seo工程師的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列訂位、菜單、價格優惠和問答集

打造高速網站從網站指標開始：全方位提升使用者體驗與流量的關鍵

為了解決seo工程師的問題，作者唐心皓（Summer） 這樣論述：

　　目標讀者： 　　• 想要優化網站效能，卻不知從何著手的前端工程師。 　　• 已具備優化網站效能知識與技能，卻不知如何從使用者的觀點改善效能的前端工程師。 　　• 想要了解前端工程師如何優化網站效能、學習基本概念與技術的非前端工程師。 　　• 想要評估優化網站的成本、參考業界範例的管理者。 本書特色 　　• 以淺顯易懂的圖文說明如何改善效能、可重現問題和動手操作的範例程式碼，便於學習與演練。 　　• 以使用者的角度解釋效能、改善效能，不再讓優化效能這件事霧裡看花、改了卻沒感受到任何效果。 　　• 以實際的網站說明如何改善效能，便於評估自身產品的優化成本。 專業推薦

　　Summer 結合了自身實際工作經驗，在本書的後半段直接針對幾個知名網站來做案例研討，透過實際案例，讓讀者在看完書後不會出現 「道理我都懂，但我還是不會改...」 的隔靴搔癢之感。還在為效能改善苦惱嗎？ 當老闆或是客戶對你說「網站怎麼這麼慢，能不能再快一點」你卻束手無策嗎？ 那麼這本【打造高速網站從網站指標開始：全方位提升使用者體驗與流量的關鍵】一書正是各位開發者不可或缺的一帖良藥。 　　Vue.js Taiwan社群主辦人 　　《重新認識 Vue.js：008天絕對看不完的Vue.js 3指南》作者 ── Kuro

seo工程師進入發燒排行的影片

應用於標準元件與印刷電路板設計之繞線技術研究

為了解決seo工程師的問題，作者林世庭 這樣論述：

繞線於積體電路設計中為一必要且被廣泛應用的階段，隨著製程不斷演進，大量的訊號數量與複雜的設計規範大幅提高了繞線問題的複雜度。現今已有許多電子設計自動化(EDA)的工具與演算法被提出來克服複雜的晶片層級繞線，不過仍有一些重要的繞線問題是現存的演算法難以跟人工繞線產出近似的品質的，如標準元件繞線與印刷電路板繞線，這會導致工程師需花費大量時間與精力來完成這些繞線工作。因此，此論文擬提出許多的繞線方法以產出就算與人工繞線相比亦具有競爭力的繞線結果。因此，我們將提出之方法分為兩大主題，自動化標準元建合成與印刷電路板繞線。於自動化的標準元件合成，我們提出了第一個可以全自動合成標準元件庫並考慮drain-

to-drain abutment (DDA)於7奈米鰭式場效電晶體，我們首先提出基於動態規劃演算法的考慮DDA之電晶體擺放方法，並提出基於整數線性規劃之最佳化金屬第0層(M0)規劃演算法以降低第1金屬層(M1)的繞線擁擠度，所以標準元件的輸出入接點(I/O pin)的接入能力也因第2金屬層(M2)的使用量減少而提高。另一方面，我們分析有兩個主要原因導致自動化的標準元件繞線難以跟人工繞線產出近似的品質，其一為自動化的繞線難以完全使用元件中的空間，另外一個原因是以往的標準元件繞線研究並沒有考慮電容耦合所帶來的效能影響。因此，我們提出可隱式動態調整之繞線圖來繞線可以提高繞線資源的使用，我們也將考慮

電容耦合的繞線演算法轉成二次式規劃的方城組來最佳化標準元件的效能。實驗結果證實我們的標準元件庫不只可以幫助減少晶片的面積達5.73%，亦可以提供具有更好的面積與效能的標準元件。多行高的標準元件架構已在現今的設計中越來越流行，但卻沒有被以往的研究完整的討論，在此論文中，我們提出一個完整的擺放與繞線流程與方法以合成多行高的標準元件。我們提出一個基於A*搜尋演算法的多行高電晶體擺放方法以最佳化內行與跨行的連接能力，我們亦提出第一個基於最大化可滿足(Max-SAT)演算法的細部繞線器，其可以最佳化連接線長並滿足基本的設計規範。實驗結果證實我們所合成的標準元件與目前先進的單行標準元件具有近似的品質，且因

我們的多行高標準元件具有較好的長寬比，所以可以在合成晶片時具有更好的彈性。最後，因為越來越高的接點密度與繞線層數，印刷電路板繞線變得越來越複雜。印刷電路板繞線可分為兩個階段，逃離繞線與區域繞線。傳統的逃離繞線只專注於讓接點之連線逃離該晶片區塊，但未考慮其逃離位置對於晶片繞線的可繞度之影響。在此論文中，我們提出了一個完整的印刷電路板繞線流程與方法，其包含了同時性逃離繞線、後繞線最佳化、與區域繞線，而我們所提之印刷電路板繞線可以完成七個目前商業用印刷電路板繞線軟體無法完成的業界印刷電路板設計。 另外，在考慮業界提供之可製造性規範後，我們所提出的逃離繞線依然可以在加入額外設計的方城組後完成所有業界提

供的設計

Metadata後設資料：精準搜尋、一找就中，數據就是資產!教你活用｢描述資料的資料」，加強資訊的連結和透通

為了解決seo工程師的問題，作者傑福瑞．彭蒙藍茲（JeffreyPomerantz） 這樣論述：

了解後設資料（metadata），是資訊科學的必修課。 一本書，幫助我們掌握資料的流通和運用！   Metadata是「描述資料的資料」，有許多中文譯名，包括後設資料、詮釋資料、元資料、元數據等等，本書譯為「後設資料」。   後設資料就是用來詮釋資料屬性的資訊，有助於標出資訊儲存的位置、文件紀錄、尋找資源、相關評價和過濾資訊。   以手寫信為例，信封上的寄件人和收件人地址、姓名屬於後設資料，但書信內容並不是。以手機通聯紀錄為例，發話人和受話人的手機號碼、通話日期、通話地點和通話時間是後設資料，但交談內容並不是。   在網路尚未普及之前，圖書館的卡片目錄就是後設資料，每一張卡片必定有這本書專

屬的「索書號」，前往圖書館找書的人們就能迅速找到藏書。   隨著網路普及，後設資料已經成為資訊科學的基礎，並且能夠滿足管理和搜尋的需求：電子檔案逐漸取代紙本資料，必須善加管理；為了因應網路上龐大的搜尋，必須讓人迅速找到結果。   如果沒有後設資料，所有資訊都必須倚賴人力查找，將導致成本增加。近年來，後設資料的格式也愈來愈多，人們熟悉的大數據（big data），也是源自於後設資料。   本書作者傑福瑞．彭蒙藍茲是資訊科學家，曾任威斯康辛大學麥迪遜校區圖書館與資訊研究學院兼任教授、北卡羅來納大學教堂山分校資訊圖書學院助理教授、華盛頓大學資訊學院客座教授。他的線上課程「後設資料：組織和探索資訊」（

Metadata: Organizing and Discovering Information）課程，深獲業界人士和學生喜愛。   作者提醒我們，後設資料已經不只是在圖書館用來描述和管理藏書的書卡，也可以用於描述和管理網路資源、應用程式介面、描述影音格式，甚至是藝術品和科學資料集，後設資料將會持續演進。   閱讀本書，有助於我們： 1.了解後設資料，加速資料的流通傳播和長期保存 2.為資料建立系統、提升資訊科學素養 3.活用後設資料，強化資料的應用（組織、識別、管理、保存、搜尋、發現和獲取）   一本書，幫助我們了解資料的保存和流通、建立完整的管理系統，進而精準活用數據！

G2LGAN: 對不平衡資料集進行資料擴增應用於晶圓圖缺陷分類

為了解決seo工程師的問題，作者王承暘 這樣論述：

半導體的製造需要經過多個複雜的化學程序，任一環節的錯誤皆會使生產的 晶圓產生缺陷，因此 晶圓缺陷分類是半導體產業 維持並 提升良率的關鍵任務 。 然 而，目前的晶圓缺陷分類仍然由工程師透過人力進行分類，因此本論文透過神經 網路在圖像分類上的優異表現來自動化分類晶圓圖缺陷。 由於半導體製程的進步 使得具有缺陷的晶圓圖難以收集。為了解決資料集不平衡與資料不足的問題，本 論文提出了一個數據擴增方法與隨機欠採樣 能夠有效的平衡資料集。在晶圓圖分 類網路的部份 本文 使用輕量型的網路架構，除了能夠減少計算資源提高模型效率 之外還能夠消除資料集所造成的過擬合 (Overfitting)的問題。本論文提出

的資料 擴增是基於 生成對抗網路 (Generative Adversarial Network, GAN)，所提出的 方法 G2LGAN(Global to Local GAN)能夠優先學習資料集的全 局特徵 再學習個別類別的局部特徵， 即使在資料集不平衡的情況下也能夠有效 生 成各個類別的資料以 解決資料不足的問題。分類網路則是基於 MobileNetV2，根 據實驗結果發現在晶圓缺陷分類任務上，與高維度的特徵相比，低維度的特徵較 為重要 ，根據此結果來設計分類網路達到縮小模型並維持高準確度。本文使用 WM-811K資料集 進行驗證。由於該資料集具有嚴重的數據不平衡 問題。本文集成了 資料

增強與隨機欠採樣的方法來優化資料集，並使用所提出的 分類網路進行分類任務。 實驗結果顯示，所提出的 G2LGAN能夠提升模型準確 度約 9.15%。 所提出的晶圓分類網路與現有的研究相比，在模型的參數量上節省 了 58%，並且在準確度上有 1.39%與 F1-Score上有 12.35%的領先。