Plaza Java

 คู่มือ Java ฉบับทันสมัย (อัปเดตล่าสุดปี 2025) บทนำ Java ยังคงเป็นภาษายอดนิยมที่ได้รับความนิยมอย่างต่อเนื่องตั้งแต่ยุค 1990 จนถึงปัจจุบัน ในปี 2025 Java ได้ก้าวหน้าอย่างมากทั้งด้านภาษาหลักและเครื่องมือสนับสนุน ล่าสุด Java 24 ได้เปิดตัวออกมาแล้ว และ Java 21 เป็นเวอร์ชัน LTS (Long-Term Support) ที่แนะนำให้ใช้งานสำหรับระบบจริงในระยะยาว บทความนี้จะช่วยให้คุณเข้าใจภาพรวมของ Java เวอร์ชันล่าสุด รวมถึงฟีเจอร์เด่น โครงสร้างภาษาที่ควรรู้ และแนวทางการพัฒนา Java ยุคใหม่ ภาพรวมเวอร์ชัน Java ล่าสุด เวอร์ชัน สถานะ วันเปิดตัว Java 24 เวอร์ชันล่าสุด มีนาคม 2025 Java 21 เวอร์ชัน LTS ล่าสุด กันยายน 2023 Java 17 LTS รุ่นก่อนหน้า กันยายน 2021 Java 11 LTS เก่า กันยายน 2018 โครงสร้างพื้นฐานของภาษา Java คลาสและอ็อบเจกต์ : โครงสร้างหลักของโปรแกรม Java Primitive Types : int, double, char, boolean เป็นต้น Control Statements : if, switch, while, for, do-while Methods : การแยกโค้ดเป็นหน่วยที่นำกลับมาใช้ซ้ำได้ Array และ Collection : จัดเก็บและจัดการข้อมูลหลายรายการ Exception Handling : try-catch-finally OOP Co...

เพื่อให้สามารถอัปเดตสถานะของผู้เล่นคนอื่นในเกมออนไลน์ผ่าน RPC ได้ คุณสามารถใช้ฟีเจอร์  Server Streaming RPC  ของ gRPC เพื่อให้เซิร์ฟเวอร์ส่งข้อมูลสถานะของผู้เล่นแบบเรียลไทม์ไปยังไคลเอนต์ที่กำลังเชื่อมต่ออยู่ ตัวอย่างด้านล่างแสดงวิธีการเพิ่มฟีเจอร์นี้ในเกม: อัปเดตไฟล์  game.proto เพิ่มเมธอดสำหรับการสตรีมสถานะของผู้เล่น: syntax = "proto3" ; service GameService { rpc JoinGame (JoinRequest) returns (JoinResponse) ; rpc SendMove (MoveRequest) returns (MoveResponse) ; rpc StreamPlayerUpdates (PlayerUpdateRequest) returns (stream PlayerUpdateResponse) ; } message JoinRequest { string playerName = 1 ; } message JoinResponse { string welcomeMessage = 1 ; } message MoveRequest { string playerName = 1 ; string move = 2 ; } message MoveResponse { string result = 1 ; } message PlayerUpdateRequest { string playerName = 1 ; // ชื่อผู้เล่นที่ต้องการรับการอัปเดต } message PlayerUpdateResponse { string playerName = ...

RPC (Remote Procedure Call) เป็นเทคนิคในการเรียกใช้ฟังก์ชันหรือเมธอดที่อยู่ในระบบอื่น (เช่นเซิร์ฟเวอร์) เสมือนเป็นการเรียกฟังก์ชันในเครื่องของเราเอง เหมาะสำหรับการพัฒนาแอปพลิเคชันแบบกระจาย (Distributed Applications) เช่น เกมออนไลน์ที่ต้องสื่อสารระหว่างผู้เล่นกับเซิร์ฟเวอร์ ด้านล่างนี้เป็นการอธิบายวิธีการใช้งาน RPC ด้วย Java โดยใช้  gRPC  ซึ่งเป็นหนึ่งในไลบรารีที่ได้รับความนิยม การตั้งค่าพื้นฐาน เพิ่ม Dependency ใน  build.gradle  หรือ  pom.xml สำหรับ Gradle: implementation 'io.grpc:grpc-netty:1.57.2' implementation 'io.grpc:grpc-protobuf:1.57.2' implementation 'io.grpc:grpc-stub:1.57.2' implementation 'com.google.protobuf:protobuf-java:3.23.0' สำหรับ Maven: < dependencies > < dependency > < groupId > io.grpc </ groupId > < artifactId > grpc-netty </ artifactId > < version > 1.57.2 </ version > </ dependency > < dependency > < groupId ...

A* Algorithm คืออะไร A  (A-Star) Algorithm เป็นอัลกอริธึมที่ใช้สำหรับการค้นหาเส้นทางที่มีประสิทธิภาพที่สุดระหว่างสองจุดในกราฟ โดยพิจารณาทั้งค่า  g(n)  (ค่าเส้นทางจากจุดเริ่มต้นถึงจุดปัจจุบัน) และ  h(n)  (ค่าประมาณระยะทางจากจุดปัจจุบันถึงจุดปลายทาง) ซึ่งค่าทั้งสองจะรวมกันเป็น  *f(n) = g(n) + h(n) ขั้นตอนของ A* Algorithm เริ่มต้นจากจุดเริ่มต้น (Start Node) และเพิ่มเข้าไปใน  Open List เลือก Node ที่มีค่าฟังก์ชัน  f(n)  ต่ำที่สุดใน Open List  ย้าย Node ดังกล่าวไปยัง  Closed List ตรวจสอบเพื่อนบ้าน (Neighbor Nodes) ของ Node ที่เลือก  หาก Node เพื่อนบ้านยังไม่เคยอยู่ใน Open หรือ Closed List ให้เพิ่มเข้า Open List และคำนวณค่า  g(n) ,  h(n)  และ  f(n) หาก Node เพื่อนบ้านเคยอยู่ใน Open List แต่เส้นทางใหม่ดีกว่า ให้ปรับปรุงค่า  g(n) ,  h(n) , และ  f(n) ทำซ้ำจนกว่าจะถึงเป้าหมาย (Goal Node) หรือ Open List ว่าง  การเขียนโค้ด A* Algorithm ด้วย Java ตัวอย่างนี้เป็นการหาเส้นทางในกราฟ 2 มิติ (Grid)  i...

ใน Spring Boot การดึงค่าจาก  Entity  เพื่อใช้เป็นค่าใน  Cron Expression สามารถทำได้โดยการปรับแต่งโค้ดให้มีความยืดหยุ่นขึ้น ซึ่งต้องใช้  Dynamic Scheduling  แทนการกำหนดค่าแบบคงที่ใน  @Scheduled  เนื่องจาก  @Scheduled ไม่รองรับการกำหนดค่าแบบไดนามิกโดยตรง  วิธีดึงค่าจาก Entity เพื่อใช้ใน Cron Expression 1. สร้าง Entity และ Repository สมมติว่าเรามี Entity ที่เก็บค่า cron expression ไว้:  Entity: import jakarta.persistence.Entity; import jakarta.persistence.Id; @Entity public class CronConfig { @Id private Long id; private String cronExpression; // Getter and Setter public Long getId() { return id; } public void setId( Long id) { this .id = id; } public String getCronExpression() { return cronExpression; } public void setCronExpression(String cronExpression) { this .cronExpression = cronExpression; } } Repository: import org.springframewo...

Cron Jobs  คือเครื่องมือที่ช่วยให้สามารถกำหนดตารางเวลาสำหรับการทำงานของระบบได้ โดยใน Spring Boot เราสามารถใช้ความสามารถของ  @Scheduled จาก Spring Framework เพื่อจัดการงานที่ต้องการรันตามเวลาที่กำหนดได้ง่าย ๆ  ขั้นตอนการสร้าง Cron Jobs ใน Spring Boot 1. เพิ่ม Dependency ใน  pom.xml  ของโปรเจกต์ Spring Boot ให้ตรวจสอบว่ามี dependency ดังต่อไปนี้  < dependency > < groupId > org.springframework.boot </ groupId > < artifactId > spring-boot-starter </ artifactId > </ dependency > 2. เปิดใช้งาน Scheduled Tasks เพิ่มคำสั่ง  @EnableScheduling  ในคลาสหลักของโปรเจกต์  import org.springframework.boot.SpringApplication; import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication; import org.springframework.scheduling.annotation.EnableScheduling; @SpringBootApplication @EnableScheduling public class CronJobApplication { public static void main(String[] args) { SpringApplicatio...

การพัฒนา Line Chatbot ด้วย Spring Boot เป็นเรื่องที่น่าสนใจและสามารถช่วยให้ธุรกิจหรือโครงการต่างๆ สามารถตอบสนองความต้องการของผู้ใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพ บทความนี้จะช่วยให้คุณเข้าใจวิธีการสร้าง Line Chatbot โดยใช้ Spring Boot ได้อย่างง่ายดาย 1. เตรียมความพร้อม สิ่งที่ต้องมี: บัญชี LINE Developers สมัครและสร้าง  Messaging API Channel  เพื่อเชื่อมต่อกับ LINE Platform  URL:  https://developers.line.biz/ Spring Boot Framework ติดตั้ง Spring Boot และตั้งค่าโปรเจกต์เบื้องต้น Ngrok (หรือ Reverse Proxy อื่นๆ) ใช้เพื่อเปิดให้ LINE Webhook เข้าถึงเซิร์ฟเวอร์ที่รันในเครื่องของคุณได้ JDK และ Maven สำหรับจัดการ dependencies และรันโปรเจกต์ 2. สร้างโปรเจกต์ Spring Boot เริ่มต้นโปรเจกต์ด้วย Spring Initializr เข้าไปที่  Spring Initializr เลือก dependencies:  Spring Web  และ  Spring Boot DevTools ดาวน์โหลดโปรเจกต์แล้วนำมารันใน IDE ที่คุณใช้ (เช่น IntelliJ IDEA หรือ Eclipse) เพิ่ม dependencies สำหรับ LINE Messaging API แก้ไขไฟล์  pom.xml : < dependency ...

ในยุคที่เทคโนโลยีสมาร์ทโฟนมีความก้าวหน้า การนำเซ็นเซอร์ต่าง ๆ ที่มีอยู่ในสมาร์ทโฟนมาใช้งานอย่างสร้างสรรค์สามารถสร้างประสบการณ์ที่น่าทึ่งได้ หนึ่งในแนวคิดที่น่าสนใจคือการสร้าง "ไม้กายสิทธิ์ดิจิทัล" ที่สามารถเปลี่ยนการสั่นหรือการเคลื่อนไหวเป็นเสียงได้ ผ่านการพัฒนาแอปพลิเคชัน Android ในบทความนี้ เราจะสำรวจแนวคิดและวิธีการพัฒนาแอปพลิเคชันที่ใช้เซ็นเซอร์ตรวจจับการเคลื่อนไหวและสร้างเสียงตามความเร็วของการเหวี่ยงไม้กายสิทธิ์  หลักการทำงาน เซ็นเซอร์ตรวจจับการเคลื่อนไหว (Accelerometer และ Gyroscope): เซ็นเซอร์นี้จะช่วยวัดความเร็วและทิศทางของการเคลื่อนไหว เช่น การเหวี่ยงไม้หรือการสะบัด  การคำนวณความเร็ว: ใช้ข้อมูลจากเซ็นเซอร์ Accelerometer ในการคำนวณความเร็ว (Magnitude of Acceleration) เพื่อกำหนดระดับเสียง  การสร้างเสียง: ใช้ Android SoundPool หรือ AudioTrack เพื่อสร้างเสียง โดยกำหนดความถี่ (Pitch) ให้สัมพันธ์กับความเร็วการเหวี่ยง  ขั้นตอนการพัฒนา 1. การตั้งค่าโปรเจกต์ ใช้  Android Studio  ในการพัฒนา  เพิ่มสิทธิ์การใช้งานเซ็นเซอร์ใน  AndroidManifest.xml : ...

วิธีการตั้งค่า pom.xml สำหรับโปรเจ็กต์ Slot Machine ด้วย JavaFX สร้างไฟล์ pom.xml สำหรับโครงการ Maven และใส่การตั้งค่าดังนี้: < project xmlns = "http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi = "http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation = "http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd" > < modelVersion > 4.0.0 </ modelVersion > < groupId > com.example </ groupId > < artifactId > slot-machine </ artifactId > < version > 1.0-SNAPSHOT </ version > < properties > < java.version > 17 </ java.version > < javafx.version > 20 </ javafx.version > </ properties > < dependencies > <!-- JavaFX Dependencies --> < dependency > < groupId > org.openjfx </ groupId > < artifactId > javafx-controls ...

ตัวอย่างการใช้งาน Java Neuroph ด้วยการประยุกต์แทรก Prompt ไปผสมกับ Latent Vector เพื่อใช้เป็นตัวกำหนดผลลัพท์ร่วมนะครับ โดยยกตัวอย่าง Prompt สำหรับงาน Graphic เช่น GrayScale และ Sepia import org.neuroph.core.Layer; import org.neuroph.core.Neuron; import org.neuroph.core.input.WeightedSum; import org.neuroph.nnet.comp.neuron.InputNeuron; import org.neuroph.nnet.comp.layer.InputLayer; import org.neuroph.nnet.comp.layer.FullConnectedLayer; import java.util.Arrays; public class AutoencoderWithMiddlePrompt { public static void main (String[] args) { // Step 1: Define input and prompt layers InputLayer inputLayer = new InputLayer( 4 ); // Example: 4 features for the main input InputLayer promptLayer = new InputLayer( 2 ); // Example: 2 features for the prompt // Step 2: Encoder layer FullConnectedLayer encoderLayer = new FullConnectedLayer( 3 ); // Latent representation // Step 3: Middle layer with combined latent ...

 Autoencoder เป็นโครงข่ายประสาทเทียมที่ใช้สำหรับการลดขนาดข้อมูล (Dimensionality Reduction) หรือการเรียนรู้คุณสมบัติแฝง (Feature Learning) โดยโครงสร้างพื้นฐานของ Autoencoder ประกอบด้วยสองส่วนหลักคือ  Encoder และ  Decoder  ซึ่งทำหน้าที่ดังนี้: Encoder : แปลงข้อมูลขนาดใหญ่ (100 ตัวในที่นี้) ให้มีขนาดเล็กลง (20 ตัว) Decoder : แปลงข้อมูลที่ถูกลดขนาดกลับไปยังรูปแบบเดิม ประโยชน์ของการใช้ Autoencoder ได้แก่: ลดมิติข้อมูลเพื่อประหยัดพื้นที่จัดเก็บและเพิ่มประสิทธิภาพการประมวลผล เรียนรู้คุณสมบัติสำคัญของข้อมูลโดยไม่ต้องการข้อมูลป้ายกำกับ ใช้เป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการเตรียมข้อมูลสำหรับงานอื่น เช่น การจัดกลุ่มหรือการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก Use Cases ของ Autoencoder: การลดขนาดข้อมูลสำหรับการแสดงผล : ลดมิติข้อมูลที่มีความซับซ้อนสูงให้สามารถแสดงผลได้ง่ายขึ้น เช่น การลดมิติของข้อมูลภาพหรือข้อมูลเสียง การตรวจจับความผิดปกติ (Anomaly Detection) : Autoencoder สามารถตรวจจับข้อมูลที่ไม่เหมือนกับรูปแบบปกติได้ เช่น การตรวจจับการโกงทางการเงินหรือข้อผิดพลาดในกระบวนการผลิต การบีบอัดข้อมูล (Data C...