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Windows 11 記憶體 釋放的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦胡通寫的 大話性能測試：JMeter實戰 和錦囊郵局招考上榜專班的 【DVD函授】109年郵局招考(專業職二-內勤)：全套課程都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自人民郵電 和錦囊數位所出版 。
國立成功大學 光電科學與工程學系 周維揚所指導 彭勝光的 有機非揮發性記憶體的物理機制研究 （2020），提出Windows 11 記憶體 釋放關鍵因素是什麼，來自於有機半導體、有機記憶體元件、pn異質接面、不連續結構、孔洞結構、磁性有機半導體、室溫鐵磁性、結構可撓性。
而第二篇論文國立成功大學 電腦與通信工程研究所 陳敬所指導 張瑋霖的 聯合深度學習框架之研究 （2019），提出因為有 聯合深度學習、深度學習框架、檢查點、智聯網的重點而找出了 Windows 11 記憶體 釋放的解答。
大話性能測試：JMeter實戰
為了解決Windows 11 記憶體 釋放 的問題，作者胡通 這樣論述：
本書以業界開源性能測試工具JMeter為依託，結合真實的工作實踐，用通俗易懂的語言層層深入講解性能測試技能。 全書共分為5章和6個附錄，第1章講解性能測試基礎知識，包括性能測試的整體知識體系、必備基礎知識和通用標準等；第2章講解初級性能測試技能，包括JMeter九大核心元件的使用、測試腳本的編寫等；第3章講解中級性能測試技能，包括如何擴展JMeter的功能外掛程式、搭建性能自動化和即時視覺化平臺等；第4章講解高級性能測試技能，包括Dubbo的擴展測試、中介軟體的基準測試、JMeter源碼的解析等；第5章通過實例剖析3種典型性能測試場景；附錄部分擴展講解實用性能知識，包括典型性能問題和解決方
法、性能參數調優、問題定位和優化建議等。 本書適合對性能測試有入門、進階學習需求的測試人員，也適合對性能知識有學習需求的開發人員、運維人員等相關技術人員。 胡通 通信工程專業碩士，于某大型移動研發中心從事性能測試工作6年，在工作期間發表了5篇發明專利和1篇論文，參與過公司百萬級數據量的性能測試專案，説明公司從無到有建立起性能測試體系，實戰經驗豐富。榮獲2019年杭州未來科技城性能測試大賽一等獎。2018年9月他在51Testing連載“大話性能”至今。 第1章 性能測試基礎 1 1．1 性能測試新手入門 1 1．1．1 性能測試的背景 1 1．1．2 性
能測試的目的 2 1．1．3 性能測試的分類 4 1．1．4 性能測試的術語和指標 4 1．1．5 性能測試的基礎曲線模型 6 1．1．6 性能測試的技能知識圖譜 7 1．1．7 新手入門基礎知識 9 1．2 性能測試必備知識 10 1．2．1 性能測試的完整工作流程 10 1．2．2 性能測試的需求分析 11 1．2．3 性能測試的方案設計 14 1．2．4 性能測試的環境搭建 15 1．2．5 性能測試的資料構造 19 1．2．6 性能協定的抓包分析 22 1．2．7 性能測試的腳本編寫 23 1．2．8 性能測試的監控部署 24 1．2．9 性能問題的定位分析 43 1．2．10 性能測
試的報告總結 58 1．3 性能測試閉環流 58 1．4 性能測試執行時機 60 1．5 性能測試通用標準 61 1．6 小結 62 第2章 JMeter初級實戰真經 63 2．1 JMeter的常用版本功能回溯 63 2．2 JMeter的安裝和使用 65 2．2．1 Windows環境 65 2．2．2 macOS環境 67 2．2．3 Linux環境 68 2．2．4 命令列的使用 68 2．3 JMeter的常用核心組件 69 2．3．1 執行緒組 71 2．3．2 配置元件 75 2．3．3 監聽器 80 2．3．4 邏輯控制器 82 2．3．5 取樣器 84 2．3．6 計時器
88 2．3．7 前置處理器 90 2．3．8 後置處理器 90 2．3．9 斷言 93 2．4 JMeter的參數化方法 97 2．5 JMeter的關聯方法 98 2．6 JMeter的斷言方法 98 2．7 JMeter的集合點設置 98 2．8 JMeter的IP欺騙 99 2．9 JMeter的混合場景方法 100 2．10 JMeter的常見錯誤和常用小技巧 101 2．11 實戰腳本解析 106 2．11．1 HTTP(S)請求 106 2．11．2 SOAP請求 108 2．11．3 UDP請求 109 2．11．4 SQL語句 111 2．12 小結 114 第3章 JMe
ter中級實戰真經 115 3．1 JMeter的分散式壓測 115 3．1．1 分散式壓測原理 115 3．1．2 使用方法詳解 116 3．1．3 常見錯誤說明 118 3．2 JMeter的BeanShell實戰 119 3．2．1 常用語法說明 120 3．2．2 10個應用示例講解 122 3．2．3 注意事項說明 127 3．3 JMeter的函數式外掛程式擴展 127 3．3．1 擴展方法說明 127 3．3．2 示例講解 129 3．4 JMeter的WebSocket實戰 137 3．4．1 組件知識講解 138 3．4．2 應用示例分析 141 3．4．3 注意事項強調 1
50 3．5 JMeter+Shell的自動化性能測試 150 3．5．1 JMeter+Shell實例講解 151 3．5．2 高級技巧應用 155 3．6 JMeter的即時視覺化平臺搭建 156 3．6．1 視覺化方案展示 156 3．6．2 InfluxDB知識精華 156 3．6．3 InfluxDB安裝部署 159 3．6．4 Grafana知識精華 161 3．6．5 安裝部署Grafana 162 3．6．6 平臺搭建過程詳解 163 3．7 小結 173 第4章 JMeter高級實戰真經 174 4．1 JMeter的Dubbo性能測試實踐 174 4．1．1 Dubbo核
心知識點 175 4．1．2 示例代碼擴展講解 178 4．1．3 二次優化腳本和問題 199 4．2 JMeter的TCP自訂消息性能測試實踐 204 4．2．1 TCP組件知識詳解 205 4．2．2 示例代碼講解 207 4．2．3 百萬連接的參數調優 213 4．2．4 問題總結 213 4．3 JMeter對中介軟體的基準測試 214 4．3．1 消息中介軟體ActiveMQ 214 4．3．2 緩存中介軟體Redis 226 4．4 JMeter的常見問題和性能優化 238 4．5 JMeter的源碼編譯和解讀 239 4．5．1 JMeter源碼編譯 240 4．5．2 JMet
er源碼解讀 246 4．6 小結 250 第5章 性能測試實戰案例 251 5．1 日常專案性能測試 251 5．1．1 專案背景 251 5．1．2 性能測試目標 251 5．1．3 性能測試架構 252 5．1．4 測試環境搭建 252 5．1．5 測試資料構造 253 5．1．6 性能測試用例 254 5．1．7 性能腳本編寫 256 5．1．8 性能測試監控 266 5．1．9 性能測試執行 266 5．1．10 性能測試結果 267 5．2 方案對比性能測試 268 5．2．1 方案對比需求 268 5．2．2 性能測試方法 268 5．2．3 性能測試場景 269 5．2．4
性能測試腳本和代碼 270 5．2．5 性能測試結果 273 5．3 MQTT性能測試 274 5．3．1 專案背景 275 5．3．2 MQTT和EMQ 275 5．3．3 性能測試環境 276 5．3．4 性能測試用例 278 5．3．5 JMeter腳本編寫 279 5．3．6 性能測試結果 283 5．3．7 問題和優化 283 5．4 測試實戰問題分析 283 5．4．1 實戰典型問題一 284 5．4．2 實戰典型問題二 285 5．4．3 實戰典型問題三 287 5．5 小結 288 附錄A 常見性能測試問題 289 A．1 出現too many open files 289
A．2 出現Out Of Memory Error 290 A．3 資料庫連接池不釋放 290 A．4 CPU使用率高 290 A．5 無論怎麼壓測，系統的TPS上不去 291 附錄B 性能參數調優 292 B．1 Spring Boot 292 B．2 作業系統 292 B．3 常用中介軟體的核心性能參數 293 附錄C Java代碼定位和優化建議 295 C．1 代碼優化細節 295 C．2 Java代碼分析工具 297 附錄D MySQL定位和優化建議 300 D．1 資料庫性能瓶頸定位 300 D．2 配置優化 302 D．3 關於SQL語句的建議 305 D．4 索引建立和優化
原則 306 附錄E JVM定位和優化建議 308 E．1 堆記憶體設置和原理 309 E．2 虛擬機器記憶體監控手段 310 E．3 參數說明和垃圾回收器 311 E．4 常見JVM問題 313 E．5 如何優化GC 314 附錄F Cookie和Session的關係 315 F．1 Cookie 316 F．2 Session 317
有機非揮發性記憶體的物理機制研究
為了解決Windows 11 記憶體 釋放 的問題，作者彭勝光 這樣論述：
最近幾十年來，有機材料因為其具有結構的可撓性而引起廣泛的研究，同時其亦具有製作成本低和製程溫度低等特性，已成為新興的熱門研究領域。本論文針對有機異質結構應用於有機半導體材料以及磁性粒子摻雜於有機半導體材料的物理機制研究可以分為三個部份，第一個部份為於N型有機半導體層中嵌入不連續結構之P型有機半導體材料，形成具有n-p-n異質接面的主動層，並應用於有機記憶體元件中的物理機制研究。第二個部份為利用不同溶劑製程形成具有各種孔洞結構的P型有機半導體層，以及加入N型有機半導體材料形成具有p-n異質接面的主動層，並應用於低操作電壓之有機記憶體元件中的物理機制研究。第三個部份為利用MBE儀器共蒸鍍P型有機
半導體材料和磁性粒子，並改變材料的成長溫度形成不同的磁性有機半導體層。本論文的第一部份是利用N型有機材料N,N-ditridecyl-3,4,9,10-perylene tetracarboxylic diimide (PTCDI-C13)及P型有機材料pentacene，透過製作PTCDI-C13/pentacene/PTCDI-C13異質結構的複合有機半導體層於有機記憶體元件中來改變其駐極體層及有機半導體層界面間的載子陷阱條件，並探討其對載子的捕獲及釋放能力的影響以及其中的物理機制，最終改善元件的載子清除能力，進而提升其記憶窗口等電特性。本研究發現成長2及5 nm的pentacene於2.
5 nm的PTCDI-C13上時是承現類似島狀結構的晶體，這種結構有效降低載子被複合的機率使之仍然顯示出N型有機記憶體元件的特性，這說明元件通道中的電子可以在n-p-n異質接面結構與駐極體層及有機半導體層界面中有效的傳輸；同時由於具有pn異質接面，使得有機記憶體元件於清除操作的照光過程中能有效的解離電子電洞對並產生激子，而且電洞載子亦會被保留於島狀結構中，因此能增加其有機半導體層中的電洞載子濃度，這顯示出有更多的電洞能夠被提供進而改善元件的清除能力，使得有機記憶體元件的記憶窗口成功的被提升並達到48.9 V。本論文的第二部份是使用P型有機材料poly[2,5-bis(3-tetradecylt
hiophen-2-yl)thieno[3,2-b]thiophene] (PBTTT-C14)及介電材料poly(methyl methacrylate) (PMMA)，利用PBTTT-C14與PMMA兩種材料不相溶的特性，使得PMMA在成膜時會聚集進而形成具有孔洞結構的有機半導體層，並應用於小偏壓有機記憶體元件中，再透過不同孔洞大小來探討其對於載子的捕獲能力影響；此外，再透過加入一層8 nm 的PTCDI-C13於孔洞結構中來形成PTCDI-C13/pentacene異質結構的複合有機半導體層，探討其對載子的釋放能力影響以及其中的物理機制。本研究發現小偏壓有機記憶體元件中具有孔洞結構的有機
半導體層的孔洞直徑大小增加會使得其駐極體及有機半導體層界面間的載子陷阱數量有效的提升，這說明元件通道中的電洞載子在寫入操作的過程中會有效的被捕獲在載子陷阱中，進而使得元件的寫入能力提升；而具有pn異質接面的複合有機半導體層，因其能有效的提升元件於清除操作的照光過程中光生激子的解離效率，並將電子載子保留於PTCDI-C14薄膜中，這顯示出在清除操作時使用同樣強度的照光，具有PTCDI-C14的元件能夠被提供更多的電子進而提升元件的清除能力，使得小偏壓有機記憶體元件的記憶窗口成功的被提升並達到1.64 V。本論文的第三部份是關於具有室溫鐵磁性的磁性有機半導體及其物理機制研究，對於未來於柔性自旋電子
元件的研究及應用上，磁性有機半導體薄膜能夠同時具備結構的可撓性和室溫鐵磁性是具有極大的研究價值的。因為迄今為止對於磁性有機半導體的物理機制尚不清楚，而過去所發表的文獻亦十分的缺乏，尤其是對於居理溫度在室溫以上的磁性有機半導體薄膜的研究更是稀少。在這種情況下，本研究將微量的磁性粒子Ni以共蒸鍍的方式摻雜於pentacene中來製作出磁性有機半導體薄膜，觀察Ni摻雜的pentacene薄膜在室溫下的鐵磁性反應；我們還透過調控基板的溫度來影響磁性粒子及有機分子於基板上的成膜條件，製作出具有不同晶體大小的磁性有機半導體薄膜，並通過原子力顯微鏡和穿透式電子顯微鏡分析其表面形貌及結構；接著通過低掠角薄膜繞
射、拉曼光譜、磁力顯微鏡和理論模擬分析並證明磁性原子於有機分子間的自旋耦合作用力的存在，提出有機分子的π電子離域可以幫助鎳原子中d軌域的自旋耦合傳遞，因此磁性原子間會透過間接的自旋交換而引起自旋有序排列並提出間接自旋耦合模型及其物理機制，最後成功的製作出具有結構靈活性和室溫鐵磁性的磁性有機半導體薄膜，最後通過超導量子干涉磁化儀量測出其磁滯曲線等特性，並且成功達到最大的矯頑力為 257.6 Oe。
【DVD函授】109年郵局招考(專業職二-內勤)：全套課程
為了解決Windows 11 記憶體 釋放 的問題，作者錦囊郵局招考上榜專班 這樣論述：
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都能反覆學習，讓你得以節省抄寫時間效率地學習、事半功倍！ DVD函授課程內容 1. 全套正規DVD課程影音光碟 2. 課堂指定專業用書 ※ 本課程限使用電腦（PC）／DVD播放器觀看。 ※ 課本、講義書等書面教材及DVD光碟堂數皆依實際授課狀況提供，請依實際收到內容為主。 函授課程加值贈送 1. 專業考試用書 2. 國家考試專用模擬試卷(申論題型) 3. 錦囊專用光碟收納夾 課程內容 1. 課程堂數／時數：50堂／約150小時 2. 課程堂數／時數明細： o 國文（測驗
）：4堂／12小時 o 國文（短文寫作）：2堂／6小時 o 英文：9堂／27小時 o 企業管理大意：19堂／57小時 o 企業管理大意（申論題庫班）：1堂／3小時 o 洗錢防制法大意：3堂／9小時 o 郵政三法大意：6堂／18小時 o 金融科技知識：6堂／18小時 3. 觀看期限：無觀看期限及次數 4. 觀看方式：將講師授課內容採DVD光碟錄製方式，可重複、不限次數觀看。 師資教學特色 1. 洗錢防制法大意／簡奕老師 2. 金融科技知識／趙中興老師 3. 國文
（測驗、短文寫作）／陽老師： 多年國文補教經驗，教學生動、具系統性且善用口訣，親編教材內容豐富完備，從文學常識測驗到作文，揮別冗長論述，內容豐富完備，完整掌握試題趨勢，針對常考之艱澀文言文及易混淆字義，細心整理且耐心講解，讓考生不論在單選、複選題型，皆能輕鬆一舉達陣。作文方面，針對不同題型加以分門別類，傾囊傳授審題、立意、鋪陳到完美結尾，運用各種不同的寫作手法及多元思維模式，無論傳統題型或新制作文，都能使您文思泉湧、妙筆生花。 4. 英文／沈老師： 善於舉例融會貫通，將考題文章融入生活中，使題目容易吸收與理解。傳授答題小技巧、單字記憶法，以及快速理解閱讀測驗之有效方法，迅速
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！ 注意事項 1. 本商品含教材核對表：本課程書面教材內容及DVD光碟堂數，皆依面授課程實際授課狀況提供，本商品已包含「109年郵局招考(專業職二-內勤)－DVD全套函授課程」完整教材，詳盡教材清單明載於「教材核對表」。為維護個人權益，收到函授課程商品後，請立即確認「教材核對表」與當次收受商品是否相符，若有缺漏品項或商品本身有瑕疵等問題，請與「錦囊」聯繫。 2. 購買憑證卡：每一函授課程商品皆有一購買憑證卡及專屬卡號，以作為購買之證明；此卡僅供會員與「錦囊」平時連繫、客戶服務使用，請務必妥善保管。 課程觀看須知注意事項 1. 錦囊函授於103年8
月陸續採用高畫質（HD）錄影設備，為求順利觀看課程光碟，限使用桌上型電腦（PC）／DVD播放器播放。 2. 硬體設備： o 最低配備： i n t e l i 4 以上、P e n t i u m 4 ( 2 . 4 G H z ) 、A t h l o n 6 4 2 8 0 0 + ( 1 . 8 G H z)、AMD Fusion E系列及C系列以上。 o 記憶體：4G以上。 o 硬碟剩餘空間：4GB以上。 o 多媒體支援：音效卡。 o DVD光碟機：CD-ROM或DVD播放器。 o 螢幕解析度： 1 0 2 4 *
7 6 8 。 o 顯示卡： I n t e l G 4 5 , A T I R a d e o n H D 2 4 0 0 , N V I D I A G e f o r c e 8 8 0 0 G T 或以上。 o 其他週邊需求：耳機或喇叭（為求最佳學習效果，建議使用耳機）。 3. 軟體設備： o 作業系統：Win7、Win8、VISTA、MAC（含）以上之正式版本。 o 播放軟體： 建議使用相容性高的PowerDVD8 、Windows Media Player 11以上（微軟官方正式版本）。若尚未安裝，請至微軟官方下載安裝。
4. 若Windows Media Player對DVD HD畫質格式支援不完全，建議使用power DVD 5.0 以上、KMPlayer v3.以上播放。 5. 若遇播放軟體顯示不支援格式時， 建議安裝影音編／解碼器，如：K-Lite Codec Pack，並定期更新軟體。 6. DVD光碟機請盡量避免讀取表面刮痕、盜版之光碟，以免增加光碟機雷射頭老化，導致DVD讀取失敗。 版權聲明 本公司販售之影音商品、線上課程及相關函授教材屬於授權著作財產權商品，請勿重製光碟及教材，亦不得販賣重製內容，違者須承擔相關法律責任及賠償損失。
聯合深度學習框架之研究
為了解決Windows 11 記憶體 釋放 的問題，作者張瑋霖 這樣論述：
聯合深度學習(Federated Deep Learning)在基於不傳輸設備蒐集的數據下，允許多個物聯網內之終端設備對同一個深度學習模型執行訓練及更新，除了解決了傳輸數據時可能暴露數據的機敏性議題外，深度學習的應用也能獲得更好的結果。然而，在大部分的物聯網終端裝置都處於資源較受限的情況下，實現聯合深度學習的應用就必須考量到訓練期間對物聯網終端裝置產生影響的各種議題，尤其是記憶體資源過度使用對系統的影響。因此，在資源受限的物聯網裝置中開發聯合深度學習應用，建立一個穩定、可靠、有效且負擔更小的聯合深度學習框架是必要的。本論文專注於物聯網終端裝置中開發聯合深度學習程式與執行訓練之議題，實現一個基
於聯合深度學習場景中，專為物聯網終端裝置設計之聯合深度學習框架，以提供開發工程師在開發聯合深度學習應用時，能有效地解決訓練過程中因資源受限而引發之異常狀況。此一聯合深度學習框架之設計及實現汲取前人的相關研究並與相關開發經驗整合；其框架整體設計重點如下：(1)動態地分配記憶體，保持系統執行之穩定性並減少執行期錯誤的發生；(2)增加檢查點及回復功能，可儲存訓練時所產生的暫時性資料，載入中斷前之結果繼續執行，以減少重新啟動訓練之成本；(3)監控訓練任務之執行環境與系統資源之使用，以利於訓練任務執行時之穩定，當系統處於資源不足之狀態時，即時地釋放訓練任務之硬體資源，並於偵測系統資源充足後回復訓練任務之
執行。為了驗證上述設計，本論文以樹梅派(Raspberry pi 3 Model B+)作為開發平台，實作範例並測試其功能之正確性。本論文之主要貢獻包含：延伸TensorFlow功能，增加對聯合深度學習的支持，提供開發工程師能易於在物聯網終端裝置上開發訓練任務等等。其模組化之設計則有利於開發工程師依應用作需求開發之便利性，可增加效率。