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國立臺灣海洋大學 海洋法律研究所 陳荔彤所指導 賴克林的 電子商務與電子載貨證卷之研究 （2003），提出oocl領單關鍵因素是什麼，來自於電子商務、載貨證卷。
而第二篇論文國立海洋大學 航運技術研究所 盧華安所指導 劉中平的 定期貨櫃船之船隊部署 （1998），提出因為有 船隊部署、循環式網路、收受與運抵、整數規劃模式、航次流、櫃流、定期貨櫃船的重點而找出了 oocl領單的解答。
最後網站OOCL订了一个挂衣柜，为嘛打单了都没柜号封条呢？則補充：福步外贸论坛(FOB Business Forum) 求助， 第一次用OOCL的，SO上没有柜号， 打单了也没封条和柜号，因为做柜在礼拜五，所以要多出300大洋补料费用。
Java性能優化權威指南
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為了解決oocl領單 的問題，作者（美）亨特 這樣論述：
《Java性能優化權威指南》由曾任職于Oracle/Sun的性能優化專家編寫，系統而詳細地講解了性能優化的各個方面，幫助你學習Java虛擬機的基本原理、掌握一些監控Java程序性能的工具，從而快速找到程序中的性能瓶頸，並有效改善程序的運行性能。Java性能優化的任何問題，都可以從本書中找到答案！《Java性能優化權威指南》是Java應用性能調優的聖經，內容通俗易懂，介紹了大量的監控和測量工具，涉及各種硬體架構和操作系統。涵蓋了如何構建實驗、解釋結果以及如何採取行動等技巧。 柳飛，畢業於中國科學技術大學和復旦大學。現為上海愛科生信息技術有限公司工程師，曾任OOCL ISD工程師。目前主要關
注的領域為MySQL和分散式計算。十年碼農兩忙忙，不coding，自難忘。徒步及跑步業餘湊熱鬧者，中度拖延症患者。陸明剛：畢業於四川大學，近十年大型軟體研發測試經驗，現任易安信中國卓越中心資深軟體工程師，曾任趨勢科技中國軟體研發中心技術經理，關注JVM性能調優和大數據，喜歡挖掘技術背後的內幕，並樂此不疲。陸明剛，畢業於四川大學，近十年大型軟體研發測試經驗，現為易安信中國卓越研發中心主任軟體工程師，曾任趨勢科技中國軟體研發中心技術經理，關注分散式計算和JVM性能優化，喜歡挖掘技術背後的內幕。羽毛球運動深度球粉，業餘驢友及攝友。 第1章 策略、方法和方法論 1.1 性能問題的現狀
1.2 性能分析的兩種方法：自頂向下和自底向上 1.2.1 自頂向下 1.2.2 自底向上 1.3 選擇正確的平台並評估系統性能 1.3.1 選擇正確的CPU架構 1.3.2 評估系統性能 1.4 參考資料 第2章 操作系統性能監控 2.1 定義 2.2 CPU使用率 2.2.1 監控CPU使用率：Windows 2.2.2 監控CPU使用率：Windows typeperf 2.2.3 監控CPU使用率：Linux 2.2.4 監控CPU使用率：Solaris 2.2.5 命令行監控CPU使用率：Linux和Solaris 2.3 CPU調度程序運行隊列 2.3.1 監控CPU調度程序運行
隊列：Windows 2.3.2 監控CPU調度程序運行隊列：Solaris 2.3.3 監控CPU調度程序運行隊列：Linux 2.4 內存使用率 2.4.1 監控內存利用率：Windows 2.4.2 監控內存使用率：Solaris 2.4.3 監控內存使用率：Linux 2.4.4 監控鎖競爭：Solaris 2.4.5 監控鎖競爭：Linux 2.4.6 監控鎖競爭：Windows 2.4.7 隔離競爭鎖 2.4.8 監控搶占式上下文切換 2.4.9 監控線程遷移 2.5 網絡I/O使用率 2.5.1 監控網絡I/O使用率：Solaris 2.5.2 監控網絡I/O使用率：Linux
2.5.3 監控網絡I/O使用率：Windows 2.5.4 應用性能改進的考慮 2.6 磁盤I/O使用率 2.7 其他命令行工具 2.8 監控CPU使用率：SPARC T系列系統 2.9 參考資料 第3章 JVM概覽 3.1 HotSpot VM的基本架構 3.2 HotSpot VM運行時 3.2.1 命令行選項 3.2.2 VM生命周期 3.2.3 VM類加載 3.2.4 字節碼驗證 3.2.5 類數據共享 3.2.6 解釋器 3.2.7 異常處理 3.2.8 同步 3.2.9 線程管理 3.2.10 C++堆管理 3.2.11 Java本地接口 3.2.12 VM致命錯誤處理 3.3
HotSpot VM垃圾收集器 3.3.1 分代垃圾收集 3.3.2 新生代 3.3.3 快速內存分配 3.3.4 垃圾收集器 3.3.5 Serial收集器 3.3.6 Parallel收集器：吞吐量為先！ 3.3.7 Mostly—Concurrent收集器：低延遲為先！ 3.3.8 Garbage—First收集器：CMS替代者 3.3.9 垃圾收集器比較 3.3.10 應用程序對垃圾收集器的影響 3.3.11 簡單回顧收集器歷史 3.4 HotSpot VM JIT編譯器 3.4.1 類型繼承關系分析 3.4.2 編譯策略 3.4.3 逆優化 3.4.4 Client JIT編譯器概覽
3.4.5 Server JIT編譯器概覽 3.4.6 靜態單賦值——程序依賴圖 3.4.7 未來增強展望 3.5 HotSpot VM自適應調優 3.5.1 Java 1.4.2的默認值 3.5.2 Java 5自動優化的默認值 3.5.3 Java 6 Update 18更新后的默認優化值 3.5.4 自適應Java堆調整 3.5.5 超越自動優化 3.6 參考資料 第4章 JVM性能監控 4.1 定義 4.2 垃圾收集 4.2.1 重要的垃圾收集數據 4.2.2 垃圾收集報告 4.2.3 垃圾收集數據的離線分析 4.2.4 圖形化工具 4.3 JIT編譯器 4.4 類加載 4.5 Ja
va應用監控 4.6 參考資料 第5章 Java應用性能分析 5.1 術語 5.1.1 通用性能分析術語 5.1.2 Oracle Solaris Studio Performance Analyzer術語 5.1.3 NetBeans Profiler術語 5.2 Oracle Solaris Studio Performance Analyzer 5.2.1 支持平台 5.2.2 下載/安裝Oracle Solaris Studio Performance Analyzer 5.2.3 使用Oracle Solaris Studio Performance Analyzer 抓取性能數據
5.2.4 查看性能數據 5.2.5 數據表示 5.2.6 過濾性能數據 5.2.7 命令行工具er_print 5.3 NetBeans Profiler 5.3.1 支持平台 5.3.2 下載安裝NetBeans Profiler 5.3.3 開始方法分析會話 5.3.4 Controls子面板 5.3.5 Status子面板 5.3.6 Profiling Results子面板 5.3.7 Saved Snapshots子面板 5.3.8 View子面板 5.3.9 Basic Telemetry子面板 5.3.10 查看動態結果 5.3.11 對結果進行快照 5.3.12 啟動內存分析
會話 5.3.13 查看實時結果 5.3.14 對結果進行快照 5.3.15 定位內存泄漏 5.3.16 分析堆轉儲 5.4 參考資料 第6章 Java應用性能分析技巧 6.1 性能優化機會 6.2 系統或內核態CPU使用 6.3 鎖競爭 6.4 Volatile的使用 6.5 調整數據結構的大小 6.5.1 String Builder或String Buffer大小的調整 6.5.2 Java Collection類大小調整 6.6 增加並行性 6.7 過高的CPU使用率 6.8 其他有用的分析提示 6.9 參考資料 第7章 JVM性能調優入門 7.1 方法 7.1.1 假設條件 7.1.
2 測試基礎設施需求 7.2 應用程序的系統需求 7.2.1 可用性 7.2.2 可管理性 7.2.3 吞吐量 7.2.4 延遲及響應性 7.2.5 內存占用 7.2.6 啟動時間 7.3 對系統需求分級 7.4 選擇JVM部署模式 7.4.1 單JVM部署模式 7.4.2 多JVM部署模式 7.4.3 通用建議 7.5 選擇JVM運行模式 7.5.1 Client模式或Server模式 7.5.232位/64位 JVM 7.5.3 垃圾收集器 7.6 垃圾收集調優基礎 7.6.1 性能屬性 7.6.2 原則 7.6.3 命令行選項及GC日志 7.7 確定內存占用 7.7.1 約束 7.7.2
HotSpot VM堆的布局 7.7.3 堆大小調優着眼點 7.7.4 計算活躍數據大小 7.7.5 初始堆空間大小配置 7.7.6 其他考量因素 7.8 調優延遲/響應性 7.8.1 輸入 7.8.2 優化新生代的大小 7.8.3 優化老年代的大小 7.8.4 為CMS調優延遲 7.8.5 Survivor空間介紹 7.8.6 解析晉升閾值 7.8.7 監控晉升閾值 7.8.8 調整Survivor空間的容量 7.8.9 顯式的垃圾收集 7.8.10 並發永久代垃圾收集 7.8.11 調優CMS停頓時間 7.8.12 下一步 7.9 應用程序吞吐量調優 7.9.1 CMS吞吐量調優 7.9
.2 Throughput收集器調優 7.9.3 Survivor空間調優 7.9.4 調優並行垃圾收集線程 7.9.5 在NUMA系統上部署 7.9.6 下一步 7.10 極端示例 7.11 其他性能命令行選項 7.11.1 實驗性（最近最大）優化 7.11.2 逃逸分析 7.11.3 偏向鎖 7.11.4 大頁面支持 7.12 參考資料 第8章 Java應用的基准測試 8.1 基准測試所面臨的挑戰 8.1.1 基准測試的預熱階段 8.1.2 垃圾收集 8.1.3 使用Java Time接口 8.1.4 剔除無效代碼 8.1.5 內聯 8.1.6 逆優化 8.1.7 創建微基准測試的注意事項
8.2 實驗設計 8.3 使用統計方法 8.3.1 計算均值 8.3.2 計算標准差 8.3.3 計算置信區間 8.3.4 使用假設測試 8.3.5 使用統計方法的注意事項 8.4 參考文獻 8.5 參考資料 第9章 多層應用的基准測試 9.1 基准測試難題 9.2 企業級應用基准測試的考量 9.2.1 定義被測系統 9.2.2 制定微基准測試 9.2.3 定義用戶交互模型 9.2.4 定義性能指標 9.2.5 擴展基准測試 9.2.6 用利特爾法則驗證 9.2.7 思考時間 9.2.8 擴展性分析 9.2.9 運行基准測試 9.3 應用服務器監控 9.3.1 GlassFish監控 9.3
.2 監控子系統 9.3.3 Solaris 9.3.4 Linux 9.3.5 Windows 9.3.6 外部系統的性能 9.3.7 磁盤I/O 9.3.8 監控和調優資源池 9.4 企業級應用性能分析 9.5 參考資料 第10章 Web應用的性能調優 10.1 Web應用的基准測試 10.2 Web容器的組件 10.2.1 HTTP連接器 10.2.2 Servlet引擎 10.3 Web容器的監控和性能調優 10.3.1 容器的開發和生產模式 10.3.2 安全管理器 10.3.3 JVM調優 10.3.4 HTTP服務和Web容器 10.3.5 HTTP監聽器 10.4 最佳實踐 1
0.4.1 Servlet和JSP最佳實踐 10.4.2 內容緩存 10.4.3 會話持久化 10.4.4 HTTP服務器文件緩存 10.5 參考資料 第11章 Web Service的性能 11.1 XML的性能 11.1.1 XML處理的生命周期 11.1.2 解析/解編組 11.1.3 訪問 11.1.4 修改 11.1.5 序列化/編組 11.2 驗證 11.3 解析外部實體 11.4 XML文檔的局部處理 11.5 選擇合適的API 11.6 JAX—WS參考實現棧 11.7 Web Service基准測試 11.8 影響Web Service性能的因素 11.8.1 消息大小的影響
11.8.2 不同Schema類型的性能特征 11.8.3 終端服務器的實現 11.8.4 處理程序的性能 11.9 最佳性能實踐 11.9.1 二進制負載的處理 11.9.2 處理XML文檔 11.9.3 使用MTOM發送XML文檔 11.9.4 使用Provider接口 11.9.5 快速信息集 11.9.6 HTTP壓縮 11.9.7 Web Service客戶端的性能 11.10 參考資料 第12章 Java持久化及Enterprise Java Bean的性能 12.1 EJB編程模型 12.2 Java持久化API及其參考實現 12.3 監控及調優EJB容器 12.3.1 線程池
12.3.2 Bean池和緩存 12.3.3 EclipseLink會話緩存 12.4 事務隔離級 12.5 Enterprise Java Bean的最佳實踐 12.5.1 簡要說明使用的EJB基准測試 12.5.2 EJB 2.1 12.5.3 EJB 3.0 12.6 Java持久化最佳實踐 12.6.1 JPA查詢語言中的查詢 12.6.2 查詢結果緩存 12.6.3 FetchType 12.6.4 連接池 12.6.5 批量更新 12.6.6 選擇正確的數據庫鎖策略 12.6.7 不帶事務的讀取 12.6.8 繼承 12.7 參考資料 附錄A 重要的HotSpot VM選項 附錄
B 性能分析技巧示例源代碼 B.1 鎖競爭實現1 B.2 鎖競爭實現2 B.3 鎖競爭實現3 B.4 鎖競爭實現4 B.5 鎖競爭實現5 B.6 調整容量變化1 B.7 調整容量變化2 B.8 增加並發性的單線程實現 B.9 增加並發性的多線程實現
電子商務與電子載貨證卷之研究
為了解決oocl領單 的問題，作者賴克林 這樣論述：
摘 要電子載貨證券的興起乃源於各方對於電子商務的逐漸重視，以及海洋運輸科技的訊述發展，提升了海上貨物運送的時間，減少了相關繁瑣作業程序與成本的負擔。也因為如此不論是民間經貿上的交流或是法學制度的研究，都可看出對電子化時代的來臨，已將過去傳統載貨證券的缺點及貿易交易模式，做了徹底的改變。各界無不期盼藉由電子商務法律制度框架的建立，導引出一套適用於國際貿易上，電子載貨證券的法律依據。目前絕大多數電子商務法律制度的架構，係建築於聯合國電子商務示範法及聯合國電子簽章法的原則之下。各國以此為法律的依據加以適用或適度的加入於國內法中，盼此電子載貨證券的法律建立，能為未來國際貿易發展開啟另一個電子商務領
域的新紀元。
定期貨櫃船之船隊部署
為了解決oocl領單 的問題，作者劉中平 這樣論述：
船隊部署（fleet deployment）於船隊規劃與管理中是極重要的一環，尤其在定期貨櫃船隊裡，市場競爭激烈，航商間之營運條件差異不大，如何安排所屬船隊提供適當之載運能量，並如何將不同船型之船舶適切的分派於各營運航線上，以最經濟的航次數，來承載各港埠海運市場所須運送的櫃量，其重要性不言而喻。 航商根據市場預期的櫃量、已知的灣靠港下，透過資深船長與以往有關船舶運航時間的紀錄，而且在不考慮服務船型的大小與市場的運價，只考慮使用同型船為主的船隊，來預推其完成單航次之總航運時間，再將其總航運時間除以服務航班週期天數，來求得該航線上應部署的總船數。一般航商實務而言，船隊是於航線
既定後才部署於各航線上，而本研究之船隊部署乃是從航線未定、灣靠港已定的不同角度下所做的研討。 因運價與船型會影響航商的收益情況，所以本研究為探討定期貨櫃之航商於航運規劃期限內之船隊部署課題，在每港皆增設一對虛擬供需點，並將節線分成市場節線、航段節線、虛擬港口供給節線、虛擬港口需求節線，而構築出結合航次流與櫃流之循環式網路圖（cyclic network），以表現出海洋貨櫃運輸具有收受與運抵（pick-up and delivery）的特性，並於模式中加入考慮因櫃量增加而需使用租傭船舶的情形，據以建立最大利潤化之整數規劃模式，來處理混合式貨櫃船隊之船隊部署的課題，以使航商獲取
最大的利潤。 在求解上以Fortran 90語言的工具，撰寫此數學模式之數學方程式產生器，以節省編寫、輸入於方程式的時間，並於方程式產生完成後，再利用CPLEX 6.0作為解算的利器，可省去人工計算的不便與耗費多時的情況。 最後，本研究引用國內U航商之關西線與關東線的實例，來測試此模式之適切性，其所得結果除可決定各船隊於營運航段上之航次總量，與獲得貨櫃流量之載運分佈外，還成功的驗證出循環式運輸網路模式的實用可行性與正確性，其運輸網路概念應用於處理定期貨櫃船之船隊部署課題上，而展現出海運之收受、運抵及中轉的特色，是許多研究此類主題文獻所不能達到的。