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Python面試題目與解答：邁向高薪之路

為了解決java 32位元的問題，作者洪錦魁 這樣論述：

　　展開程式設計師的就業廣告，幾乎都是以Python語言為主流，這本書則是收集國內外各大主流公司的熱門考試主題，Leetcode考題以及筆者認為學習Python應該了解的主流觀念，全部以極詳細、超清楚的程式實例解說，期待讀者可以錄取全球著名企業獲得高薪。   　　Python工程師面試第一個主題當然是測試面試者對於Python語言的瞭解與熟悉程度，內行的面試主管可以經由面試者對於下列Python重點與特色的理解程度，可以很輕易了解面試者Python功力如何？是不是具備真正Python工程師的資格？   　　●認識Python特色 　　●跳脫Java、C/C++邏輯，從Python觀念設計

程式 　　●串列(元組)切片(slicing)、打包(packing)、解包(unpacking) 　　●認識何謂可迭代物件(iterator object) 　　●認識生成式(generator) 　　●認識字典、集合操作 　　●類別與模組 　　●正則表達式      　　面試時間通常不會太長，面試的另一個重點是考演算法，一個看似簡單的題目描述往往暗藏豐富的演算法知識，這時就是訓練讀者的邏輯與思考的能力，在這本書筆者也使用了極豐富與廣泛的演算法題目，詳細說明解題過程，至少在面試時讀者碰上類似考題可以輕鬆面對，在極短的面試時間完成解題，本書的演算法考題包含下列內容：   　　●排序與搜尋 　　

●字串 　　●陣列 　　●鏈結串列 　　●二元樹 　　●堆疊與回溯 　　●數學問題 　　●深度、廣度優先搜尋 　　●最短路徑演算法 　　●貪婪演算法 　　●動態規劃演算法     　　整本書除了內容豐富，適合Python面試工程師外，也可以增強讀者Python功力。   本書特色   　　這是國內第一本針對Python工程師考試的圖書。

java 32位元進入發燒排行的影片

結合優先權充電方法與物聯網技術發展區域公共電力輔助自行車租賃系統

為了解決java 32位元的問題，作者許智鈞 這樣論述：

摘要 ..........iAbstract..........ii誌謝..........iii目錄..........iv表目錄..........vi圖目錄..........vii專有名詞說明..........ix第一章 緒論..........11.1 研究背景..........11.2 研究動機..........21.3 研究方法..........31.4 論文組織..........4第二章 背景知識與相關研究..........52.1 電動自行車..........52.1.1 電動自行車簡介..........52.1.2 電動輔助自行車（BSEB

s）在台灣之優勢..........62.2 全球衛星導航系統（GNSS）..........72.2.1 全球定位系統（GPS）..........82.3 低功率廣域網路（LPWAN）..........92.3.1 低功率廣域網路差異..........102.3.2 LoRaWAN簡介..........122.3.3 LoRa設備分類..........132.3.4 LoRa各類別通訊傳輸時序圖..........142.3.5 LoRaWAN網路認證方法..........152.4 訊息佇列遙測傳輸（MQTT）..........17第三章 系統架構與設計.......

...183.1 公共自行車車站租賃系統..........193.1.1 公共自行車租賃系統功能與目的..........193.1.2 租賃系統操作流程..........203.2 電力輔助自行車定位與電量監控系統..........223.2.1 定位與電量監控系統功能與目的..........223.2.2 監控系統操作流程..........233.3 LoRaWAN網路傳輸架構..........243.3.1 LoRaWAN傳輸架構功能與目的..........243.3.2 MQTT傳輸流程..........253.4 電子圍籬混合歸還系統..........263.4.1

電子圍籬混合歸還系統功能與目的..........263.4.2 電子圍籬混合歸還系統操作流程..........273.5 優先權充電系統..........283.5.1 優先權充電功能與目的..........283.5.2 優先權充電流程..........293.6 營運後台管理系統..........30第四章 系統整合與實作結果..........314.1 公共自行車車站租賃系統暨電子圍籬混合歸還實測..........314.1.1 硬體元件介紹與整合..........314.1.2 介面操作流程..........324.1.3 基礎操作頁面說明..........3

34.1.4 電子圍籬無樁還車頁面說明..........364.1.5 實際測試成果..........374.2 電力輔助自行車定位與電量監控系統實測..........414.2.1 硬體元件介紹與整合..........414.2.2 後台監控介面實現..........444.2.3 LoRa通訊範圍實驗..........464.3 優先權充電系統實測..........474.3.1 硬體元件介紹..........474.3.2 電路設計實現..........484.3.3 電池充電優先區間量測實驗..........514.3.4 優先權充電電路實驗..........53

4.4 營運後台管理介面實現..........564.4.1 GPS定位地圖..........564.4.2 租賃管理..........564.5 資料庫壓力測試..........614.5.1. 環境說明..........614.5.2. 測試步驟..........614.5.3. 測試成果..........62第五章 結論與未來展望..........655.1 結論..........655.2 未來研究方向..........65參考文獻..........66Extended Abstract..........69

駭客自首：極惡網路攻擊的內幕技巧

為了解決java 32位元的問題，作者林椏泉 這樣論述：

　　本書結構 　　本書共12 章，可以分為三大部分。 　　■基礎篇（第1 章）：主要介紹一些軟體漏洞相關的基本概念，以及常用工具及漏洞分析方法，最後向讀者推薦一些相關的學習網站和書籍，方便讀者做進一步地學習和交流。 　　■實戰篇（第2~11 章）：是本書最主要的部分，根據不同的漏洞類型挑選不同的經典案例，用不同的漏洞分析技巧，介紹比較高效的分析方法，剖析各種常見的軟體漏洞類型、原理、利用和修復的實戰技術。同時，緊接目前熱門的行動網際網路安全問題，增加了Android 平台的漏洞分析，以保持內容與時俱進。 　　■展望篇（第12 章）：對未來的軟體漏洞發展趨勢做出預判，相信未來的主要戰場會

更集中在行動終端、雲端運算平台、物聯網三大方向上，並對現有的這些方向的漏洞案例進行簡介。 　　適合讀者群：電腦相關科系學生，資訊安全愛好者，軟體安全及行動安全相關的從業人員，軟體發展與測試人員、駭客等。                                本書特色 　　►以各種類型的經典漏洞實戰講解 　　►分析各種系統及軟體漏洞的成因及攻擊方法 好評推薦 　　過去幾年，我們見證了行動互聯網的興起、軟體漏洞戰場從PC端向行動端的遷移。本書從這個視角出發，結合實例、深入淺出、涵蓋全面，是學習軟體漏洞的絕佳之選。作者在騰訊安全應急回應中心是負責軟體漏洞的處理和研究，有著豐富的實戰

經驗。強烈推薦！－－騰訊安全平台部總監  lake2 　　安全性漏洞的挖掘與分析是隱秘且難度較高的一門技術，系統性的學習資料更是少。本書以近年來報告出的經典漏洞為藍本，分析並講解常見的各種系統及軟體漏洞的成因及攻擊方法，透過對這些精彩漏洞實例的全面講解，相信讀者對軟體漏洞技術會有更加全面的認識，被漏洞挖掘者的聰明與智慧折服。－－軟體安全專家  豐生強 　　一本關於二進位漏洞分析最全面的力作，本書結合新的經典漏洞與新型分析方法，深度剖析不同類型的安全性漏洞，相信能夠幫助那些希望從事安全行業的人員，為其提供更好的幫助。－－阿里安全威脅情報中心安全專家  instruder 　　隨著互聯網的蓬

勃發展，安全性漏洞也逐年爆發。如何快速分析漏洞成因是安全研究人員必備技能。本書涵蓋各種各樣的漏洞類型，覆蓋PC端和行動端，極具實戰性和全面性，兼具實用性和時效性，是安全研究人員提高漏洞分析能力的利器。－－阿里巴巴行動安全專家  dragonltx

徑向基底函數神經網路之數位硬體實現及其在系統鑑別與控制上之應用

為了解決java 32位元的問題，作者阮潘青 這樣論述：

本論文主要提出徑向基底函數神經網路(RBF NN)的數位硬體實現。首先，呈現RBF NN的架構 - 包含一個輸入層、一個具高斯函數(Gaussian)非線性處理神經元之隱藏層及一個輸出層。同時，也描述以隨機坡度下降法為基礎之具監督式學習機構，並將依據特定成本函數來更新RBF NN的參數。其次，採用非常快速IC的硬體描述語言(VHDL)來描述RBF NN與其學習機構的行為。有關以VHDL執行高斯函數、學習機構與整體神經網路之細部分析將被闡述。資料型態採取32位元Q24之格式且具有2的補數之運算。另外，此處也應用有限狀態機器來減少硬體資源的使用。為加強神經網路設計的彈性及可規劃性，混合式神經網路

及微處理器的應用也考慮使用。第三，基於電子設計自動化連結功能，以Simulink和ModelSim構建的共同模擬架構將用來證實所提描述RBF NN與其學習機構的VHDL程式碼之性能。在共同模擬架構中，輸出入訊號由Simulink產生而RBF NN函數的功能在ModelSim內執行。最後，RBF NN與其學習機構將應用至線性/非線性系統和永磁同步馬達(PMSM)驅動系統之辨識與控制器，以證實所提RBF NN數位硬體實現的有效性與正確性