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這兩本書分別來自深智數位 和深智數位所出版 。
中原大學 機械工程學系 鍾文仁所指導 傅敬詒的 自動化加工特徵辨識與工時預測的整合應用、驗證與學習 （2021），提出sql大量資料比對關鍵因素是什麼，來自於特徵辨識、CAM、二次開發、工時預估、機器學習。
而第二篇論文明志科技大學 電機工程系碩士班 林君玲所指導 黃奕懷的 自適性容差值與序列化人臉特徵提取性於點名系統應用 （2020），提出因為有 人臉識別、點名系統、自適性容差值的重點而找出了 sql大量資料比對的解答。
下世代超前佈署：用 Zabbix全面監管巨量伺服器
為了解決sql大量資料比對 的問題，作者吳兆松 這樣論述：
◎ 第一本Zabbix完整說明手冊 ◎ 完全掌握Zabbix監控系統的核心技術 本書重點 ► 系統當機不用怕被老闆罵，造成損失前就修復好，只有Zabbix做得到 ► 全面監控硬體、作業系統、網路、軟體、應用程式，一條龍式掌握整個平台的運作情況，全面提升網站健康度 本書特色 ► 以Zabbix 4為基礎，對Zabbix的各項功能進行詳細而深入的講解 ► 從Zabbix的架構、安裝、監控設定、自訂監控項、警告設定、警告指令稿等開始了解，進而學習Zabbix的觸發器使用以及內部原始程式實現進行，如IPMI、SNMP、JMX、ODBC等。
► 對自動化功能也有深入說明，如分散式監控系統，大量自訂指令稿的監控案例，還有自動發現(LLD)。 ► 最後說明Zabbix效能最佳化，底層實現機制，效能瓶頸解析，以及如何解決，講解Zabbix API擴充Zabbix。 ► 訂製RPM套件，原始程式建置安裝，使用Elasticsearch作為後端資料儲存，使用SaltStack自動化部署和設定，還有完整的實例建置企業級分散式監控系統。 適合讀者群 想了解、學習和規劃建置監控系統人員、想更深入了解Zabbix監控系統的讀者。
自動化加工特徵辨識與工時預測的整合應用、驗證與學習
為了解決sql大量資料比對 的問題，作者傅敬詒 這樣論述：
近年來隨著智慧製造的蓬勃發展，傳統加工逐漸邁向自動化，模具產業亦不例外，面對多變複雜的產品需求，對於模具生產效率及精度的要求也日益提升，然而現今零件製程規劃大多仰賴具豐富經驗的技術人員，針對零件所需的製造工法進行工序的規劃，再使用電腦輔助製造(Computer-aided Manufacturing, CAM)軟體模擬加工時間，以人工來操作除了需要大量人事成本，繁瑣的操作流程也會增加製造所需的前置時間，甚至容易出現人為誤差而產生額外的時間成本，從而造成交期延誤；另一方面，產線自動化的趨勢使得工時預估的準確性更為重要，因此本研究開發一套引導系統，期望透過簡化操作流程來縮短加工前置作業時
間，並結合迴歸分析來提高工時預估的準確度。 本研究以ASP.NET MVC Framework為架構，使用業界常用之電腦輔助設計(Computer-aided Design, CAD)軟體Siemens NX (又稱NX Unigraphics，或簡稱為UG)，並基於其二次開發模組建立網路化之線切割(Wire Electrical Discharge Machining, WEDM)、放電(Electrical Discharge Machining, EDM)加工模擬引導系統，並整合已有的CNC銑床加工引導流程，首先透過自動特徵辨識來識別出零件的WEDM及EDM加工特徵，再以自動化之加
工設定搭配簡單的參數輸入引導使用者進行數控(Numerical Control, NC)編程，最後經由引導系統自動生成NC Code，EDM的部分則會在特徵辨識完成後，自動判斷加工範圍並產生電極頭。流程中取得之加工特徵參數將儲存於Microsoft SQL Server Express資料庫，並傳送至線性迴歸分析模型進行訓練，以實際加工時間做為訓練標籤，優化迴歸分析模型參數，以提高預估工時的準確性，使用本研究開發之引導系統能夠有效縮短84%的加工模擬操作時間，同時能夠快速地產生大量訓練資料供迴歸分析訓練使用，案例結果顯示，經迴歸優化後能夠將預估工時與實際工時的誤差最大值由約45%減少至約23%
，達到生產效率的提升並提高預估工時準確度。
一次就懂 ASP.NET MVC 5.x 網站開發：Web應用的經典實務範例解析(Visual C# )
為了解決sql大量資料比對 的問題，作者姜琇森,蕭國倫,黃煒凱,楊鎧睿,吳玟憲,黃子銘 這樣論述：
1. 好上手：從最基礎的C#語法及Visual studio 操作開始解說，不懂C#語法及.NET架構的初學者也可逐步上手 2. 好理解：提供大量的圖表說明，一圖抵千文，搭配範例程式解說，快速理解ASP.NET MVC技術概念 3. 好實用：提供多個網站經典範例，從經典範例延伸應用，符合網站開發實務應用需求 4. 好完整：從基礎C#語法、資料庫觀念、MVC核心知識、實作範例到網站部署教學面面俱到，一次學會網站開發與架設的完整技術 全書分為三大部分： 「教戰守則篇」 為網頁應用程式開發基礎概念教學的部分，從Visual studio 2019開
發工具開始介紹，循序漸進地描述C#語言的基礎語法、邏輯與資料庫觀念，並逐漸引入MVC開發的概念，建立紮實的觀念與基礎。 「觀念養成篇」 深入講解Model、View、Controller的核心概念，從基本的介紹、觀念到三者之間的搭配，完整描述與講解所有核心觀念與實用程式技巧，並透過淺顯易懂的圖文說明，搭配小型範例練習的方式，協助讀者加深先前描述的觀念，透過理論與實作交互運用，更清楚掌握書本的內容。 「實作練習篇」 以完整的範例演繹前面章節提到的觀念，並詳細解釋程式碼的涵義，採用逐步引導的方式帶領讀者一步步完成範例，並且透過觀念與難度疊加的單元範例設計，在學習新觀念與章節時，
也能同時複習舊的觀念，並測試既有的觀念是否清楚，從第八章開始的整合實作練習，如留言板、會員、購物車、部落格等，讀者可藉由範例複習來貫穿整本書所要表達的觀念，第十二章的購物網站建置，強化讀者從觀念理解到實作執行的能力，進而能獨力完成網站的建構。 本書特色 關鍵觀念搭配範例實作教學，逐步掌握開發精髓，最適合初學者學習！ ► 一次學懂如何部署網站與開發網站的技術 ► 循序漸進的觀念解說，快速掌握ASP.NET MVC核心概念 ► 使用Json Web Token操作網站識別身分 ► 詳細的流程圖設計，協助讀者理解網站設計的架構 ► 範例程式碼逐行詳細地解說，程式邏輯更容易
理解 ► 常用網路實作範例，網站開發駕輕就熟
自適性容差值與序列化人臉特徵提取性於點名系統應用
為了解決sql大量資料比對 的問題，作者黃奕懷 這樣論述：
課堂點名是教師督促學生是否有按時出席的有效方法，然而現今幾乎所有學校都還是使用唱名方式來檢查和記錄學生是否上課。此方法所需的時間取決於學生的數量，將會浪費大量時間。為了保持學生出勤記錄的有效性和正確性，教師應具有適當的機制來定期驗證和維護或管理學生的出勤記錄。本論文透過樹莓派結合後端伺服器來實現人臉識別應用於點名系統中，並在人臉識別中提出了一種自適性容差值(Adaptive Tolerance)的方法與序列化人臉特徵(Serialized Face Feature Extraction)，以達到更好的識別。實驗結果證實，所提出的系統可準確的辨識身份與點名，且該系統可以輕鬆安裝在教室中。