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field欄位的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦（美）馬丁·福勒（MARTIN FOWLER）寫的 重構：改善既有代碼的設計（第2版·英文版） 可以從中找到所需的評價。
另外網站馬克: C# 學習筆記part 10 差異比較，教你使用欄位、屬性也說明：欄位Field 如果整數a 變數，及字串b 變數，要給其他的Method 方法調用，那麼就要用到Field 欄位 欄位Field 是物件class 底下的成員，敲代碼時，別放錯 ...
朝陽科技大學 資訊工程系 曹世昌、洪士程所指導 柯傑騰的 利用雲端建構某國中學生理化科評量成績資訊系統 （2021），提出field欄位關鍵因素是什麼，來自於國中理化考試、資料庫系統、雲端運算技術。
而第二篇論文中原大學 資訊管理學系 皮世明所指導 李虹樺的 以深度學習建構股價預測模型 （2021），提出因為有 時間卷積網路、時間序列、深度學習、股票、股市預測的重點而找出了 field欄位的解答。
最後網站Salesforce之欄位級安全性field-level security則補充：什麼是欄位級別安全(欄位級安全性Field-level security )？ 您可以確保使用者只能訪問其特定工作職能所需的欄位: 記錄詳細資訊和編輯頁面 ...
重構：改善既有代碼的設計（第2版·英文版）
為了解決field欄位 的問題，作者（美）馬丁·福勒（MARTIN FOWLER） 這樣論述：
本書是經典著作《重構》出版20年後的新版。書中清晰揭示了重構的過程，解釋了重構的原理和*佳實踐方式，並給出了何時以及何地應該開始挖掘代碼以求改善。書中給出了60多個可行的重構，每個重構都介紹了一種經過驗證的代碼變換手法的動機和技術。本書提出的重構準則將幫助開發人員一次一小步地修改代碼，從而減少了開發過程中的風險。 本書適合軟體發展人員、專案管理人員等閱讀，也可作為高等院校電腦及相關專業師生的參考讀物。 馬丁·福勒（Martin Fowler） 軟體發展大師，ThoughtWorks的科學家。他是一位作家、演說者、諮詢師和泛軟體發展領域的意見ling袖。他致力於改善企業
級的軟體設計，對設計以及支撐設計的工程實踐孜孜以求。他在重構、物件導向分析設計、模式、XP和UML等領域都有貢獻。著有《重構：改善既有代碼的設計》《分析模式》《領域特定語言》等經典著作。 Chapter 1: Refactoring: A First Example / 重構，第一個示例 1 The Starting Point / 起點 1 Comments on the Starting Program / 對此起始程式的評價 3 The First Step in Refactoring / 重構的第一步 5 Decomposing the statement Fun
ction / 分解statement方法 6 Status: Lots of Nested Functions / 進展：大量嵌套函數 22 Splitting the Phases of Calculation and Formatting / 拆分計算階段與格式化階段 24 Status: Separated into Two Files (and Phases) / 進展：分離到兩個檔（和兩個階段） 31 Reorganizing the Calculations by Type / 按類型重組計算過程 34 Status: Creating the Data with the Pol
ymorphic Calculator / 進展：使用多態計算器來提供資料 41 Final Thoughts / 結語 43 Chapter 2: Principles in Refactoring / 重構的原則 45 Defining Refactoring / 何謂重構 45 The Two Hats / 兩頂帽子 46 Why Should We Refactor / 為何重構 47 When Should We Refactor / 何時重構 50 Problems with Refactoring / 重構的挑戰 55 Refactoring, Architecture, and
Yagni / 重構、架構和YAGNI 62 Refactoring and the Wider Software Development Process / 重構與軟體發展過程 63 Refactoring and Performance / 重構與性能 64 Where Did Refactoring Come From / 重構起源何處 67 Automated Refactorings / 自動化重構 68 Going Further / 延展閱讀 70 Chapter 3: Bad Smells in Code / 代碼的壞味道 71 Mysterious Name / 神秘命名
72 Duplicated Code / 重複代碼 72 Long Function / 過長函數 73 Long Parameter List / 過長參數列表 74 Global Data / 全域資料 74 Mutable Data / 可變數據 75 Divergent Change / 發散式變化 76 Shotgun Surgery / 霰彈式修改 76 Feature Envy / 依戀情結 77 Data Clumps / 數據泥團 78 Primitive Obsession / 基本類型偏執 78 Repeated Switches / 重複的switch 79 Loop
s / 迴圈語句 79 Lazy Element / 冗贅的元素 80 Speculative Generality / 誇誇其談通用性 80 Temporary Field / 臨時欄位 80 Message Chains / 過長的消息鏈 81 Middle Man / 中間人 81 Insider Trading / 內幕交易 82 Large Class / 過大的類 82 Alternative Classes with Different Interfaces / 異曲同工的類 83 Data Class / 純數據類 83 Refused Bequest / 被拒絕的遺贈 83
Comments / 注釋 84 Chapter 4: Building Tests / 構築測試體系 85 The Value of Self-Testing Code / 自測試代碼的價值 85 Sample Code to Test / 待測試的樣例代碼 87 A First Test /第一個測試 90 Add Another Test / 再添加一個測試 93 Modifying the Fixture / 修改測試夾具 95 Probing the Boundaries / 探測邊界條件 96 Much More Than This / 測試遠不止如此 99 Chapter 5:
Introducing the Catalog / 介紹重構名錄 101 Format of the Refactorings / 重構的記錄格式 101 The Choice of Refactorings / 挑選重構的依據 102 Chapter 6: A First Set of Refactorings / 第一組重構 105 Extract Function / 提煉函數 106 Inline Function / 內聯函數 115 Extract Variable / 提煉變數 119 Inline Variable / 內聯變數 123 Change Function Decl
aration / 改變函式宣告 124 Encapsulate Variable / 封裝變數 132 Rename Variable / 變數改名 137 Introduce Parameter Object / 引入參數物件 140 Combine Functions into Class / 函數組合成類 144 Combine Functions into Transform / 函數組合成變換 149 Split Phase / 拆分階段 154 Chapter 7: Encapsulation / 封裝 161 Encapsulate Record / 封裝記錄 162 Enca
psulate Collection / 封裝集合 170 Replace Primitive with Object / 以物件取代基本類型 174 Replace Temp with Query / 以查詢取代臨時變數 178 Extract Class / 提煉類 182 Inline Class / 內聯類 186 Hide Delegate / 隱藏委託關係 189 Remove Middle Man / 移除中間人 192 Substitute Algorithm / 替換演算法 195 Chapter 8: Moving Features / 搬移特性 197 Move Func
tion / 搬移函數 198 Move Field / 搬移欄位 207 Move Statements into Function / 搬移語句到函數 213 Move Statements to Callers / 搬移語句到調用者 217 Replace Inline Code with Function Call / 以函式呼叫取代內聯代碼 222 Slide Statements / 移動語句 223 Split Loop / 拆分迴圈 227 Replace Loop with Pipeline / 以管道取代迴圈 231 Remove Dead Code / 移除死代碼 237
Chapter 9: Organizing Data / 重新組織資料 239 Split Variable / 拆分變數 240 Rename Field / 欄位改名 244 Replace Derived Variable with Query / 以查詢取代派生變數 248 Change Reference to Value / 將引用物件改為值物件 252 Change Value to Reference / 將值物件改為引用物件 256 Chapter 10: Simplifying Conditional Logic / 簡化條件邏輯 259 Decompose Condit
ional / 分解條件運算式 260 Consolidate Conditional Expression / 合併條件運算式 263 Replace Nested Conditional with Guard Clauses / 以衛語句取代嵌套條件運算式 266 Replace Conditional with Polymorphism / 以多態取代條件運算式 272 Introduce Special Case / 引入特例 289 Introduce Assertion / 引入斷言 302 Chapter 11: Refactoring APIs / 重構API 305 Sepa
rate Query from Modifier / 將查詢函數和修改函數分離 306 Parameterize Function / 函數參數化 310 Remove Flag Argument / 移除標記參數 314 Preserve Whole Object / 保持對象完整 319 Replace Parameter with Query / 以查詢取代參數 324 Replace Query with Parameter / 以參數取代查詢 327 Remove Setting Method / 移除設值函數 331 Replace Constructor with Factory
Function / 以工廠函數取代構造函數 334 Replace Function with Command / 以命令取代函數 337 Replace Command with Function / 以函數取代命令 344 Chapter 12: Dealing with Inheritance / 處理繼承關係 349 Pull Up Method / 函數上移 350 Pull Up Field / 欄位上移 353 Pull Up Constructor Body / 構造函數本體上移 355 Push Down Method / 函數下移 359 Push Down Field
/ 欄位下移 361 Replace Type Code with Subclasses / 以子類取代類型碼 362 Remove Subclass / 移除子類 369 Extract Superclass / 提煉超類 375 Collapse Hierarchy / 折疊繼承體系 380 Replace Subclass with Delegate / 以委託取代子類 381 Replace Superclass with Delegate / 以委託取代超類 399 Bibliography / 參考文獻 405
利用雲端建構某國中學生理化科評量成績資訊系統
為了解決field欄位 的問題，作者柯傑騰 這樣論述：
十二年國民基本教育自然科學領域課程綱要正式於108年實施，新課綱理化屬於自然科學領域，提倡素養導向的學習，所有的學習源自於生活，有別於以往填鴨式教學，強調結合實際生活情境，靈活運用。美國教育學者Bloom提到的教育目標中，將認知領域分為六個層次：知識(Knowledge)、理解(Compre- hension) 應用(Application)、分析. (Analysis) 綜合(Synthesis) 評鑑(Evaluation)。在高中超額比序中佔極為重要的教育會考，改變命題方向，減少記憶、背誦等「知識」的比例，大幅增加素養導向的試題。但學生彼此的生活經驗依家庭背景差異如父母職業、家境狀況…
等變因，影響到學生在高層次應用、分析的學習所落差的因素。本研究透過資料庫系統運算及雲端共用技術，利用學生理化平常考單元內容的成績、考試概念與學生家庭背景的相關資訊來進行探討與分析。此系統可以讓教師能及時查詢學生理化平常考單元內容的成績分布，同時針對學生家庭背景及平常考成績作交叉分析，藉此調整教學方向。此外，藉由雲端平台，家長能透過智慧型手機查詢學生平常考成績彙整資訊，可以更及時的了解學生目前的學習狀況。本研究依據理化科成績資訊管理系統內容需求，包括考試概念、考試題型、家庭完整性、父親教育、母親教育、族群、經濟狀況、性別、學生、單元名稱、考試作業主檔及明細檔等彙整。研究結果發現，比起傳統的紙本成
績單，此成績資訊系統能夠擁有更好的效果。其應用可推廣到校務系統上，以方便於老師、家長立即查詢相關資訊，並了解學生學習情況，並為學校在對學生做成績資訊查詢管理上帶來更方便的成效。
以深度學習建構股價預測模型
為了解決field欄位 的問題，作者李虹樺 這樣論述：
股票的可預測性研究在金融學與經濟學界中有著悠遠的歷史，有些是秩序性狀況是簡單且可以預測，傳統使用線性迴歸方法可以找出固定的漲跌方向；但市場中存在許多不確定原因影響著股價的波動，隨機性特質在系統本質上是無法預測的，隨著時間不斷的進步與類神經網路的興起，股價也多數採用時間序列分析方法進行預測，深度網路經常會遇到梯度爆炸或梯度消失的問題，導致整個模型運算失敗。本研究以IBM SPSS軟體進行迴歸分析方法與深度學習方法訓練，以2017年1月3日至2019年12月30日之美國四大指數收盤價對台灣加權股價指數進行預測與討論，迴歸分析做t值與F檢定比較，再將預測結果進行殘差分析與變數重要性分析比較
；研究發現資料集與預測值的型態會影響模型的選擇，具有關聯的多變數聚合投入模型不一定會取得好的預測結果，在選用變數需花更多時間去挑選與測試。