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WordPress&網頁設計會遇到的100個問題

為了解決box登入的問題，作者黃英展 這樣論述：

本書特色 　　集結了架設WP網站與網頁設計會遇到的100個實例Q&A 　　WordPress - 不會寫程式也可以輕鬆架站 　　推薦21款超實用WrdPress外掛 - 強化網站功能、安全性、SEO讓您的網站更為符合客製的需求 　　精選HTML5、CSS3問題集 - 網頁設計師不能錯過的必修課程 　　本書精彩收錄100個實例Q&A： 　　火紅架站系統大公開：WordPress架站篇 　　如何成為WordPress達人？ - 網站後台管理速速上手 　　如何網路開店？ - Woocommerce輕鬆上架商品、顏色、尺寸、金流設定 　　有哪些好用外掛？ - 21款WordP

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橋梁鋼索監測配置與實務運用之研究

為了解決box登入的問題，作者張弘志 這樣論述：

橋梁維護管理方式應考量設計、施工及維護管理等各階段，因此於橋梁全生命週期內，適當的檢測維修與補強次數，是影響橋梁成本最佳化之主要因素，依據過往之橋梁檢測與評估方式，國內鋼拱橋等特殊型式橋梁多以D.E.R.U.目視檢測方式進行橋梁之檢測與維護，然而，國內如利澤簡橋、黎霧橋等特殊型式橋梁主要由鋼箱梁及鋼索支撐，此鋼箱梁內部狀況、鋼索錨碇端狀況及鋼索索力等尤為重要，因此，透過橋梁自動化監測系統分析橋梁鋼索索力及其長期結構變化趨勢，確保橋梁安全性並發揮最大效益，實為目前重要課題。為此，本研究針對台7丙線利澤簡橋及台9線黎霧橋進行鋼索監測系統建置，主要內容包含橋梁結構分析、錨碇端目視檢測成果、遠距微波

雷達掃描成果，並依據相關檢測成果提出監測配置，針對兩座橋梁進行橋梁結構振動監測作業，取得橋梁的自然頻率及其振動特性。主要內容包括藉由橋梁結構分析、鋼索索力量測，規劃及設置加速度計、溫度計等監測儀器，探討鋼索索力與頻率變化等趨勢，進而評估該橋的結構安全，降低未來橋梁危害發生之機率。另外本研究利用遠距微波雷達掃描及微變感知雷達掃描，進行鋼索變位分析，以校正結構分析之數值模型，用以比對鋼索監測成果、鋼索索力量測成果等資訊，本研究另增加主梁加速規，評估橋梁主體結構之振動頻率，以利充分掌握利澤簡橋、黎霧橋之結構安全。本監測結果數據顯示，藉由橋梁原竣工圖所紀錄結構尺寸、材料參數等資料，建立橋梁數值模型，再

透過模態分析及監測資料分析，可以有效的比對出橋梁的主要監測頻率。如此便可由監測資料即時推算出吊索索力的變化情形。最後再透過即時的橋梁安全監測系統，個人電腦或智慧型手機等遠端登入監測平台，即時取得颱風、豪雨事件發生前、中、後橋梁的狀況，提供橋梁管理單位評估橋梁安全之依據，有效提升管理效能及檢測勘查作業安全性，達到確保用路人安全為最終依歸。

Python+Spark 2.0+Hadoop機器學習與大數據分析實戰

為了解決box登入的問題，作者林大貴 這樣論述：

　　◆本書淺顯易懂的原理說明 　　◆Step by Step實機操作 　　◆範例程式詳細解說 　　◆大幅降低機器學習與大數據技術的學習門檻 　　機器學習正熱門 　　機器學習是近20多年興起的多領域學科，機器學習演算法可從大量數據中建立模型，並利用模型對未知數據進行預測。近年來各大公司google、 facebook、microsoft、IBM…等，全力投入機器學習研究與應用，以Google為例，Google早已將機器學習，運用在垃圾郵件判 斷、自動回覆、照片分類與搜尋、翻譯、語音辨識等功能。在你在不知不覺中，機器學習已經讓日常生活更便利。 　　「大數據」與「機器學習」相

輔相成 　　大數據的特性: 大量資料、多樣化、速度快。因此如何從大量資料中擷取出有用的資訊，是大數據的主要課題。機器學習需要大量資料進行訓練，並且訓練過程需大量運算。正好大 數據的興起帶來大量資料，以及可儲存大量數據的分散式儲存技術，例如:Hadoop HDFS、NoSQL..。還有分散式運算可進行大量運算，例如Spark 基於記憶體內的分散式運算框架，可以大幅提升效能。 　　Python與Spark與Hadoop的完美結合 　　本書的主題是Python+Spark+Hadoop機器學習與大數據分析：使用Python開發Spark應用程式，具有多重好處，既可以享有 Python語言特性所帶來

的好處：程式碼簡明、易學習、高生產力的特質。再加上Spark基於記憶體內的分散式運算框架，非常適合需多次重覆運算的機器 學習演算法，可以大幅提升效能。Spark可輕易讀取Hadoop分散式儲存技術HDFS。Spark也可以在Hadoop 新MapReduce架構YARN執行。 　　Python與Spark機器學習與資料視覺化 　　Python資料分析的相 關模組如NumPy、Matplotlib、Pandas、Scikit-learn，讓Python成為資料分析主要語言之一。使用Python開發 Spark機器學習應用時，你仍然可以繼續使用這些模組，這對於Python開發者帶來很大的方便，例

如：你可以使用Spark ML Pipeline機器學習、訓練、預測。並且可以將Spark DataFrames轉換為Pandas DataFrame。轉換後你就可以運用Python豐富的資料視覺化套件，例如matplotlib、Bokeh…等，進行資料視覺化。 本書特色 　　實機操作建置Spark+Hadoop機器學習與大數據平台 　　一般人學習大數據的困難是，沒有多台機器建立分散式系統，但是透過本書介紹使用Virtual Box虛擬機器的方法，就能在自家電腦演練建立Hadoop叢集，並且建立Python Spark機器學習開發環境。 　　以實務範例程式學會Python+Spark機器

學習與大數據 　　以 大數據實務案例MovieLens(電影喜好推薦引擎)、StumbleUpon (網頁二元分類)、Covtype（森林覆蓋多元分類），BikeSharing(類Ubike租借數量迴歸分析)，介紹如何使用Python Spark運用機器學習演算法：決策樹、邏輯迴歸、支持向量機器SVM、單純貝氏。進行資料處理、訓練、建立模型、訓練驗證找出最佳模型、預測結果。  

休閒食品公司電子商務平台開發研究

為了解決box登入的問題，作者嚴振維 這樣論述：

摘要休閒食品的需求會隨著人口及趨勢而改變，每年約有千項以上的新品上市，市場競爭相當激烈。休閒食品的通路以便利商店及超級市場等傳統實體通路為主，近年來隨著電視購物及電子商務通路的興起，電視購物及電子商務的也比重日益增加。本研究個案W公司為一休閒食品製造商，成立之初以生產製造為主，透過批發方式來銷售產品，電視購物興起後也經由電視購物代理商引進電視購物頻道進行銷售。批發銷售的利潤相對穩定，但市場擴充較慢；電視購物宣傳效果佳，但因市場需求無法掌握，庫存風險及常需趕工生產使得利潤相對較低。COVID-19期間由於人們減少外出，W公司網站的電子商務系統銷售金額有上升的趨勢。公司網站電子商務銷售管道的利潤

相對批發及電視購物的利潤高，但因公司網站電子商務系統原本僅作為商品展示使用，功能有限；再者為避免通路衝突，其商品訂價及促銷活動相對受到限制。本研究個案W公司擬開發一套休閒食品電商平台，並獨立於W公司運作，並引進更多的休閒食品種類及品項，成為一個專售休閒食品的電商平台，X平台。同時也針對休閒食品的特色及需求，設計更完整的功能；獨立於公司網站運作可以讓商品訂價及促銷活動更加靈活。預期開發完成上線後，可以幫助W公司拓展出更大銷售量及營業額，也可以降低電視購物帶來的不確定性。本研究提出一個製造業導入電商系統的商業模式，可以提供類似產業參考。未來X平台的營運成果及對W公司的影響，可以再進行分析研究，除驗

證本研究的想法外，也可以提供製造業導入電商平台決策的參考。關鍵字：休閒食品、電子商務、批發銷售、電視購物、通路衝突、顧客關係管理