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西方經典典故大全

為了解決Guillotine 中文的問題，作者左冠輝 這樣論述：

　　本書是西方經典典故大全，分四部份：希臘羅馬神話、文學歷史、社會風俗和詞海縱橫，各有重點。特色如下： 　　1. 收錄320個西方典故，內容齊備。 　　2.以小故事或歷史背景開始，提供詞語之現代含義，輔以英漢對照例句，有助掌握詞語出處及用法。 　　3.內容涵蓋中西文化歷史、名人名著、經典電影和新聞事件等，有助開闊視野，增進知識。 核心賣點 　　1. 收錄320個西方經典典故，內容齊全。 　　2. 以中外兼論的形式講解經典故事，例句英漢對照，令讀者全面掌握西方典故的出處、詞意變化及用法。 　　3. 知識面涵蓋廣闊，包括中西文化、歷史、神話、名人名著、經典電影、重大新聞等。

一句話推薦 　　一本瞭解奠定西方文化根基會的經典典故，兼具英文學習之功用，即學即用。

Guillotine 中文進入發燒排行的影片

應用生物共生演算法2.0於三維裁切最佳化之研究-以保麗龍裁切為例

為了解決Guillotine 中文的問題，作者林子翔 這樣論述：

現近年來，電腦資訊技術迅速的發展並被廣泛地應用在各個領域中，許多複雜的工程問題可藉由啟發式演算法解決，已裁切為例，一維裁切及二維裁切已有許多成功案例，三維裁切現今並無較多完整研究案例。Selin等人在2019提出較可行三維裁切方法，將三維問題劃分成兩個階段，第一階段的二維裁切(2DCSP)問題，以及第二階段一維裁切(1DCSP)問題，本研究以保麗龍裁切維例，將改善Selin等人的方法論，並延發出一套更完善的3D裁切方法論。鄭明淵博士以及Richard Gosno等人於2021時年發展出生物共生演算2.0(Symbiotic Organisms Search 2.0 [3]，新增了兩個進化的不

同特徵，Self Parameter Updating (SPU)以及Chaotic maps sequencing；SPU加強了探索功能；Chaotic maps sequencing則是加強了開發功能，將這兩個特性結合起來發揮更好的平衡探索及開發。SOS2.0相較於SOS，提供了更好的性能以外，也提高了計算效率與搜索最佳解的能力，成為了更好的SOS算法的一種後續方法。本研究選用保麗龍裁切維案例，應用SOS2.0進行組合配置計算，研究結果顯示，相較於Selin等人方法以及目前現場以人力經驗計算之下，可得出餘料最少之最佳解。

原來XX是這樣被發明的：地球上130項從遠古到現代的驚人發明

為了解決Guillotine 中文的問題，作者DenisGuthleben 這樣論述：

　　無論是生活小物如鏡子、燈或機械鐘、望遠鏡、熱氣球，甚至GPS、FＢ或網路……，這些不同凡響的發明，如何改變我們的世界與人類命運，又會帶來什麼新啟發？   　　這本書不只讓我們重溫微小物件的偉大誕生， 　　也探索出更多的思考新意！   　　你知道，三萬五千年前，史前老祖宗在洞穴深處，點起了第一盞燈？你知道「機器人」（robot）一詞，最早出現在1921年的一齣戲中，當時已經有人在擔心它會不會反抗人類……   　　你知道，無遠弗屆的網際網路其實是五角大廈的研究成果，原是想確保戰略資訊的傳遞？你知道在未來，仿生學，隱形，或動物翻譯機，甚至永生，真有可能性？   　　作者說，發明往往從零開始，

而發明的歷史之所以神奇，是因為它是一系列的「成功故事」，更提醒讀者應謙卑看待這些發明，並捍衛大自然──   　　身為法國國家科學研究中心歷史委員，古斯萊本以自身的專業見地為讀者解說，他用新奇、趣味的觀點與思維，細數這些神奇小物的誕生，從使用火，最原始的工具到機器人，讓讀者穿梭在這趟人類製造、不可思議且超越時空的燦爛旅程！   誠摯推薦   　　陳恒安(國立成功大學歷史學系副教授)、鄭國威(泛科知識公司知識長)    　　「以技術物出現時序勾勒歷史發展軌跡，彰顯工匠人(homo faber)本色，可與觀念史、人物傳記、各類圖誌等相呼應。」——陳恒安(國立成功大學歷史學系副教授兼校刊總編輯)  

媒體好評   　　「透過深入瞭解本書，更可以知道這些不同凡響的發明如何改變世界。」──法國《阿爾薩斯日報》(L’Alsace)   　　「這本由科學歷史家撰寫的書，可以讓你重溫人類最偉大發明的誕生！」──法國《Okapi雜誌》   　　「法國國家科學研究中心歷史委員丹尼斯‧古斯萊本讓我們從史前到現今、甚至到未來，享受一場改變人類命運的130項發明之旅！」──法國《WE DEMAIN》雜誌   　　「這本書真的讚到爆！」、「太令人著迷的一本書了！」──法國國際米蘭公共廣播電台   　　「這130項偉大的發明，作者運用平易近人的方式介紹給讀者，讓我們可以輕鬆追溯科學和科技的歷史。」──法國《世界科

學與醫學》(Le Monde Science et Médecine)雜誌

邊緣計算中使用率導向資源分配策略

為了解決Guillotine 中文的問題，作者謝祖豪 這樣論述：

邊緣計算使用分散式計算架構解決大量資料傳輸問題，由邊緣節點在本地計算再將結果上傳至雲端。邊緣計算需要使用到虛擬化的技術，但由於虛擬化太笨重，於是使用較為輕量的Container技術，且只要在node上安裝了 Docker，皆能正常運行container化後的應用程序。為解決且大量的計算需求，在邊緣節點需先進行處理，避免傳到雲端執行而造成延遲。本研究提出以使用率為導向的資源分配策略，目的在於用戶在使用相對於雲端運算延遲較低的邊緣計算系統時，能夠有效地利用邊緣節點。本研究提出的策略會透過分析任務所需的資源以及執行時間，判斷適合分配到哪個節點，以達到提升資源使用率並降低整體任務所需完成時間。實驗中

以在容器叢集上模擬邊緣計算環境，以Kubernetes做為邊緣配置的工具，藉由將任務先預跑一次得到所有任務所需要的參數，並使用"互補"的概念，更有效的利用資源減少資源浪費。在本研究最後和四種資源配置策略做效能比較，其中兩種策略為Kubernetes內建的演算法。實驗結果顯示出利用本研究提出的策略相較於其他的配置策略，全部的任務能夠更快速地完成，整體資源使用率平均較高且全部任務的平均等待時間較低。