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Windows 11制霸攻略：用圖解帶你速讀微軟最新功能

為了解決windows 11優化設定的問題，作者吳燦銘 這樣論述：

　　/Windows 11嶄新特點/ 　　◆ 平衡性功能改版 　　多功能視窗整合最佳化工作流程與運作 　　◆ 全新使用者介面 　　工具列功能優化與個人化小工具面板 　　◆ 直覺式觸控操作 　　觸選、撥動，瀏覽、互動更靈巧快速 　　◆ 強化資安防護規格 　　配搭必要TPM 2.0強化系統安全性 　　Windows 11功能大解析！無痛銜接微軟最新作業系統 　　Windows 11全新亮點 　　Fluent Design圓角視窗、Snap Layout多功能視窗、優化觸控輸入介面、Snap Group將App設為群組、全新小工具程式（Widgets）、讓Android

App執行於Windows 11、升級TPM 2.0資安防護更新、導入遊戲新技術與雲端遊戲、新設計的Microsoft Store、開放Azure線上語音辨識。 　　精彩篇幅 　　本書除了讓您首先體驗Windows 11特色全新亮點外，還能讓您上手Windows 11各方面的功能技巧與應用，例如打造出獨樹一格的桌面環境、得心應手檔案管理工作術、孰悉包羅萬象的內建程式及Microsoft Store、認識控制台設定與應用程式、最佳化相簿管理與影片編輯、使用者帳戶建立與管理、精通軟體管理與協助工具、一手掌握裝置新增與設定、防微杜漸電腦更新與系統安全、亡羊補牢系統修復與管理、了解無遠弗屆網路安裝

與應用、與時並進運用資源共享的雲端服務等，最後還提供便捷實用的Windows 11快速鍵，希望本書能夠成為您快速入門與熟悉Windows 11的最佳選擇。  

windows 11優化設定進入發燒排行的影片

機器學習導入永續建築設計流程－以參數立面日光設計和性能最佳化為例

為了解決windows 11優化設定的問題，作者林權萱 這樣論述：

建築中的日光對於室內人員的舒適性、健康，以及建築物能源消耗有重要的影響，因此早期階段的日光設計決策對於建築的整體永續性發展至關重要。然而，在建築早期設計階段中實現日光評估仍面臨著許多挑戰。例如，過去經常採用的日光模擬評估方法計算量龐大並且十分耗時。為了在設計早期階段快速獲取有關建築日光性能的資訊以輔助決策，最近的研究開始使用機器學習、建築最佳化演算等方法來改善日光評估流程。透過機器學習可以開發日光預測模型快速進行評估，然而目前的模型訓練方法極大地限制了日光模型的應用範圍。建築最佳化演算可以在眾多設計備選方案中快速探索最佳解決方案，而其過程仍需大量計算且時間成本高昂。為了提高建築實務進行日光評

估的可行性，本研究以辦公建築立面設計為研究對象。首先，本研究以不同的機器學習方法開發了一種創新的日光預測模型，這些模型透過中介特徵進行訓練，使模型可以不受設計參數的限制而擴展模型的應用範圍。接著，將預測模型整合至最佳化流程中，進行了包含採光性能、能源消耗和使用者熱舒適的多目的最佳化評估，並演示了決策流程。整體而言，整合了參數化平台、機器學習和最佳化演算法等技術，探討快速進行評估、設計最佳化和簡化預測流程的可能性。在開發日光預測模型方面，結果顯示分析表面上的DA和ASE小時值都得到了良好的預測，成功再現了不同立面的日光分佈情形，表明了採用中介特徵的模型轉譯訓練方法對於擴展應用範圍的有效性。不同的

學習方法中，以RF和GBDT所訓練之模型有最佳的預測表現。此外，使用日光預測模型可以節省約90%的評估時間。在最佳化評估方面，結果顯示，Pareto解決方案包含了三個性能指標權衡後的結果，設計人員可以在可視化決策流程中輕易的比較最佳方案的性能和設計樣式。而整合預測模型的最佳化流程能夠在一日內完成評估，展現了可觀的時間優勢和可行性。為了實現更好的軟體相容性，本研究也開發並簡化了流程，設計人員只須導入設計模型並定義少量參數即能進行日光預測，使設計和評估之流程及工具相容性大為提升。整體而言，雖然預測模型至今仍存在一些限制，目前的研究成果對於透過機器學習模型快速預測、擴展模型應用範圍的方法、快速最佳化

評估和設計決策方法，已經取得了重大進展。

JavaScript 爬蟲新思路!從零開始帶你用 Node.js 打造 FB&IG 爬蟲專案(iT邦幫忙鐵人賽系列書)

為了解決windows 11優化設定的問題，作者林鼎淵(DeanLin) 這樣論述：

　　本書內容改編自第12屆 iT 邦幫忙鐵人賽，AI＆Data 組佳作網路系列文章── 　　《行銷廣告、電商小編的武器，FB & IG 爬蟲專案從零開始 》 　　你知道 JavaScript 不僅能寫網頁還能夠爬蟲嗎？ 　　你受夠像機器人般蒐集資料的生活嗎？ 　　從新手村畢業的朋友想知道一個專案是如何進行的嗎？ 　　PM 們想知道工程師面對問題時在想什麼嗎？ 　　想知道這些答案嗎？想知道的話可以全部都給你。 　　閱讀吧！我把所有的解答都放在書裡了！ 書籍特色 　　從零開始！手把手建置 Mac/Windows 的專案環境 　　擋住學習熱情的不是困難的工具，而是屢戰屢敗的環境

建置！ 　　除了 step by step 帶你安裝環境，更讓你掌握每個工具的用途與原理。 　　循序漸進！每個章節都是一個里程碑 　　每個章節都有明確的學習目標，讓讀者在閱讀與實作的過程中成長； 　　並透過實務上的議題，培養獨立思考能力。 　　整合技術！完成屬於自己的爬蟲專案 　　從架構上全面著手，提供多種解決問題的思路，打造擴充性強大的系統。 　　透過需求訪談，你將發現──只有爬蟲技術是無法完善整個專案的！ 　　儲存資料的容器、定時執行的排程與爬蟲完成後的通知都是不可或缺的一環。 　　Node.js x Selenium x Google Sheets x Schedule x LI

NE Notify 　　最後，習得爬蟲技能的你 　　1. 向機械化的操作 Say Goodbye ~ 　　2. 蒐集海量資料不再是苦差事 　　3. 比別人擁有更多技能優勢 　　本書線上資源： 　　github.com/dean9703111/social_crawler  

使用單向循環路徑以達成 高效能與有限等待的自旋鎖

為了解決windows 11優化設定的問題，作者林翰廷 這樣論述：

在現代的 CPU 中，存取 shared data 的效率會隨著核心數增加而下降，在物理上，最遠的傳輸距離也會增加。然而目前的 non-uniform memoryaccess (NUMA)-aware lock algorithm 只以 CPU socket 為單位對之中核心的transmission cost 進行優化，並沒有完整利用整個多核心處理器的connection network，因此在核心之間會產生的大量的 transmission cost，雖然每個 cost 不大，但仍會限制多核心處理器的 scalability。對於這個現象，一般會用較複雜的演算法來降低 transmis

sion cost，但這個做法難點是降低的 transmission cost 很難彌補演算法時間複雜度的上升，這也是這篇論文提出的方法要解決的問題。1本篇論文提出的方法叫 Routing on Network-on-chip (RON)，主要使用routing table 來最小化核心之間的 transmission cost。在這個方法當中，會先行算出核心之間最佳的傳輸順序 (route)，再依此順序傳遞 lock。根據這個傳輸路徑，RON 會以"單向循環"的 policy 傳遞 lock 與 data，而這個policy 可以達到兩個目的： (1)最小化 data 的 transmiss

ion cost、(2)bounded waiting。依據最佳傳輸路徑除了達到 (1)以外，每個在路徑上的核心也都一定會被訪問，所以可以達到 (2)。本篇論文使用 microbenchmark與 multi-core benchmark 進行量化分析與檢視 RON 在不同 workload 下的效能表現。 以 google LevelDB 進行實測，在 user space 下，RON 的效能比 C-BOMCS、ShflLock 高出 5.8%、3.2%；在 oversubscribe (thread 數量高於核心數)的情況下，RON-plock 的效能比 C-BO-MCS-B、ShflLo

ck-B 高出 1.7 倍、13.3 倍，而且 RON-plock 的空間複雜度為 O (1)。