摩爾定律放緩　靠啥提升AI晶片運算力？

作者 : 黃燁鋒，EE Times China
2021-07-26

對於電子科技革命的即將終結的說法，一般認為即是指摩爾定律的終結——摩爾定律一旦無法延續，也就意味著資訊技術的整棟大樓建造都將出現停滯，那麼第三次科技革命也就正式結束了。這種聲音似乎是從十多年前就有的，但這波革命始終也沒有結束。AI技術本質上仍然是第三次科技革命的延續……

人工智慧(AI)的技術發展，被很多人形容為第四次科技革命。前三次科技革命，分別是蒸汽、電氣、資訊技術(電子科技)革命。彷彿這“第四次”有很多種說辭，比如有人說第四次科技革命是生物技術革命，還有人說是量子技術革命。但既然AI也是第四次科技革命之一的候選技術，而且作為資訊技術的組成部分，卻又獨立於資訊技術，即表示它有獨到之處。

電子科技革命的即將終結，一般認為即是指摩爾定律的終結——摩爾定律一旦無法延續，也就意味著資訊技術的整棟大樓建造都將出現停滯，那麼第三次科技革命也就正式結束了。這種聲音似乎是從十多年前就有，但這波革命始終也沒有結束。

AI技術本質上仍然是第三次科技革命的延續，它的發展也依託於幾十年來半導體科技的進步。這些年出現了不少專門的AI晶片——而且市場參與者相眾多。當某一個類別的技術發展到出現一種專門的處理器為之服務的程度，那麼這個領域自然就不可小覷，就像當年GPU出現專門為圖形運算服務一樣。

所以AI晶片被形容為CPU、GPU之後的第三大類電腦處理器。AI專用處理器的出現，很大程度上也是因為摩爾定律的發展進入緩慢期：電晶體的尺寸縮減速度，已經無法滿足需求，所以就必須有某種專用架構(DSA)出現，以快速提升晶片效率，也才有了專門的AI晶片。

另一方面，摩爾定律的延緩也成為AI晶片發展的桎梏。在摩爾定律和登納德縮放比例定律(Dennard Scaling)發展的前期，電晶體製程進步為晶片帶來了相當大的助益，那是「happy scaling down」的時代——CPU、GPU都是這個時代受益，不過Dennard Scaling早在45nm時期就失效了。

AI晶片作為第三大類處理器，在這波發展中沒有趕上happy scaling down的好時機。與此同時，AI應用對運算力的需求越來越貪婪。今年WAIC晶片論壇圓桌討論環節，燧原科技創始人暨CEO趙立東說：「現在訓練的GPT-3模型有1750億參數，接近人腦神經元數量，我以為這是最大的模型了，要千張Nvidia的GPU卡才能做。談到AI運算力需求、模型大小的問題，說最大模型超過萬億參數，又是10倍。」

英特爾(Intel)研究院副總裁、中國研究院院長宋繼強說：「前兩年用GPU訓練一個大規模的深度學習模型，其碳排放量相當於5台美式車整個生命週期產生的碳排量。」這也說明了AI運算力需求的貪婪，以及提供運算力的AI晶片不夠高效。

不過作為產業的底層驅動力，半導體製造技術仍源源不斷地為AI發展提供推力。本文將討論WAIC晶片論壇上聽到，針對這個問題的一些前瞻性解決方案——有些已經實現，有些則可能有待時代驗證。

XPU、摩爾定律和異質整合

「電腦產業中的貝爾定律，是說能效每提高1,000倍，就會衍生出一種新的運算形態。」中科院院士劉明在論壇上說，「若每瓦功耗只能支撐1KOPS的運算，當時的這種運算形態是超算；到了智慧型手機時代，能效就提高到每瓦1TOPS；未來的智慧終端我們要達到每瓦1POPS。 這對IC提出了非常高的要求，如果依然沿著CMOS這條路去走，當然可以，但會比較艱辛。」

針對性能和效率提升，除了尺寸微縮，半導體產業比較常見的思路是電晶體結構、晶片結構、材料等方面的最佳化，以及處理架構的革新。

(1)AI晶片本身其實就是對處理器架構的革新，從運算架構的層面來看，針對不同的應用方向造不同架構的處理器是常規，更專用的處理器能促成效率和性能的成倍增長，而不需要依賴於電晶體尺寸的微縮。比如GPU、神經網路處理器(NPU，即AI處理器)，乃至更專用的ASIC出現，都是這類思路。

CPU、GPU、NPU、FPGA等不同類型的晶片各司其職，Intel這兩年一直在推行所謂的「XPU」策略就是用不同類型的處理器去做不同的事情，「整合起來各取所需，用組合拳會好過用一種武器去解決所有問題。」宋繼強說。Intel的晶片產品就涵蓋了幾個大類，Core CPU、Xe GPU，以及透過收購獲得的AI晶片Habana等。

另外針對不同類型的晶片，可能還有更具體的最佳化方案。如當代CPU普遍加入AVX512指令，本質上是特別針對深度學習做加強。「專用」的不一定是處理器，也可以是處理器內的某些特定單元，甚至固定功能單元，就好像GPU中加入專用的光線追蹤單元一樣，這是當代處理器普遍都在做的一件事。

(2)從電晶體、晶片結構層面來看，電晶體的尺寸現在仍然在縮減過程中，只不過縮減幅度相比過去變小了——而且為緩解電晶體性能的下降，需要有各種不同的技術來輔助尺寸變小。比如說在22nm節點之後，電晶體變為FinFET結構，在3nm之後，電晶體即將演變為Gate All Around FET結構。最終會演化為互補FET (CFET)，其本質都是電晶體本身充分利用Z軸，來實現微縮性能的提升。

劉明認為，「除了基礎元件的變革，IC現在的發展還是比較多元化，包括新材料的引進、元件結構革新，也包括微影技術。長期賴以微縮的基本手段，現在也在發生巨大的變化，特別是未來3D的異質整合。這些多元技術的協同發展，都為晶片整體性能提升帶來了很好的增益。」

他並指出，「從電晶體級、到晶圓級，再到晶片堆疊、引線接合(lead bonding)，精準度從毫米向奈米演進，互連密度大大提升。」從晶圓/裸晶的層面來看，則是眾所周知的朝more than moore’s law這樣的路線發展，比如把兩片裸晶疊起來。現在很熱門的chiplet技術就是比較典型的並不依賴於傳統電晶體尺寸微縮，來彈性擴展性能的方案。

台積電和Intel這兩年都在大推將不同類型的裸晶，異質整合的技術。2.5D封裝方案典型如台積電的CoWoS，Intel的EMIB，而在3D堆疊上，Intel的Core LakeField晶片就是用3D Foveros方案，將不同的裸晶疊在一起，甚至可以實現兩片運算裸晶的堆疊、互連。

之前的文章也提到過AMD剛發佈的3D V-Cache，將CPU的L3 cache裸晶疊在運算裸晶上方，將處理器的L3 cache大小增大至192MB，對儲存敏感延遲應用的性能提升。相比Intel，台積電這項技術的獨特之處在於裸晶間是以混合接合(hybrid bonding)的方式互連，而不是micro-bump，做到更小的打線間距，以及晶片之間數十倍通訊性能和效率提升。

這些方案也不直接依賴傳統的電晶體微縮方案。這裡實際上還有一個方面，即新材料的導入專家們沒有在論壇上多說，本文也略過不談。

1,000倍的性能提升

劉明談到，當電晶體微縮的空間沒有那麼大的時候，產業界傾向於採用新的策略來評價技術——「PPACt」——即Powe r(功耗)、Performance (性能)、Cost/Area-Time (成本/面積-時間)。t指的具體是time-to-market，理論上應該也屬於成本的一部分。

電晶體微縮方案失效以後，「多元化的技術變革，依然會讓IC性能得到進一步的提升。」劉明說，「根據預測，這些技術即使不再做尺寸微縮，也會讓IC的晶片性能做到500~1,000倍的提升，到2035年實現Zetta Flops的系統性能水準。且超算的發展還可以一如既往地前進；單裸晶儲存容量變得越來越大，IC依然會為產業發展提供基礎。」

500~1,000倍的預測來自DARPA，感覺有些過於樂觀。因為其中的不少技術存在比較大的邊際遞減效應，而且有更實際的工程問題待解決，比如運算裸晶疊層的散熱問題——即便業界對於這類工程問題的探討也始終在持續。

不過1,000倍的性能提升，的確說明摩爾定律的終結並不能代表第三次科技革命的終結，而且還有相當大的發展空間。尤其本文談的主要是AI晶片，而不是更具通用性的CPU。

矽光、記憶體內運算和神經型態運算

在非傳統發展路線上(以上內容都屬於半導體製造的常規思路)，WAIC晶片論壇上宋繼強和劉明都提到了一些頗具代表性的技術方向(雖然這可能與他們自己的業務方向或研究方向有很大的關係)。這些技術可能尚未大規模推廣，或者仍在商業化的極早期。

(1)近記憶體運算和記憶體內運算：處理器性能和效率如今面臨的瓶頸，很大程度並不在單純的運算階段，而在資料傳輸和儲存方面——這也是共識。所以提升資料的傳輸和存取效率，可能是提升整體系統性能時，一個非常靠譜的思路。

這兩年市場上的處理器產品用「近記憶體運算」(near-memory computing)思路的，應該不在少數。所謂的近記憶體運算，就是讓儲存(如cache、memory)單元更靠近運算單元。CPU的多層cache結構(L1、L2、L3)，以及電腦處理器cache、記憶體、硬碟這種多層儲存結構是常規。而「近記憶體運算」主要在於究竟有多「近」，cache記憶體有利於隱藏當代電腦架構中延遲和頻寬的局限性。

這兩年在近記憶體運算方面比較有代表性的，一是AMD——比如前文提到3D V-cache增大處理器的cache容量，還有其GPU不僅在裸晶內導入了Infinity Cache這種類似L3 cache的結構，也更早應用了HBM2記憶體方案。這些實踐都表明，儲存方面的革新的確能帶來性能的提升。

另外一個例子則是Graphcore的IPU處理器：IPU的特點之一是在裸晶內堆了相當多的cache資源，cache容量遠大於一般的GPU和AI晶片——也就避免了頻繁的訪問外部儲存資源的操作，極大提升頻寬、降低延遲和功耗。

近記憶體運算的本質仍然是馮紐曼架構(Von Neumann architecture)的延續。「在做處理的過程中，多層級的儲存結構，資料的搬運不僅僅在處理和儲存之間，還在不同的儲存層級之間。這樣頻繁的資料搬運帶來了頻寬延遲、功耗的問題。也就有了我們經常說的運算體系內的儲存牆的問題。」劉明說。

構建非馮(non-von Neumann)架構，把傳統的、以運算為中心的馮氏架構，變換一種新的運算範式。把部分運算力下推到儲存。這便是記憶體內運算(in-memory computing)的概念。

記憶體內運算的就現在看來還是比較新，也有稱其為「存算一體」。通常理解為在記憶體中嵌入演算法，儲存單元本身就有運算能力，理論上消除資料存取的延遲和功耗。記憶體內運算這個概念似乎這在資料爆炸時代格外醒目，畢竟可極大減少海量資料的移動操作。

其實記憶體內運算的概念都還沒有非常明確的定義。現階段它可能的內涵至少涉及到在儲記憶體內部，部分執行資料處理工作；主要應用於神經網路(因為非常契合神經網路的工作方式)，以及這類晶片具體的工作方法上，可能更傾向於神經型態運算(neuromorphic computing)。

對於AI晶片而言，記憶體內運算的確是很好的思路。一般的GPU和AI晶片執行AI負載時，有比較頻繁的資料存取操作，這對性能和功耗都有影響。不過記憶體內運算的具體實施方案，在市場上也是五花八門，早期比較具有代表性的Mythic導入了一種矩陣乘的儲存架構，用40nm嵌入式NOR，在儲記憶體內部執行運算，不過替換掉了數位週邊電路，改用類比的方式。在陣列內部進行模擬運算。這家公司之前得到過美國國防部的資金支援。

劉明列舉了近記憶體運算和記憶體內運算兩種方案的例子。其中，近記憶體運算的這個方案應該和AMD的3D V-cache比較類似，把儲存裸晶和運算裸晶疊起來。

劉明指出，「這是我們最近的一個工作，採用hybrid bonding的技術，與矽通孔(TSV)做比較，hybrid bonding功耗是0.8pJ/bit，而TSV是4pJ/bit。延遲方面，hybrid bonding只有0.5ns，而TSV方案是3ns。」台積電在3D堆疊方面的領先優勢其實也體現在hybrid bonding混合鍵合上，前文也提到了它具備更高的互連密度和效率。

另外這套方案還將DRAM刷新頻率提高了一倍，從64ms提高至128ms，以降低功耗。「應對刷新率變慢出現拖尾bit，我們引入RRAM TCAM索引這些tail bits」劉明說。

記憶體內運算方面，「傳統運算是用布林邏輯，一個4位元的乘法需要用到幾百個電晶體，這個過程中需要進行資料來回的移動。記憶體內運算是利用單一元件的歐姆定律來完成一次乘法，然後利用基爾霍夫定律完成列的累加。」劉明表示，「這對於今天深度學習的矩陣乘非常有利。它是原位的運算和儲存，沒有資料搬運。」這是記憶體內運算的常規思路。

「無論是基於SRAM，還是基於新型記憶體，相比近記憶體運算都有明顯優勢，」劉明認為。下圖是記憶體內運算和近記憶體運算，精準度、能效等方面的對比，記憶體內運算架構對於低精準度運算有價值。

下圖則總結了業內主要的一些記憶體內運算研究，在精確度和能效方面的對應關係。劉明表示，「需要高精確度、高運算力的情況下，近記憶體運算目前還是有優勢。不過記憶體內運算是更新的技術，這幾年的進步也非常快。」

去年阿里達摩院發佈2020年十大科技趨勢中，有一個就是存算一體突破AI算力瓶頸。不過記憶體內運算面臨的商用挑戰也一點都不小。記憶體內運算的通常思路都是類比電路的運算方式，這對記憶體、運算單元設計都需要做工程上的考量。與此同時這樣的晶片究竟由誰來造也是個問題：是記憶體廠商，還是數文書處理器廠商？(三星推過記憶體內運算晶片，三星、Intel垂直整合型企業似乎很適合做記憶體內運算…)

(2)神經型態運算：神經型態運算和記憶體內運算一樣，也是新興技術的熱門話題，這項技術有時也叫作compute in memory，可以認為它是記憶體內運算的某種發展方向。神經型態和一般神經網路AI晶片的差異是，這種結構更偏「類人腦」。

進行神經型態研究的企業現在也逐漸變得多起來，劉明也提到了AI晶片「最終的理想是在結構層次模仿腦，元件層次逼近腦，功能層次超越人腦」的「類腦運算」。Intel是比較早關注神經型態運算研究的企業之一。

傳說中的Intel Loihi就是比較典型存算一體的架構，「這片裸晶裡面包含128個小核心，每個核心用於模擬1,024個神經元的運算結構。」宋繼強說，「這樣一塊晶片大概可以類比13萬個神經元。我們做到的是把768個晶片再連起來，構成接近1億神經元的系統，讓學術界的夥伴去試用。」

「它和深度學習加速器相比，沒有任何浮點運算——就像人腦裡面沒有乘加器。所以其學習和訓練方法是採用一種名為spike neutral network的路線，功耗很低，也可以訓練出做視覺辨識、語言辨識和其他種類的模型。」宋繼強認為，不採用同步時脈，「刺激的時候就是一個非同步電動勢，只有工作部分耗電，功耗是現在深度學習加速晶片的千分之一。」

「而且未來我們可以對不同區域做劃分，比如這兒是視覺區、那兒是語言區、那兒是觸覺區，同時進行多模態訓練，互相之間產生關聯。這是現在的深度學習模型無法比擬的。」宋繼強說。這種神經型態運算晶片，似乎也是Intel在XPU方向上探索不同架構運算的方向之一。

(2)微型化矽光：這個技術方向可能在層級上更偏高了一些，不再晶片架構層級，不過仍然值得一提。去年Intel在Labs Day上特別談到了自己在矽光(Silicon Photonics)的一些技術進展。其實矽光技術在連接資料中心的交換機方面，已有應用了，發出資料時，連接埠處會有個收發器把電訊號轉為光訊號，透過光纖來傳輸資料，另一端光訊號再轉為電訊號。不過傳統的光收發器成本都比較高，內部元件數量大，尺寸也就比較大。

Intel在整合化的矽光(IIIV族monolithic的光學整合化方案)方面應該是商業化走在比較前列的，就是把光和電子相關的組成部分高度整合到晶片上，用IC製造技術。未來的光通訊不只是資料中心機架到機架之間，也可以下沉到板級——就跟現在傳統的電I/O一樣。電互連的主要問題是功耗太大，也就是所謂的I/O功耗牆，這是這類微型化矽光元件存在的重要價值。

這其中存在的技術挑戰還是比較多，如做資料的光訊號調變的調變器調變器，據說Intel的技術使其實現了1,000倍的縮小；還有在接收端需要有個探測器(detector)轉換光訊號，用所謂的全矽微環(micro-ring)結構，實現矽對光的檢測能力；波分複用技術實現頻寬倍增，以及把矽光和CMOS晶片做整合等。

Intel認為，把矽光模組與運算資源整合，就能打破必須帶更多I/O接腳做更大尺寸處理器的這種趨勢。矽光能夠實現的是更低的功耗、更大的頻寬、更小的接腳數量和尺寸。在跨處理器、跨伺服器節點之間的資料互動上，這類技術還是頗具前景，Intel此前說目標是實現每根光纖1Tbps的速率，並且能效在1pJ/bit，最遠距離1km，這在非本地傳輸上是很理想的數字。

還有軟體…

除了AI晶片本身，從整個生態的角度，包括AI感知到運算的整個鏈條上的其他組成部分，都有促成性能和效率提升的餘地。比如這兩年Nvidia從軟體層面，針對AI運算的中間層、庫做了大量最佳化。相同的底層硬體，透過軟體最佳化就能實現幾倍的性能提升。

宋繼強說，「我們發現軟體最佳化與否，在同一個硬體上可以達到百倍的性能差距。」這其中的餘量還是比較大。

在AI開發生態上，雖然Nvidia是最具發言權的；但從戰略角度來看，像Intel這種研發CPU、GPU、FPGA、ASIC，甚至還有神經型態運算處理器的企業而言，不同處理器統一開發生態可能更具前瞻性。Intel有個稱oneAPI的軟體平台，用一套API實現不同硬體性能埠的對接。這類策略對廠商的軟體框架構建能力是非常大的考驗——也極大程度關乎底層晶片的執行效率。

在摩爾定律放緩、電晶體尺寸微縮變慢甚至不縮小的前提下，處理器架構革新、異質整合與2.5D/3D封裝技術依然可以達成1,000倍的性能提升；而一些新的技術方向，包括近記憶體運算、記憶體內運算和微型矽光，能夠在資料訪存、傳輸方面產生新的價值；神經型態運算這種類腦運算方式，是實現AI運算的目標；軟體層面的最佳化，也能夠帶動AI性能的成倍增長。所以即便摩爾定律嚴重放緩，AI晶片的性能、效率提升在上面提到的這麼多方案加持下，終將在未來很長一段時間內持續飛越。這第三(四)次科技革命恐怕還很難停歇。

資料來源：https://www.eettaiwan.com/20210726nt61-ai-computing/?fbclid=IwAR3BaorLm9rL2s1ff6cNkL6Z7dK8Q96XulQPzuMQ_Yky9H_EmLsBpjBOsWg

#線上旅行團 #南法普羅旺斯山居歲月之旅

各位跟著工頭堅前往南法的團員，準備好登機了嗎？

說到登機，相信很多人跟我一樣，懷念的感覺油然而生。畢竟真的好久沒有進行這項原本熟悉的程序（雖然還是有搭乘國內線）。

由於行程的起點是尼斯（Nice），但台灣並沒有直飛的班機，所以勢必要透過轉機。至於轉機的方式就有各種不同的選項，有的班次晚間抵達，有些早晨抵達，各有優缺點，我和線控也要每年隨著公司分配的機位與航班，來調整行程內容順序。

早期常用的方式，是經由香港，搭德國漢莎航空（LH）到法蘭克福或慕尼黑，再轉往尼斯。

後來也曾先直飛到巴黎，進行城市觀光，再搭乘法航（AF）國內線，前往尼斯。

不過，以這個行程的主題來說，其實將巴黎放在行程最後，還是比較適合的，尤其是帶著滿身的南法陽光（以及滿滿行李箱的戰利品），搭 TGV 前往巴黎，更有一種儀式感。

若單純以領隊的角度來看，後來改搭阿聯酋航空（EK），先飛到杜拜，再轉機到尼斯，相對是比較理想的選項。儘管之前我推薦 EK 時，有些朋友留言，覺得乘客人數太多，服務品質或有下降；但就我個人觀點，以可選擇的轉機點之機能性（例如購物、飲食、休息...等），杜拜還是豐富的。而且回程時甚至更舒適，這就等到行程結束時再說。

找到座位，喬好姿勢，準備長程飛行！

第二回－房事

【2021年香港房事排名位於亞洲倒數第二，平均每月3.7次，一星期不足一次，僅比日本的三次多一點，離婚之夫妻房事數值均低於平均數，擁有一個健康和穩定的性生活是每對夫妻不可為缺的部份。

檢測到過去一年，劉俊文及李倩盈夫妻只進行過六次房事，達到滿足標準的次數為零，危機級別是最高等級，發放特別新手任務。

任務目標：達到一次雙方滿足級別的房事一次
任務獎勵：新手特別禮包
任務時限：一星期
失敗懲罰：婚姻系統將宣告二人失敗，建議離婚處理】

比起系統發放嘅任務，劉俊文更在意嘅係，原來過去一年嘅房事，竟然連一次滿足都無：「李倩盈你都幾好演技喎，唔係系統話我知，我都唔知原來你一直都係唔滿足嘅，即係有幾次你都係扮出黎啦！」

「劉生，我唔滿足你怪我啊？點解你唔檢討下自己？我唔滿足仲要扮滿足去令你有成功感，講我都覺得自己可憐兼偉大啊！你估我做戲唔攰啊？明明唔開心仲要扮到好享受，你次次都問我黎未啊黎未啊，爽唔爽啊，你勁唔勁啊，大佬啊，你依家係做訪問定扑野啊？我要答問題定要享受啊？唔通你問我黎未，問我爽唔爽，我答你有排啊！！唔爽啊！！！你唔勁啊！！！！咁啊？依家好啊，系統幫我講出心底話，我只可以同你講，劉俊文我真係對你無期望好耐喇！」李倩盈將心底說話完全講出，個人係咁震，係激動同舒暢嘅震，呢堆說話佢想講好耐，只係無機會同無勇氣去講出黎。

劉俊文都激動咁講：「你唔舒服唔享受，你講啊，你唔講我點知，你講我咪改，我可以慢慢黎可以跟你意思做嘛！我又未做過女人，點知點先為之舒服，點先為之滿足啊？男人好簡單，射左就係完成，女人無路捉喎，你演技又咁好，呃我之餘呃埋你自己，咁你對於呢件事嘅解決方法咩？」

「其實你知唔知你有咩問題呢？成日都要預約先至做，點解要講明聽晚要搞？有心情都比你搞到無心情啦？呢種事係自然發生，唔係要約嫁！」

「喂小姐，我返工好攰有時又要OT，我知道聽日得閒可以收早，我同你講定你又唔喜歡，然後有時我突然同你講話想要，你又話我變態，話聽日要返工，唔想，咁即係幾時？我係男人黎，我有性需要嫁，你知唔知有時我喺你訓左之後喺你身邊打飛機係幾唔開心，我有老婆都仲要打飛機，連朋友都唔敢講啊，我怕講出黎會比人笑啊！」

「你返工攰又唔比我攰嘅？女人唔係要發洩，係要情調要情趣，你突然間話想要就要，你當我係咩啊？飛機杯啊？」

「講真我真係用飛機杯都好過求你，起碼飛機杯唔會又呢又路，比人拒絕你估開心啊？其實你係唔係有性冷感呢？如果係嘅我都易理解少少。」

「我性冷感？不如話你自己毫無情趣又無耐性，點解你從來都唔檢討下自己，將所有問題都歸咎比其他人呢？」

【經系統評測，劉俊文先生性能力係正常，而李倩盈小姐亦無性冷感問題。】

「嗱，你就性冷感啊！」

「我夠性能力正常！」

【資料上顯示兩位宿主都曾經享受過滿足嘅房事，希望宿主可以搵出原因，達成任務】

「哈，要做唔係問題，但滿唔滿足唔係我可以控制，劉生如果你想完成任務就麻煩你比少少心機檢討下自己。」

「我檢討？好啊，不如按你方法去做，我跟足你要求去做，咁你滿意啦！但麻煩你講得清楚少少，唔好講到模稜兩可！」

「痴線，我可以點講啊？喂，你咁樣入，你加速20％，個拍子要點點點啊？對唔住，我真係講唔到你知點做。」

「用我方法你又唔滿意，但你又講唔出應該點做，我有理由懷疑你係有心為難我！即係你同你學生講做得唔啱，你都要講要點做去改正先啦，你平時係咁教你班學生咩？」

「要我一步一步教你點做，你覺得咁真係會令我覺得開心咩？女人需要嘅係你做左一種我哋需要嘅野，唔通你教住我點同你做，我跟住你做你就會好開心？」

「喂如果你肯，我真係好開心啊，但平時我叫你轉個姿勢你都唔肯，你覺得我開心咩？你頭先聽唔聽到，滿唔滿足係你同我都唔滿足啊！唔係叫射左就滿足，男人都唔係咁簡單就打發到啊！」

「算喇算喇，我唔想同你去爭執落去，唔會講得你明嘅，呢點我呢一年唔清楚咩？完成唔到咪完成唔到，依家你叫我同你上床，我真係會喊住咁做，肯定唔會滿足。」

「你覺得我想講咩？我想解決我哋之間嘅問題，但你明唔明我一路做都發現好似改變唔到咁，你覺得我唔難受咩？」

【系統偵測出爆發臨界點，請兩位宿主暫時分開冷靜，好好思考雙方感受。】

兩人暫時分開，因為佢哋都好清楚再嘈落去無結果，呢種情況發生得太多。

然後兩個分別係自己嘅兄弟，同閨蜜群組裡面求救。

「兄弟們，認真問，到底點做先可以令伴侶得到滿足嘅性愛呢？」

「嘩，咁簡單嘅問題你都問，三點，靚仔，有錢，大揪，就係咁簡單，但劉生你好似無樣中喎。」

「妖，認真啊，我真心求教，麻煩你哋比實際可行嘅方法我好唔好？」

「做乜啊？你俾老婆彈鐘話你唔掂啊？」

「印度神油同偉哥可能幫到你！」

「不如我講白少少，如果解決唔到呢件事，我會同老婆離婚，所以唔該你哋求下你哋唔好玩膠！」

「情況咁嚴峻，我收聲，其實我同老婆都好少行埋，Sor Bro，比唔到咩Advice你，同求解決方法。」

「其實你哋結婚三年，少行埋好合理喎，講真，日見夜見仲邊有咁好心情搞野呢？我都係大時大節應吓節就算……」

「你咁問得，即係你老婆唔滿意，咁佢唔滿意邊部份先？你太細？你太快？你太悶？你唔比多少少背景資料我哋好難幫你分析喎。」

「唔……呢一年我同佢行埋十隻手指數得晒，講真，我都覺得好唔滿足，每次都係同一地點，同一流程，同一時間……」

「呢個問題好明顯，對手悶喇，不如你幻想吓，如果同你做嘅係一個未做過嘅女人，所有問題都唔會係問題。」

「雖然肥仔講嘅係好刻薄，但佢帶出一個好好嘅方向，既然你都知時地人流程都係一樣，咁不如搞下新意思，例如出去Staycation換個地方，玩下角色扮演同玩具，又或者飲吓酒睇吓AV，情趣呢樣野幾時都係咁重要。」

「會唔會係前戲唔夠嘅問題？試吓用按摩油，用完再手口並用，之前我同老婆試過好Work……呃……就係太Work所以又有一件……諗起都有少少後悔，記得戴套啊兄弟！」

「前戲唔單止係接觸嘅，你做好晒家務，買個包包，播吓歌，點吓香薰蠟燭，有Mood自然就會有好心情。」

「兄弟們，其實你哋講嘅有好多我都試過，除左買包包……但買包包先會有滿足嘅性愛會唔會太傷荷包呢？照你哋咁講我一年最多咪扑得兩次……你哋都知我老婆唔太飲酒，佢最憎我睇AV，要佢同我一齊睇咪盞死多兩錢重，唔好話玩玩具，佢連角色扮演都話變態……上次我話扮學生，佢即時話我侮辱佢嘅工作，嬲左我足足兩個星期，唔好玩我啦……」

另一邊廂……

「姐妹們，到底點先可以令男人知道點滿足自己呢？」

「無可能，死左條心佢！」

「咪就係，男人只係識得大力同快，佢哋係唔識分痛到叫同爽到叫嫁！」

「之前你咪話你老公想離婚，今日去簽紙，做乜啊？依家又唔離喇？咁我都安心啲！」

「係喎係喎，你今日離婚，搞掂未？我應該恭喜你定安慰你好？」

「無簽到啊……個衰佬話想同我再試下改，咁我都唔想離婚……咪同佢再努力一吓囉。」

「你決定再努力都好，我哋成班姐妹都會支持你，但點解咁突然唔離婚又想探討點先滿足，係唔係你老公想要分手炮，喂，咁真係又食又拎，你唔好信啊！」

「唔係啊，一言難盡，總之當務之急係我需要知道點先可以有一場雙方都享受嘅性愛，如果搵唔出呢個方法，我就應該會離婚喇……」

「如果用你呢個定義去決定離唔離婚，咁我同我老公都應該離婚啦，個肥仔佢成日大爺咁訓係度，唔好話滿足，我仲要出力啊，諗起我就嬲！」

「班男人最大問題就係佢哋睇左十幾廿年AV，睇到覺得AV入面嘅係真，班女優每次拍都收錢，十萬十萬咁收，梗係落力同開心啦，試下我老公比錢我，我都叫到拆天啊！」

「咪就係，又要護士又要空姐又要學生，睇到壞腦，仲要跟足佢哋流程做，攰過湊仔，我敷吓面膜訓吓仲舒服，我已經無慾無求喇，反正湊仔都夠我攰，上次同佢做做吓個仔醒左，上半場都勉強叫開心，點知我氹完個仔訓之後，見到個死佬都訓埋，個次之後我就嬲到唔肯同佢再搞！」

「你湊仔都好，我同老爺奶奶一齊住，夜晚要偷偷摸摸咁搞，仲要忍住唔好嘈親人，我同老公講要搞就出去酒店搞，但奶奶又話我嘅有屋企唔返，晒錢出去租酒店，我就係唔想同佢同屋先出去住啊！！！！！！」

「認真最開心嘅真係初初相識熱戀個時做，對方做嘅一切都好令人期待，有時氣都未回就突然再戰，唉……真係往事只能回味啊……早排我試過突然錫我老公，佢好驚咁問我發乜神經，咩料啊！」

「姐妹們……我係想尋求解決方法啊，唔係鬥慘大會，Cheer up girls！唔通你嘅唔會覺得咁落去你下半生同下半身都好慘咩？」

再返返去男士們嘅對話……

「嗱，我問左全能嘅Google大神喇，夫妻重燃情趣方法有，Staycation、性玩具、性愛大富翁、轉換場地、改變情調、角色扮演、增加情趣細節，呢個係性治療師比嘅Tips，你參考吓啦！」

「我都睇左有關身體方面嘅方法，每日做深蹲、做運動、唔好打飛機、食含有鋅嘅食物好似生蠔、黑朱古力嘅苯乙胺都對性方面有幫助，至於偉哥呢樣野你就要問醫生喇！我仲搵到清水健嘅壯陽餐單，你參考吓啦！花椰菜、紅蘿蔔、菠菜、小番茄、山藥、秋葵、南瓜、地瓜、水煮蛋、雞里肌肉香腸。有時也會有菇類、芽菜、高麗菜等。他也會隨身攜帶高蛋白低脂肪的雞里肌肉棒、雞里肌肉香腸、高蛋白飲料、蛋白棒，肚子餓時就吃一點來補充能量。」

「事前準備都好重要，沖涼、剃鬚、噴少少香水或者爽身粉、剪指甲、用漱口水、換床單、播音樂、點蠟燭、最好時間係晚餐後兩三小時。」

「咩九淺一深、螞蟻上樹、神之手你都識啦，我就唔重提喇，大家咁耐兄弟，我傳授我最有用嘅一招比你，你好好記住，忍唔住就記得係心入面讀 看看威風的他 雙腿好似摩打 扭波踢波頂瓜瓜 有嘴巴的都讚他 身手最啿誇 小子志可嘉 陣法腳法日練夜練 真功夫冇花假 攻呀攻 快搶攻 射呀射 射它吧 扭得好 踢得鬼馬 可稱霸只有他！至於個Beat你都識啦！」

「嘩……真係唔夠兄弟都唔會教你呢招，劉生下次你見到佢有乜要我幫手嘅即管講，正義只會遲到，從不缺席！」

「我從來都未見過你哋班死仔咁認真，除左死肥仔之外，點都好，多謝你哋，我會盡量做，祝我性福啦！」

「講真，扑野要搞到咁複雜，我真係寧願打飛機算喇……」

「X2」

「我已經打緊了！」

「諗返起當年我講過，結左婚一齊住之後要日做野做，我真係覺得自己好傻好天真……」

再返返去女士們嘅對話……

「咁多年姐妹，呢套睡衣成二千銀我自己都唔捨得買，但為左你嘅下半生，今次我大出血都要喇！」

「我幫你Book左四季今個周末嘅海景套房，個浴缸好大，夠兩個人一齊浸，祝你成功啦，幫到你嘅唔多，加油啊盈！」

「呢排我手頭緊緊哋，但我都送支靚酒比你啦，你唔飲得，比佢飲多少少，唔係醉左訓左就弊傢伙喇！」

「姐妹們……突然要你哋破費真係唔好意思，小妹將來一定報答返你哋，Love you all，有你哋我就算點都唔怕喇！」

「倩盈，其實女人要嘅係愛，有愛就會開心同舒服，我哋幫你嘅只係輔助，如果你同一個唔愛嘅人做，你準備再多都無用，你明啦。」

「係啊，我老公有時突然間講句肉麻情話我已經會好想要，但偏偏呢種事係可遇不可求，祝福你！」

「講得無錯，唔好太刻意，隨其自然啦，越急越慌只會令自己緊張到享受唔到，Relax！」

「今晚等我幫你問吓我老公點先最開心，如果有參考價值嘅我再話你知！」

「唉講起我真係好耐無同老公行埋喇……唔知佢今晚會唔會對我有表示呢？」

「著返套戰衣先啦！」

「我依排肥左好多，都唔知著出黎有冇反效果……」

兩邊嘅討論開始進入閒聊狀態之時，劉俊文同李倩盈都分別收到系統嘅通知。

【叮，恭喜宿主，因為你為對方著想去做準備，獎勵積分100分，希望宿主知道無論方法係好係壞，只係你係為對方著想，希望兩個人有更好嘅未來，就已經值得獎勵！」

劉俊文望住唔知有乜用嘅分數心不在焉，佢忍唔住問：「系統，頭先我班兄弟講嘅野有冇用？係咪我跟住做就會令倩盈得到滿足啊？」

【除咗唱足球小將之外，其他方法都未嘗不可，會有效提升身體、心情、環境等因素，宿主請繼續努力。】

「喂，系統你答非所問喎，即係你覺得唔一定有用啦，咁我可唔可以問你我到底應該點做先會成功？」劉俊文並唔蠢，如果係有用，系統點會講呢種模稜兩可嘅答案。

【章博士設計嘅系統並唔會提供直接答案，需要宿主從了解同思考中得到真正屬於你同伴侶嘅答案，但你可以用一半積分換取一個提示錦囊，溫馨提示，積分清零同時等於任務失敗，請小心運用分數。】

劉俊文望一望唔知有乜用嘅200積分，剛剛突而奇來賺返100，依家用返100分去買提示，都只不過係打回原形姐，咁總好過唱足球小將嘅：「系統我決定換錦囊！」

【成功換取錦囊，劉俊文現時積分為100分，錦囊生成中……請稍等……是次提示為，需要】

空氣變得寧靜，劉俊文開始覺得唔對路：「喂，系統你……唔係已經講完喇嘛？需要？需要咩啊？你正奸商，仲姑寒過我課金抽蛋，喂，喂，應下我，你係唔係死左機啊？」

【成功掃描系統，一切正常，請宿主放心，章博士講一半唔講一半嘅作風，係唔同時空都係出晒名，希望宿主明白並非系統玩野，比起閣下兄弟提出嘅意見，本系統覺得更有價值，請宿主盡早參透。】

而李倩盈方面，佢都忍唔住問系統一個問題：「到底我享受唔到，係唔係我嘅問題呢？」

【宿主請勿自責，章博士提過，夫妻之間出現問題從來都唔係一個人責任。】

「唔係一個人責任……咁即係我都有責任啦。」女人嘅直覺好敏銳，抽出系統字句上嘅重點。

【對，就房事方面，兩位宿主均有責任。】

「咁我責任係咩？」李倩盈心急地問。

【章博士設計嘅系統並唔會提供直接答案，需要宿主從了解同思考中得到真正屬於你同伴侶嘅答案，但你可以用一半積分換取一個提示錦囊，溫馨提示，積分清零同時等於任務失敗，請小心運用分數。】

「依家我有600分，換一個錦囊係300分……好啦……換啦換啦……」李倩盈無奈地講。

【成功換取錦囊，李倩盈現時積分為300分，錦囊生成中……請稍等……是次提示為，被動。】

「吓？被動係我嘅問題？即係我要主動咁去同佢做先叫好？性格嘅野點改啊，我真係唔鍾意主動咁去奉承佢囉，咁我算乜啊……」李倩盈紅住面咁講，佢一向都係被動地做，亦係好多女人對性嘅方式。

【宿主請自行理解提示，兩性關係在於思考，並非提供做法照做，請宿主努力。】

「我終於知道平時劉俊文聽到我講似有還無提示嘅感受喇……有時唔想就係唔想，你叫我主動我真係會開心咩？到底阿章博士明唔明白女人啊？」李倩盈對於呢種提示下意識就係唔想接受。

【章博士生理上係百分之百男人，對於女人心理係從日積月累理解之中形成經驗，請宿主努力解讀提示，本系統從來都唔會對宿主不利。】

「好喇好喇……咁我可唔可以再買一個提示？我想知道點先可以過到呢關。」李倩盈計計自己分數，仲有300分，再買一次得返150分，都比劉俊文多，係無辦法之下，佢唔想單靠姐妹們嘅分析，因為以佢所知，佢哋嘅房事都唔係太愉快。

【成功換取錦囊，李倩盈現時積分為150分，錦囊生成中……請稍等……是次提示為，最後一次。】

「喂啊！系統你講白少少好唔好啊！咩最後一次，你係指我應該用最後一次同佢做嘅心態去做？定我同佢真係最後一次做啊？」李倩盈開始覺得系統嘅提示聽完仲令人煩惱，有少少後悔買錦囊。

【既然宿主無信心完成任務，即將面臨離婚，咁不如盡情去享受同一個曾經愛過嘅人最後一次嘅性愛，如果呢次係最後一次，你會想同佢點做，呢個問題你需要考慮清楚。】

兩個人終於各自返到屋企，劉俊文只係對李倩盈講左句：「返黎喇？」

然後相對無言，今次嘅任務，對於好多人講係一種秘而不宣嘅問題，減去好多身體上有問題嘅夫妻，好多有能力又有需要嘅係房事上得唔到抒發，最後演變出唔同嘅問題。

床上兩人各自思考，諗得再多，都只不過係自己嘅一廂情願。


【現時劉俊文及李倩盈夫婦的狀況如下：

婚姻等級：新婚夫妻
共同積分：250
劉俊文積分：100
李倩盈積分：150
階段：零
特別新手任務進行中：兩人於一星期內需進行一次雙方都滿足的性愛
成功獎勵：新手特別禮包
失敗懲罰：離婚
劉俊文錦囊提示：需要
李倩盈錦囊提示：被動，最後一次
第一階段任務：尚未發放
第一階段緊急任務：尚未到達開啟條件
積分任務：尚未開啟】

－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－

下回預告：

有人話，新對手就係最好嘅對手，每個人都喜歡新鮮感，所有第一次都係令人期待，但一次生兩次熟三次大結局，對於一個同你走埋下半世嘅人，新鮮感真係最重要嗎？

有人話搞搞新意思，當你一次用一招，一百零八招用過晒之後，玩具同角色扮演都試過，仲有幾多野對你講係新鮮？

呢個世界有兩類人，第一類係食飯最緊要好食，另一類係食飯好唔好食在於你同邊個食。

人嘅性慾只會隨時間減低，以五十歲更年期為標準，用你呢個月做過嘅次數去做乘法，你人生仲餘下幾多次性愛？

而呢個數字之中，有幾多係你真正享受？有幾多係交差？

如果連愛都未搞清楚，性愛就只餘下性，何來圓滿？

－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－

作者的話：

性呢個問題，曾經只係困擾我地無對手同無地方，但可悲既係好多人有地方有對手之後，都仲有問題。

蔣薇已經步入第十個年頭，初初睇我既讀者好多都結婚生仔，或者我地既題材已經唔可以再維持係單戀苦戀暗戀情侶相處既階段。

猶豫好耐都係決定寫呢個敏感既問題，大家成年人，我亦唔當大家小朋友，希望大家可以係性呢個問題上思考，亦希望接下來既睇法會令你地有新體會。

第一回得到接近300like既成績，都算係令我有所鼓舞，希望大家唔好吝嗇Like and Share，當然係你覺得好睇先比啦

如果覺得唔好既，真係懇請大家留言表達

－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－

第二回有獎問答活動：

題目：對你講，一場令雙方都滿足既性愛係有咩因素？（無正確答案，大家可自由發揮）

禮物：我無乜野多，書最多，可以任揀我五本作品其中一本（不包郵），如果呢個故事都出得成書的話，亦可以選擇期貨

四個答得最好既可以得獎，兩名得獎者由我選擇，另外兩個最多like既都可以得獎，為推動更多人討論，讀者之間回覆得最好既都可以特別得獎，設兩名

－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－

支持作者可以：

訂購我過往的作品，連結如下
https://bit.ly/3fL9QUH

由於最近比較忙，需要周末先可以處理訂書，希望大家見諒

JAVA實用級解題分享之2(102-106)

完整教學：
https://www.youtube.com/playlist?list=PLgzs-Q3byiYMVnYJCPsbyaITTdYtPf8DG

部落格：
http://terry55wu.blogspot.tw/2014/01/javaandroid.html
01_JAVA開發環境與術科題目說明
02_開啟ECLIPSE與101題試題說明
03_101題解答01(產生7個號碼與輸出)
04_101題解答02(產生不重覆與除錯模式)
05_102題解答01(用Date類別產生日期時間)
06_104題河洛之數亂數矩陣說明
07_106數值過濾器(傳引數&轉型&例外事件)
08_108題九九乘法表(For迴圈輸出&While&Do迴圈)
09_110題試題說明與預設模式
10_110題試題預設模式解答
11_110題試題自由出題模式解答
12_202題利息計算說明
13_期末考成績計算說明

課程大綱：
1.認識 AWT類別
2.認識並學習如何建立視窗物件
3.學習如何管理與配置版面
4.事件處理：1.認識 Java的委派事件模式。2.認識並學習使用各種事件處理類別。3.學習各種物件的事件處理 。

之後：
1.分享最新的JAVA DOCS資訊與中文化版本，
並設定ECLIPSE直接讀取JAVA說明檔的設定方法。
2.利用實例綜合練習變數宣告、資料型別、運算子、
流程控制的IF...ELSE與各種迴圈方法的應用。
3.說明陣列與多維陣列的使用與實例。
漸漸更深入JAVA語法的核心，有些同學似乎已經吃不消，
但有些同學可能以前學過，所以一下子就解出來了，
也很大方的分享出他的解法，
不過這樣有時反而讓一些沒學過JAVA的同學備感壓力。
因為老師以為大家都會了，所以就加速往前，害一些同學在後面趕的很辛苦，
腦筋已經被迴圈給轉的頭昏，還沒弄懂題目，又要接下一題，
所以真有點兩難，好在助教的提醒，有稍放慢一點進度，
若有程度較好的同學，請些自行預息後面的課程，
或是先準備TQC JAVA的學術科考題好了，再不然好心一點，
充當一下老師的分身，幫忙同學一下，感謝！

101模擬樂透彩
102系統日期、時間顯示
103亂數排序器
104河洛之數
105陣列行列轉換
106數值過濾器
107求平均值
108九九乘法表
109面積與體積計算
110單字測驗

202利息計算
204期末考分數計算
206四則運算
208三角形邊長判斷
210字元搜尋器
302字體設定選擇器
304簡易繪圖板
306滑鼠感應視窗
308藝人音樂評等
310年齡計算

TQC JAVA實用級20題已經上完，準備開始講進階級的第三類10題，
但上進階級10題若是沒有 AWT類別的概念，恐怕很難接上第三類的 AWT視窗設計，
所以就在上進階級前，先給湜憶學員一些概念，可以不只在電腦證照考試受用，
在日後撰寫程式也可以更得心應手，JAVA工程師職缺很大，主要是人才培養不易，
要有好的培訓計畫，才能學的好又能有系統，才不致學的有挫折感，
這那上課方式，我也會將之有系統的轉換成雲端教學方式，在線上就可以學習，
並可以與老師隨時互動，得知學習進度與成效，
而這樣的方式已經很成功在各校電腦課程進行中，
從學員們的滿分成效就可以一窺端倪，要有效率又學的好真的不太容易，
很需要學習方法，上課無章法只會浪費時間與金錢，有效率有成果的學習才是王道，
快上完JAVA的進階級，期待每個學員都能順利取得 JAVA證照。

java下載,jdk,eclipse,java教學網站,java教學影片,java eclipse教學,eclipse 教學,java證照解答,AWT類別, 電腦證照

JAVA實用級解題分享之2(102-106)

完整教學：
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01_JAVA開發環境與術科題目說明
02_開啟ECLIPSE與101題試題說明
03_101題解答01(產生7個號碼與輸出)
04_101題解答02(產生不重覆與除錯模式)
05_102題解答01(用Date類別產生日期時間)
06_104題河洛之數亂數矩陣說明
07_106數值過濾器(傳引數&轉型&例外事件)
08_108題九九乘法表(For迴圈輸出&While&Do迴圈)
09_110題試題說明與預設模式
10_110題試題預設模式解答
11_110題試題自由出題模式解答
12_202題利息計算說明
13_期末考成績計算說明

課程大綱：
1.認識 AWT類別
2.認識並學習如何建立視窗物件
3.學習如何管理與配置版面
4.事件處理：1.認識 Java的委派事件模式。2.認識並學習使用各種事件處理類別。3.學習各種物件的事件處理 。

之後：
1.分享最新的JAVA DOCS資訊與中文化版本，
並設定ECLIPSE直接讀取JAVA說明檔的設定方法。
2.利用實例綜合練習變數宣告、資料型別、運算子、
流程控制的IF...ELSE與各種迴圈方法的應用。
3.說明陣列與多維陣列的使用與實例。
漸漸更深入JAVA語法的核心，有些同學似乎已經吃不消，
但有些同學可能以前學過，所以一下子就解出來了，
也很大方的分享出他的解法，
不過這樣有時反而讓一些沒學過JAVA的同學備感壓力。
因為老師以為大家都會了，所以就加速往前，害一些同學在後面趕的很辛苦，
腦筋已經被迴圈給轉的頭昏，還沒弄懂題目，又要接下一題，
所以真有點兩難，好在助教的提醒，有稍放慢一點進度，
若有程度較好的同學，請些自行預息後面的課程，
或是先準備TQC JAVA的學術科考題好了，再不然好心一點，
充當一下老師的分身，幫忙同學一下，感謝！

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104河洛之數
105陣列行列轉換
106數值過濾器
107求平均值
108九九乘法表
109面積與體積計算
110單字測驗

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TQC JAVA實用級20題已經上完，準備開始講進階級的第三類10題，
但上進階級10題若是沒有 AWT類別的概念，恐怕很難接上第三類的 AWT視窗設計，
所以就在上進階級前，先給湜憶學員一些概念，可以不只在電腦證照考試受用，
在日後撰寫程式也可以更得心應手，JAVA工程師職缺很大，主要是人才培養不易，
要有好的培訓計畫，才能學的好又能有系統，才不致學的有挫折感，
這那上課方式，我也會將之有系統的轉換成雲端教學方式，在線上就可以學習，
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而這樣的方式已經很成功在各校電腦課程進行中，
從學員們的滿分成效就可以一窺端倪，要有效率又學的好真的不太容易，
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02_開啟ECLIPSE與101題試題說明
03_101題解答01(產生7個號碼與輸出)
04_101題解答02(產生不重覆與除錯模式)
05_102題解答01(用Date類別產生日期時間)
06_104題河洛之數亂數矩陣說明
07_106數值過濾器(傳引數&轉型&例外事件)
08_108題九九乘法表(For迴圈輸出&While&Do迴圈)
09_110題試題說明與預設模式
10_110題試題預設模式解答
11_110題試題自由出題模式解答
12_202題利息計算說明
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課程大綱：
1.認識 AWT類別
2.認識並學習如何建立視窗物件
3.學習如何管理與配置版面
4.事件處理：1.認識 Java的委派事件模式。2.認識並學習使用各種事件處理類別。3.學習各種物件的事件處理 。

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