開啟硬體虛擬化功能的問題，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

國營事業「搶分系列」【電腦常識(電子計算機概論)】(篇章結構完整‧題庫內容超豐富‧收錄十多年數十回考古題)(11版)

為了解決開啟硬體虛擬化功能的問題，作者陳啟豐,倉持修 這樣論述：

　　☆國營事業一本兼用☆ 　　☆最新試題完整精解☆ 　　☆內容紮實考點盡顯☆ 　　【本書架構】 　　Part 1：內容整理，針對電腦常識（電子計算機概論）重點餒容做說明，帶領讀者洞悉命題重點。 　　Part 2：模擬試題及解析，設計3回模擬試題供考生大量練習之用。 　　Part 3：中油、台糖等相關考試歷屆試題解析，大量收錄國營事業考試相關試題共23回，供考生參考之用。 　　Part 4：自來水公司歷屆試題解析，收錄多年自來水試題，考生可藉此觀摩參考。 　　Part 5：全真模擬試題演練，特設計2回全真模擬試題，供考生考前深化實力。 　　【學習心得】 　　1.建議熟讀本

書內容，最好能搭配原文書，將相關的公式與原理重新閱讀過。最好能搭配學校所用的教科書一起閱讀，以達事半功倍之效。 　　2.原理與公式都熟習後，一定要自己動筆練習，一開始盡量先練習典型而且解答詳實的題目，切記！解析只用讀的而不動筆，一定無法發現自己盲點所在。 　　3.必須要實際熟悉一些文書軟體和微軟作業系統的操作，如WORD、EXCEL等等，依照考古題所示會有這類型題目，所以除了本書所提供一些文書軟體常用的操作外，最好能再多多記憶其它操作與圖式表達的含義，建議最好能實際開啟常用的文書軟體實際操作，會比單一背誦來的快速與印象深刻。 　　4.歷屆試題之熟悉：歷屆試題的熟悉是非常重要的，不同的考試

，命題委員會有不同的偏好。勤做相關考古題，除了可以看出命題趨勢，更可了解命題委員對題型之偏好，例如考題為測驗題共四十題，不可能每題都是需要花時間之思考題，必定會搭配一些能快速回答之觀念題或記憶題。因此，歷屆試題可方便考生評估在考場作答時之時間分配，更可搭配真實的考試時間做計時，評估出更有效率的臨場解題策略。 　　5.解題過程中，最重要的就是檢視自己對此科目內容了解的程度，提早面對自己的弱點來加強，如此一來一定比臨場出錯好得多，更可降低因為臨場緊張或其它種種因素而造成之失誤。 　　6.考試除了自身的實力加強，最好也能相約實力相當、志同好友編組讀書會，對於難懂的觀念，或是難解的試題，可由互相討

論的方式解決，如此教學互長，必然有所裨益。當仍有問題無法解決，建議詢問學有專精的老師或是先進。 　　【購買本書重要須知】 　　凡購買本書者，請於購買當下或購買後，將本書快速瀏覽一遍，若發現本書有錯頁、空白、污損等情事發生，請於最短時日內向本社退換書，以免影響您學習之權益與上榜可能之機會！ 　　試閱內容為電子書版本，紙本書籍為單色印刷。 本書特色 　　依照考試命題方向，建立全真模擬試題，增加演練機會。較難試題附有解析，協助讀者掌握考試重點。 　　完整收錄中油僱員、自來水評價人員及台糖工員近年相關試題，使讀者全盤掌握考試趨勢。

圖解TensorFlow 2初學篇：實作tf.keras + Colab雲端、深度學習、人工智慧、影像辨識

為了解決開啟硬體虛擬化功能的問題，作者林大貴 這樣論述：

　　TensorFlow 2是最受歡迎的「人工智慧與深度學習」平台，學會了TensorFlow 2，對於你的現有工作提升與未來轉職都有很大的幫助，然而多數人在學習過程中卻遇到了很多困難，而本書能解決學習TensorFlow 2的障礙。 　　✪漸進式系統化學習TensorFlow 2 　　本書是《圖解TensorFlow 2》系列叢書的第一本初學篇，本系列叢書主要是幫助初學者解決進入此領域的障礙，循序漸進有系統地學習「TensorFlow 2與人工智慧、深度學習」，本系列叢書詳細說明於本書序言。 　　✪圖解輕鬆理解深度學習與人工智慧 　　很多讀者都是在百忙之中抽空學習，本

書以很多的「圖解」來解說深度學習原理與程式系統的架構圖。由於「一張圖勝過千言萬語」，比起文字的說明，「圖解」更可讓原理易懂且印象深刻。 　　✪Step by Step實作快速上手 　　你只需要有Python基礎，依照本書範例程式碼Step by Step的詳細解說，便可讓你快速學會實作不同的深度學習模型。 　　✪節省訓練模型的時間與金錢 　　本書介紹Google Colab，只需要有Google帳號與瀏覽器，就能夠免費使用GPU訓練模型，加快訓練速度十多倍以上，可節省你採購與安裝顯示卡的昂貴費用。 　　✪培養「深度學習模型」直覺式的理解 　　本書介紹玩TensorFlow Playgro

und理解深度學習的原理。透過實際示範，讓你眼見為憑（有圖有真相），例如：什麼是「神經元」？什麼是「過度擬合」（overfitting）？並了解如何設定超參數等。 　　✪學會TensorFlow 2的最新技術 　　本書介紹TensorFlow 2的高階API tf.keras建立多層感知器（MLP）與卷積神經網路（CNN） 模型，能簡化模型建立與訓練，還介紹三種建立模型的方式以及四種儲存模型方式。 　　✪學會影像辨識從原理到實作 　　本書介紹影像辨識原理，以視覺化顯示CNN模型每一層特徵圖，讓你理解卷積層與池化層如何提取特徵。多個範例程式實作了影像預處理、建立模型、訓練、測試模型、預測結果

、儲存模型。 　　✪學會訓練深度學習模型的實務經驗 　　本書教你使用DropOut、Regularization、BatchNormalization、EarlyStop、ImageDataAugment等方法，可有效降低overfitting與提高準確率。將Cifar CNN模型原本準確率69%大幅提高至90%。 本書特色 　　繼台灣人工智慧領域最暢銷著作《TensorFlow+Keras深度學習人工智慧實務應用》之後，大數據分析大師、暢銷名作家 林大貴最新力作《圖解TensorFlow 2初學篇：實作tf.keras + Colab雲端、深度學習、人工智慧、影像辨識》嶄新登場！解決學

習TensorFlow 2的障礙，輕鬆進入深度學習與人工智慧領域！ 　　✪漸進式系統化學習TensorFlow 2 　　✪圖解輕鬆理解深度學習與人工智慧 　　✪Step by Step實作快速上手 　　✪Colab節省訓練模型的時間與金錢 　　✪養成深度學習模型直覺式的理解 　　✪學會TensorFlow 2的最新技術 　　✪學會影像辨識模型從原理到實作 　　✪學會訓練深度學習模型的實務經驗

紮根理論應用於Covid-19疫情期間遠距教學之研究

為了解決開啟硬體虛擬化功能的問題，作者江惠軒 這樣論述：

本研究旨在探討新型冠狀病毒疫情下的遠距教學的樣貌，運用紮根理論的方法，探究影響大專院校推動遠距教學的因素。研究以深度訪談為基礎，根據資料各階段以開放性編碼、主軸編碼來推導建立理論模式雛形，最後以選擇性編碼方式說明各因素間之關係。研究結果發現，遠距教學平台的軟硬體環境優化是促成遠距教學流暢進行的必要因素；但除了教學平台的優化外，同時也需要調整原先的實體教學策略、輔助工具與適合線上的評量方式，以讓學生更能掌握學習重點。而原先實體課程最重視的互動關係，可以透過遠距教學平台的「舉手」、「開啟視訊」、「啟用麥克風」等功能來增加師生間對彼此的關注。在互動中配合分段式學習法，持續建立學習信心及動機，藉由任

務導向的方式，培養思考解決問題的能力。在遠距教學情境下，因為互動關系的減少而導致學生降低自主學習，所以在教學策略上必須加強誘發學生自主學習的動機，才能穩定實施長期遠距教學的策略。學習設備的配套規劃則需仰賴政府及學校通盤性的整合改善及解決，發展建構虛擬學習環境不僅可提供遠距教學不同技術與教學方法，亦可加強傳統教室的學習活動；畢竟實體課程對於學生而言，依舊是學習及社會化的過程中不可缺少的一部份，而如何調整適應遠距與實體教學的混合課程讓學習過程更臻完美是未來的轉型目標。