Windows 11 目前 不支援該處理的問題，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

從Docker動手邁入全新DevOps時代：最完整Kubernetes全書

為了解決Windows 11 目前 不支援該處理的問題，作者龔正,吳治輝,閆健勇 這樣論述：

全方位Kubernetes權威指南 多年累積精華內容，涵蓋最新特性、應用 　　Kubernetes是由Google開源的容器集群管理系統，為容器化應用提供了資源調度、部署運行、服務發現、擴縮容等一系列功能。Kubernetes也是將「一切以服務（Service）為中心，一切圍繞服務運轉」作為指導思想的創新型產品，它的功能和架構設計自始至終地遵循了這一指導思想。構建在Kubernetes上的系統不僅可以獨立運行在物理機、虛擬機集群或者企業私有雲上，也可以被託管在公有雲上。 　　本書總計12章，分別講解Kubernetes的基本概念、實踐指南、核心原理、開發指南、網路與儲存、運行維護指南、新

特性演進等內容，在生產環境中可能出現的問題，舉出了大量典型案例，比如安全設定方案、網路方案、共用儲存方案、高可用方案及Trouble Shooting技巧等，具有很強的實戰指導意義。 　　本書的內容也隨著Kubernetes的版本更新不斷完善，目前涵蓋了Kubernetes從1.0到1.19版本的主要特性，努力為Kubernetes使用者提供全方位的Kubernetes技術指南。 　　【適合讀者群】 　　本書目標讀者範圍很廣，有些大專院校也採用了本書作為參考教材。 　　考慮到Kubernetes的技術定位，以下讀者適合購買和閱讀本書： 　　．資深IT從業者 　　．研發部門主管 　　．架構師

（語言不限） 　　．研發工程師（經驗不限） 　　．運行維護工程師（經驗不限） 　　．軟體QA和測試工程師（兩年以上經驗） 　　．以技術為主的售前工作人員（兩年以上經驗） 專業推薦 　　中國移動資訊技術中心研發創新中心（平台能力共用中心）副總經理 張春

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應用實價登錄與機器學習演算法建立房價預測模型

為了解決Windows 11 目前 不支援該處理的問題，作者盧炳男 這樣論述：

以往對於房價研究多採傳統統計方法，且鑑於目前國內尚無研究應用叢集整合(cluster ensemble)技術於房價預測上，本研究分別藉由單一分群演算法及叢集整合確定分群結果，使得龐大資料能分成幾個相似的房屋物件群，並比較叢集整合技術及單一分群演算法之分群結果所建立的房價預測模型之預測誤差情形，及瞭解叢集整合結合移動視窗之預測能力，期建構出有效的房價預測模型，此係本研究不同於以往相關房價研究之處。爰此，本研究以四項實驗，分別將單一分群演算法、叢集整合及移動視窗，運用線性回歸、隨機森林、支援向量回歸及遞迴神經網路RNN等演算法建立房價預測模型，並評估其預測能力。經實驗結果，發現隨機森林演算法可謂

誤差較小的模型，又經過叢集整合技術決定最終之分群結果，較未經過該技術的單一演算法分群結果之房價預測為準確；並發現若以季為資料周期，能得到較小的誤差；且叢集整合技術結合移動視窗，較未結合移動視窗之房價預測為準確。綜上可知，若使用叢集整合技術決定最終之分群結果，將相似特性的房屋物件放在同一族群內，再結合移動視窗以季為資料周期，並搭配隨機森林演算法建立房價預測模型，能得到較小的誤差，可有效提高準確率，其房價模型預測能力相對較好。

超圖解伺服器的架構與運用：硬體架構x軟體運用，輕鬆理解數位時代的必備知識

為了解決Windows 11 目前 不支援該處理的問題，作者西村泰洋 這樣論述：

　　▶明白伺服器的功用，了解伺服器就是了解系統！ 　　▶得以理解AI、IoT、大數據、RPA的關聯性！ 　　▶充分解說實際情形或突發狀況，以應對最新趨勢！ 　　▶詳細解說商務人士所必備的知識！   　　伺服器是系統的中樞司令塔 　　了解伺服器就等於了解系統   　　我們的社會由各式各樣的系統支撐著。 　　雖然系統和資訊科技逐漸變得複雜且多樣化， 　　但應該有不少人會想要在短時間內理解這方面的概況。 　　其實，世上大多數系統都是用伺服器當骨幹建構而成的。 　　可把伺服器想成是一個進入系統或資訊科技世界的入口，這樣應該比較容易了解。   　

　◎伺服器的3種應用形態 　　1.響應用戶端提出的要求並予以實行的形態 　　伺服器被動因應下游電腦（如連接伺服器的用戶端電腦）的要求執行處理程序。 　　如：檔案伺服器、列印伺服器、郵件或網站伺服器等   　　2.由伺服器本身主動發起處理程序的形態 　　伺服器主動針對下游電腦或設備執行處理程序。 　　如：運轉監測伺服器、RPA伺服器、BPM系統伺服器等   　　3.有效運用高效能的形態 　　伺服器本身就是一種高性能的硬體，因此它會活用這項特長來執行處理程序。 　　如：AI伺服器、大數據伺服器   　　本書從硬體到傳輸／接收電子郵件和Intern

et通信機制、 　　客戶端、虛擬化、操作／管理和故障排除。 　　以圖解方式讓您綜觀系統中不可或缺的伺服器全貌， 　　還能通盤理解伺服器的作用和處理方法。 　　除了可以依序閱讀獲得系統知識外， 　　也可以針對自己感興趣的主題或關鍵詞，並根據問題查閱。 　　 　　讓您不只是接受零碎的知識，更能融會貫通伺服器的作用與操作方式， 　　從零開始掌握伺服器的知識。

分析系統記錄檔的神經網路為基礎之鑑識系統

為了解決Windows 11 目前 不支援該處理的問題，作者徐根弘 這樣論述：

數位鑑識，又稱作電腦與網路鑑識，是在網路犯罪後，藉由一連串嚴謹的步驟來蒐集並分析數位證據，最後從中找到網路罪犯的犯罪手法與目的。面對攻擊手法日益多元的資安事件，企業與組織對於數位鑑識的需求逐漸增加。然而數位鑑識是一門需要專家經驗且耗費大量時間分析的學問。目前數位鑑識面臨的困難在於數位證據的資料量過大，而現有的研究與數位鑑識軟體較多著重在證據蒐集的便利性與簡化鑑識工具使用與選擇，蒐集回來龐大的資料使鑑識人員無法有效地分析全部的數位證據，增加了數位鑑識的困難，因此如何迅速且正確的蒐集與分析受害電腦的數位證據為數位鑑識所面臨的挑戰。本研究依照鑑識流程的核心準則，開發一套自動化鑑識分析系統，蒐集Sy

smon事件紀錄與Windows事件紀錄，從Sysmon事件紀錄解析出系統中的處理程序、檔案系統、登錄檔、網路連線，利用神經網路分析，分類出記錄檔中惡意軟體產生的事件，並搭配Security事件紀錄找出可能為異常的系統事件，協助鑑識人員初步判別出記錄檔中惡意的活動。最後藉由大量良性軟體與惡意軟體的實驗、與商用鑑識軟體的成效比較以及與專業鑑識報告的比較，證實本研究的系統可準確地協助鑑識人員進行鑑識與分析。