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聖約翰科技大學 資訊與通訊系碩士班 范俊杰所指導 黃煜智的 I Phone 快速維修及資料救援之研究 (2021),提出資料救援關鍵因素是什麼,來自於行動載具攜帶裝置、I Phone 手機、軟硬體故障修復、主電路維修、功能電路維修。

而第二篇論文國立臺北科技大學 工業工程與管理系 范書愷所指導 陳宗煌的 使用長短期記憶針對儲存設備剩餘使用壽命之研究 (2018),提出因為有 大數據、硬碟使用可靠度、剩餘可用壽命、隨機森林、長短期記憶的重點而找出了 資料救援的解答。

最後網站硬碟故障資料救援報價3萬8 引爆網友熱議! - PCDIY!則補充:網友提到,這裡面有女兒0.5~1歲的珍貴照片、影片,在詢問到各家硬碟資料救援業者的報價之後,不知道怎麼做比較好,所以才PO文問問大家的意見。

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了資料救援,大家也想知道這些:

突破困境!企業開源虛擬化管理平台:使用Proxmox Virtual Environment(iThome鐵人賽系列書)

為了解決資料救援的問題,作者鄭郁霖(JasonCheng) 這樣論述:

  第一本完整介紹Proxmox VE企業應用的本土實戰指南   以企業級虛擬化管理平台為主要核心,詳述Proxmox VE解決方案的各項好用功能!     本書是作者將累積近十年Proxmox VE實務經驗的成果轉化,把自身在企業導入應用的心得,以及協助客戶建置虛擬化管理系統的案例編寫成冊,並搭配大量詳細步驟的圖文教學,可提供有興趣採用其他虛擬化管理平台產品的使用者入門,是學習Proxmox VE的最佳指南。     ✪從下載安裝映像檔、製作安裝隨身碟,到Proxmox VE虛擬化平台安裝完成的一切前置準備作業,皆有搭配實際操作畫面來帶領使用者學習。    

 ✪展示不同作業系統的客體安裝方式,包括KVM虛擬機器安裝系統、VritIO驅動程式安裝,以及LXC容器快速部署上線服務的各種方式。     ✪採用Proxmox VE打造多節點叢集架構,並結合線上遷移、高可用性機制,實現全自動化的服務容錯能力。     ✪除了教學如何使用內建備份與還原作業、介紹排程備份的設定細節,還同時搭配使用功能完整的Proxmox BS備份伺服器,讓備份資料的保存能力達到極致。     ✪本書提供平台基本使用教學,並另外整理作者常用的實用作法,協助讀者將Proxmox VE環境變得更加好用,以及災難復原時的快速救援技巧。   好評推薦

    「在此極力向大家推薦這本書,作為企業爭取資訊自由、軟體自由等真正長遠利益的起步。」──中華民國軟體自由協會理事長 | 翁佳驥     「本書有讓人容易學會的詳盡教學文章,滿載各種實戰經驗的進階技巧,就像讓MIS人員吃下了十年功力傳承的大補丸!」──雷神講堂 | Ray Tracy     「本書是依據作者實際部署操作以及多年維運經驗的總合,其簡單易懂的敘述,絕對是PVE入門者的聖經。──AtGames Cloud Infrastructure Director | Chris Hsiang   本書特色     ✪從零開始入門:搭配實際操作畫面帶領使用

者學習。   ✪安裝客體機器:展示不同作業系統的客體安裝方式。   ✪打造叢集架構:實現全自動化的服務容錯能力。   ✪完整備份方案:讓備份資料的保存能力達到極致。   ✪進階實用技巧:整理常用的進階實用作法。

資料救援進入發燒排行的影片

|本集由Seagate希捷科技贊助播出|
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(感謝Chun Ho Lam協助更新)

I Phone 快速維修及資料救援之研究

為了解決資料救援的問題,作者黃煜智 這樣論述:

在這個資訊爆炸的時代,行動載具攜帶裝置已成為人們不可或缺的生活必需品,但是常常遇到行動載具突然的損毁或是人為因素的損壞而導致內部的資料無法取出,造成生活極大的不便,若將手機送回原廠維修但因原廠的維修流程是無法將手機內部的資料作為保存,所以本論文主要探討如何快速維修 I Phone 手機及如何將手機資料不被消除的狀況為前提,將手機的資料取出。經過一連串的手機修復檢驗及測試,我們研究及彙整出 I Phone手機快速維修及資料救援技巧,我們將此研究結果,整理出智慧型手機的基礎知識、基本維修準則、軟硬體故障修復技巧、主電路維修技能、功能電路維修技能及功能部件的檢測代換等技術,這些技術將對手機維修人員

提供一項很好的維修準則。

使用長短期記憶針對儲存設備剩餘使用壽命之研究

為了解決資料救援的問題,作者陳宗煌 這樣論述:

近年來,資料儲存設備的技術不斷進步,而人們所要求的產品規格也隨之提升,不僅有新型的固態硬碟問世,傳統硬碟的儲存容量也大幅增加,然而隨著越來越多的資料儲存在同一顆硬碟,不論是企業或是個人對於硬碟的使用可靠度要求也日益增加。由於資料遺失往往會造成巨大的損失,現今亦有許多企業提供硬碟資料救援服務聞名,但若能及早預測硬碟剩餘可用壽命,則可有效避免硬碟故障帶來的巨大損失。本研究將針對硬碟之每日收集資料進行分析,採用隨機森林進行無時間特徵下的預測以及參數選擇,並使用長短期記憶提取時間特徵建立模型,模型目的為有效區分硬碟損壞風險,再將有損壞風險的硬碟透過預測模型計算剩餘可用壽命。