資料型別的問題，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

ESP32 微處理機實習與物聯網應用含AMA Fundamentals Level 先進微控制器應用認證 - 最新版(第三版) - 附MOSME行動學習一點通：學科.診斷.評量.加值

為了解決資料型別的問題，作者劉政鑫,莊凱喬 這樣論述：

　　1.全書共74個範例，清楚解說各種用法。 　　2.單晶片實習之硬體、邏輯及演算法。 　　3.利用聲、光、螢幕、動力輸出。 　　4.應用各種感測器感知現實世界。 　　5.涵蓋常見網路規格：藍牙、Wi-Fi、LoRa。 　　6.組合上述形成IoT（物聯網）專案。 　　【使用「MOSME行動學習一點通」】 　　登入會員與書籍序號後，搭配學科題庫線上測驗，可自我練習增強記憶力，反覆測驗提升應考戰鬥力，即學即測即評，強化試題熟練度。 　　◆學科：以「數位線上閱讀電子書模式」提供AMA Fundamentals 先進微控制器應用認證學科試題，讓您隨時隨地可使用行動裝置閱讀學習。

　　◆診斷：可反覆線上練習書籍裡所有題目，強化題目熟練度。 　　◆評量：結合AMA Fundamentals 先進微控制器應用認證，提升考取認證的實力。 　　◆加值：提供本書程式範例檔下載使用。  

資料型別進入發燒排行的影片

使用非向量L-BFGS演算法之支持向量機影像分類架構

為了解決資料型別的問題，作者邱冠杰 這樣論述：

本篇論文中，主要任務是求解支持本篇論文中，主要任務是求解支持向量機模型中的非約束最小化問題，此支持向量機模型是用於為一條向量訂出其所屬的類別。在大數據的時代，此問題的運算效率成了一個關鍵點。然而過往所提出的支持向量機硬體架構並沒有針對大尺規輸入資料做處理。儘管其加速的成果可能在小型資料上表現非凡，卻難以實踐於大尺規的輸入資料。我們於此篇論文使用一個基於L-BFGS演算法改良的訓練演算法來減少記憶體的使用量，並引用MapReduce L-BFGS演算法的概念縮減向量計算的次數，再利用硬體實作技巧如管線化和平行化處理、記憶體配置、串流資料輸入等，最後實做出考量資源使用而能適用於大尺規輸入的加速硬

體。此硬體使用TSMC 40奈米製程實現，每個子單元的面積尺寸為5.592 mm^2，作用頻率為500 MHz。其訓練功能支持特徵向量的維度最高達4096，且特徵向量的個數沒有限制。當訓練一組大小為784x300的特徵向量集合時，此硬體相較於軟體可達17.62倍的加速倍率。子單元可共享部分的I/O介面及部分的模組，組合成一個大型的n倍平行子單元組，加快演算法速度。

Visual C# 2022基礎必修課

為了解決資料型別的問題，作者蔡文龍,張志成,何嘉益,張力元,歐志信 這樣論述：

　　體貼初學者的學習流程：語法解說->範例說明->問題分析->程式設計 　　**專家與教師共同執筆** 　　由微軟MVP、微軟認證專家及科技大學教授程式設計教師共同編著，針對目前初學者學習程式設計所應具備的基本素養，編寫的入門教材，內容由淺入深，帶領初學者靈活運用C#開發應用程式。 　　**程式設計技能的養成** 　　內容兼具理論與實務，書中範例程式有別於市面程式設計入門書。特別由語法解說、範例說明、問題分析、程式設計進行循序漸進的範例實作與解說，訓練初學者邏輯思考與解決問題的能力。 　　**內容多元與豐富範例** 　　內容由資料型別、變數、運算式、流程控制、陣列、

函式、物件導向程式設計、功能表、對話方塊、檔案存取、多媒體操作，同時配合 .NET Core視窗程式控制項設計進階的視窗應用程式，所提供範例貼近日常生活，讓初學者能學以致用。 　　**Entity Framework Core、電腦視覺與專題製作** 　　提供LINQ與Entity Framework Core資料庫程式設計，以及拉霸、記憶大考驗遊戲、產品管理系統三個專題，綜合運用前面各章節所學，達到學以致用的目標。同時介紹AI電腦視覺開發，讓初學者一探人工智慧應用程式開發的奧妙。  

具備快取感測之無鎖式雜湊表

為了解決資料型別的問題，作者鄭中勝 這樣論述：

雜湊表 (Hash Table) 是計算機科學中最為重要的資料結構之一，主要用於實作關聯式陣列、集合等抽象資料型別，為許多應用程式之根基。若能提昇雜湊表的效率，便能提高多數軟體的服務品質。本論文推出一種新的雜湊表實作，能在特定環境下大幅提升效能。透過將關注點拆分為快取記憶體、無鎖式的並行程式設計、雜湊表演算法，來逐一最佳化並解決各自的問題，最後將之整合為完整的函式庫實作。