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中原大學 資訊工程學系 鍾武君所指導 童俊森的 基於GPU共享與零碎資源再利用的作業調度方法 （2021），提出fiddle 125問題關鍵因素是什麼，來自於深度學習、作業排程、資源管理。

而第二篇論文國立政治大學 幼兒教育研究所 張盈堃所指導 何語心的 差異化的父職實踐：跨國婚姻家庭的比較研究 （2019），提出因為有 父職實踐、資本、跨國婚姻、性別角色、親職腳本的重點而找出了 fiddle 125問題的解答。

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拍攝設備：
1機：Sony A7SIII
2機：Sony AXP55
3機：Canon EOS M50白單眼
環景相機：Insta360 one X
鏡頭：G Master FE24-70mm F2.8 /B+W保護鏡
鏡頭：EF-M 11-22 mm IS STM 超廣角
記憶卡：Sony TOUGH CFexpress Type A 160GB x 2
指向麥克風：Sony CG60
降噪麥克風：RODE VMP+ 機頂麥克風
手機麥克風：RODE VideoMic ME-L
單腳架：Manfrotto MVMXPROA4
雲台：GITZO G2180
固定腳架：SKYLER

片頭完整版音樂：
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片尾完整版音樂：
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#熙遊記Vlog #人格交換 #別人的生活

基於GPU共享與零碎資源再利用的作業調度方法

為了解決fiddle 125問題的問題，作者童俊森 這樣論述：

目前針對多重深度學習訓練作業共享GPU集群的調度方法，鮮少在討論GPU共享的調度設計，且依賴性能預測模型的演算法存在系統開銷的問題，再加上目前先進的演算法無法細粒度的調度作業，使空閒的GPU資源無法有效利用，導致現有的解決方案仍有改善空間。本論文基於暫停和恢復機制，可保存模型訓練狀態和遷移，提出輕量級的採樣分析方法預測每一作業完成時間，並在GPU共享的前提下，解決大量異質作業提交導致大型作業的飢餓問題，達到資源碎片再利用的目的。本論文基於Microsoft Philly真實集群的紀錄，透過TF-Slim工具進行基準測試得到的數據，以及設置深度學習訓練模擬實驗 ，進而評估四種影像分類模型的GP

U平均利用率及作業時間。實驗使用三組隨機種子隨機產生100個模擬作業，分別在間隔一秒到達及基於卜瓦松分布到達下，比較二種無GPU共享的方法和五種基於GPU共享技術的性能。根據模擬實驗結果顯示，相較於無GPU共享的依序調度，本論文提出的方法可提升約4.1倍的資源利用率，以及減少約3.6倍的完工時間。

差異化的父職實踐：跨國婚姻家庭的比較研究

為了解決fiddle 125問題的問題，作者何語心 這樣論述：

本研究探討不同類型跨國婚姻家庭的父職實踐，包含：父職角色實踐與家庭親職展演腳本的呈現。研究發現：資本不均影響家庭親職實踐，當資本轉換不易時，父親在扮演家庭決策角色時，皆為跟隨者，且無論國籍為臺灣籍與否，皆投注相當多的時間成本藉以爭取更多的經濟資本，並且藉由長期與社會鄰里的關係建立提高資本轉換的可能性。此也間接影響父親在有限的時間內的父職參與趨於選擇性，選擇偏好或較容易上手的父職實踐，且仍舊不及社會上對於優良父親的高標準檢視；而對於資本轉換容易的家庭，則是以精心劃定孩子人生藍圖作為一種慣習，鞏固自身在社會場域的位置、賦予階級再生產的期望，這也驗證Bourdieu茲就場域所提：資本為不平等之分配

。另一方面，雖文化框架已鬆動，文化與環境為影響做父職的重要因素，由臺灣籍父親與外國籍母親組成的家庭仍續存「男主外、女主內」的性別角色；相反地，外國籍父親與臺灣籍母親所組的家庭則是主張資本才是成為優質父親的關鍵。此外，這些父親自幼皆受到性別與宗教的社會建構，發展出以下三種父職腳本：「誰適合去做，誰就去做」、「男子氣概必須彰顯」及「我才不要像以前一樣」。

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