mac系統的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包

我的第一本iPad手帳：從製作到裝飾，用GoodNotes與Procreate打造更適合自己的專屬電子手帳

為了解決mac系統的問題，作者Sharky,Bamtol,DTGoodNote 這樣論述：

　　自由度超高、不佔空間、修改方便， 　　完美符合個人需求的電子手帳！ 　　買了iPad後，除了看影片玩遊戲以外找不到別的用途？ 　　那就試試用它來寫手帳、紀錄生活、管理行程， 　　展開不受拘束的無紙化生活。 　　為什麼要使用iPad寫手帳： 　　方便攜帶 　　容易保管 　　修改簡單 　　打造最適合自己的格式 　　親手做喜歡的貼紙、紙膠帶等裝飾 　　圖片輕鬆貼入手帳 　　本書從最基本的應用開始，到如何打造自製手帳、製作個人化裝飾貼紙，以及如何上架販售自己的作品，一步步帶著你動作。 　　只要跟著做，就能突破舊有手帳框架，邁入智慧無紙化生活。  

mac系統進入發燒排行的影片

以軟體定義網路實作無線換手預測機制

為了解決mac系統的問題，作者張文豪 這樣論述：

無線區域網路在現實環境中已經被廣泛應用，當無線設備移動時，衍生出換手機制需求。目前普遍使用由行動裝置端根據訊號強度變化判斷但不易集中控制，現在軟體定義網路(SDN)持續發展，無線設備已經能夠程式化控制並且有集中式控制中心，將此技術導入無線網路換手機制可以應用於現實網路環境。 現實環境的訊號連線強度常不穩定且易受環境干擾，所以根據訊號強度進行換手判斷容易造成乒乓效應發生。乒乓效應造成頻繁換手，導致平均傳輸量下降，更加嚴重會造成網路斷線。當環境中無線分享器分布有覆蓋範圍互相重疊的情況，乒乓效應會更加顯著。本研究利用SDN可集中式管理特性，提出根據訊號強度變化量分析計算。其中包含2部分，第一部分

為計算預測訊號強度值，解決集中式控制環境下訊號收集所造成的換手判斷失真狀況。第二部分為利用訊變化量分析移動模型再進行換手判斷，藉此過濾掉不適當的換手情形並選擇準確換手目標進行切換，便能夠大幅降低乒乓效應發生。 本研究實作以ODIN為基礎所提出的預測換手機制以及完整實驗測試，實驗結果表示不論在固定或移動環境下，本方法可以有效減少換手次數、降低乒乓效應，並且可以提升平均傳輸量及減少斷線機率。在實測中根據不同移動環境比較訊號強度判斷換手方法與本方法，平均傳輸量可以提升2~6%而換手失敗機率最多可以降低35%，不論何種環境網路服務品質皆有效獲得提升。

極詳細+超深入：最新版TensorFlow 1.x/2.x完整工程實作

為了解決mac系統的問題，作者李金洪 這樣論述：

TensorFlow 是目前使用最廣泛的機器學習架構，滿足了廣大使用者的需求。如今TensorFlow 已經更新到2.x 版本，具有更強的便利性。 本書透過大量的實例說明在TensorFlow 架構上實現人工智慧的技術，相容TensorFlow 1.x 與TensorFlow 2.x 版本，覆蓋多種開發場景。 　　◎ 詳盡闡述tensorflow 1.x/2.x完整內容 　　◎ 75個實作專案，包含最接近工業 / 商業用的典範    　　◎ 由淺入深的完整解說，徹底體會TensorFlow之美 　　史上強大的AI框架Tensorflow 2.X版終於出來了。 　　在綜合PyTorch

的動態圖架構和併入高階API Keras之後，Tensorflow又重回AI框架最炙手可熱的明星之一。 　　本書是針對已經有Tensorflow基礎的讀者，幫助讀者具備基礎的深度學習知識之後，更強化自身的功力。不再拘泥於簡單的CNN、MNIST、RNN等太基礎的內容。 　　全書重點包括： 　　► 75個工業及商用專案的完整實作 　　►在Windows/Linux下安裝Anaconda及GPU、CUDNN的完整介紹 　　►大量Transfer Learning的預載入模型說明 　　►Tensorflow的專屬資料集格式 　　►TF-Hub retrain或是fine-tune完整的預載入模型

　　►利用tf.estimator及tf.keras訓練模型的完整過程 　　►用Tensorflow做離散及連續資料的特徵工程 　　►不再只是單純的CNN，用膠囊網路做更準確的圖形辨識 　　►不只RNN，還有GRU及Attention機制、SRU、QRNN及Transformer機制 　　►自己動手做YOLOV3 Darknet 　　►最完整的Normalization說明，包括Batch Norm、Switchable Norm 　　►GAN大全，包括DeblurGAN及AttGAN 　　►CS612照片加工的AI基礎 　　►製作Tensorflow的模型完整說明 　　►在樹莓派、iPho

ne、Android上佈署Tensorflow的模型 本書特色 　　1. 相容TensorFlow 1.x 與2.x 版本，提供了大量的程式設計經驗 　　兼顧TensorFlow 1.x 與2.x 兩個版本，列出了如何將TensorFlow 1.x 程式升級為TensorFlow 2.x 可用的程式。 　　2. 覆蓋TensorFlow 的大量介面 　　由於TensorFlow 的程式反覆運算速度太快，有些介面的搭配文件並不是很全。作者花了大量的時間與精力，對一些實用介面的使用方法進行摸索與整理，並將這些方法寫到書中。 　　3. 提供高度可重用程式，公開了大量的商用程式片段 　　本書實

例中的程式大多都來自程式醫生工作室的商業專案，這些程式的便利性、穩定性、再使用性都很強。讀者可以將這些程式分析出來直接用在自己的專案中，加快開發進度。 　　4. 書中的實戰案例可應用於真實場景 　　書中大部分實例都是目前應用非常廣泛的通用工作，包含圖片分類、目標識別、像素分割、文字分類、語音合成等多個方向。讀者可以在書中介紹的模型的基礎上，利用自己的業務資料集快速實現AI 功能。 　　5. 從專案角度出發，覆蓋專案開發全場景 　　本書以專案實作為目標，全面覆蓋開發實際AI 專案中所有關的知識，並全部配有實例，包含開發資料集、訓練模型、特徵工程、開發模型、保護模型檔案、模型防禦、服務端和終端

的模型部署。其中，特徵工程部分全面說明了TensorFlow 中的特徵列介面。該介面可以使資料在特徵處理階段就以圖的方式進行加工，進一步確保在訓練場景下和使用場景下模型的輸入統一。 　　6. 提供大量前端論文連結位址，便於讀者進一步深入學習 　　本書使用的AI 模型，大多來自前端的技術論文，並在原有論文基礎上做了一些結構改進。這些實例具有很高的科學研究價值。讀者可以根據書中提供的論文連結位址，進一步深入學習更多的前端知識，再配合本書的實例進行充分了解，達到融會貫通。本書也可以幫助AI 研究者進行學術研究。 　　7. 注重方法與經驗的傳授 　　本書在說明知識時，更注重傳授方法與經驗。全書共有

幾十個「提示」標籤，其中的內容都是功力很高的成功經驗分享與易錯事項歸納，有關於經驗技巧的，也有關於風險避開的，可以幫助讀者在學習的路途上披荊斬棘，快速進步。  

線上教學網頁設計與管理-以MediaWiki為例

為了解決mac系統的問題，作者黃俊賓 這樣論述：

在傳統教學中，教師面對著一個班級數十位程度參差不齊的學生，往往教授相同的課程教材並且實施相同的教學進度，導致程度好的學生無法作加深加廣的學習，而程度差的學生無法適應、跟不上進度，甚至放棄學習。此外，在數學科的教學現場中，經常可見教師以一支粉筆、一面黑板，即完成課程內容的講述，導致學生興趣缺缺，而數學也往往變成最不受學生喜愛的科目。隨著電腦科技的日新月異、電腦與網際網路的普及，「資訊科技融入教學」、「線上學習」的概念漸漸受到認同，文獻探討指出此兩種概念除了有學習理論的支持外，種種研究亦證實應用在學生的學習上確實可提升學習成效，因此如何在教學中應用資訊科技以達成教學目標，成為教師們無法迴避

的課題。 本研究嘗試介紹一個架設簡易、功能齊全與管理方便的網頁軟體-MediaWiki，以提供所有教育工作者建立個人的教學網站，在教學過程加上線上學習作為輔助以滿足各種程度學生的需求。架設MediaWiki網頁採用平常使用的電腦即可，且架設過程不複雜。維基百科是使用MediaWiki軟體架設而成的成功範例，在各項功能上可說是受過重量級應用的考驗。而且，MediaWiki是受到維基媒體基金會所支持的軟體，持續開發更新以及在功能、後台配備、安全方面將不斷完善化。在管理部分，因為有眾多網頁採用MediaWiki軟體來架設，所以在網路上可輕易地蒐尋到相關管理資訊。 有鑑於Mac系統、Windo

ws系統是最廣泛使用的兩種作業系統，因此我們分別以Mac mini server（軟體Mac Os X Server Lion 10.7.5）與Windows XP，成功架設MediaWiki網頁並以文字、圖示記錄下各架設步驟，以滿足不同系統使用者的需求。此外，管理網頁可能會用到的後台管理方法、文章編輯語法、問題與解決方式亦在本研究中以文字、圖示敘述說明。希冀能協助教育工作者輕鬆、快速地建立網站並易於管理網頁內容，以發揮資訊科技的優點，進而提升學習者的學習效果，造福所有學習者。