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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windows 10版本推薦的問題，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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探討Instagram限時動態贊助型廣告中廣告格式、訊息類型、訊息負荷量對消費者行為之影響——以來源可信度為中介變項

為了解決windows 10版本推薦的問題，作者任玲 這樣論述：

Instagram限時動態及電商的發展，促成大量限時動態贊助型廣告的出現，消費者在瀏覽Instagram限時動態時便可以看到已關注或者未關注的賬號發佈的贊助型廣告。但由於限時動態具有時效性，且有秒數的限制，因此品牌方在限時動態贊助型廣告的設計就顯得十分重要。本研究以Instagram平台為研究背景，針對限時動態贊助型廣告，採2（廣告格式：相片 vs. 影片）x 2（訊息類型：診斷性訊息 vs. 非診斷性訊息）x 2（訊息負荷量：高訊息負荷量 vs. 低訊息負荷量）三因子組間實驗設計，探討三者對消費者行為（廣告記憶、產品態度、購買意願）的影響，以及來源可信度在自變項（廣告格式、訊息類新、訊息負

荷量）與依變項（廣告記憶、產品態度、購買意願）之間的中介效果。 本研究結果證實：（1）Instagram限時動態贊助型廣告的廣告格式對消費者行為無顯著影響；（2）相比於非診斷性訊息，診斷性訊息令消費者產生較強的購買意願；（3）相較於低訊息負荷量，高訊息負荷量令消費者產生較正面的產品態度和較強的購買意願；（4）在高訊息負荷量的條件下，搭配影片格式或者相片格式，皆會令消費者具有較正面的產品態度和較強的購買意願；（5）在高訊息負荷量的條件下，搭配診斷性訊息或非診斷性訊息，皆會令消費者具有較強的購買意願；（6）廣告格式、訊息類型和訊息負荷量的三者交互效果不顯著但；（7）來源可信度的中介效果在訊息類型

、訊息負荷量與消費者行為之間達到部分的顯著影響。

從Docker動手邁入全新DevOps時代：最完整Kubernetes全書

為了解決windows 10版本推薦的問題，作者龔正,吳治輝,閆健勇 這樣論述：

全方位Kubernetes權威指南 多年累積精華內容，涵蓋最新特性、應用 　　Kubernetes是由Google開源的容器集群管理系統，為容器化應用提供了資源調度、部署運行、服務發現、擴縮容等一系列功能。Kubernetes也是將「一切以服務（Service）為中心，一切圍繞服務運轉」作為指導思想的創新型產品，它的功能和架構設計自始至終地遵循了這一指導思想。構建在Kubernetes上的系統不僅可以獨立運行在物理機、虛擬機集群或者企業私有雲上，也可以被託管在公有雲上。 　　本書總計12章，分別講解Kubernetes的基本概念、實踐指南、核心原理、開發指南、網路與儲存、運行維護指南、新

特性演進等內容，在生產環境中可能出現的問題，舉出了大量典型案例，比如安全設定方案、網路方案、共用儲存方案、高可用方案及Trouble Shooting技巧等，具有很強的實戰指導意義。 　　本書的內容也隨著Kubernetes的版本更新不斷完善，目前涵蓋了Kubernetes從1.0到1.19版本的主要特性，努力為Kubernetes使用者提供全方位的Kubernetes技術指南。 　　【適合讀者群】 　　本書目標讀者範圍很廣，有些大專院校也採用了本書作為參考教材。 　　考慮到Kubernetes的技術定位，以下讀者適合購買和閱讀本書： 　　．資深IT從業者 　　．研發部門主管 　　．架構師

（語言不限） 　　．研發工程師（經驗不限） 　　．運行維護工程師（經驗不限） 　　．軟體QA和測試工程師（兩年以上經驗） 　　．以技術為主的售前工作人員（兩年以上經驗） 專業推薦 　　中國移動資訊技術中心研發創新中心（平台能力共用中心）副總經理 張春

探討對話式推薦系統對消費者行為模式與系統易用性之影響-以智慧型手機防護配件為例

為了解決windows 10版本推薦的問題，作者李柏漢 這樣論述：

隨著時代趨勢所致，智慧型手機的款式推陳出新，導致外觀也與以往大不同，並且定價也逐年不斷攀升，使得民眾想換新機時都得慎重考慮。而現今智慧型手機都有個通病，那就是不耐受撞擊，所以人們在購買新機時，會考慮選購手機防護配件。目前市面上有關購物的App普遍都是透過系統產生的推薦機制來瀏覽商品，基本都是以關鍵字及價格來做篩選，消費者需自行填入或操作才能找到想要的商品。而對話式推薦系統技術能藉著平易近人的問答，推導出使用者的需求與喜好，從而讓使用者產生購買意願，是推薦系統技術中較為新興的應用之一。本研究開發一款結合對話式推薦系統技術之應用程式，以探討消費者行為模式（AISAS）與系統易用性（SUS），研究

以智慧型手機防護配件，透過問卷調查法，先進行網路問卷發放以了解市場消費者的偏好，並將蒐集之數據利用Apriori演算法進行關聯式法則探勘，並將找出的關聯規則轉化成系統模型作參數依據。而後進行實際系統操作之實驗，讓受測者在操作完對話式推薦系統後進行問卷量表回饋，以探討實作系統對於消費者行為模式五個構面與易用性之影響。根據受測者量化問卷之統計分析採單因子變異數分析及獨立樣本t檢定，然實驗結果顯示，瀏覽購物平台的頻率較高的使用者，在操作對話式推薦系統後，於消費者行為模式構面中的注意及搜尋構面具有顯著影響，有效提升使用者對於該品牌的印象及進行產品購買決策的意願；而系統易用性評分亦呈現顯著影響，該評分為

80分（B等級）達易用性標準。由此可發現大多數使用者都是能夠接受對話式推薦系統的操作模式的，故本研究認為對話式推薦系統的操作是為一種能提升其購買行為的決策方式。依據研究結果與建議，提供對於對話式推薦系統、消費者行為模式等相關領域發展之研究參考。