Android 9 API的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

1000億設備互聯時代：嵌入式物聯網動手開發指南

為了解決Android 9 API的問題，作者連志安 這樣論述：

★★★★★【1000億】、【嵌入式物聯網】★★★★★ 1000億設備互聯時代即將來臨，物聯網技術從入門到實戰開發 　　◎理論+實踐 　　本書理論與實踐並行，其理論部分適合想了解物聯網發展、技術的管理人員閱讀，同時書中後半部分將技術實作到實際應用。 　　◎零基礎啟蒙 　　本書是一本零基礎的啟蒙書，使用STM32F407晶片，從零開發，一行一行程式碼實現物聯網專案，讓大家看完此書，也能自己動手實現第一個屬於自己的物聯網專案。 　　◎詳細解說、一次吸收 　　包括嵌入式、單晶片、即時作業系統、網路通訊協定、雲端平臺等。詳細的開發指南，通俗的理論講解，即使是在學生也能看得懂。適合想快速進入物聯

網行業的學生、技術人員閱讀。 　　本書技術重點 　　✪物聯網理論及簡介 　　✪USN、M2M架構 　　✪RTOS介紹 　　✪Keli MDK/J-Link介紹 　　✪STM32/LwIP介紹 　　✪RT-Thread OS及實戰範例 　　✪RT-Thread網路開發 　　✪微軟Azure物聯網平台/AWS IoT平台 　　✪環境資訊實戰開發 　　✪智慧安防系統實戰開發  

Android 9 API進入發燒排行的影片

最佳化即時多媒體串流系統基於WebSocket網路服務

為了解決Android 9 API的問題，作者高語謙 這樣論述：

現今為人手一機的通訊時代，網路電話成為每個人生活中的必需品。2020年以來，疫情不斷的嚴峻及多個地方衍生感染，這就代表著未來的工作模式將會從在家工作（Work From Home，WFH）演變成隨處辦公（Work From Anywhere，WFA），企業及各種公司不僅提供員工居家上班，並且可以透過通訊軟體適時的匯報及討論。不僅僅學校跟進遠端上課，連生病看診都透過視訊的方式來進行溝通，在上述的種種情況下，網路電話無形之中已成為了一項重要的技術。我們每天都使用通訊設備時，偶爾會出現網路訊號不穩、推播遺漏、多裝置接通後無法關閉或是持續響鈴等問題，這些問題常常造成使用者不好的體驗。因此，本篇論文將

著重於實作如何透過Firebase雲訊息傳遞（Firebase Cloud Messaging，FCM）及Apple推播通知服務（Apple Push Notification Service，APNs）實現Android與iOS的推播。除此之外，現今大多數的民眾都享有多台手機，因此，本系統將會透過Socket.IO處理伺服器和客戶端之間進行雙向的即時通訊，並且優化民眾對於多裝置情況下的網路電話接通、掛斷及拒絕服務。

Android App 程式設計 高手

為了解決Android 9 API的問題，作者趙曉楓 這樣論述：

範例式教學與步步導引，清楚明瞭Android使用精髓。 　　近年來，行動裝置的盛行，帶動Android作業系統的蓬勃發展，Android作業系統隨著市占率節節攀升的同時，不論是業界的韌體工程師，軟體應用工程師或是學術界的教職，莫不投入極大的心力下去，本書的一大特色是範例完全由圖解一步步來講解，讓讀者沒有閱讀上的負擔。 　　本書涵蓋Android專案架構、使用者介面設計、活動及服務的生命周期、感應器的撰寫、錄影及照相功能、Intent的使用最新的Google Map API Android V2的寫法、SQLite資料庫撰寫、手勢辨識……等。 　　範例採取大量詳細的圖示及程式碼分步驟講

解，破除學習Android的障礙，有一定程式基礎的人，甚至不用動手上機操作，就可閱讀明白書中範例執行的過程與結果。 　　本書採用先講解後實作的流程，加上關鍵性的重點提示，使學習Android APP的效率大大的提升。  

基於資料極值分析的惡意軟體檢測器後門攻擊

為了解決Android 9 API的問題，作者賴啓明 這樣論述：

近年來，隨著惡意軟件數量和類型的急劇增加，機器學習(ML)逐漸應用於惡意軟件檢測領域。作為第一層的保護機制，可以顯著提高分析人員的檢測效率。基於機器學習的惡意軟件檢測方法通常需要依靠大量正確的訓練資料才能保有檢測的準確度，這也為其帶來了潛在問題，例如臭名昭著的後門攻擊。在模型訓練階段，攻擊者可以製作一些訓練樣本來毒害惡意軟件分類器，從而在不影響原始檢測效果的情況下誤判帶有後門觸發器的樣本。本文提出了一種與模型無關的後門攻擊特徵選擇方法，而不是根據對特定檢測模型的相關重要性來選擇特徵作為後門觸發器。特別是，我們分析了訓練資料的行為，並選擇目標特徵中的極值作為後門觸發器。觸發器具有隱蔽性，因為它

是從特徵中的現有值中選擇的。實驗結果表明，從效率和有效性的角度來看，我們的方法優 於現有的模型依賴攻擊。