減少計算的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到附近那裡買和營業時間的推薦產品

5天搞定結構工程估算作業

為了解決減少計算的問題，作者陳重義 這樣論述：

　　實案導入．全真估算 　　導入業界實案，驗證五天完成地上12樓～地下2層建案（32戶）結構體估算作業可行性 　　○ 樓層自訂清單自動導入 　　○ 資料驗證避免輸入錯誤 　　○ 名稱管理員定義範圍 　　○ 結構樓層轉換裝修樓層 　　○ 鋼筋模板混凝土樞紐分析表統計 　　併同作業．省時省力 　　完成結構數量計算的同時，以下工項也一併輕鬆完成計算 　　○ 續接器各號數支數統計 　　○ 結構體門窗數量統計 　　○ 外部開口安全欄杆圍設數量 　　○ 連續壁正交樑預埋續接器數量 　　○ 地下室停車場柱牆表面裝修材數量 　　○ 外部施工鷹架及各細項數量 　　○ 鋼筋各號數支數統計(審核料單用) 本

書特色 　　實際驗證！最速版估算作業系統 　　只要一個工作週，求得各工項數據 　　◆結構柱 0.5天 　　◆結構牆 1天 　　◆結構樑 2天 　　◆結構版 1.5天 　　雙重算法核實，保證最小誤差 　　◆「版優先」算法 　　◆「樑優先」算法

減少計算進入發燒排行的影片

基於機器學習技術之別名分析

為了解決減少計算的問題，作者鄭禔陽 這樣論述：

別名分析是編譯器中很重要的一部分，和程式碼後續的優化息息相關。目前大部分編譯器，如 GCC 或 LLVM 都是以基於規則的方式去進行別名分析。這種傳統的分析方法雖然擁有高度的準確度，但同時也相當耗時，特別是遇到大型程式的情況。於是本論文採用近年來較流行的自然語言處理相關的機器學習方法，嘗試去理解程式碼的「語意」，並直接分析程式碼本身。透過這種方法可以大幅減少計算量，藉此達到加速的效果。而且透過機器學習神經網路所得到的結果為一機率，相比傳統方法的分類，這種結果可以有更靈活的應用，例如在 Compiler speculation 中，可以更直接地計算期望值。透過實驗證明，和 LLVM 原始的分析

工具將比，本論文的模型預測準確率可達到 92.6%，並且有三倍的加速。

優化 C++：提高程式效能的有效技術

為了解決減少計算的問題，作者KurtGuntheroth 這樣論述：

　　"充滿強效建議的寶典-合乎時宜、蒐羅廣泛且切中要點。它是您瞭解C++新面貌的可靠參考資料。" 　　-Jerry Tan, 美國證券集中保管結算公司資深軟體工程師 　　處於現今快速變遷與高度競爭的環境中，一套程式的效能，與其所能提供的功能一樣重要。這本實務指引可讓開發者瞭解效能校調的原理，並將其運用在C++的優化工作上。您將會學到如何讓已實踐C++最佳實作的程式跑得更快，並在智能手錶、手機、工作站、超級電腦甚至是世界各地伺服器網路中的電腦上執行時，能進一步減少計算資源的耗用。 　　作者Kurt Guntheroth提供了許多範例，示範如何逐步地運用這些原理，提升現有程

式碼的品質，並在回應性與產能方面，滿足客戶的需求。當您聽到同事們發出從未聽過讚嘆聲，”哇！跑得好快，是誰改了什麼嗎？”時，就是本書中的建議發揮功效的證明。 　　‧使用軟體計時器與紀錄器(profiler)找出影響效能的關鍵區域 　　‧學習如何執行可重覆的實驗以量測程式碼變動後的效能 　　‧優化動態配置變數的使用 　　‧提高常用迴圈與函式的效能 　　‧加速字串處理函式 　　‧認識高效率的演算法與優化模式 　　‧瞭解C++容器類別的優缺點 　　‧以優化者的角度來檢視排序與搜尋 　　‧以有效率的方式操作C++串流I/O函式 　　‧有效使用C++中執行緒型的併行(concurrency)功能

可程式化邏輯閘陣列加速之期貨市場隱含波動率計算器

為了解決減少計算的問題，作者李宇凡 這樣論述：

隱含波動率是在金融市場中一個重要的指標，用於判斷市場行情的趨勢。因此透過減少計算的延遲，可以幫助使用者掌握實際金融市場的狀況。在這篇論文中，我們設計了用高階合成的方式，加速我們開發模組功能的過程，也能夠與使用基於場效可程式化邏輯閘陣列的高頻交易系統結合使用。設計時使用了變數變換，減少重複計算的次數。並且改良傳統的二分法，發揮場效可程式化邏輯閘陣列平行運算的優勢，一次計算一百組布萊克-休斯模型，加速收斂逼近的結果。使用浮點數常數儲存，避免浪費過多的計算時間。最後則針對累積正態分布函數化簡，透過誤差函數表示，並使用漸進展開的方式進行逼近。本篇論文針對此模組功能進行硬體測試，使用臺灣證券交易所股價

指數期貨當作測試資料來驗證此模組。經實驗結果得到和軟體程式計算的結果一致，除此之外，執行在場效可程式化邏輯閘陣列上計算的延遲約為600奈秒，而計算結果與真實情況的均方誤差約為5.76*10^(-6)，平均絕對誤差約為2.23*10^(-3)。