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〔101個必考重點，帶你一次考上〕 計算機概論(含網路概論)重點整理+試題演練〔經濟部所屬事業-台電/中油/中鋼/中華電信/捷運〕

為了解決ssd冷儲存的問題，作者哥爾 這樣論述：

　　「計算機概論」這一科可說是沒什麼範圍可言，只要與「計算機」沾上邊的相關議題，都是屬於計算機概論的範圍，但到底哪一些才是重點中的重點！如果你內心常有這樣的疑惑，那麼你需要這本書陪你一起在考場奮戰！ 　　這本書是依照及高考、普考及經濟部命題大綱編寫，適用各類國民營及高普特考，依照大綱編排架構後，挑選重要的單元編寫成冊，各個章節再分別列出在其之下的各個小單元，並收錄常考試題，將高考、普考、國民營、銀行試題分類到各個小單元，每一題都有考點解讀，而冷門試題就不收錄。這本書有以下特色： 　　◎101個必點重點＋逐題考點解讀＝考前衝刺必備 　　書中重點速記讓你迅速掌握關鍵考點，並

透過表格或圖片加以統整，避免瑣碎的文字敘述讓你暈頭轉向，就是要讓你輕鬆閱讀，有效加強記憶。這本書只收錄重點中的重點。 　　◎國民營971題大集合，掌握解題Key Word，帶你一起解題 　　各個重點都有附上精選歷屆試題，讓你在閱讀完每個重點章節後，可以檢視自己的學習成效，透過大量的試題練習來驗收學習成果，你只要手拿著原子筆和2B鉛筆，手起筆落、一題一題將國民營試題逐題演練，題目寫錯了，沒關係，看看考點解讀加強觀念。到了考場相信不管題目怎麼出，你都能輕鬆破題！ 　　★計算機概論搶分攻略★ 　　因計算機概論橫跨資工及資管之領域，導致該科範圍過於龐大，可說是無所不包，但是今天我們不是要做學問，我

們要考試，而考試就是要拿分數。只要是考試，就一定會有命題的規範和準則，雖然計算機領域一眼望不完，但建議你還是可以從命題大綱及各類考古題找到蛛絲馬跡（命題大綱都可以Google到）。 　　計算機概論如果以類別來區分，可分為五大類，數字與邏輯，計算機硬體，計算機軟體，計算機網路，計算機程式，上述這五大類別建構了整個計算機領域的典範，筆者分析主要的出題方向後，再將其細分為以下類別： 　　★數字系統 　　包含禁制轉換、補數系統，補數溢位、浮點數表示法，其他數碼表示法，都是很常命題的題型。 　　★數位邏輯 　　囊括了基本邏輯閘，布林代數化簡和組合電路、組合電路僅會出半加器，全加器、半減器、全減器。

　　★計算機硬體 　　這邊會考電腦五大單元，是基本的考題。CPU、其中CPU裡面又有暫存器和快取記憶體，儲存方面包含了主記憶體，輔助儲存體都是往年出題的方向。I/O也不能忽視，近年也喜歡出類似USB的新型考題。 　　★作業系統 　　包含作業系統的責任、作業模式，作業系統分類，系統程式與應用程式的區別，行程管理，行程排班、記憶體管理與I/O管理。 　　★電腦網路 　　出自OSI七層應用層，表達層、會議層、傳輸層、網路層，資料鏈結層、實體層，也會考OSI與TCP/IP模型對應。 　　★網路安全 　　針對網路安全三大要素往外延伸，機密性、完整性，可用性，機密性考隊稱加密與非對稱加密，完整性

考數位簽章，可用性考防止DOS攻擊與DDOS攻擊。 　　★程式語言 　　會先針對低階與高階語言分類，各語言特性，程式語言如何翻譯，組譯器、直譯器、或編譯器，物件導向程式語言與三大特性。 　　★資料結構 　　考題為搜尋與排序，把各種排序演算法熟記，就能拿分。

ssd冷儲存進入發燒排行的影片

藉由適合的神經網路來預測固態硬碟的資料拿取

為了解決ssd冷儲存的問題，作者張育銘 這樣論述：

隨著大數據以及深度學習希望的發展，一個有效率的儲存系統就變得相當重要，這是因為我們所會使用到的資料越來越大，那麼這時有效的硬碟使用以及較快的讀寫速度對於使用者來說，就是一個重要的需求。最近幾年中，許多研究者使用深度學習的方法在軟體的領域獲得了卓越的成功，然而，卻鮮少有人試著使用深度學習的方法去優化硬體效能。因此，在本篇論文中，我們將使用深度學習的演算法，去改善我們使用固態硬碟的效率以及提升其讀寫速度。我們著重在兩個不同的面相來題性固態硬碟的性能，第一個面向是區分資料是所謂的熱資料或是冷資料，有了這樣的資訊後我們就可以憑藉著它來對有限的資源做出較佳的分配，較佳的分配會使固態應得的壽命變長，此外

，也能加快讀取速度。第二個面向則相對容易理解，我們想要去預測我們在固態硬碟中會拿取的下一筆資料，並且預先把該資料拿到高速緩存器中，如此一來，就可以有效的節省下資料搬運的時間並增加讀取速度。對於第一個方向，我們使用一個具有時間特性的神經網路處理，在冷熱資料的預測上得到了93.5%的準確度，由於這個準確度，我們將固態硬碟的壽命提升了2431個週期並將寫入速度加速了33.1MB/s。對於第二個面向，我們提出了一個三通道式的網路並模擬高速緩存的機制去猜測下一個資料位置。在這個面向中，藉由我們的網路可以提升156.98MB/s的讀取速度，由以上的數據可以得知我們的網路在提升硬體效能上有著突出的成果，在實

驗結果的部分，我們將模擬在固態硬碟的控制器上的表現並與傳統的高速緩存做比較。