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大小寫轉換的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列線上看、影評和彩蛋懶人包
大小寫轉換的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦施威銘研究室寫的 最新 Java 程式語言 修訂第七版 和洪錦魁的 最完整跨平台網頁設計：HTML + CSS + JavaScript + jQuery + Bootstrap + Google Maps王者歸來(第二版)(全彩印刷)都 可以從中找到所需的評價。
另外網站Shell Script 英文字母大小寫轉換 - Linux 技術手札也說明：寫程式很多時要將英文字母大小寫轉換, 例如想將第一個字母轉成大寫; 將hostname 轉換成全部大寫或小寫等。Shell Script 可以用tr 指令完成。例如:.
這兩本書分別來自旗標 和深智數位所出版 。
中原大學 資訊管理學系 洪智力所指導 黃柔螢的 運用意見探勘技術於類別不平衡資料集 （2021），提出大小寫轉換關鍵因素是什麼，來自於意見探勘、類別不平衡、TF-IDF、SMOTE、SVM、AUC。
而第二篇論文中原大學 資訊管理研究所 洪智力所指導 黃耀霖的 應用深度學習技術於電影評論情感分析 （2020），提出因為有 情感分析、詞向量模型、深度學習、IMDb的重點而找出了 大小寫轉換的解答。
最後網站Excel大小寫轉換 - kelly9913的部落格- 痞客邦則補充：方法一：直接在Excel變更假設A1有要變更的文字，可在另一儲存格打入=UPPER(A1) 將文字變成為全部大寫=LOWER (A1) 將文字變更為全部小寫=PROPER(A1) 變更文字為字.
最新 Java 程式語言 修訂第七版
為了解決大小寫轉換 的問題，作者施威銘研究室 這樣論述：
15 年的淬鍊，成就「初學 Java 的最佳入門教材」 本書從第一版出版至今已超過 15 個年頭，累積銷量超過 5 萬冊，是最受好評的 Java 入門教材。期間配合 Java 版本的演進歷經多次改版，每次改版都匯集了眾多讀者、教師的意見，適當增加了新的題材與語法，同時也因應不同世代的需求，刪除過時的內容，務求讓書中內容更簡明易懂、更符合初學者的需求。 Java 語言一直是企業界最愛用的語言，因此我們期許讀者不僅撰寫出可編譯、可執行的 Java 程式，更重要的是要瞭解良好的程式設計方法，以及軟體設計的邏輯思維，才能快速融入開發團隊，成為符合業界需求的程式設計師。 具備良好的
程式設計方法，建立正確的物件導向概念，才能真正寫好 Java 程式 Java 是物件導向的程式語言，學習正確的物件導向觀念非常重要，本書在介紹類別、物件、繼承、介面、套件、類別庫、集合等主題時，均特別著重觀念的解析與釐清，並引用各種實例來演示及驗證所學，以確保能學會最紮實的物件導向觀念。 書中以圖文搭配豐富的範例進行解說，處處可見「正確」、「錯誤」的實作案例對照，清楚展示各種語言元素的變化用法與差異，讓讀者從「做」中體會物件導向程式的精髓，非常適合作為初學入門、紮穩基礎的第一本書。 本書特色 ★ 本書內容適用 JDK 17/11 等主要版本 ★ ◆ 清楚詳盡的語法解說
針對 Java 的資料型別、變數存取、及各種語法均有清楚詳盡的解說，各單元均提供眾多的範例程式，以強化學習效果並培養程式撰寫能力，非常適合做為初學者的入門學習書。 ◆ 最紮實的物件導向觀念 最易懂的物件導向觀念，引用各種實例來介紹類別、物件、繼承、介面、套件、類別庫、集合的使用方式，並釐清容易混淆的重要觀念，以確保能紮穩正確清楚的物件導向觀念。 ◆ 業界常用的進階語法與實用主題 除了基本語法和觀念外，也涵括了字串的規則表示法、Varargs 可變參數、基本型別的自動封箱 (Auto Boxing) 與拆箱 (Unboxing)、static 成員、抽象類別、匿名類別、
Lambda 運算式、多執行緒、Collection 類別庫、Java AWT/Swing 圖形介面設計、2D 繪圖等實用主題。 ◆ 精心設計的 3 種強化學習單元 每章最後均包含以下單元： (1)綜合演練－提供多個應用實例，以觀摩如何將該章所學靈活運用於程式中。 (2)學習評量－進行重要語法及觀念的測驗，以加深學習印象並導正觀念。 (3)程式練習－讓您實地從做中學，以確實掌握程式設計的技巧與能力。
大小寫轉換進入發燒排行的影片
本集聲沙請慎入。你是否想過請主管同事吃誠實豆沙包，來讓自己更進步突破? 連貫第40集，本集作者教我們如何採樣，尋求真實反饋的步驟step by step以及範本。了解自己的職場招牌優勢，校准你的優勢和劣勢面對真相，打造你在職場專屬差異化(個人品牌)，加上心態設定小撇步，新的心態思維陪你創造全新的經驗與美好！
詹姆斯（William James）曾說：「思想（態度）決定行動，行動決定習慣，習慣決定性格，性格決定命運。」
1.還在害怕失敗、害怕判斷、恐懼...?? 想改變命運就從設定心態開始。
2.受教之耳、明辨之心
3.未來幾集將是一系列由作者Julie一步步幫助我們，如何完全了解自己的優劣勢，在職場更找到自己的位置與機會。且在求職履歷上也能立刻加分！
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★ 本集分點章節:
(00:01:10)在本集我會學到什麼?
(00:01:44)讀書會開始
(00:02:20)收集誠實反饋四個具體問題範本
(00:05:49)不敢去問??改變自己的心態再突破
不要覺得這是在評價你的價值
而是要讓自己更成長突破，你絕對有能力提高！
(00:08:05)一分鐘商業英文 One-Minute Business English(feat. Zach)
(00:10:16)比爾蓋茲推薦書:Fixed Mindset定性心態VS. Growth Mindset成長心態
(00:15:03)預告(VIP專屬)如何掌握三步驟鍛鍊成長心態
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作者：Facebook 產品設計副總 Julie Zhuo 的十年管理心法。
★ 本集補充資料
:: 成長心態vs.定型心態 動畫說明 (請手動點開中文字幕) https://www.youtube.com/watch?v=KUWn_TJTrnU
:: 為了發展我們的自覺，及校准我們的優勢和劣勢，我們必須通過詢問他人的真實坦率意見，來面對我們真正要的真相。目標不是為了尋求讚美；目標是為給我們的同事 提供一個安全的機會，讓他們可以誠實——甚至是殘酷的誠實——以便我們自己能夠獲得最準確的信息。
請合併EP40的問題一併採樣問卷。
《第三部份問答》首先是請教主管 兩個問題：
1. 你認為我有沒有哪些機會，可以做更多我擅長的事情？
如果你是主管職，也可以問你的上級，是什麼事情造成你無法得到最大的影響？
2. 你認為在我的這個職務中的最適合人選會具備哪些技能？對於每項技能，您如何按照 1 到 5 的等級給我打分？
《第四部份問答》:
選擇三到七個與您密切合作的人，詢問他們是否願意分享一些意見反饋來幫助您改進。
如何邀請一個誠實的意見反饋，Julie範本:
Hey，我很重視你的意見，
我想成為更有效率的團隊成員。你願意回答下面的問題嗎？
請盡可能誠實，因為誠實對我會最有幫助——我保證你說的任何話都不會冒犯我。意見反饋是我的一份禮物，再次感謝您抽出寶貴時間。
具體問題舉例：
1.在我們共同合作的最後一個專案中，你認為我在哪些方面產生了影響或貢獻？你認為我可以做些什麼來產生更大的影響？
2.在我的團隊中，哪些方面我做得好而且您希望我在這方面更多著墨？哪些是應該停止不要做的？
3.我正在學習在工作上更加自信果斷，你覺得我在這方面做得如何？
請提供讓我在這裡可做得更好的任何建議？
4.要求針對特定任務的反饋，以校準自己的特定技能。
例如，如果您不確定自己的演講能力如何，請在演講後跟幾個人說：“我希望提高我的演講技巧。你認為我的上台 簡報如何？有什麼讓它好兩倍的建議嗎？”
(以上可自行斟酌修改)
★一分鐘商業英文 One-Minute Business English
【managing up】向上管理
to build a successful working relationship with a superior, manager, or employer.
My co-worker is known for his ability to manage up. He knows our boss’s needs very well, and our boss tends to rely on him the most.我的同事以向上管理能力著稱。 他非常了解我們老闆的需求，我們老闆往往最依賴他。
Henry is terrible at managing up. Henry doesn’t want to talk to his boss, so he does not have a good relationship with her. Henry亨利的管理能力很差。 亨利不想跟老闆說話，所以跟她關係不好。
★過往集數關聯
:: 採集完本集的誠實豆沙包問卷之後，再回到Ep40. 統整
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運用意見探勘技術於類別不平衡資料集
為了解決大小寫轉換 的問題，作者黃柔螢 這樣論述：
隨著資訊蓬勃發展，越來越多機器學習的應用，使用大量的資料去訓練模型，在醫學領域發現類別不平衡的問題，不平衡的結構式資料造成訓練模型無法正確分類，並透過採樣技術去解決此問題，本研究使用採樣技術對不平衡的非結構式資料探討改善成效，運用意見探勘技術於電影評論資料集，做出不同比例的不平衡資料集，使用TF-IDF 向量模型與過採樣技術 SMOTE、Borderline SMOTE、ADASYN 以及欠採樣技術 RandomUnderSampler、ClusterCentroids、NearMiss 來改善資料不平衡情形。機器學習的分類演算法使用 SVM 來訓練模型，並透過 AUC、精準率、召回率以及
f1-scroe 等驗證指標來探討改善成效，透過實驗結果發現六種採樣技術對不同比例的不平衡資料集都有改善，其中以 Borderline SMOTE 效果最好，AUC 最高達到 0.97，SMOTE 以及ADASYN 有達到 0.95，另外三種欠採樣技術則落在 0.73~0.90，雖然有改善不平衡，但訓練出來的模型沒有比平衡資料集訓練出來的模型還要好，對意見探勘領域，此研究發現可以減少蒐集少數類別樣本的成本，未來可以運用在其他產業的非結構式資料集。
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為了解決大小寫轉換 的問題，作者洪錦魁 這樣論述：
★★★★★2021年8月Mybest網站推薦網頁設計類第1名★★★★★ ☆☆☆☆☆【6大主題】、【821個網頁實例】☆☆☆☆☆ 這是目前市面上內容最完整的跨平台、響應式網頁設計圖書，讀者研讀本書可以學會【HTML】、【CSS】、【JavaScrpt】、【jQuery】、【Bootstrap】、【Google Maps】等相關主題，從入門到進階、從元件到完整網頁設計。 這也是一本從零開始帶領讀者完整學習網頁設計的書籍，共有34個章節。完整講解【基礎網頁內容】、【網頁版型設計】、【動態網頁設計】、【跨平台網頁實作】。每個觀念皆有實例輔助解說，可以增進讀者學習效率。 研讀本
書讀者可以學會下列的應用。 ☆ 認識與使用網路【免費資源】 ☆ 增加【網頁配色】知識 ☆ 解說與實作【完整的網頁設計】 ☆ 設計完整【響應式網頁】實例 ☆ 設計含【下拉式清單】的【響應式網頁】 ☆ 設計含【動態特效】、【輪播】、【警報】與【卡片】的【響應式網頁】 ☆ 設計含【旋轉特效】、【Google地圖】的【響應式網頁】 有了上述知識，讀者可以輕鬆將上述觀念應用在建立【部落格】、【企業】、【行銷】、【新聞】、【購物網】等相關網站的應用。
應用深度學習技術於電影評論情感分析
為了解決大小寫轉換 的問題，作者黃耀霖 這樣論述：
現代資訊科技發達且網路資訊量飛躍成長狀況下，本研究提出的詞向量搭配深度學習模型，可讓電影資訊服務提供平臺，更加迅速協助影迷及閱聽大眾作出消費行為決策。以word2vec詞向量模型方式銓釋文字，有降低維度優點，並可呈現上、下文相近詞彙間語義關係。本研究使用IMDb英文影評為語料庫來源，藉由自行訓練之CBOW及Skip-gram詞向量模型及其權重，並搭配深度學習模型(RNN、LSTM及GRU)，以及模型參數調整(神經元個數、Dropout)之不同組合，併加上以Keras生成之詞向量權重矩陣作為對照組進行實驗，以探究對預測準確率之影響。經實驗結果，預測準確率最高達86.92%，為CBOW與GRU(
神經元個數16、Dropout為0.2)之組合；其次，Skip-gram在預測準確率之平均效果上優於CBOW及Keras生成之詞向量；另外，深度學習模型在預測效果上，GRU與LSTM兩者效果相近且較佳，RNN預測效果則居末。