Java 程式碼的問題，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

無瑕的程式碼 敏捷篇：還原敏捷真實的面貌

為了解決Java 程式碼的問題，作者RobertC.Martin 這樣論述：

　　[名家名著] 000   　　做得好、做得對，才能做得快！ 　　是時候該回歸正宗的敏捷了！ 　　Uncle Bob帶領讀者進入時光隧道檢視永不褪色的敏捷初心 　　搞笑談軟工Teddy Chen專文推薦   　　獻給新世代的敏捷價值和原則   　　《敏捷宣言》發表近二十年後，世界級軟體開發傳奇大師Robert C. Martin（Uncle Bob）再次執筆，為新世代軟體從業人員重新講述敏捷的價值觀與原則，無論你是程式設計師或非程式設計師，都能從本書中得到啟發和反思。Uncle Bob著有《無瑕的程式碼》等極具影響力的軟體開發書籍，他也是敏捷最初的發起人之一。如今，在《無瑕的程式碼 敏捷

篇：還原敏捷真實的面貌》這本書中，他將澄清多年來人們對敏捷的誤用和誤解，重述敏捷的初心與願景。   　　Uncle Bob清楚說明了敏捷的本質：它是一個小小的紀律，協助小型的軟體團隊管理小型的專案……但它卻為整個產業帶來了巨大的影響，因為所有的大型專案都是由許多個小型專案組成的。他將細數自己五十年來的所見所聞及親身經歷，透過平易近人的文字還原敏捷的真實樣貌，並解讀敏捷如何協助軟體從業人員提升整體的專業水準。   　　你將從本書學會： 　　✦還原敏捷真實的面貌：敏捷的過去、現狀，以及它永遠的堅持 　　✦理解Scrum的起源，以及正確的實踐 　　✦精通敏捷業務實踐的精髓，從小型發布到驗收測試，再到

完整團隊的溝通 　　✦探索敏捷團隊成員之間的關係，以及他們與產品之間的關係 　　✦重現不可或缺的敏捷技術實踐：TDD、重構、簡潔設計和結對程式設計 　　✦理解敏捷價值與軟體工藝的重要性地位，以及它們如何讓敏捷團隊邁向成功 　　✦來自Jerry Fitzpatrick、Tim Ottinger、Jeff Langr、Eric Crichlow、Damon Poole及Sandro Mancuso的專家級分享   　　如果你想要獲得敏捷的真正好處，你沒有任何捷徑可走：你必須把敏捷做「對」。無論你是開發人員、測試人員、專案經理或客戶，《無瑕的程式碼 敏捷篇：還原敏捷真實的面貌》都會告訴你如何把敏捷做

「好」。   Clean Agile 的名人讚譽   　　在讓一切成為敏捷的旅途中，Uncle Bob 老早就熟門熟路，不管什麼好的壞的都經歷過。在這本讀來愉悅的書中，有一部分是歷史，有一部分是個人的故事，整本書都是智慧的累積。如果你想了解敏捷是什麼，以及它是如何形成今日的敏捷，你一定要閱讀這本書。——Grady Booch   　　Uncle Bob 在書中的每一句話都塗上失望的色彩，但這完全是合情合理的。敏捷開發世界的現況，遠遠比不上它應該達到的模樣。Uncle Bob 在本書中分享了他的觀點，只要聚焦在某些事項上就能夠還原敏捷應該呈現的面貌。他是這方面的過來人，所以他的想法值得我們傾聽。

——Kent Beck   　　閱讀Uncle Bob 對敏捷的看法是一件很享受的事。無論是初學者，或是經驗豐富的敏捷實踐者，你都應該閱讀本書。我幾乎同意書中的所有內容。只是有些地方會讓我意識到自己的缺點，真氣人。它讓我再次細心檢查我的程式碼覆蓋率（85.09%）。——Jon Kern   　　本書提供了一個歷史的回顧鏡頭，讓我們可以更全面、更準確地檢視敏捷開發。Uncle Bob 是我見過最聰明的人之一，他對程式設計有無限的熱情。如果有人能夠揭開敏捷開發的神秘面紗，那就是他了。——摘自Jerry Fitzpatrick 所寫的前言（Foreword）   　　本書重新提醒我們：「需要寫程式的

敏捷到底是什麼！」——搞笑談軟工Teddy Chen專文推薦   　　這是一本真正告訴你，什麼是「真正的敏捷」的書籍。由《敏捷宣言》參與者之一的Bob 大叔來告訴你，最純粹的「敏捷」是什麼？他們當年認為的「敏捷」真義是什麼？ 　　《敏捷宣言》至今約二十年，在這期間，有許多打著敏捷旗號的人們做的並非敏捷的事，甚至還有某些技術號稱是敏捷的一種，但卻根本違反了「敏捷」的真義。這使得本書作者不得不出版本書，以正視聽。——博碩文化總編輯 陳錦輝

Java 程式碼進入發燒排行的影片

評估影響學生對自動化檢測評量程式系統看法的因素: Web程式設計研究案例

為了解決Java 程式碼的問題，作者楊皇成 這樣論述：

維持良好的程式碼品質能讓學生們可以更容易理解其他人撰寫的程式碼，如此一來有助於提升學生團隊間的合作。特別是團隊合作在未來工作中已經成為不可或缺的一項技能。然而，培養學生養成良好的程式碼品質並不是一件容易的事情，老師除了需要投入大量時間去設計課程講義外，還需評量每位學生的作業。為了減少老師的工作量且更有效率地幫助學生學習，我們開發了一套自動化檢測評量程式的系統，稱之為ProgEdu4Web。此系統不僅能讓學生精通Web 程式設計，同時也能提供老師評量學生團隊合作的情形。為了驗證我們系統的有效性，本研究提出了一個假設模型來分析學生對ProgEdu4Web此系統的看法。為了瞭解此系統的有效性，我們

提出兩個研究問題，並透過設計問卷分析調查結果來回答研究問題。參與本研究的學生總共110名，皆為資訊工程學系的學生。分析結果顯示迭代學習、回饋資訊及程式碼風格皆會對學生原始程式碼的品質有很深的影響，同時研究結果也指出程式碼品質會影響合作學習。最後，我們分析了此研究中的各項研究數據來證明此系統是有助於教學的，ProgEdu4Web系統不僅可以激發學生提升自身的程式碼品質，還能累積學生在Web程式設計上的經驗

只要一行指令!FFmpeg應用開發完全攻略

為了解決Java 程式碼的問題，作者殷汶杰 這樣論述：

　　★FFmpeg 繁體中文全球第 1 本 　　★最完整 Know-How 與應用開發完全攻略！   　　【Video Makers 經常遇到的困難】： 　　「常常到處找工具網站，整個 PC 中充滿了各種僅支援單一功能的軟體」 　　「檢舉魔人 —— 常常需要剪接行車記錄器的檔案」 　　「TikTok 的玩家 —— 常常要修改短影音」 　　「YouTuber —— 更需要強大的剪片軟體」   　　►►►【FFmpeg】就是 Video Makers 的救星！ 　　FFmpeg 一行指令就能做到影音的轉檔、合併、分割、擷取、下載、串流存檔，你沒有看錯，一行指令就可以搞定上面所有的工作！連早期的

YouTube 都靠 FFmpeg，因此你需要一本輕鬆上手的 FFmpeg 指南！   　　Ch01-06 影音技術的基礎知識 　　講解影音編碼與解碼標準、媒體容器的封裝格式、網路流媒體協定簡介   　　Ch07-09 命令列工具 FFmpeg／FFprobe／FFplay 的使用方法 　　解析命令列工具在建立測試環境、建構測試用例、排查系統 Bug 時常常發揮重要作用 → 掌握 FFmpeg 命令列工具的使用方法，就能在實際工作中有效提升工作效率！   　　Ch10-15 FFmpegSDK 編解碼的使用方法／封裝與解封裝／媒體資訊編輯 　　實際的企業影音 project 中，通常呼叫 F

Fmpeg 相關的 API 而非使用命令列工具的方式實現最基本的功能，因此該部分內容具有較強的實踐意義，推薦所有讀者閱讀並多加實踐。本部分的程式碼來自於 FFmpeg官方範例程式碼，由筆者精心改編，穩定性高，且更易於理解。   本書特色   　　►►► 從影音原理解析到 FFmpeg 應用開發，邁向影音開發達人之路！ 　　● 從原理說起，讓你先對影音資料有最完整的認識 　　● 了解組成影音的像素／顏色／位元深寬度／解析度／H.264／H.265 　　● MP3／AAC／FLV／MP4／AVI／MPEG…等數不完的格式分析介紹  　　● 串流媒體網路原理詳解：ISO → TCP/IP → Str

eaming 　　● 了解組成影音的取樣率／波長／頻率／位元數／音色 　　● FFplay／FFprobe／FFmpeg：一行指令就搞定轉檔、剪接、合併、截圖、編碼 　　● CPU/GPU硬解軟解原理以及濾鏡的介紹  　　● NGINX 的 RTMP／HLS／HTTP-FLV 串流媒體伺服器 　　● 完整的 FFmpeg SDK 在各種語言中的應用及程式範例 　　● FFmpeg SDK 完成音訊、影片的編解碼、打包拆包、濾鏡、採樣 　　● 範例 code 超值下載：deepmind.com.tw

程式碼品質驅動的自動化程式評量系統 學習分析之研究

為了解決Java 程式碼的問題，作者阮寶恩 這樣論述：

Abstract iTable of Contents iiiList of Figures viiList of Tables xList of Abbreviations xiiChapter 1 Introduction 11.1 Motivation 21.1.1 Programming Learning Behaviors in Personal Assignments 51.1.2 Programming Learning Behaviors in Team Projects at Individual Level 61.1.3 Programm

ing Learning Behaviors in Team Projects at Team Level 81.2 Overview of Research 101.3 Dissertation Organization 12Chapter 2 Background and Related Work 132.1 Learning Analytics 132.2 Automated Programming Assessment Systems 172.3 Learning Analytics in Programing Support Environments 192

.4. Learning Analytics with Programming Data 21Chapter 3 ProgEdu system 253.1 Code Quality and Its Adoption in APAS 253.2 The Code-Quality-Awareness APAS ProgEdu 27Chapter 4 Analysis of Learning Behaviors in Personal Programming Assignments 324.1 Introduction 324.2 Data 344.2.1 Data

Characteristics 354.2.2 Feature Selection 374.3 Methodology 384.4 Empirical Results 394.4.1 Data Extraction and Exploratory Data Analysis 394.4.2 Programming Learning Pattern Analysis 444.4.3 Prediction of At-Risk Students 534.4 Chapter Discussion 584.5 Chapter Summary 60Chapter 5

Evaluation of Member Contributions in Programming Projects 605.1 Introduction 615.2 Data 645.3. Methodology 655.3.1 Code Quality Assessment and Project Status in ProgEdu 665.3.2 Measurement of Member Contributions 675.4. Empirical Results 695.4.1 Applicability of Learning Analytics in

Monitoring Programming Team Projects 695.4.2 Applicability of Measures on Code Quality Improvements in Evaluate Team Members’ Contributions 825.5. Chapter Summary 89Chapter 6 Identifying Nonconformities in Contributions to Programming Projects 916.1 Introduction 916.2 Methodology 946.2.1

Data 946.2.2 Measures 946.2.3 Analysis workflow 966.3. Empirical Results 976.3.1 Data Extraction and Exploration Data Analysis 976.3.2 Latent Profile Analysis Results 996.3.3 Comparison Results Between Team Profiles 1056.4. Chapter Discussion 1096.5 Chapter summary 113Chapter 7 Pr

ototype Design 1147.1 Learning Analytics workflow for ProgEduLA 1147.2 ProgEduLA Prototype 1177.2.1 ProgEduLA System Overview 1177.2.2 ProgEduLA User Interface Prototype 1197.3 Data Model for ProgEduLA 1217.4 Use Cases for ProgEduLA 1237.4.1 Use Cases for Personal Assignments 1237.4.2

Use Cases for Team Programming Projects 1267.5 Chapter Summary 129Chapter 8 Conclusions 1308.1 Summary 1308.1.1 Analysis of Learning Behaviors in Personal Programming Assignments 1308.1.2 Evaluation of Member Contributions in Programming Projects 1318.1.3 Identifying Nonconformities in

Contributions to Programming Projects 1328.1.4 Prototype Design for Leaning Analytics Module 1328.3 Threats of Validity 1338.2 Future Works 134References 136