程式架構的問題，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

2023程式設計實習完全攻略：名師帶你熟悉新課綱出題模式(含111年統測試題解析)(升科大四技二專)

為了解決程式架構的問題，作者劉焱 這樣論述：

　　◎含111年統測程式設計實習試題與解析！ 　　◎全新編寫！名師帶你熟悉新課綱出題模式 　　◎雙色編排＋圖說＋範例，系統化整理重點 　　◎隨堂練習+主題實戰演練，邊學邊練好上手！ 　　本書根據108課綱十二年國民基本教育技術型高級中等學校電機與電子群課程綱要所摘要「程式設計實習」的學習重點而全新編寫，將相關程式元素的定義及用法清楚說明，包含基本觀念中的資料型態（Data types）、常數（Constants）、變數（Variables）、程式的組成（運算元、運算子）、控制結構（Control structures）、迴圈結構（Loop structures）、陣列與結

構（Arrays and structures）、函式（Functions）、基礎資料結構（Basic data structures）；包含佇列（Queues）和堆疊（Stacks），以及物件導向結構（Object Oriented Structure） 。 　　針對不同程式語言，會有不同的開發環境，如果連開發環境都沒有，就沒有辦法練習寫程式，也就沒有機會發現自己的問題，所以擁有開發環境以及練習寫程式，是非常重要的。本書運用大量的範例，帶你透過實際的練習熟悉考試方向，你可以照著課文邊作練習，就能找出自己的盲點加以改進。 　　總結來說，「程式設計實習」這項科目的主軸，就是先要清楚每個名詞的

定義跟用法，透過課文內容的說明以及實際程式編譯（Compiler）練習，透過除錯（Debug）才能發現錯誤以及熟撚其用法。 　　上戰場前，你也可以把這本書當作考前最後的衝刺，檢視各章節重點，針對比較不熟悉的題目，再次確認其原理及解題方式。最好的方式，就是在研讀各章節時，用自己的方式，整理好筆記及重點，做錯的題目要加以標記，以便在考前能快速瀏覽。 　　有疑問想要諮詢嗎？歡迎在「LINE首頁」搜尋「千華」官方帳號，並按下加入好友，無論是考試日期、教材推薦、解題疑問等，都能得到滿意的服務。我們提供專人諮詢互動，更能時時掌握考訊及優惠活動！  

程式架構進入發燒排行的影片

配電系統保護協調程式之研發與以AHP探討工程顧問公司導入保護協調程式之成功關鍵因素

為了解決程式架構的問題，作者黃景威 這樣論述：

隨著電腦科技的進步與普及，保護協調規劃人員在執行保護設備設定與檢討其協調性的過程，由傳統人工計算分析繪製的方式，逐漸被電腦輔助工程給取代，但在實務應用上，電腦輔助工程還是讓保護協調規劃人員感覺諸多使用上的不便。 本論文研究目的係以實務應用面研發圖形使用者介面之配電系統保護協調程式，利用電腦即時繪圖方式來呈現保護設備的時間-電流特性曲線，以加速保護協調規劃人員設計與檢討，最後再探討工程顧問公司導入保護協調程式之成功關鍵因素的評估準則，透過層級分析法，探討工程顧問公司導入保護協調程式之成功關鍵因素及程式研發成果。 研究結果顯示「系統品質」、「淨收益」、回饋的「正確性」及資訊人

員的「保證性」容易影響成功導入的關鍵，經過驗證程式之研發是成功的。希望透過此研究能提供給後續研發之參考以及依據。

計算機原理實作：使用App Inventor 2(第三版)(附範例光碟))

為了解決程式架構的問題，作者陳延華,蔡佳哲  這樣論述：

　　本書旨在幫助無任何程式設計經驗的初學者，藉由作者深入淺出的說明、輔以一張張清楚的圖示，無須撰寫一行行刁鑽難解的程式碼，也能「拼」出專屬自己的App作品。本書強調程式設計觀念的建立，並自第三章起以App Inventor 2的英文模式來解說，目的是要讓讀者在未來學習正規程式語言時，能與已學之觀念接軌，迅速地將已具備的概念，轉以不同的程式語言來表達。   　　本書首先講解開發程式的環境，並且以BMI資料運算、各數值系統的進制協助讀者了解判斷式的應用，接著，以連加程式、翻牌遊戲涉略迴圈與副程序的呼叫與設定。此時，讀者應對程式的邏輯已有了基本的概念，故更進一步開發各種遊戲帶領讀者領略程式語言的

博大精深。最後，則以天氣預報與記帳本等實用程式作結。   本書特色   　　1.程式架構：每章開始皆以流程圖幫助讀者快速了解程式架構的重點。 　　2.元件與方塊：以表格協助讀者預先了解本章所需之元件與方塊。 　　3.循序漸進：以完整的實作過程截圖，一步步帶領讀者完成程式的開發。

在組合語言層級對基於圖的物聯網惡意軟體檢測之結構性攻擊

為了解決程式架構的問題，作者陳子揚 這樣論述：

惡意軟體在物聯網的資安問題上一直是最重要的威脅之一.最近的研究表示基於機器學習的靜態惡意軟體檢測器在面對未知的惡意軟體有著非常強力的檢測效果.其中,利用control flow graph (CFG) 的graph-based detector能準確表示惡意軟體的語意和流程架構,因此在檢測任務上有著突出的效果.然而,機器學習本質上容易受到對抗式攻擊.對抗式攻擊是經精心擾動輸入樣本來產生能混淆模型的對抗式樣本.近年來,現在有許多對抗式攻擊的研究,致力於將惡意軟體躲過機器學習檢測器的檢測.他們透過擾動或添加少量的Bytes,使得檢測器錯誤分類為良性樣本.為了保持原始樣本的功能性,他們修改的位置通

常在程式不重要的地方,並且永遠不會執行到.但若考慮程式執行的流程架構和語意的特徵,這些不會執行的修改並不能有效的影響這些特徵,同理也難以攻擊使用這些特徵作為分類依據的檢測器.因此我們提出了一種強力的Structural攻擊方法,透過在程式注入精心製作指令序列來進行攻擊.相較於其他現有的攻擊方法,我們的攻擊內容會被實際的執行,因此成功可以影響代表了程式架構的CFG特徵,且仍然保留原始Binary的功能性.實驗結果表示,我們的方法規避使用基於圖和基於操作碼特徵的檢測器的任務上取得了非常好的效果.