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隱藏dse的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦(美)MICHAEL DAWSON寫的 C++游戲編程入門（第4版） 可以從中找到所需的評價。
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國立清華大學 動力機械工程學系 林昭安所指導 史曉磊的 應用GPU叢集與顯式多重網格方法求解不可壓縮流動問題 （2018），提出隱藏dse關鍵因素是什麼，來自於人工壓縮方法、多重網格法、多GPU、不可壓縮流動。
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C++游戲編程入門（第4版）
為了解決隱藏dse 的問題，作者(美)MICHAEL DAWSON 這樣論述：
本書從游戲編程的角度介紹C++語言，既獨具匠心又妙趣橫生。全書共10章，每章介紹C++語言的一個或數個重要的知識領域，同時通過一個游戲示例項目的開發進行實踐和講解。每章的結尾，會在一個游戲項目中將一些最重要的概念組合起來。最后一章的游戲將綜合運用本書介紹的概念與技巧，創建一個相對復雜的游戲，涵蓋了本書介紹過的所有主要概念。隨着學習的深入，讀者將學會如何組織編程項目，如何將問題分解為可管理的子問題塊，以及如何精煉代碼。本書適合任何想編寫游戲的讀者，主要針對初學者，並假設讀者之前沒有任何編程經驗。通過閱讀本書，並在實驗中實踐，讀者將為掌握C++這門語言並為游戲編程打下堅實的基礎
。Michael Dawson是一位程序員、游戲設計師和游戲開發者。他獲得了南加州大學的計算機科學學士學位，並且目前教授大學生學習游戲編程。Mike的著作包括Beginning C++ Through Game Programming, Python Programming for the Absolute Beginner, C++ Projects: Programming withText-Based Games和 Guide to Programming with Python。請訪問他的網站www.programgames.com，了解他的圖書的更多信息，並獲得相關的支持。
隱藏dse進入發燒排行的影片
相信不少同學除了應付 DSE 或 IELTS 考試外，在日常生活中都很想提升自己的英文底子。聆聽和說話都是香港或者亞洲學生的傳統弱項，而很多人給予的建議就是多收看英美劇集，我自己也認同這種學習方法。然而，很多同學已經追看了幾齣英、美劇，但英語能力好像沒有進步，為什麼呢？有沒有想過自己一直以來原來用錯方法了？今天在這裡想個大家分享在觀看英、美劇的同時增進自己的英語能力的三大方向，想英語進步就切勿錯過！
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Melody Tam資歷：
- 17歲時第一次應考雅思 ( IELTS ) 便取得滿分9分成績
- HKDSE 7科5**狀元，包括中英文科均4卷5**，選修科 (Biology, Chemistry, Economics) 分數大幅度拋離5**的最低要求
- 一級榮譽畢業於香港中文大學修讀環球商業學 (Global Business)，總GPA達3.9/4.0，曾獲得多個獎學金及入選院長嘉許名單
- 曾於多家金融機構及投資銀行實習，尚未畢業已獲大型美資投行聘請為全職投資銀行分析師 (Investment Banking Analyst)
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Instagram: melodytamhkdse (education) / melodylmtam (personal)
Email: [email protected]
WhatsApp (admin): 852 6049 1152
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影片目錄：
0:00 開場
1:08 選擇適合自己程度的學習素材
2:50 廣告時間
4:42 選擇適合自己程度的學習素材（續）
5:48 看英美劇應該開字幕還是關字幕
7:22 實例示範如何在看劇時學生詞
11:23 挑選適合的角色進行跟讀
應用GPU叢集與顯式多重網格方法求解不可壓縮流動問題
為了解決隱藏dse 的問題，作者史曉磊 這樣論述：
基於人工可壓縮性方法，本研究提出了壹種在多GPU集群上工作的非穩態不可壓縮Navier-Stokes方程的顯式求解器。通過計算蓋驅動立方腔（LDC）內的三維（3D）層流和湍流流動，該求解器的數值精度得到了充分驗證。數值預測結果與基準解和實驗結果結果相比，不論是平均量和湍流統計平均量都十分吻合。對於雷諾數3200的LDC湍流流動，本研究對Taylor-Gortler-Like（TGL）渦旋進行了詳細分析，此算例中下遊的二次角渦（DSE）和TGL渦之間存在復雜的相互作用。該求解器通過顯式FAS多重網格方案進行加速計算。數值測試結果表明與單層網格相比，7層多重網格可以提供高達250倍加速。此外，本
研究討論了網格數量以及多重網格層數對FMG-FAS方法的性能影響。對於網格分辨率為256x256x256，采用4層多重網格的算例，GPU版本程序相對於串行的CPU程序加速值達到141倍。此外，該研究中設計了細粒度重疊執行和通訊隱藏的代碼優化策略來輔助多GPU計算，weak scaling 的測試結果表明該GPU求解器在采用4層多重網格、32塊GPU的情況具有75%的並行效率。