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這兩本書分別來自深智數位 和清華大學所出版 。
國防醫學院 生物化學研究所 邱奕霖所指導 呂昀蓁的 探討瀰漫性巨大B細胞淋巴癌藉由FOXP1產生Ibrutinib抗藥性之機制與相關路徑 （2020），提出c未知陣列大小關鍵因素是什麼，來自於瀰漫性巨大B細胞淋巴癌。
而第二篇論文國立臺灣師範大學 電機工程學系 郭建宏所指導 黃而旭的 應用於SLAM系統之具有改良式SIFT演算法的立體視覺及其在FPGA上的實現 （2019），提出因為有 立體視覺、影像辨識技術、尺度不變特徵轉換演算法、特徵匹配、場域可程式化邏輯陣列的重點而找出了 c未知陣列大小的解答。
最後網站[C/C++] 如何計算陣列大小/個數- 小惡魔 - AppleBOY則補充：最近在寫BCB 的時候遇到的，不過忘記之前怎麼寫的，所以又上去找了一下，發現可以利用sizeof 這個函式，來計算陣列的個數，我去查了一下BCB 的manual ...
OpenCV影像創意邁向AI視覺王者歸來(全彩印刷)
為了解決c未知陣列大小 的問題，作者洪錦魁 這樣論述：
★★★★★ 國內作者【第一本】×【全彩印刷】×【AI視覺】書籍 ★★★★★ ★★★★★ 完整解說【影像創意】×【AI視覺】的實例 ★★★★★ ★★★★★【31個主題】＋【423個Python實例】★★★★★ 筆者在撰寫這本書除了採用當下最熱門的Python程式語言，同時採用2步驟說明： ◤函數數學原理解說◢ ◤套用OpenCV函數講解影像創意與AI視覺的實例◢ 當讀者遵循這些步驟學習時，相信所設計的物件就是一個帶有靈魂與智慧的程式碼了。這本書從影像原理開始說起，逐一解說從影像到AI視覺所需的完整知識，本書的主題內容如下： ☆ 完整解說操作OpenCV需要的Numpy
知識 ★ 影像讀取、輸出與儲存 ☆ 認識色彩空間、BGR、RGB、HSV ★ 建立藝術畫作 ☆ 建立靜態與動態影像，打破OpenCV限制建立中文字輸出函數 ★ 影像計算與影像的位元運算 ☆ 重複曝光技術 ★ 影像加密與解密 ☆ 閾值處理 ★ 數位情報員、深藏在影像的情報秘密 ☆ 數位浮水印、版權所有翻譯必究 ★ 影像幾何變換、翻轉、仿射、透視、重映射 ☆ 影像遮罩與影像濾波器 ★ 認識卷積 ☆ 認識與刪除影像雜質 ★ 數學形態學、腐蝕、膨脹、開運算、閉運算、禮帽運算、黑帽運算 ☆ 從影像梯度到內部圖形的邊緣偵測 ★ 影像金字塔
☆ 影像輪廓特徵與匹配 ★ 輪廓的擬合、凸包與幾何測試 ☆ 醫學應用器官影像的徵兆 ★ 霍夫變換(Hough Transform)與直線檢測 ☆ 無人車駕駛車道檢測技術 ★ 直方圖、增強影像對比度、修復太曝或太黑影像、去霧處理 ☆ 模板匹配、找尋距離最近的機場、找尋某區域高山數量 ★ 傅立葉變換的方法與意義、空間域與頻率域的切換，進行影像處理 ☆ 分水嶺演算法執行影像分割 ★ 前景影像擷取 ☆ 影像修復—搶救蒙娜麗莎的微笑 ★ 辨識手寫數字 ☆ OpenCV的攝影功能、活用拍照與錄影 ★ 應用OpenCV內建的哈爾(Haar)特徵階層式
分配器 ☆ 偵測人臉、身體、眼睛、貓臉、俄羅斯車牌 ★ 設計自己的哈爾偵測分配器，應用在偵測台灣汽車車牌 ☆ 人臉辨識原理與應用 ★ 執行車牌辨識
探討瀰漫性巨大B細胞淋巴癌藉由FOXP1產生Ibrutinib抗藥性之機制與相關路徑
為了解決c未知陣列大小 的問題，作者呂昀蓁 這樣論述：
Diffuse large B-cell lymphoma(DLBCL) 是世界上最常見的非霍奇金淋巴瘤(Non-Hodgkin lymphoma , NHL)，大約占全球血液癌症的30-40%。先前的研究指出Bruton tyrosine kinase (BTK) 抑制劑Ibrutinib被認為對DLBCL是有效的。然而，實際於臨床上使用的結果顯示Ibrutinib並無顯著改善DLBCL患者預後，說明淋巴癌細胞可能透過未知機制對Ibrutinib產生抗藥性。為了解DLBCL淋巴癌細胞對Ibrutinib產生抗藥性的機制，我們建立了Ibrutinib抗藥性的細胞模型並進行RNA-seq分析，
分析結果顯示FOXP1相關訊息途徑在Ibrutinib抗藥性細胞模型中的富集程度顯著增加，然而目前並無任何文獻說明詳細機制。經過實驗觀察，發現在Ibrutinib抗藥性細胞膜型中，FOXP1的表達異常的增加，而DLBCL細胞在受到Ibrutinib作用時FOXP1也會隨藥物劑量而增加。我們進一步以shRNA抑制FOXP1表達，並觀察當FOXP1表達受到抑制時對淋巴癌細胞產生之影響。Ibrutinib抗藥性的細胞株之Ibrutinib抗藥性顯著增加，而抑制FOXP1時顯著減少，說明FOXP1的表達的確提供了Ibrutinib抗藥性的作用。在細胞週期方面，HT原生種細胞株受到Ibrutinib作用
時產生顯著G1 arrest現象，抗藥性細胞則仍能正常進入S/G2/M phase。相對地，在抑制FOXP1表達時能還原G1 arrest之現象。細胞增殖方面，以磷酸化NFκB入核表達訊號分析，顯示Ibrutinib處理或抗藥性細胞與正常細胞無顯著差異，說明FOXP1介導抗藥性的產生不是因為細胞增殖能力上升造成。由DNA斷裂產生之γ-H2AX評估DNA複製壓力，顯示DLBCL細胞由於其原生B細胞藉由RAG1/RAG2進行抗體重組會造成增殖的同時DNA持續斷裂，Ibrutinib的處理由於減緩了增殖，故使DNA斷裂的狀況也跟著降低。有趣的是，雖然DNA斷裂情況嚴重，但僅有少數細胞凋亡，我們認為可
能是DNA修復機制與DNA斷裂達到平衡，使DLBCL細胞在增殖的同時不至於造成凋亡。我們以ATR-Check1與ATM-Chk2評估DNA修復能力，顯示在抗藥性細胞株中有高度ATR-Check1表達，而在shFOXP1時減少至與parental HT類似，說明Ibrutinib的處理使DLBCL細胞透過增加FOXP1來增加修復能力與適度調節細胞週期，進而使細胞在不凋亡的狀況下持續生長。如果DNA的修復與斷裂達到平衡使DLBCL細胞不發生凋亡，在Ibrutinib抗藥性細胞株中則是透過FOXP1的增加來加強修復能力，使細胞克服增殖造成的斷裂而繼續生長，代表抑制Check1的活性可能可以藉由阻斷其
修復作用使DNA斷裂失去平衡，因此我們使用Check1抑制劑(CHIR-124)與Ibrutinib進行組合療法，結果顯示加入Check1抑制劑後，Ibrutinib造成的G1 arrest消失，而在加入更高劑量時，則觀察到大量細胞凋亡，證明了FOXP1-ATR-Check1 axis對於Ibrutinib的抗藥性機制，也說明為何DLBCL細胞可能對化療藥物產生抗藥性的潛在機制。
加速MATLAB編程指南：CUDA實現
為了解決c未知陣列大小 的問題，作者趙地 這樣論述：
MATLAB是廣泛應用的演算法開發語言之一。然而，MATLAB簡單易用的特性與演算法複雜性的矛盾，造成了各個領域的MATLAB程式運行緩慢。本書總結了作者多年來在演算法開發工作中關於MATLAB程式加速的實戰經驗，系統地介紹了利用GPU計算能力和CUDA程式設計語言實現加速MATLAB程式設計的方法。 本書首先介紹了MATLAB程式的性能評估的方法，説明讀者找到制約MATLAB程式運行速度的“瓶頸”所在；接著循序漸進地介紹加速MATLAB程式設計的方法，包括基於多核處理器的MATLAB程式加速、基於大記憶體和向量化的MATLAB程式加速、基於平行計算工具箱和GPU計算的MATLAB加速、基
於CUDA庫的MATLAB加速、基於CUDA語言的MATLAB加速等。同時，本書附帶了大量程式實例，包括深度學習及大資料分析領域的例子，深入淺出地示範各種基於CUDA語言的MATLAB程式加速的技巧。 本書可幫助讀者對所在領域的MATLAB應用程式進行顯著加速，大幅提升演算法開發的效率。 趙地獲得美國路易斯安娜理工大學（Louisiana Tech University）電腦與應用數學專業博士學位，曾在美國哥倫比亞大學（Columbia University）和美國俄亥俄州立大學（The Ohio State University）從事博士后研究工作。 趙地博士在GPU計
算方面具有豐富的研究經驗，發表了多篇學術論文和會議論文。現任CNIC-英偉達公司GPU研究中心（GPU Research Center, GRC）、CNIC-英偉達公司GPU教育中心（GPU Education Center, GEC）和CNIC-英偉達公司「智慧醫療」聯合實驗室負責人；中國圖象圖形學學會視覺大數據專業委員會委員，CCF會員。 第1章緒論 1.1MATLAB程式的加速 1.2MATLAB程式加速的可能途徑 1.2.1基於多核CPU的MATLAB程式加速 1.2.2基於大記憶體的MATLAB程式加速 1.2.3基於英偉達公司GPU的MATLAB程式加速
1.2.4基於AMD公司GPU的MATLAB程式加速 1.2.5基於Intel公司Xeon Phi的MATLAB程式加速 1.3MATLAB程式加速的度量 1.4基於GPU計算的MATLAB程式的編制 1.4.1平行計算工具箱簡介 1.4.2CUDA庫 1.4.3CUDA程式設計 第2章MATLAB程式的性能評估 2.1bench()函數 2.2tic()函數/toc()函數 2.3timeit()函數 2.4cputime()函數 2.5clock()函數和etime()函數 2.6gputimeit()函數 2.7MATLAB探查器 第3章基於多核處理器的
MATLAB程式加速 3.1MATLAB矩陣及運算子 3.1.1MATLAB矩陣的創建 3.1.2矩陣的性質的檢驗 3.1.3MATLAB矩陣的操作 3.2MATLAB函數 3.2.1MATLAB函數的定義 3.2.2MATLAB函數的執行 3.3語句與代碼 3.3.1分支結構 3.3.2迴圈結構 3.4MATLAB代碼 3.5MATLAB並行設置 3.6基於並行for迴圈(parfor迴圈)的MATLAB程式加速 第4章基於大記憶體的MATLAB程式的加速 4.1記憶體條的選擇與安裝 4.2記憶體預分配 4.2.1已知數組大小 4.2.2未知數組大小 4
.3MATLAB向量化簡介 4.4MATLAB矩陣運算的向量化 4.4.1創建MATLAB矩陣的函數 4.4.2資料複製 4.4.3MATLAB的矩陣變換函數 4.4.4索引 4.4.5矩陣操作的向量化 4.4.6符合條件的元素總數 4.5MATLAB函數的向量化 4.5.1基於arrayfun()函數、bsxfun()函數、cellfun()函數、 spfun()函數和structfun()函數的向量化 4.5.2基於pagefun()函數的向量化 4.6MATLAB語句的向量化 第5章基於平行計算工具箱的MATLAB加速 5.1GPU卡的選擇與安裝 5.1.1G
PU卡的選擇 5.1.2電源功率 5.1.3散熱問題 5.2基於平行計算工具箱的GPU計算簡介 5.3基於平行計算工具箱的矩陣運算 5.3.1在設備端(GPU端)直接創建MATLAB矩陣 5.3.2在設備端(GPU端)生成亂數矩陣 5.3.3設備端(GPU端)的疏鬆陣列 5.3.4設備端(GPU端)矩陣的資料類型 5.3.5設備端(GPU端)矩陣的檢驗 5.3.6設備端(GPU端)矩陣的操作 5.4基於平行計算工具箱的設備端(GPU端)函數 5.4.1設備端(GPU端)函數的定義 5.4.2設備端(GPU端)函數的執行 5.5基於設備端(GPU端)大記憶體的MATL
AB程式的加速 5.6例子 5.6.1卷積神經網路前向傳播的卷積層 5.6.2卷積神經網路前向傳播的啟動函數 5.6.3卷積神經網路前向傳播的降採樣層 5.6.4卷積神經網路後向傳播的升採樣層 5.6.5卷積神經網路後向傳播的卷積層 5.6.6卷積神經網路後向傳播中的梯度計算 第6章MATLAB與C/C++的介面 6.1MEX庫API 6.1.1MEX相關的函數 6.1.2從MEX中調用MATLAB函數 6.1.3mexGet()函數 6.1.4MEX庫API與輸入輸出相關的函數 6.1.5MEX庫API與鎖定相關的函數 6.2MATLAB的C/C++矩陣庫API
6.2.1定義MEX函數的資料類型 6.2.2創建陣列、分配記憶體和釋放記憶體 6.2.3資料類型校驗： 陣列的資料類型和性質 6.2.4資料存取： 從陣列讀取和寫入資料 6.2.5資料類型轉換： 將字串陣列和結構陣列轉換成物件陣列 6.3MEX函數編譯器 6.3.1MEX介紹 6.3.2編譯MEX 6.3.3MEX文件的查錯 第7章基於CUDA庫的MATLAB加速 7.1基於CUDA庫的MATLAB加速簡介 7.2基於ArrayFire庫的MATLAB加速簡介 7.2.1ArrayFire簡介 7.2.2ArrayFire陣列 7.2.3ArrayFire函數
7.2.4CUDA的混合程式設計 7.2.5實例 7.3基於其他CUDA庫的MATLAB加速簡介 第8章GPU計算簡介 8.1晶片技術的發展與摩爾定律 8.2每秒浮點運算次數 8.3GPU計算加速的度量 8.3.1GPU程式的加速比 8.3.2阿姆達爾定律和古斯塔夫森定律 8.3.3並行程式的並行狀況 8.4平行計算部件 8.4.1張量處理器 8.4.2現場可程式設計閘陣列 8.4.3類腦處理器 8.4.4視覺處理器 8.4.5物理處理器 8.4.6圖形處理器 8.5英偉達公司GPU簡介 8.5.1計算單元 8.5.2GPU記憶體 8.5.3計算能力
8.5.4GPU當前狀態的檢測 8.5.5GPU集群設置 8.5.6集群管理軟體 第9章CUDA程式設計簡介 9.1CUDA核 9.2CUDA執行緒與執行緒塊 9.2.1CUDA執行緒 9.2.2CUDA執行緒塊 9.3記憶體結構與管理 9.3.1全域記憶體 9.3.2共用記憶體 9.3.3鎖頁記憶體 9.3.4紋理記憶體和表面記憶體 9.4並行管理 9.4.1非同步並存執行 9.4.2流和事件 9.4.3同步調用 9.5CUDA流 9.5.1CUDA流的創建和結束 9.5.2默認CUDA流 9.5.3顯式同步 9.5.4隱式同步 9.5.5重疊
行為 9.5.6回呼函數 9.5.7CUDA流的優先順序 9.6CUDA事件 9.6.1CUDA事件的創建與清除 9.6.2CUDA事件的運行 9.7多設備系統 9.7.1多設備系統的初始化 9.7.2多設備系統的設備計數 9.7.3多設備系統的設備選擇 9.7.4多設備系統的CUDA流和CUDA事件 9.7.5不通過統一虛擬位址的多設備系統的設備間的記憶體複製 9.7.6通過統一虛擬位址的多設備系統的設備間的記憶體複製 9.8動態並行 9.8.1動態並行簡介 9.8.2動態並行的程式設計模型 9.8.3動態並行的環境配置 9.8.4動態並行的記憶體管理 9
.8.5動態並行的嵌套深度 9.9統一虛擬位址空間 9.9.1統一虛擬位址空間簡介 9.9.2統一記憶體程式設計的優點 9.9.3統一記憶體分配 9.9.4統一記憶體的連續性與並行性 9.9.5統一記憶體的檢驗 9.9.6統一記憶體的性能優化 9.10CUDA的編譯 9.10.1CUDA編譯工作流 9.11CUDA程式實例 9.11.1序列蒙特卡羅的類別分佈亂數 9.11.2哈爾變換 第10章CUDA程式優化 10.1CUDA程式優化的策略 10.2指令級別的優化 10.2.1算術指令輸送量最大化 10.2.2控制流指令 10.2.3同步指令 10.3執行
緒和執行緒塊級別的優化 10.3.1warp簡介 10.3.2CUDA執行緒塊的warp數量 10.3.3CUDA佔用率 10.3.4執行緒warp對設備端(GPU端)記憶體讀寫 10.4CUDA核級別的優化 10.4.1優化CUDA核參數 10.4.2減少記憶體同步 10.4.3減少寄存器總量 10.4.4提高指令層次的並行度 10.5CUDA程式級別的優化 第11章基於CUDA的MATLAB加速 11.1基於CUDAKernel的MATLAB加速 11.2基於MEX函數的MATLAB加速 11.3多GPU程式設計 11.4例子 11.4.1基於MEX函數的多
GPU矩陣相加 11.4.2基於MEX函數的多GPU的LSE函數 第12章總結 12.1加速MATLAB程式設計方法的比較 12.2進一步加速MATLAB 12.2.1多路多核處理器的MATLAB程式加速 12.2.2基於AMD公司GPU的MATLAB程式加速 12.2.3基於Intel公司Xeon Phi的MATLAB程式加速 參考文獻
應用於SLAM系統之具有改良式SIFT演算法的立體視覺及其在FPGA上的實現
為了解決c未知陣列大小 的問題，作者黃而旭 這樣論述：
本論文設計與實現一個立體視覺(Stereo Vision)尺度不變特徵轉換(Scale- Invariant Feature Transform, SIFT)的影像辨識系統，並經由場域可程式化邏輯陣列(Field Programmable Gate Array, FPGA)的硬體加速電路實現。可以應用於即時定位與地圖構建系統(Simultaneous Localization and Mapping, SLAM)中，有效的改善視覺型機器人在自主導航下所需要的影像匹配與地圖建立等議題。在所設計的視覺系統中，機器人能於未知的環境下，能以高運算效率的方式即時比對每張拍攝的影像畫面，匹配出雙眼視
覺攝影機兩張影像畫面之間的共同特徵點，並利用雙眼視覺攝影本身的結構特性，計算出各個特徵點到實際攝影機的距離，達到精準匹配影像與距離估測的目標。 本論文中，提出了新的梯度計算方法以及降低特徵描述子維度的方法，這可以大幅減少SIFT的硬體使用量及加快運算速度。此外，本論文也提出了一套立體匹配的方法，透過KITTI資料庫做為輸入影像，並使用對極幾何以及限制範圍的方法來完成立體匹配，並且完成深度的計算。本研究採用Altera的DE2i-150，操作頻率為50MHz，使用KITTI資料庫的立體影像，並擷取影像中心的640×370的大小作為輸入影像。在640×480的輸入影像中，SIFT有著205fps
的影像更新率與54,911的邏輯元件使用量。在640×370的輸入影像中，立體視覺SIFT的影像辨識系統有著181fps的影像更新率及140,303的邏輯元件使用量。