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JS絕對版本相容性：Webpack+Babel完美結合開發實戰

為了解決html搜尋框的問題，作者姜瑞濤 這樣論述：

　　零基礎前端開發新手也能輕鬆上手的前端 Pre-process 自動化編譯！ 　　許多初學者剛開始學習前端開發時，面臨搜尋引擎中紊亂無條理的前端框架教學資料，仍搞不清楚到底要學什麼；即使寫好所有 Pre-process，卻沒有一個前端自動化工具編譯這些 Pre-process。 　　Webpack 與 Babel 為現代前端工程領域最核心的兩大工具，就是自動化編譯的救星！本書系統性的撰寫風格就是引導你入門 Webpack 與 Babel 的指南針，讓你成為一位概念清晰又操作泰然的開發者。 　　【Webpack＋Babel 兩大核心工具完全攻略！】 　　本書精選 Webpack 以及

Babel 兩大主題編排而成，Webpack 部分為前 8 章，Babel 部分則為後 4 章，兩部分之區分相輔相成，讓讀者更方便參考，知悉兩大核心工具的精髓。 　　◎[Webpack] → CSS 引入／ES6 模組／CommonJS／資源出入口實作／最常用外掛程式開發／前置處理器 file-loader 及 url-loader 配置與使用／環境設定／模組熱替換／性能最佳化 　　◎[Babel] → 安裝設定及轉碼／外掛程式的選擇／babel-polyfill 的使用／@babel/preset-env 的使用／@babel/plugin-transform-runtime 的使用／最

常用工具應用全集／入門原理介紹 　　◎本書程式實作適用於 Webpack v5.0.0 與 Babel v7.0.0 後版本 本書特色 　　JavaScript Developer 必備的工具書！ 　　★ 自己學或產業開發都派得上用場 　　自學者或 IT 產業人士無需再感到孤單，本書實用性極高，從【入門概念到開發應用】一次打包給你，是十分值得入手的 JS 工具用書選擇。 　　★ 系統性整理的撰寫風格 　　本書主要用【系統性的整理手法】來梳理 JS 新手使用 Webpack 與 Babel 較不容易理解的概念，讓新手讀者輕鬆上手。 　　★ 範例程式 Bonus！ 　　本書搭配完整的

code 於深智官網，【免費下載】，方便讀者跟著每個章節步驟實作時更容易掌握 JS 所具備的細節，找到自己的開發價值。  

html搜尋框進入發燒排行的影片

電商平台APP之服務品質、知覺價值、知覺風險對使用後的再購買意願與信任度的影響

為了解決html搜尋框的問題，作者黃靖旻 這樣論述：

隨著科技不斷的進步，人們的手上至少會有一台行動裝置，行動APP的便利性、即時性及行動性，促使其蓬勃發展，加上疫情的影響，帶起宅經濟的發展，電商平台相準了政府防疫政策，使電商平台的商品及服務多元化，根據Sensor Tower資料顯示，2019年全球購物類APP下載量達到11億次，相關數據也顯示消費者對電商平台APP不僅使用頻率增加，對其的黏著度也提高。 本研究主要探討電商平台APP之服務品質、知覺價值與知覺風險對使用者使用後的再買購意願及信任度的影響，探究這五個調節變相之間的關係，本研究透過發放問卷的方式，並以SPSS軟體進行數據分析。 結果顯示，（1）不同年齡層的消費者對再買購

意願達到顯著水準；（2）不同教育程度的消費者對電商平台APP之知覺價值與知覺風險達到顯著水準；（3）不同薪資所得的消費者對電商平台APP之知覺風險達到顯著水準；（4）電商平台APP之服務品質及知覺價值對使用者使用後的再買購意願及信任度呈正向的顯著影響；（5）而電商平台APP之知覺風險對使用者使用後的再買購意願及信任度呈負向的顯著影響，意即電商平台APP之服務品質及知覺價值越正向，使用者使用後的再買購意願及信任度也會提升；而電商平台APP之知覺風險越低，使用者使用後的再買購意願及信任度反而會提高。

Python從初學到生活應用超實務（電腦視覺與AI加強版）：讓Python幫你處理日常生活與工作中繁瑣重複的工作

為了解決html搜尋框的問題，作者陳會安 這樣論述：

不只學會 Python，還要讓它「真正」進入你的日常生活！ 從語言入門、圖片影音處理、辦公室自動化到 AI 辨識系統一次上手！ 活用 PIL、Pandas、OpenCV、Matplotlib、MediaPipe、CVZone 等熱門 Python 套件！   　　．快速上手基礎的 Python 語言 　　．圖片 / 影片預處理、影像及文字辨識 　　．設定自動排程、批次檔案處理、操作自動化 　　．爬取電影 / 天氣 / 匯率等即時資料 　　．進行資料分析與視覺化圖表 　　．學會人臉、手勢及姿勢等即時影像偵測 　　．打造 AI 車牌辨識系統 　　．建立 LINE BOT 聊天客服機器人 　　．

活用 PIL、Pandas、OpenCV、MediaPipe、CVZone 等熱門套件 　　．提供每章習題及範例程式資源   　　適用讀者 　　✓ 已經有其他程式語言基礎、或對運算思維有興趣的初學者 　　✓ 適合讀者自學 Python 程式設計，亦可作為 Python 程式設計相關課程的上課教材   本書特色   　　本書讓你學得到 Python；用得到 Python；還能夠真正活用 Python 來解決日常生活、學習和工作問題。全書一共分為五大篇 ── 「Python 語言快速入門篇」、「影片剪輯和影像處理篇」、「辦公室自動化篇」、「網路爬蟲 / 大數據與視覺化篇」、「AI 人工智慧與資料庫

篇」。並提供許多立即可用的生活應用範例：Word 及Excel 的 Office 自動化、自動化批次檔案處理、自動排程、自動填寫 HTML 表單欄位、網路爬取即時資料、Open Data、大數據分析、資料視覺化與 MySQL 資料庫使用。   　　另外，本書提供了許多 Python 人工智慧應用：人臉、手勢和姿勢等即時影像偵測，以及 OpenCV 影像預處理、Webcam 應用和串流視訊，讓你實際打造車牌、物體、文字辨識系統。最後使用 Chatterbot 的 AI 對話訓練，建立 LINE BOT 聊天機器人。

運用計畫行為理論與科技接受模型探討第二型糖尿病患者使用胰島素注射劑之行為意圖

為了解決html搜尋框的問題，作者李婉萱 這樣論述：

研究背景全球第二型糖尿病的盛行率逐年攀升，而台灣糖尿病盛行率於2019年統計也已經超過11％，且絕大多數為第二型糖尿病，高血糖問題儼然成為我國國人健康的最大隱憂。糖尿病為一慢性全身性疾病，若長期控制不好會導致諸多併發症的產生，研究顯示，初發病的糖尿病病人若積極治療能顯著降低發生大小血管併發症的機率與降低死亡率。早期基礎胰島素介入治療可使病人血糖快速趨於正常水平，減少不可逆併發症的發生，為病人帶來長期的好處。然而大部分第二型糖尿病患者對於注射胰島素仍抱持抗拒的心態，因而耽誤使用胰島素治療的時機。國外對於心因性胰島素阻抗已有多項研究，台灣的胰島素注射率遠低於歐美國家，卻鮮少有研究深入探討台灣民眾

對於使用胰島素控制血糖的看法，因此我們進行這項研究，希望透過問卷方式了解糖尿病患者對於使用胰島素治療的態度。本研究分別以計畫行為理論和科技接受模型為理論框架，發展出新的量表（以下簡稱為計畫行為理論量表和科技接受模型量表），以了解哪些因素會影響糖尿病患者使用胰島素的行為意圖，並進一步比較兩個理論何者較適合用於探討施打胰島素的行為意圖，進而將研究結果應用於衛教上，提升胰島素注射率和糖尿病照護的成效。研究方法本研究為一橫斷性研究，採匿名式問卷，同時於板橋某家醫科診所和網路進行問卷調查。問卷由計畫行為理論量表和科技接受模型量表所組成，其內容包含人口統計資料、糖尿病及其治療相關的知識測驗及影響病患使用胰

島素行為意圖等題項。問卷首先聘請專家做內容效度評估，使用條目水平的內容效度指數（item-level CVI）作為刪題標準，接著以便利性抽樣選取13位第二型糖尿病患者進行前驅測試，二度確保問卷內容的適切性，待問卷全數回收後再執行項目分析、建構效度分析和內在信度分析，以確立問卷的信效度。確保問卷結果符合信效度要求後，利用潛在變數路徑分析法（path analysis with latent variables, PA-LV）分別驗證計畫行為理論研究假設中，態度、主觀規範、知覺行為控制、知識對行為意圖的影響，與科技接受模型理論研究假設中，知覺易用性、知覺有用性、使用態度、外部變數對行為意圖的影響。

最後以行為意圖的解釋變異量比較兩個模型解釋力的優劣。研究統計分析p值皆為雙尾檢定，並定義p值小於0.05具有統計學上顯著差異。研究結果計畫行為理論量表由態度、主觀規範、知覺行為控制、行為意圖4個分量表組成，經項目分析、探索性因素分析、驗證性因素分析與信度分析後，總題項數由36題刪減成28題，各分量表信度指標α係數皆>0.6，總量表α係數=0.915，具良好信度。探索性因素分析將態度分量表和知覺行為控制分量表題目各自分為2個構面，符合計畫行為理論原設計信念，唯主觀規範分量表題目分成的2個構面與原設計信念不符，所有題項之因素負荷量皆>0.5。階層驗證性因素分析整體模型適配度指標X2/df=3.04

1、GFI=0.86、RMSEA=0.072具良好適配度，CFI=0.891、TLI=0.876為可接受適配，顯示模型仍有改善空間。計畫行為理論量表對行為意圖的解釋力為83%，其路徑分析結果顯示，態度、主觀規範和知覺行為控制皆會正向直接影響行為意圖，知識則會透過態度和知覺行為控制間接影響行為意圖。科技接受模型量表經項目分析、探索性因素分析、驗證性因素分析與信度分析後，總題項數由15題刪減成13題，量表信度指標α係數=0.905，具良好信度。探索性因素分析將題目分成4個構念，符合科技接受模型理論，且每個構念題項數都保留3項以上。驗證性因素分析整體模型適配度指標為X2/df=2.561、GFI=0

.947、RMSEA=0.063、GFI=0.969、TLI=0.959，表示模型適配度優良。科技接受模型量表對行為意圖的解釋力為67.2%，其路徑分析結果顯示，知覺有用性和知覺易用性皆會正向直接影響對胰島素的使用態度，使用態度是行為意圖的主要決定因素，知識則會透過知覺有用性對行為意圖產生間接影響效果。結論計畫行為理論量表和科技接受模型量表皆能良好預測行為意圖，但計畫行為理論對行為意圖的解釋力更高，且能提供更多的資訊，故本研究認為，計畫行為理論較科技接受模型更適合用來預測和解釋第二型糖尿病患者施打胰島素的行為意圖。而根據計畫行為理論量表的結果，施打胰島素的態度為第二型糖尿病患者施打胰島素的行為

意圖之主要決定因素，態度又會受到知識的正向直接影響，故醫療人員可透過加強民眾對於胰島素的正確知識來改變病患對施打胰島素的態度，提供糖尿病患者最適當的藥物治療。最後我們可將本研究結果應用於臨床上，提升第二型糖尿病患者使用胰島素的意願，以改善糖尿病治療的整體照護成效。