Net price的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們挖掘到下列精選懶人包

ASP.NET Core工程師不可不知的10大安全性漏洞與防駭方法

為了解決Net price的問題，作者RomanCanlas 這樣論述：

　　『OWASP發展至今，前10大排名的弱點已不再是單純的一種攻擊名稱，而是一種不安全的行為。作者以弱點復現來說明其弱點成因，是我推薦本書的主要原因，希望本書能帶給程式設計師更多安全開發的觀念！』——登豐數位科技創辦人／白帽駭客　黃建笙（Jason 方丈）　專文推薦 　　『雖然這本書是資訊安全的書籍，卻沒有艱深難懂的理論，利用輕鬆的攻與防，讓讀者在攻防戰之間提升資安與安全程式碼二者的經驗值，讓你一次擁有劍與盾兩件寶物。』——微軟MVP最有價值專家　陳傳興（Bruce Chen）　專文推薦 　　ASP.NET Core開發人員經常會收到安全性測試的結果，報告中顯示的是在W

eb應用程式中所發現的漏洞。雖然這些報告可以提供一些高階的修復建議，但是它們往往沒有說明，為了解決或是修復這些測試所發現的弱點，你需要採取哪些確切的步驟？ 　　在本書的第1章中，首先，你將學習安全程式碼的基本概念。然後，在第2章到第11章中，我們將帶領你一步步學習識別常見的Web應用程式漏洞。在閱讀的過程中，我們也會介紹如何在ASP.NET Core Web應用程式中修復不安全的組態設定。我們更進一步展示如何解決不同類型的跨網站指令碼(XSS)。最後還有獨立的一章，專門指導你修復不再屬於OWASP Top 10清單的其他漏洞。 　　本書的寫作格式屬於訣竅式風格(recipe style)：

每一個訣竅都代表一個問題，我們會先展示不安全程式碼的範例，接著提供相應的解決方案，讓你學習如何根除應用程式中的安全錯誤。遵循簡單的訣竅步驟，你將探索ASP.NET Core Web應用程式中不同類型的安全性弱點，理解什麼樣的程式碼會導致應用程式不安全，然後一步步練習如何修復它們，由此建立強健又安全的解決方案。 　　讀完這本書，你將獲得解決ASP.NET Core Web應用程式安全性漏洞的實用訣竅，以及修復安全性缺陷的實戰經驗。 　　你將從本書學會： 　　・如何消滅ASP.NET Core Web應用程式中的bug 　　・探索不同類型的注入攻擊，並防止這個漏洞被利用 　　・修復與無效的身分

驗證和授權相關的安全問題 　　・使用多種保護技術，排除敏感資料外洩的風險 　　・啟用ASP.NET Core Web應用程式的安全功能，防止不安全的組態設定 　　・探索ASP.NET Web應用程式的其他漏洞，以及安全開發的最佳實踐 　　目標讀者 　　本書的目標讀者是那些使用「ASP.NET Core框架」開發Web應用程式的開發人員和軟體工程師。本書非常適合初學者和經驗豐富的資深工程師：本書將指導新手學習編寫「安全程式碼」的必要基礎，而資深工程師也可以利用這本書，作為一個逐步編寫「ASP.NET Core安全程式碼」的快速參考。 　　對於那些希望深入理解「如何透過程式碼來保護ASP.NE

T Core應用程式」的應用系統安全工程師來說，這本書也能提供很好的幫助。本書將協助他們瞭解「如何修復」他們每天執行的安全測試所發現的問題。

Net price進入發燒排行的影片

反向房屋貸款加上長期照顧定價評估

為了解決Net price的問題，作者馬少鈞 這樣論述：

現今許多已開發國家都已進入高齡化社會，面臨到老年人口的扶養問題。為了解決這個困境，許多國家政府都在推動反向房屋貸款(Reverse Mortgage，RM)，可以讓老人將自己擁有的房產轉換成養老使用的年金，減少青壯人口的扶養負擔。而RM無法考慮到借款人的身體狀況，例如：可能生病或有慢性疾病需要人照顧，因此本篇論文以RM為基礎加上長期照顧(Long-Term Care，LTC)，評價具有提前解約選擇權RM加上LTC的公平價值。本論文假定利率期限結構服從Hull-White Model；狀態轉換機率引用 Kalbfleisch and Lawless (1984) 和傅鈺婷(2020)所計算出的

轉換機率；房屋價格使用為幾何布朗運動並假設利率與房價具有相關性。本篇論文提供兩種方式來計算公平可貸成數，一種為有將狀態細分(健康、輕度身障、中度身障、重度身障、極重度身障及死亡)，另一種是將狀態分成有無自理能力，以提供資料不足時，可以用不同的方式計算公平可貸成數。本篇論文對於合約的假設為，當借款人進入無自理能力(極重度身障)或死亡，則合約就終止。本篇論文除了計算RM加上LTC的公平可貸成數以外，還另外分析了不同參數（如：房價波動度、利率波動度、利率房價相關係數、平均利率水準、利率均值回歸率、保費率、房租率、解約懲罰金比例、長照成本、預定利率等）變化下的敏感性分析。本篇論文研究結果顯示，在無解約

情況下，使用兩種方式所計算出來的可貸成數相同，但若加入解約選擇權，使用狀態細分的可貸成數會低於只將狀態分成有無自理能力的，因為借款人在不同身體狀態會有不同的解約決策提高解約權的價值，保險公司須調低可貸成數來因應，此外，在有繼承人的狀況下，借款人不會有解約的動機，所以不影響可貸成數評價結果。

Programming ML.Net

為了解決Net price的問題，作者Esposito, Dino 這樣論述：

The expert guide to creating production machine learning solutions with ML.NET! ML.NET brings the power of machine learning to all .NET developers-- and Programming ML.NET helps you apply it in real production solutions. Modeled on Dino Esposito’s best-selling Programming ASP.NET, this book take

s the same scenario-based approach Microsoft’s team used to build ML.NET itself. After a foundational overview of ML.NET’s libraries, the authors illuminate mini-frameworks (＂ML Tasks＂) for regression, classification, ranking, anomaly detection, and more. For each ML Task, they offer insights for ov

ercoming common real-world challenges. Finally, going far beyond shallow learning, the authors thoroughly introduce ML.NET neural networking. They present a complete example application demonstrating advanced Microsoft Azure cognitive services and a handmade custom Keras network-- showing how to lev

erage popular Python tools within .NET. 14-time Microsoft MVP Dino Esposito and son Francesco Esposito show how to: Build smarter machine learning solutions that are closer to your user’s needsSee how ML.NET instantiates the classic ML pipeline, and simplifies common scenarios such as sentiment anal

ysis, fraud detection, and price predictionImplement data processing and training, and ＂productionize＂ machine learning-based software solutionsMove from basic prediction to more complex tasks, including categorization, anomaly detection, recommendations, and image classificationPerform both binary

and multiclass classificationUse clustering and unsupervised learning to organize data into homogeneous groupsSpot outliers to detect suspicious behavior, fraud, failing equipment, or other issuesMake the most of ML.NET’s powerful, flexible forecasting capabilitiesImplement the related functions of

ranking, recommendation, and collaborative filteringQuickly build image classification solutions with ML.NET transfer learningMove to deep learning when standard algorithms and shallow learning aren’t enough＂Buy＂ neural networking via the Azure Cognitive Services API, or explore building your own wi

th Keras and TensorFlow

以監督式機器學習探討電子病歷中非結構化資料對早期預測中風後功能復原後果之價值

為了解決Net price的問題，作者宋昇峯 這樣論述：

中風是導致成人殘障的重要原因，中風功能復原後果的精準預測，能協助病人及家屬及早準備後續照顧事宜，衛生政策制定者也能依此預測結果適切規劃人力與資源，以投入中風病人的急性後期與中長期照護。目前的中風功能復原後果預測模型皆是以結構化資料建立，甚至最新使用數據驅動方式發展的機器學習預測模型依然是以結構化資料為主。相對的，照顧病人所製作的大量敘述式病歷文字紀錄，即非結構化資料，反而甚少被使用。因此，本研究的目的，即是使用監督式機器學習來探討非結構化臨床文字紀錄於急性缺血性中風後之初期預測功能復原後果之應用價值。在6176位2007年10月至2019年12月間因急性缺血性中風住院之病人中，共3847位病

人符合本研究之收案/排除條件。我們使用自然語言處理，萃取出住院初期之醫師紀錄及放射報告中之臨床文字紀錄，並且實驗了不同文字模型與機器學習演算法之組合，來建構中風功能復原後果的預測模型。實驗發現使用醫師紀錄時，操作特徵曲線下面積為0.782至0.805，而使用放射報告時，曲線下面積為0.718至0.730。使用醫師紀錄時，最好的組合為詞頻-倒文件頻加上羅吉斯迴歸，而使用放射報告時，最好之組合為基于轉換器的雙向編碼器表示技術加上支持向量機。這些基於純文字的機器學習預測模型並無法勝過傳統的風險模型，這些傳統模型的曲線下面積為0.811至0.841。然而，不管是以曲線下面積、重分類淨改善指標、或整合式

區辨改善指標來評估，臨床文字紀錄中的資訊的確可以增強傳統風險模型的預測效能。本研究之結論為，電子病歷中的非結構化文字經過自然語言處理後，不僅可以成為另類預測中風功能復原後果的工具，更可以增強傳統風險模型的預測效能。透過演算法來自動擷取並整合分析結構化與非結構化資料，將能提供醫師更好的決策支援。