Radix sort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

指標中藥材經典炮製成分與功效差異

為了解決Radix sort的問題，作者林南海 這樣論述：

中藥材要發揮到極致具有的功效首重炮製， 而炮製需依藥材屬性施予 各種能提升療效、降低毒性的炮製工程， 其最重要的炮製是使藥材改變其藥性。 　　工程包括炮製後「四氣五味的改變、藥性的升降浮沉異位、歸經的改變、降其毒性、糾其偏性、增加功效」；炮製技術能使藥材發生相應的改變，炮製得宜功效能事半功倍，不道地則無功，太過則損其藥性。 　　本書擇定指標常用中藥材60餘種，編撰其經典炮製的各種過程，剖析炮製後成分的改變，探究臨床應用上功效的差異性，讓消費者認識中藥材的奧妙，臨床中醫師依藥性得以正確用藥，中藥材經營業者能了解中藥材炮製的真諦。 　　作者系統性的編輯從藥材基原確定到認識性狀、組織鑑別，

說明藥材各種炮製工程的技術流程，最值得探究的是炮製後藥材各成分的增減改變，及臨床應用上功效的差異性。能使有興趣的讀者真正了解道地藥材炮製的由來，適合臨床中醫師探究藥材的奧祕，更能讓消費者了解道地中藥材炮製的工程，也幫助研究者了解天然的中藥材經炮製後功效的差異，提升鑽研成分的再現性，進而研發新療效、新藥用部位、新複方及新使用途徑等之新藥或植物藥的開發。 　　為使本書更具可讀性，其編輯方式深入淺出，內容極其豐富，堪稱兼具實用性與學術性的中藥炮製專書，值得中醫藥界與對中藥材有興趣之人士閱覽收藏，尤其中藥材經營業者更需擁有，於原產地採購時即可即時依藥材屬性施予各種炮製工程，以保持最優良的中藥材，讓中

藥房經營業者可依消費者所需，調配道地中藥材，以達到藥到病除的境界。  

Radix sort進入發燒排行的影片

針對大數據排序之分散式FPGA運算架構與資料壓縮技術之研究

為了解決Radix sort的問題，作者辛佾達 這樣論述：

資料庫分析被廣泛地使用於找出隱藏在數據洪流中的關鍵資料。在各種資料庫分析與應用之中，排序是非常重要的關鍵運算之一。對於當代的資料庫來說，不斷成長的資料會對即時且具有可擴張性的排序運算造成極大的挑戰。FPGA (Field Programmable Gate Array) 展現出高效能運算的排序能力。而資料壓縮技術被採用於排序完成的資料，透過探索相鄰數值的冗餘資訊，藉此進一步降低資料量。然而，FPGA的有限記憶體空間將導致額外的資料傳輸，成為排序操作的主要瓶頸。單一FPGA的獨立設計也會抑制擴充性，難以處理資料量日漸增加的新型應用程式。除此之外，先前針對排序資料的壓縮技術缺乏通用性，不足以支援

各種資料範圍的資料型態，因此，導致資料壓縮效率受到限制。本論文提出了基於FPGA的分散式排序加速器的設計，用於處理大數據。我們也引入Configurable Compressed Array (CCA)，用來處理各種資料型態和改善壓縮效率。實驗結果證實，與先前的FPGA設計相比，本論文所提出的設計提高了高達3.69倍的運算量。

The Regularized Fast Hartley Transform: Low-Complexity Parallel Computation of the Fht in One and Multiple Dimensions

為了解決Radix sort的問題，作者Jones, Keith John 這樣論述：

Most real-world spectrum analysis problems involve the computation of the real-data discrete Fourier transform (DFT), a unitary transform that maps elements N of the linear space of real-valued N-tuples, R, to elements of its complex-valued N counterpart, C, and when carried out in hardware it is

conventionally achieved via a real-from-complex strategy using a complex-data version of the fast Fourier transform (FFT), the generic name given to the class of fast algorithms used for the ef?cient computation of the DFT. Such algorithms are typically derived by explo- ing the property of symmetr

y, whether it exists just in the transform kernel or, in certain circumstances, in the input data and/or output data as well. In order to make effective use of a complex-data FFT, however, via the chosen real-from-complex N strategy, the input data to the DFT must ?rst be converted from elements of

R to N elements of C . The reason for choosing the computational domain of real-data problems such N N as this to be C, rather than R, is due in part to the fact that computing equ- ment manufacturers have invested so heavily in producing digital signal processing (DSP) devices built around the desi

gn of the complex-data fast multiplier and accumulator (MAC), an arithmetic unit ideally suited to the implementation of the complex-data radix-2 butter?y, the computational unit used by the familiar class of recursive radix-2 FFT algorithms.

為改善小規模MapReduce雲效能以預測中間資料量為基礎之行程數量動態調變策略

為了解決Radix sort的問題，作者黃國豪 這樣論述：

MapReduce雲在現今已經是常見的雲端計算平台。藉由許多遵循MapReduce設計規範的應用程式，MapReduce雲可以利用雲中的高計算能力來處理很多問題。但來源的輸入資料並不完全都一樣，且應用程式可能用不同的邏輯來處理這些輸入資料來產生中間資料。因此，就會造成中間資料分配不均在各台電腦上，而造成中間資料偏斜。當發生中間資料偏斜問題時，有些電腦是空閒，而另一些電腦可能是忙碌，進而造成整體效能嚴重下降。假設我們可以分配出較適合每台電腦的行程數來處理輸入資料與中間資料，就可以避免這些空閒電腦浪費資源。我們這篇論文提出一個以預測中間資料量為基礎之行程數量動態調變策略(Dynamic Task

Amount Adjustment Policy，縮寫DTAAP)來改善小規模MapReduce雲之效能。此外，我們也實驗常用的應用程式來實測DTAAP與其兩種對照系統來比較效能。