cpu溫度的問題，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

Raspberry Pi物聯網應用(Python)(附範例光碟)

為了解決cpu溫度的問題，作者王玉樹  這樣論述：

　　本書第一至三章為Tkinter的介紹及應用，第一章為Tkinter基本元件的使用介紹，第二、三章則為感測器或聯網裝置的圖形介面程式設計。第四章以App Inventor製作APP來控制樹莓派連接的感測器。第五、六章則為物聯網與IFTTT服務平台應用。第七章介紹物聯網與ThinkSpeak服務平台應用。第八章為MQTT Broker與Client的安裝與應用。 　　書中實驗均經過Pi4B實體驗證，讀者可按照硬體連線圖接線，並依書中範例程式撰寫Python，藉以體驗樹莓派的強大功能與物聯網的便利，並能以此為基礎，設計功能更強大的物聯網應用系統。本書適用於私立大學、科大的電

子、電機、資工及電通系『物聯網應用實務(使用樹莓派)』課程使用。 本書特色 　　1.選用樹莓派最佳開發語言Python，操作簡單易上手。 　　2.實驗均經過Pi4B實體驗證，按照硬體連線圖接線，並用範例程式撰寫Python，以此為基礎，設計更強大的物聯網應用系統。 　　3.本書附錄詳細列出各個實驗之選購通路及網頁，材料選購無煩惱。

cpu溫度進入發燒排行的影片

無風扇電腦機箱散熱孔對散熱性能的影響

為了解決cpu溫度的問題，作者張殷豪 這樣論述：

當代科技快速且蓬勃發展，近年電子產品重視運轉時噪音問題，為解決噪音進而取消風扇式散熱器，因此電腦系統散熱方式由強制對流變成自然對流，對散熱是一大挑戰。本研究以迷你電腦為研究對象，探討不同使用模式、機箱散熱孔的開口配置與散熱鰭片的方向等影響因子，對電腦主機散熱績效的影響。實驗結果得知，在整機開口率相同條件下，壁掛模式散熱績效普遍優於桌面模式；且在壁掛模式時，散熱器鰭片方向垂直於機箱之前側面散熱較佳，無論壁掛或平放模式皆以機箱前側面、上方面之雙面開口配置散熱最佳。桌面模式時，在機箱之上方面無開口情況，增加電腦整機開口率從5.4%增加至7.0%，單面開口配置CPU溫度約改善6.0%、雙面開口配置C

PU溫度約改善7.3%、三面開口配置CPU溫度約改善4.1%，CPU溫度依然90度以上。而增加電腦機箱高度從原54mm加至70mm，單面開口配置CPU溫度約改善19.8%、雙面開口配置CPU溫度約改善16.0%、三面開口配置CPU溫度約改善27.3%，無論單面、雙面與三面開口配置CPU溫度均可改善10度以上。因此，欲提升電腦主機散熱績效，增加機箱高度方式，優於增加開口率方式。

Raspberry Pi最佳入門與應用(Python)(第三版)(附範例光碟)

為了解決cpu溫度的問題，作者王玉樹  這樣論述：

　　本書分為基礎篇及實作篇，共十個章節。基礎篇著重於樹莓派的介紹、基本安裝以及Python基本語法；實作篇則著重於Python GPIO程式設計，全書收錄40個實驗，所有程式皆有逐行解說，並經Pi 3B開發板驗證，您可按照書內實體接線圖及範例撰寫操作Python程式，循序漸進的實驗安排可使您體驗到樹莓派的強大功能，並以此為基礎，設計功能更強大的嵌入式系統。   本書特色   　　1.樹莓派安裝、設定及Python程式教學與程式設計一氣呵成。 　　2.樹莓派中文系統安裝教學，建構中文使用環境。 　　3.輕鬆學習常用Linux作業系統指令。 　　4.選用樹莓派最佳開發語言Python，操作簡單

易學易懂。 　　5.濃縮的Python程式教學，縮短學習時間，以最快時間上手Python程式設計。 　　6.本書附錄詳列實驗材料之選購通路及網頁，材料選購無煩惱。 　　7.循序漸進的實驗安排，由基礎的樹莓派GPIO程式設計入門開始，再進階至GPIO結合網路運用，最後則是GPIO多媒體應用設計，替優質的物聯網前端應用學習打下良好的基礎。 　　8.全書收錄40個實驗，所有程式均逐行解說，並經Pi 3B開發板驗證，Maker及專題製作必備。

低成本人臉辨識系統之 研發

為了解決cpu溫度的問題，作者周偉翰 這樣論述：

近年來，以單晶片技術為基礎的單板電腦，以及擁有更多功能的人臉辨識系統應用蓬勃發展， 本文主旨是在 嘗試使用 第四 代的 樹莓派 ，結合 以 Viola提出的定位演算法為主 由 Haar-like函數展開式係數 並結合 AdaBoost弱分類器進行 人臉辨識系統 的演算 ，並且 以第三代樹莓派來 比較其 硬體之 性能提升，以及學習圖像資料的耗時 性 ，最後以已商業化之系統做 價格 的 比較 。測試結果發現，硬體使用率 的部分， 當 第三代樹莓派 從執行到正在辨識時，CPU使用率位於 98%~100%之後開始卡頓，並且出現錯誤視窗 ，第四代樹莓派則是在 70%~ 顯示正常，第三與第四代樹莓派在學

習圖像耗時性的部分，將會以 1920x1080以及 1280x960兩種解析度以各 10組照片做相關的時間比較，測試結果為，在 1280x960以第一組來看，第三 &四代樹莓派耗時分別為 2.5秒以及0.5秒，相差了近 5倍速度，在 1920x1080的部分以第一組來看耗時分別為 10秒以及 1.6秒，相差近 7倍，因此，當設備 需要高解析度環境時， 升級到 使用 第四代 樹莓派 的人臉辨識系統上在時間上是優於第三代的 。 從實驗 平均 數據來看， 第四代的處理速度快第三代將近 7倍左右， 因此 第四代對於人臉辨識是很有開發潛力的 在成本的部分 第 3&4代 樹莓派加上 其他零件 的售價 是

低於 2000元， 硬體成本 相對於已商業化的商品來說，比如說 考勤 系統、 人臉辨識感應式門鎖，商用人臉監視系統，是非常有優勢的 。