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2022[工務類-電信線路建設與維運專業職(四)工程師]中華電信從業人員(基層專員)遴選課文版套書：名師指點考試關鍵，分類彙整集中演練!

為了解決Byte bit的問題，作者名師作者群 這樣論述：

　　【套書內容】  　　《英文》  　　《基本電學致勝攻略》  　　《計算機概論(含網路概論)》    　　【套書特色】  　　★重點凸顯－關鍵字詞貼心標記  　　★高效率學習‧應考關鍵貼心標示  　　★最新試題與解析‧掌握命題趨勢    　　【各冊內容】  　　《英文》  　　◎本書共分六部分：  　　收錄單字及片語、文法、會話、綜合測驗、閱讀測驗，並且收錄必讀字彙、模擬試題及最新試題及解析等單元。依據考試題型分列各個主題詳述，考試最重點詳細說明，並配合表格統整字首、字根、字尾的分類規則，以及易混淆相似字比一比，版面呈現清楚、美觀，輕鬆學習，對英文不再有距離感！  　　 　　《基本電學致

勝攻略》  　　◎在電機電子群、各類相關工程系或公私立專業級考試裡，「基本電學」是當相重要的基本專業知識，作者根據多年的授課經驗，參考各方書籍、歷屆考題及參考書，將內容精確的歸類編排，文字說明盡可能言簡意賅，使讀者在研讀時達淺顯易懂的效果，兼具教科書和參考書之特性；為了讓讀者在自修時能明白各章大綱，標題開頭皆有提醒和特性說明，歷年考題出現的頻出度，以及各章的難易度，為提供良好的學習前準備。每一章節中後均提供適當之相關練習題，使讀者能立即自我評量，為接下來的學習做調整。    　　《計算機概論(含網路概論)》  　　◎計算機概論是一門包羅萬象的學科，從電腦內最基本的邏輯元件、數字系統、資料結構等

，到整體的電腦軟體應用的程式設計、網路、資安等等。如此龐大範疇準備起來如無預先好好規劃時間的分配以掌握重點方向加強，必定難以爭取到最佳的分數。    　　首先，觀察歷年來考題必定涵蓋的基本分數，此部分出題方向如下：    　　1.數字系統：  　　bit、byte、KB、MB的應用計算、也包括 2進位、 10進位、 16進位的轉換，IEEE 754表示法等幾乎都是必考題目。    　　2. 硬體基本觀念，此部分包含記憶體階層的速度比較、記憶體元件的特性比較（RAM、ROM）、基本的邏輯元件運算（ AND、OR、NOT、XOR）、系統的中斷類型，電腦的周邊介面特性（USB、IEEE 1394、藍

芽）。    　　3. 資料結構與演算法，基本的資料結構特性（Stack、Queue、List、Tree、Graph）、前序中序後序追蹤的轉換、搜尋與排序的基本演算法與速度比較。而程式設計部分須熟悉基本控制語法，尤其是迴圈的控制運算；另外，物件導向程式設計中的基本定義亦是常見的試題。    　　4. 網路與資訊安全，在網路部份對於基本的 IPv4與 IPv6比較，無線網路類型比較，子網路遮罩的計算與分割、 OSI與TCP/IP的分層與主要功用都是幾乎必出之考題。另外，資訊安全中對稱與非對稱加密、數位簽章、網路攻擊的類型、電腦病毒類型、資訊安全的基本定義亦是每年必出試題。    　　＊＊＊＊ 

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Byte bit進入發燒排行的影片

基於非揮發性記憶儲存系統壽命提升之高效能 索引管理策略

為了解決Byte bit的問題，作者唐 吉 這樣論述：

近年來非揮發性記憶體已逐漸成熟，而其良好的特性（如：高儲存密度、低靜態功耗等）為大數據儲存系統開闢了新的可能性。然而，非揮發性記憶體的耐久度與傳統記憶體相比十分有限，甚至持續惡化，因此利用磨損平衡技術來增加非揮發性記憶體的壽命已成為非揮發性存儲系統設計中的一個主要問題。更糟的是，由於嵌入式系統的資料管理系統通常使用索引方案來維護小數據，這使得非揮發性記憶體的耐久度問題更加嚴重；也就是說非揮發性記憶體的壽命在嵌入式系統中很快就會耗盡。因此，許多先前的文獻著重於重新思考基於非揮發性記憶體的系統上的索引和資料管理方案。而先前多數的研究主要集中在減少記憶體和儲存裝置中的寫入次數及降低寫入放大問題。不

幸的是，僅考慮寫入次數並無法有效延長非揮發性記憶體的使用壽命，因為這樣的解決方案無法在設備中均勻分配寫入流量。基於這樣的觀察，本研究為非揮發性記憶體和固態硬碟系統提出了兩種替代索引方案，分別為waB+tree 以及waLSM-tree。其中waB+tree 的設計考慮了B+-tree 結構內每個節點的更新頻率，從而將寫入流量均勻地分散到非揮發性記憶體的單元中。另一方面，waLSM 則考慮LSM 樹中的每個級別之間的不同數據溫度，進而在整個固態硬碟中均勻擦除所有塊。根據我們的實驗結果，本研究所提出的索引方案可有效提升裝置的耐久度，進而延長裝置的壽命

2023計算機概論(含網路概論)：重點觀念快速吸收〔十四版〕（國民營－台電／中油／中鋼／中華電信／捷運）

為了解決Byte bit的問題，作者蔡穎,茆政吉 這樣論述：

　　◎主題式架構‧重點觀念快速吸收 　　為因應各種考試，特別將計算機概論中的重要觀念及必考內容加以濃縮整理，輔以精選題庫，期能有事半功倍的成果。課文部份將考試重點的基本概念以提綱挈領、淺顯易懂的方式條列呈現，並於各章最前面特別編寫「課前提示」，提醒本章重點觀念，完整建立重點內容架構，易於學習及記憶背誦，掌握正確準備方向。 　　◎名師精選試題‧自我實力大提升 　　名師針對各單元重點，精選相關試題，並逐條詳解，生硬的理論經過名師詮釋後，變得淺顯易懂。讀完課文之後即可自我檢測，藉以測試學習成果，同時加深考點記憶、迅速瞭解考試題型及試題要點，逐步增加應考實力。 　　◎最新試題與解析‧命題趨勢輕

鬆掌握 　　書末收錄試題及解析，保證時效最新、解析最精、收錄最全，歷年試題的統整，利於掌握考試最新脈動與命題方向。本書將106～110年試題一網打盡，毫不保留，經過名師詳解，類似的題目再出個一百次，也不害怕！輕鬆學習、快速理解，掌握命題趨勢，必定能在考場所向披靡！ 　　作者的話 　　計算機概論是一門包羅萬象的學科，從電腦內最基本的邏輯元件、數字系統、資料結構等，到整體的電腦軟體應用的程式設計、網路、資安等等。如此龐大範疇準備起來如無預先好好規劃時間的分配以掌握重點方向加強，必定難以爭取到最佳的分數。 　　首先，觀察歷年來考題必定涵蓋的基本分數，此部分出題方向如下： 　　1.數字系統： 　　

bit、byte、KB、MB的應用計算、也包括 2進位、 10進位、 16進位的轉換，IEEE 754表示法等幾乎都是必考題目。 　　2. 硬體基本觀念，此部分包含記憶體階層的速度比較、記憶體元件的特性比較（RAM、ROM）、基本的邏輯元件運算（ AND、OR、NOT、XOR）、系統的中斷類型，電腦的周邊介面特性（USB、IEEE 1394、藍芽）。 　　3. 資料結構與演算法，基本的資料結構特性（Stack、Queue、List、Tree、Graph）、前序中序後序追蹤的轉換、搜尋與排序的基本演算法與速度比較。而程式設計部分須熟悉基本控制語法，尤其是迴圈的控制運算；另外，物件導向程式設計

中的基本定義亦是常見的試題。 　　4. 網路與資訊安全，在網路部份對於基本的 IPv4與 IPv6比較，無線網路類型比較，子網路遮罩的計算與分割、 OSI與TCP/IP的分層與主要功用都是幾乎必出之考題。另外，資訊安全中對稱與非對稱加密、數位簽章、網路攻擊的類型、電腦病毒類型、資訊安全的基本定義亦是每年必出試題。 　　除了基本分數一定要掌握外，掌握命題趨勢則是更上一層樓的關鍵。從今年題目來分析，可以發現目前主流的雲端運算亦影響出題方向，所以對於雲端運算的基本定義、服務類型等必須熟記，另外隨之而來的資料庫、資訊安全、網路等考題比重亦比往常提升。 　　近年在資訊安全相關題目比重較往常提升，另

外除了基本的資安定義、攻擊類型外，亦有針對攻擊的細部運作與新型攻擊的類型涵蓋入考題中，因此除了以往認識資安的基本攻擊名詞外，未來這些攻擊的基本運作方式亦要特別留意。此外，連資安的認證規範（ ISO 27001、ISO 27002）亦開始出現在考題中，這部分是在準備資訊考科時基本教科書比較難涵蓋的範圍。因此，除了在基本教科書的熟讀外，亦要分配部分時間掌握目前資訊流行議題的方向，方能更上一層樓。 　　有疑問想要諮詢嗎？歡迎在「LINE首頁」搜尋「千華」官方帳號，並按下加入好友，無論是考試日期、教材推薦、解題疑問等，都能得到滿意的服務。我們提供專人諮詢互動，更能時時掌握考訊及優惠活動！

Modeling, Classifying, and Optimizing the Management of Elephant Flows over Software-Defined Networks

為了解決Byte bit的問題，作者Ling Xia Liao 這樣論述：

電腦網路通常將資料容量較大且持續時間較長的流稱為大象流。由於多個大象流佔用相同網路鏈路會造成網路擁塞，降低網路性能和服務品質，偵測大象流對電腦網路的性能管理和資源優化非常關鍵。軟體定義網路（Software-defined networking）是一種新型的網路架構。該架構將網路管理與資料轉發功能解耦，提供了新機制對網路進行全域管理和優化。本論文研究基於軟體定義架構的電腦網路上的通用大象流偵測方法，旨在通過研究資料包的採樣，大象流的建模，和網路的優化方法使得軟體定義網路控制器可以進行準確、穩定和高效的大象流偵測。本論文首先研究了軟體定義網路上資料包的採樣並提出使用流表項失效時間對轉發到控制器

的包進行採樣，從而使控制器可以根據收到的包對大象流進行偵測。這種方法徹底避免了將交換機流表項保存的統計資訊直接轉發到控制器導致控制通道頻寬佔用過大的問題，使得控制器在進行大象流偵測時可以避免佔用過多網路資源。其次研究了大象流的建模，提出了三個大象流模型（ModelA、ModelB、和ModelC），並對模型的精度和穩定性進行了分析。由於使用控制器自己生成的網路統計資訊對大象流進行偵測將流表項失效時間與大象流偵測精度、流表大小以及控制通道頻寬佔用等多個網路性能指標耦合在一起，本論文構建並求解了一個多目標優化方程，旨在尋找最優的流表項失效時間對大象流偵測精度、流表大小、控制通道頻寬佔用進行聯合優化

。本論文最後提出了兩個方案對流表項失效時間進行優化。第一個方案使用ModelA 對大象流進行準確和穩定的偵測。該方案構建了一個三目標優化方程聯合優化大象流偵測精度、大象流偵測時效性、和控制通道頻寬佔用。該三目標優化方程通過加權轉化為一個單目標優化方法並通過貝葉斯優化法（Bayesian Optimization）求解得到最佳的流表項失效時間和變化率。第二個方案使用ModelB 和ModelC 構造半監督學習法（cotraining），再與強化學習法（Reinforcement learning）相結合在軟體定義網路上實現了對大象流準確、穩定、和高效的偵測。這個方案利用了ModelC 的高效率，

並通過ModelB 不斷地將部分無標籤的測試資料包轉化為有標籤的訓練資料包，對ModelC 進行持續再訓練，有效地提高了ModelC 偵測精度和穩定性。ModelB在轉化過程中所消耗的控制通道頻寬通過強化學習構建的獎勵方程進行控制，從而使控制器可以使用交換機轉發的資料包實現對大象流準確、穩定、高效的偵測。本論文所有工作都在開源平臺上，使用Python 語言程式設計實現，並通過模擬進行功能和性能的評估。儘管模擬方法具有一定的局限性，本論文最後分析和討論了如何將這些採樣、建模、偵測、和優化方法進一步推廣到實際的軟體定義網路和不同應用場景中。