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Linux Shell程式設計與管理實務[第三版]【暢銷回饋版】

為了解決windows 11網路連線的問題，作者臥龍小三 這樣論述：

　　☝ 博碩嚴選！系統管理者必備的經典工具書！ 　　☝ 好評再上市，熱銷回饋發行中！ 　　主機管理的上乘之道，就在於能夠把工作予以自動化；凡是可以交給電腦做的事，就不要由人來做。工作自動化的關鍵，就在於管理者是否具備 Shell 程式設計的能力。我們可以說：對 Shell 的操控能力以及 Shell 程式設計的能力，是每一位主機管理者應具備的基本知能，欲進階主機管理者，不可不熟 Shell！ 　　本書由淺入深，帶領讀者由入門到精通，徹底把 Shell 程式設計一次弄通，書中並含有許多實務方面的應用知識，可快速提升讀者的管理能力。 本書特色 　　1. 完整涵蓋 Bas

h Shell 4.x 的各項功能介紹，是目前最詳實的中文書籍。 　　2. 本書循序漸進，解說 Bash Shell 的各項觀念，讓讀者能在最短的時間內，打通 Shell 程式設計的任督二脈。 　　3. 書中含有豐富的範例，展示各式 Shell 技法，是您進階 Shell 程式設計的最佳範本。 　　4. 包含許多網路管理的實務經驗，提升讀者主機管理的能力。 　　5. 本書含有許多自動化管理主機的技巧，讓您輕輕鬆鬆就能成為一位有創意、高生產力的管理者。

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應用區塊鏈技術建置線上公平報案平台

為了解決windows 11網路連線的問題，作者吳灌庭 這樣論述：

在2020年時台灣發生一起震驚社會的命案，一名女性大學生分別在不同日遭到歹徒襲擊，首次襲擊發生時女大生有去附近派出所進行報案，但並未受到警方重視，次日就遭受到第2次襲擊，最後斷送了寶貴的性命，這起案件側面的證實了民眾在報案的權力普遍無法與警方對等，儘管現在台灣有相當多元的報案管道，但報案時的證據始終被掌握在警方手上，受理與否一切都由警方做主，並沒有任何手段可以保障民眾在報案上的權益，本研究為了保障民眾在報案上的權益而設計了一套線上的視訊區塊鏈報案系統，藉助區塊鏈不可竄改之特性與IPFS分散檔案的特性來儲存報案資料與紀錄相關證據。此方法能夠將民眾報案的過程通過區塊鏈留存，作為日後警民產生爭議時

還原報案過程的重要證據。

VMware vSphere 7.x 維運實戰管理祕訣

為了解決windows 11網路連線的問題，作者顧武雄 這樣論述：

　　更有效率地維護vSphere 　　距離VMware vSphere 7.0最初版本的發行已逾2年，這期間經歷Update 1、Update 2以及Update 3的大型更新，不僅全面了修補各種已知的BUG，在新功能的部分也同樣添加了不少，包括了在操作介面的設計、vCenter Server、ESXi、VM、vSAN等等，這些都有助於讓IT人員對於vSphere整體運行的維護更有效率。 　　涵蓋了從Update 1至Update 3的各項新功能 　　本書非常適合正準備或已經正在使用VMware vSphere 7.x版本的IT人員閱讀，內容中涵蓋了從Update 1至Update 3的

各項新功能實戰與維運技巧，包括了最完整的vSphere Client實戰教學、vCenter Server與ESXi主機的管理難題排除，以及收錄了各種與虛擬機器相關的管理技巧，讓您無論是想透過圖形介面或命令工具來進行管理，皆能輕鬆搞定！ 　　告訴您如何用最簡單的方法來解決各種疑難雜症 　　本書是由曾獲得VMware vExpert與Microsoft MVP殊榮的顧武雄老師，花費逾一年的時間所撰寫，書中不僅完整收錄了最新VMware vSphere 7.x的維運技巧精華，也分享許多他個人在業界超過二十年的豐富實戰經驗，告訴您如何用最簡單的方法，來解決維運過程中各種的疑難雜症，值得您立即收藏。

基於無人機應用之視覺交通分析系統

為了解決windows 11網路連線的問題，作者陳柏伸 這樣論述：

隨著5G網路日趨的普遍，物聯網將進入新的里程，隨之的應用也將繼續發展，無人機的應用將得到更好的結果，藉著無人機的機動性優點，在民間也發展出他的需求，在交通的方面，過去仰賴閉路監視器作為交通系統分析的重要來源角色，從行控中心以人工的方式回報交通狀況，到現今有人工智慧的時代，靠著機器取代部分人力，利用大數據的分析，影像辨識取得視覺資料，無人機的機動性將提供更便利的影像來源，擴充閉路監視器的涵蓋範圍。本論文使用Raspberry Pi 4為主機，設計一個無人機的掛載配件，可透過Raspberry Pi Camera V2鏡頭取得影像，經Wi-Fi或是行動網路傳送，OpenCV為主要影像辨識的工具，

使用其中的Haar Cascade Classifier和直方圖分析兩大功能，將結合道路現有的閉路監視器與無人機的畫面，考量到無人機具有機動的特性，會時常的移動所在地，因而設計一套可在手機上執行簡易交通分析的應用程式，針對道路上較多的中、小型車輛為分析對象，可供任務機組人員在承接行控中心任務後，抵達監控地點時，也能為行控中心做出簡單的分析工作，加快整體交通問題的分析，也同時減少影像或資料傳輸時所消耗的時間，機組人員亦可調閱其他閉路監視器，做出相關決策。因考慮到我國法律的一些限制，無法實際將無人機飛至高速公路旁，使用交通部高速公路管理局公開的影像畫面，以隧道內的監視器作為即時監視器影像來源，戶外

的監視器做為模擬的無人機拍攝畫面，製作出個可以實際連線操作的無人機掛載配件，實驗採用實機的手機測試，地點選用單向多車道，結果中Haar Cascade Classifier的辨識率可達85%以上，對辨識結果的分析亦可到80%以上。