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java泛型interface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泛型interface的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦曾瑞君寫的 OCP：Java SE 11 Developer 認證指南（上）物件導向設計篇 和陳明的 Java 程式設計寶典都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自博碩 和經瑋所出版 。
國立宜蘭大學 多媒體網路通訊數位學習碩士在職專班 吳政瑋所指導 沈麗霞的 效益項目集探勘之Orange元件設計與實作 （2020），提出java泛型interface關鍵因素是什麼，來自於資料探勘、效益項目集探勘、資料前處理、開源軟體工具、Orange 元件設計。
而第二篇論文國立雲林科技大學 機械工程系 黃培興所指導 伍俊嘉的 基於深度卷積神經網路於熔模鑄件噴砂缺陷檢測之研究 （2020），提出因為有 自動化光學檢測、熔模鑄件、噴砂、缺陷檢測、卷積神經網路、深度學習的重點而找出了 java泛型interface的解答。
OCP：Java SE 11 Developer 認證指南（上）物件導向設計篇
為了解決java泛型interface 的問題，作者曾瑞君 這樣論述：
Oracle公司繼Java 8推出1Z0-808與1Z0-809認證考試科目後，原本在次一個長期支援版本的Java 11也推出1Z0-815與1Z0-816的雙考試，但在2020/10/01之後，改以1Z0-819取代前兩者，成為現行要取得「Oracle Certified Professional: Java SE 11 Developer」證照的唯一考試科目。 雖然由兩科考試合併為一科，但考試範圍並未縮減。作者依據原廠公布的命題範圍，深入研讀相關文件，推出上、下兩冊認證指南，分別是： ✪OCP：Java SE 11 Developer認證指南（上） －
物件導向設計篇 ✪OCP：Java SE 11 Developer認證指南（下） － API剖析運用篇 上冊以基本語法入門，以至於了解封裝、繼承、多型等物件導向程式的撰寫方式與設計模式實作，也包含列舉型別、巢狀類別、lamdba表示式等特殊語法講授。 下冊聚焦Java API應用，包含泛型、集合物件與Map族群、基礎IO與NIO.2、執行緒與並行架構、JDBC連線資料庫、多國語系、lamdba進階與Stream類別族群、日期時間類別族群、標註型別、模組化應用、資訊安全等豐富主題。 兩冊並有依據原廠命題範圍而蒐錄編寫的擬真試題實戰與詳解，讀者可依自己的學習狀況分冊選讀，以掌
握新版Java SE11的特色，並熟悉認證考試的重點。 本書特色 Java SE 11認證最佳攻略 由初學邁向認證，從基礎進階達人 ✪解析原廠文件，切合認證範圍！ ✪對照範例程式，迅速了解內容！ ✪彙整教學經驗，重點一次掌握！ ✪圖解複雜觀念，學習輕鬆上手！ ✪演練擬真試題，掌握考試精髓！ ✪適用1Z0-819認證考試
效益項目集探勘之Orange元件設計與實作
為了解決java泛型interface 的問題，作者沈麗霞 這樣論述：
高效益項目集探勘(High Utility Itemset Mining)已被廣泛應用於諸多領域中，如：購物籃分析、電子商務、路徑分析等。迄今雖然已有許多研究致力於高效益項目集探勘的軟體工具研發，但既存的工具鮮少以Python實作。Python是當今資料科學領域中最熱門的程式語言之一，許多新興的資料分析工具皆以Python為實作基礎，如：Scikit-Learn、TensorFlow、Keras、Orange等。然而，上述工具皆未針對高效益項目集探勘而設計，因而無法滿足欲以工具進行高效益項目集探勘的用戶需求。有鑒於此，本研究在Orange平台上首創一套名為Utility Pattern Mi
ning 的Add-on，便利用戶在Orange的視窗化介面下快速佈署實務應用，其包含六種重要的效益資料處理元件：(1)效益資料庫建立、(2)效益資料庫匯入、(3)項目名稱轉換、(4)資料庫轉換、(5)高效益項目集挖掘、(6)項目集分析。其中高效益項目集挖掘元件提供Two-Phase[24]與HUI-Miner[23]演算法。實驗結果顯示，所研發之Utility Pattern Mining Add-ons在不同實驗參數設置下，具備相當良好的執行效率。
Java 程式設計寶典
為了解決java泛型interface 的問題，作者陳明 這樣論述：
密集式範例學習最有效， 關鍵語法與物件導向觀念解說！ 目前Java的應用範圍除了Internet的Web開發領域之外，它還具備一般程式語言的全部功能，甚至可能更強。例如：在企業級應用環境中，如金融、電信、保險等複雜環境中，面對高度的業務複雜性，百萬、千萬甚至更高的使用壓力下，利用Java技術所開發的應用系統都展現極佳的執行效能。 應當承認，純粹作為語言來講Java並不具備所有的優勢，但如果在系統規畫時，考慮將系統部署在非Windows平台上，同時也希望具有：一次編譯，隨處執行（Compile once, run anywhere）的特性，那麼Java技術就是首選。 像其他
程式語言一樣，撰寫Java程式語言也可被用來發展各種應用，本書重點介紹Java Application的開發，從流程控制、陣列、演算法、類別物件、繼承介面、資料輸出輸入、網路程式設計、資料庫存取、使用者介面開發等等，都有深入淺出的介紹。
基於深度卷積神經網路於熔模鑄件噴砂缺陷檢測之研究
為了解決java泛型interface 的問題，作者伍俊嘉 這樣論述：
近年來電腦軟硬體快速發展及普及化，自動化光學檢測(automated optical inspection, AOI)技術廣泛地使用在各大產業中，藉由此技術取代人工用肉眼檢查的工作，降低成本的同時亦帶來高效率高精確度的效果。本論文使用自動化光學檢測搭配深度學習進行熔模鑄件經噴砂工法之缺陷檢測，缺陷為熔模鑄件殘留毛面或殼模等雜質，目的為減少人工長時間檢測造成的誤差，以及避免人員長時間處於高噪音及空氣品質較差之工作環境。本研究深度學習以卷積神經網路(convolutional neural network, CNN)為主要架構，針對資料集使用AlexNet、VGG-16、GoogLeNet及Re
sNet-34等四種經典卷積神經網路模型進行訓練及預測分類有無缺陷，並將四種模型的預測結果進行綜合比較。研究結果顯示，在預測分類問題中AlexNet、VGG-16、GoogLeNet v1在辨識上均可準確地分類出有缺陷與無缺陷，惟ResNet-34無法有效地預測分類。其中，AlexNet為本研究辨識熔模鑄件是否有缺陷的最佳模型，其良品的預測準確率為99.53%、不良品的預測準確率為100.00%。另外，本論文設計一圖形使用者介面，此介面結合機器視覺、卷積神經網路及物件追蹤等技術，有助於使用者操作及監控熔模鑄件經噴砂工法後，表面是否殘留毛面或殼模等雜質的存在。