usb網路共用的問題，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

Wifi氣氛燈程式開發(ESP32篇)

為了解決usb網路共用的問題，作者曹永忠,楊志忠,許智誠,蔡英德 這樣論述：

　　本書以智慧家庭為主軸，提供讀者熟悉使用Arduino Compatiable開發板：ESP32來開發氣氛燈泡之商業版雛型(ProtoTyping)，進而介紹這些產品衍伸出來的技術、程式撰寫技巧，以漸進式的方法介紹、使用方式、電路連接範例等等。 　　ESP32開發板最強大的特點是完全相容Arduino開發板，搭載Lenonard相同的單晶片：ATmega32u4，並在板內加上無線模組：ESP8266 WiFi Module，無線網路涵蓋距離，在不外加天線之下，就可以到達20公尺，這對於家庭運用上，不只是足夠，還是遠遠超過其需求。 　　更重要的是它簡單易學的開發工具、模

組函式庫與網路功能，幾乎Maker想到應用於物聯網開發的東西，可以透過眾多的周邊模組，都可以輕易的將想要完成的東西用堆積木的方式快速建立，而且價格比原廠Arduino Yun或Arduino + Wifi Shield更具優勢，最強大的是這些周邊模組對應的函式庫，瑞昱科技有專職的研發人員不斷的支持，讓Maker不需要具有深厚的電子、電機與電路能力，就可以輕易駕御這些模組。 　

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植基於區塊鏈之公文電子交換系統設計

為了解決usb網路共用的問題，作者劉亭萱 這樣論述：

電子公文在網際網路快速發展下，除去時間與空間之限制，大幅降低公文作業人力及物力成本；然而，在資料儲存、交換等過程，仍需集中式網路伺服器參與，可能產生單點故障問題，且現行系統的新增與異動皆需完成申請並由主管機關審核，不利於資料即時更新；此外，當資料發生濫用或誤用的情況時，亦需依賴第三方執行爭議仲裁工作；本研究設計將區塊鏈及智慧合約導入公文電子交換系統，利用其不可竄改及條件執行、去中心化等特性，由智慧合約執行，直至設定條件滿足後，由智慧合約驗證身分並自動執行電子公文交換，具體貢獻簡述如後：（1）藉由自我認證機制產生之公、私鑰，進行身分驗證。（2）透過合約函式自動解決交易衝突，以降低第三方之參與。

（3）公文交換作業皆分散儲存於區塊鏈各節點上記錄，公開且可驗證，避免爭議。

跟我學Windows 11暢快體驗x效率爆發(加贈160頁全彩電子書)

為了解決usb網路共用的問題，作者志凌資訊,郭姮劭 這樣論述：

　　【超值加贈：多達160頁的全彩電子書】 　　為提供讀者更豐富的內容，作者特別將部分主題的詳細說明或較為進階的內容，如：協助工具、您的手機、Microsoft Edge建立安全密碼與密碼產生器、快速助手、電腦不符合需求時的安裝...等，製作成PDF電子書，讓您學習更深更廣！ 　　操作介面大變革： 　　■導入Fluent Design風格與圓角視窗設計，簡潔的開始功能表使應用程式執行更有效率。 　　■新的通知中心與快速設定面板，讓您有效率的執行常用的設定。 　　■新的電腦「設定」介面，在系統、裝置、帳戶…等各種設定之間輕鬆遊走，不會迷失方向。 　　■整合最愛的新聞資訊與服務的小工具，隨時

掌握待辦工作與關注的股票行情。 　　■充分利用螢幕資源的快照佈局，可以將視窗快速排列，提高多工作業的執行力。 　　■簡化的檔案總管，將最常用的指令顯示在單一工具列，視窗介面更清新。 　　應用程式再進化： 　　■使用聊天應用程式，隨時隨地與家人或朋友免費聊天，或是撥打語音通話與視訊通話。 　　■To Do應用程式讓您輕鬆規劃一天的待辦事項，搭配時鐘的新功能「專注工作階段」，更有效率的完成工作計劃與任務。 　　■採用與Google Chrome相同原始碼技術的 Microsoft Edge，提供更快的網頁載入速度與延伸模組相容性，瀏覽網站更安全、更有效率。 　　■您的手機」可搭配Android手

機，直接在電腦讀取與發送簡訊、撥打與接聽電話、檢視相片和通知，使電腦與手機無縫連接。 　　■自動 HDR 功能讓遊戲的影像更生動，DirectStorage 技術可以縮短遊戲的加載時間，啓動速度更快。 　　系統升級與更新： 　　■不符合升級資格的老電腦，也能輕鬆升級到Windows 11。 　　■改良後的Windows Update減少了檔案大小，以更有效率的方式在背景中執行，讓電腦永遠保持在最新狀態。 　　■系統修復必學！建立還原點、系統映像檔、修復光碟及USB磁碟，再也不怕電腦當機了。

以樹莓派為基礎的Hadoop Cluster之執行時間改進方法

為了解決usb網路共用的問題，作者楊孟翰 這樣論述：

物聯網(Internet of Things)的興起，成為未來網路通訊科技重要的發展趨勢。因此物聯網相關的研究與應用也越來越受到重視。由於物聯網裝置的數量龐大，會以相當快的速度產生相當大量的資料，也就是大數據(Big data)。因此，如何快速有效率的去分析、處理並應用這些大數據是相當重要的挑戰。這些大量資料通常需要及時的處理(Real-time processing)，然而，如果透過傳統的雲端運算(Cloud Computing)，將資料傳送給遙遠的雲端處理，再將處理好的資料回傳，會耗費較多的時間。此外，使用者要連上遠端的大型資料中心才能存取服務，如果所有人都共用一個資料中心，或產生資料的

節點太多，會因為佔用大量網路頻寬，造成資料中心的負擔過重。因此出現了功能相似，但運算能力較弱的霧運算(Fog computing)。資料處理則是更接近用戶終端裝置，這麼做的原因是可以化解可能出現的網路塞車現象，有效減輕網路流量，資料中心的運算負荷也跟著減輕。在本論文中，以九台低功耗的微型控制器，樹莓派三代B版(Raspberry Pi 3 Model B)，架設了一個小型運算叢集(Cluster)。此叢集使用了阿帕契的分散式檔案系統(Apache HDFS: Apache Hadoop Distributed File System)，並改善樹莓派叢集執行MapReduce的執行時間。此外，本

文透過四種方法以及三種Master-Slave Model，分別對照五種檔案大小來做對照觀察比較。由於在預設環境下執行MapRedce的第一種方法無法有較短的執行時間，因此進一步提出另外三種方法，第二種方法為修改磁碟使用率參數，第三種方法為在每個節點上設定了暫存remote resources的位置，第四種方法為第二、第三種方法的組合，可以減少最多MapReduce執行時間。透過以上方法，可以達到改善樹莓派叢集執行MapReduce時間過長的問題。