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記憶體不足電腦的問題，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
記憶體不足電腦的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦李金洪寫的 全格局使用PyTorch - 深度學習和圖神經網路 - 基礎篇 和莫力全KyleMo的 今晚來點Web前端效能優化大補帖：一次搞定指標×工具×技巧，打造超高速網站(iThome鐵人賽系列書)都 可以從中找到所需的評價。
另外網站全國最大專業筆記型電腦連鎖店 - CRETE 茂訊電腦也說明：七、程式文件被毀壞如果僅僅是使用某個程序時，系統提示記憶體不足，而其他程序可以正常執行，那麼可能的原因是該程式文件被毀壞，從而導致記憶體問題。然而Windows並沒有 ...
這兩本書分別來自深智數位 和博碩所出版 。
國立中山大學 電機工程學系研究所 王朝欽所指導 郭千平的 人工智慧應用之超低功耗單端讀寫6T靜態隨機存取記憶體與高效率神經網路硬體加速器 （2021），提出記憶體不足電腦關鍵因素是什麼，來自於單端讀寫6T靜態隨機存取記憶體、低功耗、靜態雜訊邊際、位元存取耗能、神經網路加速器。
而第二篇論文華夏科技大學 資訊管理系碩士在職專班 陳祐祥所指導 丁敏慧的 多技術模型分類長照失能險問題 （2020），提出因為有 長期照護、特徵選取、數據離散化、資料採礦的重點而找出了 記憶體不足電腦的解答。
最後網站電腦記憶體不足｜TikTok 검색則補充：756.7K 조회수 · TikTok (틱톡) 에서電腦記憶體不足관련동영상을찾아보세요.
全格局使用PyTorch - 深度學習和圖神經網路 - 基礎篇
為了解決記憶體不足電腦 的問題，作者李金洪 這樣論述：
深度學習擅長處理結構規則的多維資料（歐氏空間），但現實生活中，很多不規則的資料如：社群、電子商務、交通領域，多是之間的關聯資料。彼此間以龐大的節點基礎與複雜的互動關係形成了特有的圖結構（或稱拓撲結構資料），這些資料稱為「非歐氏空間資料」，並不適合用深度學習的模型去分析。 圖神經網路（Graph Neural Networks, GNN）是為了處理結構不規則資料而產生的，主要利用圖結構的資料，透過機器學習的方法進行擬合、預測等。 〇 在結構化場景中，GNN 被廣泛應用在社群網站、推薦系統、物理系統、化學分子預測、知識圖譜等領域。 〇 在非結構化領域，GNN 可以用在圖
型和文字等領域。 〇 在其他領域，還有圖生成模型和使用 GNN 來解決組合最佳化問題的場景。 市面上充滿 NN 的書，但卻沒有一本完整說明 GNN，倘若不快點學這個新一代的神經網路，你會用的普通神經網路馬上就會落伍了！非歐氏空間才是最貼近人類生活的世界，而要真正掌握非歐氏空間的問題解決，GNN 是你一定要學的技術，就由本書一步步帶領你完全攻略！ 〇 使用 Graph 概念取代傳統的歐氏空間神經元 〇 最好用的 PyTorch + Anaconda + Jupyter 〇 從基礎的 CNN、RNN、GAN 開始上手神經網路 〇 了解基礎的啟動函數、損失函數、L1/
L2、交叉熵、Softmax 等概念 〇 NLP 使用神經網路處理 + 多頭注意力機制 〇 Few-shot/Zero-shot 的神經網路設計 〇 空間域的使用，使用 DGL、Networkx 〇 利用 GNN 進行論文分類 本書特色 ～GNN 最強入門參考書～ ● 以初學者角度從零開始講解，消除讀者學習過程跳躍感 ● 理論和程式結合，便於讀者學以致用 ● 知識系統，逐層遞進 ● 內容貼近技術趨勢 ● 圖文結合，化繁為簡 ● 在基礎原理之上，注重通用規律
記憶體不足電腦進入發燒排行的影片
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昨天跟大家分享了《匱乏經濟學》裡面的「稀缺心態」。
「稀缺心態」會導致我們進入一種「隧道效應」，同時也會讓我們進入一種「預支」跟「透支」的生命形態。
那除了隧道效應，跟預支與透支之外，稀缺心態還會怎麼樣全面性的影響我們的生活呢？
接下來談第三個影響哦！第三個影響就是，稀缺心態會導致我們沒有辦法留下任何的餘裕，也就是沒有多餘的「時間」跟「空間」。
其實你不妨想一下，為什麼那些窮人他們會覺得生活特別的累？
其實回到真實的生活現場裡，如果你活在一種「花一塊錢」都要糾結、比較一下；花一點時間都要考慮再三，這個時間用在別的地方會不會更有效？
這樣的一個思維，直覺上看起來好像都是很審慎評估的，但其實如果你的每一件事情、每一分錢都要進行這樣的執行的話，那會讓你造成很龐大的心智負擔。
而這些心智負擔會消耗你的注意力、消耗你的精力，進一步又強化了你的「隧道效應」，因為你已經沒有辦法再處理別的訊息了！
這種感覺就好像是，你使用手機或者使用電腦，你裡面預備要執行的程式太多，你都沒有去把它刪掉的時候。
有沒有發現，每一次開機、每次關機，或者是每一次執行新的程序，花很長、很長的時間。
甚至於你有一種好像覺得自己的手機，自己的電腦跑不動的感覺！那為什麼會跑不動？就是因為你的不管是記憶體，還是CPU，它都沒有餘裕啊！
就像我們開車在路上，以一般的交通研究來說，如果一個道路的佔有率，超過了85%，它會塞車的幾率是100%的。
因為當車子多到一定的程度的時候，只要其中有一個司機，腳踩了一下剎車，那麼後面所有的司機都會連鎖反應的踩剎車。
你可能有過那種經驗，開車在高速公路上，然後塞車塞了一陣子，你覺得前面一定是有什麼問題，或者是一定有什麼事故。
結果呢你慢慢開，開到了某個階段，你就可以盡情的踩油門，你也沒看到有什麼事故，沒有什麼意外呀！
對呀，因為當那一個區段的車子的佔有率，超過了一定的比例，其實根本不用有任何的事故，就會導致整體的速度放慢下來。
那麼你想想看，在你的生活裡不管是時間、不管是金錢，是不是也是如此？
就像是如果你平常沒有儲蓄的習慣，你平常沒有做時間規劃安排的習慣，特別是幫自己安排休息的時間。
是不是任何的意外，都會導致你的時間或財務，整體的崩潰，這就是因為「稀缺心態」導致你沒有餘裕啊！
那你可能會想那「稀缺心態」導致沒有餘裕，到底是因還是果呢？其實我會覺得它是互為因果的。
因為有很多時候，比如說工作來講好了，你總覺得要把時間塞滿，才叫做有做事；可是呢，我反而在自己的線上課程【時間駕訓班】裡，我有特別提醒！
千萬記得哦，不要以為把時間塞滿叫做「有效率」，真正有效率的人，反而要把自己的休息，把自己的放空，有意識的排進自己的行事曆。
因為我雖然這種時間的餘裕，看起來好像會讓一個人效率沒有辦法提高，但是它帶來的整體的正向回饋，是非常高的。
因為你心中覺得自己可以休息，它就是一種很奢侈的心理感受，它會讓我們覺得自己不用急忙、不用匆忙。
隨之而來的就是，我們會感覺更放鬆、更自在；就算犯錯了也沒有關係，這是一種心理上的奢侈呀！而這樣的享受感、奢侈感，對於一個人的主觀幸福是非常重要的！
其實金錢也是一樣，今天你可以花一筆錢，不用太考慮它的CP值，或者是不用太考慮它的對價關係；在合理的範圍裡，這樣的感受，是不是會讓你覺得自己很棒呢！
所以呢，如果長期讓自己處在「稀缺心態」裡，這真的很容易讓人沒有辦法有任何的餘裕；而這裡面最凸顯的，就是從小到大我們接收的信念。
好像有些人會覺得休息是不好的，或者是好像買一些對自己好的東西，就叫做浪費錢！你沒發現其實不一定是你沒時間沒錢，而是你的信念，導致你根本不可能讓自己留有餘裕啊！
而第四個稀缺心態影響的部分，這一點也是最重要的一點，就是它會引發我們認知頻寬的不足，什麼叫「認知頻寬」呢？
它就是我們所有、所有認知能力的總和，包含我們去計算權衡，包含我們去關注一件事，包含我們決策去執行，甚至於是抵抗誘惑的能力，這些都是我們的認知頻寬。
就像是前面舉的例子一樣，你可以把它想像成我們心智的CPU。
你可以感受一個情境噢，你手上正在忙一件事，同時有人找你講話，而這個時候旁邊的電話又響了；然後你發現你後面正在燒開水的水壺的聲音，也發出了煮沸的聲音，請問一下這個時候，你能夠同時做好這些事嗎？
可是呢，有很多時候，我們總覺得自己可以同時做好很多事。所以呢，你同時應付別人、同時眼睛在看螢幕，然後還瞄一下你的手機響的那個畫面到底是什麼？
然後腳呢，同時往後走，你會發現這樣的狀況就是，你每一件事情感覺上都做了，但是沒有一件事情做得好！
然而久而久之呢，這一定就會傷害我們對於長期真正重要事物的規劃。什麼叫做「長期規劃」？
在財務上面，就包含有意識的儲蓄，有意識的去理財，然而對個人而言，就是有意識的去學習，去運動、去健身。
可當你的認知頻寬還不夠的時候，你可能都會在忙於這些表面的事物，所以那些投資未來的事情，要麼你就根本不在乎，要麼就是你理論上知道要在乎，但是你實際上根本沒有去做。
所以呢，它會造成一個很矛盾的現象，理論上來說對一個窮人就是沒有錢，可是你會發現，他們要麼就是太過在乎錢，要麼就是太過不在乎錢，而且我遇到蠻多的是太不在乎錢！
怎麼說呢，先不管他們表面上的認知如何，回到他們的行為，你會發現這些進入財務惡性循環的。
常常是透支他們的信用，常常是衝動消費、衝動購物，常常是把錢花在短期的享受，而不是長期的投資！這就導致他們的債務永遠沒有還完的一天，而且是惡性循環，越來越糟。
那如果體現在時間的管理上，你會發現這樣的人，他們理性上都知道，他們要專注在最重要的事。
可是他們通常在實務上，就會關注太多的事情，而關注太多的事情，因為自己的恐懼，而恐懼就是稀缺心態，又會導致他們認知頻寬嚴重不夠。
所以呢，在他們的心中，再茲念茲的都是那些沒有做完的、應該去做的，或者是很急迫、有壓力的那些事，這就是心理學裡面講的「蔡尼格效應」。
那些事情一直縈繞在他們的心中，那也因為如此，他們根本沒有足夠的頻寬去處理真正重要的事。
於是更容易出現錯誤的決定，然而在錯誤的決定之後，又會導致他們的時間跟財務更加的稀缺。
聽出來了沒有，其實當你沒有給自己餘裕，當你把自己的認知頻寬全部佔滿了之後，那只是讓你有一個好像「你很努力」的錯覺，就像我常說的，你無論做任何事情，你不能讓自己只是很努力而已。
你要讓自己很清楚知道，你為什麼做、你為何而做？而當你做它能得到什麼，並且去檢核是不是真的能夠得到。
然而這一切的動作，都需要你在心中要先「留有餘裕」，而且要能夠留下你的認知頻寬。
然而當你聽到這裡，你可能也發現了，這一切的結果好像跟我們內在一些很核心的信念是有關的。
沒有錯！其實我們的信念，都受到我們過去的經驗，還有原生家庭的影響。
尤其是我們在面對財務的時候，原生家庭到底在你的心中種下什麼樣的信念？這個是你需要好好的認真看待的。
如果你沒有發現這些，或者是你沒有好好的覺察這些的話，你會發現你可能很看不慣自己父母親，面對財務的方式，然而你很有可能就複製了他們的行為。
又或者是你的父母親真的很有錢，可是你因為自己內在的一些功課沒有穿越，你會反其道而行，從此討厭錢。
可是你的理性上，又知道自己必須要好好的看待錢，然而你的行動怎麼樣就是做不到，我相信置身其中的你一定很辛苦吧！
所以呢，這些稀缺心態，導致我們信念跟行為的因果關係，我覺得它們真的很重要！
然而更重要的是，你能不能給自己一個機會去看看，自己在面對金錢面對財物的時候，你的核心信念到底是什麼，而又怎麼來的？
並且從中找到適合自己調整的方法，用很實際的，不管是記帳啊，財務規劃，讓自己活出一個更富有的人生。
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然而更希望你透過我們這一系列的分享，讓自己開始活得更好，活得更自由；希望今天的分享能帶給你一些啟發與幫助，我是凱宇。
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人工智慧應用之超低功耗單端讀寫6T靜態隨機存取記憶體與高效率神經網路硬體加速器
為了解決記憶體不足電腦 的問題，作者郭千平 這樣論述：
近年來人工智慧(AI)已經成為全世界最熱門議題之一，但也遇到瓶頸，如硬體架構的發展。而未來以人工智慧的發展來說，資料量將會是爆炸性的成長，其使用的能量也會迅速提升，故硬體架構大幅降低功耗將成為AI非常重要的發展與研究目標。本論文第一個主題提出一超低功耗且高靜態雜訊邊際之單端讀寫6T靜態隨機存取記憶體，主要為了解決以前單端靜態隨機存取記憶體所產生的低靜態雜訊邊際(SNM)不足之問題，此設計中提出利用上拉(pull-up)~PMOS和高Vthn NMOS當作開關，使得記憶體單元不再受到雜訊的干擾。除此之外，還在位線(BL)與反位線($\rm\overline{BL}$)之間加入新設計之正回授感測
運算放大器(PFOS)，以減少讀取時間的延遲，也藉此產生全擺幅輸出。另外加入電壓模式選擇電路(VMS)，從而降低了整體的待機功耗。最後以TSMC 40~nm CMOS製程實現，量測結果與模擬結果符合都能達到200 MHz的操作頻率，而量測結果的energy/access和energy/bit分別為0.2313 pJ、 0.00723 pJ。本論文第二個主題提出一個應用於物件偵測之低功耗高效能神經網路硬體加速器，此設計提出新型用於控制DMA~(AXI wapper)硬體架構以及新的Reshape模組的中介控制器(Inter-Controller)，而新的Reshape模組係以輸入靜態隨機存取記憶
體內的各個像素進行重新排列，並連同進行Padding的方式，展示一新式低功耗且高效能的硬體加速器。量測結果證實效能(GOPS)為40.96，功耗則為196.8 mW。
今晚來點Web前端效能優化大補帖：一次搞定指標×工具×技巧，打造超高速網站(iThome鐵人賽系列書)
為了解決記憶體不足電腦 的問題，作者莫力全KyleMo 這樣論述：
針對「前端效能優化」技巧最全面的中文書籍！ 精通前端基礎和優化技術，為你打造高效能網站！ 本書內容改編自第 13 屆 2021 iThome 鐵人賽，Modern Web 組冠軍網路系列文章──《今晚，我想來點 Web 前端效能優化大補帖！》。本書彙整了網頁前端應用效能優化的各種技巧，並以此為出發點，延伸至許多前端領域必備的知識。搭配簡易圖文和範例檔實作，讓你打造高效能的前端應用，解決網站效能痛點，提升速度與使用者體驗，增加網站曝光率與流量！ 四大重點 ▍小細節讓效能UP 除了依賴指標，還要從對的地方著手！ ▍前端開發必備心法 用對優化工具和技術
，提升效能&使用者體驗。 ▍深入技術原理 介紹前端技術原理，精通前端應用知識。 ▍提供完整範例檔 跟著實作範例學習，強化前端優化技能！ 精彩內容 ●認識 Core Web Vitals、RAIL Model、Lighthouse 等指標和效能監測工具，找出效能不足的地方。 ●建立前端必備知識：瀏覽器架構與渲染流程、網路與快取、JavaScript 記憶體管理機制，並學習正確的圖片資源、檔案壓縮與打包技術。 ●在不同情境下使用正確的優化技術：Code Splitting、動態載入、Tree Shaking、模組化技巧、Web Wor
kers 與 WebAssembly。 ●使用 DevTool 檢測網站效能、實作 Debounce 與 Throttle，達到網站節流。 目標讀者 ✦想要了解各種效能優化技巧的前端開發者 ✦想要更理解前端開發底層知識的開發者 ✦想了解前端開發近期發展與未來趨勢的讀者 專業推薦 「不論是剛入門的工程師或者資深工程師，都可以在這本書得到不同階段的啟發並且應用在實戰當中。」──── Verybuy Fashion 資深前端技術總監│Bingo Yang 「作者將業界所交流的各式各樣經驗，在這本書中一次性地統整起來，不僅僅只是教你效能優化的技巧，甚
至帶著你從歷史淵源、使用者面向、網路傳輸、渲染機制等不同角度來看效能。」──── 適才科技技術長 & Web 實驗室社群發起人│KK 「前端領域的發展十分迅速，很難得有作者用心將這些知識整理成書，帶領讀者從發現問題開始，了解背後原因與需求、實作練習，以及在每章節附上延伸學習的資源。」──── Design engineer@PicCollage│Lichin 「這本書深入淺出說明效能優化的各道題目，篇篇精彩有趣。除了從遠古到現今的技術解析和優劣比較，並且圖文並茂、附上實戰實例，讀起來讓人欲罷不能。」────《 打造高速網站從網站指標開始 》、技術部落格「Summer。桑
莫。夏天」作者│Summer
多技術模型分類長照失能險問題
為了解決記憶體不足電腦 的問題，作者丁敏慧 這樣論述：
台灣高齡人口比率急速攀升，失能身心障礙人口比率持續增加，促使長期照護需求增加。亦因低出生率造成家庭平均人口數減少，家庭照顧功能逐漸弱化，使得個人與家庭的照顧壓力日增，進而成為社會與經濟崩潰隱憂，衍生可能的社會問題。本研究基於上述的議題，希望以需要長期照護保險者為研究對象，建立一個可行的預測模式。本研究旨在透過建立分類預測模型為模型I~X，以比例分割與10折交叉驗證二種方式將資料拆解，再加上特徵選取及數據離散化兩種技術的應用，並以七種不同分類類別(貝氏分類、函氏分類、懶人法、群體學習、混合式、規則分類與決策樹)內之23種演算法，經由保險公司資料庫蒐集資料進行資料採礦，挑選出20個條件屬性和1個
決策屬性-「是否購買長照與失能保險保單」，決策屬性為二分類法進行數據實證分析。經實證結果得知：(1)找出影響決策屬性之3個重要因子分別為婚姻狀況、購買保單總張數與保單總保額(含長照與失能保險)；(2)最穩定模型為混合型的模型V與X；(3)最佳分類器為決策樹J48演算法。本研究結果有2個重要貢獻：(1)對壽險業者而言，「商業長照與失能保險」絕對是一個極具發展潛力的市場，藉由運用大數據分析工具與資料採礦技術，協助業界篩選出潛藏的客戶名單，讓銷售人員有效率的達成銷售業績及提升公司的收益來源，亦期本研究結果，對業者在未來的行銷策略及經營績效上，能有所貢獻；(2)對學術界而言，本研究所提出之預測模型，可
應用於其他不同的產業領域上，對不同的實務問題產生不同的實證分析支持結果。