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超級成長股投資法則：理科大叔買美股25年暴賺283倍

為了解決nvidia繪圖卡的問題，作者林子揚 這樣論述：

每次投資只想短線賺15%、20%就落跑？ 這樣做永遠賺不到大錢 要讓身價長期跳躍式成長 就得用對方法，抱對獲利翻倍再翻倍的超級成長股 　　★《Smart智富》月刊2021年2月號封面故事主角 　　★作者淬鍊25年美股投資心得精華，想獲得超額報酬的投資人務必不可缺少的精彩好書 　　本書作者長期投資美國優秀企業 　　過去25年只有4年是負報酬，年化報酬率高達25.37% 　　他在2019年度獲利73%，2020年度獲利83%！ 　　他是沒有富爸爸、沒有幕後金主、沒有金融財務背景的科技業大叔 　　憑藉科技本業的能力圈及研究功力 　　並遵循著名價值投資大師、成長股大師已成功驗證過的投

資心法 　　將資金長年投資於美國企業蘋果（AAPL）、威士卡（V）、微軟（MSFT）、字母（GOOG、GOOGL）、臉書（FB）、萬士達卡（MA）、亞馬遜（AMZN）、阿里巴巴（BABA）等績優股 　　核心持股部位皆享有數倍報酬 　　對於產業趨勢有獨到眼光的他，也成功挖掘並投資新崛起的新創公司 　　如電商Shopify（SHOP）、金融科技的Square（SQ）與PayPal（PYPL）等 　　持股時間不到5年，累積報酬率都是500%起跳 　　本書將帶領讀者一睹這位超級投資高手的投資致勝方法！ 　　◤致勝心法◢ 　　▍將美股加入投資配置 　　講到值得投資的成長型科技股 　　台股投資人首

選就是「護國神山」台積電 　　實際上美股有更多媲美甚至更優秀的「護國百岳」 　　眾多美國企業掌握著未來趨勢、手握市場訂單 　　是擁有高技術能力的產業命運決定者 　 　　美股長期投資報酬率更遠勝於其他國家股市 　　想要在投資生涯獲得勝過大盤的超額報酬 　　美股是不可或缺的資金配置重點  　　▍ 堅持長期持有，告別 散戶心態 　　股票投資大幅獲利的根本 　　來自於長期持有優秀企業的股票 　　只貪圖短期盈利或想早點落袋為安這2種典型散戶心態 　　恐讓你永遠不可能買到5倍股、10倍股、甚至於20倍股 　　▍聚焦投資在強大競爭優勢企業 　　不必浪費時間在沒有強大競爭優勢的企業上 　　只有擁有寬廣、可

持續加寬護城河的產品和服務 　　才能給投資者帶來豐厚回報 　　▍投資最終有多少報酬，在買入時就已經決定了 　　當你找到強大的企業 　　但若因市場狂熱以過高的股價持有 　　仍難以獲得好報酬 　　因此建立持股時須設法估算合理的買進股價 　　◤本書重點◢ 　　 　　認識富含超級成長股寶石的產業類型 　　偌大的美國資本市場橫跨眾多產業 　　作者將告訴你他最鍾情、富含超級成長股的產業類型 　　以及長期投資應避開的6種產業類型　 　 　　學習從未來明星新創事業挖掘潛力成長股 　　未上市「獨角獸」、或甫上市但未轉虧為盈的新創企業適合投資嗎？ 　　作者直接為你挑出他最看好的3大新創事業類型 　　同時以自己

投資的案例分享如何評估一家新創企業是否值得投資 　　以及如何降低風險的私房訣竅 　　教你用競爭優勢辨識「偉大公司」 　　辨識偉大的公司，首先要分析它們是否具備強大寬廣的競爭優勢 　　本書以豐富實例如微軟、蘋果、亞馬遜、台積電等強大企業 　　深入淺出帶你認識常見的13項競爭優勢 　　如何對股票進行估值？ 　　華爾街和投資銀行的明星分析師們到底是如何進行股票估值的？ 　　究竟有那些你不知道的估值方式？ 　　為什麼一堆持續鉅幅虧損的上市企業市值不斷創新高？ 　　你買的股票應該採用什麼估值方式？ 　　如何對新上市的IPO股票進行估價？ 　　了解美股的股東隱形福利 　　公司喊著要買庫藏股，實際執行

進度卻不到50%？ 　　台股投資人對此早已見怪不怪 　　這在重視股東權益、法規嚴謹的美國極少發生！ 　　本書特別帶你認識美股常見的3大股東回饋方案── 　　股票回購、現金股利、股票分割制度 　　如何能讓股東享有極為迷人的隱形福利 　　成長股的買賣訣竅 　　以過高的股價買進成長股，不易有好報酬 　　帶你學會為公司估算合理價 　　買進之後只需要長期持有並持續追蹤 　　除非發生4種非賣不可的情況，否則不要輕易放手

nvidia繪圖卡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nvidia繪圖卡的問題，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。