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安裝第二顆ssd的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦陳昭明寫的 開發者傳授PyTorch秘笈 和陳昭明的 深度學習 最佳入門邁向AI專題實戰都 可以從中找到所需的評價。
另外網站DIY-如何升級筆電SSD與轉移作業系統至SSD也說明：先安裝SSD至第二硬碟盒。 02_安裝SSD至第二碟盒. 卸下光碟機，將第二硬碟 ... 我說：「舊規格的所有週邊都很難買到，就算能買，改善有限，不如換顆SSD。」.
這兩本書分別來自深智數位 和深智數位所出版 。
大同大學 機械工程學系(所) 張英俊、王照明所指導 李為煊的 環境振動對硬式磁碟機和固態硬碟傳輸效率影響之研究 （2014），提出安裝第二顆ssd關鍵因素是什麼，來自於防震墊、振動頻率、Iometer、振動環境、固態硬碟、硬碟。
最後網站Dell Latitude 5420 Rugged 維修手冊則補充：將護蓋[1] 安裝在SSD 承載器上，然後安裝單顆M2*5 螺絲[2]。 將SSD 承載器翻面[3]，然後鎖緊將護蓋固定至SSD 承載器的兩顆M2*5 螺絲[4]。 SLED 中的SSD. 安裝：.
開發者傳授PyTorch秘笈
為了解決安裝第二顆ssd 的問題，作者陳昭明 這樣論述：
～ 2022 開發者唯一指定 PyTorch 祕笈！～ 深度學習【必備數學與統計原理】✕【圖表說明】✕【PyTorch 實際應用】 ★ 作者品質保證 ★ 經過眾多專家與學者試閱昭明老師著作皆給【5 顆星】滿分評價！ ～ 從基礎理解到 PyTorch 獨立開發，一氣呵成 ～ 本書專為 AI 開發者奠定扎實基礎，從數學統計 ► 自動微分 ► 梯度下降 ► 神經層，由淺入深介紹深度學習的原理，並透過大量 PyTorch 框架應用實作各種演算法： ● CNN (卷積神經網路) ● YOLO (物件偵測) ● GAN (生成對抗網路) ● DeepFake (深
度偽造) ● OCR (光學文字辨識) ● ANPR (車牌辨識) ● ASR (自動語音辨識) ● BERT / Transformer ● 臉部辨識 ● Knowledge Graph (知識圖譜) ● NLP (自然語言處理) ● ChatBot ● RL (強化學習) ● XAI (可解釋的 AI) 本書特色 入門深度學習、實作各種演算法最佳教材！ ★以【統計／數學】為出發點，介紹深度學習必備的數理基礎 ★以【程式設計取代定理證明】，讓離開校園已久的在職者不會看到一堆數學符號就心生恐懼，縮短學習歷程，增進學習樂趣 ★摒棄長篇大
論，輔以【大量圖表說明】介紹各種演算法 ★【完整的範例程式】及【各種演算法的延伸應用】！直接可在實際場域應用。 ★介紹日益普及的【演算法與相關套件】的使用 ★介紹 PyTorch 最新版本功能 ★與另一本姊妹作《深度學習–最佳入門邁向 AI 專題實戰》搭配，可同時學會 PyTorch 與 TensorFlow
環境振動對硬式磁碟機和固態硬碟傳輸效率影響之研究
為了解決安裝第二顆ssd 的問題，作者李為煊 這樣論述：
硬碟是電腦裡重要的零件之一，硬碟表現的好壞會關係到電腦整體的表現。但是硬碟容易受振動的影響，在某些特定的振動頻率下，其傳輸效率會非常的低或是損壞，所以防振的措施就非常重要。 本論文的實驗是利用振動試驗機來模擬振動環境，Iometer軟體測量硬碟的傳輸效率，觀察硬碟與固態硬碟在不同的振動環境下傳輸效率的變化。影響硬碟傳輸效率的因素包含了傾斜角度、振動加速度、振動頻率與不同的防震墊。因此運用不同的防震墊，提升硬碟機與固態硬碟在特定振動環境的讀寫效率。再結合兩顆硬碟，模擬測試資料從固態硬碟傳到硬碟機的傳輸效率。 根據實驗最後的結果可以得知，固態硬碟在一般情況下可以完全不受振動環境的影響
，硬碟機在搭配使用防震墊後可以有效的提升在振動環境下的傳輸效率。
深度學習 最佳入門邁向AI專題實戰
為了解決安裝第二顆ssd 的問題，作者陳昭明 這樣論述：
深度學習 最佳入門邁向AI專題實戰 ★★★★★【深度學習】★★★★★ ☆☆☆☆☆【理論】+【實作】☆☆☆☆☆ 這是目前市面上講解【深度學習(Deep Learning)】從基礎到應用最完整的書籍，從基礎數學與統計開始，將演算法的原理解釋得更簡易清晰，協助讀者跨入 AI 的門檻，為避免流於空談，盡量增加應用範例，希望能達到即學即用。多位試閱本書內容的專家與學者全部皆給【五顆星】滿分評價。 整本書採用【最新版TensorFlow】+【大量圖片輔助】，+ 【完整理論解說】+【Python程式實作】以原理與實作，講解下列最熱門的AI主題。 ☆【神經網路(NN)】 ☆【卷積神
經網路(CNN)】 ☆【物件偵測(YOLO)】 ☆【光學文字辨識(OCR)】 ☆【車牌辨識(ANPR)】 ☆【人臉辨識】 ☆【生成對抗網路 (GAN)】 ☆【深度偽造 (DeepFake)】 ☆【自然語言處理(NLP)】 ☆【聊天機器人(ChatBot)】 ☆【語音辨識(ASR)】 ☆【強化學習(RL)】 讀者只要遵循本書步驟學習相信必可以徹底認識人工智慧、機器學習與深度學習觀念，邁向浩瀚領域。