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2023計算機概論(含網路概論)：重點觀念快速吸收〔十四版〕（國民營－台電／中油／中鋼／中華電信／捷運）

為了解決sql指令查詢的問題，作者蔡穎,茆政吉 這樣論述：

　　◎主題式架構‧重點觀念快速吸收 　　為因應各種考試，特別將計算機概論中的重要觀念及必考內容加以濃縮整理，輔以精選題庫，期能有事半功倍的成果。課文部份將考試重點的基本概念以提綱挈領、淺顯易懂的方式條列呈現，並於各章最前面特別編寫「課前提示」，提醒本章重點觀念，完整建立重點內容架構，易於學習及記憶背誦，掌握正確準備方向。 　　◎名師精選試題‧自我實力大提升 　　名師針對各單元重點，精選相關試題，並逐條詳解，生硬的理論經過名師詮釋後，變得淺顯易懂。讀完課文之後即可自我檢測，藉以測試學習成果，同時加深考點記憶、迅速瞭解考試題型及試題要點，逐步增加應考實力。 　　◎最新試題與解析‧命題趨勢輕

鬆掌握 　　書末收錄試題及解析，保證時效最新、解析最精、收錄最全，歷年試題的統整，利於掌握考試最新脈動與命題方向。本書將106～110年試題一網打盡，毫不保留，經過名師詳解，類似的題目再出個一百次，也不害怕！輕鬆學習、快速理解，掌握命題趨勢，必定能在考場所向披靡！ 　　作者的話 　　計算機概論是一門包羅萬象的學科，從電腦內最基本的邏輯元件、數字系統、資料結構等，到整體的電腦軟體應用的程式設計、網路、資安等等。如此龐大範疇準備起來如無預先好好規劃時間的分配以掌握重點方向加強，必定難以爭取到最佳的分數。 　　首先，觀察歷年來考題必定涵蓋的基本分數，此部分出題方向如下： 　　1.數字系統： 　　

bit、byte、KB、MB的應用計算、也包括 2進位、 10進位、 16進位的轉換，IEEE 754表示法等幾乎都是必考題目。 　　2. 硬體基本觀念，此部分包含記憶體階層的速度比較、記憶體元件的特性比較（RAM、ROM）、基本的邏輯元件運算（ AND、OR、NOT、XOR）、系統的中斷類型，電腦的周邊介面特性（USB、IEEE 1394、藍芽）。 　　3. 資料結構與演算法，基本的資料結構特性（Stack、Queue、List、Tree、Graph）、前序中序後序追蹤的轉換、搜尋與排序的基本演算法與速度比較。而程式設計部分須熟悉基本控制語法，尤其是迴圈的控制運算；另外，物件導向程式設計

中的基本定義亦是常見的試題。 　　4. 網路與資訊安全，在網路部份對於基本的 IPv4與 IPv6比較，無線網路類型比較，子網路遮罩的計算與分割、 OSI與TCP/IP的分層與主要功用都是幾乎必出之考題。另外，資訊安全中對稱與非對稱加密、數位簽章、網路攻擊的類型、電腦病毒類型、資訊安全的基本定義亦是每年必出試題。 　　除了基本分數一定要掌握外，掌握命題趨勢則是更上一層樓的關鍵。從今年題目來分析，可以發現目前主流的雲端運算亦影響出題方向，所以對於雲端運算的基本定義、服務類型等必須熟記，另外隨之而來的資料庫、資訊安全、網路等考題比重亦比往常提升。 　　近年在資訊安全相關題目比重較往常提升，另

外除了基本的資安定義、攻擊類型外，亦有針對攻擊的細部運作與新型攻擊的類型涵蓋入考題中，因此除了以往認識資安的基本攻擊名詞外，未來這些攻擊的基本運作方式亦要特別留意。此外，連資安的認證規範（ ISO 27001、ISO 27002）亦開始出現在考題中，這部分是在準備資訊考科時基本教科書比較難涵蓋的範圍。因此，除了在基本教科書的熟讀外，亦要分配部分時間掌握目前資訊流行議題的方向，方能更上一層樓。 　　有疑問想要諮詢嗎？歡迎在「LINE首頁」搜尋「千華」官方帳號，並按下加入好友，無論是考試日期、教材推薦、解題疑問等，都能得到滿意的服務。我們提供專人諮詢互動，更能時時掌握考訊及優惠活動！

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設計及實作基於自然語言轉換SQL之問答機器人

為了解決sql指令查詢的問題，作者駱知昀 這樣論述：

現今很多資料查詢、報表設計及程式運作的功能都需要在前端提供使用者操作的選單，而在後端則依靠關聯式資料庫系統來管理。使用者在前端做表單式的查詢時，往往都會遇到選單操作複雜的問題，同時也可能使用者想查的資料並未出現在表單的選項中。為了讓使用者能夠更方便的查詢資料，有許多學者開始研究不同的資料庫問答型的QA機器人，以代替表單式操作。傳統問答型的QA機器人，是基於使用者的問題，給定一個回答。在建立QA系統時，一定是要有一個完整的QA問答集，而這個問答集也應包含大量的問題與答案，才能夠有效的讓神經網路學習到問題與答案之間的聯繫關係。但是對於資料庫問答型的QA機器人，在訓練神經網路模型時，會遇到資料庫本

身只有資料表，並無問答集，導致機器人無法學習資料庫的問題與資料庫查詢結果之間的關聯性。而對於一般問答型的QA機器人，當使用者提出問題，一定會給予一個答案，但這個答案的正確性則是以使用者主觀評價為標準，因為使用者有時提出的問題不完整，使得QA機器人在自然語言處理(Natural Language Processing, NLP)上，大多會採用模糊匹對的方式去搜尋，最後將得到最相近的結果去回復使用者一個答案。而對於資料庫問答型的QA機器人，使用者提出的問題一定要描述得很完整，才能夠使QA機器人精確的利用SQL語言/指令來查詢資料庫，並顯示結果，而這個結果的正確性則是以客觀的評價為標準，只有查詢正確

與錯誤，所以使用者在問題的描述上，除了要具有完整性以外，敘述的文字也一定要與資料庫的資料相同，否則也會導致QA機器人無法查詢。這些問題都是發展資料庫QA機器人所會遭遇的挑戰。綜合上述所提的問題，本論文將設計一個資料庫問答型的QA機器人，不但能夠讓使用者語音輸入，也可以自動將自然語言轉換成正確的資料庫系統語言，並且再將查詢到的結果快速地回傳給使用者，藉此有效的提高資料庫查詢的效率。但是，在設計資料庫問答型的QA機器人的過程中，將可能產生下列四項的挑戰，第一項是資料庫問答型機器人本身並無QA資料集，第二點是同音異字的問題，一旦語音轉文字時，因同音異字與資料庫欄名不同，將使SQL指令無法查出使用者擬

查的資料；第三點是使用者詢問的問題不完整，第四點是將自然語言轉換成SQL查詢的語句。針對以上挑戰，本論文透過爬蟲得到的各種不同的問句以及利用斷詞斷句標註重要詞語，並將這些詞替換成資料庫裡的欄位名稱，建立成新的資料庫問題集，再將這些問題利用BERT來訓練出一個自然語言轉中間語言的模型，可以得到使用者欲查詢的資料庫欄位有哪些，最後再將這些問句所轉成的中間語言，轉譯為SQL指令，藉此解決資料庫無問答集的問題。本論文也透過爬蟲將國語辭典裡所有注音拼音的字抓取下來並建立一個同音異字庫，再利用CNN來訓練一個能將同音異字轉為正確資料欄位名稱，可以解決同音異字的語音轉文字問題。接著本論文利用FuzzyWuz

zy建立了一套模糊比對算法，來針對當有使用者詢問的問題不完整時，也可以清楚得到該問題所想查詢的資料庫欄位名稱是甚麼。最後，本論文使用LSTM來做BERT模型的下游任務，也就是將BERT模型預測完的結果，再利用LSTM轉換成SQL的查詢語言。根據實驗數據顯示，透過以上四種挑戰的功能，本論文相較於其他資料庫問答型的QA機器人更能夠針對使用者問題不完整時，能更有效且精準的查詢到資料庫的結果，進而以自動化及智慧化的方式，協助用戶利用自然語言詢問，能夠輕鬆地得到資料庫的資料，同時也能提升查詢和分析數據的效率。

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指令查詢的問題，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

基於 Google BigQuery 大數據分析技術之最佳推薦機制設計

為了解決sql指令查詢的問題，作者吳揚聲 這樣論述：

隨著網路電子商務的盛行，使用者在網路上的資料量日益增長，因此企業不論是儲存或是分析方面的技術需求也越來越廣，各個行業都在探討如何找出這些資料的所在價值。透過分析使用者在網路上的行為紀錄，從廣大的資料中找出行銷價值，進而達到行銷之目的。本篇論文基於 GCP(Google Cloud Platform)所提供的雲端大數據解決方案為例，利 用雲端代管無伺服器之特性達到高可擴充性，以及在不論多大規模的資料集也能保持 查詢效能。透過整合 Cloud Storage、Pub/Sub、Dataflow、Dataprep、BigQuery 等等服 務，利用 Dataflow、Dataprep 設計 ETL

轉換模組，將 Storage 中非結構化的資料分別 轉換為欲分析之結構儲存至 BigQuery，再利 Data Studio 結合 BigQuery 資料源以及 ANSI SQL 指令查詢並建立報表指標，將最佳化報表視覺化呈現。