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Kotlin Collection全方位解析攻略 : 精通原理及實戰，寫出流暢好維護的程式（iT邦幫忙鐵人賽系列書）

為了解決window版本的問題，作者范聖佑 這樣論述：

本書內容改編自第 12 屆 iT 邦幫忙鐵人賽 Software Development 組佳作網站系列文章 《新手也能懂的 Kotlin Collection 賞玩門道》 　　集合（Collection）是各程式語言裡常見的資料類別，在 Kotlin 裡共有 Array、List、Set 及 Map 四種，在標準函式庫裡提供一系列設計精妙的集合 API，若能好好運用，可以減少很多重複冗長的工作，對操作資料有很大的幫助。本書專為 Kotlin 開發者設計，透過技法、心法、實戰三部份，系統化的解釋 Kotlin 集合的原理、功能及應用，是一本 Kotlin 開發者桌上必備的工具書。 本書

特色 　　技法： 　　依不同目的及特性將 Kotlin 集合分類，綜覽超過 200 個方法，搭配範例程式碼及速查地圖，豐富讀者對操作技法的認識。 　　心法： 　　要掌握 Kotlin 集合，除了要精通語法外，也需通曉實作原理。書中透過閱讀標準函式庫的原始碼，陸續討論語法設計、命名邏輯及組合技等心法。 　　實戰： 　　只有理論是不夠的，唯有搭配實戰才能將知識落實在日常任務裡。透過情境解題，綜合運用集合的功能來面對各種資料處理情境，活用從心法與技法學到的知識。 專業推薦 　　作者以《技法》、《心法》以及《實戰》三大篇幅來帶領讀者瞭解 Kotlin Collections 的 What、W

hy、以及 How，協助 Kotlin 開發人員融會貫通，信手捻來高表達力且高品質的程式碼。── 上官林傑（Eric）Google 全球開發者計劃台灣香港及南亞區經理 　　無論你是新手或是老手，Kotlin 都值得一學，而 Collection 是日常處理各式各樣 Flow 的重要角色。本書透過合理的難易度安排，除了能像工具書使用外，也用更高的角度去觀察 Kotlin Collections 站在 Java Collections 巨人肩上的設計巧思。── 黃健旻（Vincent）Google 官方認證 Kotlin 技術專家 　　本書從不同角度，深入剖析 Kotlin Collectio

n 的各種細節，處處都值得參考及研究。讀者在閱讀後，不只能學到 Collection 的用法，還可以感受到 Kotlin 設計的思考脈絡，以另一種視角享受寫程式的樂趣。── 趙家笙（Recca）Taiwan Kotlin User Group 主辦人  

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運用BUZZY於不同氣質學齡前兒童於靜脈注射疼痛緩解之成效探討

為了解決window版本的問題，作者杜慧亭 這樣論述：

用BUZZY於不同氣質學齡前兒童靜脈注射疼痛緩解之成效探討中文摘要研究背景：兒童住院最害怕的護理過程為針頭注射，此醫療處置會讓住院兒童產生疼痛、害怕，依皮亞傑認知發展論，若未妥善緩解兒童注射衍生之疼痛、害怕會有負面想法，影響未來就醫治療；而注射過程兒童大哭、吵鬧、抗拒無法配合治療，會讓照顧者家長擔心、造成護病不信任感且增加護理人員注射兒童靜脈留置針時心理之壓力，故在此針對不同氣質學齡前兒童探討運用BUZZY能否改善兒童注射疼痛，進而緩解家長焦慮、增加護理人員靜脈注射成功率。研究目的：本研究在探討運用BUZZY於不同氣質學齡前兒童靜脈注射疼痛緩解之成效。研究方法：本研究為自我對照研究設計，針對

三歲至七歲住院學齡前兒童以BUZZY為介入措施在橫斷式時間點收集資料，運用FLACC量表、中文籌碼量表評估不同氣質住院兒童第一次注射靜脈留置針、第二次注射靜脈留置針使用BUZZY之疼痛分數。採用SPSS for Window版本電腦套裝統計軟體進行建檔、分析，以描述性統計、卡方、配對t檢定方法進行資料分析。研究結果：本研究共收案五十一位學齡前住院兒童，以兒童行為量表(CBQ-SF)區分三種氣質型態，負向情感氣質型兒童十七位、外向性氣質型兒童十六位、努力控制型氣質兒童十八位，分別使用BUZZY緩解靜脈注射疼痛成效，使用配對t檢定以FLACC量表測量疼痛緩解成效為負向情感氣質兒童 (p=.006)

、外向性氣質兒童(p=.006)、努力控制氣質兒童(p=.047)皆達顯著差異，再以中文籌碼量表評估負向情感氣質兒童 (p=.01)、外向性氣質兒童(p

開發者傳授PyTorch秘笈

為了解決window版本的問題，作者陳昭明 這樣論述：

～ 2022 開發者唯一指定 PyTorch 祕笈！～ 深度學習【必備數學與統計原理】✕【圖表說明】✕【PyTorch 實際應用】 　　★ 作者品質保證 ★ 　　經過眾多專家與學者試閱昭明老師著作皆給【5 顆星】滿分評價！ 　　～ 從基礎理解到 PyTorch 獨立開發，一氣呵成 ～ 　　本書專為 AI 開發者奠定扎實基礎，從數學統計 ► 自動微分 ► 梯度下降 ► 神經層，由淺入深介紹深度學習的原理，並透過大量 PyTorch 框架應用實作各種演算法： 　　● CNN (卷積神經網路) 　　● YOLO (物件偵測) 　　● GAN (生成對抗網路) 　　● DeepFake (深

度偽造) 　　● OCR (光學文字辨識) 　　● ANPR (車牌辨識) 　　● ASR (自動語音辨識) 　　● BERT / Transformer 　　● 臉部辨識 　　● Knowledge Graph (知識圖譜) 　　● NLP (自然語言處理) 　　● ChatBot 　　● RL (強化學習) 　　● XAI (可解釋的 AI) 本書特色 　　入門深度學習、實作各種演算法最佳教材！ 　　★以【統計／數學】為出發點，介紹深度學習必備的數理基礎 　　★以【程式設計取代定理證明】，讓離開校園已久的在職者不會看到一堆數學符號就心生恐懼，縮短學習歷程，增進學習樂趣 　　★摒棄長篇大

論，輔以【大量圖表說明】介紹各種演算法 　　★【完整的範例程式】及【各種演算法的延伸應用】！直接可在實際場域應用。 　　★介紹日益普及的【演算法與相關套件】的使用 　　★介紹 PyTorch 最新版本功能 　　★與另一本姊妹作《深度學習–最佳入門邁向 AI 專題實戰》搭配，可同時學會 PyTorch 與 TensorFlow  

探討手機成癮與學習成效之影響-以台北市金華國中為例

為了解決window版本的問題，作者李國禎 這樣論述：

智慧型手機（Smartphone）的出現，使得行動通訊跨入了另一個境界。智慧型手機所具備的觸控螢幕、影音、上網等功能，以及可以隨時進行個人娛樂，加入網路社群與朋友互動等特性，使得智慧型手機的普遍率快速攀升，在台灣，已經超過了人手一支的程度。長時間使用智慧型手機，也形成了前所未見的問題，如手機的成癮，衝擊使用者心理與生理，並對學習成效的影響。本研究以台北市金華國中為例，目的在於調查國中學生手機成癮之現況，同時了解手機成癮與學習成效之相關性。本研究以「手機成癮量表」及「學習成效量表」進行問卷調查，運用SPSS for Window版本加以分析，研究結果如下：(1)不同使用手機情形、課業壓力、上學

期綜合表現、主要科目綜合表現、父母親婚姻狀況、父母親教育程度的受訪者對手機成癮具有顯著差異。(2)不同使用手機時間、上學期綜合表現、母親教育程度的受訪者之從眾行為具有顯著差異。(3)上學期綜合表現不同的受訪者之學習成效具有顯著差異。(4)「自我概念」、「從眾行為」越高，其預測的「學習成效」也會越高；而「戒斷性」、「焦慮性」越高，其預測的「學習成效」也會越低。