partition軟體的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和整理懶人包

Kotlin Collection全方位解析攻略 : 精通原理及實戰，寫出流暢好維護的程式（iT邦幫忙鐵人賽系列書）

為了解決partition軟體的問題，作者范聖佑 這樣論述：

本書內容改編自第 12 屆 iT 邦幫忙鐵人賽 Software Development 組佳作網站系列文章 《新手也能懂的 Kotlin Collection 賞玩門道》 　　集合（Collection）是各程式語言裡常見的資料類別，在 Kotlin 裡共有 Array、List、Set 及 Map 四種，在標準函式庫裡提供一系列設計精妙的集合 API，若能好好運用，可以減少很多重複冗長的工作，對操作資料有很大的幫助。本書專為 Kotlin 開發者設計，透過技法、心法、實戰三部份，系統化的解釋 Kotlin 集合的原理、功能及應用，是一本 Kotlin 開發者桌上必備的工具書。 本書

特色 　　技法： 　　依不同目的及特性將 Kotlin 集合分類，綜覽超過 200 個方法，搭配範例程式碼及速查地圖，豐富讀者對操作技法的認識。 　　心法： 　　要掌握 Kotlin 集合，除了要精通語法外，也需通曉實作原理。書中透過閱讀標準函式庫的原始碼，陸續討論語法設計、命名邏輯及組合技等心法。 　　實戰： 　　只有理論是不夠的，唯有搭配實戰才能將知識落實在日常任務裡。透過情境解題，綜合運用集合的功能來面對各種資料處理情境，活用從心法與技法學到的知識。 專業推薦 　　作者以《技法》、《心法》以及《實戰》三大篇幅來帶領讀者瞭解 Kotlin Collections 的 What、W

hy、以及 How，協助 Kotlin 開發人員融會貫通，信手捻來高表達力且高品質的程式碼。── 上官林傑（Eric）Google 全球開發者計劃台灣香港及南亞區經理 　　無論你是新手或是老手，Kotlin 都值得一學，而 Collection 是日常處理各式各樣 Flow 的重要角色。本書透過合理的難易度安排，除了能像工具書使用外，也用更高的角度去觀察 Kotlin Collections 站在 Java Collections 巨人肩上的設計巧思。── 黃健旻（Vincent）Google 官方認證 Kotlin 技術專家 　　本書從不同角度，深入剖析 Kotlin Collectio

n 的各種細節，處處都值得參考及研究。讀者在閱讀後，不只能學到 Collection 的用法，還可以感受到 Kotlin 設計的思考脈絡，以另一種視角享受寫程式的樂趣。── 趙家笙（Recca）Taiwan Kotlin User Group 主辦人  

partition軟體進入發燒排行的影片

台灣花蓮縣屋塵中的農藥殘留及其與農業鄰近地區的關係

為了解決partition軟體的問題，作者Sailent Rizk Sari Simaremare 這樣論述：

許多相關的研究證實農藥會以家戶灰塵的型態殘留，然而在台灣卻缺少相關性的暴露研究。相對於台灣其他縣市，花蓮縣農業土地面積的比例最高，因此本研究期望藉由評估五大已知會造成非對象植物與蜂群負面效應以及人類淺在負面健康效應的農藥族群進行研究，其中包含：胺基甲酸酯Carbamate (carbofuran), 有機磷Organophosphate (chlorpyrifos), 苯基吡唑Phenylpyrazole (fipronil), 類除蟲菊Pyrethroids (cypermethrin, prallethrin and tetramethrin), 以及尼古丁菸鹼類Neonicotinoi

ds (acetamiprid, clothianidin, imidacloprid and thiamethoxam)。本研究有三大目標，包含：(1)以氣相層析串聯質譜儀(GC-MS)偵測胺基甲酸酯、有機磷、苯基吡唑以及類除蟲菊類農藥於花蓮縣住宅區家戶灰塵中的殘留量。(2) 以液相層析串聯質譜儀(LC-ESI-MS)偵測尼古丁菸鹼類於花蓮縣住宅區家戶灰塵中的殘留量。(3)藉由本研究採樣分析之資料以地理資訊分析系統 (Geographic information system (GIS))評估花蓮縣住宅區農藥暴露情形。 本研究以隨機選取的方式，針對花蓮縣七個主要鄉鎮區域(鳳林鎮、玉里鎮、新城

鄉、壽豐鄉、光復鄉、瑞穗鄉以及富里鄉)47個家戶研究參與者，同步進行室內外灰塵的採樣與問卷調查。灰塵樣本以GC-MS或LC-ESI-MS分析，地理資訊系統圖層資料來源為台灣土地利用分類資料庫。本研究使用統計軟體為 SPSS V:23以及Microsoft Office 2017 Excel。家戶室內灰塵樣品中，類除蟲菊與尼古丁菸鹼類的殺蟲劑為最主要被偵測的殺蟲劑類型，其中tetramethrin (偵測率78.7%，平均濃度為83.07 ng/g,)、cypermethrin (偵測率72.3%，平均濃度為60.25 ng/g)，acetamiprid (偵測率71.1%，平均濃度為35.46

ng/g)。戶外灰塵樣品中，尼古丁菸鹼類的殺蟲劑為最主要被偵測的殺蟲劑類型，其中acetamiprid (偵測率83.3%，平均濃度為33.96 ng/g) 、imidacloprid(偵測率50.0%，平均濃度為21.95 ng/g)，fipronil(偵測率48.9%，平均濃度為25.01 ng/g)。依據問卷調查結果，芬普尼(fipronil)與寵物施用體外寄生蟲(跳蚤)防治藥有顯著相關性、賽滅寧(cypermethrin)則是與室內殺蟲使用有顯著相關性，益達胺(imidacloprid)則是和研究試驗參與者家中是否使用除濕機有顯著分布的差異。此外，“參與者工作是否與農藥暴露相關＂以單

變量線性迴歸分析，發現與四種農藥（carbofuran, fipronil, cypermethrin, and tetrameth）在室內灰塵樣品的殘留有顯著相關性（p < 0.05)；益達胺(imidacloprid)則是呈現不同的分布情形。以多元線性迴歸的統計方法針對進行分析發現只有賽滅寧（cypermethrin）和芬普尼（fipronil）與“參與者工作是否與農藥暴露相關＂有顯著關係（p < 0.05)。加保扶(carbofuran)在家戶室內灰塵的分析中與陶斯松(chlorpyrifos)以及類除蟲菊殺蟲劑(pyrethroid)有相關性，其中加保扶在室內灰塵的樣品分析中與部分殺蟲

劑有弱相關性(賽滅寧: r=0.415、可尼丁(clothianidin): r=0.325與芬普尼: r=0.299)。本研究亦發現四偵測農藥族群(CAR, OP, PP, and PYR)與家戶外灰塵有相關性。部分殺蟲劑在室內與室外的灰塵分析殘留結果中發現相關性，強相關性部分包含陶斯松、芬普林與賽滅寧，r分別是0.78、0.801與0.707)。中至弱相關性部分則包含加保扶與治滅寧(tetramethrin)，r分別是0.410與0.613。尼古丁菸鹼類在室內與室外灰塵的殘留分析中則無發現任何相關性。在地理資料圖層分析部分，加保扶在未分類農業使用區圖層的部分與各不同範圍的緩衝圈距離皆有相關

性(50M、150M以及250M)；若縮減範圍只針對稻作區圖層同樣與所有緩衝區有相關性。室內灰塵樣品中的治滅寧濃度則與稻作圖層150公尺內的緩衝圈有相關性(0.338)，然而室外部分則與150公尺(0.420)與250公尺(0.422)的稻作圖層緩衝區有相關性。室外灰塵亞滅培(acetamiprid)濃度與稻作圖層50公尺內的緩衝圈有相關性，室外灰塵益達安濃度與稻作圖層50與150公尺的緩衝圈則是呈現負相關。此外，陶斯松與廢棄耕地圖層部分的分析則發現，室內灰塵殘留與50~150公尺範圍內的緩衝圈有相關性。家戶灰塵農藥殘留與附近農地的相關性，推測與鄰近農地使用之農藥漂移有關；益達胺產生之負相關，

可能受到家戶環境用藥中益達胺的影響所致。 綜合上述，藉由了解不同的暴露條件與農業土地使用距離可以協助農藥暴露上的評估，降低人類暴露風險。

大話AWS雲端架構：雲端應用架構圖解輕鬆學(第二版)

為了解決partition軟體的問題，作者李秉鴻,周廷諺,何松穎 這樣論述：

AWS/GCP雙劍合璧 快速瞭解雲端架構應用 沉浸式的故事情境 搭配應用場景 雲原生架構導入 　　掌握AWS雲端運算服務全架構 　　雲端已經成為顯學，雲端人才缺口爆量，這是可以預期的事。但這本大話AWS雲端架構，竟然成為暢銷書，好幾度蟬聯排行榜，這是之前一直沒預期的事情，很感謝來雲育鏈上過課的朋友，學生、以及各種讀者的支持。也很感謝過去合作的企業先進，國泰金控、HPE、資策會、緯創集團等等。若無大家的指教，我們也很難在雲端產業上有這麼好的表現。 　　而為了讓大家在雲行業上變得更全能，書的內容追加了GCP雲端的核心設計思路。另外這本書以劇情對話的方式做推展，除了能讓讀者用情境去理解雲服

務的各種架構之外，也希望以往的系統整合商能夠藉著雲端技術轉型成為雲端代理商。在服務客戶的時候，能夠為客戶提出因應的雲端架構來完成客戶的商業模式。並且能在合適的時間點，對客戶的雲端系統提出架構的演進建議。 　　本書適合尚未導入或正在導入雲端服務的企業、專案經理、系統架構師、開發/運維工程師，以及剛入門雲端的業務朋友們。若您公司正準備導入雲端，但又不知道該如何進行時，太好了！相信這本書會對您有很大的幫助。也很歡迎您們跟雲育鏈聯絡，讓我們可以一起努力下去。 本書特色 　　✪圖解方式說明雲端架構，並由淺至深進行架構演進 　　✪附AWS雲端認證小幫手，協助考取AWS雲端認證 　　✪以簡單生活化的案

例對應複雜的雲端技術名詞 　　✪瞭解AWS & GCP對應及差異，邁向雲端原生加速 　　雲育鏈官網：www.cxcxc.io/ 　　雲育鏈LINE@：line.me/R/ti/p/@gby2522m 　　雲育鏈 FB粉絲頁：www.facebook.com/cxcxc.fans/  

應用集群分析於精準行銷之研究-以企業軟體為例

為了解決partition軟體的問題，作者陳思妤 這樣論述：

隨著訂閱授權並交付軟體的 SaaS（Software as a Service，簡稱 SaaS）軟體即服務出現，預測模型的應用將可以為企業軟體業者提升競爭力。企業軟體業在目標客戶的預測上，常常面臨資料蒐集不易之困境。倘若能依循零售業的方式，利用資料庫中的顧客購買紀錄，作為預估未來市場的決策依據。本研究採用 RFM指標中三項指標進行顧客價值之兩階段集群分析，再運用 CART 決策樹將客戶進行分析，建構出預測模型，進而探討各集群間的差異性。透過透過 UCI 公開資料庫的某英國批發零售商銷售總筆數 530108 之交易資料，建立預測模型，分析該企業的顧客特徵值。根據結果，給予企業軟體業者、廣告業者

以及後續相關領域參考。茲將本研究重要發現分述如下：一、精準行銷與廣告策略為正相關，行銷目標在於消費者體驗上能更進階，同時降低廣告成本並創造更高的收益，最終進行付費購買。二、RFM 模型與兩階段集群分析將線上零售商客戶進行分群，從客戶變動的消費行為對其產生特徵值標籤後，將顧客分為「高消費型客戶」、「潛力型消費型客戶」、「流失型客戶」等三種類型。三、建立模型方面，使用「分類與回歸數」（Classification and Regression Tree，簡稱 CART）決策樹算法建構模型，結果發現決策樹的顯著度為 95 %，顯示決策樹能提供對應的解釋規則。