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C#程式設計從入門到專業(上)：完全剖析C#技術實務(第二版)

為了解決for迴圈累加的問題，作者彭建文 這樣論述：

　　以學習者視角出發所撰寫的完全自學教材 　　♔Visual Studio 2017/2019/2022以上版本適用 　　♔百分百可以完全自學的C#教材 　　♔按照「認識」、「學會」、「應用」、「求職」四階段編撰之C#學習教材 　　♔精心設計具生活經驗、實用化的學習範例 　　♔引導學習歷程：實戰範例→原理講解→參考資料→重點整理→分析與討論 　　♔所有範例、練習、習題皆為實戰題目，可以直接應用於職場、工作與專題製作   　　作者將C#程式設計的實務知識分為「基礎篇」、「進階篇」、「深入篇」等三個層級，上冊內容精心規劃了十個章節及六個附錄，主要教導Windows Form應用程式、判斷與選擇

、重複敘述、變數範圍、常用類別、陣列、常用控制項等基礎概念，以及自訂函式、列舉與結構、檔案處理等進階概念。除了可讓初學者快速入門C#程式設計，再搭配本書的精選範例以及清楚詳盡的步驟說明，將可逐步讓你邁向C#程式設計專業之路。   　　【讀完本書，您將學會】 　　♔認識與了解程式設計的邏輯思維 　　♔撰寫簡單C#程式 　　♔能使用C#自行完成課業習題與日常生活小程式 　　♔獨立完成專題 　　♔具備求職之C#基本能力   本書特色   　　♔一本書=自學+教學+參考資料（省去上網找不到資料的困難與大量時間） 　　♔疊加式之內容設計，可依據個人需求與時間多寡來學習不同難度的範例 　　♔每個範例皆為業

界實戰經驗所簡化之學習範例 　　♔全書以範例導引C#學習歷程 　　♔範例程式講解詳細，非常適合自學與課後自我練習

for迴圈累加進入發燒排行的影片

加速深度學習之卷積神經網路的VLSI設計與實現

為了解決for迴圈累加的問題，作者楊承祥 這樣論述：

由於現今的卷積神經網路(Convolutional Neural Network,CNN)裡，超過90%的運算來自卷積(Convolution)，故在卷積(Convolution)的硬體加速器的實現上其效率和性能，將影響整個CNN在inference時的執行速度。在Convolution裡包含了四種迴圈的乘法累加運算，在實現硬體時會產生設計出的電路面積過大，使得成本過高。而在先前的技術中採用有限的循環優化技術，例如Loop unrolling，Loop Tiling和Loop interchange，僅在加速器架構和數據流的一些調整。而該技術通過重新配置架構來優化整個系統的效率，包括加速器晶

片和DRAM，用於各種CNN的使用。 CNN在現代人工智慧系統中得到了廣泛的應用，但是也給底層硬體帶來了吞吐量和能源效率方面的挑戰。這是因為它的計算需要使用到大量的數據，而從On-chip和Off-chip創建重要的數據移動，這比計算更耗能。因此，將不同的CNN的數據移動成本最小化是高吞吐量和高能效的關鍵。而本文將研究如何優化卷積運算的數據移動，將實現出可以有效地的硬體加速方案，並有效地管理數據流(Data Flow)，因為若沒有在硬體設計前完成對Convolution數據流的優化，最終的硬體加速器會很難有效的利用數據並管理移動據，而所提出的CNN加速方案和架構將通過實施LeNet來進行的En

d to End 的推斷來進行演示，同時最佳化Data Reuse以此來提高性能。對於此架構CNN的整體吞吐量分別在7.4 GOPS。

C#程式設計從入門到專業(上)：完全剖析C#技術實務

為了解決for迴圈累加的問題，作者彭建文 這樣論述：

以學習者視角出發所撰寫的完全自學教材   　　♔Visual Studio 2017/2019以上版本適用 　　♔百分百可以完全自學的C#教材 　　♔按照「認識」、「學會」、「應用」、「求職」四階段編撰之C#學習教材 　　♔精心設計之學習範例：生活經驗、實用化之範例 　　♔引導學習歷程：實戰範例→原理講解→參考資料→重點整理→分析與討論 　　♔所有範例、練習、習題皆為實戰題目，可以直接應用於職場、工作與專題製作   　　作者將C#程式設計的實務知識分為「基礎篇」、「進階篇」、「深入篇」等三個層級，本書內容精心規劃了十個章節及五個附錄，主要教導Windows Form應用程式、判斷與選擇、重

複敘述、變數範圍、常用類別、陣列、常用控制項等基礎概念，以及自訂函式、列舉與結構、檔案處理等進階概念。除了可讓初學者快速入門C#程式設計，再搭配本書的精選範例以及清楚詳盡的步驟說明，將可逐步讓你邁向C#程式設計專業之路。   　　【讀完本書，您將學會】 　　♔認識與了解程式設計的邏輯思維 　　♔撰寫簡單C#程式 　　♔能使用C#自行完成課業習題與日常生活小程式 　　♔獨立完成專題 　　♔具備求職之C#基本能力   本書特色   　　♔一本書=自學+教學+參考資料（省去上網找不到資料的困難與大量時間） 　　♔疊加式之內容設計，可依據個人的需求與時間多寡學習不同難度的範例 　　♔每個範例皆為業界實

戰經驗所簡化之學習範例 　　♔全書以範例導引C#學習歷程 　　♔範例程式講解詳細，非常適合自學與課後自我練習

閃頻疊紋法應用於晶圓翹曲量測之開發

為了解決for迴圈累加的問題，作者張耀中 這樣論述：

本研究提出一套創新的閃頻式晶圓翹曲量測技術，用以即時偵測有機金屬化學氣象沉積(MOCVD)製程中藍寶石晶圓之翹曲量及其輪廓。此套閃頻式晶圓翹曲量測技術以閃頻法、疊紋橫移理論、數位疊紋法、掃瞄輪廓法及自動準直儀為主要之設計概念進行開發，具備具備高量測解析度及高穩定度。 此套晶圓翹曲量測技術系統簡單且架設容易，由LED光源、線性光柵片、透鏡組、CCD攝影機及DAQ卡所組成。藉由疊紋法的技巧將光柵影像投射至待測物藍寶石基板上，而後反射回CCD攝影機形成量測光柵影像，經與數位(虛擬)參考光柵影像交疊後產生相對應之疊紋條紋。當待測晶圓發生翹曲時，疊紋條紋影像將隨之產生相對應之相位變化，透過掃瞄輪

廓法及閃頻法的相整合，可精準地量測晶圓表面各徑向偵測點之相位變化量，將各偵測點上的傾斜角度變化量測結果代入公式分析後，即可推得相對應之晶圓翹曲值及其輪廓。由實驗結果證明，本量測技術可精準地量測高速旋轉中之藍寶石晶圓的翹曲量，其角度解析度可達0.21 µrad。此套閃頻疊紋量測系統可直接架設於MOCVD腔體上，不會影響磊晶製程品質。相較於現有單、雙光束量測法、干涉儀、陰影疊紋法、反射式疊紋法等翹曲量測技術，本技術具備高量測解析度、高穩定度及高可調性等優點。