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完全自學!Go 語言 (Golang) 實戰聖經

為了解決twitch使用者名稱中文的問題，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+ )  

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以 DANP 模式分析品牌資產如何增加客戶購買意願

為了解決twitch使用者名稱中文的問題，作者謝文斌 這樣論述：

本論文所言目前大眾上網搜尋所需資訊或購買產品，是每日必不可少功課。而網路媒體快速發展也帶動線上購物的蓬勃發展，到2020年上半年更因全球COVID-19疫情擴大更限縮民眾實體經濟活動，而為了維持生活所需只能依賴網際網路利用線上商店來購物，企業更是相繼跨足線上購物平台，因一般消費者皆儘量減少外出，也相對衝擊實體店面之營運。品牌如何運用網際網路社群媒體中品牌社群且充分運用e-WoM、UGC、MGC來制定有效的商業策略增加品牌資產，對於品牌而言這也意味著在面對市場變化受到多變經濟局勢影響能有效地運用社群媒體來增加企業品牌價值。品牌資產對消費者偏好、購買意願和品牌選擇具有正向影響。經文獻探討後本研究

提出假設品牌資產應由原先Keller, K. L.提出品牌知名度及品牌形象組成應與品牌熟悉度結合，而其能對消費者品牌信任產生正向影響，進而降低知覺風險，且以DANP模式分析品牌資產如何增加客戶購買意願。研究為求嚴謹將研究設計分為二階段，首先利用SPSS分析確認構面，再依照所確認構面之文獻分析後列出準則，經德爾菲法(Delphi Method)專家意見後確認準則，再利用多準則決策方法MCDM之決策實驗室分析法 DEMATEL進行分析準則間因果關係。構面問卷是以Mercedes-Benz 車主為對象，前測預計以30名車主為收集樣本。發放對象於中華賓士汽車桃園公司服務廠客休區，採立意抽樣方式進行問卷

發放調查。本研究問卷設計有五部分，依據品牌資產、品牌知名度、品牌形象、品牌熟悉度、品牌信任五個構面間之關係探討。第二階段則利用德爾菲法(Delphi)分析法了解並建立雛型架構後，經專家遴選參與問卷架構的形成並提供專業意見及問卷提項完成，而其中4項評估構面已由SPSS前測中假設且經實證推論成立。專業問卷之評估準則依重要度進行評分，並利用最大平均評分法，計算出共識性差異指標值CDI。經德爾菲法專家問卷確認後，將文獻整理與專家研討後所建構的研究雛形，彙整11項準則分別是品牌資產3項準則包括「品牌忠誠度、品牌聯想、品牌認知度」，品牌形象3項準則包括「屬性、包裝、價格」，品牌知名度2項準則包括「品牌識別

、品牌回想」，品排熟悉度3項準則包括「品牌排斥、品牌偏好、品牌堅持」在影響消費者購買意願之構面與準則之因素的正式研究架構。經在Google表單上收集問卷回覆共205份，然後定義名稱、標籤、值與量測等項目，在DEMATEL程式中進行相關數據資料整理且符合計算執行之規範與分析完成並作出結論與建議。