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這兩本書分別來自博碩 和博碩所出版 。
國立高雄師範大學 軟體工程與管理學系 林哲正所指導 陳鍇仁的 以SWI-Prolog為基礎之焦慮症診斷與治療建議專家系统 （2020），提出java執行cmd關鍵因素是什麼，來自於專家系統、SWI-Prolog、焦慮症診斷、Java、DSM-5。
而第二篇論文國立臺中教育大學 資訊工程學系 林嬿文所指導 楊孟翰的 以樹莓派為基礎的Hadoop Cluster之執行時間改進方法 （2016），提出因為有 物聯網、大數據、樹莓派、叢集的重點而找出了 java執行cmd的解答。
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Docker專業養成：活用基礎與實踐技能(暢銷回饋版)
為了解決java執行cmd 的問題，作者熊昌隆 這樣論述：
★重版出來！本書上市以來即榮獲讀者們一致好評讚賞★ ★特價回饋限量上市！精通Docker的精彩內容盡在本書★ 本書介紹許多Docker的使用方法，並以專門章節示範Docker的實踐之道。透過這些操作範例的引導，避免讀者進行紙上談兵式的閱讀，也使得章節之間的概念藉由範例串聯起來。此外，透過通俗語言將晦澀的知識以生活化的方式展現出來，讓讀者，特別是初學者更容易理解Docker。 本書特色 *集結各地最新資料，整理出重點菁華，提供瞭解Docker的最佳捷徑。 *以淺顯文字說明，從不同角度解讀和展現Docker的概念、原理以及實際案例。 *不同領域或者對Docker有
著不同認知的開發者，都能從中得到想要的知識。
以SWI-Prolog為基礎之焦慮症診斷與治療建議專家系统
為了解決java執行cmd 的問題，作者陳鍇仁 這樣論述：
焦慮症是一種常見的心理疾病，影響人們的日常生活，並會在社會活動中造成一些問題。在一般情況下，醫生依靠詢問症狀、觀察患者，甚至使用問卷對患者進行診斷和治療，缺乏詳細和快速診斷的知識框架。因此，一個簡單易用的焦慮診斷專家系統將對心理醫生非常有幫助，從而減少醫生的工作量，SWI-Prolog是一種常用的專家系統程式設計語言，用於構建專家系統。本研究以常見的精神疾病診斷指南《精神疾病診斷與統計手冊第五版》(DSM-5)為基礎，利用SWI-Prolog和Java設計並實作了焦慮症診斷專家系統，並引用網路來源的治療方式作爲專家系統中治療建議部分的參考建議。
Docker專業養成：活用基礎與實踐技能
為了解決java執行cmd 的問題，作者熊昌隆 這樣論述：
本書介紹許多Docker的使用方法，並以專門章節示範Docker的實踐之道。透過這些操作範例的引導，避免讀者進行紙上談兵式的閱讀，也使得章節之間的概念藉由範例串聯起來。此外，透過通俗語言將晦澀的知識以生活化的方式展現出來，讓讀者，特別是初學者更容易理解Docker。 本書特色 *集結各地最新資料，整理出重點菁華，提供瞭解Docker的最佳捷徑。 *以淺顯文字說明，從不同角度解讀和展現Docker的概念、原理以及實際案例。 *不同領域或者對Docker有著不同認知的開發者，都能從中得到想要的知識。
以樹莓派為基礎的Hadoop Cluster之執行時間改進方法
為了解決java執行cmd 的問題，作者楊孟翰 這樣論述：
物聯網(Internet of Things)的興起，成為未來網路通訊科技重要的發展趨勢。因此物聯網相關的研究與應用也越來越受到重視。由於物聯網裝置的數量龐大，會以相當快的速度產生相當大量的資料，也就是大數據(Big data)。因此，如何快速有效率的去分析、處理並應用這些大數據是相當重要的挑戰。這些大量資料通常需要及時的處理(Real-time processing)，然而，如果透過傳統的雲端運算(Cloud Computing)，將資料傳送給遙遠的雲端處理，再將處理好的資料回傳，會耗費較多的時間。此外，使用者要連上遠端的大型資料中心才能存取服務，如果所有人都共用一個資料中心，或產生資料的
節點太多，會因為佔用大量網路頻寬，造成資料中心的負擔過重。因此出現了功能相似，但運算能力較弱的霧運算(Fog computing)。資料處理則是更接近用戶終端裝置，這麼做的原因是可以化解可能出現的網路塞車現象，有效減輕網路流量，資料中心的運算負荷也跟著減輕。在本論文中，以九台低功耗的微型控制器，樹莓派三代B版(Raspberry Pi 3 Model B)，架設了一個小型運算叢集(Cluster)。此叢集使用了阿帕契的分散式檔案系統(Apache HDFS: Apache Hadoop Distributed File System)，並改善樹莓派叢集執行MapReduce的執行時間。此外，本
文透過四種方法以及三種Master-Slave Model，分別對照五種檔案大小來做對照觀察比較。由於在預設環境下執行MapRedce的第一種方法無法有較短的執行時間，因此進一步提出另外三種方法，第二種方法為修改磁碟使用率參數，第三種方法為在每個節點上設定了暫存remote resources的位置，第四種方法為第二、第三種方法的組合，可以減少最多MapReduce執行時間。透過以上方法，可以達到改善樹莓派叢集執行MapReduce時間過長的問題。