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鋼彈兵器大觀 機動戰士鋼彈THE ORIGIN篇

為了解決rtx的問題，作者HOBBYJAPAN編輯部 這樣論述：

　　鋼彈經典武裝強勢回歸！ 　　帶領你重溫鋼彈世界的初始感動 　　本書主要收錄曾刊載在《HOBBY JAPAN月刊》的HG版鋼彈THE ORIGIN系列和MG版模型組攻略指南，更全新企劃改造範例的陣容，特別示範ORIGIN版夏亞專用薩克Ⅱ、薩克Ⅰ、布古的1/100模型，更藉由自製立體重現夏亞專用戰艦、1/1200的姆塞法爾梅爾號。 　　相信不少鋼彈模型愛好者都深有體會，HG版鋼彈THE ORIGIN系列模型，擁有雕刻精緻的細部結構、巧妙的分割設計，並且搭配多重關節擴大可動範圍等機能。相較舊款的HG系列，規格可說是更為先進。 　　可是，也有不少鋼彈愛好者，或許在假組的階段就滿足於原型的

豐富表現，於是便就此止步不前了吧？然而這樣遠遠不夠！要如何完善發揮傑作輩出的HG系列模型組、如何再現動畫中英姿颯爽、富有傳奇性的夏亞專用薩克Ⅱ？職業模型師將會在本書中一一解答！ 　　本書一次收錄多架經典款鋼彈模型，藉職業模型師手筆，演繹多種鋼彈MS原創範例，引領各位讀者一邊哼著「風啊0074」，動手重塑回憶中的深刻悸動。 本書特色 　　◎鋼彈模型師親自講解示範，改造基礎模型組，真實重現THE ORIGIN版霸氣造型！ 　　◎收錄全新拍攝編撰的「你也辦得到」單元，步驟式圖解製作流程，跟著講師的指南，創造出獨一無二的專屬薩克！ 　　◎重點式快速掌握改造關鍵與塗裝用色，不只靜態外觀，更要還原動

畫中自然流暢的經典姿勢！  

rtx進入發燒排行的影片

加密貨幣挖掘效能評估比較之研究

為了解決rtx的問題，作者張嘉峻 這樣論述：

由於比特幣價格在 2017 年開始迅速成長，帶動其它加密貨幣的發展，其中以太幣的發展最被看好，當礦工們發現以太幣挖礦有利可圖，以太幣挖礦成為一種新興產業，但是如何挑選最適合自己的以太幣挖礦軟體，成為這個行業的重要課題。本研究將 6 種主流的以太幣挖礦軟體，針對平均算力、耗電量、穩定性和開發者抽成進行測試與比較，列出這些挖礦軟體的優勢和劣勢，根據這些結果，讓新進以太幣礦工參與挖礦活動時，能清楚知道自己的需求，根據不同的需求，挑選不同的以太幣挖礦軟體時，就能夠更簡單的參與挖礦活動，這是本論文最主要的貢獻。

從芯片到雲端：Python物聯網全棧開發實踐

為了解決rtx的問題，作者劉凱 這樣論述：

物聯網開發重新定義了「全棧開發」的范圍。Python作為一門快速發展的語言，已經成為系統集成領域的優選語言之一，其可覆蓋從電路邏輯設計到大數據分析的物聯網端到端開發。各領域開發者可以利用Python交叉涉足物聯網設備、邊緣計算、雲計算、數據分析的工程設計。《從芯片到雲端：Python物聯網全棧開發實踐》嘗試讓讀者建立物聯網設計的整體概念，從基礎概念開始，到相關技術選型、開源工程、參考設計與經驗分享。無論是物聯網領域的創業者，還是系統架構師，都可從本書中獲得靈感。本書對於嵌入式開發領域的開發者尤具學習價值，利用Python可加快開發迭代速度、降低開發成本，並可以基於嵌入式Python建立完整的物

聯網軟硬件生態。劉凱，服務於微電子行業二十余載的資深工程師。曾在飛利浦半導體（即NXP恩智浦半導體前身）任資深工程師，從事軟、硬件開發與產品設計等工作，有用匯編/C/C++開發嵌入式系統固件、用Perl/Python腳本做開發支持工具、用PHP/Java/Python做設備雲和Web應用的豐富經驗。現作為獨立系統集成開發商，專業從事物聯網相關項目設計和咨詢服務，主攻嵌入式、RFID、微控制器、物聯網、WSN、Linux、Python、開源等領域。 第1章 物聯網簡介 11.1 物聯網定義 11.2 物聯網發展趨勢 11.3 物聯網應用與技術 21.3.1 物聯網核心價值 2

1.3.2 物聯網發展階段 31.3.3 物聯網分層 51.3.4 物聯網數據傳輸與網絡拓撲 51.3.5 物聯網實施所需技術棧 81.3.6 標准、現狀與未來 101.4 本章小結 16第2章 Python語言基礎 172.1 Python的由來與特征 192.1.1 概述 192.1.2 設計定位與哲學 192.1.3 優點與缺點 202.2 Python與物聯網開發 222.3 獲取Python資源 242.3.1 Python主程序 242.3.2 Python文檔 242.3.3 Python PyPI 242.4 Python解釋器運行環境 262.4.1 REPL交互模式 262

.4.2 直接運行與模塊運行 262.4.3 腳本文件直接運行 272.4.4 源程序文字編碼與結束符 282.5 Python類型與語法 292.5.1 動態類型 292.5.2 傳值與傳引用 302.5.3 數據類型 312.5.4 內置類型 322.5.5 內置類型的普適操作 342.5.6 數值類型 352.5.7 布爾類型 372.5.8 迭代器類型 372.5.9 生成器類型 382.5.10 yield表達式 392.5.11 序列類型 392.5.12 set集合類型 542.5.13 映射類型 552.5.14 其他類型 562.5.15 控制流 592.5.16 內置函數

612.5.17 用戶自定義函數 622.5.18 模塊 652.5.19 輸入/輸出 682.5.20 面向對象編程 742.5.21 進程和線程 822.5.22 錯誤和異常 902.6 Python標准庫概覽 932.7 本章小結 94第3章 Python語言進階 953.1 HOWTO：常見任務和解決方案 953.1.1 數據類型轉換 963.1.2 數據的調試打印 1003.1.3 數據類型資源優化 1023.1.4 數據結構與算法 1023.1.5 數據緩存 1033.1.6 數據多路復用和解復用 1043.1.7 數據序列化和反序列化 1073.1.8 數據壓縮和解壓縮 1193

.1.9 數據加密 1203.1.10 數據傳輸 1213.1.11 數據后處理 1213.1.12 數據持久化 1213.1.13 數據交換 1223.2 HOWTO：函數式編程 1233.2.1 高階函數 1233.2.2 map函數 1243.2.3 reduce函數 1243.2.4 filter函數 1243.2.5 sorted函數 1253.2.6 返回函數 1253.2.7 閉包 1263.2.8 匿名函數 1263.2.9 裝飾器 1273.3 HOWTO：並發運行模型 1313.3.1 協程 1313.3.2 I/O模型 1343.4 HOWTO：日期與時間 1363.4.

1 類型轉換 1363.4.2 時區的處理 1383.5 Python版本遷移 1393.5.1 Python 2與Python 3的區別 1403.5.2 Python 2到Python 3的流程 1403.5.3 多個Python版本共存 1403.5.4 virtualenv 1413.5.5 Windows多個版本共存 1413.5.6 Linux多個版本共存 1423.6 其他常見技巧 1433.6.1 常數類型的模擬 1433.6.2 枚舉類型的模擬 1433.6.3 開發自定義模塊 1443.7 Python與其他語言 1453.8 Python語言擴展 1513.8.1 C語言

擴展Python 1513.8.2 ctypes訪問Windows DLL 1533.8.3 Jython訪問Java類 1543.8.4 IronPython訪問.NET 1553.9 Python加速 1573.9.1 PyPy 1583.9.2 Cython 1593.9.3 PyCUDA 1593.9.4 PyOpenCL 1593.9.5 Theano 1593.9.6 Nuitka 1593.10 本章小結 160第4章 嵌入式系統開發 1614.1 嵌入式系統硬件分類 1624.1.1 MCU 1624.1.2 MPU 1634.1.3 DSP 1634.1.4 SMP 1644

.1.5 異構大小核 1644.1.6 FPGA原型 1654.1.7 SoPC 1654.1.8 GPU 1674.1.9 哈佛結構和馮•諾依曼結構 1684.2 電路原型設計 1684.2.1 集成電路設計流程 1704.2.2 模擬電路原型設計 1704.2.3 數字電路原型設計 1754.3 常見嵌入式微控制器（MCU） 1794.3.1 MCU市場狀況 1794.3.2 Arduino/Wiring 1804.3.3 ARM mbed 1814.3.4 設計專屬架構和專屬MCU 1824.3.5 ARM MCU差異化競爭 1824.4 常見嵌入式處理器和主板 1844.4.1 ARM

架構 1854.4.2 其余的ARM Linux主板 1884.4.3 MIPS開發板 1904.4.4 x86 mini-ITX 1914.5 常見傳感器和執行器 1924.5.1 虛擬傳感器 1934.5.2 智能傳感器 1934.5.3 專用傳感器 1944.5.4 執行器 1954.6 物聯網通信集成電路 1964.7 嵌入式系統開發語言演進 1974.7.1 從匯編到嵌入式C 1974.7.2 從C到C++ 1994.7.3 壓縮C++的系統消耗 1994.7.4 C++適合物聯網開發 2004.8 C/C++的編程模式和技巧 2044.8.1 C/C++設計模式 2054.8.2

回調函數 2064.8.3 有限狀態機模型 2094.8.4 善用結構體 2114.8.5 C/C++協程 2144.9 開發生態選擇 2154.9.1 工業標准與廠家私有指令集架構 2154.9.2 硬件與軟件平台選擇 2154.9.3 編譯器選擇 2164.10 常見操作系統 2174.10.1 無操作系統 2174.10.2 RTOS的優勢 2184.10.3 uC/OS 2194.10.4 Keil RTX 2194.10.5 mbed RTOS與mbed OS 2204.10.6 FreeRTOS 2214.10.7 Linux是開發復雜聯網設備的現實選擇 2224.11 物聯網中間

件 2274.11.1 WSN堆棧 2274.11.2 TCP/IP 2274.11.3 USB 2274.11.4 FAT/FS 2284.11.5 GUI 2284.11.6 Terminal 2284.11.7 MQTT 2284.11.8 CoAP 2294.12 物聯網安全性 2304.12.1 安全相關芯片 2304.12.2 安全中間件 2314.12.3 Python安全算法 2324.13 設備固件更新 2324.13.1 固件更新技術發展史 2324.13.2 本地固件更新 2344.13.3 遠程固件更新 2344.13.4 固件升級定制 2344.14 各類串口實現聯網

2354.14.1 串口協議的選擇 2354.14.2 模擬串口設備 2364.14.3 其他類型虛擬設備 2384.14.4 ISP編程器 2384.14.5 串口設備監控器 2394.15 本章小結 239第5章 設備連接和編程接口 2405.1 設備連接概述 2405.1.1 嵌入式系統連接層次 2405.1.2 選擇正確的連接方案 2415.1.3 具體落實連接設計 2415.1.4 本章內容安排 2425.2 連接能力匯總 2425.2.1 連接由芯片開始 2435.2.2 芯片內部系統總線 2455.2.3 芯片間連接技術 2465.2.4 設備間連接 2495.2.5 設備組網

2505.2.6 設備組網與聯網的無線技術 2535.2.7 連接性回顧 2665.3 Linux文件系統 2665.3.1 設備即文件 2665.3.2 設備文件系統 2675.3.3 Linux設備文件的演變 2685.3.4 文件I/O操作 2715.3.5 Linux硬件編程 2725.4 並行接口 2735.4.1 老舊的PC並行接口 2745.4.2 高速總線 2745.4.3 GPIO 2745.4.4 Linux訪問GPIO 2755.4.5 GPIO的Python包 2765.5 串行接口 2775.5.1 異步通信串行口 2775.5.2 I2C總線 2845.5.3 S

PI總線 2905.5.4 與其他硬件平台相關的Python包 2945.6 USB總線 2965.6.1 USB Endpoints 2975.6.2 USB Device/Host/OTG 2975.6.3 USB 3.0 2975.6.4 libUSB 2975.6.5 PyUSB 2985.6.6 標准化USB橋接 2995.6.7 與USB相關的其他設計 3015.7 Linux網絡設備驅動 3015.7.1 TCP/IP套接字編程 3015.7.2 IEEE 802.3到IEEE 802.11 3025.7.3 網絡通信實現方案 3025.7.4 私有通信協議棧 3055.7.5

短距離無線連接 3075.8 工業總線 3105.8.1 CAN總線 3105.8.2 LIN總線 3125.8.3 其他ASIC 3135.8.4 定制Python擴展 3135.8.5 Windows DLL 3145.9 本章小結 314第6章 嵌入式Python虛擬機 3156.1 嵌入式高級語言平台大薈萃 3156.1.1 高級語言與二次開發 3156.1.2 BASIC 3196.1.3 Java 3196.1.4 Lua 3226.1.5 JavaScript 3226.1.6 .NET 3236.2 前一代Python虛擬機 3236.2.1 Telit GPRS模塊 3236

.2.2 Symbian 3256.2.3 Windows CE 3256.2.4 OpenMoko 3256.3 深嵌入式Python平台 3266.3.1 LEGO EV3 3266.3.2 TinyPy 3266.3.3 嵌入式Python的局限 3276.4 PyMite 3286.4.1 硬件平台 3286.4.2 維護者 3296.4.3 pymbed分支 3296.4.4 開發現狀 3316.4.5 文檔 3326.4.6 源碼樹 3336.4.7 使用流程 3356.4.8 實踐 3366.4.9 工程小結 3376.4.10 網絡資源 3386.5 VIPER/Zerynth

3386.5.1 硬件平台 3396.5.2 Zerynth Studio 3406.5.3 與標准Python的區別 3416.5.4 快速啟動 3426.5.5 坎坷的使用過程 3426.5.6 Zerynth目錄結構 3436.5.7 硬件相關庫 3446.5.8 其他特性 3556.6 MicroPython 3566.6.1 工程背景知識 3566.6.2 在線評估網頁 3586.6.3 官方硬件平台分支 3586.6.4 衍生項目 3596.6.5 UNIX版本 3606.6.6 MicroPython庫 3636.6.7 STM32HAL分支 3656.6.8 NUCLEO-F

401RE適配 3676.6.9 pyboard評估 3726.6.10 異步處理和中斷處理 3896.6.11 中斷處理的普遍問題 3926.6.12 使用心得 3956.6.13 商品化與知識產權 3966.6.14 BBC microbit 3966.7 Linux與Python 3986.7.1 Linux中Python的運行環境 3986.7.2 交叉編譯CPython 4016.7.3 交叉編譯MicroPython 4026.7.4 Jython運行環境 4046.7.5 Android SL4A 4066.8 本章小結 407第7章 Python應用APP 4087.1 基於字

符的人機界面 4097.1.1 命令行參數 4097.1.2 字符終端開發 4107.1.3 ncurses 4117.2 桌面GUI開發 4127.2.1 Tkinter 4137.2.2 wxPython 4147.2.3 Boa Constructor 4157.2.4 wxGlade 4167.2.5 PyGTK 4177.2.6 PyQt 4197.2.7 PySide 4207.2.8 Enthought 4217.2.9 Cocoa+PyObjC 4237.2.10 Java AWT 4247.2.11 IronPython與WPF 4257.2.12 其他UI 4257.3 本

地Web GUI 4267.3.1 與WebKit相關的Python包 4277.3.2 OneRing 4277.3.3 Pyjs 4277.3.4 Python Flexx 4287.4 本地可執行文件 4297.4.1 Linux可執行文件 4297.4.2 Mac OS X應用程序包 4307.4.3 Windows可執行文件 4307.4.4 pyinstaller 4307.4.5 py2exe 4307.4.6 py2app 4307.4.7 cx_Freeze 4317.4.8 Windows系統服務 4317.4.9 Windows定時任務 4327.4.10 Linux系統

服務 4337.4.11 Linux定時任務 4357.5 移動APP開發 4367.5.1 響應式網頁 4377.5.2 PhoneGAP應用開發 4377.5.3 SL4A 4377.5.4 QPython開發 4417.5.5 Kivy 4437.5.6 其他開發方式 4497.6 本章小結 449第8章 Python開發輔助支持 4518.1 物聯網開發需要不斷優化 4528.2 專屬小工具 4528.2.1 單位轉化器 4538.2.2 內碼轉換器 4548.2.3 其他編碼轉換 4558.3 原型驗證 4588.4 代碼生成器 4598.5 軟件測試 4618.5.1 unitte

st單元測試 4628.5.2 socket壓力測試 4628.5.3 urllib2遠程記錄 4638.5.4 PCBA測試 4668.6 文檔生成器 4688.6.1 文檔格式 4698.6.2 文檔生成工具 4738.7 文檔操縱 4778.7.1 Doc文檔操縱 4778.7.2 Excel表格操縱 4788.8 國際化與本地化 4798.8.1 gettext 4798.8.2 Web多語種切換 4828.8.3 字庫文件生成器 4828.8.4 GB2312點陣字庫提取 4828.8.5 TTF字庫提取 4838.9 配置管理 4848.9.1 軟件配置管理 4848.9.2 軟件

配置管理自動化 4858.9.3 Git Bash 4858.9.4 Dulwich/Gittle包 4858.9.5 Python Subversion包 4868.9.6 watchdog系統監控 4868.10 數據與素材處理 4868.10.1 二維碼顯示 4868.10.2 多媒體相關軟件包 4908.10.3 地理位置 4948.11 通信報文分析 4958.11.1 PyShark 4958.11.2 pypcapfile 4978.11.3 scapy和scapy3k 4978.11.4 pcap Web分析 4978.12 與Arduino/mbed相關的Python包 49

78.12.1 Arduino Prototyping 4988.12.2 pyFirmata 5018.12.3 Py2B 5018.12.4 CmdMessager 5018.12.5 mbed 5048.12.6 mbed RPC 5048.12.7 mbed-ls 5058.12.8 Python-mbedtls 5078.12.9 Python-xbee 5088.13 虛擬儀器 5098.13.1 實時顯示波形 5108.13.2 Instrumentino 5108.13.3 Vipy 5118.13.4 PyVISA 5118.13.5 Pythics 5128.14 3D/V

R/AR 5128.14.1 PyOpenGL 5138.14.2 PySoy 5148.14.3 VPython 5148.14.4 Printrun 3D打印 5148.15 本章小結 515第9章 物聯網服務器端設計 5169.1 物聯網計算模型 5179.1.1 雲計算 5179.1.2 Web PaaS與IoT PaaS 5189.1.3 IoT PaaS供應商 5189.1.4 PaaS/IaaS混合架構 5249.1.5 霧計算 5259.2 物聯網與互聯網設計異同 5269.2.1 基礎架構 5269.2.2 標准化程度 5279.2.3 業務模式 5279.2.4 系統構成

5279.2.5 設備接入協議 5289.2.6 數據特性 5299.2.7 系統架構 5309.2.8 數據持久層 5329.2.9 大數據分析架構 5349.2.10 業務耦合與分離 5349.2.11 業務與數據融合 5359.2.12 認證授權與計費 5359.3 物聯網網關與邊緣服務器 5359.3.1 Python socket服務器 5369.3.2 pyserial RFC2217 5369.3.3 SubGHz網關panStamp 5379.3.4 Rascal micro 5389.3.5 Java IoT網關 5399.4 物聯網設備接入協議 5409.4.1 異步通信框

架Twisted 5419.4.2 Twisted 套接字服務器設計 5449.4.3 物聯網專用協議 5589.4.4 CoAP 5609.4.5 MQTT 5649.4.6 mosquitto/paho 5679.4.7 REST API 5729.4.8 服務器數據推送技術 5729.5 高可用性與高並發性 5759.5.1 並行與並發計算 5759.5.2 網絡I/O模型分類 5759.5.3 架構優化的路徑 5769.5.4 關系數據庫系統 5769.5.5 SQL/NoSQL/NewSQL 5789.5.6 Redis 5799.5.7 MongoDB 5809.5.8 時序數據庫

5819.5.9 消息隊列 5839.6 業務與數據融合 5859.6.1 網站權限管理 5859.6.2 認證授權與計費 5869.6.3 OpenID 5879.6.4 OAUTH 5879.6.5 OpenID與OAUTH的異同 5889.6.6 社交化硬件 5889.7 Web開發框架 5899.7.1 MVC模型 5899.7.2 Web開發流程 5899.7.3 Python Web百花齊放 5909.7.4 Zope 5919.7.5 Django 5919.7.6 Flask 5929.7.7 gevent提升性能 5939.7.8 異步Web框架Tornado 5939.7

.9 異步網絡框架Twisted 5939.7.10 異步Web框架Cyclone 5949.7.11 靜態網頁 5949.7.12 TLS安全網頁 5949.8 物聯網安全 5979.8.1 物聯網安全現狀堪憂 5989.8.2 操作系統安全 5989.8.3 數據緩存與數據持久層安全 5999.8.4 Web框架與容器安全 5999.8.5 遠程加載風險 6009.8.6 Web前端安全 6009.8.7 傳輸層安全 6019.9 服務器交付 6039.9.1 虛擬機交付 6039.9.2 Docker容器交付 6039.9.3 VirtualEnv交付 6059.10 服務器運維 605

9.10.1 Linux定時任務 6069.10.2 常見的定時任務 6109.10.3 系統監控 6119.10.4 集成化運維軟件 6139.11 物聯網系統設計實踐 6149.11.1 服務器端需求分析 6149.11.2 確定設備接入方式 6169.11.3 物聯網的實時要求 6179.11.4 EPIC IoT設備服務器 6179.11.5 EPIC架構優化 6199.12 本章小結 625第10章 融合應用與數據分析 62610.1 物聯網是可編程的 62610.1.1 Web API的「滿漢全席」 62710.1.2 Web API技術演進 62810.1.3 IoT Web A

PI的必要性 62810.1.4 Device as a Service 62910.2 數據統計、分析和挖掘 63010.2.1 名詞解釋 63010.2.2 術語小結 63110.2.3 大數據分析 63210.3 采集整理自有數據 63310.3.1 原始設備數據 63310.3.2 數據埋點 63310.3.3 服務器端數據 63410.3.4 需求確定分析方法 63710.4 采集第三方數據 63710.4.1 結構化數據 63810.4.2 半結構化數據 63810.4.3 非結構化數據 63910.4.4 數據錄入 64410.4.5 數據融合 64410.4.6 數據規整 64

610.4.7 數據交易 64610.5 數據分析 64710.5.1 常見編程語言 64710.5.2 數據分析分類 64710.5.3 科學計算數據分析工具 65110.5.4 統計學數據分析工具 65810.5.5 金融數據分析工具 65910.5.6 大數據平台與生態 66110.6 數據可視化 66310.6.1 數據可視化的發展趨勢 66410.6.2 matplotlib 66510.6.3 seaborn 66510.6.4 mpld3 66610.6.5 Chaco 66710.6.6 Pygal 66810.6.7 Plotly 67010.6.8 TVTK 67110.6

.9 VPython 67210.6.10 Folium 67310.6.11 NetworkX 67410.6.12 Bokeh 67610.6.13 Mayavi 67810.6.14 Vispy 68010.6.15 MoviePy 68110.6.16 其他新技術 68210.7 本章小結 682推薦書目與結束語 683

市場動盪下之電腦顯示卡供需研究

為了解決rtx的問題，作者黃千毅 這樣論述：

　　本研究從觀察到近年來個人電腦市場上的顯示卡在價格出現異常上漲以及缺貨的現象，並且在市場上出現二手顯示卡的價格不跌反升的現象，還產生了一種新的零售模式，通路商要求購買顯示卡必需搭機銷售，因此想瞭解顯示卡在個人電腦市場上是否有出現供給與需求失衡情況，並且找出造成市場上顯示卡供給與需求異常的原因。　　分析上依顯示卡市場的供給方與需求方研究，並且經由訪談幾位有使用顯示卡的用戶來瞭解顯示卡市場上所發生的狀況，並通過網路聲量分析來確認網路上民眾對顯示卡缺貨的普遍想法與認知，分析的結果發現顯示卡的供給與需求失衡現象是因為顯示卡的需求量大增，並導致近年來的顯示卡價格大漲以及缺貨現象，其中以加密貨幣挖礦的

需求最為旺盛，礦工在評估能在加密貨幣挖礦獲利的情況下大量買入顯示卡，使得顯示卡價格上漲並且供不應求，此外近年來的疫情關係所衍生的居家工作及遠距線上學習，也使得民眾在家玩電競遊戲的需求提高，也相對提升顯示卡的需求；雖然在供給端也有因為疫情關係而產生的晶片荒現象，但整體來說並沒有對顯示卡供給端造成太大的影響。