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java類別物件方法的問題，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(下)API剖析運用篇 和洪錦魁的 Python - 最強入門邁向數據科學之路：王者歸來（全彩印刷第三版）【首刷獨家限量贈品-程式語言濾掛式咖啡包】都 可以從中找到所需的評價。
另外網站Service | Kubernetes也說明：Each Pod gets its own IP address (Kubernetes expects network plugins to ensure this). For a given Deployment in your cluster, the set of Pods ...
這兩本書分別來自博碩 和深智數位所出版 。
國立臺北科技大學 資訊工程系 鄭有進、謝金雲所指導 杜奕萱的 套用命令與查詢責任分離以簡化聚合依賴：以ezKanban為例 （2021），提出java類別物件方法關鍵因素是什麼，來自於命令與查詢責任分離、讀取模型、領域驅動設計、ezKanban。
而第二篇論文銘傳大學 資訊工程學系碩士班 王豐緒所指導 黃崇睿的 以錯誤分類歸因進行JAVA程式錯誤定位之研究 （2021），提出因為有 深度學習、Performer 類神經架構、歸因演算法、程式碼錯誤定位的重點而找出了 java類別物件方法的解答。
最後網站物件資料類型 - IBM則補充：對於OBJECT 關鍵字及CLASS 關鍵字，您對第一個參數指定*JAVA ，並對第二個參數指定類別名稱。 如果物件是Java 建構子的傳回類型，則傳回物件的類別與方法的類別相同，因此 ...
OCP：Java SE 11 Developer認證指南(下)API剖析運用篇
為了解決java類別物件方法 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
java類別物件方法進入發燒排行的影片
文化JAVA物件導向程式設計2016_6(樂透彩範例&ECLIPSE中文化&亂數排序器&FOREACH&不重複&改為有引入值也有回傳的類別方法&河洛之數範例&增加計時器&陣列行列轉換與二維陣列範例&成績輸入範例)
今天課程內容：
01_JAVA證照與樂透彩範例複習
02_ECLIPSE中文化語說明檔中文化
03_103亂數排序器解答與FOREACH的寫法
04_103亂數排序器增加不重複與改Nextint方法
05_改為有引入值也有回傳的類別方法
06_104河洛之數範例說明
07_104河洛之數的兩種解法與增加計時器
08_105陣列行列轉換與二維陣列範例說明
09_二維陣列成績輸入範例說明(6_2_2)
完整影音：
https://www.youtube.com/playlist?list=PLCfL1sBZ2_STKZebq5tS29O3lpS6yqK4q
教學論壇(之後課程會放論壇上課學員請自行加入)：
https://groups.google.com/forum/#!forum/java_object2016
懶人包：http://terry55wu.blogspot.com/p/android.html
主要以實例說明為主，比較具體。至於抽象理論書上都有詳細說明，
請大家配合範例研讀，應該會更好了解的。
課程理念：Android智慧型手機平台，已成為手機上最完整的開放開發平台
人手必備的趨勢下行動上網已達1000萬人次以上，手機相關應用，將會超越PC，比PC更智慧，更貼近個人使用習慣，未來APP將漸取代Web，成為各產
業或政府對外窗口。
如何開發APP，以循序漸進的方式講授Android應用程式架構、圖形介面開發、測試與除錯等，進而取得證照。
吳老師教學特色：
1.影音複習分享(全程錄影)。
2.能不硬code程式，有程式也會提供畫面。
3.提供業界實務開發經驗。
4.書上沒講到的操作，圖形化工具使用。
5.隨時更新第一手資訊。
6.可延伸證照考試解題(TQC+)。
7.提供雲端影音連結
8.提供部落格教學日誌
9.提供論壇登入問題討論
上課用書：
Java SE 7與Android 4.x程式設計範例教本
作者：陳會安
本學期課程目標：
1.把JAVA融入到Android
2.Android入門
3.Android範例詳解
1.把JAVA融入到Android
於是將拿自己最熟悉的JAVA證照題目，
用最好的開發環境 ECLIPSE開發JAVA變得很重要，
可惜目前要找到如何用 ECLIPSE開發 JAVA的書籍似乎闕如，
但要開發JAVA與Androdi就一定要學好ECLIPSE，
於是劇本流程：
1.ECLIPSE的環境建置。
2.新建JAVA專案，開始寫101題樂透彩模擬程式。
3.轉成視窗介面。
4.輸出程執行檔，可以在WINDOWS、MAC、LINUS等環境執行。
5.將專案改成APP。
上下來還蠻緊湊，因為也要繳交作業，學生開始變得更積極。
回家之後我就變成後製，又搖身一半為部落客，
寫文分享JAVA開發經驗。
Android 教學研習心得分享懶人包：
http://terry55wu.blogspot.com/p/android.html
吳老師
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套用命令與查詢責任分離以簡化聚合依賴：以ezKanban為例
為了解決java類別物件方法 的問題，作者杜奕萱 這樣論述：
在領域驅動設計中，兩個有關聯的聚合不可透過記憶體位置參考，只可透過聚合的唯一識別碼產生關聯。此外，聚合間的關聯越簡單越好，最好維持單向參考即可。許多從傳統物件導向分析與設計方法轉型至領域驅動設計的開發人員，為了方便取得資料，習慣性地為兩個聚合建立雙向關聯。如此將導致聚合間須透過領域事件達到狀態最終一致性，使得領域模型的設計與實作產生不必要的複雜性。本研究從讀寫分離的角度出發，發現許多聚合間的雙向關聯僅是為了滿足查詢而存在，在寫入模型中並不需要。在這種情況之下，我們提出套用CQRS模式，將雙向關聯簡化為單向關聯，並以一個線上多人協作看板系統—ezKanban為例驗證本方法。研究結果表示，單向關
聯的寫入模型變得更簡潔，且透過讀取模型，將可大幅減低查詢所需時間，所付出的成本則是需要透過領域事件保持讀取模型與寫入模型的狀態同步。在ezKanban之下，我們認為本方法帶來的效益遠大於所付出的成本。
Python - 最強入門邁向數據科學之路：王者歸來（全彩印刷第三版）【首刷獨家限量贈品-程式語言濾掛式咖啡包】
為了解決java類別物件方法 的問題，作者洪錦魁 這樣論述：
Python最強入門 邁向數據科學之路 王者歸來 第3版 【首刷獨家限量贈品- Python 濾掛式咖啡包】 數量：限量300包 咖啡風味：花神+黃金曼特寧 研磨刻度：40刻度 填充刻度：10g 製造/有效日期，18個月 ★★★★★【33個主題】、【1200個Python實例】★★★★★ ★★★★★【1500個重點說明】★★★★★ ★★★★★【210個是非題】、【210個選擇題】、【291個實作題】★★★★★ Python語言是基礎科學課程，撰寫這本書時採用下列原則。 1：強調Python語法內涵與精神。 2：用精彩程式實例解說
。 3：科學與人工智慧知識融入內容。 4：章節習題引導讀者複習與自我練習。 相較於第2版，第3版更加強數據科學與機器學習的內容，與相關模組的操作，同時使用更細緻的實例，增加下列知識： ★解說在Google Colab雲端開發環境執行 ☆解說使用Anaconda Spider環境執行 ★PEP 8，Python設計風格，易讀易懂 ☆Python語法精神、效能發揮極致 ★遞迴函數徹底解說 ☆f-strings輸出徹底解說 ★電影院訂位系統 ☆靜態與動態2D ~ 3D圖表 ★Numpy數學運算與3D繪圖原理 ☆Pandas操作CSV和Exc
el ★Sympy模組與符號運算 ☆機器學習、深度學習所需的數學與統計知識 ★線性迴歸 ☆機器學習 – scikit-learn ★KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 ☆決策樹 ★隨機森林樹 ☆其他修訂小細節超過100處 多次與教育界的朋友相聚，談到電腦語言的發展趨勢，大家一致公認Python已經是當今最重要的電腦語言了，幾乎所有知名公司，例如：Google、Facebook、…等皆已經將此語言列為必備電腦語言。了解許多人想學Python，市面上的書也不少了，但是許多人買了許多書，但是學習Python路上仍感障礙重重，原因是沒有選到好的書籍，
市面上許多書籍的缺點是： ◎Python語法講解不完整 ◎用C、C++、Java觀念撰寫實例 ◎Python語法的精神與內涵未做說明 ◎Python進階語法未做解說 ◎基礎實例太少，沒經驗的讀者無法舉一反三 ◎模組介紹不足，應用範圍有限 許多讀者因此買了一些書，讀完了，好像學會了，但到了網路看專家撰寫的程式往往看不懂。 就這樣我決定撰寫一本用豐富、實用、有趣實例完整且深入講解Python語法的入門書籍。其實這本書也是目前市面上講解Python書籍中語法最完整，當讀者學會Python後，本書將逐步帶領讀者邁向數據科學、機器學習之路。Python以簡潔著
名，語法非常活，同時擁有非常多豐富、實用的模組，本書筆者嘗試將Python語法的各種用法用實例解說，同時穿插使用各種模組，以協助讀者未來可以更靈活使用Python，以奠定讀者邁向更高深學習的紮實基礎。 本書以約950個程式實例和約250個一般實例，講解紮實的Python語法，同時輔助約210道是非題、210道選擇題與約291道程式實作題。讀者研讀完此書，相信可以學會下列知識： ★內容穿插說明PEP 8風格，讀者可由此養成設計符合PEP 8風格的Python程式，這樣撰寫的程式可以方便自己與他人閱讀。 ☆拋棄C、C++、Java語法思維，將Python語法、精神功能火力全開
★人工智慧基礎知識融入章節內容 ☆從bytes說起、編碼(encode)、解碼(decoding)，到精通串列(list)、元組(tuple)、字典(dict)、集合(set) ★完整解說Unicode字符集和utf-8依據Unicode字符集的中文編碼方式 ☆從小型串列、元組、字典到大型數據資料的建立 ★生成式(generator)建立Python資料結構，串列(list)、字典(dict)、集合(set) ☆經緯度計算地球任2城市之間的距離，學習取得地球任意位置的經緯度 ★萊布尼茲公式、尼拉卡莎、蒙地卡羅模擬計算圓週率 ☆徹底解說讀者常混淆的遞迴式呼叫。
★基礎函數觀念，也深入到嵌套、lambda、Decorator等高階應用 ☆Google有一篇大數據領域著名的論文，MapReduce:Simplified Data Processing on Large Clusters，重要觀念是MapReduce，筆者將對map( )和reduce( )完整解說，更進一步配合lambda觀念解說高階應用 ★設計與應用自己設計的模組、活用外部模組(module) ☆設計加密與解密程式 ★Python處理文字檔案/二元檔案的輸入與輸出 ☆檔案壓縮與解壓縮 ★程式除錯(debug)與異常(exception)處理 ☆檔案讀寫與目
錄管理 ★剪貼簿(clipboard)處理 ☆正則表達式(Regular Expression) ★遞廻式觀念與碎形(Fractal) ☆影像處理與文字辨識，更進一步說明電腦儲存影像的方法與觀念 ★認識中文分詞jieba與建立詞雲(wordcloud)設計 ☆GUI設計 - 實作小算盤 ★實作動畫與遊戲(電子書呈現) ☆Matplotlib中英文靜態與動態2D ~ 3D圖表繪製 ★說明csv和json檔案 ☆繪製世界地圖 ★台灣股市資料擷取與圖表製作 ☆Python解線性代數 ★Python解聯立方程式 ☆Python執行數據分析 ★
科學計算與數據分析Numpy、Pandas ☆網路爬蟲 ★人工智慧破冰之旅 – KNN演算法 ☆機器學習 – 線性迴歸 ★機器學習 – scikit-learn ☆KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 ★決策樹 ☆隨機森林樹 ★完整函數索引，未來可以隨時查閱
以錯誤分類歸因進行JAVA程式錯誤定位之研究
為了解決java類別物件方法 的問題，作者黃崇睿 這樣論述：
JAVA 是一種物件導向為基礎的程式語言，也是在大學的資訊相關科系的基礎課程，但學生遇到物件導向架構設計的錯誤時，編譯器所給出的資訊並不能很好地幫助學生解決程式錯誤。因此，本研究的目標是在學生程式錯誤時，給予學生即時的指示與輔助，期望提升學生的學習意願與成效，也能協助老師在教學上更便利。本研究的訓練模型將使用 Google 提出的Performer 深度學習技術做為分類模型的基礎架構，訓練資料則是使用 JAVA 程式設計課程中學生撰寫的錯誤程式碼，並將資料標註加上錯誤類別以及該錯誤所在的行數後進行訓練，再藉由對訓練完的分類模型進行Integrated Gradients歸因法分析以探究其錯誤
定位的成效。同時，本研究也將參考對抗式訓練的精神，進一步發展提高歸因成效的演算法以提升錯誤定位的準確率。最後的研究結果顯示，經由本研究所提方法修正後的最佳模型不僅在錯誤分類的準確率大約提升2%，對於訓練、驗證和測試資料的歸因錯誤均方差(mean-squared error)分別降低了9.2%與8.6%和9.6%。