Maven 中文的問題，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

實戰資料流架構：用Apache Flink建立永續高性能服務

為了解決Maven 中文的問題，作者龍中華 這樣論述：

　　Big Data + 機器學習，同時滿足儲存及運算，用Flink+Alink打造全智慧大數據平台   　　▌業界唯一 　　Flink是一個開放原始碼的分散式巨量資料處理引擎與計算框架。專門針對無界資料流程和有界資料流程進行統一處理，是業界唯一開放原始碼的分散式巨量資料處理引擎與計算框架。   　　▌最大特色 　　Flink最大的特色，就是能進行有狀態或無狀態的計算，對無界資料流程和有界資料流程進行統一處理，並且是一個開放原始碼的分散式巨量資料處理引擎與計算框架。   　　▌功能強大 　　Flink功能強大，可進行的資料處理包括即時資料處理、特徵工程、歷史資料（有界資料）處理、連續資料管

道應用、機器學習、圖表分析、圖型計算、容錯的資料流程處理等。   　　市面上幾乎沒有介紹Flink的中文書籍，更別說Flink的最佳幫手機器學習Alink了。Alink號稱中文社區三大機器學習平台，擁有完整的生態系，本書最後兩章使用了Alink實作了一個推薦系統的實戰，這種只運用在巨型商業網站上的服務，現在也走入你我生活，讓我們也可以一窺高手養成的全貌，讓自己也邁向大師之列。   　　適合讀者 　　閱讀本書的讀者不需要具備巨量資料理論知識，也不需要懂得Hadoop、Spark、Storm 等巨量資料領域的知識，但是需要具備一定的Java 語言開發基礎（或至少使用過一種開發語言）。

Maven 中文進入發燒排行的影片

探索智慧物聯網研究：文獻計量分析與主題建模方法

為了解決Maven 中文的問題，作者吳慶福 這樣論述：

為清楚勾勒出智慧物聯網研究發展樣貌，本研究探索Web of Science 1975年至2021年5,436篇「智慧物聯網」為主題的文獻。經文獻計量分析發現：(1)文獻出版年份為2012-2021年，2012-2016年為生長期，2017-2021年為發展期；(2)《IEEE Internet of Things Journal》是AIoT議題最具影響力的期刊；(3)‪中國大陸、美國、印度發表篇數分居前3名，臺灣位居第9名；(4) AIoT文獻可區分「工業4.0管理、智慧城市治理及未來挑戰」等7個集群。以潛在狄利克雷分佈(Latent Dirichlet allocation, LDA)發現

文獻聚焦在「智慧醫療」等6個主題。綜觀文獻計量分析關鍵字共現聚類，以及LDA潛在主題重點，均關注智慧醫療、工業4.0、資通安全及隱私保護的議題。就AIoT國防應用，提列「智慧物聯網多元軍事應用」等2項建議，並對國軍人事等8個業務工作面向，提供「人才招募客服聊天機器人」等21項AIoT可行方案，藉由導入智慧物聯網，提升智慧國防戰力，帶動全民支持及參與國防。透過上述研究發現，以及文獻計量分析、LDA主題建模的分析過程，可有效探討智慧物聯網研究，迅速掌握領域研究樣貌，並且提供後續相關研究納為參考與指引。

Spring Boot微服務跨語言：最強Kotlin後端開發終極範例

為了解決Maven 中文的問題，作者袁康 這樣論述：

　　Spring Boot不再是Java的專利，Kotlin也不再是Android的專屬語言。少了Java的笨重，除去Scala的複雜，用Kotlin開發後端又小又快又輕，熟悉Kotlin的你，再也不用羨慕Java使用者最愛的微服務，你也可以直接上手。 　　本書介紹了Kotlin在Spring Boot微服務開發中的實作，並使用Kotlin作為開發語言，介紹了函數式程式設計思想、Kotlin的語法、Kotlin在常用中介軟體中的應用，以及其在微服務註冊中心、微服務設定中心、微服務閘道、Spring Cloud Alibaba、服務監控和服務鏈路監控方面的應用。本書舉出了詳

細的實例程式和一個完整的部落格範例，可以幫助讀者使用Kotlin開發基於Spring Boot微服務的程式。 　　適合讀者 　　閱讀本書需要具有一定的程式設計基礎，但入門門檻不高。因此，本書適合大學生、工程師等對使用Kotlin開發服務端程式有興趣的讀者閱讀。

YouTuber如何影響觀看者資訊採用意願？－多元理論觀點之模型

為了解決Maven 中文的問題，作者林佩儀 這樣論述：

本研究整合多元理論探討YouTuber與觀看者之間的互動關係，具體而言，以「推敲可能性模型（Elaboration Likelihood Model, ELM）」、「社會影響理論（Social Influence Model）」與「社會認同理論（Social Identity Theory, SIT）」，建構YouTuber如何影響觀看者的資訊採用決策模型。本研究採用非隨機準實驗設計法（Quasi-Experiment Method）進行多元實證資料蒐集，以偏最小平方結構方程模型進行分析與假說驗證。透過620位曾使用社群媒體或YouTube的樣本分析結果顯示：YouTuber的「可信賴性（T

rustworthiness）」、「專業性（Expertise）」與「相似性（Similarity）」，內容的「創新性（Innovativeness）」、「豐富性（Richness）」與「關鍵多數（Critical Mass）」會透過「來源吸引力（Source Attractiveness）」與「資訊可信度（Information Credibility）」中介機制進一步影響觀看者的資訊採用意願（Adoption Intention），涉及了「順從（Compliance）－關鍵多數」、「認同（Identification）－來源吸引力」與「內化（Internalization）－資訊可信度」三

個社會影響過程。此外，本研究深化過去學理，發現YouTuber與觀看者間的「相似性」及內容的「創新性」，對於「來源吸引力」與「資訊可信度」的影響關係呈現非線性的現象。最後，本研究也延伸過去資訊採用決策的學理，發現YouTuber的「性別」與「年齡」會促進「YouTuber屬性特徵」對「來源吸引力」與「資訊可信度」之影響，觀看者的「性別」會促進「來源吸引力」與對「資訊採用意願」之影響；除了深化過去行銷傳播與社群媒體的文獻之外，也提供行銷經理人擬定行銷推廣方案之具體建議。