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2小時極速求職：網絡時代10步搵工秘笈

為了解決Lamp 賴的問題，作者史蒂夫．道爾頓 這樣論述：

　　》精準10步 》系統化2小時 　　你只須按部就班、完美執行本書步驟，好工自然送上門！   　　★Amazon暢銷書榜　求職市場與建議類　第1位（截至2021年8月） 　　★LinkedIn社團全球粉絲　成功實證 　　★美國頂級MBA富卡商學院　資深職業規劃顧問詳盡心得　首次推出中文版   　　你的求職方法是不是── 　　‧    海投網上申請？ 　　‧    求職電郵先用100字自我介紹？ 　　‧    次選公司當面試練習？ 　　……難怪你仍在求職網海浮沉！   　　本書教你── 　　確定求職公司優先次序　找出你的夢想工作 　　↓ 　　找到樂於推薦你的「貴人」　寫出讓人易讀易覆的電郵

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Lamp 賴進入發燒排行的影片

基於語意之輪廓表示法及全連結捲積類神經網路之單晶片多車輛辨識系統

為了解決Lamp 賴的問題，作者徐雋航 這樣論述：

鑒於現今智慧車輛發展迅速，前方車輛辨識及車距檢測為先進駕駛輔助系統 (Advanced Driver Assistance Systems, ADAS) 設計中相當重要的一環，此項技術通常藉由攝影鏡頭擷取前方影像，並透過影像辨識技術來判斷前方是否存在車輛、障礙物等等，進而控制車輛減速以保持安全距離。而這些複雜的圖形辨識技術往往需要透過高功耗之大型運算系統來實現，並且，若將傳統電腦安裝於車內常需要克服體積過大、耐震性不佳等缺點。因此，本研究專注於如何將車輛辨識及車距檢測演算法實現於單晶片，以達到高性能、低功耗，以及體積小之目的。為實現前方車輛辨識及車距檢測，本研究透過單一彩色相機模組收集前方影

像資訊，並於單一現場可程式邏輯閘陣列 (Field Programmable Gate Array, FPGA) 晶片中以最精簡之硬體電路實現白平衡 (White Balance)、影像對比度強化技術 (Image Contrast Technique)、物體邊緣檢測、利用基於模糊語意影像描述 (Semantics-based Vague Image Representation, SVIR) 改良之基於語義之輪廓表示法 (Semantic-based Contour Representation, SCR) 特徵表達物體、再透過不同的卷積核 (Convolution Kernel) 重釋SC

R特徵並交由全連接類神經網路(Fully Connected Neural Network, FCN) 進行車輛辨識。最後，以多個邊界框 (Bounding Box) 同時檢測前方多台車輛，達到單頁多目標辨識 (Single Shot MultiBox Detector，SSD) 之功能，而邊界框之座標可以透視法 (Perspective View) 計算前車相對距離。根據本研究之實驗結果，在相機以每秒90張影像攝影速度以及影像解析度在640×480像素的條件下，本研究僅須3.61us即可完成單台車輛辨識，車輛辨識率可達到94%，且車輛與非車輛至少保持38%以上之分離度，有效減少感測錯誤的情況

發生。因此，實現一真正高性能、低功耗以及體積小之前方車輛辨識晶片。

AWS CDK 完全學習手冊：打造雲端基礎架構程式碼 IaC(iT邦幫忙鐵人賽系列書)

為了解決Lamp 賴的問題，作者林侃賦（Clarence） 這樣論述：

第一本從無到有教你撰寫 AWS CDK 的中文書籍！ 為不會寫的你獻上超豐富 Sample Code，照抄也能成為 AWS CDK 達人！ 　　本書改編並延伸自第 12 屆 iT 邦幫忙鐵人賽獲得 DevOps 組冠軍的《用 CDK 定義 AWS 架構》系列文章，以簡單、好讀的行文風格詳述技術細節，並提供完整的程式碼範例與說明，一步一步帶領新手從零開始踏上 AWS CDK 技術達人之路。 　　一般而言，在 AWS 上部署雲端基礎架構有兩種做法：使用 AWS CloudFormation、或直接使用 AWS 管理主控台 (AWS Management Console) 手動建置。 　　

在 2019 年時，AWS 推出了全新的開發套件 AWS Cloud Development Kit (AWS CDK)，透過利用 AWS CDK 套件，開發者可以定義整個雲端基礎架構使用程式的方法，同時提升可讀性，並可撰寫測試程式來減少失誤的可能性，此外，還可以達到快速複製的效果。 　　然而，目前為止 AWS CDK 最美中不足的一點，便是可利用的中文資源仍相當稀少，因此本書希望以新手開發者的角度出發，用熟悉的中文伴隨大家走過艱辛的前段上手過程，本書內容將會使用 AWS 管理主控台配合 AWS CDK 程式，使用交互比對的方式協助讀者裡解、並從入門到精通 AWS CDK。 本書特色 　

　中文書籍 　　學習一款新的軟體，最令人擔憂的往往是閱讀英文文件所需大量耗費的時間。 　　全亞洲第一本 CDK 中文書，用中文帶你快速上手、學習撰寫 AWS CDK。 　　一步一腳印 　　從使用 AWS CDK 指令開始，以新手角度出發，透過 Code Review 的形式，帶你理解每一行 Code 代表的意義，一步一步帶領你走入學習 AWS CDK 的大門。 　　高實用性的工具書 　　本書內容囊括多種因應工作場景可能須開發的主題，讀者可將本書當作工具書，依據使用情境找到合適的章節並直接參考取用。 　　自動化部署 LAMP（Linux、Apache、MariaDB、PHP）叢集 　　對於

大多數的開發者來說，親手製作可自動化部署的 LAMP 伺服器並非一件容易的事情，本書針對 LAMP 的自動化部署提供詳盡的解說，讓閱讀後的你也能輕鬆使用 EC2 打造高可用可自動部署的 LAMP 伺服器叢集。 　　在 AWS 上部署 Docker 容器解決方案 　　在 AWS 上有多種 Docker 容器解決方案，在什麼狀況下要使用 ECS 或是 EKS，讓你傻傻分不清楚嗎？本書將以入門等級的簡單範例，協助讀者理解 ECS 與 EKS 兩種服務，並教會你如何根據應用情境挑選合適的容器部署解決方法。 　　開發自動部署的 CDK Construct Library 　　寫出好用的程式後分享給更

多人吧！ 　　教你如何從無到有寫一個自己的 CDK Construct Library，無論運用在開源貢獻、公司專案或私人案件，成為自己 Library 自己開發的技術達人。 好評推薦 　　本書將會是華人社群裡面最珍貴的 CDK 參考書之一， 期待越來越多人可以透過這本書一窺 CDK 的奧妙， 並且跟著 Clarence 一起學習， 讓再複雜的 Cloud 也都可以在自己的 IDE 開發環境裡面自由定義與掌握。－－Pahud Hsieh / Pahud Dev Youtube頻道主 　　 　　Clarence 在本書中由簡入深、逐一搭配一個個的場景案例，且細心繪製情境架構圖、配合著場景案例

整理範例程式碼，帶大家一步一步上手 AWS CDK。－－Ernest Chiang / AWS Community Hero／Director of Product & Technology Integration, PAFERS Tech 　　透過本書你可以輕鬆地踏入 AWS CDK 的世界， 裡面有許多的範例可以涵蓋你日常的實用情境， 讓你除了學 AWS CDK 之外還可以學 AWS 架構， 體驗到 AWS CDK 的強大之處， 為你增加硬技能。－－Neil Kuan / AWS Community Builder／Cloud Engineer, Cathay FHC estab

lished Digital, Data & Technology (DDT)  

基於人因工程之道路智慧照明研究

為了解決Lamp 賴的問題，作者劉軍希 這樣論述：

本文研發一種結合人因照明與智慧控制的創新策略，運用可變光型之LED智能路燈設計，搭配影像式輝度計，基於IoT sensor-driven之理念，藉由輝度計偵測路面照明狀態，透過AI影像判斷車輛與輝度條件，可自動調適燈具輸出兩種不同型態的配光曲線，分別是平均照度與照度均勻度優先的照度光學設計，適合於未下雨的乾燥路面之視覺判別；及平均輝度與輝度均勻度優先的輝度光學設計，更適合於濕滑路面之行車狀況，有效提升駕駛人的視覺清晰度，可以解決雨後路面濕滑所造成的駕駛人無法正確辨識路面狀況及反射眩光之危害議題，優化全時段道路安全與用路人視覺清晰度，有助於改善長期以來，夜間下雨溼滑時所造成的交通意外。另外透過

燈具照射於改質瀝青、再生瀝青等新舊不同材質的瀝青道路鋪面之量測數據，評估路面的照明光學效果，可以估測鋪面輝度反射係數q，並與現場道路鋪面量測的國際糙度指標(International Roughness Index, IRI)、鋪面狀況指標(Pavement Condition Index, PCI)兩項指標值進行比值分析，找出相關聯之曲線配對，可以長期蒐集與建立大數據，探討本系統之運算因子，發展出最佳道路照明建構模式，供道路鋪面材質重置刨舖生命週期之參考。研究期間，本論文所研發雙配光曲線設計之LED智慧路燈與控制系統，實際應用於桃園市智慧路燈工程的建設，實測驗證路面乾濕度不同條件下，路燈燈具

應有不同的配光特性，才能提升行車安全；並再經由智慧亮度控制，可以兼顧節能與行車安全，對於未來的道路照明工程規劃設計及維護，具有引導性的貢獻。