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C#程式設計從入門到專業(下)：職場C#進階應用技術(第二版)

為了解決sql多重查詢的問題，作者彭建文 這樣論述：

　　全面提升C#程式開發功力的首選之作 　　♔Visual Studio 2017/2019/2022以上版本適用 　　♔百分百可以完全自學的C#教材 　　♔按照「認識」、「學會」、「應用」、「求職」四階段編撰之C#學習教材 　　♔精心設計具生活經驗、實用化的學習範例 　　♔引導學習歷程：實戰範例→原理講解→參考資料→重點整理→分析與討論 　　♔所有範例、練習、習題皆為實戰題目，可以直接應用於職場、工作與專題製作 　 　　作者將C#程式設計的實務知識分為「基礎篇」、「進階篇」、「深入篇」等三個層級，下冊內容精心規劃了十個章節及六個附錄，主要教導影音播放、繪圖、多表單視窗程式、類別與物件、委

派與索引子、泛型集合類別、執行緒、Console應用程式、開發大型應用程式、C#與資料庫等。除了可讓讀者更深入學習C#程式設計，再搭配本書的精選範例以及清楚詳盡的步驟說明，將可逐步讓你邁向C#程式設計專業之路，並增加C#程式設計的實務經驗。   　　【讀完本書，您將學會】 　　♔具備物件導向程式設計能力 　　♔具備開發C#影像與多媒體之能力 　　♔能撰寫大型C#程式 　　♔開發資料庫處理程式　　　 　　♔與他人共同協作C#專案 　　♔獨立完成複雜之專題 　　♔具備求職之C#專業能力   本書特色   　　♔一本書=自學+教學+參考資料（省去上網找不到資料的困難與大量時間） 　　♔疊加式之內容設

計，可依據個人需求與時間多寡來學習不同難度的範例 　　♔每個範例皆為業界實戰經驗所簡化之學習範例　　 　　♔全書以範例導引C#學習歷程 　　♔範例程式講解詳細，非常適合自學與課後自我練習

sql多重查詢進入發燒排行的影片

感光性樹脂版瑕疵檢測系統

為了解決sql多重查詢的問題，作者陳佳裕 這樣論述：

隨著科技的進步，人工智慧和機器學習技術快速發展，迫使智慧型工廠蓬勃發展。液晶顯示器產業現今自動化的發展也逐漸成熟。目前對於液晶顯示器配向製程中的檢測，配向製程會將使用過後的APR(Asahikasei Photosensitive Resin)版進行清洗並重複利用，清洗過程會因為清洗機的洗淨能力而導致APR版上殘留些許異物，或者因配向膜印刷製程中造成刮傷等，這些異物與刮痕均會造成後續印刷膜厚變異過大使液晶顯示器顯示時有殘留影像之品質異常，目前只能等到製成後段才能經由人眼搭配輔助光源進行檢測，在檢測與產生瑕疵的間隔較遠的情況下，當發現瑕疵時，都已經造成了上百片的損傷。針對此問題，本研究的目的在

於APR使用前先對其進行檢測，APR為大型平面物件所以為了同時具備高解析度與較大的FOV (Field of View)，本研究使用了XYZ平台製作大型平面物件檢查機，選擇兩台24MP的面掃描相機配合一倍鏡頭，與一組顯微鏡組。方式為先使用一倍鏡頭配合卷積自動編碼器CAE(Convolutional AutoEncoder)演算法檢測並定位出瑕疵座標後接著透過顯微鏡組進行高倍率的瑕疵拍攝，因顯微鏡倍率高因此景深極淺，所以需要配合自動對焦、多重焦點融合等演算法取得清晰影像，並設計一套使用者介面UI (User Interface)，方便產線人員查看檢測結果。

完全自學!Go 語言 (Golang) 實戰聖經

為了解決sql多重查詢的問題，作者DelioD’Anna,AndrewHayes,SamHennessy,JeremyLeasor,GobinSougrakpam 這樣論述：

你從未見過如此完整的 Go 語言中文教材！ 　　Go 語言 　　☛ 2016 年被 TIOBE 選為年度最佳程式語言 　　☛ 2020 年 Stack Overflow調查為 『全球第三高薪開發者職業』 　　☛ 2020 年超越 Python 成為『職業開發者最想學習語言』 　　☛ 已被 Google、Dropbox、Twitch、Uber 等企業採用，也用來打造 Docker、Kubernetes 等熱門開源工具 　　Go 語言，或者 『Golang』，是近年來成長最快速的新世代程式語言之一。它語法接近 C 及 Java，但藉由更精簡的語法來縮短開發時程、使專案能輕易擴張規模，並具備

安全的靜態型別、記憶體垃圾回收、跨平台編譯能力等。連 Python 之父 Guido van Rossum 都說, Go『是所有新語言中最具 Python 風格的』... 　　最重要地，Go 語言擁有豐富程度堪比 Python 的內建函式庫，無須下載額外套件，就能用少於 10 行程式寫出簡易 HTTP 伺服端應用！甚至，它獨特的 Goroutine 讓你能用簡單得稱奇的方式啟用非同步運算，超輕鬆解鎖現代多核心電腦的運算威力。 　　想跨足 Go 語言，讓履歷及薪水更上一層樓，卻依舊找不到合適的入門書嗎？本書以豐富的範例及練習，帶領讀者實地操作 Go 語言的基礎及相關特色，讀完就能立馬投入實戰

。替自己的職涯超前佈署，快速增加一技之長，別再只能對現況『滾動式修正』啦！ 本書特色   　　作者群擁有豐富的 Go 語言開發經驗，精心設計了「範例」、「練習」和「延伸習題」，讓讀者從實作中親自體會到 Go 語言的威力。小編也在書中適當加入「編註」與「補充」，以幫助理解及補充必要知識，更增添本書的可讀性。 　　你將在本書讀到： 　　☛ Go 語言的型別、函式、結構與介面 　　☛ 模組管理和單元測試 　　☛ JSON 資料、檔案、資料庫操作 　　☛ HTTP 客戶端／伺服器應用和加密 　　☛ 非同步運算 　　☛ 附全書 258 個範例／練習程式及 36 個延伸習題檔案下載 (使用 Go 1

.16+ )  

自動化探針痕檢測及量測系統

為了解決sql多重查詢的問題，作者周育嘉 這樣論述：

台灣在半導體產業在國際上具有相當重要的地位，多家半導體廠家擴張規模，積極投入廠房的擴建與生產線的增設。造成台灣人力缺口的擴大，人力缺口由上至下游成金字塔型，測試與封裝產業面臨極大挑戰。在產品完成後進入封裝階段，會進行Chip Probe的測試，將裸晶圓直接使用電測機進行電性測試，而輸入訊號由探針卡為介面，將探針與凸塊下壓接觸進行訊號傳遞，並於凸塊留下針痕。但在接觸時，可能因探針卡、電測機機械、產品製程等問題，導致產品或探針損壞，進而影響產品良率及需要花費額外修復成本。 現今許多測試廠採用人工操作機台拍攝的方式進行品檢，藉由量測下壓後之針痕尺寸，計算該凸塊是否出現問題，但此方法除只能檢測局部

，且產線人員無一定標準，無法準確量測。本文將對於機台拍攝圖像資料集，提出自動化量測及檢測系統，該系統使用AI物件偵測定位，自動辨識探針種類並自動選取演算法，且利用產品特性，提出自適應之針痕量測演算法以解決機差問題。經由量測後，計算出各項指標，以此判讀該凸塊(Bump)與針痕(Probemark)是否符合規格。除演算法外，本文亦提出完整系統架構及設計操作者流程，以符合實際生產場域的需求。 本文所提架構已可實際部屬於生產線，除大幅減少作業員之工作負擔，取代人力抽檢環節，檢測張數從單張變為全圖抽檢，單顆凸塊檢測時間從1.66s大幅下降至5.27ms，且長度誤差僅於4um內，符合產線容忍誤差，並實際

部屬於產線上，實證可檢測出異常的凸塊，其檢出率可達87%。本文系統亦可自動產出判讀結果供現場人員複驗及統計，且設計網頁查詢站供人員進行歷史紀錄及結果查詢，達到量測自動化、符合現場工作流程之目的。