模組包的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

1000億設備互聯時代：嵌入式物聯網動手開發指南

為了解決模組包的問題，作者連志安 這樣論述：

★★★★★【1000億】、【嵌入式物聯網】★★★★★ 1000億設備互聯時代即將來臨，物聯網技術從入門到實戰開發 　　◎理論+實踐 　　本書理論與實踐並行，其理論部分適合想了解物聯網發展、技術的管理人員閱讀，同時書中後半部分將技術實作到實際應用。 　　◎零基礎啟蒙 　　本書是一本零基礎的啟蒙書，使用STM32F407晶片，從零開發，一行一行程式碼實現物聯網專案，讓大家看完此書，也能自己動手實現第一個屬於自己的物聯網專案。 　　◎詳細解說、一次吸收 　　包括嵌入式、單晶片、即時作業系統、網路通訊協定、雲端平臺等。詳細的開發指南，通俗的理論講解，即使是在學生也能看得懂。適合想快速進入物聯

網行業的學生、技術人員閱讀。 　　本書技術重點 　　✪物聯網理論及簡介 　　✪USN、M2M架構 　　✪RTOS介紹 　　✪Keli MDK/J-Link介紹 　　✪STM32/LwIP介紹 　　✪RT-Thread OS及實戰範例 　　✪RT-Thread網路開發 　　✪微軟Azure物聯網平台/AWS IoT平台 　　✪環境資訊實戰開發 　　✪智慧安防系統實戰開發  

模組包進入發燒排行的影片

高效率可重組態用於深度學習應用之神經網路加速器

為了解決模組包的問題，作者饒耿豪 這樣論述：

隨著深度學習的應用日益廣泛，深度神經網路(DNN)加速器電路變得越來越重要。本文提出一種可處理DNN系統的高效運算模組設計，所提出的設計旨在高效率地實現當今先進DNN架構中常用的關鍵神經層，包括Convol-ution、Deconvolution、Fully Connect、Pointwise以及Depthwise Convolution。我們提出的運算模組由576個乘法器和額外24個輔助乘法器組成。其中主要的576個乘法器可重構組成8組深度為8的3x3 convolution。我們將大型kernel size的convolution分解為數個3x3 convolution批次處理，也可以重

構組成24組深度為24的1x1 convolution；而deconvolution運算時重構乘法器為8組4x4 deconvolution，stride為2，深度為8。最後對於那些基於深度可分離式卷積的先進DNN架構，我們使用額外的24個乘法器和576個乘法器組成24組深度為16的pointwise運算以及24組kernel size為3x3的depthwise運算進行串接處理。除了合併pointwise以及depthwise運算外，還支援將前述的神經層運算與activation、normalization以及pooling合併，整個運算模組包含48個single-port以及24個dual

-port內存記憶體模組作為輸入和輸出緩衝區，以減少off-chip memory accesses，這使我們於各個支援的神經層運算中都能達到良好的硬體使用率。我們提出的運算模組已整合至一個完整的DNN加速器系統中，該系統可以支援最高至240 GOP/s的運算速度。因為較高的硬體使用率以及優化數據傳輸我們可以在主流的神經網路模型如YOLOv3-tiny、MobileNet等達到即時的處理速度。最後使用TSMC 40 nm CMOS的技術我們得到約1.59 〖mm〗^2的硬體面積，與文獻中的大多數相關加速器設計相比，我們的設計不僅可以有效地支持更多不同類型的神經層，於GOPs/MGE的數據上也比

其他設計高出1.7倍以上。

【最新ITS認證版】Python零基礎入門班(含ITS Python國際認證模擬試題)

為了解決模組包的問題，作者文淵閣工作室 這樣論述：

　　Python程式設計入門必修 　　國際認證考試必備 　　銜接職場應用 　　提高競爭力！ 　　Python是目前最熱門的程式語言，執行功能強大，但語法卻簡潔優雅、易於學習，更方便應用在許多專案實作上。它也沒有複雜的結構，程式易讀，且易於維護。 　　Python的應用範圍相當廣泛，無論是資訊蒐集、大數據分析、機器學習、網站建置，甚至是遊戲開發等，都能看到它的身影。本書以零基礎學習者的視角進行規劃，從最基本的認識程式語言與環境架設切入，再進到程式設計流程的完整學習，輔以觀念圖解、表格歸納，以及流程圖，並提供國際認證考試模擬練習，深入淺出一窺Python程式語言與設計的奧妙！ 　　■適合

無程式設計經驗或想打好Python基礎者，從中了解運算思維精神，扎根程式設計學習，培養邏輯運算能力。循序漸進的內容涵蓋：認識運算思維、程式語言與設計、環境建置、變數、運算式、判斷式、迴圈、串列與元組、字典、函式與模組、演算法，以及檔案與例外處理…等，讓初學者無痛學習，輕鬆打好基本功。 　　■精心設計100題實作範例，輔以130題綜合演練，從做中學，快速學會每個學習重點，並能應用於實際專題中。範例大小適合讀者平時的學習，或每週固定時數的教學課程。 　　■融入精采的情境實例，貼近生活應用，也讓練習更有趣，如：數學運算、密碼判斷、成績評等、電影分級、百貨公司折扣戰、數字比大小、薪資計算表、成績單

與業績報表列印、日期時間格式與溫度轉換、擲骰子遊戲、大樂透抽獎、搜尋中獎者、彩券對獎，以及血型個性、四季天氣、成績輸入、產品銷售、電費、世大運獎牌數與家庭支出查詢…等運用。 　　■提供更完整的演算法運作實例搭配流程圖，有利理解運作思路與規則，讓程式開發更加得心應手。 　　■收錄160分鐘的Python開發環境建置與語法入門影音教學，搭配書籍內容快速吸收，讓學習更有效率。 　　■書末納入ITS Python(IT Specialist Certification)資訊科技專家國際認證模擬試題，由ITS Python國際認證滿分講師主筆編寫。對應最新國際認證考試題目，彙整重要觀念，並有內容章

節的標示，以及提供參考解答，藉此完整了解命題方向，取得國際認證的最佳學習方式與應試能力。 　　【書附超值學習資源】 　　160分鐘快速入門影音教學/範例程式檔/綜合演練參考解答 　　ITS Python國際認證模擬試題參考解答/原廠認證應考資訊 　　【關於IT Specialist資訊科技專家國際認證】 　　ITS Python為「IT Specialist資訊科技專家國際認證」系列考科之一，IT Specialist Certification是由PearsonVUE．Certiport（國際專業教育與認證機構）承接微軟MTA技術專業國際認證架構，進行測驗考綱再研發後推出之全新品牌。

　　ITS Python於2021年7月1日推出英文版，同年11月中文版上線，原由Microsoft與PearsonVUE．Certiport合作推出的MTA認證提供考試至2022年6月30日終止。  

海上溢油清除技術開發：作業效率之提升

為了解決模組包的問題，作者邱騰煥 這樣論述：

溢油事件發生時，漏油與海水會在36小時候產生乳化現象。在清除作業處理時，大型除油船在回收油水程序中，其運送及貯存之過程亦產生乳化反應。此乳化之現象，除汙染環境外，亦大幅增加油在煉油廠處理之困難度。為解決運送過程再乳化之問題，我們設計一清除模組，得以將乳化油經由破乳化、油水分離，及除去水層中之溶油後，排放至大海。藉此模組得以大幅提升工作母船之效率。開發此模組之關鍵技術為：乳化溢油之破乳及油水分離、水相含油分析方法之建立、分離水中溶油之去除，及清除模組之整合建構。乳化溢油之破乳及油水分離技術中，我們測試陽離子、陰離子及非離子型等不同性質之界面活性劑，發現非離子型界面活性劑較其他兩類型成效明顯，又

以含有EO-PO Block polymer之結構其破乳劑效率最佳，10分鐘分離效率達80%。而水相含油分析之方法，並無標準檢測方式，因此我們實驗室以紫外-可見光光譜(UV-Vis)檢測，並以222nm特定波長作檢定標準，建立檢量線，以盲測驗證數據準確值>95%。至於分離水中溶油之去除，我們選用吸附方式以去除海水中溶油。經測試氧化矽、活性碳、疏水性複合高分子及沸石等材料，發現沸石其吸附效果較佳；其中高矽鋁比之沸石可將含油濃度吸附至小於15ppm，且吸附後之吸附劑得以再生。清除模組之整合建構之目的則在於應用於船上作業，模組包括混合加藥單元、油水分離單元，及溶油吸附單元。目前已完成各單元參數及去除

效率之相關研究，未來放大可依據此設計作為船上作業之參考。