linux cpu core數的問題，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

微軟Azure實戰參考

為了解決linux cpu core數的問題，作者李競 等 這樣論述：

本書介紹了微軟Azure雲平臺的IAAS和PAAS中的具體服務，主要包括：雲存儲（Azure Storage)、App Service、雲資料庫(Azure SQL Database）、分散式緩存、分散式訊息佇列服務(Service Bus)、分散式基礎架構服務（Service Fabric）、大資料處理平臺HDInsight、資料分析服務Power BI、人工智慧/機器學習（Machine Learning)、多媒體服務等。讀者可以從中學到Azure雲平臺的基本概念、基本操作方法，學會如何利用雲平臺的資源，為進一步開發複雜的應用打下基礎。 本書適用於雲技術行業使用微軟A

zure雲平臺開發應用程式的技術人員。

linux cpu core數進入發燒排行的影片

基於VoTT之高效能半自動人物標註

為了解決linux cpu core數的問題，作者余俊賢 這樣論述：

近年來Artificial Intelligence (AI) 技術日新月異，雖然有些成就早已遠勝於人類；但在用於AI模型所需之訓練資料的物件標註工作，目前主流尚以人工標註為主。例如本論文研究的無人機拍攝影片之人物動作標註，在無人機多角度與高低空拍攝的情況下，人工標註還是會優於AI 模型產生之標註。例如在高空拍攝的情況下，標註人員往往一眼就能辨識出渺小的人物，但AI模型尚不能完全辨識；或是廣告刊板的人物照片會導致AI模型誤判；又或是人物重疊則造成無法辨識等情況。但人工標也有其缺點，如重複性的工作還是會大大的降低人工標註的精確度，例如一秒30幀的影片，其標註人員必須重複性的一幀一幀的標註畫面上

出現的眾多人物，標註久了導致注意力降低因而增加標註錯誤率。有鑑於此，本論文在合適的標註工具基礎下，如VoTT [1] 下，再將開發出的半自動標註工具嵌入在VoTT內，以提升人員標註之效率。本論文使用OpenCV提供的CSRT tracker演算法再搭配本論文撰寫之多核心處理架構下之物件追蹤，用以執行在多角度與高低空拍攝之影片情境下進行物件追蹤，讓標註人員只需在標註一幀的情況下，即能將剩下的幀數之追蹤目標人物自動標註完成。經實驗驗證後，本研究之結果的確可大幅提升標註人員之工作的便利性與精確度。

RISC-V架構與嵌入式開發快速入門

為了解決linux cpu core數的問題，作者胡振波 這樣論述：

本書是一本介紹RISC-V架構嵌入式開發的入門書籍，以通俗的語言系統介紹了嵌入式開發的基礎知識和RISC-V架構的內容，力求説明讀者快速掌握RISC-V架構的嵌入式開發技術。 本書共分為兩部分。第一部分為第1～14章，基本涵蓋了使用RISC-V架構進行嵌入式開發所需的所有關鍵知識。第二部分為附錄部分，詳細介紹了RISC-V指令集架構，輔以作者加入的背景知識解讀和注解，以便於讀者理解。

使用單向循環路徑以達成 高效能與有限等待的自旋鎖

為了解決linux cpu core數的問題，作者林翰廷 這樣論述：

在現代的 CPU 中，存取 shared data 的效率會隨著核心數增加而下降，在物理上，最遠的傳輸距離也會增加。然而目前的 non-uniform memoryaccess (NUMA)-aware lock algorithm 只以 CPU socket 為單位對之中核心的transmission cost 進行優化，並沒有完整利用整個多核心處理器的connection network，因此在核心之間會產生的大量的 transmission cost，雖然每個 cost 不大，但仍會限制多核心處理器的 scalability。對於這個現象，一般會用較複雜的演算法來降低 transmis

sion cost，但這個做法難點是降低的 transmission cost 很難彌補演算法時間複雜度的上升，這也是這篇論文提出的方法要解決的問題。1本篇論文提出的方法叫 Routing on Network-on-chip (RON)，主要使用routing table 來最小化核心之間的 transmission cost。在這個方法當中，會先行算出核心之間最佳的傳輸順序 (route)，再依此順序傳遞 lock。根據這個傳輸路徑，RON 會以"單向循環"的 policy 傳遞 lock 與 data，而這個policy 可以達到兩個目的： (1)最小化 data 的 transmiss

ion cost、(2)bounded waiting。依據最佳傳輸路徑除了達到 (1)以外，每個在路徑上的核心也都一定會被訪問，所以可以達到 (2)。本篇論文使用 microbenchmark與 multi-core benchmark 進行量化分析與檢視 RON 在不同 workload 下的效能表現。 以 google LevelDB 進行實測，在 user space 下，RON 的效能比 C-BOMCS、ShflLock 高出 5.8%、3.2%；在 oversubscribe (thread 數量高於核心數)的情況下，RON-plock 的效能比 C-BO-MCS-B、ShflLo

ck-B 高出 1.7 倍、13.3 倍，而且 RON-plock 的空間複雜度為 O (1)。