電腦操作系統的問題，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

高質量嵌入式LinuxC編程（第2版）

為了解決電腦操作系統的問題，作者梁庚，陳明，魏峰 這樣論述：

《高質量嵌入式Linux C編程（第2版）》從嵌入式開發角度出發，以Linux操作系統為開發平台，將隱藏在系統開發背後的關於C語言、電腦組成原理、電腦操作系統等方面的機制和知識娓娓道來，不僅讓讀者知其然，更讓讀者知其所以然。《高質量嵌入式Linux C編程（第2版）》揭開嵌入式LinuxC系統開發背後的「秘密」，並將這些知識融入編程實踐，從而幫助讀者寫出嵌入式LinuxC的高質量代碼。具體說來，《高質量嵌入式Linux C編程（第2版）》主要討論了包括嵌入式C語言高級編程、嵌入式Linux系統編程、多任務解決機制、網路編程、高性能伺服器設計等多個方面的內容。 《高質量

嵌入式Linux C編程（第2版）》既可作為大專院校相關專業師生的教學參考書，也可供電腦及其相關領域的工程技術人員查閱。對於普通電腦愛好者，《高質量嵌入式Linux C編程（第2版）》也不失為一本幫助掌握高質量嵌入式LinuxC系統開發的深入淺出的讀物。 梁庚，男，畢業於四川大學軟體工程專業，現為南京優奈特信息科技有限公司研發工程師，南京工業大學外聘講師，金陵科技學院外聘講師，主要從事嵌入式系統的研發工作。

電腦操作系統進入發燒排行的影片

應用ROS平台疊合深度攝影機及光達之SLAM

為了解決電腦操作系統的問題，作者林承諺 這樣論述：

隨著機器人的快速發展及復雜化，代碼復用性需求也越來越強烈，因此誕生了很多開源機器人系統，ROS（Robot Operating System）就是其中之一。ROS 是專為機器人軟件開發所設計出來的一套電腦操作系統架構。它是一個開源的元級操作系統（後操作系統），其中包括硬件抽象描述、底層驅動程序管理、共用功能的執行、程序間消息傳遞、程序發行包管理，它也提供一些工具和開源庫用於獲取、建立、編寫和執行多機融合的程序。由於機器人在自動化產業需求日益趨增，要能投入醫療及加工廠等不同應用場景，行動過程就必須仰賴環境空間進階感測搭配自身載具導航至定點、同時判斷被服務對象與機器人間的距離與環境空間限制，本論

文主要為完成一套基於 ROS 系統下運用 SLAM 技術獲取地圖資訊及定位系統，並且加入物件辨識人體骨架追蹤技術，此套系統主要分為 ZED2 深度攝影機與光達兩種傳感器，ZED2 主要提供 IMU、RGB 色彩資訊及地圖美化，光達則提供較精確定位的系統

大話計算器：計算器系統底層架構原理極限剖析（套裝共3冊）

為了解決電腦操作系統的問題，作者冬瓜哥 這樣論述：

本書共分為12章。第1章介紹數字電腦的設計思路，製作一個按鍵計算器，在這個過程中逐步理解數字電腦底層原理。第2章在第1章的基礎上，改造按鍵計算器，實現能夠按照編好的程序自動計算，並介紹對應的處理器內部架構概念。第3章介紹電子電腦的發展史，包括晶元製造等內容。第4章介紹流水線相關知識，包括流水線、分支預測、亂序執行、超標量等內容。第5章介紹電腦程序架構，理解單個、多個程序如何在處理器上編譯、鏈接並最終運行的過程。第6章介紹緩存以及多處理器並行執行系統的體系結構，包括互聯架構、緩存一致性架構的原理和實現。第7章介紹電腦I/O基本原理，包括PCIE、USB、SAS三大I/O體系。第8章介紹電腦是如何

處理聲音和圖像的，包括3D渲染和圖形加速原理架構和實現。第9章介紹大規模並行計算、超級電腦原理和架構，以及可編程邏輯器件（如FPGA等）的原理和架構。第10章介紹現代電腦操作系統基本原理和架構，包括內存管理、任務調度、中斷管理、時間管理等架構原理。第11章介紹現代電腦形態和生態體系，包括計算、網路、存儲方面的實際電腦產品和生態。第12章介紹機器學習和人工智慧底層原理和架構實現。 本書適合所有IT行業從業者閱讀，包括電腦（PC/伺服器/手機/嵌入式）軟硬體及雲計算/大數據/人工智慧等領域的研發、架構師、項目經理、產品經理、銷售、售前。本書也同樣適合廣大高中生科普之用，另外電腦相關專業本科生

、碩士生、博士生同樣可以從本書中獲取與課程教材截然不同的豐富營養。 冬瓜哥（張冬），現任某半導體公司系統架構師，喜鑽研，著有《大話存儲》系列圖書。 冬瓜哥（張冬），現任某半導體公司系統架構師，喜鑽研，著有《大話存儲》系列圖書。

發展基於深度學習之智慧自動撿球機

為了解決電腦操作系統的問題，作者黃芃銘 這樣論述：

本文研究基於深度學習設計並實現以樹莓派為作動車體、電腦為運算主體，整合神經網路、機器視覺、網路傳輸、車體運動等技術，開發出可以自動找球的智慧撿球車。該智慧撿球車與以往只有結合鏡頭的自走車不同的地方，是在於加入了網路傳輸及深度學習這兩種技術，利用智慧撿球車上的鏡頭所擷取到的影像，使用影像壓縮並編碼成Byte型式的影像訊息，透過無線網路的傳輸，從樹莓派傳送到負責運算的電腦主機，把接收到解碼成原來的影像，放入已經訓練好的深度學習模型，判斷出影像中是否有出現目標物，回傳作動訊息，讓智慧撿球車進行收球或找球的動作。