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github空間限制的問題，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
github空間限制的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦MaximLapan寫的 動手做深度強化學習 和（美）喬·約翰斯頓等的 Docker生產環境實踐指南都 可以從中找到所需的評價。
另外網站Git&GitHub 学习2：GitHub使用- 掘金也說明：GitHub 上新建的仓库容量大小限制在1G，单个文件不能超过100M，有50M 的文件，就会警告了。 可通过以下命令查找超过100M 的文件： find ./ -type f -size ...
這兩本書分別來自博碩 和人民郵電所出版 。
國立虎尾科技大學 電子工程系碩士班 王榮爵所指導 張明偉的 應用虛擬實境去實現雙機器手臂之生產線零件組裝 （2021），提出github空間限制關鍵因素是什麼，來自於人機交互、虛擬現實、遠程存在、6軸機器手臂。
而第二篇論文國立勤益科技大學 冷凍空調與能源系碩士班 許智能所指導 張曉婷的 車用照明聯網監控模組程式開發與測試 （2021），提出因為有 Grafana、頭燈照明、InfluxDB、Node-Red、開源軟體、樹莓派的重點而找出了 github空間限制的解答。
最後網站CTIMES- 資安問題升級安全晶片提升物聯網防護能力則補充：在應用上，對進入晶片系統的身份限制，可以決定安全晶片所具備的防護能力 ... 是城市中的公共空間或企業大樓、工廠廠房，都不難見到運作中的攝影機。
動手做深度強化學習
為了解決github空間限制 的問題，作者MaximLapan 這樣論述：
實作現代強化學習方法：深度Q網路、值迭代、策略梯度、TRPO、AlphaGo Zero… 強化學習（RL）的最新發展，結合使用深度學習（DL），在訓練代理人「像人類一樣地」解決複雜問題這方面，取得了前所未有的進步。Google團隊利用演算法來玩知名的Atari街機遊戲，並擊敗了它們，這可以說是讓RL領域發光發熱的重要推手，而世界各地的研究人員正馬不停蹄地研發各種新的想法。 《動手做深度強化學習》綜合性地介紹了最新的DL工具與它們的限制。讀者將評估包括交叉熵和策略梯度等方法，再把它們應用於真實的環境之中。本書使用Atari虛擬遊戲和一般家庭常玩的Connect4遊戲作為範例。
除了介紹RL的基礎知識之外，作者亦詳述如何製作智慧型學習代理人等專業知識，讓讀者在面對一系列艱鉅的真實世界挑戰時，能游刃有餘。本書也會說明如何在網格世界（grid world）環境中實作Q學習、如何讓代理人學會買賣和交易股票，並學習聊天機器人是如何使用自然語言模型與人類對話的。 在這本書中，你將學到： ・ 了解結合了RL的DL內容，並實作複雜的DL模型 ・ 學習RL的基礎：馬可夫決策過程 ・ 評估RL方法，包括交叉熵、DQN、Actor-Critic、TRPO、PPO、DDPG、D4PG…等等 ・ 了解如何在各種環境中處理離散行動空間和連續行動空間 ・ 使用值迭代法
來擊敗Atari街機遊戲 ・ 建立屬於自己的OpenAI Gym環境，來訓練股票交易代理人 ・ 使用AlphaGo Zero演算法，教你的代理人玩Connect4 ・ 探索最新的深度RL研究主題，包括AI驅動的聊天機器人等等 下載範例程式檔案： 本書的程式碼是由 GitHub 託管，可以在如下網址找到：github.com/PacktPublishing/Deep-Reinforcement-Learning-Hands-On。 下載本書的彩色圖片： 我們還提供您一個PDF檔案，其中包含本書使用的彩色螢幕截圖／彩色圖表，可以在此下載：static.packt-
cdn.com/downloads/DeepReinforcementLearningHandsOn_ColorImages.pdf。
應用虛擬實境去實現雙機器手臂之生產線零件組裝
為了解決github空間限制 的問題，作者張明偉 這樣論述：
隨著機器人技術的增長，各行業都逐漸出現機器人的蹤跡以望取代人力，目前製造業提出的工業5.0，提倡協作型機械手臂，透過人與機械手臂的合作來完成組裝的任務。近年來，業界為了加速協作型機器人的普及，致力於降低操作門檻，出現結合AR技術發展隔空教導的技術，另一方面日本也在2018年提出使用VR遠程存在的概念，使用VR的方式打造更易操控，與更安全的操控方式。本論文將結合VR與協作行機械手臂的概念，透過使用VR進行更快速地編程與路徑規劃。本論文將會使用兩隻協作型六軸機械手臂與VR執行椅子與萬向軸的組裝任務，將由三個部分進行實現，一是提供互動環境以及發送控制訊號的虛擬實境，接著是接收虛擬實境的控制訊號並將
其轉化的機器人控制系統，最後則是將命令傳送給機械手臂。在本研究中，虛擬實境由Unity遊戲引擎進行建置，包含機械手臂、工作平面、電動夾具與零組件，硬體部分則是使用Meta Oculucs Quest 2的VR裝置、上銀XEG-32電動夾爪、電動起子與達明協作型六軸機械手臂TM5-900。本論文的系統，建立了機械手臂控制端的伺服器，讓使用者在開發階段遠離機械手臂，遠距操控以確保使用者的安全；建立了VR空間內部的虛擬手臂與工作空間，讓使用者能夠透過VR頭盔獲得3D立體視覺的數位化工作站，讓使用者能夠更快速、更直觀的對機械手臂進行動作規劃與設計。最終使用者便可將設計動作進行微調、紀錄與輸出，並交給產
線上的機械手臂來驗證與完成任務。
Docker生產環境實踐指南
為了解決github空間限制 的問題，作者（美）喬·約翰斯頓等 這樣論述：
本書圍繞「Docker該如何應用到生產環境」這一核心問題展開。在本書中，讀者將接觸到多個IT企業應用Docker到生產環境的成功案例，了解Docker實際投產時將會面臨的問題，以及它與現有基礎設施存在的矛盾與沖突，了解構建Docker生態系統所需的配套設施，包括安全、構建鏡像、持續集成/持續交付、鏡像存儲、配置管理、網絡實現、服務發現、持久化存儲以及日志監控等模塊具體選型方案及利弊所在。本書編寫時一些案例參考的Docker版本是Docker1.6版本或Docker1.7。本書要求讀者具備一定的容器管理和運維的基礎知識，適合在生產環境中使用Docker的相關技術人員閱讀，尤其適合具有中高級Dev
Ops和運維背景的讀者閱讀。Joe Johnston是一名全棧開發人員、企業家及服務於舊金山創業公司的顧問。他是Airstack（一家微服務基礎設施創業公司）、California Labs和Connect.Me的聯合創始人。Antoni Batchelli是PeerSpace公司 的工程副總裁和PalletOps公司（一家基礎設施自動化咨詢公司）的聯合創始人。他的主要工作是將函數式編程語言與基礎設施結合，以及幫助工程團隊打造傑出的軟件。Justin Cormack是一名顧問，他對開源軟件、雲計算及分布式系統方面的創新機會尤其感興趣。他目前就職於unikernels。讀者可以在GitHub上找
到他。John Fiedler是RelateIQ公司的工程運營總監。他的團隊專注於基於Docker的解決方案，為其SaaS基礎設施及DevOps提供動力。Milos Gajdos不僅是一名獨立咨詢師，還是Infrahackers有限公司的基礎設施的負責人，他協助企業更好地理解Linux容器技術，並實現基於容器的基礎設施。他偶爾會撰寫一些有關容器的博客文章。 第1章 入門1 1.1 術語 1 1.1.1 鏡像與容器 1 1.1.2 容器與虛擬機 1 1.1.3 持續集成／持續交付 2 1.1.4 宿主機管理 2 1.1.5 編排 2 1.1.6 調度 2 1.1.7 發現 2
1.1.8 配置管理 2 1.2 從開發環境到生產環境 3 1.3 使用Docker的多種方式 3 1.4 可預期的情況 4 第2章 技術棧 7 2.1 構建系統 8 2.2 鏡像倉庫 8 2.3 宿主機管理 8 2.4 配置管理 9 2.5 部署 9 2.6 編排 9 第3章 示例：極簡環境 11 3.1 保持各部分的簡單 11 3.2 保持流程的簡單 13 3.3 系統細節 14 3.4 集群范圍的配置、通用配置及本地配置 18 3.5 部署服務 19 3.6 支撐服務 21 3.7 討論 21 3.8 未來 22 3.9 小結 22 第4章 示例：Web環境 23 4.1 編排 24
4.1.1 讓服務器上的Docker進入准備運行容器的狀態 25 4.1.2 讓容器運行 25 4.2 連網 28 4.3 數據存儲 28 4.4 日志 29 4.5 監控 30 4.6 無須擔心新依賴 30 4.7 零停機時間 30 4.8 服務回滾 31 4.9 小結 31 第5章 示例：Beanstalk環境 33 5.1 構建容器的過程 34 5.2 日志 35 5.3 監控 36 5.4 安全 36 5.5 小結 36 第6章 安全 37 6.1 威脅模型 37 6.2 容器與安全性 38 6.3 內核更新 39 6.4 容器更新 39 6.5 suid及guid二進制文件 40 6
.6 容器內的root 40 6.7 權能 41 6.8 seccomp 41 6.9 內核安全框架 42 6.10 資源限制及cgroup 42 6.11 ulimit 43 6.12 用戶命名空間 43 6.13 鏡像驗證 44 6.14 安全地運行Docker守護進程 45 6.15 監控 45 6.16 設備 45 6.17 掛載點 45 6.18 ssh 46 6.19 私鑰分發 46 6.20 位置 46 第7章 構建鏡像 49 7.1 此鏡像非彼鏡像 49 7.1.1 寫時復制與高效的鏡像存儲與分發 50 7.1.2 Docker對寫時復制的使用 51 7.2 鏡像構建基本原理
52 7.2.1 分層的文件系統和空間控管 54 7.2.2 保持鏡像小巧 57 7.2.3 讓鏡像可重用 58 7.2.4 在進程無法被配置時，通過環境變量讓鏡像可配置 59 7.2.5 讓鏡像在Docker變化時對自身進行重新配置 62 7.2.6 信任與鏡像 67 7.2.7 讓鏡像不可變 67 7.3 小結 68 第8章 存儲Docker鏡像 69 8.1 啟動並運行存儲的Docker鏡像 69 8.2 自動化構建 70 8.3 私有倉庫 71 8.4 私有registry的擴展 71 8.4.1 S372 8.4.2 本地存儲 72 8.4.3 對registry進行負載均衡 72
8.5 維護 73 8.6 對私有倉庫進行加固 73 8.6.1 SSL 73 8.6.2 認證 73 8.7 保存／載入 74 8.8 最大限度地減小鏡像體積 74 8.9 其他鏡像倉庫方案 75 第9章 CI／CD 77 9.1 讓所有人都進行鏡像構建與推送 79 9.2 在一個構建系統中構建所有鏡像 80 9.3 不要使用或禁止使用非標准做法 80 9.4 使用標准基礎鏡像 80 9.5 使用Docker進行集成測試 81 9.6 小結 81 第10章 配置管理 83 10.1 配置管理與容器 83 10.2 面向容器的配置管理 84 10.2.1 Chef 85 10.2.2 Ansi
ble 87 10.2.3 SaltStack 89 10.2.4 Puppet 90 10.3 小結 92 第11章 Docker存儲引擎 93 11.1 AUFS 94 11.2 DeviceMapper 99 11.3 BTRFS 104 11.4 OverlayFS 108 11.5 VFS 112 11.6 小結 114 第12章 Docker網絡實現 115 12.1 網絡基礎知識 116 12.2 IP地址的分配 119 12.3 域名解析 124 12.4 服務發現 128 12.5 Docker高級網絡 132 12.5.1 網絡安全 132 12.5.2 多主機的容器間通信
136 12.5.3 共享網絡命名空間 138 12.6 IPv6141 12.7 小結 142 第13章 調度 145 13.1 什麼是調度 146 13.2 調度策略 147 13.3 Mesos 147 13.4 Kubernetes 148 13.5 OpenShift 149 第14章 服務發現 153 14.1 DNS服務發現 155 14.2 Zookeeper 159 14.3 基於Zookeeper的服務發現 160 14.4 etcd 161 14.5 consul 165 14.5.1 基於consul的服務發現 167 14.5.2 registrator 168 1
4.6 Eureka 171 14.7 Smartstack 174 14.7.1 基於Smartstack的服務發現 175 14.7.2 Nerve 175 14.7.3 Synapse 176 14.8 nsqlookupd 177 14.9 小結 177 第15章 日志和監控 179 15.1 日志 179 15.1.1 Docker原生的日志支持 180 15.1.2 連接到Docker容器 181 15.1.3 將日志導出到宿主機 182 15.1.4 發送日志到集中式的日志平台 183 15.1.5 在其他容器一側收集日志 184 15.2 監控 185 15.2.1 基於宿主機
的監控 187 15.2.2 基於Docker守護進程的監控 188 15.2.3 基於容器的監控 191 15.3 小結 194
車用照明聯網監控模組程式開發與測試
為了解決github空間限制 的問題，作者張曉婷 這樣論述：
科技發展時代已快速如飛秒般前進，許多物件操作使用皆與數位、智慧、自動化，以及雲端聯網監控鏈結整合，除了可透過監測做數據蒐集與分析之外，亦可做任何監視控制作業程序，儼然是新世代科技的走向。當然對於知名品牌的車用前頭燈照明晶片監控技術亦是研發重點之一，尤其是固態照明之雷射二極體(Laser Diodes)的遠光燈源與發光二極體(LEDs)的近光燈源等安全性的研發設計與監控則逐漸被使用者所重視。因此本論文研究以車用前頭燈照明之雷射光源模組、機車發光二極體頭燈照明模組、汽車發光二極體魚眼霧燈照明模組等元件光源體為載體，並搭配開發監控程式模組，然使用 Arduino 模組將程式寫入於ESP 32，結合
量測電壓電流模組、量測照明模組、量測溫度與相對濕度模組等作為進行數據蒐集與分析。另外再利用開源程式語言設計的開發工具Node-Red鏈結至樹莓派(Raspberry Pi)以進行控制電壓電流值，使開源網路時序型資料庫(InfluxDB)做儲存資料，再利用資料視覺化網路應用程式平臺(Grafana)做編輯圖表，也利用 Ngrok 功能讓外部網路連接至內部網路，做遠端功能的實現化效能，加上軟體皆為開源軟體(Open-source Software)可以降低研發時所需花費的費用，亦可讓未來研發人員有更多便利性的選擇及資料庫建立的應用方法。