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NotebookLM筆記術: 打造你的AI「第二大腦」
https://youtu.be/goMo2U5C3voNotebookLM筆記術打造你的AI「第二大腦」★☆★ 從「抄重點」走向「理解與輸出」 ★☆★★☆★ 多來源整合 x 提問思考 x 知識累積 ★☆★★☆★ 學生、教師、上班族、研究者都適用 ★☆★★☆★ 不是功能教學，而是完整思考流程 ★☆★★☆★ 真正的「第二大腦」，不是替你想，而是陪你想 ★☆★◎ 書籍核心定位 這不僅僅是一本功能操作說明書。 更是一套在 AI 時代，重新設計「理解與輸出流程」的筆記方法。 當多數人還在問：「AI 會不會取代我」？本書教你的是：「如何讓 AI 成為你的第二大腦，而不是你的代勞者」。◎ 這本書在解決什麼問題 ☆ 抄了很多重點，卻說不出重點。 ☆ 資料很多，卻無法整合。 ☆ PDF 一直存著，卻沒有真正讀完。 ☆ 會議紀錄很多，卻無法回顧決策脈絡。 ☆ 做了很多報告，但知識沒有累積下來。 本書從「傳統筆記為何失效」談起，帶你建立一套完整流程： ☆ 多來源整合 → 提問釐清 → 結構形成 → 成果輸出 → 長期累積◎ 與市面NotebookLM書籍最大差異 本書不是教你「按哪個按鈕」，而是教你： ☆ 為什麼來源順序會影響理解。 ☆ 為什麼第一問不該追求結論。 ☆ 為什麼多來源不會亂，問題才會亂。 ☆ 為什麼工作室不能一開始就用。 ☆ 為什麼記事才是知識真正開始累積的地方。 這是一本「思考流程設計書」，不是功能列表手冊。◎ 三大讀者族群★ 學生 ☆ 考前複習 Notebook 建立。 ☆ 小論文與專題整理流程。 ☆ 減少死背，提高理解效率。 ☆ 用學習卡與測驗檢核理解深度。★ 教師 ☆ 快速建立課程結構。 ☆ 教材整合與影片摘要。 ☆ 形成性評量設計。 ☆ 用資訊圖表強化教學視覺化。★ 上班族 ☆ 會議紀錄自動整理。 ☆ 企劃決策脈絡保存。 ☆ 建立可回顧的工作經驗庫。 ☆ 建立長期可成長的知識系統。◎ 本書實戰特色 ☆ 示範建立完整研究型 Notebook。 ☆ 示範處理長 PDF（不用從第一頁開始讀）。 ☆ 示範多來源整合（PDF + 圖片 + 影片 + 網站）。 ☆ 示範會議決策整理。 ☆ 示範跨 Notebook 比較與觀點整理。 ☆ 示範從 Fast Research 到 Deep Research 的完整流程。 每一章都有： ★ 情境問題 ★ 操作示範 ★ 思考拆解 ★ 使用判斷◎ 本書的核心價值 真正的第二大腦： ☆ 不是幫你想，而是讓你想得更清楚。 ☆ 不是讓 AI 代替你閱讀，而是讓你有能力理解複雜資料。 ☆ 不是替你生成內容，而是幫你把理解轉為可輸出的成果。
ChatGPT原理，從PyTorch中的NLP功能讓你一腳跨入自然語言(好評熱銷版)
https://youtu.be/bRHMscICZKk☆★☆好評熱銷再上市☆★☆★打不過AI就加入他！建立自己的GPT產品★手刻ChatGPT從NLP基礎開始★PyTorch親手打造RNN、LSTM、GRU、BERT、GPT★Attention、Transformer詳解★用GPT做出自動詩詞創作平台全書分為4篇：「自然語言處理基礎篇」、「PyTorch入門篇」、「用PyTorch完成自然語言處理任務篇」和「實戰篇」。第1篇包含自然語言處理的背景知識、常用的開放資源、架設Python環境以及使用Python完成自然語言處理的基礎任務。第2篇包含PyTorch環境設定和PyTorch的基本使用，以及機器學習的一些基本原理和工作方法。第3篇介紹如何使用PyTorch完成自然語言處理任務，各介紹一種模型，包括分詞(又稱斷詞)、RNN、詞嵌入、Seq2seq、注意力機制、Transformer、預訓練語言模型。第4篇是實戰篇，第分別講解自然語言理解的任務和自然語言生成的任務，即「中文地址解析」和「詩句補充」。這兩個任務綜合了前面各章的知識，並展示了從資料下載、處理、模型到使用者互動介面開發的全部流程。從入門到專案實戰，打下你在NLP這一門最紅技術上的紮實基礎。☘ 目標讀者■有一定程式設計基礎的電腦同好。■希望學習機器學習和自然語言處理的人。■電腦及其相關專業的學生。■對自然語言處理領域感興趣的研究者。■對自然語言處理感興趣並樂於實踐的人。
Python 大數據專案 X 工程 X 產品 資料工程師的升級攻略(第三版)
https://youtu.be/od1RGCdhhII【本書特色】分享在 Github 獲得 2,300 stars 的大數據 Side Project——FinMind，並一步步帶領讀者從 0 開始，打造專屬於自己的大數據 Side Project。不同於僅止於教學示範的 Side Project，FinMind 是少數經過實際使用者驗證、長期維運的資料服務，完整呈現資料工程從架構設計、系統實作，到產品化與穩定營運的全流程。讀者不只學會「怎麼做」，更能理解 為什麼要這樣做。【你將學到】資料工程實戰►使用分散式架構蒐集證交所、櫃買中心、期交所等股市資料，►並以容器化技術建構爬蟲、API、資料庫與訊息佇列服務。低成本雲端部署►單月約 5 美金 即可運行完整系統，►一站式管理多台分散式機器與服務。產品化與迭代流程►從單元測試、CI/CD 到 API 上線，►建立可持續維護與擴充的資料產品。監控與視覺化►建立專屬資料儀表板，並以業界主流監控工具掌握系統狀態。
AI Agent智能工作流：設計與自動化全實戰
https://youtu.be/j8l5Ik3juEc 2025，Agent 元年。AI 不再只是回答問題，而是真正幫你把事情做完。這本書帶你認識這個即將改變工作與生活的新夥伴。★ 不用學程式，也能擁有 24 小時待命的數位員工★ 從 ChatGPT 到 AI Agent，一次搞懂「動口」到「動手」的關鍵差異★ 故事導向寫法，讀起來像看小說，不像讀教科書★ 涵蓋生活應用、企業實務、軟體開發，各行各業都適用★ 零程式碼工具教學，帶你親手打造第一個 Agent【第一部：初識】從零開始認識你的數位夥伴• 從餐廳 AI 訂位的真實案例，秒懂 Agent 在做什麼• ChatBot 只會回話，Agent 會動手做事——本質差異一次講清楚• 大腦、手腳、工具箱：用簡單比喻理解 Agent 的基本構造【第二部：理解】Agent 如何思考與行動• 感知、思考、行動、反省——Agent 工作循環完整拆解• 記憶的藝術：Agent 怎麼記得你說過的話• 一個不夠用？多個 Agent 的團隊協作模式【第三部：應用】Agent 正在改變的世界• 你的私人秘書：生活中的行程管理、訂餐、訂票• 不眠不休的員工：企業客服、銷售、人資自動化• 會寫程式的 Agent：軟體開發的革命性變化【第四部：實作】打造你的第一個 Agent• 零程式碼工具介紹，不會寫 code 也能做• 手把手帶你建立簡單 Agent• 讓 Agent 更聰明的實用技巧【第五部：展望】與 Agent 共處的未來• Agent 會搶走你的工作嗎？• 當 Agent 犯錯，誰該負責？• 人機協作新時代，找到你的位置
深度探索Go語言：物件模型與runtime的原理特性及應用(好評熱銷版)
https://youtu.be/9E_99Kmgdj0☆★☆好評熱銷再上市☆★☆【書籍特點】● x86組合語言基礎知識，通用暫存器、常用指令，記憶體分頁● 指標的實現原理，指標組成、相關操作，以及Go語言的unsafe套件等。● 函數、堆疊框佈局、呼叫約定、變數逃逸、Function Value、閉包、defer和panic● 方法，實現原理，接收者類型、Method Value和組合式繼承● 介面，Go語言動態特性，括裝箱、方法集、動態派發、類型斷言、類型系統和反射● goroutine實現，GMP模型、goroutine的建立與退出、排程迴圈、先佔式排程、timer、netpoller和監控執行緒● 同步，記憶體亂數、原子指令、自旋鎖、runtime互斥鎖和訊號量、ync.Mutex、hannel● 堆積記憶體管理，heapArena、mspan，mallocgc函數、C的三色抽象、寫入屏障● 堆疊記憶體管理，goroutine堆疊的分配、增長、收縮和釋放【內容簡介】想要有C語言的高速和Python的便利性嗎？Go是最棒的選擇，Go語言在語言層面上支援程式碼協同（goroutine）和通道（channel），這使得併發程式設計變得非常簡單和高效。在多核CPU時代，高效的併發程式設計已經成為軟體開發的必備技能之一。此外Go語言的語法設計簡單清晰，注重可讀性和簡潔性，使得初學者能夠快速入門。Go語言的標準函數庫提供了豐富的功能，可以直接使用，避免了一些繁瑣的工作。另外在跨平臺支援方面，Go語言的編譯器可以將程式編譯成機器碼，支援跨平臺編譯，可以在不同的作業系統和硬體平臺上運行，這對於開發跨平臺應用程式非常有幫助。Go最有名的就是其高性能。Go語言的編譯速度非常快，生成的二進位檔案也很小，運行速度也非常快。Go語言在一些性能要求較高的應用領域，如Web服務、巨量資料處理、容器等方面表現出色。另外其開發效率高，Go語言在一些方面與Python、Ruby等動態語言相似，但又具有靜態語言的優點。Go語言的編譯器能夠在編譯期間捕捉一些錯誤，這使得程式的穩固性更高。同時，Go語言的工具鏈非常完善，如go fmt、go vet等工具可以幫助開發者規範程式，提高開發效率。
最紮實的基礎 - 使用PyTorch X Transformer X Hugging Face實作大模型
https://youtu.be/Uv6Rot_xDGY【書籍特點】☆Transformer 編碼器－解碼器架構與序列建模☆自注意力機制、縮放點積注意力與 Softmax 權重☆多頭注意力設計、拼接與線性變換☆殘差連線、層歸一化、位置編碼實作要點☆PyTorch 動態計算圖、自動微分、GPU 加速☆從零實作基礎 Transformer 並完成訓練與測試☆Hugging Face Transformers：模型載入、配置、訓練與推理☆資料前置處理與分詞：清洗、BPE、WordPiece、截斷與填充☆微調與遷移學習：全參數/部分參數、凍結層、增量訓練☆文字生成推理：Beam Search、Top-K、Top-P、溫度與重複控制☆模型最佳化：剪枝、蒸餾、量化、TorchScript、Profiler、AMP、Checkpointing☆分散式訓練與落地：多GPU/All-Reduce/梯度累積，分類/問答/NER，可解釋性（SHAP、LIME），Docker 與 Kubernetes 部署【內容簡介】本書以Transformer為主線，從PyTorch實作到Hugging Face預訓練模型訓練與微調，依序整理資料前置處理、分詞（BPE、WordPiece）、生成推理（Beam Search、Top-K、Top-P）、模型最佳化（剪枝、蒸餾、量化、TorchScript、Profiler）、混合精度與多GPU分散式訓練，並以分類、問答、命名實體辨識等NLP任務貫穿，最後完成智慧文字分析平臺的容器化與雲端部署。內容以可執行範例串接關鍵機制，適合大模型開發與NLP研發人員作為實作導向的參考。本書共分12章，第1章介紹大模型與Transformer技術背景、PyTorch特點與簡易Transformer實作；第2章介紹編碼器－解碼器結構、位置編碼、殘差連線與層歸一化的模組化實現；第3章介紹注意力與多頭注意力、權重視覺化與解讀；第4章介紹Hugging Face Transformers載入配置、訓練推理與Tokenizer/Dataset/Pipeline整合；第5章介紹文字清洗、停用詞、BPE/WordPiece分詞、截斷與填充；第6章介紹領域微調、遷移學習、凍結層與增量訓練；第7章介紹文字生成推理與輸出控制；第8章介紹剪枝、蒸餾、量化、混合精度與效能分析；第9章介紹多GPU並行與分散式訓練；第10章介紹分類、問答與命名實體辨識實作；第11章介紹SHAP、LIME與注意力可解釋性；第12章整合前述技術開發智慧文字分析平臺並完成Docker與Kubernetes部署。
【電子書】Python 大數據專案×工程×產品：資料工程師的升級攻略
https://youtu.be/od1RGCdhhII【本書特色】分享在 Github 獲得 2,300 stars 的大數據 Side Project——FinMind，並一步步帶領讀者從 0 開始，打造專屬於自己的大數據 Side Project。不同於僅止於教學示範的 Side Project，FinMind 是少數經過實際使用者驗證、長期維運的資料服務，完整呈現資料工程從架構設計、系統實作，到產品化與穩定營運的全流程。讀者不只學會「怎麼做」，更能理解 為什麼要這樣做。【你將學到】資料工程實戰►使用分散式架構蒐集證交所、櫃買中心、期交所等股市資料，►並以容器化技術建構爬蟲、API、資料庫與訊息佇列服務。低成本雲端部署►單月約 5 美金 即可運行完整系統，►一站式管理多台分散式機器與服務。產品化與迭代流程►從單元測試、CI/CD 到 API 上線，►建立可持續維護與擴充的資料產品。監控與視覺化►建立專屬資料儀表板，並以業界主流監控工具掌握系統狀態。
【電子書】AI Agent智能工作流：設計與自動化全實戰
https://youtu.be/j8l5Ik3juEc 2025，Agent 元年。AI 不再只是回答問題，而是真正幫你把事情做完。這本書帶你認識這個即將改變工作與生活的新夥伴。★ 不用學程式，也能擁有 24 小時待命的數位員工★ 從 ChatGPT 到 AI Agent，一次搞懂「動口」到「動手」的關鍵差異★ 故事導向寫法，讀起來像看小說，不像讀教科書★ 涵蓋生活應用、企業實務、軟體開發，各行各業都適用★ 零程式碼工具教學，帶你親手打造第一個 Agent【第一部：初識】從零開始認識你的數位夥伴• 從餐廳 AI 訂位的真實案例，秒懂 Agent 在做什麼• ChatBot 只會回話，Agent 會動手做事——本質差異一次講清楚• 大腦、手腳、工具箱：用簡單比喻理解 Agent 的基本構造【第二部：理解】Agent 如何思考與行動• 感知、思考、行動、反省——Agent 工作循環完整拆解• 記憶的藝術：Agent 怎麼記得你說過的話• 一個不夠用？多個 Agent 的團隊協作模式【第三部：應用】Agent 正在改變的世界• 你的私人秘書：生活中的行程管理、訂餐、訂票• 不眠不休的員工：企業客服、銷售、人資自動化• 會寫程式的 Agent：軟體開發的革命性變化【第四部：實作】打造你的第一個 Agent• 零程式碼工具介紹，不會寫 code 也能做• 手把手帶你建立簡單 Agent• 讓 Agent 更聰明的實用技巧【第五部：展望】與 Agent 共處的未來• Agent 會搶走你的工作嗎？• 當 Agent 犯錯，誰該負責？• 人機協作新時代，找到你的位置
【電子書】從 Pythonista 到 Rustacean：資料從業者的第一本 Rust 指南
https://youtu.be/_5uAYhBFtm4 【內容特點】✯快速上手：專為 Python 開發者打造，用熟悉思維無縫接軌 Rust✩解鎖高效能：掌握所有權與生命週期，根除記憶體錯誤並突破 GIL✯PyO3 實戰：從零開始教你撰寫 Rust 擴充套件，解決 Python 運算瓶頸✩AI 落地應用：駕馭 Candle 與 Burn 框架，實現輕量化推論與模型移植✯工程化思維：涵蓋模組化設計、自動化測試到效能分析的完整實踐【本書獻給不願在效能與開發效率間妥協的你】✯資料科學家：受夠了 Pandas 在大數據下的龜速，想尋找更高效的運算替代方案。✩資料工程師：需要建構高吞吐量、低延遲且穩健可靠的 ETL 管線，徹底告別執行期錯誤，讓資料流動不再阻塞。✯ MLOps 工程師：致力於模型生產環境部署，追求在有限算力下達到極致的推論速度。✩進階 Python 開發者：不滿足於語法糖，想深入理解底層運作與並行程式設計，大幅擴張技術守備範圍。
從 Pythonista 到 Rustacean：資料從業者的第一本 Rust 指南
https://youtu.be/_5uAYhBFtm4 【內容特點】✯快速上手：專為 Python 開發者打造，用熟悉思維無縫接軌 Rust✩解鎖高效能：掌握所有權與生命週期，根除記憶體錯誤並突破 GIL✯PyO3 實戰：從零開始教你撰寫 Rust 擴充套件，解決 Python 運算瓶頸✩AI 落地應用：駕馭 Candle 與 Burn 框架，實現輕量化推論與模型移植✯工程化思維：涵蓋模組化設計、自動化測試到效能分析的完整實踐【本書獻給不願在效能與開發效率間妥協的你】✯資料科學家：受夠了 Pandas 在大數據下的龜速，想尋找更高效的運算替代方案。✩資料工程師：需要建構高吞吐量、低延遲且穩健可靠的 ETL 管線，徹底告別執行期錯誤，讓資料流動不再阻塞。✯ MLOps 工程師：致力於模型生產環境部署，追求在有限算力下達到極致的推論速度。✩進階 Python 開發者：不滿足於語法糖，想深入理解底層運作與並行程式設計，大幅擴張技術守備範圍。
讓 LLM 飛起來的工具使用 - AI Agent MCP 協議開發、標準、應用
https://youtu.be/2D6W5ujnX9s ★大模型上下文調度理論全解析★MCP協定標準與互動規範詳解★DeepSeek平台API與SDK開發實務★多層級Context Object建模技術★任務導向Prompt合成流程設計★多模態上下文封裝與注入方法★MCP狀態機驅動控制架構實作★智慧郵件系統構建全流程範例★跨模組語義控制與狀態共享模式★開發工具鏈：模擬器、偵錯、Mock測試★複合代理系統專案實戰三例★兼顧專案實作與研究探討的標準參考本書是深入探討大模型上下文管理技術的實戰型技術專著，針對MCP（Model Context Protocol）協定從架構設計、資料結構、互動語義到開發工具鏈全面剖析，為開發者提供一套可系統性複製的大模型應用開發方法論。書中不僅對上下文注入、多模態輸入處理、Prompt合成邏輯等複雜議題做出結構化解析，更基於DeepSeek開放平台實作一套可驗證、可擴充的智慧系統建構流程。無論是Context Object的巢狀結構與狀態快照、還是任務導向的Prompt拼接策略與多輪語義保持方法，皆有範例可循。書末三個大型專案包括AI劇本工坊、自演化議程系統與深夢指令生成器，更直接示範MCP協定在多元領域中的靈活應用與工程價值。適合有意進行智慧Agent開發、研究上下文協定架構或構建LLM應用平台的開發者、架構師與研究人員深入研讀。本書共分為4部分9章，涵蓋MCP協定的原理、標準、開發方法與實踐專案。第一章介紹大模型與上下文管理機制，包含Transformer結構、上下文表示方式及DeepSeek平台API。第二章說明MCP的基本架構、上下文資料結構與狀態管理邏輯。第三章整理MCP協定標準與訊息格式，涵蓋互動協定、錯誤碼、權限與安全設計。第四章深入MCP與大模型的整合流程，包括Prompt注入、多模態處理與KV Cache對齊。第五章說明開發工具鏈、SDK使用與本地偵錯技術。第六章進入應用建構，介紹任務導向上下文組織、模組化設計與狀態控制流程。第七章透過智慧郵件系統示範MCP應用開發的完整實作過程。第八章擴展至多模態整合，處理圖像、音訊與表格型資料上下文注入。第九章提供三個完整實戰專案，展示MCP協定在AI劇本、議程協作與夢境生成領域的應用能力。
Vibe Coding - Python超級入門:ChatGPT x Codex
Vibe CodingPython超級入門ChatGPT x Codex(全彩印刷)本書內容★★★★★【Vibe Coding】★★★★★★★★★★【ChatGPT x Codex助攻】★★★★★★★★★★【創意設計】【潛在應用】★★★★★★★★★★【國內第一本Codex實戰】★★★★★ 這是一本完全入門，充滿創意與描述Python未來潛在應用的書籍，也是國內第一本： ☆ 「與 AI 對話」單元：引導讀者用ChatGPT對Python語法進行深度理解和觀念釐清。 ☆ 「Vibe Coding」單元：輔助程式解說、錯誤修正、重構、重寫與專案協助。 ☆ 「Codex」單元：解說Vibe Coding設計流程、與 AI 協作完成程式設計。閱讀本書內容，讀者可以學會下列知識的創意與潛在應用：◎程式設計基礎 ☆ 創意設計：機器人、ASCII藝術作品、數學魔術、故宮到羅浮宮、地球到月球、Unicode藝術輸出、星空圖案、雞兔同籠、核廢水。 ☆ 潛在應用：房貸。◎程式流程控制 ★創意設計：情緒程式、火箭升空、推薦飲料。 ☆ 潛在應用：使用者輸入驗證、遊戲開發中的決策制定、物聯網(IoT)中的條件響應、交通應用中的路線建議、社交應用中的隱私設置檢查、電子商務中的折扣促銷。◎串列(List)與元組(Tuple) ★創意設計：凱薩密碼、旅行包裝清單、生日禮物選擇器。 ☆ 潛在應用：矩陣運算、遊戲棋盤、學生分數表、商品庫存清單、多國語言詞彙表、坐標系統、員工資料、時間序列數據、商品清單、學生成績表。◎迴圈控制 ★創意設計：監控數據警報器、關鍵日誌、計時器、國王麥粒、購物車。 ☆ 潛在應用：電影院劃位、簡易投票系統、簡易員工滿意度調查、訂單處理記錄、簡易客戶意見回饋收集、簡易聯絡人資料管理、監控系統。◎字典(Dict) ★創意設計：文章分析、星座字典、凱薩密碼。 ☆ 潛在應用：圖書館、管理超市、員工管理系統、餐廳菜單系統、學生課程和成績表、食譜和食材清單、個人行程安排、遊戲角色和屬性。◎集合(Set) ★創意設計：雞尾酒。 ☆ 潛在應用：統計獨特單字的數量、模擬抽獎系統、檢測兩個配置文件的差異。◎函數設計 ★創意設計：時間旅行者、故事生成器、冰淇淋的配料、多語言字典。 ☆ 潛在應用：字串雕塑家、數據偵探、圖片濾鏡應用、股票價格分析、語言字典、系統配置字典、城市氣象報告、書店庫存管理。◎類別(Class) ★創意設計：圖書館管理系統、餐廳點餐系統。 ☆ 潛在應用：員工管理系統、產品庫存管理、會議室預訂系統。◎模組開發與應用 ★創意設計：時鐘程式、圖書館管理系統模組。 ☆ 潛在應用：提醒休息程式、效能測試工具、生日倒數計時器、年齡計算。◎檔案的讀取與寫入 ★創意設計：詩歌生成器、互動式故事書。 ☆ 潛在應用：數據探勘、資料保存、日誌文件寫入、自動備份系統日誌。◎圖像與圖表 ★創意設計：影像濾鏡、影像藝術、Sin軸移動的紅色球。 ☆ 潛在應用：QR code、彩色專業圖表、日誌文件寫入、自動備份系統日誌。◎網路爬蟲 ★創意設計：上網不用瀏覽器、地址查詢地圖、十二星座圖片下載。 ☆ 潛在應用：市場研究、社交媒體監控、新聞彙總和監控、產品評論和消費者意見挖掘、徵人訊息收集。◎人工智慧與機器學習 ★創意設計：新人職務分類、足球賽射門、選舉造勢要準備多少香腸。◎Codex和Vibe Coding ★在Windows安裝WSL(Windows Subsystem for Linux)。 ★在WSL中安裝Node.js與npm。 ★在WSL中安裝 Codex CLI。 ★Codex驅動Vibe Coding流程。 ★用Codex開發貪吃蛇。
【電子書】Vibe Coding－Python超級入門：ChatGPT x Codex
Vibe CodingPython超級入門ChatGPT x Codex(全彩印刷)本書內容★★★★★【Vibe Coding】★★★★★★★★★★【ChatGPT x Codex助攻】★★★★★★★★★★【創意設計】【潛在應用】★★★★★★★★★★【國內第一本Codex實戰】★★★★★ 這是一本完全入門，充滿創意與描述Python未來潛在應用的書籍，也是國內第一本： ☆ 「與 AI 對話」單元：引導讀者用ChatGPT對Python語法進行深度理解和觀念釐清。 ☆ 「Vibe Coding」單元：輔助程式解說、錯誤修正、重構、重寫與專案協助。 ☆ 「Codex」單元：解說Vibe Coding設計流程、與 AI 協作完成程式設計。閱讀本書內容，讀者可以學會下列知識的創意與潛在應用：◎程式設計基礎 ☆ 創意設計：機器人、ASCII藝術作品、數學魔術、故宮到羅浮宮、地球到月球、Unicode藝術輸出、星空圖案、雞兔同籠、核廢水。 ☆ 潛在應用：房貸。◎程式流程控制 ★創意設計：情緒程式、火箭升空、推薦飲料。 ☆ 潛在應用：使用者輸入驗證、遊戲開發中的決策制定、物聯網(IoT)中的條件響應、交通應用中的路線建議、社交應用中的隱私設置檢查、電子商務中的折扣促銷。◎串列(List)與元組(Tuple) ★創意設計：凱薩密碼、旅行包裝清單、生日禮物選擇器。 ☆ 潛在應用：矩陣運算、遊戲棋盤、學生分數表、商品庫存清單、多國語言詞彙表、坐標系統、員工資料、時間序列數據、商品清單、學生成績表。◎迴圈控制 ★創意設計：監控數據警報器、關鍵日誌、計時器、國王麥粒、購物車。 ☆ 潛在應用：電影院劃位、簡易投票系統、簡易員工滿意度調查、訂單處理記錄、簡易客戶意見回饋收集、簡易聯絡人資料管理、監控系統。◎字典(Dict) ★創意設計：文章分析、星座字典、凱薩密碼。 ☆ 潛在應用：圖書館、管理超市、員工管理系統、餐廳菜單系統、學生課程和成績表、食譜和食材清單、個人行程安排、遊戲角色和屬性。◎集合(Set) ★創意設計：雞尾酒。 ☆ 潛在應用：統計獨特單字的數量、模擬抽獎系統、檢測兩個配置文件的差異。◎函數設計 ★創意設計：時間旅行者、故事生成器、冰淇淋的配料、多語言字典。 ☆ 潛在應用：字串雕塑家、數據偵探、圖片濾鏡應用、股票價格分析、語言字典、系統配置字典、城市氣象報告、書店庫存管理。◎類別(Class) ★創意設計：圖書館管理系統、餐廳點餐系統。 ☆ 潛在應用：員工管理系統、產品庫存管理、會議室預訂系統。◎模組開發與應用 ★創意設計：時鐘程式、圖書館管理系統模組。 ☆ 潛在應用：提醒休息程式、效能測試工具、生日倒數計時器、年齡計算。◎檔案的讀取與寫入 ★創意設計：詩歌生成器、互動式故事書。 ☆ 潛在應用：數據探勘、資料保存、日誌文件寫入、自動備份系統日誌。◎圖像與圖表 ★創意設計：影像濾鏡、影像藝術、Sin軸移動的紅色球。 ☆ 潛在應用：QR code、彩色專業圖表、日誌文件寫入、自動備份系統日誌。◎網路爬蟲 ★創意設計：上網不用瀏覽器、地址查詢地圖、十二星座圖片下載。 ☆ 潛在應用：市場研究、社交媒體監控、新聞彙總和監控、產品評論和消費者意見挖掘、徵人訊息收集。◎人工智慧與機器學習 ★創意設計：新人職務分類、足球賽射門、選舉造勢要準備多少香腸。◎Codex和Vibe Coding ★在Windows安裝WSL(Windows Subsystem for Linux)。 ★在WSL中安裝Node.js與npm。 ★在WSL中安裝 Codex CLI。 ★Codex驅動Vibe Coding流程。 ★用Codex開發貪吃蛇。
【電子書】AI思維－原子習慣：把意志力換成可被維持的行為系統
https://youtu.be/vLt49PeTN3EAI 思維 - 原子習慣為什麼這本《AI 思維 - 原子習慣》值得你帶回家？如果你已經看過無數「自律」、「時間管理」、「成功習慣」的書，卻始終做不到、撐不久、三分鐘熱度，那不是你的問題，而是方法本身就設計錯了。這本書不再要求你更努力、 更自制、 更完美。它從根本翻轉提問方式：◎不是「我要怎麼逼自己改變」。◎而是「我能不能設計一套，讓行為自然發生的系統」？這是一本真正把「原子習慣」落地到現實生活的書。本書以「原子習慣」為基礎，但不止於觀念說明，而是進一步結合 AI 思維，把習慣從抽象原則，轉化為可被維持、可被調整、可被長期運作的生活系統。你將學到的不是「應該怎麼做」，而是：◎為什麼行為會反覆失敗（不是因為你不夠努力）◎為什麼意志力一定會耗盡◎為什麼真正能改變人生的，永遠是「結構」而不是決心從習慣原理 → 行為結構 → 真實生活的完整設計全書循序漸進，從底層認知一路走到實際落地：◎第一篇（1 ~ 3 章）（習慣系統的底層結構）：帶你徹底理解「原子習慣」與「行為迴圈」的真正運作方式，並說明 AI 思維為何是強化習慣系統的關鍵，而不是用來監控你。◎第二篇（4 ~ 7 章）（可運作的習慣工程設計）：將「顯而易見、有吸引力、容易做到、令人滿足」四大法則，轉化為可實際運作的系統設計，讓習慣開始、持續、被大腦保留下來。◎第三篇（8 ~ 11 章）（健康微習慣）：睡眠、飲食、運動、情緒，不靠硬撐、不靠紀律，而是用低門檻、可重複的微習慣，讓身體與心理慢慢回到穩定。◎第四篇（12 ~ 14 章）（專注與生產力）：不再追求爆發式效率，而是建立「撐得住、不焦慮、可長期產出」的工作節奏，讓 AI 成為節奏守護者，而不是壓力來源。◎第五篇（15 ~ 17 章）（生活系統與年度成長）：教你如何用 AI 建立個人儀表板、解讀狀態、進行自動調整，最終形成一套 365 天走得完、回得來、不容易崩盤的成長系統。這不是一本勵志書，而是一套「活得下去」的設計書。你不會在這本書中看到空泛的口號，也不會被要求每天做到 100 分。相反地，書中不斷強調：◎一致性優先於完美◎不中斷優先於做很多◎穩定優先於效率◎系統優先於意志力這本書真正關心的，不是你今天做了多少，而是：◎一年後，你是否還走在這條路上。如果你正在尋找一本，能陪你長期使用、反覆翻閱、隨著人生階段不斷調整的書，那麼《AI 思維 - 原子習慣》，不是用來看完的，而是用來「活進生活裡」的。
AI思維：原子習慣:把意志力換成可被維持的行為系統
https://youtu.be/vLt49PeTN3EAI 思維 - 原子習慣為什麼這本《AI 思維 - 原子習慣》值得你帶回家？如果你已經看過無數「自律」、「時間管理」、「成功習慣」的書，卻始終做不到、撐不久、三分鐘熱度，那不是你的問題，而是方法本身就設計錯了。這本書不再要求你更努力、 更自制、 更完美。它從根本翻轉提問方式：◎不是「我要怎麼逼自己改變」。◎而是「我能不能設計一套，讓行為自然發生的系統」？這是一本真正把「原子習慣」落地到現實生活的書。本書以「原子習慣」為基礎，但不止於觀念說明，而是進一步結合 AI 思維，把習慣從抽象原則，轉化為可被維持、可被調整、可被長期運作的生活系統。你將學到的不是「應該怎麼做」，而是：◎為什麼行為會反覆失敗（不是因為你不夠努力）◎為什麼意志力一定會耗盡◎為什麼真正能改變人生的，永遠是「結構」而不是決心從習慣原理 → 行為結構 → 真實生活的完整設計全書循序漸進，從底層認知一路走到實際落地：◎第一篇（1 ~ 3 章）（習慣系統的底層結構）：帶你徹底理解「原子習慣」與「行為迴圈」的真正運作方式，並說明 AI 思維為何是強化習慣系統的關鍵，而不是用來監控你。◎第二篇（4 ~ 7 章）（可運作的習慣工程設計）：將「顯而易見、有吸引力、容易做到、令人滿足」四大法則，轉化為可實際運作的系統設計，讓習慣開始、持續、被大腦保留下來。◎第三篇（8 ~ 11 章）（健康微習慣）：睡眠、飲食、運動、情緒，不靠硬撐、不靠紀律，而是用低門檻、可重複的微習慣，讓身體與心理慢慢回到穩定。◎第四篇（12 ~ 14 章）（專注與生產力）：不再追求爆發式效率，而是建立「撐得住、不焦慮、可長期產出」的工作節奏，讓 AI 成為節奏守護者，而不是壓力來源。◎第五篇（15 ~ 17 章）（生活系統與年度成長）：教你如何用 AI 建立個人儀表板、解讀狀態、進行自動調整，最終形成一套 365 天走得完、回得來、不容易崩盤的成長系統。這不是一本勵志書，而是一套「活得下去」的設計書。你不會在這本書中看到空泛的口號，也不會被要求每天做到 100 分。相反地，書中不斷強調：◎一致性優先於完美◎不中斷優先於做很多◎穩定優先於效率◎系統優先於意志力這本書真正關心的，不是你今天做了多少，而是：◎一年後，你是否還走在這條路上。如果你正在尋找一本，能陪你長期使用、反覆翻閱、隨著人生階段不斷調整的書，那麼《AI 思維 - 原子習慣》，不是用來看完的，而是用來「活進生活裡」的。
跨框架提昇開發高度 - 前端高級架構師應具備的思想及技能(好評熱銷版)
https://youtu.be/AcltawCHS0A\好評熱銷再上市/★從「匠」到「師」的必經之路，前端產業技術快速昇華到架構師★前端專案化管理工具，Webpack、Vite、npm、yarn。★前端開發架構生態，AST、Babel生態★核心框架原理及設計模式、深入了解各種node.js圍繞的框架：Vue、React★實戰設計前端架構，如行動端離線套件、編譯和建構、部署和發佈★前端全鏈路，完整Node.js生態開發實戰本書包括五個部分，涵蓋30個主題。第一部分首先就是以npm和Yarn套件管理工具切入專案化主題，透過Webpack和Vite建構工具加深讀者對專案化的理解。深入介紹幾個極具代表性的工具的技術原理和演變過程。第二部分為現代前端開發架構生態，幫助讀者培養前端專案化基礎建設思想，這也是設計一個公共函式庫、主導一項技術方案的基礎知識。第三部分為核心框架原理及設計模式，探索經典程式的奧秘，體會設計模式和資料結構的藝術，帶領讀者結合業務實踐，思考優秀的設計思想如何在工作中實作。第四部分是前端架構設計實戰在這一部分中，我會一步一步帶領大家從0到1實現一個完整的應用專案或公共函式庫。這些專案實踐並不是社區上氾濫的Todo MVC，而是代表先進設計理念的現代化專案架構專案（比如設計實現前端+行動端離線套件方案）。第五部分前端全鏈路Node.js全端開發，帶大家設計並完成一個真正意義上的企業級閘道，其中涉及網路知識、Node.js 理論知識、許可權和代理知識等。帶大家研究並實現一個完善可靠的Node.js服務系統，涉及非同步訊息佇列、資料儲存，以及微服務等傳統後端知識。
甚麼？網頁也可以做派對遊戲？使用Vue和babylon.js打造3D派對遊戲吧！(好評熱銷版)
https://youtu.be/W0dCUAeUz3M\好評熱銷再上市/甚麼？網頁也可以做派對遊戲！Σ(ˊДˋ;)在3種風格迥異、搞笑有趣的遊戲中學習3D網頁開發。ᕕ( ﾟ ∀。)ᕗ讓手機化作joy-con，即時連線控制遊戲人物。(/≧▽≦)/☆不只是網頁隨著瀏覽器的蓬勃發展，現在網頁可以存取GPS、加速度計、照度計、麥克風、攝影機等等硬體訊號，還可以配合WebGPU、WebGL運行複雜的3D內容。基於上述理由，網頁已可以成為遊戲機，手機瀏覽器甚至能像joy-con一般，作為搖桿使用，本書將帶領大家從頭打造一個可以使用手機遙控的派對遊戲。☆寓教於樂本書將帶領大家如何建立3D遊戲並透過手機即時遙控，藉由遊戲與技術的連結，讓讀者能夠從底層了解運作原理且不會枯燥乏味。☆由淺入深本書將依序介紹Vue、babylonjs、NestJS等等技術，讓讀者可以循序漸進的認識相關技術，接著整合這些技術與工具，透過功能與遊戲層層堆疊，最終淬鍊成一個完整的網頁應用程式。
使用 Spring AI 打造企業 RAG知識庫
https://youtu.be/jvnQpphx17k 本書以扎實的 Spring Boot/MVC/API 基礎為基石，帶您精通 Spring AI 的核心組件，最終具備開發企業級 AI 應用程式的能力★ 從 Spring Boot 基礎教起，建立堅實的企業級開發能力★ 精通 RESTful API 設計，打造穩健的生產級後端系統★ 掌握多模態處理、語音合成，擴展智能應用邊界★ 由 API 串接 AI，為模型賦予 Function Calling 行動力★ 實戰企業級 RAG 知識庫，讓 AI 讀懂你的私有文件★ 提供17個實作範例，涵蓋最新的MCP開發【核心基礎】奠定企業級 AI 應用開發基石• 穩固開發基礎：深入解析 Spring Boot 自動配置、三層架構，以及 RESTful API 開發• 必備觀念與實踐：掌握依賴注入、Validation、全域錯誤處理、安全配置 API Key 的方法• 掌握 Spring AI 核心價值：專注於解決將 企業數據、API 與 AI 無縫串聯 的根本挑戰• 統一 API 介面：透過 ChatClient，輕鬆整合多種主流 AI 模型【AI 實戰】建構高智能對話與多模態能力• RAG 知識庫核心：實作RAG系統，從而解決資料過時或幻覺 問題• 賦予 AI 行動能力：透過 Function Calling突破AI限制，讓模型能調用外部 API 獲取即時數據、執行業務操作• 記憶與上下文管理：建立 ChatMemory 系統，實現對話歷史的 短期記憶 和跨會話的 長期記憶• 多模態功能集成：實現圖片、語音、影片分析及生成等功能•結構化輸出保證：讓 AI 回應自動轉換為 類型安全 的 Java 物件，便於系統整合與數據處理【企業部署與優化】打造生產就緒的 AI 平台• 數據品質保證：深入了解 ETL的 文本清理、智能分塊 和 元資料增強 等技術• Advanced RAG：學習 Embedding、Re-ranking排序優化，將檢索準確率提升至 90% 以上• MCP協議擴展：掌握MCP，這是標準AI工具接口，可輕鬆整合外部服務•生產部署與監控：進行效能監控與成本追蹤【本書適合】◎Java 開發者： 熟悉 Spring Boot 或 Spring Framework，希望快速進入 AI 應用開發領域◎企業架構師與技術主管： 負責設計穩定、高效能、可擴展的 企業級 AI 平台 和 RAG 知識庫◎數據工程師與後端工程師： 需要將 LLM、向量資料庫和企業數據進行深度整合，並重視系統穩定性◎學生與轉職者： 渴望打下紮實的企業級後端（Spring Boot）與 AI 工程基礎，未來走向數據分析或 AI 工程領域鑑於 Spring 框架在眾多企業核心業務系統中具有深厚的根基，Spring AI 的核心價值在於解決將 企業數據、API 與 AI 無縫串聯 的根本挑戰，是企業級 Java AI 開發的首選
RAG再深入研究 ：向量資料庫智慧檢索及應用
https://youtu.be/D_AP0VRylsI【書籍特點】★解構高維資料儲存與「維度詛咒」問題★比較向量資料庫與傳統關聯式資料庫設差異★探索靜態與動態向量嵌入的生成與應用★分析距離度量失效與高維相似度計算方法★實作HNSW與LSH等近似最近鄰搜尋演算法★評估Annoy與BallTree在不同檢索場景的效能★解析FAISS向量索引類型與GPU加速技術★建構Milvus系統並實現分散式與容器化部署★支援中繼資料條件查詢與多維混合檢索★結合語義嵌入技術進行語義搜尋系統開發★完整實作自動駕駛場景的資料檢索系統★導入預訓練模型與微調生成高品質語義向量★實現RESTful API與雲端語義檢索服務整合★全面覆蓋語義搜索性能調校與異常診斷模組【內容簡介】這是一本針對高維向量資料檢索技術所編寫的系統性實務指南，涵蓋從理論基礎、核心演算法到主流工具與應用部署的完整脈絡。內容不僅說明向量資料庫的設計必要性，也具體分析傳統資料庫在高維資料處理上的限制，進而引入HNSW、LSH、Annoy等近似最近鄰搜尋演算法的實作方法。對於工程應用層面，書中詳細介紹FAISS與Milvus兩大系統的架構設計、索引建構、GPU最佳化與容器化部署流程，並輔以自動駕駛、語義檢索等真實場景的完整案例。實作細節包括語義嵌入生成、向量預處理、多條件查詢與RESTful介面開發，對需要建構語義搜索或高效推薦引擎的開發者而言具有極高參考價值。本書適合AI開發者、搜尋系統工程師、推薦系統實作者及研究高維向量檢索的學術人員使用，是串接模型應用與資料系統的關鍵橋樑。
AI Agent手刻首選：使用LangChain親手實作 LLM 大型商業專案
https://www.youtube.com/watch?v=XQx52jzitS0【內容特點】大語言模型與LangChain應用架構★OpenAI API金鑰與開發環境建置★模型類別與LangChain快取機制★提示詞範本與多輪對話設計★任務鏈組件：LLM鏈、序列鏈、路由鏈★文件處理：Stuff鏈、Refine鏈與Map-Reduce鏈★記憶體模組：階段緩衝、摘要與Redis整合★LCEL語法與並行處理技巧★Agent系統與多工任務執行★回呼處理與任務即時監控★模型I/O處理與嵌入儲存系統★檢索系統與文字向量儲存架構★系統性能最佳化與查詢任務設計★企業級智慧問答系統建構流程【內容簡介】本書共分12章，第一章介紹大語言模型基本原理與LangChain架構；第二章說明API金鑰與開發工具鏈設定流程；第三章講解模型類別與快取應用；第四章涵蓋提示詞範本、多輪對話與少樣本提示技巧；第五章介紹LLM鏈、序列鏈、路由鏈與文件處理鏈的功能與差異；第六章說明聊天記憶模組、階段摘要與Redis整合方式；第七章描述LCEL語法與並行執行實作；第八章介紹Agent架構、ReAct流程與自訂LLM代理配置；第九章說明回呼處理常式設計與任務監控機制；第十章講解模型輸入輸出解譯與向量儲存結構；第十一章探討系統效能優化、任務鏈拆解與併發處理；第十二章實作企業級智慧問答系統，整合提示、檢索、記憶與回呼模組，展示從需求設計到測試部署的完整流程。
