30TB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

可見光：微光現代詩社十屆合集

為了解決30TB的問題，作者 這樣論述：

　　本書為微光現代詩社第十屆之現代詩合集，作品篩錄了本社第一屆至第十屆的優良詩作，共計 55 首作品，並邀請淡江大學中文系黃文倩副教授以及創社社長洪崇德撰寫序文。希望將代表本社之作品集結成冊出版，以推廣給社會大眾，同時宣傳本社之理念，致力將現代詩落實於生活當中。   　　合集命名為《可見光》，是因為我們認為，光能湧入不可預測的邊界一如詩歌時常在隱密與邊緣處創造生命。本書歷經整整十年的時間，文本進而成形，時間與空間於此互相作用。明亮是無盡深淵的隱伏其中，遂由詩歌再現所有可見光束，以示對現實之抵抗。   　　此次的合集，也是微光現代詩社過去十年的回憶和成果，歷年來本社也出了不少人才，舉凡洪崇德

、曹馭博、曾貴麟和林佑霖等，希望能在書中記錄社員彼此的成長，並持續培育更多淡江詩派的詩人。

30TB進入發燒排行的影片

利用電腦資源使用率偵測勒索病毒

為了解決30TB的問題，作者石翔尹 這樣論述：

近年的台灣積體電路公司、台灣中油、鴻海集團等台灣重要的產業龍頭都已受到勒索病毒的危害，雖然造成的原因不盡相同，但是都對企業造成的影響甚鉅。例如：鴻海集團在2020年11月底，墨西哥廠區及威州廠區遭駭客勒索病毒「DoppelPaymer」攻擊，駭客竊取了約莫100GB儲存空間的機密檔案，並且刪除約莫20TB到30TB儲存空間的備份檔案，並且勒索1804枚比特幣。勒索病毒是一種特殊的惡意程式。首先，勒索病毒會對電腦上重要的形式引數或檔案進行加密或是限制作業系統存取權，在受害者電腦螢幕上顯示勒索訊息，知會受害者交付指定的贖金方能獲得解密金鑰，這也就是這類型的病毒被稱為「勒索病毒」的緣故。由於病毒在

進行檔案搜尋使用者檔案時會使用到額外的中央處理器、暫存記憶體、硬碟等硬體資源，經由及時監控的方的法發現不正常的硬體資源使用行為，就有可能及時發現勒索病毒的存在以避免受到勒索病毒所造成的損失。在本論文中我們將會利用電腦硬體資源使用狀況進行判斷，例如:當中央處理器(CPU)使用率有大幅震盪現象和硬碟讀寫有大幅變化就表示可能有勒索病毒正在執行。經實驗證明，透過這種方法確實可以偵測到所有勒索病毒；同時，目前對特徵未改變的勒索病毒也能有效地發現。

資料探勘與顧客分析─Modeler應用

為了解決30TB的問題，作者陳耀茂 這樣論述：

　　所謂「資料探勘」(Data Mining)是利用模型認知技術與統計的手法處理大數據，發現有意義的新模型及傾向的過程。IBM SPSS Modeler 是一款資料探勘與預測分析軟體，可以使用Microsoft 安裝程式(MSI) 在Windows 系統上完成安裝，最近也可以在雲端使用它。它擁有 30 多種基本的機器學習算法和自動建模方法，具有 R 語言可擴展性，可使用 Python 腳本。使用IBM SPSS Modeler軟體可以找出人們最頻繁討論的話題，或是企業可以了解消費者實際關心的問題。 　　資料探勘因為是透過各種資料分析技術，挖掘出顧客的消費行為模式與各項營運

作業之管理決策等，可說是知識管理之一大利器。例如，7-11超商就是充分運用資料探勘技術，不斷推出各種抓住顧客心房的行銷活動，以贏得更多顧客的心，並將店舖之經營作更完善的規劃管理，使其獲利並使績效能夠長期位居國內零售業之領先地位。   　　根據美國一項調查超過7萬名購物者的行銷研究，發現消費者在他們店中購物的行為有其一定的慣性，如果門市經營者或是行銷人員能夠善用「消費者行為」模式，將可有效改善經營品質。   　　書中也一併列舉IBM SPSS Modeler常用的分析方法供讀者參考。資料探勘的方法包括監督式學習、非監督式學習等。監督式學習包括：分類、估計、預測等；非監督式學習包括：集群、關聯規則

分析等。上述相關的分析方法，在第1篇中均有步驟式的介紹 ; 第2篇中舉出百貨業的資料案例，分析顧客的消費行為，利用IBM SPSS Modeler從RFM的角度探討消費者的特徵，以及如何向未購買者推銷商品，盼能藉由此例題能激起讀者對資料探勘的興趣。