i5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

這是一本Artlantis5的書(上冊)：來自一個使用者的告白

為了解決i5的問題，作者陳力欣 這樣論述：

　　Artlantis5是硬體需求極低，及使用CPU I5的電腦也能快速渲染的軟體，簡要的介面與即時預覽的視窗，是自學者容易上手的關鍵。 　　Artlantis本身內建後期處理，不再需要耗時後製，只要理解渲染參數就能讓渲染速度倍增；本書從摹擬取景開始，架設相機、觀察光影調整日光燈光、材質擬真技巧到物件改圖的方式，搭配大量的實例練習比較，跟著作者安排的案例循序漸進，一定能打下良好的渲染觀念與基礎。 　　那為什麼Artlantis產品在作者執筆的當下已是第七版，而這本書則以Artlantis 5為著作藍本。從Artlantis 6開始，他們的研發人員因為種種原因，將軟體渲染

內核做了極大的變化，也是因為運算方式的改進、渲染品質提昇了，相對它渲染速度比5版要慢上數倍，且需用規格較高的硬體。因此，作者認為Artlantis 5是較符合作者定義的…界面簡易、容易操作、學習曲線佳，是最適合渲染入門者的。  

i5進入發燒排行的影片

基於繪圖處理器多執行緒之流水線平行演算法之LeNet實現

為了解決i5的問題，作者金彥成 這樣論述：

LeNet卷積神經網路於1998年提出，LeNet作為卷積神經網路的鼻祖，為卷積神經網路這個領域奠定了良好的基礎。卷積神經網路因為卷積運算而能在圖像中良好的取得圖像中的特徵。但卷積在運算上有著很高的計算複雜度，因為如此高的計算複雜度，使卷積神經網路為了得到結果都需要一段時間。本論文提出一個流水線平行演算法，透過繪圖處理器的多執行緒與CUDA技術，將該演算法應用於LeNet架構加速，可以將原始LeNet的卷積層和池化層平行處理，加速整個神經網路的運算速度。此演算法也可以套用到其他擁有卷積層和池化層的卷積神經網路使用。本實驗平台使用第四代Intel Core I5-4570 @3.20GHz中央

處理器，GPU使用Nvidia Geforce GTX960 2GB顯示卡。實驗結果表明透過GPU使用流水線平行演算法建構的LeNet神經網路運算速度比起現在熱門的Tensorflow神經網路框架透過相同GPU所建立的LeNet神經網路快上四十三倍。

Kubernetes使用指南

為了解決i5的問題，作者龔正,吳治輝,葉伙榮,張龍春 這樣論述：

　　Kubernetes是由Google開源的Docker容器集群管理系統，為容器化的應用提供了資源調度、部署運行、服務發現、擴容、縮容等一整套功能。本書從一個開發者的角度去理解、分析和解決問題，涵蓋了Kubernetes入門、核心原理、實戰開發、運維、進階案例及源碼分析等方面的內容，圖文並茂、內容豐富、由淺入深、講解全面；並圍繞著生產環境中可能出現的問題，提供大量的典型案例，如安全問題、網路方案的選擇、高可用性方案及故障排除技巧等，無論對於軟體工程師、測試工程師、運維工程師、軟體架構師、技術經理還是資深IT人士來說，都極具參考價值。

電商平台APP之服務品質、知覺價值、知覺風險對使用後的再購買意願與信任度的影響

為了解決i5的問題，作者黃靖旻 這樣論述：

隨著科技不斷的進步，人們的手上至少會有一台行動裝置，行動APP的便利性、即時性及行動性，促使其蓬勃發展，加上疫情的影響，帶起宅經濟的發展，電商平台相準了政府防疫政策，使電商平台的商品及服務多元化，根據Sensor Tower資料顯示，2019年全球購物類APP下載量達到11億次，相關數據也顯示消費者對電商平台APP不僅使用頻率增加，對其的黏著度也提高。 本研究主要探討電商平台APP之服務品質、知覺價值與知覺風險對使用者使用後的再買購意願及信任度的影響，探究這五個調節變相之間的關係，本研究透過發放問卷的方式，並以SPSS軟體進行數據分析。 結果顯示，（1）不同年齡層的消費者對再買購

意願達到顯著水準；（2）不同教育程度的消費者對電商平台APP之知覺價值與知覺風險達到顯著水準；（3）不同薪資所得的消費者對電商平台APP之知覺風險達到顯著水準；（4）電商平台APP之服務品質及知覺價值對使用者使用後的再買購意願及信任度呈正向的顯著影響；（5）而電商平台APP之知覺風險對使用者使用後的再買購意願及信任度呈負向的顯著影響，意即電商平台APP之服務品質及知覺價值越正向，使用者使用後的再買購意願及信任度也會提升；而電商平台APP之知覺風險越低，使用者使用後的再買購意願及信任度反而會提高。