If 簡寫的問題，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

完全自學!Go 語言 (Golang) 實戰聖經

為了解決If 簡寫的問題，作者DelioD’Anna,AndrewHayes,SamHennessy,JeremyLeasor,GobinSougrakpam 這樣論述：

你從未見過如此完整的 Go 語言中文教材！ 　　Go 語言 　　☛ 2016 年被 TIOBE 選為年度最佳程式語言 　　☛ 2020 年 Stack Overflow調查為 『全球第三高薪開發者職業』 　　☛ 2020 年超越 Python 成為『職業開發者最想學習語言』 　　☛ 已被 Google、Dropbox、Twitch、Uber 等企業採用，也用來打造 Docker、Kubernetes 等熱門開源工具 　　Go 語言，或者 『Golang』，是近年來成長最快速的新世代程式語言之一。它語法接近 C 及 Java，但藉由更精簡的語法來縮短開發時程、使專案能輕易擴張規模，並具備

安全的靜態型別、記憶體垃圾回收、跨平台編譯能力等。連 Python 之父 Guido van Rossum 都說, Go『是所有新語言中最具 Python 風格的』... 　　最重要地，Go 語言擁有豐富程度堪比 Python 的內建函式庫，無須下載額外套件，就能用少於 10 行程式寫出簡易 HTTP 伺服端應用！甚至，它獨特的 Goroutine 讓你能用簡單得稱奇的方式啟用非同步運算，超輕鬆解鎖現代多核心電腦的運算威力。 　　想跨足 Go 語言，讓履歷及薪水更上一層樓，卻依舊找不到合適的入門書嗎？本書以豐富的範例及練習，帶領讀者實地操作 Go 語言的基礎及相關特色，讀完就能立馬投入實戰

。替自己的職涯超前佈署，快速增加一技之長，別再只能對現況『滾動式修正』啦！ 本書特色   　　作者群擁有豐富的 Go 語言開發經驗，精心設計了「範例」、「練習」和「延伸習題」，讓讀者從實作中親自體會到 Go 語言的威力。小編也在書中適當加入「編註」與「補充」，以幫助理解及補充必要知識，更增添本書的可讀性。 　　你將在本書讀到： 　　☛ Go 語言的型別、函式、結構與介面 　　☛ 模組管理和單元測試 　　☛ JSON 資料、檔案、資料庫操作 　　☛ HTTP 客戶端／伺服器應用和加密 　　☛ 非同步運算 　　☛ 附全書 258 個範例／練習程式及 36 個延伸習題檔案下載 (使用 Go 1

.16+ )  

If 簡寫進入發燒排行的影片

我國臨床研究委託機構（CRO）的知識管理活動與知識管理影響因素之探討

為了解決If 簡寫的問題，作者葉宜芝 這樣論述：

研發一顆藥物平均需耗費10-15年的時間，與100-200億台幣的金錢成本，加上全球監管日趨嚴格下，藥物開發顯得更加複雜且困難，特別是中間過程需要冗長的、花費龐大的臨床試驗。而對藥廠來說，大部分是沒有執行臨床試驗的能力，因而，需要專業的臨床研究委託機構（CRO）來協助。根據Frost & Sullivan推估，2019年全球CRO營業額約達497.4億美元，較2018年成長8.5%，由此可見，製藥廠將臨床試驗委外的需求不斷上升，使得CRO在生技醫藥產業占有舉足輕重的地位。而以往有關CRO的論文研究中，較多針對其策略面、業務及營運模式等作探討，鮮少著重於知識管理面向。所以就知識密集型的CRO產

業來說，因而存在著重要的研究缺口，因此，本研究以CRO產業為主軸，選定我國提供臨床研究委託服務之機構，探討其知識管理的作為。本研究依據研究目的，先進行相關文獻的探討，接著，提出一個「整合性」的研究架構，包含「知識管理影響因素」與「知識管理活動」兩大領域，其中前者包括「策略與領導」、「組織文化」、「人員因素」、與「資訊技術」等四個構面。後者則包括「知識創造與吸收」、「知識蓄積與儲存」、「知識擴散與交流」、與「知識保護」等四構面，並以此架構為基礎來探討我國CRO在協助製藥公司進行臨床試驗之「執行」階段時的知識管理作為。研究方法上採用多重個案研究法，並選擇四家我國提供CRO服務之機構進行深入的個案研

究，探討其知識管理影響因素與知識管理活動之關聯。本研究所得到的結論如下：1.我國CRO在進行知識管理時，若是其知識管理的概念與組織成員日常工作標準程序的結合程度越高，則其知識蓄積與儲存活動及知識保護活動也越容易執行。2.我國CRO在進行知識管理時，於知識擴散與交流上，會強調經驗分享的文化與資訊技術的運用。3.我國CRO在進行知識管理時，於知識擴散與交流及知識蓄積與儲存上，會強調領導階層的支持與完善人力資源管理系統的配合。4.我國CRO在進行知識管理時，會以其內部SOP、臨床試驗計畫書、相關學術文獻，以及外部研討會的參與等，做為其組織成員重要的內、外部知識吸收來源。本論文研究最後並提出學術上與實

務上的意涵，同時對後續的研究提出相關建議。

從零起步學編程：Python篇+Java篇+C#篇+CSS篇（套裝全4冊）

為了解決If 簡寫的問題，作者（新加坡）JAMIE CHAN 這樣論述：

本書共四冊，從零起步介紹關於Python、Java、C#、CSS這四種常用程式設計語言的基礎知識和實踐技巧。作者將以淺顯易懂的方式來講解看似複雜的概念，並通過精選專案來闡述相關問題，進而使你更加深入地理解Python、Java、C#、CSS程式設計的知識。本書四冊全部提供專案的原始程式碼以及附錄內容，供讀者下載並學習。本書適合無程式設計基礎的讀者閱讀。 Jamie Chan是新加坡的工程師，擁有電腦科學專業碩士學位，目前是一名教師和自由程式師。多年的教學經歷使她獲得了把程式設計概念化繁為簡的訣竅,便於讀者在實踐中加深理解。 第1章　什麼是Python ？

1 1．1　什麼是 Python　1 1．2　為什麼學習 Python ？　1 第2章 為 Python 做好準備　3 2．1　安裝解譯器　3 2．2　使用 Python Shell、IDLE 並編寫第 一個程式　4 第3章　變數和操作符的世界　7 3．1　變數是什麼？　7 3．2　命名一個變數　7 3．3　賦值符號　8 3．4　基本操作符　9 3．5　更多的分配操作符　10 第4章　Python中的資料類型　11 4．1　整型　11 4．2　浮點型　11 4．3　字串　11 4．4　Python中的類型轉換　15 4．5　列表　16 4．6　元組　18 4．7　字典　19 第5章　程式可交

互　23 5．1　Input()　23 5．2　Print()　24 5．3　三引號　25 5．4　轉義符號　25 第6章　選擇和判斷　27 6．1　條件陳述式　27 6．2　if語句　28 6．3　內聯if　30 6．4　for迴圈　30 6．5　while迴圈　32 6．6　break中斷　33 6．7　continue　34 6．8　Try， Except　35 第7章　函數和模組　39 7．1　什麼是函數？　39 7．2　定義函數　39 7．3　變數作用域　40 7．4　引入模組　42 7．5　創建模組　43 第8章　處理文件　45 8．1　打開並讀取文字檔　45 8．2　使用For迴

圈來讀取文字檔　47 8．3　寫入文字檔　47 8．4　通過緩衝大小來打開並讀取文字檔　48 8．5　打開、讀取並寫入二進位檔案　49 8．6　刪除和重命名檔　49 第9章　項目：數學和BODMAS計算法則　51 第一部分：myPythonFunction．py　51 第二部分：mathGame．py　58 挑戰自我　59 附錄A：處理字串　61 附錄B：處理列表　70 附錄C：處理元組　75 附錄D：處理字典　77 附錄E：項目答案　80 挑戰自我　83 最後一件事　85 C# 第1章 C#概述　1 什麼是C#？　1 為什麼學習C#？　1 第2章 準備開始　3 安裝Visual　Stud

io社區版　3 你的第　一個C#程式　3 一個C#程式的基本結構　6 指令　6 命名空間　6 Main(　)方法　7 注釋　8 第3章　變數和操作符的世界　11 什麼是變數？　11 C#中的資料類型　11 int　11 byte　11 float　12 double　12 decimal　12 char　12 bool　12 命名一個變數　12 初始化一個變數　13 設定運算子　15 基本運算子　15 更多的運算操作符　16 C#中的類型轉換　18 第4章　陣列、字串和清單　19 陣列　19 陣列的屬性和方法　20 字串　22 字串的屬性和方法　22 列表　24 清單的屬性和方法　25 數值型

別　vs 參考類型　27 第5章　讓我們程式變得可交互　29 向使用者展示消息　29 轉義序列　34 列印分行符號( )　34 列印轉義字元本身　34 列印一個雙引號(”)以免它終止一個字串　34 接收用戶輸入　35 將字串轉換為數位　35 融會貫通　36 第6章　做出選擇和決定　39 條件陳述式　39 不等於(!=)　39 大於(>)　39 小於( 大於或等於(>=)　40 小於或等於(

基於紋理方向變異數的編碼單元分割提早終止和HEVC畫面內預測快速模式決策演算法

為了解決If 簡寫的問題，作者劉漢麟 這樣論述：

高效率視訊編碼 (HEVC) 與上一代H.264/AVC相比，提供了更高的編碼效率，能夠在幾乎相同的重建視訊品質下，將資料的位元率減少約50%，但計算複雜度大幅提高，從而導致編碼時間增加。本論文提出一種基於紋理方向變異數的編碼單元 (CU) 分割提早終止，以及畫面內預測的快速模式決策演算法。在每一個編碼單元中計算四個紋理方向的平均值 (Mean)，再利用這四個紋理方向的平均值計算出變異數 (Variance)，將變異數與門檻值進行比較，來判斷是否提早終止編碼單元的分割，並結合改進後的畫面內預測的快速模式決策演算法，在粗略模式決策 (RMD) 的步驟中減少畫面內預測的候選模式數量，以達到編碼時

間節省的目的。從實驗結果顯示，我們所提出的改進方法與HEVC參考軟體HM16.20的方法相比，平均編碼時間可以節省47.83%，並僅有平均2.64%的編碼位元率增加，以及平均0.13dB的重建視訊畫面品質損失。