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都讓他們喊芭比Q了!Minecraft Switch版超絕殺指令大事典

為了解決老虎機線數的問題，作者麥塊職人組合 這樣論述：

　　★首本以圖像逐一解釋在長串指令行上，每一節指令所代表的意義，各種變數與效果一看就懂！ 　　★各種死法的遊戲陷阱機關，不怕你做不出來，只怕你不敢邀朋友一起玩！   　　◎指令與指令方塊是Minecraft之所以稱冠於PC遊戲市場的原因之一 　　若說種類豐富可自由堆疊的方塊是Minecraft的身體的話，那麼指令與指令方塊可算是它的靈魂了。 　　藉由方塊，我們可以模擬出世界上任何你想要做的物件； 　　靠著指令與指令方塊，我們可以賜與物件靈魂，讓它動起來。 　　所以現有的麥塊創造者大多可分為很會蓋建築物件的「建築師」， 　　與很會利用紅石和指令與指令方塊的「工程師」，本書所要教導的就是「工程

師」這一塊。   　　◎其實只要逐項解析，長串指令不難懂 　　也跟其他程式語言一樣，麥塊的指令串也是由英數符號所組成的。有些指令串非常短，如/tp等，但有些則是非常地長且複雜。   　　本書為了讓讀者了解機關內的指令串功能，特以圖片解析的方式，對指令串上每一項的功能皆逐一解析，除了讓讀者易於瞭解外，也能讓讀者自己嘗試更改參數，看看參數大小與對應效果之間的關係，進而體驗程式語言當中的醍醐味。   　　◎豐富有趣的作品機關，讀者也能做出來 　　以下為本書部分作品的簡介： 　　1. 覺得用紅石迴路建造的靶場太佔空間、管理起來又麻煩嗎？那就改用指令做一個外觀既輕小、功能又更加強大的移動標靶射擊場吧！

  　　2. 還在用密碼鎖嗎？來點新潮的玩意吧！搭配指令可以做出更有酷炫外觀的拼圖鎖哦！也可以改裝成道具鎖呢！   　　3. 有看過老虎機上讓人眼花撩亂的圖片嗎？在遊戲中也能藉由指令讓方塊以相同的速度快速變動哦！能正確讓相同方塊連成一線嗎？   　　4. 你看過或玩過123木頭人嗎？是否覺得鬼一方都比較強勢呢？換個思路吧！這裡出現的123木頭人，鬼才是那個被追到精神分裂的弱者哦！   　　5. 武俠片中常出現的輕功水上漂是相當有趣演出效果，在遊戲中，只需要簡單的指令就能做出來了呢！

老虎機線數進入發燒排行的影片

利用關聯規則探勘技術探討國軍人員休假補助費退件缺失之研究

為了解決老虎機線數的問題，作者傅祖銘 這樣論述：

近年國軍積極推動主財作業資訊化，並成功開發國軍主財資訊雲端服務網，以集中式資料庫方式取代原本的紙本作業；然而臨櫃憑證送審等過程，仍需人員作業及資料建檔，尤其以國軍人員各項補助費臨櫃送審數量最多，其中又以受理案件及審核項目最多的休假補助費居冠；因此有了內部審核機制來檢視執行紀律，使作業紀律有效提升，惟內部審核作業經常因實施時間短及檢核目標大等因素，使得效果無法最大化；本研究設計將資料探勘中的關聯規則分析演算法(Apriori、Hotspot及FP-growth)導入國軍人員申領休假補助費退件缺失頻繁項關聯，並取最小信賴度0.95以上，得出成果以Apriori及FP-growth演算法分別得出7

組及9組頻繁項集，而Hotspot演算法則以最頻繁的前三項缺失為基礎，分別建立其關聯結構，可作為爾後內部稽核重點檢核項目；另外具體貢獻簡述如後：(1)運用各演算法探勘出頻繁項之關聯程度，進而精煉內部審核效率，建立填表流程及檢附資料須知等防呆機制，避免是案一再肇生。(2)提供所屬單位承辦人及財務單位櫃台第一線人員作教育訓練，以減少後端審核人員審核數量及時間壓力。

網站最佳化實務|運用機器學習改善網站，提升使用者體驗

為了解決老虎機線數的問題，作者飯塚修平 這樣論述：

　　從A/B測試、通用啟發法、吃角子老虎機演算法，到貝氏最佳化 　　「網頁搜尋、社交網路、手機app，它們每天都在最佳化！ 　　這種概念對許多今後要進行數位化的產業來說不可或缺，也會從根本改變我們在行銷、產品開發和設計的思維。即使不是理工背景，也請從內容感受基於資料的最佳化世界的氛圍。」 -東京大學研究所工學系研究科 人工智慧工程研究中心／技術經營戰略學專攻 教授 松尾豐 　　只要是網路服務相關開發人員，都無法迴避此課題：提供更好的使用者體驗。本書介紹如何定量評估及改善使用者行為，以達成網路服務的成長。 　　本書從簡單的A/B測試開始，介紹線性模型、通用啟發法、吃角

子老虎機演算法、貝氏最佳化，以及機器學習的各種知識，帶您了解如何用數學方式解決網站最佳化這個現實中的問題。 　　透過Python範例程式碼與圖表解說的數學模型，仔細解釋機器學習和統計的基礎知識，對於想了解網站最佳化方式與機器學習基礎知識的讀者來說，本書是最適合的選擇。

基於強化學習之時變PID壓電平台控制方法

為了解決老虎機線數的問題，作者楊博凱 這樣論述：

這篇論文主要使用強化學習演算法的時變PID 控制器，其特點是可以追蹤輸入訊號，且不需要對原系統進行識別。傳統的強化學習需要使用高維度的Q-table，且本篇研究需要進行線上調整控制參數，即隨時間調整PID 三個參數，為了克服這個障礙，引用了n 臂老虎機(n-armed bandit) 方法，使研究無須搜尋完整的Q 表。這個實驗應用於壓電平台，而實驗結果證明了控制設計是有效的。透過時變PID 控制器的優點，此控制器能達到各項基礎要求，並能處理某些非週期性訊號，最後比較強化學習中兩個演算法:Q-learning 和Sarsa 的特性。