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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Google update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  

Google update進入發燒排行的影片

以微波萃取愛玉殼果膠探討其理化特性與抗氧化活性

為了解決Google update的問題，作者盧詩婷 這樣論述：

愛玉為台灣的特有種植物富含果膠及抗氧化成分，屬高經濟價值之作物。經統計愛玉全台產量將近 555 公噸，然而愛玉加工副產物－愛玉殼大多數並沒有被有效利用。因此本研究將以不同微波萃取條件 (微波功率 300 - 800 W、萃取時間 3 - 4 分鐘與 0 - 200 mM檸檬酸濃度萃取溶液) 萃取愛玉殼果膠，並探討其產率、半乳糖醛酸含量、酯化度、分子量、官能基特性與抗氧化活性。結果發現產率會隨著檸檬酸濃度與微波功率之增加而上升，並在 200 mM 檸檬酸與微波功率 800 W與萃取時間 4分鐘條件下有最高果膠產率 (21.6 ± 0.1% ) 。半乳糖醛酸含量會隨著檸檬酸濃度增加反而隨之下降。

酯化度也會隨檸檬酸濃度增加而下降，所有萃取條件下果膠之酯化度皆大於 50% 屬於高甲氧基果膠。此外在抗氧化能力方面發現愛玉殼果膠DPPH自由基清除率的IC50為175.1 μg/mL，還原力則隨著果膠濃度增加，果膠之還原力有增加的趨勢。綜合以上研究結果發現愛玉殼果膠具有開發功能性保健食品之潛力。關鍵字：果膠、愛玉殼、微波輔助萃取、半乳糖醛酸、酯化度、傅立葉轉換紅外線、2,2 - 二苯基 - 1 - 三硝基苯肼自由基清除率、還原力

VMware vSphere 7.x 維運實戰管理祕訣

為了解決Google update的問題，作者顧武雄 這樣論述：

　　更有效率地維護vSphere 　　距離VMware vSphere 7.0最初版本的發行已逾2年，這期間經歷Update 1、Update 2以及Update 3的大型更新，不僅全面了修補各種已知的BUG，在新功能的部分也同樣添加了不少，包括了在操作介面的設計、vCenter Server、ESXi、VM、vSAN等等，這些都有助於讓IT人員對於vSphere整體運行的維護更有效率。 　　涵蓋了從Update 1至Update 3的各項新功能 　　本書非常適合正準備或已經正在使用VMware vSphere 7.x版本的IT人員閱讀，內容中涵蓋了從Update 1至Update 3的

各項新功能實戰與維運技巧，包括了最完整的vSphere Client實戰教學、vCenter Server與ESXi主機的管理難題排除，以及收錄了各種與虛擬機器相關的管理技巧，讓您無論是想透過圖形介面或命令工具來進行管理，皆能輕鬆搞定！ 　　告訴您如何用最簡單的方法來解決各種疑難雜症 　　本書是由曾獲得VMware vExpert與Microsoft MVP殊榮的顧武雄老師，花費逾一年的時間所撰寫，書中不僅完整收錄了最新VMware vSphere 7.x的維運技巧精華，也分享許多他個人在業界超過二十年的豐富實戰經驗，告訴您如何用最簡單的方法，來解決維運過程中各種的疑難雜症，值得您立即收藏。

基於機器學習的模型做喜好推薦應用於W公司媒合平台研究

為了解決Google update的問題，作者陳建安 這樣論述：

現在是資訊爆炸的時代，在行動裝置與網頁端推出服務越來越多樣化，當我們瀏覽網頁時，輸入資訊搜尋相關資料，同時也會想知道有沒有相關的或是針對我們輸入的關鍵字做出的推薦，如果能利用使用者在網頁或是手機端中留下的資料，追蹤進行蒐集與處理，並以此基礎下做出進一步的喜好推薦。藉由科技發展與創新，有著越來越多的公司與政府單位開始重視數據的運用，政府企業對於數據的來源、收集與整理、以及對演算法模型的預測能力也越來越重視，正因為如此慢慢開始使用自動化機器取代傳統人工的操作去推薦，也期望達到精準的個人化喜好推薦，而加入機器學習的推薦系統，不論是公司或是使用者其實都得到很多好處。有許多人投入推薦的改善與研究，進一

步得到更準確且有效的預測，例如Google、Amazon、阿里巴巴等公司開發的推薦系統搭配雲端運算也能為他們帶來了非常巨大的收益。本研究針對W公司媒合網站後台資料進行資料蒐集、資料處理以及後續分析，運用監督式機器學習商家與網紅的資訊及喜好評分數據來訓練學習，並預測喜好與否，本研究運用多個分類模型做比較，像是支援向量機、隨機森林、邏輯迴歸、極限梯度提升模型與輕量化梯度提升模型，目的在比較和找到最合適的分類器，應用於W公司網站平台，並以此進行分類方法的相關探討與研究，研究結果顯示在我們第三章提到的輕量化梯度提升機準確率有 85.98% 相對第二章提到的其他模型來的更高，也做了交叉驗證平均準確率有

78.57% ，代表該模型具有穩定度對於我們的喜好推薦有良好預測效果。