趨勢科技 Java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

書中字有黃金屋 歡迎來到演算法、軟體和硬體三位一體的未來世界論文書籍站 趨勢科技 Java

趨勢科技 Java的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦(英)拉烏爾–加布里埃爾•烏爾瑪(意)馬里奧•富斯科 (英)艾倫•米克羅夫特寫的 Java實戰 第2版 和（美）亨特的 Java性能優化權威指南都 可以從中找到所需的評價。

這兩本書分別來自人民郵電出版社 和人民郵電所出版 。

南華大學 資訊管理學系 陳宗義所指導 卓宜蔚的 以TAM探討國小學習障礙學童使用Deepfake技術整合數位學習之意向 （2020），提出趨勢科技 Java關鍵因素是什麼，來自於科技接受模式、深偽技術、數位學習、學習障礙。

而第二篇論文國立勤益科技大學 休閒產業管理系碩士班 王靖欣所指導 楊子俊的 後疫情時代數位學習及視訊會議軟體設計策略之研究 （2020），提出因為有 視訊會議軟體、新冠肺炎、數位學習、設計策略的重點而找出了 趨勢科技 Java的解答。

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了趨勢科技 Java，大家也想知道這些：

Java實戰 第2版

為了解決趨勢科技 Java的問題，作者(英)拉烏爾–加布里埃爾•烏爾瑪(意)馬里奧•富斯科 (英)艾倫•米克羅夫特 這樣論述：

本書全面介紹了Java 8、9、10版本的新特性，包括Lambda運算式、方法引用、流、默認方法、Optional、Completable Future以及新的日期和時間API，是程式師瞭解Java新特性的經典指南。   全書共分六個部分：基礎知識、使用流進行函數式資料處理、使用流和Lambda進行高效程式設計、無所不在的Java、提升Java的併發性、函數式程式設計以及Java未來的演進。

趨勢科技 Java進入發燒排行的影片

Excel在大數據上的應用(進階函數與VBA)(105/5/20)

上課影音內容：
01_開場簡報說明
02_大數據課程理念與應用範例
03_範例1_GOOGLE試算表複選資料切割說明
04_範例2_樂透彩中獎機率統計函數說明
05_範例2與範例5_股市當日行情表說明
06_範例5_股市當日行情表(錄製巨集&新增工作表&刪除工作表)
07_範例5_股市當日行情表(增加下載功能)
08_範例5_股市當日行情表(增加進度顯示功能)
09_範例4_台北市實價登錄說明
10_建立Power View

完整連結：
https://www.youtube.com/playlist?list=PLgzs-Q3byiYPsxtU9N_n81087ggNwggyK

Big Data海量資料的分析概說：
Big Data資料加值應用與相關範例
如何取得Big Data的方式？
 開放資料範例
 內政部實價登錄、YAHOO股市資料
GOOGLE表單
 範例：GOOGLE試算表複選結果資料切割
如何處理與統計分析Big Data？
 EXCLE統計函數
 範例：黑名單篩選、樂透彩中獎機率
 樞紐分析表
 範例：銷貨系統分析
 開放資料加值應用實例
 範例：實價登錄、用EXCEL一鍵批次下載股市資料
 EXCLE VBA(與R語言比較)
 PowerPivot增益集
 海量資料的分析工具-PowerPivot實作演練
 視覺化數位儀表與報表–PowerView資料地圖實作

與大數據課程的經驗
超過20年的程式設計與教學經驗(VBA、VB.NET、ASP.NET、JAVA、ANDROID、PHP等)
台北市公務人員訓練處:Big Data資料加值應用
新北市勞工大學：EXCEL VBA大數據自動化進階
東吳大學進修推廣部：EXCEL VBA 與資料庫雲端設計(初階與進階)
自強工業基金會：從Excel函數到VBA雲端巨量資料庫應用班
多年的實務與教學經驗所累積的課程範例，最短時間學會處理大數據，以提高效率，正確決策。

Big Data海量資料的分析概說：
根據維基百科：
大數據（英語：Big data或Megadata），或稱巨量資料、海量資料、大資料
指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過人工，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為人類所能解讀的形式的資訊。
可用來察覺商業趨勢、判定研究品質、避免疾病擴散、打擊犯罪或測定即時交通路況等；這樣的用途正是大型資料集盛行的原因

維基百科定義
在一份2001年的研究與相關的演講中，麥塔集團（META Group，現為高德納）分析員道格·萊尼（Doug Laney）指出資料增長的挑戰和機遇有三個方向：
量（Volume，資料大小）
速（Velocity，資料輸入輸出的速度）
多變（Variety，多樣性），合稱「3V」或「3Vs」
另外，有機構在3V之外定義第4個V：真實性（Veracity）
大數據必須藉由計算機對資料進行統計、比對、解析方能得出客觀結果。
美國在2012年就開始著手大數據，歐巴馬更在同年投入2億美金在大數據的開發中，更強調大數據會是之後的未來石油。

巨量資料應用的成功案例
Google – 流感趨勢預測
Google發現，某些搜尋關鍵字有助於追蹤流感疫情發展，彙總搜尋資料，提供近乎即時的全球流感疫情趨勢預測
Google曾在美國的九個地區做了測試，發現此技術比聯邦疾病控制和預防中心提前7到14天準確預測了流感爆發
阿里巴巴將消費者數據轉化為企業獲利，小額貸款無需抵押和擔保，直接實現了網路數據的價值。截至2013年，阿里小貸累計獲貸客戶數64.2萬家，累計放款1,722億元人民幣
電視新聞與巨量資料結合，2014年春運(36億人次)，百度利用巨量分析觀察大陸過年時人類的遷移行為，並以易懂的視覺化呈現在人們眼前

吳老師 105/2/15

元培醫事科技大學,台北市公務人員訓練處,big data應用,big data定義,big data是什麼,大數據分析教學,excel數據分析,excel數據圖表,大數據應用實例,大數據應用案例,開放資料應用,open data應用

以TAM探討國小學習障礙學童使用Deepfake技術整合數位學習之意向

為了解決趨勢科技 Java的問題，作者卓宜蔚 這樣論述：

　　在108課綱強調「素養導向」學習以及新冠肺炎疫情爆發影響下，學生使用數位學習平臺「自主學習」的能力，顯得格外的重要。而學習障礙學生普遍因為「習得無助感」造成學習動機低落，缺乏「自主學習」的能力。因此，本研究以科技接受模式為架構，學生的資訊背景能力為外部變項，來探討國小學習障礙學童使用深偽（deepfake）技術整合應用於數位學習之意向。本研究採敘述性分析、單因子變異數分析、Scheffe事後分析、及迴歸分析等方法來進行分析。研究分析發現：學習障礙學生使用深偽技術整合於數位學習之使用意願會受到「知覺易用性」、「知覺有用性」及「知覺趣味性」正向的影響。本研究所得之細部結果將能提供教育單位及數

位教材開發商，針對學習障礙之學生，於未來設計研發數位新型態的教學策略及數位學習平臺之參考。更期許未來以深偽技術為基的數位學習平臺能有效支援特教老師的教學活動，以改善目前學習障礙學生，普遍學習動機低落的現象，增進學生「自主學習」的能力。

Java性能優化權威指南

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為了解決趨勢科技 Java的問題，作者（美）亨特 這樣論述：

《Java性能優化權威指南》由曾任職于Oracle/Sun的性能優化專家編寫，系統而詳細地講解了性能優化的各個方面，幫助你學習Java虛擬機的基本原理、掌握一些監控Java程序性能的工具，從而快速找到程序中的性能瓶頸，並有效改善程序的運行性能。Java性能優化的任何問題，都可以從本書中找到答案！《Java性能優化權威指南》是Java應用性能調優的聖經，內容通俗易懂，介紹了大量的監控和測量工具，涉及各種硬體架構和操作系統。涵蓋了如何構建實驗、解釋結果以及如何採取行動等技巧。 柳飛，畢業於中國科學技術大學和復旦大學。現為上海愛科生信息技術有限公司工程師，曾任OOCL ISD工程師。目前主要關

注的領域為MySQL和分散式計算。十年碼農兩忙忙，不coding，自難忘。徒步及跑步業餘湊熱鬧者，中度拖延症患者。陸明剛：畢業於四川大學，近十年大型軟體研發測試經驗，現任易安信中國卓越中心資深軟體工程師，曾任趨勢科技中國軟體研發中心技術經理，關注JVM性能調優和大數據，喜歡挖掘技術背後的內幕，並樂此不疲。陸明剛，畢業於四川大學，近十年大型軟體研發測試經驗，現為易安信中國卓越研發中心主任軟體工程師，曾任趨勢科技中國軟體研發中心技術經理，關注分散式計算和JVM性能優化，喜歡挖掘技術背後的內幕。羽毛球運動深度球粉，業餘驢友及攝友。 第1章 策略、方法和方法論 1.1 性能問題的現狀

1.2 性能分析的兩種方法：自頂向下和自底向上 1.2.1 自頂向下 1.2.2 自底向上 1.3 選擇正確的平台並評估系統性能 1.3.1 選擇正確的CPU架構 1.3.2 評估系統性能 1.4 參考資料 第2章 操作系統性能監控 2.1 定義 2.2 CPU使用率 2.2.1 監控CPU使用率：Windows 2.2.2 監控CPU使用率：Windows typeperf 2.2.3 監控CPU使用率：Linux 2.2.4 監控CPU使用率：Solaris 2.2.5 命令行監控CPU使用率：Linux和Solaris 2.3 CPU調度程序運行隊列 2.3.1 監控CPU調度程序運行

隊列：Windows 2.3.2 監控CPU調度程序運行隊列：Solaris 2.3.3 監控CPU調度程序運行隊列：Linux 2.4 內存使用率 2.4.1 監控內存利用率：Windows 2.4.2 監控內存使用率：Solaris 2.4.3 監控內存使用率：Linux 2.4.4 監控鎖競爭：Solaris 2.4.5 監控鎖競爭：Linux 2.4.6 監控鎖競爭：Windows 2.4.7 隔離競爭鎖 2.4.8 監控搶占式上下文切換 2.4.9 監控線程遷移 2.5 網絡I/O使用率 2.5.1 監控網絡I/O使用率：Solaris 2.5.2 監控網絡I/O使用率：Linux

2.5.3 監控網絡I/O使用率：Windows 2.5.4 應用性能改進的考慮 2.6 磁盤I/O使用率 2.7 其他命令行工具 2.8 監控CPU使用率：SPARC T系列系統 2.9 參考資料 第3章 JVM概覽 3.1 HotSpot VM的基本架構 3.2 HotSpot VM運行時 3.2.1 命令行選項 3.2.2 VM生命周期 3.2.3 VM類加載 3.2.4 字節碼驗證 3.2.5 類數據共享 3.2.6 解釋器 3.2.7 異常處理 3.2.8 同步 3.2.9 線程管理 3.2.10 C++堆管理 3.2.11 Java本地接口 3.2.12 VM致命錯誤處理 3.3

HotSpot VM垃圾收集器 3.3.1 分代垃圾收集 3.3.2 新生代 3.3.3 快速內存分配 3.3.4 垃圾收集器 3.3.5 Serial收集器 3.3.6 Parallel收集器：吞吐量為先！ 3.3.7 Mostly—Concurrent收集器：低延遲為先！ 3.3.8 Garbage—First收集器：CMS替代者 3.3.9 垃圾收集器比較 3.3.10 應用程序對垃圾收集器的影響 3.3.11 簡單回顧收集器歷史 3.4 HotSpot VM JIT編譯器 3.4.1 類型繼承關系分析 3.4.2 編譯策略 3.4.3 逆優化 3.4.4 Client JIT編譯器概覽

3.4.5 Server JIT編譯器概覽 3.4.6 靜態單賦值——程序依賴圖 3.4.7 未來增強展望 3.5 HotSpot VM自適應調優 3.5.1 Java 1.4.2的默認值 3.5.2 Java 5自動優化的默認值 3.5.3 Java 6 Update 18更新后的默認優化值 3.5.4 自適應Java堆調整 3.5.5 超越自動優化 3.6 參考資料 第4章 JVM性能監控 4.1 定義 4.2 垃圾收集 4.2.1 重要的垃圾收集數據 4.2.2 垃圾收集報告 4.2.3 垃圾收集數據的離線分析 4.2.4 圖形化工具 4.3 JIT編譯器 4.4 類加載 4.5 Ja

va應用監控 4.6 參考資料 第5章 Java應用性能分析 5.1 術語 5.1.1 通用性能分析術語 5.1.2 Oracle Solaris Studio Performance Analyzer術語 5.1.3 NetBeans Profiler術語 5.2 Oracle Solaris Studio Performance Analyzer 5.2.1 支持平台 5.2.2 下載/安裝Oracle Solaris Studio Performance Analyzer 5.2.3 使用Oracle Solaris Studio Performance Analyzer 抓取性能數據

5.2.4 查看性能數據 5.2.5 數據表示 5.2.6 過濾性能數據 5.2.7 命令行工具er_print 5.3 NetBeans Profiler 5.3.1 支持平台 5.3.2 下載安裝NetBeans Profiler 5.3.3 開始方法分析會話 5.3.4 Controls子面板 5.3.5 Status子面板 5.3.6 Profiling Results子面板 5.3.7 Saved Snapshots子面板 5.3.8 View子面板 5.3.9 Basic Telemetry子面板 5.3.10 查看動態結果 5.3.11 對結果進行快照 5.3.12 啟動內存分析

會話 5.3.13 查看實時結果 5.3.14 對結果進行快照 5.3.15 定位內存泄漏 5.3.16 分析堆轉儲 5.4 參考資料 第6章 Java應用性能分析技巧 6.1 性能優化機會 6.2 系統或內核態CPU使用 6.3 鎖競爭 6.4 Volatile的使用 6.5 調整數據結構的大小 6.5.1 String Builder或String Buffer大小的調整 6.5.2 Java Collection類大小調整 6.6 增加並行性 6.7 過高的CPU使用率 6.8 其他有用的分析提示 6.9 參考資料 第7章 JVM性能調優入門 7.1 方法 7.1.1 假設條件 7.1.

2 測試基礎設施需求 7.2 應用程序的系統需求 7.2.1 可用性 7.2.2 可管理性 7.2.3 吞吐量 7.2.4 延遲及響應性 7.2.5 內存占用 7.2.6 啟動時間 7.3 對系統需求分級 7.4 選擇JVM部署模式 7.4.1 單JVM部署模式 7.4.2 多JVM部署模式 7.4.3 通用建議 7.5 選擇JVM運行模式 7.5.1 Client模式或Server模式 7.5.232位/64位 JVM 7.5.3 垃圾收集器 7.6 垃圾收集調優基礎 7.6.1 性能屬性 7.6.2 原則 7.6.3 命令行選項及GC日志 7.7 確定內存占用 7.7.1 約束 7.7.2

HotSpot VM堆的布局 7.7.3 堆大小調優着眼點 7.7.4 計算活躍數據大小 7.7.5 初始堆空間大小配置 7.7.6 其他考量因素 7.8 調優延遲/響應性 7.8.1 輸入 7.8.2 優化新生代的大小 7.8.3 優化老年代的大小 7.8.4 為CMS調優延遲 7.8.5 Survivor空間介紹 7.8.6 解析晉升閾值 7.8.7 監控晉升閾值 7.8.8 調整Survivor空間的容量 7.8.9 顯式的垃圾收集 7.8.10 並發永久代垃圾收集 7.8.11 調優CMS停頓時間 7.8.12 下一步 7.9 應用程序吞吐量調優 7.9.1 CMS吞吐量調優 7.9

.2 Throughput收集器調優 7.9.3 Survivor空間調優 7.9.4 調優並行垃圾收集線程 7.9.5 在NUMA系統上部署 7.9.6 下一步 7.10 極端示例 7.11 其他性能命令行選項 7.11.1 實驗性（最近最大）優化 7.11.2 逃逸分析 7.11.3 偏向鎖 7.11.4 大頁面支持 7.12 參考資料 第8章 Java應用的基准測試 8.1 基准測試所面臨的挑戰 8.1.1 基准測試的預熱階段 8.1.2 垃圾收集 8.1.3 使用Java Time接口 8.1.4 剔除無效代碼 8.1.5 內聯 8.1.6 逆優化 8.1.7 創建微基准測試的注意事項

8.2 實驗設計 8.3 使用統計方法 8.3.1 計算均值 8.3.2 計算標准差 8.3.3 計算置信區間 8.3.4 使用假設測試 8.3.5 使用統計方法的注意事項 8.4 參考文獻 8.5 參考資料 第9章 多層應用的基准測試 9.1 基准測試難題 9.2 企業級應用基准測試的考量 9.2.1 定義被測系統 9.2.2 制定微基准測試 9.2.3 定義用戶交互模型 9.2.4 定義性能指標 9.2.5 擴展基准測試 9.2.6 用利特爾法則驗證 9.2.7 思考時間 9.2.8 擴展性分析 9.2.9 運行基准測試 9.3 應用服務器監控 9.3.1 GlassFish監控 9.3

.2 監控子系統 9.3.3 Solaris 9.3.4 Linux 9.3.5 Windows 9.3.6 外部系統的性能 9.3.7 磁盤I/O 9.3.8 監控和調優資源池 9.4 企業級應用性能分析 9.5 參考資料 第10章 Web應用的性能調優 10.1 Web應用的基准測試 10.2 Web容器的組件 10.2.1 HTTP連接器 10.2.2 Servlet引擎 10.3 Web容器的監控和性能調優 10.3.1 容器的開發和生產模式 10.3.2 安全管理器 10.3.3 JVM調優 10.3.4 HTTP服務和Web容器 10.3.5 HTTP監聽器 10.4 最佳實踐 1

0.4.1 Servlet和JSP最佳實踐 10.4.2 內容緩存 10.4.3 會話持久化 10.4.4 HTTP服務器文件緩存 10.5 參考資料 第11章 Web Service的性能 11.1 XML的性能 11.1.1 XML處理的生命周期 11.1.2 解析/解編組 11.1.3 訪問 11.1.4 修改 11.1.5 序列化/編組 11.2 驗證 11.3 解析外部實體 11.4 XML文檔的局部處理 11.5 選擇合適的API 11.6 JAX—WS參考實現棧 11.7 Web Service基准測試 11.8 影響Web Service性能的因素 11.8.1 消息大小的影響

11.8.2 不同Schema類型的性能特征 11.8.3 終端服務器的實現 11.8.4 處理程序的性能 11.9 最佳性能實踐 11.9.1 二進制負載的處理 11.9.2 處理XML文檔 11.9.3 使用MTOM發送XML文檔 11.9.4 使用Provider接口 11.9.5 快速信息集 11.9.6 HTTP壓縮 11.9.7 Web Service客戶端的性能 11.10 參考資料 第12章 Java持久化及Enterprise Java Bean的性能 12.1 EJB編程模型 12.2 Java持久化API及其參考實現 12.3 監控及調優EJB容器 12.3.1 線程池

12.3.2 Bean池和緩存 12.3.3 EclipseLink會話緩存 12.4 事務隔離級 12.5 Enterprise Java Bean的最佳實踐 12.5.1 簡要說明使用的EJB基准測試 12.5.2 EJB 2.1 12.5.3 EJB 3.0 12.6 Java持久化最佳實踐 12.6.1 JPA查詢語言中的查詢 12.6.2 查詢結果緩存 12.6.3 FetchType 12.6.4 連接池 12.6.5 批量更新 12.6.6 選擇正確的數據庫鎖策略 12.6.7 不帶事務的讀取 12.6.8 繼承 12.7 參考資料 附錄A 重要的HotSpot VM選項 附錄

B 性能分析技巧示例源代碼 B.1 鎖競爭實現1 B.2 鎖競爭實現2 B.3 鎖競爭實現3 B.4 鎖競爭實現4 B.5 鎖競爭實現5 B.6 調整容量變化1 B.7 調整容量變化2 B.8 增加並發性的單線程實現 B.9 增加並發性的多線程實現

後疫情時代數位學習及視訊會議軟體設計策略之研究

為了解決趨勢科技 Java的問題，作者楊子俊 這樣論述：

從2019年底爆發新冠肺炎後，世界各地不論是學校或是上班職場為了抑制疫情擴散而紛紛開始停班停課。在這樣的環境下，為了解決學生無法上課或上班族工作的問題，視訊會議方式與數位學習平台受到高度重視；然而，目前台灣許多的教學仍以市場上現有較知名的視訊會議軟體作為教學使用，這些視訊會議軟體在一些功能上未必完全符合教學設計需求。因此，本研究以文獻回顧蒐集科技接受模式與數位學習相關文獻，藉此強化理論的基礎，後加上實務視訊會議軟體設計專家與業者的訪談建立初步架構，建構四個設計構面，分別為：系統創新與市場需求、系統設計內容、資源管理與永續經營、服務品質與20項準則。接著應用模糊德爾菲法與精緻化二維品質模型分析

視訊會議軟體關鍵設計因素，分析關鍵設計因素屬性為：2項高魅力品質屬性(教室視訊課程安排、遠距教室課程安排順暢及完整性)、1項低魅力品質屬性(產品特色與創新度)、4項關鍵品質屬性(視訊風險及安全性、財務結構及組織體系健全、提供長期軟體更新服務、實際系統合約與服務內容相符)、2項不必費心品質屬性(選課系統、學校與補教業者通路)，1項低附加價值屬性(會議視訊安排)以及9項高附加價值屬性，並深入探討後發展出設計策略，供廠商參考並提升產業競爭力。

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