驅動程式開發的問題，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

絕對硬派：Windows核心首度公開C++解析

為了解決驅動程式開發的問題，作者譚文,陳銘霖 這樣論述：

　　本書作者使用了WDK作為驅動程式的開發，在重要部分，更使用了神級的組合語言進行修改編輯，久違的Windows核心剖析好書   　　◎ 用最強大的C++、組合語言，充分解析32位元及64位元 　　◎ 從Windows XP、Windows Vista、Windows 7到最新的Windows 10，處理程序大公開 　　◎ 徹底解決對Windows一知半解的尷尬局面，一探封閉系統Windows核心的究竟   　　適合讀者群 　　電腦軟體安全從業者，有C 語言基礎且有興趣了解 Windows 核心、希望從事 Windows 核心開發、或對電腦安全感興趣的讀者。

  專家推薦   　　本書是作者多年實作經驗的精華之作，深入淺出的揭開現代OS核心的神秘面紗，是每一位安全技術實作者的良器。~~ 數篷科技CTO 楊一飛   　　本書系統地介紹Windows系統程式設計機制，內容豐富、簡單易懂，想學習Windows核心程式設計，有這一本足矣。~~十五派信息安全教育創始人 任曉琿   　　本書作者以雄厚的技術實力和多年程式設計經驗，系統地介紹Windows核心程式設計的方方面面。本書適合入門與進階Windows和新開發的讀者閱讀。~~騰訊安全部總監、安全應急響應中心(TSRC)負責人 胡珀 (lake2)    　　這是一本

有關Windows驅動開發的寶典，內容全面、詳實。書中介紹的方法和技巧實用性強，有很高的參考和學習價值。~~騰訊防毒實驗室負責人 馬勁松   　　Windows平台的核心安全在未來很長一段時間仍會是軟體安全界重要的技術領域之一，本書全新的技術內容會讓你受益匪淺。~~《Android 軟體安全權威指南》作者 豐生強   　　本書內容豐富、主題清晰，作者有著豐富的驅動開發經驗，會助您快速進階Windows核心程式設計開發。~~GeekPwn評委、滴滴美國研究院資深專家工程師 王宇   　　本書不僅可以學習Windows核心開發的理論知識，還有很多實際案例，可以很好地提高閱讀

者的動手能力，並累積程式設計經驗。~~永安在線 CTO 鄧欣   　　作者分享了Windows主機安全面向的開發技巧，讀者只要認真閱讀並動手實作，一定會收穫滿滿。~~PC Hunter作者 linxer

驅動程式開發進入發燒排行的影片

基於開源監控系統之通訊模組開發與效能評估

為了解決驅動程式開發的問題，作者王柏偉 這樣論述：

自20世紀末，通訊技術迅速發展，因應不同的應用場域，開發不同功能的通訊協定。為有效管理、監視與控制現場各種不同通訊協定的設備，設備與資料採集與監控系統（Supervisory Control and Data Acquisition, SCADA）扮演相當重要的角色。SCADA監控系統的主要功能為整合各式不同通訊協定的設備，提供即時的數據採集及控制功能。藉由監控系統的資料採集與集中式監控，不同通訊協定的設備得以進行整合。由於計算機網路（Computer Network）的快速發展，透過網路得以進行高速的資料採集，其架構也更為彈性。REST （Representational State Tr

ansfer）通訊風格並未特別限制封包的格式，使其在資料傳輸上具備高度彈性，資料內容可以多元，但也造成資料解析的問題。本論文基於開源的SCADA監控系統「OpenMUC」上進行研發，包括開發可解析任意JSON（JavaScript Object Notation）格式的REST驅動程式以及可以進行MQTT（Message Queuing Telemetry Transport）訂閱的MQTT應用程式，使OpenMUC通訊的功能更加完善。為驗證與分析兩者之效能，本論文針對REST驅動程式與MQTT應用程式進行資料傳送的相關測試與探討。

動手做深度強化學習

為了解決驅動程式開發的問題，作者MaximLapan 這樣論述：

　　實作現代強化學習方法：深度Q網路、值迭代、策略梯度、TRPO、AlphaGo Zero… 　　強化學習（RL）的最新發展，結合使用深度學習（DL），在訓練代理人「像人類一樣地」解決複雜問題這方面，取得了前所未有的進步。Google團隊利用演算法來玩知名的Atari街機遊戲，並擊敗了它們，這可以說是讓RL領域發光發熱的重要推手，而世界各地的研究人員正馬不停蹄地研發各種新的想法。 　　《動手做深度強化學習》綜合性地介紹了最新的DL工具與它們的限制。讀者將評估包括交叉熵和策略梯度等方法，再把它們應用於真實的環境之中。本書使用Atari虛擬遊戲和一般家庭常玩的Connect4遊戲作為範例。

除了介紹RL的基礎知識之外，作者亦詳述如何製作智慧型學習代理人等專業知識，讓讀者在面對一系列艱鉅的真實世界挑戰時，能游刃有餘。本書也會說明如何在網格世界（grid world）環境中實作Q學習、如何讓代理人學會買賣和交易股票，並學習聊天機器人是如何使用自然語言模型與人類對話的。 　　在這本書中，你將學到： 　　・ 了解結合了RL的DL內容，並實作複雜的DL模型 　　・ 學習RL的基礎：馬可夫決策過程 　　・ 評估RL方法，包括交叉熵、DQN、Actor-Critic、TRPO、PPO、DDPG、D4PG…等等 　　・ 了解如何在各種環境中處理離散行動空間和連續行動空間　 　　・ 使用值迭代法

來擊敗Atari街機遊戲　 　　・ 建立屬於自己的OpenAI Gym環境，來訓練股票交易代理人 　　・ 使用AlphaGo Zero演算法，教你的代理人玩Connect4 　　・ 探索最新的深度RL研究主題，包括AI驅動的聊天機器人等等 　　下載範例程式檔案： 　　本書的程式碼是由 GitHub 託管，可以在如下網址找到：github.com/PacktPublishing/Deep-Reinforcement-Learning-Hands-On。 　　下載本書的彩色圖片： 　　我們還提供您一個PDF檔案，其中包含本書使用的彩色螢幕截圖／彩色圖表，可以在此下載：static.packt-

cdn.com/downloads/DeepReinforcementLearningHandsOn_ColorImages.pdf。  

探討不同同儕分組方式搭配數位教材應用於操作型課程學習成效及學習動機之影響

為了解決驅動程式開發的問題，作者沈育莉 這樣論述：

操作型課程為大專院校近年來越來越重視的實作類課程，軟體的使用為學生與職場連接的一大要素，然而此類課程中複雜的操作動作造成了教師示範、學生學習上的困難。科技融入教學的方式能幫助教師解決操作示範上的問題，卻無法提供學生及時回饋的機制，故本研究結合影片融入教學及同儕學習的方式提供學生即時互動與操作示範，以不同的同儕分組方式進行，探討不同分組方式對學生學習成效、學習動機、同儕互動之影響。 本研究之研究對象設定為北部某大學之學生共78人，男生26人，女生42人，年齡範圍介於18至25之間，取樣方式將採取立意取樣，分組方式為同質分組及異質分組，兩種分組的學生人數分別為同質組女生19人男生11人；異

質組女生28人男生20人。研究工具為學習動機量表、訪談大綱、同儕互動問卷、觀課記錄表。本研究的結論為：一、 同質組學生與異質組學生於任務一之學習成效有顯著差異，可能原因為同質組學生程度相似易開啟話題造成表現成果較好。二、 兩組學生在個別的注意力、信心度、滿意度三個面向，後測皆高於前測有顯著差異，可能原因為，同儕學習有助於學生提高此三面向之學習動機。三、 兩組學生動機在經單因子變異數分析，在整體及各面向間皆無顯著差異，推測對於兩組學生間，分組的方式差異對於學習動機上影響不大。四、 根據質性研究發現，中高成就學生傾向於由教師分組，認為自由選組的方式易造成熟識的同學依賴性過高的問題，而低成就

學生傾向於自由選組，認為與熟識的同學而言比較敢詢問。