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筆 電 安裝 Ubuntu的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦曹永忠,許智誠,蔡英德,郭耀文寫的 人工智慧開發第一步 (硬體建置篇) 和林有容的 Raspberry Pi 樹莓派：12 道開胃菜打造 Linux 核心肌群(iT邦幫忙鐵人賽系列書)都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自崧燁文化 和博碩所出版 。
國立雲林科技大學 電子工程系 黃永廣所指導 林威嶔的 Kubeflow分散式機器學習之研究 （2021），提出筆 電 安裝 Ubuntu關鍵因素是什麼，來自於Kubernetes、Kubeflow、TensorFlow、分散式訓練。
而第二篇論文國立高雄科技大學 電子工程系 徐偉智所指導 張壹竣的 機房環境遠端監測系統 （2020），提出因為有 物聯網、樹莓派、感測器、機房、監測、溫度的重點而找出了 筆 電 安裝 Ubuntu的解答。
人工智慧開發第一步 (硬體建置篇)
為了解決筆 電 安裝 Ubuntu 的問題，作者曹永忠,許智誠,蔡英德,郭耀文 這樣論述：
本書得以付梓，一切都要感謝MakerPro(https://makerpro.cc/)的主編：歐敏銓總主編邀請筆者針對目前人工智慧的熟門議題，開啟一個『人工智慧整合開發專欄』起說起，希望可以將筆者的經驗分享給各位讀者，而開始的議題則是物件偵測著手，由於筆者也到財團法人資訊工業策進會的AIGO計畫受訓，並且將學習心得與實務經驗整合，便著手開始攥寫『人工智慧整合開發專欄』，筆者發現，一切從零開始方為最踏實的方式，所以筆者開啟了『人工智慧整合開發系列』的第一本書：人工智慧開發第一步(硬體建置篇)，以硬體主機的安裝與設定為基礎教學書籍開始攥寫，開始了本書的源起。 這幾年來
，人工智慧無異是最熱門的議題，各種的應用無不一一崛起，人臉辨識整合到門禁、環境監控等，物件辨識整合到無人結帳櫃檯、農產品品質監控、環境監控等，X光片、生理切片等生醫應用更是如火如荼的興起。但是有經驗的開發者、學者、實踐者深知，人工智慧背後帶來的數理基礎、系統開發的難度、系統整合的複雜度，比起以往的單一學門的學理與技術，更是困難許多。 筆者不敢自稱人工智慧非常了解，只能算是喜好與研究者，對於人工智慧於物聯網、工業四、環境監控等議題相當有興趣，希望在學習人工智慧時，可以快速把人工智慧的應用整合到上述的領域之中，可以創造出更多創造性、更具影響性、更佳的實務性等應用，於是開始了本系列：人工智慧整
合開發系列的攥寫。
Kubeflow分散式機器學習之研究
為了解決筆 電 安裝 Ubuntu 的問題，作者林威嶔 這樣論述：
機器學習隨著準確度提高，模型深度會越來越深，輸入的數據量也會越來越大，計算量將會大到無法以一台電腦完成計算，因此需要多台電腦進行聯機運算，實現分散式機器學習。Kubernetes自動部屬容器管理軟體則可以將多臺電腦整合為一個集群，而在Kubernetes基礎上開發出的Kubeflow可以以圖形化的介面來進行管理，內部整合Jupyter Notebook、TensorFlow等多種機器學習相關套件。本研究將會以Kubernetes與Kubeflow所搭建的集群為基本環境，容器方面將會使用Docker虛擬容器，並透過Jupyter Notebook以TensorFlow撰寫分散式訓練。研究集群中
以不同速率處理資料的設備能否有效配合，比較在保有相同準確率下，因設備運算速度的差異對整體運算時間所帶來的影響，分析不同設備彼此搭配的有效程度。未來的研究目標是研究出如何提高不同設備彼此搭配的有效程度。最終本論文發現在達到相同準確度下若想縮減訓練時間，異步訓練是優於同步訓練的，且異步訓練若想完成縮減訓練時間的工作，最多只能接受訓練機器之間有近三倍的效能差異。
Raspberry Pi 樹莓派：12 道開胃菜打造 Linux 核心肌群(iT邦幫忙鐵人賽系列書)
為了解決筆 電 安裝 Ubuntu 的問題，作者林有容 這樣論述：
「Ok，你買了幾本 Linux 驅動程式的書，然後呢？」 在學習一個新技術時，往往會期待先從一些簡單的例子出發，再逐漸延伸。 不過，如果這個新技術跟 Linux 核心相關，「一些簡單的例子」可能沒那麼簡單。 如果直接從核心改起，從一些作業系統課常見的名詞出發：行程管理、同步機制、記憶體等，往往會因為更動帶來的影響遍佈整個作業系統，而不知該如何下手。而如果從裝置驅動程式開始，個人電腦的硬體往往缺乏彈性，嵌入式系統則需要另外準備軟、硬體實驗環境、交叉編譯工具鏈等等，也很有可能需要另外使用 QEMU 之類的模擬器除錯。 要開始寫程式，才能驗證所學。但似乎
很難找到簡單實驗環境與例子，那該怎麼辦呢？ 別擔心！這本書就是來回答這個問題！ 本書內容改編自第12屆iT邦幫忙鐵人賽IoT組冠軍系列文章──《Modern Maker : 從那些 Maker 的大小事看 Linux 核心》。本書旨在替理解 Linux 內部提供一個略為不同的切入點，使用創客手邊的 Raspberry Pi 與 Arduino，搭配最普遍使用的 Ubuntu，作為實驗 Linux 核心功能的環境。除此之外，本書援引近五年來的諸多研討會作為第一手材料。手上拿著這本書的你，不用買更多材料，今天回家就可以立刻實驗！ 本書內容 Chapter 1：Ftrace 與
eBPF ，介紹 Linux 中的兩個動態追蹤機制：由「即時」分支來的 ftrace ，與近幾年討論度極高的 eBPF。這些工具使得讀者僅使用命令列，就能觀察 Linux 內部的運作。這樣做也容易有「外溢」的效果：如果你在追蹤結果中一直看到某些東西重複出現，自然會好奇這是什麼。於是你就有了一個學新東西的好情境。 Chapter 2：裝置樹與 Linux 裝置框架，介紹裝置樹與 Linux 裝置模型。一方面是更貼近 Maker 的經驗：Maker 們可能常 常在一些感測器、ADC、觸控螢幕的硬體供應商提供說明中，看到疊加裝置樹的指示。介紹裝置樹對於 Maker 來說，可以更深入理解這件事的
目的，是非常有幫助的知識。另一方面，核心模組也可以因為結合裝置模型，許多函式可以使用自動資源管理的版本，也有助於讓程式更精簡。 Chapter 3：GPIO ，介紹如何在核心中使用 GPIO 。有了 GPIO 之後，就能在 Chapter 4：IRQ 中使用 GPIO 觸發各種 IRQ，搭配 Chapter 1 的動態追蹤工具，讓讀者可以親自實驗中斷上半部與下半部機制的執行機制、執行前後文、發生時機等等。本書涵蓋的下半部機制包含了 workqueue、softirq、tasklet 與 threaded IRQ。在理解 IRQ 之後，相信讀者在閱讀核心文件時，碰到如「該函式無法在不能休眠
的情境使用」之類的敘述時，就不會容易感到困惑。 Chatper 5：I2C ，在介紹核心與使用者空間的 I2C 相關功能之後，Chatper 6：與使用者交換資料中，介紹了字元驅動程式，並且把前述的 I2C 的傳輸包裝成字元驅動程式。 最後則是介紹了專為感測器設計的 IIO 子系統。多數的 ADC、加速規、距離感測器等，有不少可以在 IIO 子系統中找到驅動程式。 本書使用的硬體 這本書使用 Raspberry 4B 與 Arduino Uno。當然，還需要幾條杜邦線。除此之外，為了不讓使用 3.3V 邏輯電壓的 Raspberry Pi 4B 被使用 5V 邏輯電壓的 Ard
uino Uno 破壞，部分實驗需要使用到邏輯準位轉換器（logic level shifter）。以及在最後的 IIO 實驗中，還需要一個 TCRT5000 紅外線距離感測器，但實際上也可以 Arduino Uno 替代。除此之外，你不需要更多硬體了。 Ok，準備好了，我們就直接開始吧！
機房環境遠端監測系統
為了解決筆 電 安裝 Ubuntu 的問題，作者張壹竣 這樣論述：
一般通訊機房分無人機房及有人機房，因人力、費用及其它因素，無人機房則是佔大多數。當無人機房冷氣故障時，一般是維護人員進行設備查修或例行性定期保養，才會發現冷氣故障。否則大部分是不會發現冷氣故障，而通常察覺冷氣故障時，已經過一段時日了。當機房因冷氣故障，致使機房溫度上升，而溫度上升亦會提高設備無法正常工作的機率，間接可能導致服務中斷。因此為改善此現象，本論文以樹莓派為基礎，開發機房環境遠端監測系統。經至機房實測，確實能有效回傳機房溫溼度至監測端。目標是透過本系統提供機房即時溫溼度資訊，使維護人員有效掌握機房狀態，縮短機房超溫告警處理時間。