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PHP & MySQL 武功祕笈

為了解決php程式的問題，作者藍易 這樣論述：

　　PHP與MySQL自己學習時常抓不到重點，上培訓班花費太高，為何不買一本書在網上學習？省時、省錢、效果顯著，比得上培訓班。 　　根據統計資料，PHP與MySQL已經被安裝在超過2000萬個網站和100萬台伺服器上，企業需求越來越多。MySQL是一種資料庫伺服器，經常與PHP搭配使用的結構化查詢語言的語法，是一個小型關係型數據庫管理系統可在許多平臺上編譯，可以免費下載使用。是一個小型關係型數據庫管理系統，一個開放源碼的關聯資料庫管理系統，由於性能高、成本低、可靠性好，已經成為最流行的開源資料庫，被廣泛地應用在Internet上的中小型網站中。隨著MySQL的不斷成熟，它

也逐漸用於更多大規模網站和應用，非常流行的開源軟體組合LAMP中的M就是指MySQL。 　　本書為配合PHP遠端教學的指定參考教材，對於PHP初學者來說，本書可以作為教材和參考書。通過大量實例，為PHP與MySQL初學者量身定做的書籍。由淺入深地介紹了PHP與MySQL語言，提供最完整的範例程式。通過實作程式對PHP系統專案開發的詳細講解，深度瞭解學習專案開發中PHP與資料庫設計等各個細節，使從來沒有開發經歷的朋友能夠融會貫通。 　　本書有如下特點： 　　1) 範例最多最豐富，作者多年教學整理出來的範例程式，由淺入深約200個。 　　2) 實例講解，內容充實，理論與實作配合。 　　3) 網

站案例，重視實用。 　　4) 本書配有範例檔，附所有範例程式。 　　5) PHP案例線上影音課程。詳情參閱附錄B。  

php程式進入發燒排行的影片

以費氏線性鑑別分析演算法實現智慧家庭系統中之老人照護的 心電圖訊號辨識器

為了解決php程式的問題，作者余婉瑜 這樣論述：

本篇論文提出「以費氏線性鑑別分析演算法(Fisher’s Linear Discriminant Analysis, FLDA)實現智慧家庭系統中之老人照護的心電圖訊號辨識器」。老人居家照護，它是智慧家庭之應用領域中的重要一環。簡單的說，居家照護就是要讓那些沒有與老人同住在一起的家人，他們也能夠隨時的照顧與關心到獨居在外的親人，其主要之目的就是要降低意外發生的風險。本文將心電圖訊號辨識器，分成如下的三大部份說明，分別是：(a)心電圖訊號的擷取：主要用途是說明從人的身體上取得心電圖訊號的過程及心電圖訊號的前置處理；(b)心電圖訊號的分析：主要用途是分析從Wi-Fi信號接收器中所接收到的心電圖訊

號，亦即是計算心電圖訊號之每個主要特徵點在各種心跳類別的特徵值範圍；及(c)辨識心電圖的所屬類別：主要用途是以費氏線性鑑別分析演算法辨識心電圖的所屬類別。本文能辨識五種心跳類別(NORM、LBBB、RBBB、VPC、及APC)的心電圖，經多次的測試，測試結果如下：心跳種類NORM、LBBB、RBBB、VPC、及APC的正確辨識率分別為94.97%、91.03%、78.84%、94.38%、及93.82%。總正確辨識率平均為92.60%。

工業流程控制系統開發(流程雲端化-自動化條碼掃描驗收)

為了解決php程式的問題，作者曹永忠,許智誠,蔡英德 這樣論述：

　　在工業流程控制系統開發中，我們可以發現，產品驗收往往是最難自動化的一環，雖然產品與產品包裝大多以應用條碼在生產流程上的控制，但是驗收中掃描生產產品的條碼，大多仍在作業元手動掃描，本書就是要使用工業級的條碼掃描模組，透過開發板的連接後，將驗收資料自動上傳到雲端。 　　本書為工業流程控制系統開發之流程雲端化的開發書籍，主要介紹流程自動化的一環，驗收自動化，雖然在台灣，許許多多的工廠，雖然大量使用電腦資訊科技，但是生產線上的驗收或出貨控制，許多工廠雖然已經大量使用條碼、RFID、甚至是QR Code…等等，但是在最終出貨處，仍有許多工廠還在仍然採用人工掃描出貨產品的條碼等，

來做為出貨的憑據。 　　如果我們使用目前當紅的Ameba RTL 8195開發板，透過它擅長的Wifi通訊功能，結合RS232通訊模組，我們就可以使用市售的條碼掃描模組，並使用RS232等工業通訊方式的來取得條碼內容，如此一來我們就可以使用網際網路或物聯網的方式：如網頁瀏覽器、APPs手機應用程式等方式，立即顯示出貨情形，並且透過網頁方式，居於遠端的管理者或客戶，也可以使用行動裝置查看出貨情形，對於工業上開發與發展，也算一個貢獻。 　　流程自動化一向是產業升級不二法門，生產過程資訊雲端化更是目前產業重要趨勢，本書將生產中最後一道關卡進行雲端化，僅是一個效益較可見的範例，最後期望讀者在閱讀之

後可以將其功能進階到工業4.0上更實務的應用。 　　

超保守元素探針設計平台

為了解決php程式的問題，作者萬郁岑 這樣論述：

大量的基因組數據經常被用來探索分類組的演化關係，即系統發生學，使用的方法包括全基因組定序和轉錄組。然而，研究者發現，在使用Bootstrapping或貝葉斯法（Bayesian methods）的傳統系統發生支持度分析中，一些節點具有非常高的統計值，即高支持度。但使用不同類型的基因組數據時，其演化支序結果卻是矛盾的。研究者們最近使用超保留元素（Ultra-conserved Elements, UCEs）來捕捉系統發生關係的遺傳標記。UCEs是高度保守的序列，在親緣關系很遠的類群中也會共享這些通用的遺傳標記。這些遺傳標記有助於重建許多生物的演化歷史和種群關係，從而有效解決系統發生問題。為了解

類群的演化關係，研究者常需要設計一套專屬於類群的探針進行研究，但探針的設計是非常複雜的。首先，研究人員需要一個高計算能力的Linux服務器；其次，他們需要使用Linux系統進行生物資訊學操作的技能；第三，他們需要Python程式技能。這些都使一些不具備相關計算機編程背景知識的研究人員感到困難。因此，幾乎不可能為他們感興趣的特定類群設計探針來進行基因捕獲位點。因此，本研究開發了一個使用者友善的超保守元素探針設計平台，該平台具有設計特定類群探針和合併探針的功能。該系統提供沒有計算機編程背景的研究人員也能夠輕鬆分析和設計探針。本研究使用網絡框架Bootstrap來設計網頁，並通過PHP程式語言將數據

輸入到系統的自動腳本調用Phyluce軟體進行探針設計，以獲得專屬的探針序列。目前，該系統可供多個用戶線上使用，可在平台上進行探針設計、合併探針、電腦模擬測試等分析，本研究利用已發表的鞘翅目、鱗翅目、金蛛總科和未發表的同椿科、蜜蜂屬的基因組數據，在平台上進行測試探針設計和電腦模擬測試的功能，通過使用者在平台上點選功能並輸入與過去研究一致的設計參數，其設計出的探針數量與電腦模擬測試中的捕獲率和樹型與過去研究結果是相似的，通過此平台可加速研究人員使用目標定序法(即UCEs) 研究分類組的演化關係。