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無瑕的程式碼 敏捷篇：還原敏捷真實的面貌

為了解決Java 線上 課的問題，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

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應用人工智慧於中風患者罹患慢性腎病之風險評估研究

為了解決Java 線上 課的問題，作者陳威霖 這樣論述：

隨著科技的進步帶動醫療水準提升，台灣社會人口結構呈現高齡化，高齡人口之眾多死亡原因當中，除慢性病為主要風險因子之一以外;各項疾病中，中風以及慢性腎病這兩項疾病對高齡長者健康影響尤為嚴重; 而中風與慢性腎病的盛行也將對未來台灣醫療體系構成一大隱憂;因此中風與慢性腎病的提前預防與積極治療是目前流行病學研究需審視的一項重大公衛課題。過往雖有研究著墨於中風以及慢性腎病之併發因果關係，卻鮮少有研究運用機器學習方法來建構預測與評估模型。因此，本研究欲嘗試填補這一研究缺口。 以國內某醫療機構資料庫為本研究數據，篩選出罹患中風之病患，以粒子群演算法、基因邏輯斯迴歸演算法、交叉熵演算法、分別計算

出各疾病風險因子的權重值，演算法求得之權重值將個別結合倒傳遞類神經 網路與支援向量機建構風險預測模型;個別結合案例式推理技術建構風險評估系統，並設計疾病評估介面，方便使用者進行併發症的風險評估。提出之模型將預測或評估中風病患是否在未來有伴隨慢性腎病的風險。 各預測模型經 K 疊交互驗證結合網格搜索法進行參數調校後，模型效能皆有83%以上的分類準確度，ROC 曲線下面積皆為0.86以上。經傅立曼檢定發現，預測模型之間在分類準確度與ROC曲線下面積，兩效能衡量指標下，皆存在顯著效能差異，因此各模型進一步使用成對樣本T檢定預測模型之個別優劣性。檢定結果發現，在ROC曲線下面積衡量基礎下，以交叉

熵結合倒傳遞類神經網路最為優異，ROC曲線下面積達0.9514;在分類準確度衡量基礎下，交叉熵個別結合倒傳遞類神經網路與支援向量機之模型表現同等優異，皆有約92.5%的準確度。評估系統經K疊交互驗證評估其效能，各模型皆有90%以上分類準確度，ROC曲線下面積皆有0.9以上。經傅立曼檢定發現，評估系統在導入上述三類演算法權重值下，在分類準確度與ROC曲線下面積，兩效能衡量指標下，皆不存在顯著效能差異;因此，皆適合作為評估系統之權重運算，本研究可提供相關醫療機構做為預測評估之參考依據。

只要一行指令!FFmpeg應用開發完全攻略

為了解決Java 線上 課的問題，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

運用心智圖法結合Quizlet app學習字彙之研究 ─國中資源教室為例

為了解決Java 線上 課的問題，作者邱苾甄 這樣論述：

本研究主旨在探究國中資源班學生運用心智圖結合Quizlet App學習英語字彙的學習效能、詞彙記憶及學習感知。此準實驗性研究為期十週，研究對象為九位有特殊需求學生的九年級國中資源班學生，研究者挑選60個康軒版英文課本第五冊單字進行教學實驗。為探究此教學法之學習效能，每位學生皆在教學前進行前測，經過運用心智圖結合Quizlet App學習字彙後，每位學生再接受後測，並於教學結束兩週後，再進行延宕後測驗，用以了解其詞彙記憶效果。此外，本研究亦進行學習感知問卷及團體訪談了解學生的學習動機、感知、喜好及態度。量化資料使用成對樣本t檢定及統計資料分析研究結果，而質化資料使用主題分析及訪談稿分析研究結果

。研究結果發現，前、後測的結果顯示受試者在認字測驗及拼字測驗有明顯地進步，詞彙記憶上在認字測驗上可以維持學習效果，拼字測驗上則是有退步的情況。受試者在感知問卷及訪談中都表示正面的學習態度及喜歡運用此方法學習英文字彙。總結此研究結果，運用心智圖結合Quizlet App於資源班的字彙學習方式，無論是對單字學習的學習學習效能、詞彙記憶或是學習感知，皆有顯著之提升。