apache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

AWS CDK 完全學習手冊：打造雲端基礎架構程式碼 IaC(iT邦幫忙鐵人賽系列書)

為了解決apache中文的問題，作者林侃賦（Clarence） 這樣論述：

第一本從無到有教你撰寫 AWS CDK 的中文書籍！ 為不會寫的你獻上超豐富 Sample Code，照抄也能成為 AWS CDK 達人！ 　　本書改編並延伸自第 12 屆 iT 邦幫忙鐵人賽獲得 DevOps 組冠軍的《用 CDK 定義 AWS 架構》系列文章，以簡單、好讀的行文風格詳述技術細節，並提供完整的程式碼範例與說明，一步一步帶領新手從零開始踏上 AWS CDK 技術達人之路。 　　一般而言，在 AWS 上部署雲端基礎架構有兩種做法：使用 AWS CloudFormation、或直接使用 AWS 管理主控台 (AWS Management Console) 手動建置。 　　

在 2019 年時，AWS 推出了全新的開發套件 AWS Cloud Development Kit (AWS CDK)，透過利用 AWS CDK 套件，開發者可以定義整個雲端基礎架構使用程式的方法，同時提升可讀性，並可撰寫測試程式來減少失誤的可能性，此外，還可以達到快速複製的效果。 　　然而，目前為止 AWS CDK 最美中不足的一點，便是可利用的中文資源仍相當稀少，因此本書希望以新手開發者的角度出發，用熟悉的中文伴隨大家走過艱辛的前段上手過程，本書內容將會使用 AWS 管理主控台配合 AWS CDK 程式，使用交互比對的方式協助讀者裡解、並從入門到精通 AWS CDK。 本書特色 　

　中文書籍 　　學習一款新的軟體，最令人擔憂的往往是閱讀英文文件所需大量耗費的時間。 　　全亞洲第一本 CDK 中文書，用中文帶你快速上手、學習撰寫 AWS CDK。 　　一步一腳印 　　從使用 AWS CDK 指令開始，以新手角度出發，透過 Code Review 的形式，帶你理解每一行 Code 代表的意義，一步一步帶領你走入學習 AWS CDK 的大門。 　　高實用性的工具書 　　本書內容囊括多種因應工作場景可能須開發的主題，讀者可將本書當作工具書，依據使用情境找到合適的章節並直接參考取用。 　　自動化部署 LAMP（Linux、Apache、MariaDB、PHP）叢集 　　對於

大多數的開發者來說，親手製作可自動化部署的 LAMP 伺服器並非一件容易的事情，本書針對 LAMP 的自動化部署提供詳盡的解說，讓閱讀後的你也能輕鬆使用 EC2 打造高可用可自動部署的 LAMP 伺服器叢集。 　　在 AWS 上部署 Docker 容器解決方案 　　在 AWS 上有多種 Docker 容器解決方案，在什麼狀況下要使用 ECS 或是 EKS，讓你傻傻分不清楚嗎？本書將以入門等級的簡單範例，協助讀者理解 ECS 與 EKS 兩種服務，並教會你如何根據應用情境挑選合適的容器部署解決方法。 　　開發自動部署的 CDK Construct Library 　　寫出好用的程式後分享給更

多人吧！ 　　教你如何從無到有寫一個自己的 CDK Construct Library，無論運用在開源貢獻、公司專案或私人案件，成為自己 Library 自己開發的技術達人。 好評推薦 　　本書將會是華人社群裡面最珍貴的 CDK 參考書之一， 期待越來越多人可以透過這本書一窺 CDK 的奧妙， 並且跟著 Clarence 一起學習， 讓再複雜的 Cloud 也都可以在自己的 IDE 開發環境裡面自由定義與掌握。－－Pahud Hsieh / Pahud Dev Youtube頻道主 　　 　　Clarence 在本書中由簡入深、逐一搭配一個個的場景案例，且細心繪製情境架構圖、配合著場景案例

整理範例程式碼，帶大家一步一步上手 AWS CDK。－－Ernest Chiang / AWS Community Hero／Director of Product & Technology Integration, PAFERS Tech 　　透過本書你可以輕鬆地踏入 AWS CDK 的世界， 裡面有許多的範例可以涵蓋你日常的實用情境， 讓你除了學 AWS CDK 之外還可以學 AWS 架構， 體驗到 AWS CDK 的強大之處， 為你增加硬技能。－－Neil Kuan / AWS Community Builder／Cloud Engineer, Cathay FHC estab

lished Digital, Data & Technology (DDT)  

apache中文進入發燒排行的影片

重症病人家屬需求、醫病共享決策與醫療滿意度之關係

為了解決apache中文的問題，作者王如慧 這樣論述：

本研究目的是了解及驗證重症病人家屬對其醫療照護需求、醫病共享決策與醫療滿意度的相互關係與影響效果。採橫斷式相關性研究設計，以方便取樣方式，收集資料以南部某醫學中心所有成人加護病房的成年主要照顧者為研究對象，共收案177人。本研究以結構式問卷進行資料收集，內容包括：（一）中文版重症病人家屬需求問卷；（二）醫病共享決策調查問卷；（三）住院病人滿意度調查表；（四）個人基本資料問卷等四部分，採用SPSS 23.0版統計軟體進行資料建檔與統計分析。統計分析採：描述性統計包括次數、百分比、平均值、標準差、皮爾森積差相關分析、t檢定、單因子變異數分析(one-way ANOVA)及迴歸分析等。 研究結果

顯示重症病人家屬的各項需求與醫療滿意度呈正向相關，「SDM」可以中介重症病人家屬需求以及醫療滿意度之間的關係。執行SDM可有效增進醫病溝通，滿足病人或家屬的訊息需求、解除疑惑並在溝通後能自我決策。期望本研究結果能運用在重症病人家屬，提共滿足其需求之照護措施，以及病人與主要照顧者之SDM推行，以增加重症病人的照護品質，提升醫療滿意度。

實戰資料流架構：用Apache Flink建立永續高性能服務

為了解決apache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）。

基於網路化監控系統於發光二極體之功率控制及其數據化分析的時間序列設計模式

為了解決apache中文的問題，作者蒲里亞 這樣論述：

發光二極體(LEDs)的技術品是有節能效益、照度優、效能優、長壽命優，而被認為是許多光源應用中最佳來源之照明。然而影響LEDs的最大問題所在就是其壽命週期，包括LEDs的光效能下降或突然失效，而不穩定的正向電壓、不足的限制電流和高溫會導致LEDs光衰退的發生。所以能夠即時監控LEDs參數物理變化，以及在特定條件之下控制LEDs的功率及是減少光衰退的方法之一。本論文研究是基於應用Web的網路便利性方式來構建時間序列之參數監控化系統和一個LEDs電源控制系統，以樹莓派(Raspberry Pi)和ESP32作為系統的主要設備。為了讓系統介面給使用者方便來應用，建構兩個用戶界面(UI)，以及參數數

據存取方式和方便管理時間序列之資料庫數據，作為測量物理變化和執行動作由ESP32和ESP8266處理，並將傳輸和執行設備鏈結到系統，而蒐集數據與存取並藉由無線網路鏈結傳遞到Raspberry Pi，以完成更好的移動性與遠程使用MQTT發布/訂閱消息連接協議。因有Web的網路應用程序於即時監測和控制，任何設備可透過Web網路瀏覽器查詢。監控UI使用TIG (Telegraf, InfluxDB, and Grafana)堆疊技術，這是一個平臺的字體縮寫，對時間序列之參數與資料庫數據進行擷取、儲存、繪圖和警示。另外對電源控制UI是基於Web網路之應用方式來做使用HTML語言與Javascript構

建之程式，透過改變LEDs功率進行測試與實驗調整。實驗發現LEDs的驅動器能夠對LEDs使用者提供從0 V到22 V的電壓範圍設定和0 mA 到2,000 mA的電流範圍設定。