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iOS App程式開發實務攻略：快速精通iOS 14程式設計

為了解決ios15表情符號的問題，作者SimonNg 這樣論述：

使用Xcode 12 & iOS 14 & Swift 5開發 掌握廣受歡迎的Swift教學內容 快速強化你的iOS App開發實戰能力 逐步實作出具有精美UI、實用功能及支援雲端資料傳輸的「FoodPin」App 　　| 了解最新版Xcode開發工具 | 快速學習Swift App程式編寫、物件導向和MVC程式設計 | 實作動態視覺效果 | 使用原型儲存格、差異性資料源與深色模式自訂表格視圖 | 運用Core Data和CloudKit存取資料 | 使用第三方套件 | App本地化 | 開發使用者通知 | App測試和上架程序 | 　　作者公開多年來的iOS開發經驗，

並集結廣受歡迎的iOS教學文章，以Swift 5.3與Xcode 12重新編寫，精心設計出30個章節，由基礎入門開始，逐步實作出具有精美UI及實用功能、支援雲端資料傳輸和深色模式的「FoodPin」App，而且「FoodPin」App完全支援新推出的iOS 14以及iPhone 12/12 Pro、iPad Pro。 　　本書首先介紹Swift語言的觀念，並學習規劃App的原型，然後每章針對iOS開發的各個面向提供了提示與技巧，以及許多需要親手操作的練習，最後你可從無到有來開發出一個真正的App。本書將會教導你如何使用Xcode來佈局使用者介面，並熟悉iOS 14 SDK的基本API。跟著本

書內容學習，將可獲得真實開發App的體驗，並打好Swift程式語言的基礎，掌握住程式開發的訣竅。 　　本書是為了Swift與iOS程式設計的初學者而撰寫，不論你是想學習新程式語言的程式設計師，或是想要將你的設計轉換為iOS App的設計師，這本書絕對是你的首選。 　　【本書精采內容】 　　☛Swift基礎介紹。 　　☛利用Playground快速學習Swift。 　　☛使用Swift從無到有打造第一個App。 　　☛學習App原型設計與前置規劃。 　　☛建立App的常用元件。 　　☛了解自動佈局與堆疊視圖建立自適應UI。 　　☛不可不學的安全區域觀念。 　　☛設計適合所有螢幕尺寸的App，

讓UI相容iPhone 12/12 Pro和iPad Pro。 　　☛設計導覽列大標題。 　　☛自訂表格視圖儲存格來打造更優雅的App。 　　☛學習使用差異性資料來源更新表格資料。 　　☛建立導覽控制器與Segue的基礎觀念。 　　☛了解物件導向程式設計和MVC開發方法。 　　☛建立動畫與視覺效果。 　　☛使用靜態表格視圖與照片庫。 　　☛運用地圖並學會最新的標註功能。 　　☛使用搜尋列做關鍵字搜尋。 　　☛建立導覽畫面來讓使用者迅速熟悉App。 　　☛建立與運用標籤列。 　　☛在App嵌入瀏覽器與網頁視圖。 　　☛運用使用者通知來提升App黏著度。 　　☛運用3D觸控、觸覺觸控及內容選單。

　　☛儲存資料至資料庫。 　　☛整合運用CloudKit。 　　☛App多國語系化。 　　☛在實機上部署與測試App，並學會最新的WiFi部署功能。 　　☛使用TestFlight安排Beta測試。 　　☛在App Store上架你的App。  

ios15表情符號進入發燒排行的影片

行動即時通訊軟體貼圖功能之搜尋介面設計研究

為了解決ios15表情符號的問題，作者陳玠淳 這樣論述：

隨著智慧型手機的發展與普及，越來越多使用者以行動即時通訊軟體作為人際溝通主要媒介，取代電話溝通與面對面交談，由於表情貼圖能彌補文字溝通上非語言線索不足之問題，讓溝通變得生動有趣，近年來也成為即時通訊軟體關注的重點功能之一。但在以貼圖作為溝通的過程中，介面搜尋效率與體驗感受將會影響使用者滿意度，因此本研究目的為，針對行動即時通訊軟體貼圖搜尋功能進行研究，探討使用者之偏好與需求，並進一步探討加入智能排序與情緒標籤搜尋功能是否能增進貼圖傳送效率與使用者滿意度。本研究包含兩部分實驗：(1)前導性實驗：透過調查研究與測試，釐清目前即時通訊軟體之貼圖功能介面問題，並透過訪談了解使用者需求；(2)驗證實驗

：依據前導性實驗之成果，設計模擬實驗樣本，探討不同貼圖搜尋選單介面對使用性與使用者主觀感受上之變化。驗證實驗採2(智能排序) x 3(情緒標籤搜尋形式)雙因子實驗方式進行，「智能排序」採取兩層級：(1)無智能排序：貼圖不依使用行為改變排序；(2)有智能排序：依使用頻率自動排序常用貼圖。而「情緒標籤搜尋形式」分為三層級：(1)階層式：情緒標籤列以層疊排列於貼圖縮圖欄上方；(2)換頁式：以跳頁形式呈現情緒標籤頁；(3)覆蓋式：情緒標籤列覆蓋取代貼圖縮圖欄位置。研究結果顯示：(1)採用「有智能排序」之貼圖介面能提高貼圖搜尋效率，也是使用者較青睞的介面；(2)「情緒標籤搜尋」功能符合使用情境需求，並有

助於提升貼圖溝通之精準度；(3)在介面呈現與軟體學習性上，「有智能排序」之貼圖選單介面有較高使用者滿意度；(4)能透過手勢直覺操作的「覆蓋式」介面能提高操作效率；(5)「覆蓋式」介面有比較良好的學習性。

大字大圖解：快樂用Facebook+LINE

為了解決ios15表情符號的問題，作者文淵閣工作室 這樣論述：

　　適用蘋果(iOS)、安卓(Android)手機與平板電腦 　　●字體加大、圖片更大，減輕眼睛負擔，閱讀更舒適！ 　　●簡單用語、照圖操作，老少咸宜，大大小小都學得會！ 　　輕鬆連結親朋好友生活圈 　　快速共享多元新資訊 　　現在的人不分年紀大小，早上起床第一件事不再是刷牙洗臉，而是先到Facebook(簡稱FB)看看最新動態消息，或是瀏覽LINE群組裡的訊息…，但FB與LINE還有很多好用的功能，你可能不知道！ 　　趕快跟上時下最流行的人際交流方式，輕鬆改變與家人、朋友間的互動關係，分享生活大小事，讓關係更緊密！ 　 　　書中特別針對FB與LINE各種應用整理歸類

，想用什麼功能，隨時查找目錄最快速，立即就上手。 　　FB暢遊臉書．與親朋好友分享美好生活 　　從發佈貼文、分享相片或影片、"打卡" 分享景點換小菜、即時對話與視訊， 　　到隨時掌握親朋好友近況、認識新朋友或尋找老朋友、參加與舉辦活動…等， 　　透過FB與大家產生串連，共享精彩生活！ 　　“LINE”一下．拉近你我心距離 　　隨時隨地傳送訊息、照片與影片，免費視訊與語音通話， 　　還能透過10,000種以上的貼圖、表情符號與自製專屬貼圖讓聊天變精彩， 　　以及讓煩人的廣告訊息消失，換機時保留好友清單…等， 　　透過LINE呼朋引伴，關係可以更靠近！   　　特別收錄 　　在蘋果及安卓手機、

平板下載與安裝應用程式的完整說明

喜歡就點讚？探討社群媒體中符號與文字情感之影響力

為了解決ios15表情符號的問題，作者曾筱喬 這樣論述：

2011年iOS行動裝置系統支援表情符號(Emoji)功能，便帶來溝通媒介革新的開始，在行動裝置日益普及之背景下，順水推舟使Emoji使用率逐年成長，經Emoji Consumer Science Team於2015調查使用Emoji之原因得知，其中以“可以幫助對方更清楚的了解訊息”為最主要原因。Tauch and Kanjo（2016）認為短訊傳遞情感不如於面對面交流方式，因此，許多人利用表情符號表達自己的情緒，表情符號相較於本文更富有情感更貼近使用者感覺和心情。而在Facebook具有相當豐富之情緒符號數據之平台，Like符號於2009年開放至今，且於2015年又加入其它五種表情符號。因

此，本研究欲建構符號與文字情感為基礎之情感分析模式，及探討符號與文字中情感之文章熱門程度對於社會網絡之影響力，發展以情感為基礎之文章熱門程度之模式，將表情符號與文字進行量化，因此，採用SentiStrength軟體與LIWC軟體，轉換Facebook上六種表情符號與文字為數字，並將表情符號視為權重之概念，而文字情感為輔助之角色，以減少情感因素之誤差，並將情感因素建構在Chen, Hheng, He and Jiang (2012) 所提文章品質之概念，認為具有影響力的文章是需要以品質的文章為基礎，好品質的文章是尤分享文章次數及回文的數量為衡量依據。本研究沿用此概念為文章品質熱門度，發展出個人文

章熱門度與主題文章熱門度，根據所建立模式，而本研究的研究對象為2016美國總統大選候選人希拉蕊與川普將所收集之發文，分為四種類別選舉相關議題、希拉蕊與川普討論對手相關議題、希拉蕊與川普討論個人相關議題、其它相關議題，經本研究所提出主題評論模式比較結果得知，川普在討論對手相關議題、討論個人相關議題、其它相關議題分數皆高於希拉蕊，而希拉蕊在選舉相關議題則高於川普，本研究認為此結果與希拉蕊為政治家背景有密且關係，在具有娛樂性質之社交平台中，追蹤政治家之動機，則會較偏向為支持態度或是對於政治議題較關心之使用者，因此，在談論選舉之話題較引起使用者之共鳴，當僅考慮文章品質熱門度與本研究文章熱門度與主題文章

熱門度模式比較時，文章品質熱門度能呈現出文章討論度高低，但無法了解在這高討論度是由憤怒或喜愛等情感所匯聚而成，但本研究所發展之模式，因具有情感因素，透由情感因素可放大或縮小文章品質熱門度，便可了解文章之情感導向。在情感對社會網絡影響力之關係中，利用轉發為社會網絡之特徵探討表情符號與轉發之關係，根據情符號與分享次數之相關係數結果得知，以Like及Love與分享次數相關性最高且基於轉發為社會網絡影響力之特徵與因素之一，同時也代表情感因素與社會網絡影響力關係為正相關，本研究亦進一步將社會網絡範圍擴大至Google關鍵字搜尋趨勢圖上，檢視情感因素、分享與時事之關係，比較情感因素與分享對於時事解釋力強度

如何，結果得知，總表情符號數相較於分享次數與Google趨勢圖之關係較為有強烈關係，其中又以選舉議題與Google趨勢圖關係皆較有中度強烈正相關，表示在社會媒體中情感回饋相較於分享與時事正相關更高。