教材指定用書。  

演算法的應用進入發燒排行的影片

路徑演算法於無障礙空間移動模式之檢討與研究-以國立成功大學校園空間發展為例

為了解決演算法的應用的問題，作者周柏鈞 這樣論述：

「無障礙環境」的使用對象，在過往空間規劃設計中，常以各種各樣的肢體感官殘缺做針對性、加強性的補足，也因為身心障礙的種類在當今高齡化的社會影響下越來越多樣化，如老年者肢體等的退化伴隨聽力退化、視覺障礙伴隨著心理影響導致空間使用模式退化等，讓過往無障礙空間的適用對象逐漸減少，然而，當建築學界對無障礙空間數年來的研究成果多為各行其是的研究成果，卻仍見多數無障礙空間設計導致了許多其餘空間上的族群使用衝突，嚴重時更是影響了一般人的空間使用模式。本研究試圖從演算法(Algorithm)的編輯優化與空間數據分析(Data analysis)為研究主軸，透過詳細的空間數據建立與障礙者實際行走等資料建立，進一

步以演算法探討無障礙空間的規劃合理性及做詳細的數據分析，並以國立成功大學光復校區為例，探討在不同空間路徑模擬下的數據分析成效與無障礙空間帶來的空間族群使用衝突等分析，並試著以此數據分析來建立與改善當前的空間規劃。以此讓未來的無障礙空間規畫能夠更加的適應多樣的無障礙族群並減少無障礙空間帶給一般人的影響。茲將研究發現摘要如下：1） 演算法使用方面，包含了將其運用於大範圍面積的人類行走模擬，且結合多種不同的路徑演算法，詳細分析其優缺點，進行演算法的運行邏輯與運算公式調整。而為了因應人類與電腦不同的行走模式，改善了演算法模擬的行走模式優化，2） 數據分析方面，包含了將空間數據進行運算並將其空間模擬

成果的數據圖像化，以輔助規劃設計者使用。於演算法所生成之空間數據進行詳細的分析，以利將「原始空間」與「改善空間」兩者進行客觀性的詳細空間數據比較。3） 空間數據分析將其應用於空間規劃方面，以路徑演算法模擬結果得出的數據進行詳細的空間數據分析，並且以此來輔助空間規劃設計。在進行各項空間缺失的分析中，將空間以路徑演算法進行運算，並將模擬結果進行詳細的空間數據分析，以達到全面且客觀性的空間缺失調查。

劍指Offer（專項突破版）：資料結構與演算法名企面試題精講

為了解決演算法的應用的問題，作者何海濤 這樣論述：

本書全面、系統地總結了在準備程式師面試過程中的資料結構與演算法。本書首先詳細討論整數、數組、鏈表、字符串、哈希表、棧、佇列、二叉樹、堆和首碼樹等常用的資料結構，然後深入討論二分查找、排序、回溯法、動態規劃和圖搜索等算法。除了介紹相應的基礎知識，每章還通過大量的高頻面試題系統地總結了各種資料結構與演算法的應用場景及解題技巧。 本書適合所有正在準備面試的程式師閱讀。無論是電腦相關專業的應屆畢業生還是初入職場的程式師，本書總結的資料結構和演算法的基礎知識及解題經驗都不僅可以幫助他們提高準備面試的效率，還可以增加他們通過面試的成功率。  

預估微小徑鑽頭加工壽命之智能感測系統

為了解決演算法的應用的問題，作者張富惇 這樣論述：

摘要近年來研究微小徑刀具加工的問題，主要是導入大數據分析與演算法的應用，透過人工智能不斷地比對訊號與刀具損壞的特徵，找出刀具的加工壽命模型，以期建立一套智能化的檢測系統。雖然使用神經網路(NN)來監測刀具磨損狀況(TMC)可以透過增加隱藏層和節點的數量達到97% 或更高的精度預測，但是神經網路的局限性包括對數據的學習要求程度高、軟體的計算負擔大(MATLAB、LABVIEW)、過度擬合的傾向以及模型開發的經驗值要很強等綜合條件，而對於測試過程中環境條件不同，如環境噪音、冷卻劑狀態、切削條件變化就要重新生成數據並加載數據進行重新學習，所以建立這樣的學習特徵模型的成本太大。本研究是使用1.0 m

m、0.8 mm和0.6 mm三種微小徑鑽頭，透過啄鑽的切削方式來對於5 mm厚的鋁板進行鑽孔實驗，透過安裝在工件下的3軸力感測器模組，取得鑽孔時的3軸力訊號後轉成頻域訊號，再將頻域數據經由敘述統計的方法，找出切削中3個軸向之間兩兩的相關係數，當正常鑽孔時相關係數的總合會呈現平穩的斜率，當這3個相關係數值的加總值變大且斜率增加時，代表刀具的使用發生了問題，我們觀察了整個微小徑鑽頭的實驗過程中，由初鑽到斷裂的壽命週期中， 3相關係數的加總最大值發生後，就會產生刀具斷裂。透過這種預測方式在不同條件環境下的確定度可以達到100%，使用的設備是擷取頻率僅24 Hz的低頻和訊號來源是用50 N解析度2k

的力感測器，使用的軟體也只用Excel就可完成所有的分析，透過檢視特徵的方式來預估微小徑在加工時的表現狀況，提前換刀的動作，以做為預估微小鑽壽命的依據。關鍵字：微小徑鑽頭、力感測器平台、FFT、敘述統計、相關係數