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PLC可程式控制實習與專題製作使用FX2N / FX3U - 最新版(第四版) - 附MOSME行動學習一點通：加值

為了解決工作內容範例的問題，作者陳冠良 這樣論述：

　　1. 本書包含可程式控制器的初階、中階與進階設計，內容豐富且廣泛。 　　2. 本書架構完整，從PLC的基礎指令、工配轉PLC階梯圖設計、SFC順序流程設計、SFC實務設計、應用指令到專題製作，一應俱全。 　　3. 每個章節都有很多的範例程式，以及不同的設計方法，讓讀者可以跟著範例程式動手做，邊做邊學。 　　4. 本書的專題製作使用了人機介面與PLC、PLC的特殊模組4AD與4DA，讓讀者可以活用所學習的技術，真實的做出一個專題成品。 　　5. 本書特別命製題庫，幫助讀者增加知能並提供測驗及練習。

工作內容範例進入發燒排行的影片

高效能批發資訊分享熱線的建構

為了解決工作內容範例的問題，作者陳楓凱 這樣論述：

近來，在花卉產業中，以資料倉儲技術為建構基礎的花卉批發資訊分享熱線已經受到重視與普，而這樣的普及也需求建構一個更有效率的資料倉儲系統。本論文提出五種建構方法來增進彰化花卉批發資訊分享熱線的效能。第一，將資料轉換服務系統以維度與衡量值為界，分別獨立，減少系統維修時的複雜度。第二，新增『星期』維度，讓使用者有多一個維度的分析空間。第三，結合雙主鍵的設計，解決沒有三階正規化資料的新增、更新的問題。第四，例外資料庫的設計，讓有瑕疵的資料能夠匯入，以待後續處理。第五，為了防止駭客攻擊及提升伺服器的效能，架設了硬體防火牆及更新伺服器主機。結合了上述五種建構方式，得到令人讚賞的結果，不但大大的改善系統效能

，也減少了系統故障的次數。

PyTorch深度學習實作：利用PyTorch實際演練神經網路模型

為了解決工作內容範例的問題，作者VishnuSubramanian 這樣論述：

　　PyTorch是Facebook於2017年初在機器學習和科學計算工具Torch的基礎上，針對Python語言發佈的一個全新的機器學習工具套件，一經推出便受到業界廣泛關注和討論，目前已經成為機器學習從業人員首選的一款研發工具。 　　本書是使用PyTorch建構神經網絡模型的實用指南，內容分為9章，包括PyTorch與深度學習的基礎知識、神經網路的構成、神經網路的高階知識、機器學習基礎知識、深度學習在電腦視覺上的應用、深度學習在序列資料和文字當中的應用、生成網路、現代網路架構，以及PyTorch與深度學習的未來走向。 　　本書適合對深度學習領域感興趣且希望一探PyTo

rch究竟的業界人士閱讀。具備其他深度學習框架使用經驗的讀者，也可以透過本書掌握PyTorch的用法。 　　本書範例檔： 　　github.com/PacktPublishing/Deep-Learning-with-PyTorch