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完全自學!Go 語言 (Golang) 實戰聖經

為了解決Java playground的問題，作者DelioD’Anna,AndrewHayes,SamHennessy,JeremyLeasor,GobinSougrakpam 這樣論述：

你從未見過如此完整的 Go 語言中文教材！ 　　Go 語言 　　☛ 2016 年被 TIOBE 選為年度最佳程式語言 　　☛ 2020 年 Stack Overflow調查為 『全球第三高薪開發者職業』 　　☛ 2020 年超越 Python 成為『職業開發者最想學習語言』 　　☛ 已被 Google、Dropbox、Twitch、Uber 等企業採用，也用來打造 Docker、Kubernetes 等熱門開源工具 　　Go 語言，或者 『Golang』，是近年來成長最快速的新世代程式語言之一。它語法接近 C 及 Java，但藉由更精簡的語法來縮短開發時程、使專案能輕易擴張規模，並具備

安全的靜態型別、記憶體垃圾回收、跨平台編譯能力等。連 Python 之父 Guido van Rossum 都說, Go『是所有新語言中最具 Python 風格的』... 　　最重要地，Go 語言擁有豐富程度堪比 Python 的內建函式庫，無須下載額外套件，就能用少於 10 行程式寫出簡易 HTTP 伺服端應用！甚至，它獨特的 Goroutine 讓你能用簡單得稱奇的方式啟用非同步運算，超輕鬆解鎖現代多核心電腦的運算威力。 　　想跨足 Go 語言，讓履歷及薪水更上一層樓，卻依舊找不到合適的入門書嗎？本書以豐富的範例及練習，帶領讀者實地操作 Go 語言的基礎及相關特色，讀完就能立馬投入實戰

。替自己的職涯超前佈署，快速增加一技之長，別再只能對現況『滾動式修正』啦！ 本書特色   　　作者群擁有豐富的 Go 語言開發經驗，精心設計了「範例」、「練習」和「延伸習題」，讓讀者從實作中親自體會到 Go 語言的威力。小編也在書中適當加入「編註」與「補充」，以幫助理解及補充必要知識，更增添本書的可讀性。 　　你將在本書讀到： 　　☛ Go 語言的型別、函式、結構與介面 　　☛ 模組管理和單元測試 　　☛ JSON 資料、檔案、資料庫操作 　　☛ HTTP 客戶端／伺服器應用和加密 　　☛ 非同步運算 　　☛ 附全書 258 個範例／練習程式及 36 個延伸習題檔案下載 (使用 Go 1

.16+ )  

Java playground進入發燒排行的影片

互動情境機器人教學在程式設計之學習應用與評估

為了解決Java playground的問題，作者許富量 這樣論述：

目前資訊科技的應用已經融入到我們教育中，例如臺中市政府編輯了資訊市本課程教材，目的在培養學生資訊及科技實力，特別因為疫情蓬勃發展的機器人行業。不管在哪一個行業都希望在疫情下還能夠繼續營運，加上疫情又持續延燒，導致不少行業因此關門，因此機器人的運用就成了一種解套的方式。不管是運用機器人來清潔消毒、判斷體溫、是否戴口罩等，也有行業希望能用機器人替代目前人力不足的狀況，因此機器人正悄悄進入到各行各業中，學生具備互動情境機器人程式設計撰寫技能就顯得相當重要。本研究為探究不同教學方法在互動情境機器人程式設計學習上對於學習成效、學習焦慮及學習自信心的影響。研究試驗對象為國小四年級學生，教學策略為互動情境

機器人教學組與傳統講述教學組。互動情境機器人教學組將在課程期間使用互動情境機器人之程式實驗室軟體進行程式設計學習，傳統講述教學組則接受傳統的Scratch程式授課方式進行學習。研究結果顯示互動情境機器人教學組的程式設計學習成效、學習焦慮及學習自信心優於傳統講述教學組。

瘋狂Swift講義

為了解決Java playground的問題，作者李剛 這樣論述：

Swift是2014年6月由Apple公司發布的編程語言，Swift發布之初就引起廣大開發者強烈的興趣。目前，Swift已經發布了正式版，其語法也趨於穩定。《瘋狂Swift講義》以最新的OS X 10.10為平台，以Xcode 6.1為開發工具，全面介紹了Swift正式版的語法，以及使用Swift開發iOS應用的知識。全書從Swift基本語法開始介紹，詳細介紹了Swift的基本語法結構、Swift函數式編程特征、Swift的面向對象特征、Foundation框架的核心類庫用法等知識，並通過示例介紹了如何在iOS應用中混合使用Swift與Objective-C進行開發。掌握S

wift語言之后，本書將帶領讀者掌握iOS應用開發的基本理論，以及iOS應用的MVC設計和事件處理編程。本書最后一章介紹了一個俄羅斯方塊游戲。《瘋狂Swift講義》並不局限於介紹Swift的簡單語法，而是從「項目驅動」的角度來講授理論，全書為Swift所有語法提供了大量的示例程序，大部分地方甚至從正、反兩方面舉例，務求使讀者能舉一反三地真正掌握Swift編程。如果讀者在閱讀本書時遇到了技術問題，可以登錄瘋狂Java聯盟發帖，筆者將會及時予以解答。《瘋狂Swift講義》為所有打算深入掌握Swift編程的讀者而編寫，適合各種層次的Swift學習者和開發者閱讀，也適合作為大學教育、培訓機構的Swif

t教材。

以深度學習偵測問題解決歷程的學業困惑與焦慮並探究認知、動機、解題策略和表現之影響

為了解決Java playground的問題，作者廖泳溱 這樣論述：

本研究主要探究在數位學習環境中，認知失衡、學業情緒(困惑與焦慮)、自我效能、問題解決策略及學習表現之影響。由於目前只有非常少數研究建議西方臉部困惑與焦慮情緒，但至今仍未有華人之學業困惑與焦慮情緒之相關研究。因此本研究嘗試使用「深度學習臉部情緒辨識系統」(FEAT)六大情緒(生氣、厭惡、恐懼、愉悅、傷心、驚訝)之價向-激發與臉部肌肉動作(AU)來探測困惑與焦慮情緒，並進一步以FEAT系統、專家人工編碼(FACS)及情緒量表之相關來交互驗證困惑與焦慮情緒之可信度與合理性。研究對象為80位大學生，除了辨識系統數據、專家人工編碼外，並使用統計分析來探測認知失衡、學業情緒(困惑與焦慮) 、自我效能及問

題解決策略間之關係及影響。研究結果顯示，就臉部表情辨識學業困惑與焦慮情緒而言，華人的困惑與焦慮情緒皆位於Valence-Arousal中的第二象限中，其又與西方所定義的困惑與焦慮之情緒落點相似。就系統數據與人工編碼在困惑與焦慮情緒之一致性檢測，系統困惑與人工困惑之情緒編碼相似度達93.72%，系統焦慮與人工焦慮之情緒編碼相似度亦達94.35%；而無論在困惑或焦慮情緒，系統數據、人工編碼與學習者問卷感受皆呈顯著相關，某種程度驗證了本研究所探測之困惑與焦慮情緒具有相當信度與合理性。此外，本研究結果亦顯示，在數位學習環境中：(1)認知失衡對學業困惑與焦慮(系統、人工及問卷)皆具有顯著正向預測力。(2

) 學業困惑對學業焦慮具有顯著正向預測力。(3) 學業困惑(人工及問卷)與自我效能呈負相關；學業焦慮(系統、人工及問卷)則與自我效能呈負相關。(4)學業困惑與焦慮對問題解決策略具有顯著負向預測力。(5)問題解決策略對學習表現具有顯著正向預測力。最後本研究依據結果進行討論，並針對教師教學、深度學習辨識系統及未來研究提出相關建議。