mac虛擬機windows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

實戰Linux系統數位鑑識

為了解決mac虛擬機windows的問題，作者BruceNikkel 這樣論述：

　　這是一本深入探討如何分析遭受破壞之Linux系統的書籍。你可以藉由本書瞭解如何鑑識Linux桌面、伺服器與物聯網裝置上的數位證據，並在犯罪或安全事件發生後重建事件的時間線。    　　在對Linux操作系統進行概述之後，你將學習如何分析儲存、火力系統和安裝的軟體，以及各種發行版的軟體套件系統。你將研究系統日誌、systemd日誌、核心和稽核日誌，以及守護程序和應用程序日誌。此外，你將檢查網路架構，包括接口、位址、網路管理員、DNS、無線裝置、VPN、防火牆和Proxy設定。    　　．如何鑑識時間、地點、語言與鍵盤的設定，以及時間軸與地理位置  　　．重構Linux的開機過程，從系統

啟動與核心初始化一直到登入畫面  　　．分析分割表、卷冊管理、檔案系統、目錄結構、已安裝軟體與與網路設定  　　．對電源、溫度和物理環境，以及關機、重新開機和當機進行歷史分析  　　- 調查用戶登錄會話，並識別連結周邊裝置痕跡，包括外接硬碟、印表機等    　　這本綜合指南是專為需要理解Linux的調查人員所編寫的。從這裡開始你的數位鑑證之旅。 

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應用於新興資通犯罪偵查與鑑識之 研究

為了解決mac虛擬機windows的問題，作者鄧思源 這樣論述：

在鑑識科學的領域中，數位鑑識是物理鑑識領域中的一個新分支，隨著資訊科技與數位裝置的廣泛應用，益發突顯數位鑑識的重要性。而與數位鑑識息息相關之數位證據種類及態樣與日俱增，使得犯罪調查與數位鑑識人員的工作日益繁重與困難。個人在偵辦新興資通犯罪有關的案件時，常遭遇許多新型態數位證據的鑑識問題，然而可供直接參考應用的資料卻非常少，此外，對於此類過往未曾接觸或研究過之數位證據要如何下手取證及分析，也往往無應對之鑑識方法，因此，個人就將這些實務經驗轉換成本論文之研究動機。而本論文之目的則在探討數種在資通犯罪偵查與鑑識工作實務上較易接觸且複雜度較高之新興資通犯罪案件，並提出相對應之鑑識框架、數位跡證資料處

理的方法，以及鑑識特徵擷取的方式，希望藉以解決前述新型態數位證據鑑識之相關問題，並提供給資通犯罪偵查與數位鑑識實務工作者參考與應用。本論文探討之數位鑑識範圍主要包括以下4個部分：虛擬行動裝置、跨平台或反鑑識特性應用程式、非主流雲端服務，以及軟體偽變造。近年來，隨著跨境犯罪活動的迅速發展，駭客及網路犯罪份子不斷地跳出現有思維框架的限制，他們往往會發現系統中最薄弱之環節和可攻擊點，加以利用並造成公眾、企業和政府組織的損害與資安威脅。針對此問題，本論文另外一個研究的主題即是提出以結合數位鑑識工具及開源情報工具(OSINT)之解決方案，並整合在一個即時犯罪偵測與調查平台中，希望有效預防與快速地打擊不斷

上升的跨境網路犯罪，相關技術亦可提供執法人員參考運用。衷心期盼本論文之研究結果能對我國執法機關之犯罪偵查與數位鑑識工作有所貢獻。

Flag’s 創客‧自造者工作坊 用 AI 影像辨識學機器學習

為了解決mac虛擬機windows的問題，作者施威銘研究室 這樣論述：

　　不同於常見機器學習皆是由 Python 語言實作, 本書使用 JavaScript 語言於瀏覽器實作機器學習, 搭配著名的 JS 機器學習函式庫 ml5.js 可以更快速且便利地達成 AI 網頁應用, 對於許多熟悉 JS 語言的前端工程師或使用者更為親近, 實驗過程使用 p5.js 程式庫, 讓沒有太多程式設計基礎的使用者也可以更輕鬆將結果視覺化, 再搭配使用 p5.js web editor 線上開發環境, 只需要使用瀏覽器就可以開始輕鬆設計網頁, 不需要在自己的主機建構繁瑣的開發環境, 再搭配 Python 編寫控制板程式, 將應用結合至感測器或實體輸出裝置, 實現更完整的機器學習

應用實例。   　　本書一開始會先介紹機器學習概念與 p5.js web editor 線上開發環境基本操作, 接著直接體驗使用 ml5.js 中的現有模型, 實作可以辨識特定物件的影像分類器。   　　除了網頁實作神經網路外, 可再串連硬體控制板, 藉由控制板輸出預測結果, 比如使用物件偵測來判斷是否有人出現, 對應的 OLED 顯示器模組就會出現迎賓文字或相關訊息；或是語音辨識讓玩家用語音來控制遊戲, 遊戲結束後會通知控制板啟動振動馬達回饋給玩家。   　　最後會使用 ml5 程式庫實際訓練自己的神經網路模型, 首先為利用控制板蒐集感測器資料, 再透過神經網路訓練解決迴歸問題, 如藉由溫度

感測器的訊號, 找出感測值與實際溫度的關係, 做出自製即時電子溫度計, 再結合可以即時顯示畫面去背效果的 U-Net 模型, 就可以使用環境溫度來改變虛擬背景特效。   　　接著為解決分類問題的神經網路, 使用現成的 Facemesh 模型找出臉部特徵點, 分別蒐集臉部不同的角度資料進行訓練, 最終得到一個可以辨識是否打瞌睡的模型, 再串接實體蜂鳴器在打瞌睡時, 發出警報聲提醒使用者。   　　最後訓練的神經網路為卷積神經網路, 透過蒐集配戴口罩與否的不同照片作為訓練資料, 經過卷積神經網路訓練後, 就可以用此模型來判斷畫面中的人是否有正確配戴口罩, 再結合模擬門鎖的伺服馬達, 建構出一套口罩

門禁系統的概念。   　　本產品除實驗手冊外，實驗過程中有任何問題或是建議都可以在 Facebook 粉絲專頁《旗標創客‧自造者工作坊》中留言，即有專人為您服務。   　　本產品 Windows / Mac 皆適用　 　　操作本產品需要視訊鏡頭及麥克風 (筆電內建或 USB 外接 webcam 皆可) 　 本書特色   　　● 用 JavaScript 升級網頁添加機器學習能力 　　● 結合硬體展現機器學習成果實作物聯網應用 　　● 從感測器蒐集資料、訓練模型到應用完整學習

擴增實境技術導入沖壓模具學習訓練之研究

為了解決mac虛擬機windows的問題，作者王鼎中 這樣論述：

近幾年來，擴增實境（Augmented Reality, AR）技術應用已逐漸成熟，由於手機與平板電腦等行動裝置發展快速，得使擴增實境技術發展更加多元，其實際應用領域包括企業培訓、機械維修、工業操作等，將虛擬物件展示在實體世界中，讓使用者以互動的方式進行體驗。在模具產業界中，製造與開發的產品複雜程度越來越高，加上人員在教育訓練工具多以手冊紙本或數位影片等方式來指導，得使人員對模具產品及知識原理也未能完全理解，因此本研究利用擴增實境技術與傳統書面紙本及影片等內容結合，以可視化的概念建立沖壓模具教育學習之系統。以手機或平板電腦為主要載具操作，透過鏡頭裝置掃描輪廓圖示標記或任意一適當的水平面以放置

虛擬3D模型，讓人員在任意環境透過此系統虛實之間增強可視來傳達模具相關資訊內容知識之成效。