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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fold牌的問題，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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設計專利侵權分析：以雙重檢測法與三方比對法為中心

為了解決fold牌的問題，作者黃啟銜 這樣論述：

專利制度目的，在藉保護發明人、創作者及設計人的權益，達到提升產業創新進步的結果，設計專利是以產品外觀視覺訴求為目的之內容加以保護的專利制度。隨著科技的發展帶動工藝技術的提升，使得設計專利保護的範圍不僅從實體物延伸至虛擬物，而產品外觀的變化，也從純功能性特徵的型態，逐漸融合不同設計理念，塑造出不同整體外觀美感的型態以提升產品市場競爭力，吸引購買者的目光。專利權實踐的過程必須透過法院審判來加以呈現。當設計專利權疑似受到侵害，如何解析其專利技術特徵及是否構成侵權，即為專利訴訟上攻擊防禦之重點。我國與美國對於設計專利侵權分析的方法，主要採用雙重檢測法與三方比對法進行分析比對，然而我國與美國對於前開檢

測法的判讀、理解與呈現方式卻有所差異。本文首先探討雙重檢測法與三方比對法的源起與演進；其次，藉由兩國間審理程序上的差異，比較我國與美國於審理侵權方法上與特徵取捨上的差異，輔以設計專利訴訟實務上可能面臨的問題加以說明；最後分析我國與美國現行實務運作情形與未來發展方向，本文試圖提出淺見及修正方向，期盼作為設計專利實務侵權分析判斷上之參考。總結而論，本文主要仍是以如何提升設計專利領域中，侵權比對分析過程中的公平性、客觀性與合理性作為出發點。研究中比較我國與美國的法制與實務判決後，本文認為現行程序事項仍相對實體事項，有更直接的改進空間，而國民法官的審議程序亦可研擬未來適用民事設計專利訴訟案件的可能性；

而實體事項，因應人類文化普及與資訊時代的潮流發展，融入設計理念作為法院裁判時應考量的要素，一般觀察者侵權判斷的注意義務標準，以及未來實體物品與虛擬物品整體外觀的相同或近似的侵權判斷方法，都仍會是日後逐漸被重視的課題。

Kaggle 競賽攻頂秘笈 - 揭開 Grandmaster 的特徵工程心法，掌握制勝的關鍵技術

為了解決fold牌的問題，作者門脇大輔,阪田隆司,保坂桂佑,平松雄司 這樣論述：

　　Kaggle 是目前最大的資料科學競賽平台，這裡匯集世界各地超過 10 萬名資料科學家，解決各大企業公開於平台上面的資料及問題。Kaggle 曾經舉辦過總獎金一百萬美金的競賽，尋求各路好手解決癌症影像辨識的問題；也曾經有參賽者因為解決了一家壽險公司在 Kaggle 上發布的問題，因此順利進入該公司工作。因此，Kaggle 無疑是展現高超技術力，同時也是尋求優渥獎金、薪資、更好職位的途徑。 　　對於人工智慧的工程師、學生來說，Kaggle 平台提供了大量免費的資源：真實世界的資料集、各路好手的討論分享、以及累積實際操作的經驗等等。這些資源在一般課堂上幾乎很難取得，卻也是

這領域最需要的知識與技能。 　　本書作者為四位 Kaggle 資料科學競賽專家，他們不僅透過實務上的角度解析各種特徵工程技術，超越一般教科書的視野；更重要的是提供各種技術、流程使用心得，讓讀者可以直接跳過嘗試、摸索的階段。試想下列的這些問題，不就是實務上經常會碰到的難處！而作者將會在書中闡述他們如何看待、解決這些事情： 　　● 如何最佳化模型的閾值來獲得最高的評價分數？ 　　● 如何將資料經過編碼、降維等等轉換，以彰顯資料的特性？ 　　● 如何依據問題的型態選擇模型，且依照模型的特性來提取適當的特徵？ 　　● 如何正確進行時序資料的驗證以避免過度配適或資料外洩？ 　　● 如何調整梯度提升決

策樹、類神經網路的參數？ 　　● 如何將自己所學的各種技術，進行有效的模型集成？ 　　我們也在書中適時加上小編補充，讓讀者可以完整吸收四位專家的思想精髓，希望讀者閱讀本書之後，不僅可以在 Kaggle 競賽中締造絕佳成績，也相信讀者可以解決工作、研究中複雜且混亂的資料集。 　　讓我們一同走上資料科學的巔峰吧！ 本書特色   　　● 國立成功大學資訊工程學系特聘教授 陳培殷博士 推薦 　　● 本書由施威銘研究室監修，內容易讀易懂，並加入大量「編註」與「小編補充」以幫助理解及補充必要知識。 　　● 集結 4 位 Kaggle 高手累積共 37 面獎牌的實戰經驗 　　● 整理當前實務上各種特徵

工程的困難問題以及解決的方法 　　● 分享各種技術使用時機與實踐結果的寶貴心得 　　● 揭露 Kaggle 競賽高人一等的制勝精華 　　● 提供書中 Python 範例程式下載  

探討精品服務品質、信任與顧客忠誠度之關聯性研究

為了解決fold牌的問題，作者唐喬渝 這樣論述：

　　本研究是探討精品服務品質、信任與顧客忠誠度之關聯性研究，經由間接文獻之引用及邏輯之推理，發現之間有關係可進一步研究。　　本研究是透過Google表單線上問卷方式，請研究者任職於精品相關產業同事以及結識購買精品之友人與顧客協助發放。總共寄發501份問卷，經過篩選與扣除嚴重漏答者，共計有效問卷480份，有效回收率為96%。　　結果本研究最大的貢獻在精品服務與顧客長久經營需提高信任與顧客忠誠度建立也獲得支持，代表消費者在精品服務品質體驗越好的情境下，越容易在信任與顧客忠誠度建立更高的意願，故本研究所推論之研究假設一、二、三都獲得數據上的支持。