mac ap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

超端新世代網路概論(第二版)

為了解決mac ap的問題，作者簡國璋 這樣論述：

　　◆躍進時代最先鋒，網路概論不再只是理論。 　　◆超端掌握時下極夯最Hot的網路發展和趨勢。 　　◆全新實用網路新知，完整介紹網路與資料通訊的相關主題與技術。 　　本書針對大專院校資訊相關科系以及網路初學者精心設計，無論基礎建構、進階延伸、廣通應用各方面，都能讓您輕鬆上手。 　　透過豐富圖表與文字條理建構清晰的內容，完整說述構成網路的原理和設備，拓展出網路的組成、架構、硬體規劃、通訊協定等題材與技術，理論與實用緊密結合。 　　本書將網路、資料通訊彙整，廣泛且精實深要的探討網路與資料通訊相關主題，教學使用或自修學習皆適宜，讓學習網路不再是困難事。 　　納整最新技術訊息與展

望發展趨勢，如4G、雲端運算、物聯網、大數據、近場通訊NFC等，讓您跨向時代最先端。 　　本書並設計有相應配合的實作內容、學習評量與各章節之重點回顧，讓您加深學習的印象並能快速檢測學習成效。  

mac ap進入發燒排行的影片

旅館Z世代員工認知的工作資源和工作要求對服務行為之影響﹔以工作投入為中介變數

為了解決mac ap的問題，作者陳柔慈 這樣論述：

隨著世代變遷，1995年至2009年出生的Z世代逐漸成為旅館產業主要的勞動力，世代間的工作價值觀有所差異，面對新世代的來臨，旅館應如何提供Z世代員工工作資源及對其的工作要求，以提升Z世代的工作投入與服務行為是當前需面對的問題。本研究以JD-R模型為基礎，目的為探討旅館Z世代員工認知的工作資源與工作要求對工作投入影響其服務行為。 本研究針對台灣觀光旅館Z世代員工進行研究調查，透過網路發放電子問卷連結，回收有效問卷共212份。研究結果發現旅館Z世代員工認知的工作資源正向影響認知的工作要求與工作投入，認知的工作要求不顯著影響工作投入，工作投入正向影響服務行為，工作投入在認知的工作資源

與服務行為之間具有完全中介作用，但認知的工作要求無法透過工作投入影響服務行為。本研究以旅館Z世代員工的觀點瞭解其認知的工作資源及要求，幫助旅館業界更加瞭解Z世代員工，並提供給餐旅學術界及旅館業界參考。

不會C也是資安高手：用Python和駭客大戰三百回合(第二版)

為了解決mac ap的問題，作者李華峰 這樣論述：

　　【第二版說明】 　　在第二版中，我們加入了應用Python、Selenium、OpenCV 以及簡單的人工智慧，來破解網路上的圖型驗證碼(Captcha)。滲透及破解在AI 年代已經成為不可或缺的一個重點，傳統的滲透方式耗費大量人工，但AI 的出現，利用類神經網路的損失函數(Cost Function)，我們可以利用數學上的分佈空間進行不同物件的比對，從而對圖型或其它資料類型進行破解。   　　全書圍繞如何使用目前備受矚目的Python語言進行網路安全程式設計展開。   　　從Python 的基礎講起，系統說明網路安全的作用、方法論，Python 在網路安全管理上的應用，以及Pytho

n 在實現這些應用時相關的網路原理和技術。   　　結合實例說明使用Python 進行網路安全程式設計的方法，以及在實際滲透中的各種應用，包含安全工具的開發、自動化報表的產生、自訂模組的開發等，將 Python 變成讀者手中的程式設計利器。   　　本書主要內容：  　　■ 網路安全滲透測試的相關理論    　　■ Kali Linux 2使用基礎 　　■ Python 語言基礎    　　■ 安全滲透測試中的常見模組 　　■ 資訊收集    　　■ 對漏洞進行滲透 　　■ 網路的偵測與監聽    　　■ 拒絕服務攻擊 　　■ 身份認證攻擊    　　■ 遠端控制工具 　　■ 無線網路滲透 

  　　■ Web滲透測試 　　■ 產生滲透測試報告 　　■ 使用 Selenium、OpenCV 和人工智慧破解 Captcha   　　適合讀者群：網路安全滲透測試人員、運行維護工程師、網路管理人員、網路安全裝置設計人員、網路安全軟體開發人員，或熱衷網路安全研究者。   本書特色   　　◎新增內容：使用AI破解網路圖型驗證碼(CAPTCHA) 　　◎凝聚作者網路安全方面多年教學與實作開發經驗 　　◎系統且深入說明Python在網路安全程式設計上的方法與應用

使用深度強化學習來優化競爭視窗以提升 IEEE 802.11 無線網路性能之研究

為了解決mac ap的問題，作者李絲緹 這樣論述：

在 WI-FI 的網路下，競爭視窗 (Contention Window, CW) 是做為一種避免碰撞發生的一項技術，其中 CW 參數會直接影響整個網路的性能，因此如何設定並優化 CW 的參數可說是重要的研究議題。傳統IEEE 802.11 無線網路所採用的方法只能處理競爭數較小的情況，當競爭節點處於較高的環境所呈現的吞吐量就會非常的差。因此本文採用了一種用於控制 CW 的方法，稱為競爭視窗臨界值 (Contention Window Threshold, CW Threshold)，並透過深度強化學習 (Deep Reinforcement Learning, DRL) 的智能體來調整 C

W Threshold 的參數。本文提出的方法稱為 Smart Exponential-Threshold-Linear with Deep Q-learning Network (簡稱：SETL-DQN)。本文將根據不同的網路場景透過 DQN 演算法來找尋出合適的 CW Threshold 值，其中無線基地台會透過信標的方式將 CW Threshold 傳送給節點，節點再使用 CW Threshold 去更新 CW 值。經由實驗證明，本文提出的方法是可以有效地降低碰撞率以及提高吞吐量，以此提升整體網路的效能。