ops電腦的問題，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

Kubernetes: Up and Running: Dive Into the Future of Infrastructure

為了解決ops電腦的問題，作者Burns, Brendan,Beda, Joe,Hightower, Kelsey 這樣論述：

In just five years, Kubernetes has radically changed the way developers and ops personnel build, deploy, and maintain applications in the cloud. With this book’s updated third edition, you’ll learn how this popular container orchestrator can help your company achieve new levels of velocity, agili

ty, reliability, and efficiency--whether you’re new to distributed systems or have been deploying cloud native apps for some time. Brendan Burns, Joe Beda, Kelsey Hightower, and Lachlan Evenson--who have worked on Kubernetes at Google and beyond--explain how this system fits into the life cycle of

a distributed application. Software developers, engineers, and architects will learn ways to use tools and APIs to automate scalable distributed systems for online services, machine learning applications, or even a cluster of Raspberry Pi computers. This guide shows you how to: Create a simple clus

ter to learn how Kubernetes works Dive into the details of deploying an application using Kubernetes Learn specialized objects in Kubernetes, such as DaemonSets, jobs, ConfigMaps, and secrets Explore deployments that tie together the lifecycle of a complete application Get practical examples of how

to develop and deploy real-world applications in Kubernetes

ops電腦進入發燒排行的影片

遊戲首儲商品研究-以博弈遊戲為例

為了解決ops電腦的問題，作者尤威廷 這樣論述：

電子遊戲由早期的買斷制逐漸發展至今，多數電子遊戲開始使用免費制來降低玩家的進入門檻，進而增加遊戲的曝光度與獲得更多的玩家受眾，但這樣的商業模式間接的產生了玩家付費意願降低與容易流失的缺點，因此現今許多遊戲開發者為了促使玩家首次進行購買而設計了各式的首儲商品來提升玩家付費率。博奕遊戲也隨著電子遊戲的普及逐漸電子化並迅速的發展其規模，台灣許多早期的遊戲開發廠商也逐漸地投入開發博弈相關類型遊戲，並且成為了目前台灣遊戲產業少數蓬勃發展的一個類別，因此本研究分析美國市場上主流的博奕類遊戲首儲商品，並設計不同的商品販售模式，透過實際分組銷售測試(A-B Test)方式驗證其銷售狀況與後續效益並分析結論，

提供往後的博弈遊戲開發者作為遊戲首儲商品設計之參考。經過實際商品銷售實驗，得出若目標為提升用戶購買意願的首儲商品，銷售模式應該盡可能的降低用戶需要思考與比價的部分，並且需要避免首儲商品提供過多的折扣或其他優惠，當首儲商品提供過多的折扣時，將會降低用戶後續的購買一般商品意願。

ACCELERATE：精益軟體與DevOps背後的科學

為了解決ops電腦的問題，作者NicoleForsgren,JezHumble,GeneKim 這樣論述：

　　★榮獲新鄉學院出版獎★ 　　★Amazon分類排行榜Top 1暢銷書★ 　　★Amazon 4.5顆星，上千讀者好評盛讚★ 　　★重構教父Martin Fowler專文推薦★   　　打造高效靈巧技術組織，加速領先群雄稱霸市場！   　　我們可以如何應用科技來驅動商業價值？在過去的很多年裡，我們一直被告知：軟體交付團隊的績效並不重要，無法為我們的公司提供具競爭力的優勢。本書作者透過4年的開創性研究，納入Puppet《DevOps境況報告》所收集的資料，同時利用嚴謹的統計性方法，立志找出測量軟體交付績效的方法，以及何者驅動它。本書呈現了該研究的成果及背後的科學，讓讀者可以採用在自己的組織

中。   　　我們希望當您閱讀此書時，您會發現作為一個技術專家暨技術領導，能讓您組織更上一層樓的要素，即從軟體交付開始。正是透過改善我們交付軟體的能力，組織才可以更快交付出功能，必要時隨機應變、回應合規性與安全性變革，並利用快速回饋以吸引更多顧客，且取悅現有顧客。   　　閱讀本書後，您將了解如何測量團隊績效，並該投資哪些能力來驅動更高的績效。本書值得所有管理階層一讀！   本書特色    　　●揭露了驅動軟體績效的24種關鍵能力 　　●以嚴謹的科學方法了解如何測量團隊績效 　　●第16章之個案研究由Steve Bell及Karen Whitley Bell夫婦所提供　 　　●已授權多種語言版

本：英、德、西、波、俄、日、韓、繁中、簡中   好評推薦 　　 　　「在DevOps 浪潮下，企業無不努力地追逐效能，但如何才能讓自己可以客觀的去度量自己的表現呢? 本書可能是你最好的參考。」——91App 敏捷教練 李智樺   　　「期盼這本 Accelerate 能為你企業的 DevOps Journey 增添更多助力，未來能在各個在地的 DevOps 社群及 DevOpsDays 研討會中聽見屬於你的 DevOps 實踐經驗」——DevOps Taiwan Community 現任志工 / 前 Organizer 陳正瑋   　　「這些調查，以及就這些調查而做的仔細分析，為當今可以大大改

善多數IT組織的一些實踐，提供了最合理的正當性。任何經營IT集團組織的主事者應該要好好看看這些技巧與成果，學以致用改其實踐；而任何與IT集團組織共事者，無論是在組織內部或如我們一般的IT交付公司，都應該尋求這些實踐將其就緒，以及伴隨之持續改善的穩健程序。Forsgren、Humble與Kim已經鋪陳了願景，讓大家知道2017年時高績效的IT組織為何；而且IT從業人員應該執此按圖索驥，加入高績效俱樂部。」——《重構第二版》作者 Martin Fowler   　　「我聽過一些像是『DevOps就是新的Agile』、『Lean（精益）不適用軟體交付』、『當然這個對行動應用團隊有效，他們可是獨角獸』

。當我遭遇這些懷疑論者，我嘗試運用外部案例試圖左右議論，我一路來借助導師（mentor）—要不是有他們在，維持專注可是困難重重。書到用時方恨少，千金難買早知道，我強烈鼓勵您在自己的組織中應用之。我在零售業度過我大部分職涯；在那行，能與時俱進已經越來越是關鍵，而且如今交付軟體已經深植每個組織的DNA。請勿忽略此書中勾勒出來的科學，它將會幫助您加速（accelerate）轉型蛻變成高績效的技術組織。」——Zulily購物平台技術長 Courtney Kissler   　　「除了確鑿地展示DevOps的成果是更快、更便宜以及更安全外，本書還是一本關於穩健調查設計和分析的卓越範例。」——Amazon

雲端架構策略副總裁 Adrian Cockcroft   　　「《Accelerate》一書解釋得極好，不僅說明組織應該進行何種變革，以改善其軟體付效能；而且闡明原因，賦予各層級人們能力去了解如何讓他們的組織更上層樓。」——《Effective DevOps》一書的共同作者 Ryn Daniels

自走型物流搬運車之路徑規劃設計與分析

為了解決ops電腦的問題，作者蘇兆林 這樣論述：

隨著當今資訊及電腦科技的發展與進步，越來越多具自走操作的無人搬運系統出現於日常工作環境。自走無人化是近幾年快速發展的新興技術，根據資科領域的即時定位及地圖建構理論，並結合計算視覺系統輔助辨別能力，可達成自走導航及意外處理的功能。本論文針對文獻中已發表之即時區域地圖技術進行基本研究，對適用於無人物流自走搬運車之法則進行篩選，再結合計算視覺進行辨別路徑障礙物或行人，完成自走路徑規劃。對於地圖共享與群體互用計算資源，以去中心化架構完成群體間信息交流及分享，建構自走定位、路徑規劃、導航及群體信息交流的自走物流搬運車系統。本論文首先進行即時區域地圖建構技術文獻回顧，其中包括使用傳統傳感器的即時區域地圖

建構技術與使用視覺法的即時區域地圖建構技術，並對其基本定義與習知技術內涵，選擇其中合適方法測試於本研究之應用。進而針對文獻上習知之計算機視覺中的特徵點法與當下熱門的深度學習辨識法進行分析比較，選擇快速且準確之計算法則。最終使用機器人操作系統整合上述應用於自走搬運車之軟硬體系統，在此基礎上加入去中心化之構想與初步方法並進行相關技術之驗證，期望能提供自走物流搬運車之研究發展重要參考。