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Js 除法的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦周俊慶張瑞麗寫的 Julia編程從入門到實踐 可以從中找到所需的評價。

國立高雄大學 化學工程及材料工程學系碩士班 何文福所指導 尤惠群的 利用蛋殼廢棄物製備多孔性鈣磷酸鹽顆粒之研究 (2020),提出Js 除法關鍵因素是什麼,來自於鈣磷酸鹽陶瓷、結晶相、多孔結構。

而第二篇論文國立彰化師範大學 生物學系 謝秋蘭所指導 田羽萱的 Genipin抑制fluoxetine誘導人類肝癌細胞株HepG2侵入轉移之效應評估 (2016),提出因為有 肝癌、氟西汀、梔子京尼平、人類肝癌細胞株HepG2、基質金屬蛋白酶、基質金屬蛋白酶組織抑制因子的重點而找出了 Js 除法的解答。

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了Js 除法,大家也想知道這些:

Julia編程從入門到實踐

為了解決Js 除法的問題,作者周俊慶張瑞麗 這樣論述:

本書首先講解Julia編程語言的基礎知識,如Julia編程語言的優勢、開發環境、集成開發環境、生態系統、外部庫等;然後實例剖析講解Julia編程語言的基本語法、流程式控制制、函數應用、面對程序編程;接著實例剖析講解Julia的核心優勢,即多維數組、流、文件操作、網路通信、序列化、日期處理方法、並行計算特性;然後講解Julia在數據科學中的應用,即Julia數據工程、數據集的可視圖;最後講解Julia在機器學習中的應用,即無監督式機器學習和監督式機器學習。在講解過程中即考慮讀者的學習習慣,又通過具體實例剖析講解基於Julia程序開發過程中的熱點問題、關鍵問題及種種難題。 周

俊慶 現任青島慧谷大數據產業發展有限公司項目開發部經理,曾擔任「餓了么」公司技術部主管,具有6年以上Python,PHP項目開發經驗。精通Julia,JS,Java,C,C#等編程語言,熟悉多種開源技術,喜歡GET新技能,曾帶領團隊完成過多個中小型項目開發,對數據安全、雲計算等領域進行過系統學習和培訓。 第1章 Julia程式開發快速入門 1 1.1 初識Julia語言 2 1.1.1 Julia語言概述 2 1.1.2 Julia語言的特點 2 1.1.3 學習Julia語言的必要性 3 1.2 Julia的下載與安裝 4 1.2.1 Julia的下載 4 1.2.2

Julia的安裝 6 1.3 Julia程式的編寫 7 1.3.1 打開Julia的互動式視窗並編寫簡單程式 7 1.3.2 利用Julia的互動式視窗執行原始檔案 11 1.4 Julia互動式視窗的提示模式 13 1.4.1 Julia模式 14 1.4.2 Help模式 15 1.4.3 Shell模式 16 1.4.4 i-search模式 17 1.4.5 package模式 17 1.5 Julia互動式視窗的快速鍵 18 1.6 Julia與他程式設計語言的對比 19 1.6.1 Julia與Matlab的對比 19 1.6.2 Julia與Python的對比 20 1.6.3

Julia與C/C 的對比 21 第2章 Julia程式設計基礎 22 2.1 常量和變數 23 2.1.1 常量 23 2.1.2 變數及命名規則 24 2.1.3 變數的賦值 26 2.2 基底資料型別 27 2.2.1 整型 28 2.2.2 浮點型 31 2.2.3 複數型和有理數型 31 2.2.4 字元型和字串型 32 2.3 運算子 33 2.3.1 算術運算子 33 2.3.2 設定運算子 35 2.3.3 位運算子 36 第3章 Julia的選擇結構 40 3.1 if語句 41 3.1.1 if語句的一般格式 41 3.1.2 實例:奇偶數判斷 42 3.1.3 實例:

遊戲登錄判斷系統 43 3.2 關係運算子 45 3.2.1 關係運算子及意義 45 3.2.2 實例:學生成績評語系統 46 3.2.3 實例:企業獎金發放系統 48 3.2.4 實例:求一元二次方程的根 50 3.2.5 實例:分解數字 52 3.3 邏輯運算子 53 3.3.1 邏輯運算子及意義 54 3.3.2 實例:判斷是否是閏年 54 3.3.3 實例:輸入三個數並顯示最大的數 55 3.3.4 實例:搖骰子遊戲 56 3.3.5 實例:剪刀、石頭、布的遊戲 58 3.3.6 實例:每週學習計畫系統 59 3.4 嵌套if語句 60 3.4.1 嵌套if語句的一般格式 61 3.4

.2 實例:判斷一個數是否是2或5的倍數 61 3.4.3 實例:隨機產生數並顯示最大數和最小數 63 3.4.4 實例:火車站安檢系統 64 3.4.5 實例:水仙花數 65 3.5 條件運算子和條件運算式 67 3.6 複合運算式 68 3.6.1 begin塊 68 3.6.2 鏈 70 3.7 異常處理 71 3.7.1 try…catch語句 71 3.7.2 try…finally語句 73 第4章 Julia的迴圈結構 76 4.1 while迴圈 77 4.1.1 while迴圈的一般格式 77 4.1.2 實例:計算1 2 3 … 100的和 78 4.1.3 實例:隨機產

生10個亂數,並列印最大的數 79 4.1.4 實例:階乘求和 80 4.1.5 實例:求s=a aa aaa … aa...a的值 81 4.1.6 實例:猴子吃桃問題 82 4.2 無限迴圈 83 4.3 for迴圈 84 4.3.1 for迴圈的一般格式 84 4.3.2 實例:遍歷顯示學生的姓名 85 4.3.3 實例:遍歷顯示字串中的字元 85 4.3.4 實例:遍歷顯示10以內偶數 86 4.4 在for迴圈中使用range()函數 87 4.4.1 range()函數 87 4.4.2 實例:顯示1~500所有奇數 88 4.4.3 實例:在1~1000產生90個均勻分佈數 88

4.4.4 實例:球的反彈高度 89 4.5 迴圈嵌套 90 4.5.1 實例:繪製★的三角形 90 4.5.2 實例:分解質因數 91 4.5.3 實例:斐波那契數列 92 4.5.4 實例:佛洛德三角形 93 4.5.5 實例:楊輝三角 95 4.6 break語句 97 4.7 continue語句 98 第5章 Julia的函數和模組 100 5.1 初識函數 101 5.2 內置函數 101 5.2.1 數學函數 101 5.2.2 隨機函數 104 5.2.3 三角函數 105 5.2.4 字元函數 107 5.2.5 字串函數 109 5.2.6 實例:算數運算小測試 110

5.3 使用者自訂函數 113 5.3.1 函數的定義 113 5.3.2 調用自訂函數 114 5.3.3 函數的參數傳遞 117 5.3.4 函數的參數類型 119 5.3.5 操作符函數 124 5.3.6 實例:年齡問題的解決 125 5.4 模組 127 5.4.1 模組的定義 127 5.4.2 模組的調用 128 5.4.3 標準模組 132 第6章 Julia的特徵資料類型 133 6.1 陣列 134 6.1.1 陣列的定義 134 6.1.2 顯示陣列中的值 135 6.1.3 修改陣列中的值 136 6.1.4 刪除陣列中的值 137 6.2 元組 138 6.2.1

元組的定義 138 6.2.2 訪問元組中的值 139 6.2.3 元組的其他操作 140 6.2.4 實例:顯示自動售貨系統中的資料 141 6.3 字典 142 6.3.1 字典的定義 143 6.3.2 訪問字典中的值和鍵 144 6.3.3 修改字典 146 6.3.4 字典的其他操作 147 6.3.5 實例:使用者註冊系統 149 6.3.6 實例:使用者登錄系統 151 6.4 集合 154 6.4.1 集合的定義 155 6.4.2 集合的兩個基本功能 155 6.4.3 修改集合中的資料 156 6.4.4 集合中的運算 157 6.4.5 實例:利用集合排序無重複的亂數

158 第7章 Julia的矩陣操作 160 7.1 初識矩陣 161 7.1.1 矩陣的定義 161 7.1.2 矩陣的作用 161 7.1.3 創建矩陣 161 7.2 矩陣的拼接 165 7.2.1 利用空格和分號進行矩陣拼接 166 7.2.2 利用逗號進行拼接 167 7.3 矩陣的運算 169 7.3.1 矩陣的加法運算 169 7.3.2 矩陣的減法運算 170 7.3.3 矩陣的轉置運算 171 7.3.4 矩陣的數乘運算 172 7.3.5 矩陣的乘法運算 173 7.3.6 矩陣的除法運算 175 7.4 矩陣的函數應用 176 7.4.1 矩陣的基本函數 176 7.4

.2 矩陣的其他創建函數 177 7.4.3 矩陣的函數運算 179 7.5 過濾矩陣中的資料 181 7.5.1 利用列過濾矩陣中的資料 182 7.5.2 利用行過濾矩陣中的資料 182 7.5.3 利用行和列過濾矩陣中的資料 183 第8章 Julia的檔操作 185 8.1 檔的基本操作 186 8.1.1 文件的創建 186 8.1.2 寫入檔內容 188 8.1.3 讀取檔內容 192 8.2 檔中的矩陣操作 196 8.2.1 把矩陣內容寫入檔 196 8.2.2 從檔中讀取矩陣內容 199 8.3 CSV檔的操作 200 8.3.1 CSV檔的規則 200 8.3.2 創建C

SV檔並寫入內容 200 8.3.3 讀取CSV檔中內容並顯示 202 8.4 IOBuffer的操作 203 第9章 Julia集成開發軟體JuliaPro 207 9.1 JuliaPro的下載與安裝 208 9.1.1 JuliaPro的下載 208 9.1.2 JuliaPro的安裝 212 9.2 JuliaPro的介面與操作技巧 214 9.2.1 標題列和功能表列 215 9.2.2 工具列 215 9.2.3 主窗口 216 9.2.4 面板的大小和位置調整 218 第10章 Julia的資料處理常用包 220 10.1 DataFrames包 221 10.1.1 Dat

aFrames包的安裝 221 10.1.2 利用表格顯示矩陣資料資訊 224 10.1.3 利用表格顯示陣列資料資訊 226 10.1.4 資料列的選擇與查看 228 10.1.5 資料行的選擇與查看 230 10.1.6 利用eachrow顯示表格中的資料 232 10.1.7 函數的應用 233 10.1.8 升降冪排列表格資料 234 10.1.9 利用describe()函數取得表格資料的統計資訊 236 10.1.10 利用DataFrames的readtable()函數讀取CSV檔中的資料 237 10.2 CSV包 240 10.2.1 CSV包的安裝 240 10.2.2 利

用read()函數讀取資料資訊並顯示 241 第11章 Julia的Gadfly繪圖包 243 11.1 初識Gadfly包 244 11.1.1 Gadfly包的特點 244 11.1.2 Gadfly包的安裝 244 11.2 繪製圖形 245 11.2.1 繪製點狀圖形 245 11.2.2 繪製線狀圖形 247 11.2.3 繪製橢圓和多邊形 250 11.2.4 繪製多層圖形 252 11.3 繪製三角函數圖形 253 11.4 Gadfly包繪圖實例 254 11.5 保存Gadfly繪製的圖形並網頁顯示 261 第12章 Julia的日期和時間 262 12.1 初識Date

s模組 263 12.2 Date()函數 263 12.2.1 創建日期的方式 263 12.2.2 獲取創建日期的年、月、日資訊 264 12.2.3 獲取西元記時開始到創建時間的天數 267 12.2.4 獲取星期幾的資訊 268 12.2.5 獲取月份的資訊 269 12.2.6 獲取年份和季節的資訊 270 12.3 DateTime()函數 271 12.3.1 創建日期時間的方式 272 12.3.2 實例:獲取當前日期時間的資訊 273 12.3.3 實例:獲取當前日期時間的其他相關資訊 274 12.4 時間運算 276 12.4.1 年份的加減運算 276 12.4.2 時

間其他元素的運算 277 12.4.3 Date()函數和DateTime()函數的運算 278 12.5 時間序列 279 12.5.1 時間序列的構成 280 12.5.2 時間序列的類型 280 12.5.3 時間序列資料的變動規律 281 12.5.4 時間序列的變數特徵 282 12.5.5 時間序列的作用 283 12.5.6 TimeSeries包的安裝 283 12.5.7 時間序列實例 284 第13章 Julia的元程式設計和平行計算 288 13.1 元程式設計 289 13.1.1 程式表示 289 13.1.2 運算式求值 291 13.1.3 宏 292 13.1

.4 DataFrames中的宏應用 293 13.2 平行計算 298 13.2.1 平行計算的分類 298 13.2.2 平行計算的特徵 299 13.2.3 協程 299 第14章 Julia的機器學習RDatasets包 302 14.1 初識RDatasets包 303 14.1.1 RDatasets包的安裝 303 14.1.2 iris資料集 304 14.2 iris資料集的操作 304 14.3 iris資料集的圖表顯示 308 14.3.1 顯示iris資料集的點狀圖 308 14.3.2 顯示iris資料集的線狀圖 312 14.3.3 顯示iris資料集的其他圖形

314 第15章 Julia的決策樹和隨

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利用蛋殼廢棄物製備多孔性鈣磷酸鹽顆粒之研究

為了解決Js 除法的問題,作者尤惠群 這樣論述:

總目錄中文摘要…………………………………………………………………..….總目錄………………………………………………………………….…….圖目錄……………………………………………………………….……….表目錄…………………………………………………………………..第一章 前言 1第二章 文獻回顧 42.1合成氫氧基磷灰石原料來源 42.1.1 哺乳動物骨骼 42.1.2 魚類骨頭 42.1.3 藻類 42.1.4 蛋殼 52.2磷灰石的結構 72.3 合成氫氧基磷灰石之製備方法 102.3.1水熱法 102.3.2沉澱法 102.3.3 熔膠凝膠法 102.3.4 微波輻

射 112.4 多孔氫氧基磷灰石製備方法 122.4.1 氣體發泡法 122.4.2 成孔劑脫除法 122.4.3 3D列印法 122.4.4 聚合物海綿法 132.5 晶粒大小 142.6支架 152.7多孔磷灰石的潛在危險 152.8常見的改善方法 162.9相比例的影響 172.9.1 α-TCP、β-TCP的生成溫度及相關研究 17第三章 材料及實驗方法 203.1材料及試片準備 203.3生胚製作 213.3 DSC熱分析 223.4多孔HA顆粒的孔隙率量測 223.5 XRD分析 223.6 SEM觀察 243.7 多孔氫氧基磷灰石的降解行為

243.8 人工模擬體液(SBF)浸泡之分析 25第四章 結果與討論……………………………………………………..….264.1 影響粉末基本性質的條件 264.2、多孔鈣磷酸鹽相分析 294.3、體外生物活性分析 384.3.1、SEM觀察表面磷灰石沉積狀況 384.3.2、pH值變化 414.4 降解性分析…………………………………………………………424.4.1 重量變化………………………………………………………..424.4.2 SEM觀察…………………………………………………………44第五章 結論 45參考文獻 47

Genipin抑制fluoxetine誘導人類肝癌細胞株HepG2侵入轉移之效應評估

為了解決Js 除法的問題,作者田羽萱 這樣論述:

肝癌(Hepatocellular carcinoma, HCC)已晉升為全球第七大常見之癌症,位居癌症死亡原因之第三位。患者因療程困難易復發而失去信心,常導致憂鬱、疲倦及睡眠障礙等症狀。為避免患者情緒低落而影響其預後,臨床上常佐以抗憂鬱藥物。有鑑於以往文獻對有關抗憂鬱藥物影響肝癌研究甚少,本研究乃選用目前美國精神科醫療處方藥居前五名之氟西汀(Fluoxetine, FXT)藉人類肝癌細胞株HepG2模式以探討其對人類肝癌細胞株HepG2之侵入轉移活性之影響,並闡明其有關之生化藥理機制。同時藉由梔子苷(Geniposide, GPS)、梔子苷酸(Geniposidic acid, GPSA)

及京尼平(Genipin, GNP)等保健劑之介入,以探討此等保健劑與FXT於誘導人類肝癌細胞株HepG2之侵入轉移效應其互動之分子機制。實驗劑量群包括FXT (0-7.5 μM) 劑量群以及以5 μM FXT誘導後應用保健劑(30 μM及60 μM)介入再培養72小時之劑量群。經傷口癒合試驗(Wound healing test)探討之結果顯示5 μM FXT促進HepG2細胞之移行能力約達2.7倍 (p < 0.05),此時即使再提高劑量並無增強效果。GNP (30 μM及60 μM)有顯著抑制效果且呈現劑量依存性,各可約達1.1倍及2倍 (p < 0.05)。相較之下,GPS及GPSA則

無顯著之抑制效果 (p > 0.05)。另則,細胞侵入轉移試驗(Matrigel invasion assay)亦確認5 μM之FXT能提昇約2.6倍之細胞侵入量 (p < 0.05);反之GNP (30 μM及60 μM)可減少約0.7倍及1.5倍(p < 0.05)。進一步探討GNP對FXT誘導HepG2細胞侵入轉移之分子生化機制時,亦發現FXT上調之基質金屬蛋白酶(Matrix metalloproteinases, MMPs) MMP-2及MMP-9之mRNA、蛋白質及活性之表現 (p < 0.05),GNP確能有效地下調之且其作用呈劑量依存性。反之,於基質金屬蛋白酶組織抑制因子(Ti

ssue Inhibitor of Metalloproteinases, TIMP) TIMP-1及TIMP-2 mRNA及蛋白質之表現量方面,則有相反之效應:FXT下調,GNP則上調。可知FXT及GNP之藥理作用均經由轉錄階層影響蛋白質表現,進而影響MMP-2、MMP-9、TIMP-1及TIMP之活性。此外,urokinase-type plasminogen activator (uPA)具有活化MMPs之功能,FXT亦可激發uPA蛋白質之表現且其功能呈劑量依存性 (p < 0.05);GNP (30 μM及60 μM),則相反地抑制uPA蛋白質之表現 (p < 0.05),由此推知FX

T及GNP均可能經由調控uPA蛋白質表現而影響MMPs之活性。再則,亦證知FXT可能經由活化P-p38 MAPK及P-Akt訊息蛋白之磷酸化作用調控細胞核內NF-κB與AP-1兩種轉錄因子以影響HepG2細胞中MMPs及TIMPs之表現。而GNP則可抑制FXT所引發之傳訊機制,有效地抑制HepG2細胞侵入轉移之能力。本研究成果初步闡明了有關SSRI藥物FXT對人類肝癌細胞株HepG2之侵入轉移藥理機制。同時亦提示GNP可能應用於有關方面之調理與改善。該結果可提供臨床上給予肝癌患者抗憂鬱藥物如FXT時須列入之風險考量以及開立處方時之評估與參考。