筆 電 無法開機的問題，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

28天面對面學維修--空調器

為了解決筆 電 無法開機的問題，作者張新德，張澤寧等 這樣論述：

本書共5章，按28天的課時設計細分內容。從面對面學空調器維修的准備工作、菜鳥級入門知識到高手級面對面維修方法和技巧，將空調器維修的基礎知識和基本技能按天數與專項知識點設計和細分，再將前面介紹的基礎知識應用到面對面的實訓教學中來。本書全面介紹了空調器（定頻空調器、變頻空調器）維修工具的選購，工作場地的搭建，工具的挑選、購買和普適操作，元器件的識別、檢測、代換，空調器工作原理、實物組成、芯片級維修操作要領，換板維修操作要點，菜鳥級維修入門圖說，高手級維修技能圖說，空調器的維修技巧、空調器各大品牌的通病和典型故障的面對面實訓等維修中必不可少的實用知識和技能。第5章還給出了空調器維

修開店指導和隨身資料參考等內容。張新德，男，1966年3月出生於湖南衡陽，大專畢業。從事產品設計、電子培訓、維修和寫作多年，曾蕕得湖南省科技新產品設計二等獎。現專職從事電子、電工、交通工具科技圖書的寫作。自1995年開始在全國電子報刊發表文章以來，一直筆耕不止，經常在《電子報》、《家電維修》、《家電檢修技術》等報刊雜志上發表文章。多年來相繼在電子科技大學、福建科技、科學、人民郵電、機械工業、電子工業等眾多知名出版中出版電子電工交通工具方面的圖書。在圖書創作中，堅持體現實踐與理論相結合的寫作風格，不斷地從實踐中總結，從理論上升華。不斷充實，不斷進步，創作出了多部多版多次重印的好圖書，並被聘為機械

工業出版社電工電子領域專家指導委員會專家。

筆 電 無法開機進入發燒排行的影片

機房環境遠端監測系統

為了解決筆 電 無法開機的問題，作者張壹竣 這樣論述：

一般通訊機房分無人機房及有人機房，因人力、費用及其它因素，無人機房則是佔大多數。當無人機房冷氣故障時，一般是維護人員進行設備查修或例行性定期保養，才會發現冷氣故障。否則大部分是不會發現冷氣故障，而通常察覺冷氣故障時，已經過一段時日了。當機房因冷氣故障，致使機房溫度上升，而溫度上升亦會提高設備無法正常工作的機率，間接可能導致服務中斷。因此為改善此現象，本論文以樹莓派為基礎，開發機房環境遠端監測系統。經至機房實測，確實能有效回傳機房溫溼度至監測端。目標是透過本系統提供機房即時溫溼度資訊，使維護人員有效掌握機房狀態，縮短機房超溫告警處理時間。

Windows 10超級練功坊

為了解決筆 電 無法開機的問題，作者PCuSER研究室 這樣論述：

　　【好厲害！Windows 10絕秘極技一次報你知】 　　八大主題、九十多招進階密技完全公開！揭密你不知道的Windows 10超應用！ 　　【介面改造優化DIY＋新系統升級必備調校大全】 　　優化設定自己來，改造Windows 10介面更個人化，小技巧讓電腦愈用愈好用。 　　【強化Windows 10功能＆安全性、急救備份全揭密】 　　達人必學系統自救術！無法開機也不怕，超快速一鍵修復讓Windows 10永遠不死！ 　　你升級到好用的Windows 10了沒？誰說天底下沒有白吃的午餐？可以免費升級的Windows 10還是頭一遭呢！升級到Windows 10以後

還可以享受一堆以前沒有的新功能喔！什麼？你不知道怎樣讓Windows 10更好用？趕緊翻開本書看下去囉～ 　　本書收錄了各式各樣的好用密技，從系統安裝好的優化開始，讓Windows 10更加好用，還有許多與檔案管理、OneDrive使用、介面優化與改造、系統帳號安全、Edge瀏覽器與網路相關密技……書中還特別加入了備份救援Windows 10的實用密技，萬一真的遇到電腦無法開機的情況，不用求助電腦維修中心，也可以馬上修好系統重回桌面。

具多層迴圈展開之指令分析器

為了解決筆 電 無法開機的問題，作者胡仁柏 這樣論述：

隨著AI時代的來臨，各種應用也如雨後春筍般的出現，例如：影像辨識、語音處理，其中深度學習更是目前使用的主流方式，通過多層神經元網路的計算，即可得到預測的結果，在計算過程中存在著大量的迴圈結構。不只在深度學習這項應用中，迴圈在多數程式中也是頻繁地出現。如何使用多核心處理器快速計算迴圈成為了關鍵，根據Amdahl’s law，我們發現多核心的計算效率和程式執行時的並行度有極大的關係，深入分析迴圈在多核心處理器執行中的問題：(1)單圈迴圈長度過短，導致執行時無法和核心數目匹配、(2)迴圈經過疊代後，會新增許多具有資料相依性的指令。本論文中，使用本實驗室所提出的超多純量架構作為多核心處理器的基礎並加

以改進，透過軟硬體協同的迴圈展開機制。執行前，先使用軟體分析組合語言，並針對其中的語意並產生特定的迴圈標籤，將其標籤化和其他指令混合後組成標籤執行指令。執行時，指令分析器的Pre Fetch 階層使用區塊導向的預測機制間接將迴圈展開，使用迴圈標籤來降低迴圈中的預測錯誤，並一次取得多筆標籤執行指令，Tag Generate階層根據迴圈標籤依照迴圈當前的圈數改變指令立即數以及暫存器重命名，藉此改變迴圈運算中的相依性，並生成指令標籤，最後將所有指令同時派發至多個處理核心中並行計算。根據模擬結果，可以發現加入具多層迴圈展開之指令分析器後，相較於原本的指令分析器，對於CNN的計算，最多可以增加23%的效

能，核心中的指令飽和度為99.98%，並且在不同的模型之下，也可以增加至少10%的效能，指令飽和度也都維持在99%以上。最後本架構的前半部的硬體也在FPGA中實作並通過功能驗證。