取代 if的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

OCP：Java SE 11 Developer 認證指南（上）物件導向設計篇

為了解決取代 if的問題，作者曾瑞君 這樣論述：

　　Oracle公司繼Java 8推出1Z0-808與1Z0-809認證考試科目後，原本在次一個長期支援版本的Java 11也推出1Z0-815與1Z0-816的雙考試，但在2020/10/01之後，改以1Z0-819取代前兩者，成為現行要取得「Oracle Certified Professional: Java SE 11 Developer」證照的唯一考試科目。 　　雖然由兩科考試合併為一科，但考試範圍並未縮減。作者依據原廠公布的命題範圍，深入研讀相關文件，推出上、下兩冊認證指南，分別是： 　　✪OCP：Java SE 11 Developer認證指南（上） －

物件導向設計篇 　　✪OCP：Java SE 11 Developer認證指南（下） － API剖析運用篇 　　上冊以基本語法入門，以至於了解封裝、繼承、多型等物件導向程式的撰寫方式與設計模式實作，也包含列舉型別、巢狀類別、lamdba表示式等特殊語法講授。 　　下冊聚焦Java API應用，包含泛型、集合物件與Map族群、基礎IO與NIO.2、執行緒與並行架構、JDBC連線資料庫、多國語系、lamdba進階與Stream類別族群、日期時間類別族群、標註型別、模組化應用、資訊安全等豐富主題。 　　兩冊並有依據原廠命題範圍而蒐錄編寫的擬真試題實戰與詳解，讀者可依自己的學習狀況分冊選讀，以掌

握新版Java SE11的特色，並熟悉認證考試的重點。 本書特色 　　Java SE 11認證最佳攻略 　　由初學邁向認證，從基礎進階達人 　　✪解析原廠文件，切合認證範圍！ 　　✪對照範例程式，迅速了解內容！ 　　✪彙整教學經驗，重點一次掌握！ 　　✪圖解複雜觀念，學習輕鬆上手！ 　　✪演練擬真試題，掌握考試精髓！ 　　✪適用1Z0-819認證考試

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具新穎氮硫化鎢界面結構的p型二硫化鎢電晶體: 以第一原理量子傳輸理論進行模擬計算

為了解決取代 if的問題，作者歐仲鎧 這樣論述：

實驗室所製作的過渡金屬二硫族化合物(含一定濃度缺陷)二維電晶體，由於費米能釘札導致其p型接觸非常稀少；另一方面，電腦計算模擬所對應的上述理想結構(二維材料無缺陷)則可在高功函數金屬顯出為p型接觸，但仍未達到足夠低的電洞蕭特基位障。因此本文提出一種金屬性的超材料硫氮化鎢作為傳統金屬與半導體通道之間的緩衝層。其結構的形成可揣摩是由簡單的metal/WS2側接觸做為出發，我將鄰近介面處一定面積的上排硫原子置換為氮。以第一原理及量子傳輸理論計算電子結構與傳輸電流。我發現在金屬與二硫化鎢之間僅需0.6奈米長的硫氮化鎢緩衝層，便可有效降低通道的電洞蕭特基位障：在以鉑為金屬電極的情形中，硫氮化鎢可使蕭特基

型的Pt/WS2側接觸轉變為歐姆特性，達成以單一二維材料實現互補式金屬氧化物半導體的目標。除了鉑電極，即便我採用低功函數的金屬鋁，在Al/WSN/WS2的結構，計算而得的蕭特基位障仍低至0.12 eV。上述鉑與鋁電極的計算結果表明，氮硫化鎢緩衝層顯著提升了選擇電極金屬的靈活性，令選擇不再受限於高功函數的貴重金屬：如金、鉑和鈀。我亦更進一步量化計算Pt/WSN/WS2在不同閘極電壓下的伏安特性，得出該結構有高達10^8的開關電流比和在汲極電壓50毫伏下231 µA/µm的導通電流(接觸電阻 ≈ 63.8Ω∙μm)。同時為驗證實驗製程時硫氮化鎢的穩定性，我們採用第一原理分子動力學在室溫下分別模擬氮

吸附、單顆氮取代硫和單層氮硫化鎢，發覺皆為穩定結構。

從零開始學Python程式設計(第三版)（適用Python 3.10以上）

為了解決取代 if的問題，作者李馨 這樣論述：

　　學習一個程式語言，Python 的簡潔、明瞭能讓初學者快速上手。一個簡單的，雖然 Python IDLE 環境很陽春，但有不錯的除錯功能，而附帶的 Visual Studio Code 可以讓我們在學習中擁有意外之喜。簡單的敘述可以在 Python Shell 這個互動交談模式獲得解答。除了 Python 的內建模組，也一起認識第三方套件的詞雲、Pyinstaller。由於 Python 能討論的內容非常豐富，本書僅能就初學者讓大家認識 Python 語言的魅力，透過本書做通盤性認識，全書重要主題如下：   　　•Python 異想世界 　　•Python 基本語法 　　•運算子與條件

選擇 　　•廻圈控制 　　•序列型別和字串 　　•Tuple 和 List 　　•字典、集合、函式 　　•模組與函式庫 　　•物件導向基礎 　　•淺談繼承機制 　　•異常處理機制 　　•資料流與檔案 　　•GUI 介面 　　•繪圖與影像 　　 　　期能把握住最嚴謹的態度，輔以最淺白的表達方式，讓每位讀者在期間充滿樂趣，降低閱讀壓力。筆者深信本書能讓初習者在走過 Python 語言學習之旅，拓展思考性，在程式語言世界悠遊自在。   本書特色   　　簡潔的程式語言，由認識 Python 的基本語言，理論與實作並行 　　每個章節有豐富的範例，配合 Python Shell 的互動交談，更能更心應手

　　手把手導引，由函式出發，並學習物件導向的封裝、繼承和多型三大技術 　　課後評量思考操作並兼，追蹤學習成效　

生成對抗網路應用於AOI樣本數擴增

為了解決取代 if的問題，作者蔡棠介 這樣論述：

AOI(Automated Optical Inspection)自動光學檢測於台灣製造業中，為應用廣泛之一，因社會勞動力老年化及人口的趨減，加上人會因為疲勞而降低專注力，故製造業逐漸導入AOI光學檢測設備來取代傳統目檢人力，在應用於工廠內之產品瑕疵檢測時，常發生正確率不高／漏檢之問題，主要原因是以訓練樣品數不足為主，因瑕疵品在產品生產初期所發生之數量及類別不多，若出現不同的瑕疵內容，機器未先學習過，就會造成AOI漏檢。因此本研究主要利用GAN(Generative Adversarial Nets)中文譯為生成對抗網路來生成樣本，來彌補AOI開發初期樣本數不足的問題， 利用兩種生成對抗網路

模型Cycle GAN與Bicycle GAN在兩種不同情境的情況下，生成樣本來擴增AOI樣本資料庫，研究的架構中應用YoloV4(You Only Look Once V4)來當替代AOI系統，在資料集分配上，模擬剛開發初期只有少量的樣本時需讓AOI有基本的檢測能力，故只抽取少量的訓練資料來生成，其餘的當作測試集來驗證生成的樣本是否有效。有別於其他研究應用，本文利用VAE(Variational autoencoders)及GAN結合的生成對抗網路，控制特徵潛在空間向量來生成多樣性的AOI樣本，實驗結果說明利用生成對抗網路生成瑕疵樣本，相較於擴增前兩者準確率差異準確率可達12%，在實驗過程中

生成出多樣性的AOI樣本已與原先輸入的圖像截然不同，故也可應用於生成不同的瑕疵樣本來測試AOI系統的檢驗可靠度。