日 職 OPS的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦NicoleForsgren,JezHumble,GeneKim寫的 ACCELERATE:精益軟體與DevOps背後的科學 和王眾磊的 TensorFlow移動端機器學習實戰都 可以從中找到所需的評價。
另外網站日職/連6年30轟緊追松井秀喜岡本和真挑戰第三次雙冠王也說明:... 全日職唯一OPS超過1的球員;岡本在18年成為巨人固定先發,該年就打出33轟,去年剛好達到30轟的門檻,6日的30轟讓他成為日職史上第9位連6年都有30 ...
這兩本書分別來自旗標 和電子工業所出版 。
國立臺北大學 法律學系一般生組 陳靜慧所指導 洪文婕的 離岸風電場設置之法律研究-以飛航安全規範為中心 (2021),提出日 職 OPS關鍵因素是什麼,來自於離岸風電場、飛航安全、國際民用航空公約、內國法化、麗威風場。
而第二篇論文開南大學 觀光運輸學院碩士在職專班 李汾陽所指導 趙容莉的 新冠疫情對空服員工作壓力之研究 —以某航空公司為例 (2021),提出因為有 工作壓力、空服員、新冠疫情的重點而找出了 日 職 OPS的解答。
最後網站大谷超恐怖怪力!全壘打這項數據獨步大聯盟則補充:截至18日,這位美聯MVP大熱門在以下打擊數據中領先美聯,包括全壘打(42轟)、三壘安打(7)、四壞球(75)、OPS(1.072)、OPS+(186)、壘打數(297)和故意四壘球(16) ...
ACCELERATE:精益軟體與DevOps背後的科學
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為了解決日 職 OPS 的問題,作者NicoleForsgren,JezHumble,GeneKim 這樣論述:
★榮獲新鄉學院出版獎★ ★Amazon分類排行榜Top 1暢銷書★ ★Amazon 4.5顆星,上千讀者好評盛讚★ ★重構教父Martin Fowler專文推薦★ 打造高效靈巧技術組織,加速領先群雄稱霸市場! 我們可以如何應用科技來驅動商業價值?在過去的很多年裡,我們一直被告知:軟體交付團隊的績效並不重要,無法為我們的公司提供具競爭力的優勢。本書作者透過4年的開創性研究,納入Puppet《DevOps境況報告》所收集的資料,同時利用嚴謹的統計性方法,立志找出測量軟體交付績效的方法,以及何者驅動它。本書呈現了該研究的成果及背後的科學,讓讀者可以採用在自己的組織
中。 我們希望當您閱讀此書時,您會發現作為一個技術專家暨技術領導,能讓您組織更上一層樓的要素,即從軟體交付開始。正是透過改善我們交付軟體的能力,組織才可以更快交付出功能,必要時隨機應變、回應合規性與安全性變革,並利用快速回饋以吸引更多顧客,且取悅現有顧客。 閱讀本書後,您將了解如何測量團隊績效,並該投資哪些能力來驅動更高的績效。本書值得所有管理階層一讀! 本書特色 ●揭露了驅動軟體績效的24種關鍵能力 ●以嚴謹的科學方法了解如何測量團隊績效 ●第16章之個案研究由Steve Bell及Karen Whitley Bell夫婦所提供 ●已授權多種語言版
本:英、德、西、波、俄、日、韓、繁中、簡中 好評推薦 「在DevOps 浪潮下,企業無不努力地追逐效能,但如何才能讓自己可以客觀的去度量自己的表現呢? 本書可能是你最好的參考。」——91App 敏捷教練 李智樺 「期盼這本 Accelerate 能為你企業的 DevOps Journey 增添更多助力,未來能在各個在地的 DevOps 社群及 DevOpsDays 研討會中聽見屬於你的 DevOps 實踐經驗」——DevOps Taiwan Community 現任志工 / 前 Organizer 陳正瑋 「這些調查,以及就這些調查而做的仔細分析,為當今可以大大改
善多數IT組織的一些實踐,提供了最合理的正當性。任何經營IT集團組織的主事者應該要好好看看這些技巧與成果,學以致用改其實踐;而任何與IT集團組織共事者,無論是在組織內部或如我們一般的IT交付公司,都應該尋求這些實踐將其就緒,以及伴隨之持續改善的穩健程序。Forsgren、Humble與Kim已經鋪陳了願景,讓大家知道2017年時高績效的IT組織為何;而且IT從業人員應該執此按圖索驥,加入高績效俱樂部。」——《重構第二版》作者 Martin Fowler 「我聽過一些像是『DevOps就是新的Agile』、『Lean(精益)不適用軟體交付』、『當然這個對行動應用團隊有效,他們可是獨角獸』
。當我遭遇這些懷疑論者,我嘗試運用外部案例試圖左右議論,我一路來借助導師(mentor)—要不是有他們在,維持專注可是困難重重。書到用時方恨少,千金難買早知道,我強烈鼓勵您在自己的組織中應用之。我在零售業度過我大部分職涯;在那行,能與時俱進已經越來越是關鍵,而且如今交付軟體已經深植每個組織的DNA。請勿忽略此書中勾勒出來的科學,它將會幫助您加速(accelerate)轉型蛻變成高績效的技術組織。」——Zulily購物平台技術長 Courtney Kissler 「除了確鑿地展示DevOps的成果是更快、更便宜以及更安全外,本書還是一本關於穩健調查設計和分析的卓越範例。」——Amazon
雲端架構策略副總裁 Adrian Cockcroft 「《Accelerate》一書解釋得極好,不僅說明組織應該進行何種變革,以改善其軟體付效能;而且闡明原因,賦予各層級人們能力去了解如何讓他們的組織更上層樓。」——《Effective DevOps》一書的共同作者 Ryn Daniels
日 職 OPS進入發燒排行的影片
ゆでたまごです!ぴ!ぴ!ぴ!
そしてどうもジャッキーです!また変な曲書いたら動画作らせてもらえました!いつも皆さんに大感謝です!
ただの編集者ですがこれからも面白いものが作れるように頑張りまーす!
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#ゆでたまご #オリジナル曲 #メンヘラ
歌:ゆでたまご
作詞・作曲・編曲:ジャッキー
メンヘラガール
メンヘラヘラヘラヘラガールです。
メンヘラヘラヘラヘラガール。
メンヘラヘラヘラヘラガールです。
メンヘラヘラヘラヘラガール。
じゃあ本日より私彼女です。
とりまラインに女子は何人?
それはそれは多すぎですね。
親以外は即削除で。
会議も通話だけは繋いでおいて。
私が議事録でもとってあげるね。
ワタシハ、離レナイ。
メンヘラヘラヘラヘラガールです。
メンヘラヘラヘラヘラガール。
メンヘラヘラヘラヘラガールです。
メンヘラヘラヘラヘラガール。
先輩の飲みすら断れないって?
そんな会社に未来なんてないから
明日辞表を出した方がいいわね。
次の職場は女性がいないとこでね。
束縛?してるつもりはないけれど?
あなたが私を愛すと言ったんでしょ…?
「裏切るの?」
メンヘラヘラヘラヘラガールです。
メンヘラヘラヘラヘラガール。
メンヘラヘラヘラヘラガールです。
メンヘラヘラヘラヘラガール。
OMG!!なんかヤベーやつだってんだ
待ってんだ 張ってんだ
駅前で座り込んでんだ
ちょっと遊びで手を出して 気がついたら足まで縛られて
監視されるGPS 大谷のOPS
最高!
メンヘラヘラヘラヘラガールです。
メンヘラヘラヘラヘラガール。
メンヘラヘラヘラヘラガールです。
嘘無キ言葉ヲ、求メ彷徨イ続ケル。
メンヘラヘラヘラヘラガールです。
メンヘラヘラヘラヘラガール。
メンヘラヘラヘラヘラガールです。
メンヘラヘラヘラヘラガール。
離岸風電場設置之法律研究-以飛航安全規範為中心
為了解決日 職 OPS 的問題,作者洪文婕 這樣論述:
我國能源政策目標設定於2050年達到淨零碳排,風力發電發展成為我國主力發展能源之一,大眾較常將風力發電發展可能造成之問題聚焦於風機對海洋造成之影響,惟我國麗威風場在申設過程中因其可能對桃園機場造成飛航安全影響致其電業籌設許可遭到經濟部駁回。因此本文欲探討離岸風電場可能造成的飛航安全影響以及我國對於飛航安全之規範標準是否符合國際標準,最後套回麗威風場個案中,以釐清麗威風場之設置是否符合我國以及國際組織之標準。 本文研究之架構安排將分成三個法體系作探討,分別為國際民用航空組織、丹麥、我國飛航安全法規範之三個面向。第一章緒論說明問題起源與研究之目的與方法。第二章將在台灣海域發展離岸風電可以遭
遇之問題列舉出,從對海洋造成影響探討到對飛航安全造成影響,最終聚焦於對飛航安全造成之影響上。第三章則是透過分析《國際民用航空公約》在我國法體系之地位,以得出我國是否需要受到民航公約之拘束,是否需按照民航公約之對飛航安全之標準設置風機。惟我國情況特殊致無法完成簽署、批准、加入之條約需要透過內國立法之方式產生內國法效力,因此將民航公約係以何種內國立法模式納入我國法秩序中進行分析。第四章將討論麗威風場個案產生的法律爭議,從其電業籌設被駁回之背景以及提起訴願中麗威公司與經濟部雙方之言詞辯論意旨中整理出本個案之爭點,再將爭點帶入我國飛航安全規範中以得出麗威風場之設置是否符合我國法規範。第五章將討論成功平
衡航空利益與風力發電發展之丹麥對於飛航安全之規範,以及其有風場鄰近機場之案例是否造成飛航安全之影響,以及其採取何種緩解措施處理風場造成之飛航安全影響。第六章結論則是將總結上述第二章至第五章之三種法體係之研究整理,並透過麗威個案係符合國際標準以及丹麥標準卻違反我國之飛航安全標準,以探討我國是否需學習丹麥透過於特別之行政程序將可能造成飛航安全疑慮之場址排除,以利我國在飛航安全與風力發電發展中取得平衡。
TensorFlow移動端機器學習實戰
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為了解決日 職 OPS 的問題,作者王眾磊 這樣論述:
TensorFlow已經成為機器學習的流行框架和工業屆標準,早期的TensorFlow以雲端和資料中心中的機器學習為主,近期的一個趨勢是,逐漸向移動端和設備端轉移。推動這個趨勢的動力包括人們對機器學習理論和認知的提高、演算法及技術的改進、軟體和硬體性能的提高,以及專有硬體的出現等,更主要的是,用戶的需求和越來越豐富的場景需求。現在國內移動用戶已超15億,全球移動用戶已超過51億,2019年IoT裝置數量預計將超過全球人口總數。 我們相信,在未來,雲端和移動端相結合的人工智慧和設備端獨立的人工智慧應用會慢慢成為主流。作為TensorFlow的開發者和使用者,本書作者完整地講解了使用Tensor
Flow進行端到端開發的實例和開發技巧,同時分享了如何使用開源工具進行軟體發展的最佳工程實踐和經驗。本書提供了全方位的視角説明讀者開啟不同的思路,即使把本書作為一本軟體發展和工程開發的書籍來讀,也會使讀者受益匪淺。 王眾磊 TensorFlow的開發者之一,具有二十多年的留學和工作經驗。現定居美國矽谷,長期從事軟體發展工作,發表國際論文及國際專利多項。曾在穀歌等多家大型國際公司及初創企業工作過,有豐富的國內、國際開發及管理經驗。近幾年以移動端開發、邊緣計算、雲計算和機器學習為主,從事開發和管理工作。工作之余喜歡和家人一起去各地旅遊、打高爾夫球、滑雪等。 陳海波 深
蘭科技DeepBlue Technology的創始人,南京工業大學特聘教授,清華大學―深蘭科技機器視覺聯合研究中心管理委員會主任;上海交通大學―深蘭科技人工智慧聯合實驗室管理委員會主任、中南大學―深蘭科技人工智慧聯合研究院專家委員會委員,致力於人工智慧的基礎研究和應用開發,創建的深蘭科學院擁有人工智慧研究院、科學計算研究院、生命及AI腦科學院、自動化研究院和智慧汽車研究院。團隊擁有包括CVPR、PAKDD、IEEEISI等多項國際競賽冠軍成績,在自動駕駛和整車、機器人研發及製造、生物科技、自然語言處理(語義智慧)、資料採擷等領域都有深度佈局。 第1章 機器學習和Tens
orFlow簡述 1 1.1 機器學習和TensorFlow的歷史及發展現狀 1 1.1.1 人工智慧和機器學習 1 1.1.2 TensorFlow 3 1.1.3 TensorFlow Mobile 5 1.1.4 TensorFlow Lite 5 1.2 在移動設備上運行機器學習的應用 6 1.2.1 生態和現狀 7 1.2.2 從移動優先到人工智慧優先 8 1.2.3 人工智慧的發展 9 1.2.4 在移動設備上進行機器學習的難點和挑戰 9 1.2.5 TPU 10 1.3 機器學習框架 11 1.3.1 CAFFE2 11 1.3.2 Android NNAPI 12 1.3.3
CoreML 12 1.3.4 樹莓派(Raspberry Pi) 13 第2章 構建開發環境 14 2.1 開發主機和設備的選擇 14 2.2 在網路代理環境下開發 15 2.3 整合式開發環境IDE 16 2.3.1 Android Studio 16 2.3.2 Visual Studio Code 16 2.3.3 其他IDE 18 2.4 構建工具Bazel 18 2.4.1 Bazel生成調試 19 2.4.2 Bazel Query命令 20 2.5 裝載TensorFlow 20 2.6 文檔 25 第3章 基於移動端的機器學習的開發方式和流程 26 3.1 開發方式和流程
簡介 26 3.2 使用TPU進行訓練 28 3.3 設備端進行機器學習訓練 35 3.4 使用TensorFlow Serving優化TensorFlow模型 41 3.4.1 訓練和匯出TensorFlow模型 42 3.4.2 使用標準TensorFlow ModelServer載入匯出的模型 50 3.4.3 測試伺服器 50 3.5 TensorFlow擴展(Extended) 54 第4章 構建TensorFlow Mobile 55 4.1 TensorFlow Mobile的歷史 55 4.2 TensorFlow代碼結構 55 4.3 構建及運行 61 4.3.1 代碼的流
程 67 4.3.2 代碼的依賴性 68 4.3.3 性能和代碼跟蹤 69 第5章 用TensorFlow Mobile構建機器學習應用 71 5.1 準備工作 71 5.2 圖像分類(Image Classification) 74 5.2.1 應用 74 5.2.2 模型 85 5.3 物體檢測(Object Detection) 87 5.3.1 應用 87 5.3.2 模型 92 5.4 時尚渲染(Stylization) 95 5.4.1 應用 95 5.4.2 模型 96 5.5 聲音識別(Speech Recognization) 96 5.5.1 應用 96 5.5.2 模型
99 第6章 TensorFlow Lite的架構 101 6.1 模型格式 102 6.1.1 Protocol Buffer 102 6.1.2 FlatBuffers 105 6.1.3 模型結構 112 6.1.4 轉換器(Toco) 113 6.1.5 解析器(Interpreter) 119 6.2 底層結構和設計 123 6.2.1 設計目標 123 6.2.2 錯誤回饋 124 6.2.3 裝載模型 125 6.2.4 運行模型 126 6.2.5 定制演算子(CUSTOM Ops) 128 6.2.6 定制內核 132 6.3 工具 133 6.3.1 圖像標注(labe
l_image) 133 6.3.2 最小集成(Minimal) 143 6.3.3 Graphviz 143 6.3.4 模型評效 148 第7章 用TensorFlow Lite構建機器學習應用 151 7.1 模型設計 151 7.1.1 使用預先訓練的模型 151 7.1.2 重新訓練 152 7.1.3 使用瓶頸(Bottleneck) 154 7.2 開發應用 158 7.2.1 程式介面 158 7.2.2 執行緒和性能 162 7.2.3 模型優化 163 7.3 TensorFlow Lite的應用 170 7.3.1 聲音識別 173 7.3.2 圖像識別 177 7.4
TensorFlow Lite使用GPU 178 7.4.1 GPU與CPU性能比較 178 7.4.2 開發GPU代理(Delegate) 178 7.5 訓練模型 182 7.5.1 模擬器 183 7.5.2 構建執行檔 183 第8章 移動端的機器學習開發 186 8.1 其他設備的支援 186 8.1.1 在iOS上運行TensorFlow的應用 186 8.1.2 在樹莓派上運行TensorFlow 189 8.2 設計和優化模型 190 8.2.1 模型大小 191 8.2.2 運行速度 192 8.2.3 視覺化模型 196 8.2.4 執行緒 196 8.2.5 二進位檔
案大小 197 8.2.6 重新訓練移動資料 197 8.2.7 優化模型載入 198 8.2.8 保護模型檔 198 8.2.9 量化計算 199 8.2.10 使用量化計算 202 8.3 設計機器學習應用程式要點 207 第9章 TensorFlow的硬體加速 209 9.1 神經網路介面 209 9.1.1 瞭解Neural Networks API運行時 210 9.1.2 Neural Networks API程式設計模型 211 9.1.3 NNAPI 實現的實例 213 9.2 硬體加速 222 9.2.1 高通網路處理器 223 9.2.2 華為HiAI Engine 22
9 9.2.3 簡要比較 235 9.2.4 開放式神經網路交換格式 236 第10章 機器學習應用框架 237 10.1 ML Kit 237 10.1.1 面部識別(Face Detection) 242 10.1.2 文本識別 247 10.1.3 條碼識別 248 10.2 聯合學習(Federated Learning) 248 第11章 基於移動設備的機器學習的未來 252 11.1 TensorFlow 2.0和路線圖 252 11.1.1 更簡單的開發模型 253 11.1.2 更可靠的跨平臺的模型發佈 254 11.1.3 TensorFlow Lite 254 11.1
.4 TensorFlow 1.0 和TensorFlow 2.0的不同 255 11.2 人工智慧的發展方向 255 11.2.1 提高人工智慧的可解釋性 255 11.2.2 貢獻社會 256 11.2.3 改善社會 258 2018年,我有很長一段時間在中國和美國兩地跑,同時在國內工作和生活了比較長的一段時間,這是我近二十年來第一次和國內的開發者一起長時間工作。在享受各種美食之外,對國內的開發、產品和管理有了全新的瞭解和認識。 說起寫書的起源,我本來的想法只是寫一點可以作為國內工程師培訓教材的東西。2018年初,TensorFlow作為一個技術熱點,逐漸普及到機
器學習應用開發的各個方面,但是對於TensorFlow在移動端的開發和應用還處於初始階段。我當時也剛剛結束一個TensorFlow項目,想把這些經驗和想法沉澱一下。於是我就把以前寫的筆記和日誌重新整理,添加一些內容並修改了文字,基本形成了一個原始版本。 後來,遇到博文視點的南海寶編輯,通過商談,出版社欣然同意把這些資料整理出書。我的筆記和日誌的內容很多和代碼緊密相關,其中很多內容後來演變成了文檔,我覺得這對初學者和有經驗的開發者都是一個很好的參考,至少可以提供另外一個視角,讓開發者多方面瞭解TensorFlow。所以,我就開始寫作,前後花費了近兩年的時間。 我是一邊寫作一邊工作的,在這個過
程中很快就遇到了兩個很大的挑戰。 第一是文字。我的筆記都是英文的,要把這些轉換成中文,我借助了谷歌翻譯,雖然翻譯後的文字有很多需要修改,但至少省下了不少打字的時間。另外,就是專有術語的翻譯,由於我對中文的專業術語不熟悉,所以即使簡單的術語也要斟酌確定,這也花費了一些時間。如果讀者在文字中發現一些奇怪的說法,還請見諒,我和編輯雖然盡了最大的努力,可能還是會有很多遺漏。 第二是重新認識和瞭解了國內開發的方方面面。我在美國和國內的開發者也有不少接觸,我想在兩邊工作應該不會有什麼差別,可實際工作起來還是有很多不同和挑戰,感觸頗深。首先是技術層面。開源的理念和軟體在國內滲透到各個方面,幾乎所有互聯網
公司都是從使用開源軟體開始搭建自己的產品。由於穀歌在開源社區的貢獻和影響力,國內普遍對穀歌的好感度很高,我也同享了這個榮耀。而且,很多公司和開發者也把對開源社區做出貢獻看作責任和榮耀,這是一個很好的趨勢,中國很快會發展出自己的開源生態和社區。 關於開發環境和工程師文化,我想提一下兩邊對新員工培訓的區別。在國內對員工的培訓中,職業道德培訓和公司文化的培訓占了很大一部分。而在矽谷,至少像穀歌、臉書這些公司,培訓中技術培訓占了很大一部分,基本是一周的培訓後,員工就要進行實際的工作,而國內很多公司的新員工第二周才開始技術工作。這裡我能充分感受到中美公司之間的差別。 另外是開發管理方法,由於管理方法
的不同,實際的工作中要做相應的改變。比如國內對開發和產品的進度的管理是非常嚴格的。但是,這種嚴格大都體現在層級的彙報關係上,而不是對技術細節的掌控和指導上。谷歌的工程師會經常以代碼的提交作為一個工程開始和結束的標誌,這在國內公司很少見到。 我希望把這些經驗、想法和體會能或多或少體現在這本書裡。比如,使用Markdown寫文檔,能使寫文檔變成一件不是很煩瑣的事,可以讓作者更專注于內容的寫作,而不是花費太多時間在操作編輯器上。本書就是全部用Markdown寫作完成,再轉換成Word文檔的。比如,使用Bazel編譯,需要對代碼的依賴有清晰的定義。可能很多工程師不會特別在意這點,但是通過它,工程師可
以非常清楚地瞭解代碼重用和引用的狀況,避免隨意的代碼重用,並提高代碼的品質。我希望通過這些在書中給讀者傳達一些不同的開發經驗。 總之,我會把這本書作為2018年工作和生活的一個紀念。看到書中的各個章節,我就可以聯想起寫書時發生的許多人和事。但是,真的由於時間和我自己的能力非常有限,書中一定會有很多錯誤和瑕疵,還望讀者能寬容和諒解。 最後,要感謝我的家人能支持和陪伴我度過2018年,我和我的母親一起度過了2018年春節,是近20年來在國內度過的第一個春節。還要感謝我的妻子,她非常支持我,並幫助我寫完這本書。還有我的兩個女兒,總是能給我帶來無盡的快樂,還要感謝深蘭科技的創始人陳海波先生和首席戰
略官王博士,兩位幫助我完成這本書,並提出了很多意見。 另外,感謝博文視點給我這個機會出版這本書,希望通過這本書能結識更多的開發者。還要感謝南海寶編輯在本書寫作和出版過程中給予的指導和鼓勵。
新冠疫情對空服員工作壓力之研究 —以某航空公司為例
為了解決日 職 OPS 的問題,作者趙容莉 這樣論述:
新冠疫情(COVID 19)已使全世界已超過五百萬以上的人死亡。隨著疫情的爆發,更擾亂了原有的航空公司、空服員及顧客之間的平衡。以往基層者工作認同感或工作壓力的增減,即可影響航空公司的業績,更不必說逢此大型的傳染病風潮。新冠疫情病例發生後,當人們對此病毒束手無策之時,只好封閉了城鎮、國境,斷絕了外在的聯繫,避免疫情的蔓延。隨著時間拉長,航班取消、航線縮減,航空公司面臨最嚴峻的考驗,而空服員服務時,亦身陷險境。研究者本人就是空服組員,正身歷其境,眼見如此跨域性的傳播疾病,造成乘客因恐懼疫情而減少、更由於疫情未曾趨緩,各國多在鎖國防疫中,短期內航空產業,難以回復至往日榮景。航空公司在現實政策考量
下苦撐營運,還能持續多久?減薪裁員會是後續的手段?種種現實的壓力,無法漠視。面對這些因新冠疫情產生的疑問,引發研究者探索的興趣。經由本研究結論發現:染病的風險、工作的生疏、及收入的短少為新冠疫情對空服員新生之工作壓力。希望透過本研究,能對這些內容來加以認識。
日 職 OPS的網路口碑排行榜
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#1.整體攻擊指數- 維基百科,自由的百科全書
整體攻擊指數,又稱上壘加長打率(英語:OPS, On-base Plus Slugging),是棒球統計裡,上壘率(OBP) ... 一位OPS在0.900以上的球員,通常代表他擁有極佳的攻擊能力。 於 zh.wikipedia.org -
#2.中職/富邦悍將本季最大亮點李宗賢打擊王之路面臨最強對手
經歷了過去兩年的低潮,富邦悍將三壘手李宗賢本季奇跡似地東山再起,在7月底首度超越樂天桃猿的廖健富,攀上打擊王,一直到上周賽事結束(8月20日)仍 ... 於 news.tvbs.com.tw -
#3.日職/連6年30轟緊追松井秀喜岡本和真挑戰第三次雙冠王
... 全日職唯一OPS超過1的球員;岡本在18年成為巨人固定先發,該年就打出33轟,去年剛好達到30轟的門檻,6日的30轟讓他成為日職史上第9位連6年都有30 ... 於 udn.com -
#4.大谷超恐怖怪力!全壘打這項數據獨步大聯盟
截至18日,這位美聯MVP大熱門在以下打擊數據中領先美聯,包括全壘打(42轟)、三壘安打(7)、四壞球(75)、OPS(1.072)、OPS+(186)、壘打數(297)和故意四壘球(16) ... 於 www.msn.com -
#5.日職》罕見! 整個洋聯竟只有他1位3割打者
經過周一的休兵後,日職今將恢復開打,而至7月10日為止,日本火腿的外野手 ... 過去,日本職棒中央聯盟在1970 和71年曾出現整個聯盟僅1名3成打者的 ... 於 www.ltsports.com.tw -
#6.秋山翔吾3年約情定紅人日籍球員制霸大聯盟
擁有9年日職資歷的秋山翔吾,從進入職棒開始就維持高檔表現,三度拿下 ... 而且自2015年以來,他的平均攻擊指數(OPS)都能維持在0.807以上,2019年球 ... 於 www.ctwant.com -
#7.「devs ops」找工作職缺|2023年8月
2023/8/17-71 個工作機會|Sr./ Jr. Workplace Ops Coordinator 資深/行政總務 ... 【日商壽司郎】台北民權建國店-兼職人員(☆時薪200元起)歡迎二度就業、新住民、 ... 於 www.104.com.tw -
#8.中職紀錄認定獨樹一幟林立若在美、日、韓職都是打擊4冠王
樂天林立今年的成績,不論在美、日、韓職都認定是打擊4冠王。 樂天桃猿提供. 中職在2016年進入彈力球年代,當年長打率0.476、OPS 0.851,雙創史上 ... 於 tw.nextapple.com -
#9.全記錄查詢| 中華職棒大聯盟全球資訊網The Official Site of ...
打擊率, 出賽數, 打席, 打數, 得分, 打點, 安打, 一安, 二安, 三安, 全壘打, 壘打數, 長打數, 四壞, (故四), 死球, 被三振, 雙殺打, 犧短, 犧飛, 盜壘, 盜壘刺 ... 於 www.cpbl.com.tw -
#10.[棒球] 蔣智賢比王柏融強?OPS有什麼問題? - 科科任的棒球宅窩
2016年CPBL打擊數據,由OPS來看蔣智賢是略勝王柏融一籌的 ... [棒球] 台灣隊被日本業餘完封,中職聯隊卻狂攻日職菁英八分,差別在哪? 於 ricky158207.pixnet.net -
#11.日本職棒選秀成效之研究
棒球新人選秀為體壇最熱門的話題,也影響各球隊戰力的變化,日本職棒近年也因許多 ... 數據Sp、校正後之打擊數據Sh打擊率、Sh上壘率、Sh長打率、Sh OPS和進階數據WAR值 ... 於 www.airitilibrary.com -
#12.MiLB/鄭宗哲延續經典賽手感!赴美開季繳超狂數據網喊
... 率.879的OPS,而他在賽事結束後返往美國職棒母隊,表現並沒有因此下滑,開季就從1A升上高階1A的格林斯伯勒蚱蜢(Greensboro Grasshoppers)隊。 於 www.ftvnews.com.tw -
#13.[分享] 今日王柏融- 看板Baseball - PTT網頁版
... AVG:0.316 SLG:0.578 OPB:0.35 OPS:0.929 第一打席:三振(vs平良海馬) 第二打席:三振(vs ... 早說了21年你們也是高潮大旱擔心日職四割怎麼辦. 於 www.pttweb.cc -
#14.聯盟投打榜, 2023 例行賽, NPB 日本職棒 - 運彩報馬仔
想掌握NPB日本職棒2023例行賽的聯盟投打榜及其他運彩分析,就上運彩報馬仔. ... 近藤健介, 軟體銀行, 70. 村上宗隆, 養樂多, 68. 細川成也, 中日, 66 ... 於 www.lottonavi.com -
#15.野球News TW-日本職棒- 【野球短波】OPS破表,繼ON打線後 ...
OPS (整體攻擊指數),也就是上壘率加上長打率,用來評斷一位打者的等級,一位OPS在0.900以上的球員,通常代表著這位球員擁有極佳的攻擊能力,但那超過1.000 ... 於 www.facebook.com -
#16.野球革命FirstBase - CPBL
中華職棒進階數據資料分析平台(非官方unofficial) 於 www.rebas.tw -
#17.大叔魂!! 日職超過40歲仍在場上奮戰的男人們(央聯篇) - 創作大廳
日職 超過40歲仍在場上奮戰的男人們洋聯篇央聯篇橫濱DeNA: 三浦大輔(41) 橫濱投手陣中 ... 今年打率.281 16轟 OPS.870的佳績,完全看不出WADA桑已經42歲. 於 home.gamer.com.tw -
#18.日職/火腿投打成長擺脫墊底王柏融想拚一軍難度更高
然而和許多年輕砲手一樣,萬波最大的問題就在於「胃口太好」,什麼球都想要出手,結果打出14轟,OPS居然只有0.629。而整年314個打席,卻僅僅只選到12個四 ... 於 udn.com -
#19.天才的人間力,鈴木一朗: 51則超越野球的人生智慧 - Google 圖書結果
成一七, OPS 只有四成九七,這當中還包括|| oo ||年五月十八日馬丁尼茲對水手隊投 ... 睽違四年半,從日本職棒到大聯盟,面對這個生涯最強大的假想敵朗推崇備至,「他的球 ... 於 books.google.com.tw -
#20.為什麼大谷翔平的打擊實力,比過往旅美日職明星更值得期待?
根據Baseball Reference網站的記載,大聯盟歷史上共有12位打過日本職棒、並且在MLB留下超過250打席紀錄的野手;這12位球員多半是不少球迷耳熟能詳的日本 ... 於 www.thenewslens.com -
#21.中華職棒新秀球員攻擊能力之比較
桃園縣,國立體育學院教. 練研究所。 祥哥(2015年11月25日) 。 攻擊指數OPS 看穿破壞力。 於 tpl.ncl.edu.tw -
#22.日職全壘打王VS 日職最強救援!巴冷天猛力一揮差點出牆
WBC棒球經典賽官辦熱身賽 日職 史上單季最多全壘打王巴冷天對決...軟銀當家守護神Moinelo 大棒一揮!球被逆風吹回來... 巴冷天對決 日職 小學弟, ... 於 www.youtube.com -
#23.NPB 日本職棒2023 例行賽團隊打擊數據統計表
球隊, 聯盟, 出賽, 打數, 得分, 安打, 二壘打, 三壘打, 全壘打, 打點, 保送, 三振, 壘打數, 上壘率, 長打率, 打擊率. 讀賣巨人, 央聯, 112, 3818, 433, 981, 166, 14 ... 於 www.fengyuncai.com -
#24.日本職棒紀錄 - 維基百科
單季壘打數、安打、得分、打點、全壘打、打擊率、上壘率、長打率及OPS都是聯盟第一, 王貞治松中信彥. 最多球季打擊三冠王, 落合博滿, 3次, 1982、1985、1986年 ... 於 zh.wikipedia.org -
#25.[分享] 日職NPB 太平洋聯盟OPS+ - Baseball - PTT網頁版
https://npb.jp/bis/2021/stats/tmb_p.html Tm G AVG OBP SLG OPS OPS+ 羅德 94 .253 .335 .401 .736 111.3 歐力 96 .254 .320 .388 .707 103.0 樂天 ... 於 ptt-web.com -
#26.日本職棒史上最強打者獎落誰家!? - 滾羊- 痞客邦
金雞獨立打法深深的刻印在每個棒球迷的腦海中,王桑除了生涯第一個球季之外,一直到退休為止,連續21個球季OPS都在0.8以上,其中甚至有連續16季OPS破1!! 於 a24318648.pixnet.net -
#27.鄭宗哲小聯盟好表現連兩場安打| 體育
... 美國職棒小聯盟(MiLB)匹茲堡海盜隊2A臺灣好手鄭宗哲於美國時間20日作客 ... 以6:7輸給金鶯,而鄭宗哲本場6-1吞下2K,打擊率降至.286,OPS.696。 於 newtalk.tw -
#28.影/ 大聯盟張志豪是你? 只差一壘打就完全打擊他卻跑出二壘打
金鶯22歲菜鳥韓德森(Gunnar Henderson)21日在面對運動家隊的比賽中, ... 過去中職中信兄弟張志豪也做過這種事,2015年的1場例行賽,他只差一壘打就 ... 於 www.setn.com -
#29.相隔320天一軍出賽王柏融日職生涯首支三壘打
臺灣旅日棒球好手王柏融昨日被北海道日本火腿鬥士升上一軍,卻全場旁觀,今天(8/16)終於獲得今年一軍首戰機會,在主場對千葉羅德海洋擔任先發八棒、 ... 於 tw.sports.yahoo.com -
#30.[分享] 王柏融中職CPBL/日職NPB 歷年OPS+/開轟率
Yr Age PA AVG OBP SLG OPS OPS+ HR AB/HR. 15 21 122 .324 .377 .640 1.017 151 9 12.3. 16 22 550 .414 .476 .689 1.166 172 29 16.7 於 disp.cc -
#31.戰爭與日本職棒(下):大放異彩的台灣球員、聯盟停賽與傳奇 ...
日本職棒, 日職時光機, 澤村榮治, 景浦將, 岡村俊昭, 鶴岡一人, 吳昌征, ... 加入南海第一年,他就打出OPS.873、10轟的成績,拿下當年全壘打王。 於 vocus.cc -
#32.adidas OPS Backpack (Sky Blue) 30L
2023.4月日職聯預訂上線喇!!! 網店購物滿HK$1200 可享本地順豐免運費 ... adidas OPS Backpack (Sky Blue) 30L. 全店,購物滿$800免本地順豐站/順豐櫃運費。 於 www.unisportshk.com -
#33.《時來運轉》從棒球攻擊指數「OPS」看運彩投注眉角
本季美職(MLB)30支球隊截至7/8的「整體攻擊指數」「OPS」值以太空人的0.792為最佳,藍鳥的0.784以及天使的0.762分居2、3名,其中天使的「二刀流」大谷 ... 於 www.chinatimes.com -
#34.3成打擊率太難?洋聯打擊榜「居然只有兩人達標」日媒形容
2023 的日本職棒洋聯,就出現嚴重的「投高打低」現象,截至7 月4 日比賽結束,在規定打席前提下居然僅有兩位選手超過「三成打擊率」門檻,分別是頓宮裕真 ... 於 www.sportsv.net -
#35.[分享] 日職OPS+ wRC+ PTT推薦- Baseball
央聯G AVG OBP SLG OPS OPS+ IsoP HR 多多56 .238 .309 .380 .690 106.6 .142 58 巨人61 .243 .309 .388 .697 108.5 .145 66 廣島 5. 於 pttyes.com -
#36.日本代表2022 Adidas 背囊訂購(日職/日本) - 袋 - Carousell
喺Hong Kong,Hong Kong買日本代表2022 Adidas 背囊訂購(日職/日本). ... 新到現貨 Adidas OPS Backpack 30L 黑色H64850 約29 x 56 x 17 cm 大約1-2 ... 於 www.carousell.com.hk -
#37.[分享] 日職OPS+ - 看板Baseball - 批踢踢實業坊
央聯G AVG OBP SLG OPS OPS+ IsoP HR 多多 33 .231 .302 .364 .666 100.9 .133 32 廣島 36 .261 .317 .352 .670 102.6 .092 16 巨人 38 .244 .313 ... 於 www.ptt.cc -
#38.還在看打擊率就落伍了!中職打者進階數據大解密!
每日最新調查 ... 「周休三日」網友大多在意哪些事? ... 其實「OPS」整體攻擊指數的概念並不差,也已經結合了大部分對於打者攻擊力的分析面向, ... 於 dailyview.tw -
#39.Re: [討論] 大王會比中職打者還差?- 看板Baseball
其實從以前到現在中職的頂尖打者轉到高階聯盟成績都會掉非常多大王OPS 中職1.11 日職0.656 路易士OPS 兩聯盟合計0.974 日職0.589 KBO 0.874(2001年 ... 於 moptt.tw -
#40.日職》表現好卻讓火腿好苦惱? 日媒爆王柏融升一軍內幕
日職 》表現好卻讓火腿好苦惱? 日媒爆王柏融升一軍內幕 ... 打和1支三壘安打,進帳3分打點,打擊率為3成64,上壘率4成17,長打率8成18,OPS為1.235。 於 today.line.me -
#41.鄭宗哲猛打賞OPS聯盟第2 潘文輝旅美生涯首挨轟
海盜高階1A格林斯波羅蚱蜢臺將鄭宗哲今天(14日)5打數3安打,包括1支二壘打,1打點,連續6場安打,本季出賽50場,打擊三圍0.315/0.422/0.592,在南 ... 於 tsna.com -
#42.[心得] 日職OPS
看板BaseballXXXX標題[心得] 日職OPS作者 ... osvaldo404008/03 22:20而且幾乎都在120以上這在日職算很難的情況,不過7. 於 ptt.reviews -
#43.輕鬆看懂棒球統計數據 打擊數據篇 - 糙米蟲與世界的狂想曲
在美國職棒大聯盟中,由於聚集許多世界上最優秀的投手、打者,在每一次的 ... 這位大聯盟近20年的強打怪傑,19季的生涯OPS數據是恐怖的0.996,甚至有 ... 於 terryex.pixnet.net -
#44.經典賽》台灣OPS僅輸日本日職雙冠王渡辺久信 - 自由體育
經典賽》台灣OPS僅輸日本日職雙冠王渡辺久信:以前的我來投也壓不住. 2023/03/11 12:59. 渡邊久信。(資料照). 〔記者龔乃玠/台中報導〕經典賽新世代台灣隊打擊火力 ... 於 sports.ltn.com.tw -
#45.[閒聊] 日職目前OPS 0.8以上的打者
睡前再來幫大家整理,目前日職OPS在0.8以上的打者呈現方式一樣是:AVG/OBP/SLG OPS HR,以100打席以上為主,洋將上一篇有就不列入了阪神:佐藤 ... 於 ptthito.com -
#46.日本職棒年度上壘率王
本頁面紀錄日本職棒歷年賽季上壘率最高的球員,即獲得「最高出塁率(上壘率王)」頭銜的球員。此獎項分別在1962年由太平洋聯盟、1985年由中央聯盟開始列入正式獎項。 於 twbsball.dils.tku.edu.tw -
#47.日本三連霸失利,統一球惹的禍?
... 開始,日本職棒12球隊全面導入由美津濃所製造的統一球(在此之前,各球 ... 隊之冠,OPS也只輸給加拿大,就算是拿掉唯一的美援--鈴木一朗,團隊 ... 於 dish.pixnet.net -
#48.MLB/大谷翔平第41轟出爐、OPS再進化領先全聯盟解析 ...
MLB美國職棒天使日籍二刀流球星大谷翔平,終結全壘打荒,本季第41發全壘打出爐,雖還距離領先者Matt Olson一發,但在打擊區上的表現仍「宰制」大聯盟 ... 於 www.nownews.com -
#49.mlb 戰績排名
The official source for player hitting stats MLB home run leaders batting average OPS and stat leaders 繼續閱讀... 2021年美國職棒大聯盟球季- ... 於 mapleyqx.agh.com.tw -
#50.【大聯盟小百科】標準化攻擊指數(OPS+)
對棒球迷而言,整體攻擊指數(OPS,On-base Plus Slugging)已經是近年來大家頗為熟悉的進攻數據,其原理不難理解,就是把「上壘率」和「長打率」加 ... 於 jackybaseball.blogspot.com -
#51.無緣衛冕最佳二壘手吳東融更在意OPS
(中華職棒,味全龍) ... 2021年10月21日19:52 ... 這樣子就否定自己,該做的事情還是要繼續做好,就是等待機會,比較在意整體攻擊指數(OPS),打擊率 ... 於 sports.ettoday.net