模組化開發的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列必買單品、推薦清單和精選懶人包

跨平台 App + Web API 實戰：使用 Flutter 和 ASP.NET Core 開發尋寶遊戲

為了解決模組化開發的問題，作者陳明山 這樣論述：

　　以尋寶系統為範例，讓讀者從實際的系統學習Flutter，同時了解如何使用JWT與後台Web API進行溝通。   　　整個尋寶系統包含：尋寶App、Web API、後台管理系統、排程功能，本書的內容在介紹這些系統的實作方式，讀者可自行擴充；除此之外，模組化開發也是其中的重點。   　　目標讀者 　　1.對尋寶系統開發有興趣者 　　2.對使用Flutter開發跨平台手機App有興趣者 　　3.對了解完整系統架構有興趣者   本書特色   　　■Flutter、Dart開發環境重點整理 　　■前後台系統使用JWT驗證使用者身份 　　■使用Redis Server做為資料快取提昇效能 　　■

模組化開發、程式碼重複使用、節省時間和成本 　　■完整的系統程式可從GitHub/bruce68tw下載

模組化開發進入發燒排行的影片

蘭花保養品發展策略之研究

為了解決模組化開發的問題，作者陳韻如 這樣論述：

近年來，台灣蘭花產業進行蘭花萃取物之研究，並應用在化妝品中的保養品開發上。 台灣消費者向來就非常重視保養品的產品成份，對於創新產品的知識度也均能接受。 然而，肌膚保養品市場的品牌競爭之多，本論文以蘭花萃取物保養品的產品發展策略進行調查研究，運用行銷組合理論(SAVE： Solutions, Access, Value, Education)找出解決方案、取得方式、價值與教育這四個構面。 應用決策實驗室分析法(DEMATEL：Decision Making and Trial Evaluation Laboratory)，訂定主要決定因素。本研究更應用15個準則之間的相依與回饋性，以及相互連結

的因果關係，來計算評選準則的權重。 研究結果顯示：SAVE四項構面之權重排名分別是價值、解決方案、取得方式和教育。 在因果關係方面，最能影響其他構面的則是價值構面。 在15個準則中，權重最大的是社群平台。 本研究也利用距離的平均解評價分析法（EDAS：Evaluation Based on Distance from Average Solution），進行四項市場常見蘭花保養品產品之發展策略分析。 最後得出，發展高級護膚乳液和精華液這兩個項目作為主力產品，應是台灣業者從事蘭花保養品產業的最佳策略。

前端程序員面試秘籍

為了解決模組化開發的問題，作者張容銘 這樣論述：

本書介紹了前端所涉及的知識：從HTML到CSS，再到JavaScript；從PC端到移動端、遊戲開發，再到伺服器端，以及iOS與Android混 合開發；從演算法到設計模式，再到框架，從jQuery、BootStrap代碼庫到Vue.js、Angular、React框架，再到工程化框架；從 EMAScript 5到EMAScript 6，再到EMAScript 2016、EMAScript 2017；從網路通信到網路安全；從常規開發到模組化開發，再到工程化開發以及性能優化；從CSS預編譯到EMAScript 6編譯，再到工程化編譯；從前端開發到測試，以及相關測試工具、版本管

理工具；從開發技術問題到面試主觀問題等。本書是讀者求職面試的參考指南。 本書適合前端開發人員、初學者，想轉行做前端開發的人員和專案經理閱讀，也可以作為大專院校相關專業師生的學習用書和培訓學校的教材。

強化學習應用於外匯交易之回顧與展望

為了解決模組化開發的問題，作者劉玉仁 這樣論述：

外匯市場擁有金融市場中最大的交易量，外匯與各類金融商品時間序列訊息特性相同，其都有著自身的趨勢、週期和不規則性。本研究主要試圖了解有哪些強化學習模型應用於外匯交易以及這些模型的效益或優勢；此外，亦試圖了解強化學習在未來外匯交易中應用的研究方向和潛力。對2001年起至2021年之間有關聯的期刊文章與學位論文做整理、篩選與過濾，在這些文獻綜述中，將41篇研究文本進一步整理加以聚類統計。所有研究的文本都有其自訂的基本假設，這些條件因子幾乎都是不同的，加上外匯交易品項較多、價格時段數據集應用也不盡相同，直接比較文本的結果和算法系統是不現實的。 針對本研究動機的回應整理出結論，所有文本中，有28

.1% 的研究應用了傳統強化學習的算法、有71.9%的研究應用了深度強化學習算法。強化學習應用在外匯交易的研究方向，圍繞在深度Q網絡(DQN)、進階的雙深度Q網絡(DDQN)，以及加入基線的策略梯度(PG)、近端策略優化算法(PPO)、演員-評論家(A2C)等算法和創新的進階策略。算法是針對解決高估問題、減低TD error與加快算法收斂等問題的研究；商業應用則針對高頻交易與量化交易研發具有較大的潛力。算法的交易應用是金融公司極重要的實用技術，特別是與營業收益相關的指標策略或算法模型是不會對外公開的，受限於此，針對本研究主題只能以學界的公開資料，無法將業界的應用同時作探討。回顧本研究中所有文獻

的算法技術成果，外匯交易的實務應用領域存在令人難以置信的機會，而且看起來方興未艾。