小 施 Scala的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列各種有用的問答集和懶人包

Java實戰 第2版

為了解決小 施 Scala的問題，作者(英)拉烏爾–加布里埃爾•烏爾瑪(意)馬里奧•富斯科 (英)艾倫•米克羅夫特 這樣論述：

本書全面介紹了Java 8、9、10版本的新特性，包括Lambda運算式、方法引用、流、默認方法、Optional、Completable Future以及新的日期和時間API，是程式師瞭解Java新特性的經典指南。   全書共分六個部分：基礎知識、使用流進行函數式資料處理、使用流和Lambda進行高效程式設計、無所不在的Java、提升Java的併發性、函數式程式設計以及Java未來的演進。

小 施 Scala進入發燒排行的影片

樂齡者參與活化記憶學習與策略應用之研究

為了解決小 施 Scala的問題，作者陳璿宇 這樣論述：

本研究旨在探討「樂齡者參與活化記憶學習與策略應用之研究」，以作為提供高齡教育機構之依據。本研究目的：一、探討樂齡者參與活化記憶學習之動機。二、探討樂齡者參與活化記憶學習之困境與因應。三、探討樂齡者參與活化記憶學習之內容。四、探討樂齡者參與活化記憶學習後之應用策略與改變。五、將研究結果提供樂齡教育與高齡教育專業人員參考。 為瞭解樂齡活化記憶學習之困境與因應策略，本研究採取質性研究法，以半結構式訪談方式，研究對象 6 位彰化樂齡學習中心學員，訪談對象有 3 位女性、3 位男性，受訪者年齡 64 歲至 73 歲，平均年齡 68 歲進行深度訪談獲得以下結論:一、樂齡者參與活化記憶學習之動機

，主要來自健康因素、心理因素、工作壓力與生活模式： (一)健康因素：改善記憶、延緩老化與預防失智。 (二)心理因素：擔心記憶退失與擔心家人失智。 (三)工作壓力：減輕工作壓力與調整工作態度。 (四)生活模式：多學習，多動腦、打破封閉生活。二、樂齡者參與活化記憶學習之困境：生理、心理與社會三大層面: (一)樂齡者生理層面的困境：容易健忘、記憶力變差。 (二)樂齡者心理層面的困境：精神容易緊張、擔心腦力退化學習慢。 (三)樂齡者社會層面的困境：人際互動與外界干擾。三、樂齡者面對生理層面困境之因應：生理、心理與社會三大層面: (一)生理層面學習困境之因應：規律運動、正常作息及調整飲食

。 (二)心理層面學習困境之因應：紓解壓力與學習新知。 (三)社會層面學習困境之因應：人際互動、積極參與學習與學習獲得收穫。四、樂齡者參與活化記憶學習內容包含認知、情意與技能三大層面： (一)認知層面：記憶知識、規律運動與強化記憶力。 (二)情意層面：集中注意力、情節記憶與圖片聯想。 (三)技能層面：延緩老化方法、護智生活型態與飲食習慣。五、樂齡者活化記憶的生活實用策略應用:知識、情意與技能等三大方面： (一)知識方面的生活實用策略：持續學習新知、注重健康飲食。 (二)情意方面的生活實用策略：保持愉悅心情與利用五感記憶。 (三)技能方面的生活實用策略：反覆複誦、重複練習與運用聯

想法。 綜合上述結論，提供樂齡學習中心、樂齡活化記憶教學講師、樂齡學員及對未來研究之建議：壹、對樂齡學習中心之建議 一、針對樂齡者學習動機與學習需求，宜進行課程評估與課程方案設計。 二、針對樂齡者的學習困境，設計活化記憶學習課程，以促進快樂學習。貳、對樂齡活化記憶教學的講師之建議 一、教學單元設計必須為學習者量身訂做，考量學習內容及記憶策略應用。 二、依據學習者需求進行學習評估，教師以引導者角色幫助學習者自主學習。參、對參與樂齡活化記憶學習的學員之建議 一、以「終身學習」選擇、最適化與補償模式(SOC)，因應高齡期齡的變化。 二、樂齡者組成樂齡的學習社群，促進樂齡者實現終身學

習的理念。肆、對於未來研究之建議 一、研究方法採問卷調查法，可以擴大其研究的範圍。 二、研究對象可以擴及全國參與樂齡活化記憶的學員。

Scala機器學習：構建現實世界機器學習和深度學習項目

為了解決小 施 Scala的問題，作者[德]雷祖爾•卡里姆 這樣論述：

《Scala機器學習：構建現實世界機器學習和深度學習項目》通過“保險賠償程度分析”“電信客戶流失分析與預測”“基於歷史和即時資料預測高頻比特幣價格”“人口規模聚類與民族預測”“主題建模：更好地洞察大型文本”“開發基於模型的電影推薦引擎”“使用 Q-learning和Scala Play框架進行期權交易”“使用深度神經網路進行銀行電話行銷的客戶訂購評估”“使用自動編碼器和異常檢測進行欺詐分析”“使用遞迴神經網路識別人類活動”和“使用卷積神經網路進行圖像分類”等11個完整的專案，結合Spark ML、H2O、Zeppelin、DeepLearning4j和MXNet等流行機器學習庫以及一些經典資料

集為讀者介紹了機器學習專案的詳細開發流程。 《Scala機器學習：構建現實世界機器學習和深度學習專案》主要針對資料分析師、深度學習愛好者和開發人員，他們雖具有一定的背景知識，但是對於實際專案的開發過程接觸得不多。通過本書的學習，讀者不僅可以清楚地瞭解到實際專案的開發流程，而且可以對目前流行的機器學習演算法、機器學習庫、經典資料集、Scala函數式程式設計概念和Maven、SBT等構建工具等內容有更深入的認識，並能夠在生產就緒環境中開發，構建和部署研究機器學習項目。 Md. Rezaul Karim 是德國弗勞恩霍夫應用資訊技術研究所（FIT）的研究科學家，也是德國亞琛工

業大學的博士。在加入FIT之前，他曾先後在韓國三星電子公司擔任首席工程師，在愛爾蘭國家大資料分析研究中心Insight擔任研究員。他在C++、Java、R、Scala和Python方面擁有多年的研發經驗，發表了多篇關於生物資訊學、大資料和深度學習的研究論文，具有Spark、Zeppelin、Hadoop、Keras、Scikit-Learn、TensorFlow、DeepLearning4j、MXNet和H2O的實際工作經驗。 譯者序 原書前言 第1章　保險賠償程度分析 // 1 1.1　機器學習和學習過程 //1 1.1.1　典型的機器學習工作過程 // 2 1.2　超

參數調整和交叉驗證 //4 1.3　分析和預測保險賠償程度 //6 1.3.1　動機 // 6 1.3.2　資料集的描述 // 6 1.3.3　對資料集的探索性分析 // 6 1.3.4　數據預處理 // 10 1.4　LR用於預測保險索賠的嚴重性 //13 1.4.1　使用 LR開發保險賠償嚴重性預測模型 // 14 1.5　GBT回歸用於預測保險索賠嚴重性 //18 1.6　使用隨機森林回歸演算法提升性能 //23 1.6.1　隨機森林用於分類和回歸 // 23 1.7　比較分析和模型部署 //29 1.7.1　基於 Spark的大規模資料集模型部署 // 33 1.8　小結 //34

第2章　電信客戶流失分析與預測 // 35 2.1　流失分析的原理以及實現 //35 2.2　流失分析過程 //36 2.2.1　資料集的描述 // 38 2.2.2　探索性分析（EDA）和特徵工程 // 38 2.3　LR用於流失預測 //47 2.4　用於流失預測的 SVM //52 2.5　用於客戶流失預測的 DT //55 2.6　用於預測客戶流失的隨機森林 //61 2.7　選擇要部署的最佳模型 //66 2.8　小結 //68 第3章　基於歷史和即時資料預測高頻比特幣價格 // 69 3.1　比特幣、加密貨幣和線上交易 //69 3.1.1　最先進的比特幣自動交易 // 71 3

.1.2　訓練 // 72 3.1.3　預測 // 72 3.2　原型的高級資料管道 //73 3.3　收集歷史和即時價格資料 //74 3.3.1　歷史資料集 // 74 3.3.2　將歷史資料轉換為時間序列 // 75 3.3.3　通過 Cryptocompare API處理即時資料 // 77 3.4　針對預測的模型訓練 //80 3.5　Web服務： Scala Play //85 3.5.1　通過 Akka Actor實現併發 // 86 3.5.2　Web服務工作流程 // 86 3.6　預測價格並評估模型 //91 3.7　使用 Scala Play框架來演示預測 //92 3.

7.1　為何選擇 RESTful架構 // 92 3.7.2　專案結構 // 93 3.7.3　運行 Scala Play Web應用程式 // 95 3.8　小結 //96 第4章　人口規模聚類與民族預測 // 99 4.1　人口規模聚類和區域民族 //99 4.1.1　針對遺傳變異的機器學習 // 100 4.2　1000基因項目資料集描述 //100 4.3　演算法、工具和技術 //102 4.3.1　H2O和 Sparkling Water // 102 4.3.2　ADAM用於大規模基因組資料處理 // 105 4.3.3　無監督機器學習 // 106 4.3.4　K均值的原理 /

/ 107 4.3.5　用於進行地理民族預測的 DNN // 108 4.4　配置程式設計環境 //110 4.5　資料預處理和特徵工程 //112 4.5.1　模型訓練和超參數調整 // 117 4.5.2　使用隨機森林進行民族預測 // 123 4.6　小結 //126 第5章　主題建模：更好地洞察大型文本 // 127 5.1　主題建模和文本聚類 //127 5.1.1　LDA演算法的工作原理 // 129 5.2　使用 Spark MLlib和 Stanford NLP進行主題建模 //131 5.2.1　實現 // 131 5.3　其他主題模型與 LDA的可擴展性 //139 5.

4　部署經過訓練的 LDA模型 //140 5.5　小結 //144 第6章　開發基於模型的電影推薦引擎 // 145 6.1　推薦系統 //145 6.1.1　協同過濾方法 // 145 6.1.2　效用矩陣 // 147 6.2　基於 Spark的電影推薦系統 //148 6.2.1　針對電影相似性基於商品的協同過濾 // 148 6.2.2　基於 Spark的模型推薦 // 153 6.3　選擇和部署最佳模型 //161 6.4　小結 //164 第7章　使用 Q -learning和 Scala Play框架進行期權交易 // 165 7.1　強化學習與監督學習和無監督學習 //1

65 7.1.1　使用強化學習 // 166 7.1.2　強化學習中的符號、策略和效用 // 166 7.2　簡單 Q-learning演算法實現 //169 7.2.1　Q-learning演算法的組成部分 // 169 7.2.2　QLearning 模型驗證 // 179 7.2.3　使用訓練模型進行預測 // 179 7.3　使用 Q-learning開發期權交易 Web應用程式 //179 7.3.1　問題描述 // 180 7.3.2　實現期權交易 Web應用程式 // 182 7.3.3　評估模型 // 189 7.3.4　將期權交易應用程式封裝為 Scala Web應用程式 /

/ 191 7.3.5　運行和部署說明 // 197 7.3.6　模型部署 // 199 7.4　小結 //199 第8章　使用深度神經網路進行銀行電話行銷的客戶訂購評估 // 200 8.1　通過電話行銷進行客戶訂購評估 //200 8.1.1　資料集描述 // 200 8.1.2　安裝 Apache Zeppelin並開始使用 // 202 8.1.3　對資料集的研究與分析 // 204 8.1.4　數位特徵統計 // 214 8.1.5　實施客戶訂購評估模型 // 215 8.1.6　超參數調整和特徵選擇 // 225 8.2　小結 //227 第9章　使用自動編碼器和異常檢測進行欺

詐分析 // 228 9.1　異常值和異常檢測 //228 9.2　自動編碼器和無監督學習 //231 9.2.1　自動編碼器的工作原理 // 231 9.2.2　使用自動編碼器實現高效的資料表示 // 232 9.3　開發欺詐分析模型 //233 9.3.1　資料集的描述和使用線性模型 // 233 9.3.2　問題描述 // 234 9.3.3　準備程式設計環境 // 234 9.3.4　輔助類和方法 // 254 9.4　超參數調整和特徵選擇 //255 9.5　小結 //256 第10章　使用遞迴神經網路識別人類活動 // 258 10.1　使用 RNN //258 10.1.1　上

下文資訊和 RNN的體系結構 // 258 10.1.2　RNN和長期依賴性問題 // 260 10.1.3　LSTM網路 // 261 10.2　使用 LSTM模型識別人類活動 //263 10.2.1　資料集的描述 // 263 10.2.2　為 Scala設置和配置 MXNet // 264 10.3　為 HAR實現 LSTM模型 //266 10.4　調整 LSTM超參數和 GRU //281 10.5　小結 //283 第11章　使用卷積神經網路進行圖像分類 // 284 11.1　DNN的圖像分類和缺點 //284 11.2　CNN架構 //285 11.2.1　卷積運算 //

286 11.2.2　池化層和填充操作 // 287 11.2.3　DL4j中的卷積和子採樣操作 // 288 11.3　使用 CNN進行大規模圖像分類 //295 11.3.1　問題描述 // 296 11.3.2　圖像資料集的描述 // 296 11.3.3　整個專案的工作流程 // 297 11.3.4　CNN圖像分類的實現 // 298 11.4　調整和優化 CNN超參數 //315 11.5　小結 //316

探討Deepfake深度造假對傳播的影響

為了解決小 施 Scala的問題，作者陳銘 這樣論述：

Deepfake(深度造假)是Deep Learning(深度學習) + Fake(偽造)的混成詞，是任何意圖提供不實或錯誤資訊的「合成媒體」，包括文字、圖片、影像與聲音。而隨著網路傳播技術的進步與信息傳播的迅速，人工智慧技術亦被廣泛的應用在此領域，本研究就以探討Deepfake (深度偽造)議題為例，從同溫層效應去看Deepfake技術對假消息所帶來的衝擊與影響，與民眾認知不足的狀況，並嘗試提出一些解決方案與可行性。 本研究結果透過問卷調查可得知民眾對Deepfake技術的認知不足，而研究者為了要更瞭解民眾認知不足的原因和解決方案訪談了三位不同領域的專家，從專家訪談結論可得知，不論是

新聞層面、技術層面、國安層面…等，都與民眾認知有著密不可分的關係，為了因應未來Deepfake所造成的影響，本研究得知提升民眾媒體識讀能力與Deepfake相關認知的重要，可比造美國媒體BuzzFeed製作一段假歐巴馬影片來宣導Deepfake技術的影響，最後再由相關單位澄清或解釋這是一部教育影片，以此來警戒民眾對於解讀訊息的正確態度以及使用第三方查核機制、相關辨識工具的重要性。我們無法阻擋AI科技的發展，當Deepfake在台灣普及化之後，民眾若是建立起好的媒體識讀能力，多少能防範這種類型的假消息。