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調整硬碟分割區大小的工具的問題，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
調整硬碟分割區大小的工具的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦鄧文淵,文淵閣工作室寫的 Python機器學習超進化：AI影像辨識跨界應用實戰(附100分鐘影像處理入門影音教學/範例程式) 和龍馬高新教育的 Windows系統安裝、重裝、備份與還原從入門到精通都 可以從中找到所需的評價。
另外網站Gparted 免費開源、功能強大的磁碟分割工具 - MagicLen也說明：GParted是一款磁碟免費、開放原始碼的磁碟分割工具，它除了基本的切割分割區功能外，還可以在保有原有資料的情況下調整分割區大小。GParted可以將分割 ...
這兩本書分別來自碁峰 和北京大學出版社所出版 。
長庚大學 機械工程研究所 張耀仁所指導 徐健豪的 以模糊切換實現高架吊車之最佳抗擺控制 （2008），提出調整硬碟分割區大小的工具關鍵因素是什麼，來自於吊車、速度模式、模糊切換PD控制、最佳化。
而第二篇論文國立中山大學 資訊工程學系研究所 張玉盈所指導 林千琇的 一個以計數分配為基礎來設計用於資料倉儲之動態區域查詢的位元索引方法 （2003），提出因為有 位元索引、線上資料分析處理系統、壓縮、資料倉儲、區域查詢的重點而找出了 調整硬碟分割區大小的工具的解答。
最後網站免費硬碟分割管理工具EASEUS Partition Master @ 藍色小惡魔則補充：以前大家也許會使用Partition Magic來作硬碟分割、調整分割區的大小與其他硬碟管理工作，現在也可以試試看這個「EASEUS Partition Master 」免費 ...
Python機器學習超進化：AI影像辨識跨界應用實戰(附100分鐘影像處理入門影音教學/範例程式)
為了解決調整硬碟分割區大小的工具 的問題，作者鄧文淵,文淵閣工作室 這樣論述：
轟動程式圈3大AI影像辨識利器 從收集資料、圖片擷取、建立標籤、訓練模型 到智慧影像辨識的全面進化實戰！ 人工智慧(Artificial Intelligence)應用基本上可分五大層面：時間序列、圖像處理、音訊處理、自然語言處理以及動態影像處理，其中與「智慧影像」相關者就佔了兩大領域。智慧影像是透過電腦視覺技術，從中學習人類的視覺辨識能力，並自動判讀影像中的關鍵資訊，目前被大量使用在圖像辨識、人臉識別、物體動作捕捉、光學文字識別...等，是人工智慧最為廣泛的應用之一。 在這個領域的研究中有許多功能強大的工具，如OpenCV、Yolo與dlib，但許多使
用者卻不知如何收集資料、建立標籤，更不知道如何訓練模型，進而達成智慧影像辨識的結果！本書將引領讀者運用自己的資料，透過本機與雲端的資源，以目前主流技術進行自有模型的訓練來完成實際可用的智慧影像應用。 挑戰智慧影像最佳學習地圖， 結合本機與雲端應用， 真正深入AI影像辨識核心！ ■掌握智慧影像的技術特性與主流的應用模組，涵蓋OpenCV、Pillow、Yolo與dlib。 ■根據不同模組特性介紹其資料來源的收集方式，除了一般土法煉鋼的徒手拍攝影像，也能利用Kaggle資料庫進行下載，或是利用動態影片進行大量圖片的擷取，再運用自動批次的方式進行圖片整理與特
徵標記。 ■當本機在訓練模型時發生記憶體不足、效能不夠等問題時，使用Google專為機器學習而生的Colab雲端服務來訓練自己的模型。 ■集結最具代表性的實務應用主題，包括人臉辨識、口罩人臉辨識、車牌辨識、車流統計…等專題，在真實的情況中體驗智慧影像的應用，並擁有開發能力。 ■針對OpenCV與Pillow影像處理特別提供入門影音輔助教學，加速學習效率。 書附超值學習資源：範例程式檔／100分鐘OpenCV與Pillow影像處理入門影音教學
以模糊切換實現高架吊車之最佳抗擺控制
為了解決調整硬碟分割區大小的工具 的問題，作者徐健豪 這樣論述：
本論文針對吊車系統開發實用的強健控制器，兼顧精確搬運與抗擺的目標。首先，進行吊車系統運動方程式推導，並配合伺服驅動器速度模式的特性，以及馬達的扭力上限，建立能夠準確呈現實際吊車響應的模型。由於吊車為非線性系統，第二步以模糊切換PD控制器為核心，整合最佳負載路徑追蹤、吊車定位，與負載抗擺的目的，並搭配遺傳演算法搜尋控制器的最佳參數。最後將開發完成的控制器轉換為ANSI C程式載入到dSPACE DS1104控制卡上進行實機控制，同時與模擬結果進行比對，印證了系統模型的精確性與控制器的強健性。
Windows系統安裝、重裝、備份與還原從入門到精通
為了解決調整硬碟分割區大小的工具 的問題，作者龍馬高新教育 這樣論述：
以零基礎講解為宗旨，用實例引導讀者深入學習，深入淺出地講解系統安裝、重裝、備份與還原的各種操作方法和技巧。內容包括：作業系統的選擇、bios設置以及硬碟分區與格式化、安裝單作業系統、安裝多作業系統和類比安裝作業系統、安裝驅動程式、為系統打上補丁以及系統安全與優化、系統的備份與還原、修復系統、重裝系統以及系統資料的備份與還原、恢復誤刪除的資料、無光碟機安裝系統、使用u盤安裝系統以及批量安裝作業系統等。
一個以計數分配為基礎來設計用於資料倉儲之動態區域查詢的位元索引方法
為了解決調整硬碟分割區大小的工具 的問題，作者林千琇 這樣論述：
資料倉儲(Data Warehouse)提供了整合多個操作型資料庫(Operational Database)一致性正確歷史資料，因此適用於資料的分析應用。線上資料分析處理系統(OLAP)進一步提供了分析用的工具，以便從資料倉儲萃取有用的資訊。在線上支援決策系統中，快速的回應時間是必要的。而在以讀取為主的環境裡，為了達到此目的，位元索引是最常用的方法。當資料屬性有高的基數(cardinality)，以區域為基礎的位元索引法(RBI)將資料分成數個部份(range-based)，利用位元向量(bitmap vector)去記錄，是較有效率的做法。然而，RBI在每段範圍含的資料個數不平均，導致不
同查詢硬碟搜尋次數不一致的問題。Wu等人提出的DBEC演算法中，已進一步考慮資料的分佈情況。但卻不能保證切割結果符合需要位元向量的個數。而且，對有相同值的不同筆紀錄，可能被切割至不同的位元向量，導致硬碟輸入輸出時間增加。因此，我們提出IPDF、CP、CP*三種演算法，這三種演算法考慮了具有高基數的資料屬性及非均勻的資料分佈的情況，用來建立以區域為基礎的位元索引。在IPDF演算法中，我們根據機率密度函數(p.d.f.)切割每個部份，使得每個切割的結果包含的資料量趨於一致。在CP演算法中，我們將資料排序，然後一定數量分成同一部份。CP*演算法為CP演算法之改進，它調整分割點使得有相同值之不同紀錄被
分割至同一部份。在另一方面，我們考慮查詢的歷史。根據貪婪演算法，我們提出GreedyExt和GreedyRange演算法。GreedyExt演算法針對精確查詢所設計，而GreedyRange演算法則是針對區域查詢設計。這兩種演算法挑選最常用的查詢建立位元向量，使得回答查詢的平均回應時間降低。除此之外，位元索引包含了一組位元向量，而位元索引大小可能大於硬碟的容量。為了節省儲存空間，我們提出了FZ演算法，將每個位元向量壓縮。而且為了保持二元運算的快速性，也提出了有效的演算法，可直接將位元向量作二元運算，而不需解壓縮。最後，跟據我們的分析，在硬碟存取次數上，CP*演算法優於CP演算法。而跟據我們的模
擬結果，IPDF和CP*切割出來的部份，比DBEC更加平均。GreedyExt和GreedyRange這兩個演算法，在大部份的情況，都可以得到更快速的回應時間。在壓縮方面，我們提出的FZ演算法，則可比WAH演算法節省更多的儲存空間。