目前時間的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們挖掘到下列精選懶人包

從零開始學Python程式設計(第三版)（適用Python 3.10以上）

為了解決目前時間的問題，作者李馨 這樣論述：

　　學習一個程式語言，Python 的簡潔、明瞭能讓初學者快速上手。一個簡單的，雖然 Python IDLE 環境很陽春，但有不錯的除錯功能，而附帶的 Visual Studio Code 可以讓我們在學習中擁有意外之喜。簡單的敘述可以在 Python Shell 這個互動交談模式獲得解答。除了 Python 的內建模組，也一起認識第三方套件的詞雲、Pyinstaller。由於 Python 能討論的內容非常豐富，本書僅能就初學者讓大家認識 Python 語言的魅力，透過本書做通盤性認識，全書重要主題如下：   　　•Python 異想世界 　　•Python 基本語法 　　•運算子與條件

選擇 　　•廻圈控制 　　•序列型別和字串 　　•Tuple 和 List 　　•字典、集合、函式 　　•模組與函式庫 　　•物件導向基礎 　　•淺談繼承機制 　　•異常處理機制 　　•資料流與檔案 　　•GUI 介面 　　•繪圖與影像 　　 　　期能把握住最嚴謹的態度，輔以最淺白的表達方式，讓每位讀者在期間充滿樂趣，降低閱讀壓力。筆者深信本書能讓初習者在走過 Python 語言學習之旅，拓展思考性，在程式語言世界悠遊自在。   本書特色   　　簡潔的程式語言，由認識 Python 的基本語言，理論與實作並行 　　每個章節有豐富的範例，配合 Python Shell 的互動交談，更能更心應手

　　手把手導引，由函式出發，並學習物件導向的封裝、繼承和多型三大技術 　　課後評量思考操作並兼，追蹤學習成效　

目前時間進入發燒排行的影片

CGRA 的編譯優化

為了解決目前時間的問題，作者吳弦安 這樣論述：

Edge AI在現在的社會越來越重要，尤其是在移動端關於reference的應用，目前主流的架構如GPU、CPU、ASIC無法很好的滿足Edge AI的特性，也就是在有限的能源消耗下，並且達到一定的運算力，所以現在逐漸在其他的架構上做探索，對於CGRA(Coarse-Grained Reconfigurable Architectures)的探索也在這幾年來逐漸上升，CGRA很好的在能耗上跟運算彈性上做出取捨，不過其編譯的複雜度也很大的阻礙了CGRA的發展; CGRA的編譯是一個三維的配對問題，分別是時間和空間，目前時間上的順序主要是靠modulo scheduling 來生成 softwa

re pipelining 後的執行順序。 而空間上的配對則是要把分配到同個時間執行的指令，依照相對關係分配到2D的CGRA上。在本論文中我們主要針對空間分配的部分，我們觀察目前編譯的演算法在實際空間配對時會遇到的問題，並把問題做出分類跟觀察其特性，使問題可以提早被發現。我們的改進，可以在不影響編譯後程式的效能的前提下，大幅縮短編譯的時間，和一定程度上的改進程式的效能。我們的方法可以在目前的演算法的基礎下，改進程式5.9%的效能和9.6倍的編譯時間。同時，在Edge AI模型中最常用到的convolution運算中，我們針對已經經過權重剪枝的模型，提出了一個方法能同時大幅度的改進編譯結果跟速度

，結果取決於剪枝的程度，通常我們能數倍的改善效能和編譯時間。

逆向投資策略：90%機率勝過大盤的投資新典範

為了解決目前時間的問題，作者大衛‧卓曼 這樣論述：

逆向投資之父關於投資心理的關鍵經典 歷經半世紀，四次全面改版，歷久彌新 價值投資 X 股市心理學 5種逆向策略 X 5項選股指標 X 34條投資心法 經實戰驗證，能長期勝過大盤的有效策略 讓你牛市、熊市都能贏 專文推薦—— Mr. Market市場先生／財經作家 安納金／暢銷財經作家 強力推薦—— Jenny／「JC財經觀點」版主 JG／「JG說真的」創辦人 游庭皓／財經直播主 資工心理人／「資工心理人的理財筆記」版主 雷浩斯／價值投資者、財經作家 （依姓名筆畫排序） 為什麼我們需要一套新的投資策略？ ——理論上不可能的崩盤 ▍「黑色星期一」，1987年10月19日，道瓊指數光是

這天就跌掉22.6%。 ▍長期資本管理公司（LTCM）於1998年10月破產，年初時它還是全球最大的避險基金。 ▍2006至2008年的房市泡沫與市場崩盤，投資人都還記憶猶新。 股災發生後，總會冒出很多套解釋，卻始終找不到直接的推手。當「理論上不可能的崩盤」發生了，就應當回頭檢視理論基礎。大衛‧卓曼（David Dreman）認為，問題出在主流投資策略背後的根基：效率市場假說（EMH），以及從它衍生而來的相關理論，與衡量風險（波動性）的方式，包括資本資產訂價模型（CAPM）和現代投資組合理論（MPT）。 卓曼在書中詳實分析效率市場假說的基本假設，並清楚地反駁這些假設。效率市場假說根本上的失

誤，是沒有體認到心理層面在投資決策中發揮的作用。卓曼直言：「效率市場假說和資本資產訂價模型的理論支柱看起來都可以打掉重建了。」 現代心理學對投資的啟發 效率市場假說的其中一個前提是「理性的投資（人）總是會讓價格保持正確」，然而，觀察投資人的決策，我們總是看見： ▍人天生不擅長處理統計數據，因此會一直出現可預測的投資偏誤。 ▍當人對投資一頭熱時，會不管風險密布，反而覺得投資越沒風險。 ▍投資人會在股票漲翻即將暴跌時買進，也常常在機會不好時決定賭一把。 卓曼在本書中探討情感的運作，提供情感在扭曲「理性」市場行為方面的各種推論，建構一套有力的理解方式，幫我們釐清人們為何會動輒一頭栽進泡沫，以

致血本無歸。 分析師預測失準，影響股價 ——反過來加以利用 一般認為，分析師所做的盈餘預估，跟實際財報數字的差距要在3%以下，以免發布後市場因失準而遭受奇襲。然而，回顧40年來分析師的預估表現，可知預估失準的幅度，比3%高出好幾倍，而且很頻繁。而幅度極微小的預估失準，都可能對股價產生重大影響。 卓曼的研究發現，「預估失準」是可以反過來運用在投資上的。證據顯示，「預估失準」後來有利於逆向操作股票，不利於廣受愛戴的股票。這個研究結果為運用「逆向投資策略」提供了堅實的新證據。 逆向投資策略 ——90%機率勝過大盤 結合投資人在心理上的特徵，以及分析師頻繁出現的「預估失準」，卓曼提出一套「逆

向投資策略」，有5種操作方式，同時明確指出5種選股指標，以及賣出時機。 投資「逆向股」的績效勝過大盤和熱門股。「逆向投資策略」打敗大盤的機率，5年期是94%，10年期是99%，如果你願意每年（而非每一季）小小地調整一次投資組合的話。執行「逆向投資策略」，讓你的股票在市場大跌時，跌幅會小於市場平均值，而當市場處於高檔時，則會表現得更好。 數據證明，不論是牛市或熊市，長抱「逆向投資股」的報酬率非常驚人。而且時間越久，成果越豐碩。 歷久彌新的投資經典 《逆向投資策略》的第一版於1970年發行（當時的書名是《心理學和股票市場》），歷經四次改版，至今已超過50年，歷久不衰。卓曼融合了價值投資與行

為財務學，以紮實的論據告訴我們：能掌握心理層面的投資人，就握有絕佳的優勢，不光是理論知識，還有貨真價實的投資操作優勢。 推薦好評 ▍Mr. Market市場先生／財經作家： 「書中對於理論的詳盡解釋、說明傳統學術理論的缺陷，以及對於投資方法從假說建立到實際應用的嚴謹驗證，作者都做得非常詳盡……作者的思考脈絡對每個理性的投資人一定都會有幫助。」 ▍安納金／《散戶的50道難題》、《高手的養成》系列暢銷書作者： 「此書提供了五種被實證為績效卓著的逆向投資相關策略，作者論述的邏輯清晰、數據佐證完整，讓此書相當具有說服力……此書……更將相關的心理學以及行為財務學立論基礎有相當完整的論述。倘若您過去

在股市殺進殺出並沒有獲得滿意的績效，或許該是好好研究『逆向投資策略』的時候了！」  

邁向實際的格密碼學

為了解決目前時間的問題，作者郭博鈞 這樣論述：

在近年，量子電腦的技術蓬勃發展，其潛在計算能力威脅了古典密碼學的系統安全性；因此，後量子密碼學應運而生，旨在發展可抵抗量子電腦攻擊的密碼系統。格密碼學是後量子密碼學中最有潛力的一個子領域，而本論文探討格密碼系統的中兩個最重要的面向：安全與效率。對於一個格密碼系統，其安全性基於格問題，而最常見的格問題是—最短格向量問題，和它的變形—最短理想格向量問題。在本文中，我們分別對這兩個問題進行計算量的估計；也就是對格密碼系統的安全參數給出更好的下界。更仔細地說，我們分別以GPU實作格列舉演算法(lattice enumeration algorithm)和格篩演算法(lattice sieve alg

orithm)，我們的實作中，都達到了該演算法的最高效率實作的記錄，因此，可以更合理的推估格問題的實際複雜度，以提供格密碼系統在參數選取時的依據。另一方面，在密碼系統效率的角度上，我們提出第一個硬體實作的格金鑰交換系統，瞭解在實務上格密碼系統的效率和成本。更詳細地說，我們實作於Usenix Security 2016由Alkim, Ducas, Pöpplemann和Schwabe提出的Newhope格金鑰交換系統，並達到目前時間面積乘積最佳之格金鑰交換系統硬體實作。因此，在可接受的加密時間內，可推知合理之實際可用的格密碼系統參數上界。