Android 入門這樣學: 使用 Android 9 Pie 與 Android Studio 3.2

湯秉翰
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   完全以 Android 9 Pie 開發而設計的入門書籍,適合初學者,學習如何使用 Android Studio 3.2 開發環境,由擁有實作上百個業界專案的 Hank 老師所設計,由淺入深的學習路徑,以實例演練為基礎,進入 Android APP 程式設計領域。隨時取得章節學習過程的原始碼,漸進學習並瞭解一個專案的設計過程。
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About the author

擁有豐富軟體開發經歷,出版過數本程式設計相關著作,擔任程式設計師、軟體部經理、技術顧問、總監等職務,完成數個市場上專案,包括即時聊天、企業 SIP 通訊、社群分享等 APP 應用系統。邀聘各學校課程與軟體公司、新創團隊企業內訓課程講師並為第一時間取得 Google 認證 Android 開發員認證/ NCLP/ RHCSA等

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5.0
5 total
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Additional Information

Publisher
湯秉翰
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Published on
Sep 10, 2018
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Pages
333
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ISBN
9781732018532
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Best For
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Language
Chinese
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Genres
Computers / Programming Languages / Java
Computers / Software Development & Engineering / General
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想進入APP開發行列卻不知從哪裡開始?
想知道如何開發出具競爭力、有價值的APP?
想知道APP如何和伺服系統溝通?
想學習最新技術與實務開發技巧?
======================================

本書以Android 6.0為主要學習平台,並使用最新版本的Android Studio 2.0來作為開發的媒介,內容包含完整步驟說明外,實務上需要的大量開發技巧與方法亦有一併介紹。去蕪存菁的章節安排兼具知識性、實用性與技巧性,猶如上課般的流暢節奏,能讓使用者從範例情境中習得新知並熟習相關開發技巧,對於想成為熟練的Android開發人員,或是自覺需要加強基礎的讀者有極大助益。

【內容重點】
★涵蓋了新一代Material Design實感設計的元件與類別,例如新的權限機制、進階元件RecyclerView、取代ActionBar的Toolbar元件、簡易顯示元件Snackbar等。
★實務的範例帶領讀者瞭解Android程式設計的要素,每個章節以一個主要案例帶讀者實作,如登入、註冊、網路銀行、HTTP連線取得帳戶餘額、Google Maps應用案例等。
★導入最新版本的Firebase Android API,使用創新雲端資料庫加快應用程式設計過程。
★對於和Support(支援)、Compat(相容)有關的類別庫,具有明確的介紹與範例程式。
★書中各個章節的範例專案或特定章節的階段程式碼,皆能在Github上快速取得,對於學習或比對問題有很大的幫助。
快速掌握公有雲的概念與實踐
本書主要介紹如何利用Google App Engine for Java(GAE/J)實作出雲端網頁系統,並使用Eclipse與Google外掛功能進行開發,除了詳細說明如何在GAE中使用JEE的Servlet與JSP外,亦介紹Google Web Toolkit(GWT)的使用,利用GWT能夠不需要太多的HTML、CSS、Javascript與AJAX等知識,以Java語言即能夠開發出具水準的網頁系統,可降低網頁程式設計的學習難度。對於使用視覺方式設計(GWT Designer)版面與元件、如何整合目前的Google與Facebook社群帳號的方法,亦有詳細的說明與介紹。

【特色介紹】
■本書定位在程式的初學者,了解如何將基礎語法應用在系統設計上。
■使用最新版開發環境(Eclipse 4.3)與SDK(AppEngine 1.8.2與GWT 2.5.1),讀者可選擇已預裝好的Eclipse直接開始學習。
■提供本書範例專案原始碼供參考與匯入(import)。
■直接將開發完成的專案上傳至Google App Engine雲端平台,成為雲端網站。

【專業推薦】
雲端運算,儼然成為人人耳熟能詳的議題,對於一個想要踏入此領域,開發雲端網頁程式的人而言,必須要有一本循序漸進的書籍,才能建立正確且完整的觀念和實作能力。本書有非常好的內容佈局,無痛式學習,帶您走上雲端科技。 --文化大學資訊工程學系講師、資訊科技專業作者 陳祥輝

本書內容淺顯易懂,書籍主題突顯了GAE與傳統JSP設計不同之處。雖然您在閱讀本書之前必須具備Java程式語言的預備知識,但您不必擔心不會GAE,或不懂Datastore,因為這些知識都會在本書中介紹,您只要按照書中的步驟一步步學習,便能快速發展出一個Google的雲端程式。 --專業技術開發小組

*** 電子書版本不提供光碟 ***

#博碩文化
◆技術為金融財務、行銷分析、商業趨勢預測帶來全新的變革
◆詳實的安裝設定與程式編寫說明降低學習入門門檻
◆可單機執行或以實機╱虛擬機器建立多台演算陣列
◆具備大量實務案例分析與程式碼範例實作

大數據分析與機器學習人工智慧帶來資訊科技革命的第五波新浪潮
   創新產業      大量商機      人才需求

一般人可能會認為大數據需要很多台機器的環境才能學習,但是本書透過虛擬機器的方法,
就能在自家電腦演練建立Hadoop叢集,並且建立Spark開發環境。
以實機操作介紹Hadoop MapReduce與HDFS基本概念,以及Spark RDD與MapReduce基本觀念。
以大數據分析實務案例:MoiveLens(電影喜好推薦引擎)、StumbleUpon(網頁二元分類)、
CovType(林相土地演算)、Bike Sharing(Ubike類租賃預測分析)。
配合範例程式碼來介紹各種機器學習演算法,示範如何擷取資料、訓練資料、建立模型、預測結果,
由淺而深介紹Spark機器學習。

 大數據對每個領域都造成影響。在商業、經濟及其他領域中,將大量資料進行分析後,就可得出許多資料關聯性。可用於預測商業趨勢、行銷研究、金融財務、疾病研究、打擊犯罪等。大數據對每一個公司的決策方式將發生變革-決策方式將基於資料和分析的結果,而不是依靠經驗和直覺。
 資訊科技浪潮第一波是大型電腦,第二波是個人電腦,第三波是網路,第四波是社群媒體,第五波科技則是「大數據」。每一波的的資訊科技浪潮,總是帶來工作與生活方式的改變,創造大量商機、新的產業、大量的工作機會。像是在網路時代,創造了Google、Amazon 等大公司,以及無數.com 公司。
 每一波浪潮開始時,需求的相關人才最多,但是此時也是相關人才供應最少。因此對個人而言,如果能在浪潮興起時就投入,往往成果最豐碩,並且有機會占有重要職位。像是網路剛興起時,每個公司都需要建立網站,但是相對這方面的人才不夠。那時候能撰寫網頁相關程式語言的工程師就能夠獲得高薪。但是後來投入的人越來越多,這方面的工程師就沒有那麼吃香了。
 之前的科技浪潮,也許你沒有機會躬逢其盛,或是沒有機會在浪潮初期進入。但是大數據的浪潮方興未艾,正是進入的好時機。根據IBM 調查預估,大數據目前的商機是71 億美元,並將以每年增長20%速度持續成長,預計2015 年達到180 億美元。機會是給有準備的人,學會了大數據分析的相關技能,讓你有機會獲得更好的薪資與發展前景。根據美國調查機構Robert Half Technology 2016 年趨勢報告,在美國大數據工程師,薪水年成長8.9%,年薪大約13 萬至18 萬美金(約新台幣429 萬元~594 萬元)。因為人才短缺,企業不惜重金挖角。(你可以在google 搜尋Robert Half Technology 2016 就可以下載此調查報告)
 本書的主題是Haddop+Spark大數據分析與機器學習。Hadoop 大家已經知道是運用最多的大數據平台,然而Spark 異軍突起,與Hadoop 相容而且執行速度更快,各大公司也開始加入Spark 開發。例如IBM 加入Apache Spark 社群打算培育百萬名資料科學家。Google 與微軟也分別應用了Spark 的功能來建置服務、發展大數據分析雲端與機器學習平臺。這些大公司的加入,也意味著未來更多公司會採用Hadoop+Spark 進行大數據資料分析。
 然而目前市面上雖然很多大數據的書,但是多半偏向理論或應用層面的介紹,網路上的資訊雖然很多,但是也很雜亂。本書介紹希望能夠用淺顯易懂原理說明,再加上實機操作、範例程式,能夠降低大數據技術的學習門檻,帶領讀者進入大數據與機器學習的領域。當然整個大數據的生態系非常龐大,需要學習的東西太多。希望讀者能透過本書有了基本概念後,比較容易踏入這門領域,能繼續深入研究其他大數據的相關技術。

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◆詳實的安裝設定與程式編寫說明降低學習入門門檻
◆可單機執行或以實機╱虛擬機器建立多台演算陣列
◆具備大量實務案例分析與程式碼範例實作

大數據分析與機器學習人工智慧帶來資訊科技革命的第五波新浪潮
   創新產業      大量商機      人才需求

一般人可能會認為大數據需要很多台機器的環境才能學習,但是本書透過虛擬機器的方法,
就能在自家電腦演練建立Hadoop叢集,並且建立Spark開發環境。
以實機操作介紹Hadoop MapReduce與HDFS基本概念,以及Spark RDD與MapReduce基本觀念。
以大數據分析實務案例:MoiveLens(電影喜好推薦引擎)、StumbleUpon(網頁二元分類)、
CovType(林相土地演算)、Bike Sharing(Ubike類租賃預測分析)。
配合範例程式碼來介紹各種機器學習演算法,示範如何擷取資料、訓練資料、建立模型、預測結果,
由淺而深介紹Spark機器學習。

 大數據對每個領域都造成影響。在商業、經濟及其他領域中,將大量資料進行分析後,就可得出許多資料關聯性。可用於預測商業趨勢、行銷研究、金融財務、疾病研究、打擊犯罪等。大數據對每一個公司的決策方式將發生變革-決策方式將基於資料和分析的結果,而不是依靠經驗和直覺。
 資訊科技浪潮第一波是大型電腦,第二波是個人電腦,第三波是網路,第四波是社群媒體,第五波科技則是「大數據」。每一波的的資訊科技浪潮,總是帶來工作與生活方式的改變,創造大量商機、新的產業、大量的工作機會。像是在網路時代,創造了Google、Amazon 等大公司,以及無數.com 公司。
 每一波浪潮開始時,需求的相關人才最多,但是此時也是相關人才供應最少。因此對個人而言,如果能在浪潮興起時就投入,往往成果最豐碩,並且有機會占有重要職位。像是網路剛興起時,每個公司都需要建立網站,但是相對這方面的人才不夠。那時候能撰寫網頁相關程式語言的工程師就能夠獲得高薪。但是後來投入的人越來越多,這方面的工程師就沒有那麼吃香了。
 之前的科技浪潮,也許你沒有機會躬逢其盛,或是沒有機會在浪潮初期進入。但是大數據的浪潮方興未艾,正是進入的好時機。根據IBM 調查預估,大數據目前的商機是71 億美元,並將以每年增長20%速度持續成長,預計2015 年達到180 億美元。機會是給有準備的人,學會了大數據分析的相關技能,讓你有機會獲得更好的薪資與發展前景。根據美國調查機構Robert Half Technology 2016 年趨勢報告,在美國大數據工程師,薪水年成長8.9%,年薪大約13 萬至18 萬美金(約新台幣429 萬元~594 萬元)。因為人才短缺,企業不惜重金挖角。(你可以在google 搜尋Robert Half Technology 2016 就可以下載此調查報告)
 本書的主題是Haddop+Spark大數據分析與機器學習。Hadoop 大家已經知道是運用最多的大數據平台,然而Spark 異軍突起,與Hadoop 相容而且執行速度更快,各大公司也開始加入Spark 開發。例如IBM 加入Apache Spark 社群打算培育百萬名資料科學家。Google 與微軟也分別應用了Spark 的功能來建置服務、發展大數據分析雲端與機器學習平臺。這些大公司的加入,也意味著未來更多公司會採用Hadoop+Spark 進行大數據資料分析。
 然而目前市面上雖然很多大數據的書,但是多半偏向理論或應用層面的介紹,網路上的資訊雖然很多,但是也很雜亂。本書介紹希望能夠用淺顯易懂原理說明,再加上實機操作、範例程式,能夠降低大數據技術的學習門檻,帶領讀者進入大數據與機器學習的領域。當然整個大數據的生態系非常龐大,需要學習的東西太多。希望讀者能透過本書有了基本概念後,比較容易踏入這門領域,能繼續深入研究其他大數據的相關技術。
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