java if多條件的問題，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

APCS 完全攻略：從新手到高手，Python解題必備!

為了解決java if多條件的問題，作者胡昭民,吳燦銘 這樣論述：

　　＼滿級分快速攻略／ 　　重點總整理 + 歷次試題解析   　　☑ 結合運算思維與演算法的基本觀念 　　☑ 章節架構清晰，涵蓋 APCS 考試重點 　　☑ 備有相關模擬試題，幫助釐清重點觀念 　　☑ 詳細解析 APCS 程式設計觀念題與實作題   　　APCS 為 Advanced Placement Computer Science 的英文縮寫，是指「大學程式設計先修檢測」。目的是提供學生自我評量程式設計能力及評量大學程式設計先修課程學習成效。其檢測成績可作為國內多所資訊相關科系個人申請入學的參考資料。 　　 　　APCS 考試類型包括：程式設計觀念題及程式設計實作題。在程式設計觀念題

是以單選題的方式進行測驗，以運算思維、問題解決與程式設計概念測試為主。測驗題型包括程式運行追蹤、程式填空、程式除錯、程式效能分析及基礎觀念理解等。而程式設計觀念題的考試重點包括：程式設計基本觀念、輸出入指令、資料型態、常數與變數、全域及區域、流程控制、迴圈、函式、遞迴、陣列與矩陣、結構、自定資料型態及檔案，也包括基礎演算法及簡易資料結構，例如：佇列、堆疊、串列、樹狀、排序、搜尋。在程式設計實作題以撰寫完整程式或副程式為主，可自行選擇以 C、C++、Java、Python 撰寫程式。   　　本書的實作題以 Python 語言來進行問題分析及程式實作。實作題的解答部份可分為四大架構：解題重點分析

、完整程式碼、執行結果及程式碼說明。在「解題重點分析」單元中知道本實作題的程式設計重點、解題技巧、變數功能及演算法，此單元會配合適當的程式碼輔助解說，來降低學習者的障礙。   　　同時也可以參考附錄的內容來幫助自己熟悉 APCS 的測試環境。此外，為了讓學習者以較簡易的環境撰寫程式，本書所有程式以 Dev C++ 的 IDE 進行程式的編輯、編譯與執行。希望透過本書的課程安排與訓練，可以讓學習者培養出以 Python 語言應試 APCS 的實戰能力。   　　【目標讀者】 　　◆ 欲申請大學資訊相關科系的高中職生 　　◆ 對程式語言有興趣的學習者 　　◆ 想客觀檢測自己程式設計能力的人

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資料離散化與 填補遺漏值之順序與研究

為了解決java if多條件的問題，作者崔書晴 這樣論述：

隨著時代演進，科技化的腳步不斷前進著，而人們的行為會產生許許多多的資料，這些過往不被重視或是因為技術而難以被蒐集的資料，今日，不管是對企業或是對一般人而言，資料都有著不同的意義，它可以是市場分析的工具或是個人隱私的一部分，它的價值甚至比產品本身還要更加重要，因此，資料探勘(Data Mining)是目前非常熱門的技術，即是利用不同的方法進行資料的分析並且設法找出資料內隱含的相關性以及可以提取的特徵，加以解讀及應用，聽起來很容易，但是，實際操作上，卻會遇到很多問題，其中之一就是原始資料的不完整、產生遺漏的狀況。 遺漏值(Missing Value)會直接導致資料探勘及分析的結果上有誤差，

這些遺漏可能來自於人為的填寫失誤或各種原因導致的刻意隱瞞，也可能是機器本身的原因所導致，例如: 資料儲存的過程產生失誤、硬體設備的損壞等等。因此，資料探勘及分析時，常常會因為遺漏值的緣故導致結果被干擾，準確度因此降低。 除此之外，在資料前處理的階段，經常會碰到例如年齡的連續型資料，若是連續型的資料，在進行特徵提取的時候可能會導致條件過於狹隘，因此，離散化是個很重要的過程，將連續型資料透過不同的劃分點分類到不同的類別，使資料平整化亦降低異常資料對於模型的影響程度，唯有高品質的資料，才可能產出高品質的結果。 目前對於遺漏值的處理以及離散化的方式有非常多種，本研究將嘗試先離散化資料再進行

各種遺漏值填補以及先進行遺漏值填補後再離散化的方法，將結果以正確率評估，統整，歸納出一個較為有效的方法。

APCS 完全攻略：從新手到高手，C++ 解題必備!

為了解決java if多條件的問題，作者胡昭民,吳燦銘 這樣論述：

＼滿級分快速攻略／ 重點總整理 + 歷次試題解析 　　☑ 結合運算思維與演算法的基本觀念 　　☑ 章節架構清晰，涵蓋 APCS 考試重點 　　☑ 備有相關模擬試題，幫助釐清重點觀念 　　☑ 詳細解析 APCS 程式設計觀念題與實作題 　　APCS 為 Advanced Placement Computer Science 的英文縮寫，是指「大學程式設計先修檢測」。目的是提供學生自我評量程式設計能力及評量大學程式設計先修課程學習成效。其檢測成績可作為國內多所資訊相關科系個人申請入學的參考資料。 　　APCS 考試類型包括：程式設計觀念題及程式設計實作題。在程式設計觀念題是以單選題的方式

進行測驗，以運算思維、問題解決與程式設計概念測試為主。測驗題型包括程式運行追蹤、程式填空、程式除錯、程式效能分析及基礎觀念理解等。而程式設計觀念題的考試重點包括：程式設計基本觀念、輸出入指令、資料型態、常數與變數、全域及區域、流程控制、迴圈、函式、遞迴、陣列與矩陣、結構、自定資料型態及檔案，也包括基礎演算法及簡易資料結構，例如：佇列、堆疊、串列、樹狀、排序、搜尋。在程式設計實作題以撰寫完整程式或副程式為主，可自行選擇以 C、C++、Java、Python 撰寫程式。 　　本書的實作題以 C++ 語言來進行問題分析及程式實作。實作題的解答部份可分為四大架構：解題重點分析、完整程式碼、執行結果及

程式碼說明。在「解題重點分析」單元中知道本實作題的程式設計重點、解題技巧、變數功能及演算法，此單元會配合適當的程式碼輔助解說，來降低學習者的障礙。 　　同時也可以參考附錄的內容來幫助自己熟悉 APCS 的測試環境。此外，為了讓學習者以較簡易的環境撰寫程式，本書所有程式以 Dev C++ 的 IDE 進行程式的編輯、編譯與執行。希望透過本書的課程安排與訓練，可以讓學習者培養出以 C++ 語言應試 APCS 的實戰能力。 　　【目標讀者】 　　◆ 欲申請大學資訊相關科系的高中職生 　　◆ 對程式語言有興趣的學習者 　　◆ 想客觀檢測自己程式設計能力的人  

降雨誘發坡地崩塌潛勢及崩塌空間區位分布特性之探討

為了解決java if多條件的問題，作者林怡瑄 這樣論述：

台灣地形陡峭、地質脆弱，氣候變化多端，夏季常有颱風侵襲，帶來集中性的豪雨，易發生大量的坡地土砂災害，加上舊有崩塌地可能再次發生崩塌，造成更嚴重的傷害。因此，若能有效評估降雨誘發之坡地崩塌及二次崩塌，勢必能減少災害所帶來的衝擊。本研究以臺南市南化區及楠西區為研究範圍，採用2009年、2016年及2019年，共5場颱風或暴雨侵襲前後之32幅FMII或SPOT衛星影像，運用ArcGIS影像分類工具，進行影像判釋，以取得地表變遷及崩塌地資料。在選定坡地崩塌致災因子後，運用羅吉斯迴歸，建立崩塌潛勢評估模式，推估研究範圍在不同降雨下之坡地崩塌潛勢，並透過GIS平台展繪崩塌潛勢圖。研究中，並探討致災因子與

降雨誘發之坡地崩塌間之關係，及研究範圍崩塌(含二次崩塌)地之空間分布特性。各不同時期衛星影像之判釋結果顯示，一致性係數均達到中高程度的精確度。運用羅吉斯迴歸建立之坡地崩塌潛勢模式結果顯示，山崩機率之分類正確率平均約達70%，且高程、地質、坡向對坡地崩塌之影響較大。各場降雨後之裸露地分佈多偏向山脊發育，而中大型裸露地往溪流擴展。二次崩塌點位數量皆多於新崩塌點數量，且二次崩塌點位之崩塌規模，亦大於新崩塌之點位。當平均有效累積雨量(EAR)或降雨重現期距越大時，裸露地數量及面積有上升之趨勢，且裸露地數增量及裸露地面積增量，隨平均EAR之增大而增加。研究範圍之裸露網格數，隨低高程增至201m~400m

間、隨緩坡遞增至15~30度間達最多，並以坡向為東南方之裸露網格數最多，且距離水系300m以內及距離斷層500m內之裸露網格數量亦明顯偏多。此外，各場降雨後，裸露地面積與裸露地數量之比值，隨坡地擾動程度之增大而增加。不論是新增或是二次崩塌之累積崩塌地數量比例，隨平均EAR之降雨指標增加也平緩逐漸增加，而在考量平均3小時滾動降雨強度(I3Rmax)或EAR×I3Rmax之降雨指標初期就已誘發研究範圍內絕大部分的崩塌地。結果亦顯示，降雨前與降雨後衛星影像之常態化植生指標(NDVI)差異越大，降雨所誘發之崩塌數量也越大。