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Java input int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
Java input int的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦（美）克雷格·理查森寫的 MINECRAFT編程：使用Python語言玩轉我的世界 和（新加坡）JAMIE CHAN的 從零起步學編程：Python篇+Java篇+C#篇+CSS篇（套裝全4冊）都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自電子工業 和人民郵電所出版 。
臺北醫學大學 醫學資訊研究所博士班 李友專所指導 簡碩辰的 為降低醫師警示疲勞建構一套警示特徵系統 （2021），提出Java input int關鍵因素是什麼，來自於警示特徵、警示疲勞、警示停留時間、中斷式警示、機器學習、情境化警示、科技接受模型、電子化醫令系統。
而第二篇論文中國文化大學 資訊工程學系 洪敏雄所指導 林禮傑的 一種用於放電加工的新式虛擬量測方法 （2021），提出因為有 的重點而找出了 Java input int的解答。
MINECRAFT編程：使用Python語言玩轉我的世界
為了解決Java input int 的問題，作者（美）克雷格·理查森 這樣論述：
Minecraft（官方中文名為“我的世界”）是世界範圍內深受玩家喜愛的一款沙箱式建造遊戲。在Minecraft中，我們可以自由搭建，把理想變為現實。Python是一種功能強大且非常適合初學者學習的語言。 本書將Minecraft與Python程式結合起來，使用Python更好地控制Minecraft中的專案，比如一秒鐘就搭起一棟房子來。程式設計是有趣並充滿想像力的一件事，在Minecraft中也一樣。 本書可以幫你在Minecraft中製作出各種各樣有趣的內容，這是你成為一個偉大的程式師或Minecraft大師必須邁出的一步。 本書包含12章，分別為“設置你的電腦”“使用變數傳送
”“利用數學快速搭建和長途旅行”“利用字串聊天”“通過布耳運算判斷真假”“用if語句做小遊戲”“用while迴圈製作舞會和花卉遊行”“函數賜予你超能力”“用表和字典擊打東西”“Minecraft的for迴圈魔法”“從檔及模組中保存和讀取建築”“用物件導向程式設計將程式變優雅”。 本書適合喜愛Minecraft、願意學習程式設計的人學習和閱讀。 克雷格・理查森（Craig Richardson）是軟體發展人員，Python程式設計教育家。他曾經在Raspberry Pi基金會工作，曾經在高中教授電腦課程，並開設了許多基於Minecraft的Python程式設計課程。 C
reatica 酷課致力於培養孩子們的創造力、設計思維、動手能力、解決問題的能力等基本思維和技能――即所謂創客教育。 Creatica酷課是一群懷有教育夢想的創新實踐者，可以為學校與社會提供優質教育資源，希望通過連結產業與教育的方式，做影響一代人的教育事業。 第1章 設置你的電腦1 準備好你的Windows PC 2 安裝Minecraft 2 安裝Python 3 安裝Java 4 安裝Minecraft Python API和Spigot 6 運行外掛程式並創建遊戲 7 重新開始一個新的世界 9 離線遊戲 10 改為生存模式 11 準備好你的Mac 12 安裝Min
ecraft 13 安裝Python 15 安裝Java 15 安裝Minecraft Python API和Spigot16 運行Spigot並創建遊戲 18 重新開始一個新的世界 19 離線遊戲 20 改為生存模式 20 設置你的Raspberry Pi 21 認識IDLE22 認識Python Shell 23 和IDLE的文字編輯器問好 23 什麼時候使用Python，什麼時候 使用文字編輯器 25 本書中使用的提示符 26 測試你的Minecraft Python是否能運行26 第2章 使用變數傳送 28 什麼是程式 28 使用變數存儲資料 29 程式語言的結構 30 變數的語法規
則 31 如何改變變數的值 32 整數 32 任務#1 傳送你的角色 33 浮點數 38 任務#2 去你想去的地方 39 使用時間模組降低傳送速度 40 任務#3 傳送之旅 41 排除bug 43 任務#4 修正一個充滿bug的 傳送程式 44 你學到了什麼 46 第3章 利用數學快速搭建和長途 旅行 47 運算式和語句 47 運算子號 48 加法 48 任務#5 堆磚塊 49 任務#6 超級跳 51 減法 52 任務#7 改變你腳下的磚塊 52 在參數中使用數學符號 53 任務#8 快速搭建 55 乘法 58 除法 58 任務#9 壯觀的尖塔 58 指數 60 括弧和運算順序 61 方便的
數學技巧 61 縮略符 61 用亂數字玩遊戲 62 任務#10 跳到一個新的地方 63 你學到了什麼 64 第4章 利用字串聊天 65 什麼是字串 66 print()函數 66 任務#11 你好，Minecraft世界 67 input()函數 68 任務#12 寫你自己的聊天資訊 69 連接字串 71 將數位轉換為字串 71 連接整數與浮點數 72 任務#13 在聊天中加入用戶名 73 使用int()將字串轉變為整數 74 任務#14 使用input命令建立磚塊 74 從異常中恢復 76 任務#15 數字通行 77 任務#16 神奇的記錄儀 79 你學到了什麼 81 第5章 通過布耳運
算判斷真假 82 布耳運算基礎 83 任務#17 停止打碎磚塊 83 關聯布耳運算 84 比較符號 85 等於 85 任務#18 我在游泳嗎 86 不等於 87 任務#19 我沒有站在空氣中嗎 88 大於和小於 89 大於或等於和小於或等於 90 任務#20 我在地面上嗎 91 任務#21 我在家附近嗎 92 邏輯算符 93 and 94 任務#22 我是否完全在水下 95 or 96 任務#23 我在樹上嗎 96 not 97 任務#24 這個磚塊不是西瓜嗎 98 邏輯算符的順序 99 我的數字在其他兩個數之間嗎 100 任務#25 我在房子裡嗎 100 你學到了什麼 102 第6章 用i
f語句做小遊戲 103 使用if語句 104 任務#26 炸出一個坑 105 else語句 107 任務#27 是否阻止打碎磚塊 108 elif語句 109 任務#28 提供禮物 111 連接elif語句 112 任務#29 傳送到正確的位置 113 嵌套if語句 115 任務#30 開一個秘密通道 115 用if語句來檢測一個值的範圍 117 任務#31 限制傳送位置 118 布耳運算和if語句 120 任務#32 洗澡 121 你學到了什麼 123 第7 章 用w h i l e迴圈製作舞會 和花卉遊行 124 簡單的while迴圈 124 任務#33 隨機的傳送旅程 126 用變數c
ount控制迴圈 128 任務#34 水的詛咒 129 無限while迴圈 130 任務#35 花朵小徑 131 奇特的條件 132 任務#36 潛水比賽 133 布林運算子和while迴圈 135 在while迴圈中檢測值的範圍 136 任務#37 做一個舞池 136 嵌套if語句和while迴圈 138 任務#38 點石成金 139 用break語句來結束while迴圈 140 任務#39 用迴圈創建永久聊天 140 while-else語句 142 任務#40 熱和冷 142 你學到了什麼 145 第8章 函數賜予你超能力 146 定義你自己的函數 147 調用函數 147 帶有參數的
函數 148 任務#41 創建一片森林 149 重構程式 151 任務#42 重構 152 用文檔字串做注釋 153 參數中的分行符號 154 函數返回值 154 任務#43 磚塊ID提醒器 156 在函數中使用if語句和while迴圈 157 if語句 158 任務#44 羊毛顏色助手 159 while迴圈 160 任務#45 到處擺放磚塊 161 全域變數和區域變數 163 任務#46 移動的磚塊 164 你學到了什麼 166 第9章 用表和字典擊打東西 167 使用表 168 使用一個表項目 168 改變表項目 169 任務#47 高和低 169 動作表 171 添加項目 171 插
入項目 172 刪除項目 173 任務#48 進度條 173 把字串看作表 175 元組 175 用元組來設置變數 176 任務#49 滑行 177 返回元組 178 表的其他有用的特徵 179 表的長度 179 任務#50 擊打磚塊 180 隨機選取一個項目 182 任務#51 隨機磚塊 183 複製錶 184 項目和if語句 185 任務#52 夜視劍 186 字典 188 定義一個字典 188 使用字典中的專案 189 任務#53 觀光指南 190 在字典中改變或添加專案 191 在字典中刪除專案 192 任務#54 擊打磚塊的分數 192 你學到了什麼 194 第10章 Minecr
aft的for迴圈 魔法 195 一個簡單的for迴圈 195 任務#55 魔杖 196 函數range() 198 任務#56 魔法樓梯 199 用range()玩耍 200 其他表函數 201 任務#57 柱子 202 任務#58 金字塔 204 迴圈一個字典 205 任務#59 記分牌 206 for-else迴圈 207 退出for-else迴圈 207 任務#60 鑽石勘探者 208 嵌套for迴圈和多維表 209 考慮兩個維度 209 使用二維表中的值 213 任務#61 圖元藝術 214 用迴圈生成二維表 216 任務#62 風化剝蝕的牆 217 考慮三個維度 218 輸出三維表
219 使用三維表中的值 223 任務#63 複製一座建築 225 學到了什麼 229 第11章 從檔及模組中保存 和讀取建築 231 使用檔 232 打開一個檔 232 目錄 XI 寫入並保存一個檔 233 讀取一個檔 234 讀取文件中的一行 235 任務#64 提醒單 236 第一部分 寫提醒單 236 第二部分 展示提醒單 237 使用模組 238 使用pickle模組 239 導入pickle 239 使用from語句導入一個函數 241 使用*來調用全部的函數 242 給模組起個“外號” 242 任務#65 保存一座建築 243 第一部分 保存建築 243 第二部分 讀取建築
246 使用shelve模組存儲大量資料 248 使用shelve打開一個檔 248 使用shelve添加、修改和 訪問專案 248 任務#66 存儲一系列建築 249 第一部分 將一座建築保存到 我的最愛中 250 第二部分 從我的最愛中讀取 一座建築 250 使用pip安裝新的模組 253 在Windows中使用pip 254 在Mac或者樹莓派中使用pip 255 使用pip安裝的模組：Flask 255 任務#67 位置網站 257 你學到了什麼 257 第12章 用物件導向程式設計將程式 變優雅 259 物件導向程式設計基礎 260 創建一個類 260 創建一個物件 261 獲取物
件屬性 262 任務#68 位置物件 262 理解方法 264 任務#69 幽靈屋 266 方法的返回值 268 任務#70 幽靈城堡 269 創造多個物件 271 任務#71 幽靈城 272 類的屬性 273 認識和瞭解繼承 275 繼承一個類 276 在子類中加入新方法 277 任務#72 幽靈酒店 278 重寫方法和屬性 280 任務#73 幽靈樹 283 你學到了什麼 284
為降低醫師警示疲勞建構一套警示特徵系統
為了解決Java input int 的問題，作者簡碩辰 這樣論述：
研究背景：為了減少錯誤並提高病人的安全，現代化醫療會於電子化醫令系統中導入警示。然而，系統中充斥著大量與臨床無關緊要的警示，最終導致「警示疲勞」的發生，病人風險反而因此提高。根據不同情況判斷個別警示的價值，以降低醫師警示疲勞便成為一個重要課題。研究目的：因此，本研究目的在於替電子化醫令系統打造一套警示特徵系統。透過收集主觀與客觀的特徵值，作為判斷警示價值的依據。接著，我們提出兩個降低醫師警示疲勞的方法:警示數量-效益比與情境化警示。警示數量-效益比可識別出系統中有問題與適當的警示。情境化警示則可智能地過濾掉醫師不會觀看的警示。同時，我們將探索醫師接受或拒絕警示的關鍵因素。研究材料與方法：本研
究以臺灣北部某醫學中心全院門診做為研究對象。客觀資料由軟體工程方法，打造視窗專注偵測程式，收集的特徵包含警示訊息內容、警示停留時間、出現次數等。主觀特徵資料則採用結構化問卷方法，收集醫師對於個別警示的觀點，包含安全性、完整性以及看到的反應。警示數量-效益比，透過結合警示數量與醫師觀點，在四個象限中定義出適當與有問題的警示。情境化警示採用ANN, XGBoost, Random Forest, Decision Tree, Logistic Regression共五種不同機器學習方法來完成。八組特徵(全部、警示、人口、環境、診斷、處方、檢驗、警示+人口)被用做輸入。輸出則使用警示停留時間，搭配自
訂義時間窗口(警示停留時間在時間窗口內定義為觸發，以外則定義為不觸發)。藉由改變時間窗口的左閥值(0.3s-4.0s每次向右移動0.1s至2.9s-4.0s)進行敏感度分析，用以找出最佳效能的時間窗口。在此同時，八組特徵也被分別用來建置模型，以確定他們對於停留時間的影響。最後，我們使用科技接受模型，以問卷方法找出醫師接受或拒絕警示的關鍵因素。結果：我們的研究完整收集2020-2021年，醫院全院門診的警示發生紀錄共6,603,924筆，其中警示停留時間的峰值為1.0秒。接著我們調查了72位醫師對於系統中前20名常見警示的看法，結果顯示安全性、完整性以及看到的反應，平均得分為2.3、3.1與2.
9分。警示數量-效益比成功找出兩個有問題的警示，佔總體發生次數的45%。接著，根據警示數量-效益比，我們使用了19個警示類別，共計813,026條記錄，建構情境化警示。它們皆屬於臨床類型或在系統中適當使用彈出式警示。敏感度分析的結果顯示，當時間窗口在0.3s-4.0s有著最好的效能(AUROC = 0.73, AUPRC = 0.97)。使用警示+人口的特徵組，並搭配XGBoost所建立的模型效能最好(AUROC = 0.73)，最重要的特徵組模型為警示(AUROC = 0.66)與人口(AUROC = 0.62)。而醫師們接受警示的關鍵因素，相較於字體大小、訊息內容、呈現方式等，他們最在意的
為警示頻率，並且建議應盡量精簡以降低整體的發生次數。結論：我們的研究成功建構一套警示特徵系統，並提出兩種方法:警示數量-效益比與情境化警示，用以改善醫師警示疲勞的情形。警示數量-效益比成功找出兩個有問題的警示類別，它們有著高頻頻率卻無法提供相等的臨床價值。情境化警示可以智能地過濾醫師在特定情況下不會觀看的警示。我們還發現，醫師們其實樂意在臨床決策過程中使用警示，然而過於頻繁地提醒則會適得其反。通過這些方法，我們期待能夠改善醫師警示疲勞的發生情況，從而提高病人的安全性。
從零起步學編程：Python篇+Java篇+C#篇+CSS篇（套裝全4冊）
為了解決Java input int 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(
一種用於放電加工的新式虛擬量測方法
為了解決Java input int 的問題，作者林禮傑 這樣論述：
EDM (Electrical Discharge Machining) is a process to remove metal from conductive materials using electrical sparks. To monitor the EDM process using virtual metrology (VM), we need to obtain the electrode’s voltage and current signals of a machine tool. Due to the nature of EDM, the sensors instal
led on the machine tool acquire the signals at a high sampling rate and generate a vast amount of data in a short time, thereby raising the big-data processing issue. In previous work, the Big EDM Data Processing Scheme (BEDPS) research has proposed an efficient EDM big data processing scheme based
on Hadoop to process the EDM big data. This paper presents a novel big data processing approach to feature extraction for EDM by using container technology (i.e., Docker and Kubernetes). This paper re-implements some Spark algorithms of BEDPS in Python (originally in Scala) and then runs the refined
BEDPS in containers in a Kubernetes cluster. Testing results show that the refined BEDPS developed in this study can reduce the execution time by almost half, compared to the original Scala version (9.6577 minutes vs. 19.2735 minutes). The adoption of Python in Spark has a similar performance to Sc
ala. However, there are some cases where Python performance falls short, for example, parallel processing using Python parallel processing library. The results also show that the Kubernetes cluster promises to be an alternative way, other than the Hadoop, to process big data. At the same time, it ca
n bring some advantages to the big data processing applications, such as easy deployment, robustly running, load balance, self-healing, failover, and horizontal auto-scaling for containerized applications. This paper also proposes Virtual Metrology (VM) on the EDM data by implementing CNN, Multi-Inp
ut CNN, Multi-Input MLP, and the adoption of autoencoder to predict four metrology items, specifically diameter, roundness, surface roughness (Ra), and upper diameter. The result shows that Multi-Input MLP with autoencoder can predict the metrology items quite well compared to other machine learning
models such as CNN and Multi-Input CNN. In predicting diameter and upper diameter metrology items, Multi-Input MLP with Autoencoder can achieve MAPE lower than 1%. However, due to the limited amount of data and the variability of the output parameter in the datasets predicting roundness and Ra is c
hallenging as both MAPE values are above 10%.