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r for迴圈加速的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦ChristianAntognini寫的 Oracle實戰寶典：故障排除與效能提升(下)(第二版) 和ChristianAntognini的 Oracle實戰寶典：故障排除與效能提升(上)(第二版)都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自博碩 和博碩所出版 。
國立中正大學 資訊工程研究所 熊博安、黃駿賢所指導 唐劭維的 動態部分可重組FPGA系統之CNN加速自適應卷積引擎 （2021），提出r for迴圈加速關鍵因素是什麼，來自於卷積神經網路、現場可程式化邏輯閘陣列、部分可重組。
而第二篇論文中原大學 機械工程學系 許政行所指導 王名暉的 二維反正切函數風力機尾流模型之分析 （2021），提出因為有 數學理論分析模型、尾流速度預測、反正切函數分布的重點而找出了 r for迴圈加速的解答。
Oracle實戰寶典：故障排除與效能提升(下)(第二版)
為了解決r for迴圈加速 的問題，作者ChristianAntognini 這樣論述：
本書特色 ☛ Oracle資料庫優化的里程碑著作 ☛ 幫你系統性的發現並解決Oracle資料庫效能問題 ☛ 源自一線Oracle效能優化實踐，涵蓋目前所有可用版本 ☛ 被讀者譽為「透徹，但又易懂的效能優化好書」 媒體推薦 「網際網路上充斥著大量的Oracle效能相關資訊，不但高度碎片化，而且有很多是錯誤的。本書則異常清晰地提供了Oracle效能相關的理論和實踐，明確指導讀者找到需要達成的目的以及如何達成目的。」——Jonathan Lewis，Oracle技術專家，英國Oracle用戶組總監，《Oracle Core: Essential Internals fo
r DBAs and Developers》作者 「這是一本技術與理念並重的參考書，不僅包含大量完備的可重用的實例，而且包含富有說服力的新觀點。我可以用他的觀點去說服更多的人做正確的事。」——Cary Millsap，Method R公司首席執行官，Oracle公司系統效能集團前副總裁，資料庫效能技術大師
動態部分可重組FPGA系統之CNN加速自適應卷積引擎
為了解決r for迴圈加速 的問題，作者唐劭維 這樣論述：
隨著科技的進步，從醫學影像判別到自駕車，越來越多的應用需要用到影像辨識。卷積神經網路（CNN）已經被廣泛用於計算機視覺，尤其是影像處理，其效果甚至可以超過人類肉眼的判斷。然而，由於大量得卷積運算和記憶體的需求，嵌入式設備通常無法滿足使用到CNN的應用。近年來，各式硬體加速CNN的解決方法被提出，用以提高應用的效能和可行性。現場可程式化邏輯閘陣列 (FPGA)就是其中一種硬體平台。FPGA設備的低功耗和其可重新編寫的特性，使得邊端裝置的CNN應用變得更加可靠。此外，高級綜合(HLS)的幫助之下能，夠縮短開發不同應用的週期。在本論文中，我們提出了一個CNN加速器架構，並且利用了FPGA部分可重組
功能來達成功能可調整性。針對一個CNN之中的每一層卷積層，依循著神經網路執行順序將可程式邏輯區塊做出對應的組態。卷積層的實作基於巢狀迴圈的方法使得卷積運算得以平行運算。並且配合資料緩衝的方法，降低運算期間主記憶體的存取。提出的架構主要目標是要將較大的網路實作在資源有限的FPGA設備上。作為研究案例，VGG-16 模型在 Xilinx ZU3EG MPSoC 上實現，在100 MHz頻率下實現了21.09 GOPs每秒的效能，硬體資源利用率為25%至35%。其結果是，單一圖片推論可以在 2.5 秒內完成，平均功耗為 2.23 W，對應的功率效率為 9.46 GOPS/W。
Oracle實戰寶典：故障排除與效能提升(上)(第二版)
為了解決r for迴圈加速 的問題，作者ChristianAntognini 這樣論述：
編輯推薦 前端業務應用炙手可熱之日，便是優化後端資料庫效能之時。當此之際，身懷資料庫優化絕技，可以讓你平步職場，傲視群英。 本書是Oracle資料庫優化專家Christian Antognini一部繼往開來的里程碑式著作。書中的實踐和諸多建議全部源於作者在實戰一線的豐富積累，不僅簡單實用，而且發人深省，堪稱一座「寶庫」，適合各個層級讀者研讀與發掘。 與其他同類圖書不同，本書不僅涵蓋了目前可用的各種Oracle版本，還指明了各版本其獨有的效能優化特性。全書以嶄新的視角開篇立論，圍繞查明問題真相和搜尋有效方略，透徹講解了查詢優化器的設定，表存取、連線和實體表設定的優化，以
及加速SQL執行計畫等重要主題，被讀者譽為「透徹，但又易懂的效能優化好書」。 第二版作者增加了關於Oracle Database 11g和Oracle Database 12c的內容，補充了層次剖析工具、ASH、AWR和Statspack等知識點，並根據易讀性重新組織了部分素材。 本書特色 ☛ Oracle資料庫優化的里程碑著作 ☛ 幫你系統性的發現並解決Oracle資料庫效能問題 ☛ 源自一線Oracle效能優化實踐，涵蓋目前所有可用版本 ☛ 被讀者譽為「透徹，但又易懂的效能優化好書」 媒體推薦 「網際網路上充斥著大量的Oracle效能相關資訊，不但
高度碎片化，而且有很多是錯誤的。本書則異常清晰地提供了Oracle效能相關的理論和實踐，明確指導讀者找到需要達成的目的以及如何達成目的。」——Jonathan Lewis，Oracle技術專家，英國Oracle用戶組總監，《Oracle Core: Essential Internals for DBAs and Developers》作者 「這是一本技術與理念並重的參考書，不僅包含大量完備的可重用的實例，而且包含富有說服力的新觀點。我可以用他的觀點去說服更多的人做正確的事。」——Cary Millsap，Method R公司首席執行官，Oracle公司系統效能集團前副總裁，資料庫效能技
術大師
二維反正切函數風力機尾流模型之分析
為了解決r for迴圈加速 的問題，作者王名暉 這樣論述：
本研究主旨為開發一數學理論分析模型，透過模型預測風力機後方各下游位置的尾流速度。此模型使用基於風力機圓盤理論的質量及動量守恆進行推導，並且假設尾流速度缺陷形狀為反正切函數分布，另外在此模型中的尾流擴增率並非常數，而是考慮環境周圍紊流以及轉子產生的紊流所造成的影響。 本研究將反正切函數尾流模型針對實地雷達測量、兩種不同推力大小設定的風洞實驗以及本研究根據台灣離岸風速塔測量資料所建立的不同入流風速大小的數值模擬以上三種數據進行驗證及預測，並且加入其他三個現今較為主流的尾流模型(高帽、高斯、餘弦模型)進行比較。 經由驗證及預測結果可以發現本研究提出的模型所預測的正規化尾流速度，
與實驗和數值模擬數據皆有很好的一致性。反正切函數尾流模型於實地雷達測量數據的預測，在不同下游位置的平均相對誤差皆小於6%，而在兩種不同推力條件的風洞實驗數據的預測上，三個由近到遠不同下游距離平均相對誤差也皆小於3%，此外在下游距離由近到遠及三種不同入流風速下的CFD數值模擬數據預測，其平均相對誤差也皆低於8.5%。由以上預測結果表明，該模型適用於各種風力機數據的流向速度場預測，可為日後風力機間距排列的選擇提供一定的參考。