-
排序
- 圖片
- 條列
Vibe Coding CLI 頂級開發：Claude Code 前瞻菁英育成手冊
https://youtu.be/LBpHl20GSpY►►►重量級Claude Code手冊◄◄◄►►►涵蓋最新更新Agent Skills內容◄◄◄►►►從新手晉升為高手◄◄◄★內容介紹☆Vibe Coding 時代第一名的 AI 開發助手 Claude Code☆☆專案從零到好，Spec Driven Development 的完美實踐☆沒有疑義，真正的開發「功夫皇帝」- Claude Code，自推出之後儼然成為 CLI 領域最強大的存在。Claude Code 的母公司 Anthropic，正是全球頂尖模型 Claude Sonnet 的研發者，自己的產品搭配最棒的模型，再加上 Cursor 或 VS Code 這類 IDE 的加持，成為你專案的主控中樞。最新 Claude Code 的功能自然完全對齊其 CLI 的特性，有最適合 CLI 的斜線指令、自訂模式、Hooks 系統，settings.json 的深度客製作。而在 AI 的應用方面，更支援了平行處理的 SubAgent、計劃模式、MCP、號稱平替 MCP 的 Agent Skills。在 Spec Driven Development 的完美實踐上，Claude Code 更支援了插入外掛、GitHub 自動回覆 Issues/PR 的 Action，支援主流的 Spec Kit、CCPM等規範，更可以和雲端的模型以及用 Ollama 串接的模型用 LiteLLM 整合。再加上本書完整的實作專案，想成為 Vibe Coding 的頂尖菁英，一本書就讓你從見習生直接跳級成大魔王。★書籍特點☆Agent/SubAgent/多平行Agent/計劃模式/全自動模式/多輸出模式/☆最強 Sonnet 4.5 模型產生任何資料，程式碼、文件、規格、最新Agent Skills☆最棒的上下文管理，自訂指令、Hooks，Plugins、全專案索引、斜線指令☆無限制的工具使用，60 個最常用的 MCP Servers，比 Context7 還強的 Exa☆Jupyter部署到Streamlit雲端平台、Huggingface串AI照片辦識卡路里☆無伺服器 Vercel/Neon結合手機電商平台開發，Xcode 開發 iOS 天氣 App☆LiteLLM/Vertex AI/Ollama 串接Gemini 2.5 Pro 最新及未來模型☆幫你用 Unsloth 訓練推理模型/Gradio 架設，Tailwind 數位指紋網站
C#最強入門邁向頂尖高手之路王者歸來
C# 最強入門 邁向頂尖高手之路 王者歸來 ★★★★★【國內第1本最新 C# 語法】★★★★★ ★★★★★【最完整的 C# 基礎語法】、【最徹底物件導向觀念】★★★★★ ★★★★★【最強視窗設計專案實戰】★★★★★ 多次和資訊教育界閒談，大家公認C#是非常重要的程式語言，也是資訊科系的學生或是工程師必備的程式語言。閒聊中大家也一至獲得結論，C#不容易學習，許多人學習C#都感到很辛苦，原因如下： 1：市面上的書籍沒有從C#基礎語法開始介紹。 2：使用舊語法解說C#，C#已經進化到最上層語句觀念(Top-level statement)，幾乎沒有任何書籍介紹或說明。 3：C#其實是物件導向語言，國內書籍書籍內容對於C#語言物件導向觀念講解太粗淺。 4：C#是博大精深的程式語言，市面上書大多是在讀者尚未了解C#的觀念與精神時，就使用視窗程式做介紹，所造就的只是不紮實的結果。 5：C#經過20年的發展，已經進化到10.0版，許多新的語法，書籍皆沒有介紹，買了一些書辛苦好幾個月閱讀，好像書中內容都會了，學完也無法進入C# 實戰世界，一到網路看專家所寫的程式通通不懂。 本書以約 1025 個程式實例，講解紮實的 C# 語法，讀者研讀完此書，相信可以學會下列知識： ☆ 認識最新語法：最上層語句 ★ using指示詞與陳述式的用法 ☆ 實質資料與參照資料 ★ var宣告 ☆ object、dynamic資料類型 ★ 裝箱(Boxing)與拆箱(Unboxing)的記憶體說明 ☆ 獨家解說C# 元組Tuple意義與應用 ★ 隱式(implicit)與顯示(explicit)強制轉換資料類型。 ☆ 匿名資料Anonymous Type、匿名陣列Anonymous、Array匿名方法 Anonymous Method ★ 表達式主體方法Expression-bodied Method ☆ 自行定義方法Extension Method ★ 列舉(enum)、結構(struct)、類別(class)與物件 ☆ 靜態類別、靜態方法與靜態欄位 ★ 物件的建構、屬性與封裝 ☆ 欄位(field)與屬性(property)的關係 ★ 繼承與多型 ☆ 靜態綁定(static binding)、動態綁定(dynamic binding) ★ 分層繼承(Hierarchical Inhertance)、多層次繼承(Multi-Level Inhertance) ☆ 繼承IS-A和HAS-A關係、聚合(Aggregation)和組合(Composition) ★ 執行期的多型(Runtime Polymorphism)和向上轉型(Upcasting) ☆ 抽象類別、使用場合、專題實作與應用 ★ 介面(Interface)、虛擬介面方法(Virtual interface method) ☆ 索引子indexer ★ 委派Delegate、Multicast delegate、Generic delegate、Func delegate、Action delegate、Predicate delegate ☆ Lambda ★ 集合與泛型集合 ☆ 認識IEnumerable、IComparer、ICollection、IDictionary ★ 程式除錯與異常管理 ☆ 視窗設計：認識object sender和EventArgs e參數 ★ 事件(event)與共用事件、滑鼠事件、鍵盤事件 ☆ Items Collection Editor ★ 靜態與動態影像 ☆ 水平/垂直壓縮與解壓縮影像 ★ 靜態與動態影像 ☆ 認識、讀取與輸出Rich Text Format格式檔案、設計文書編輯程式 ★ 檔案輸入與輸出 ☆ 語音與影片 ★ 獨家指出C# 語法的缺點與改良此缺點的實例 為了讀者學習C#可以實作應用，本書講解語法時，同時輔助許多專案實作的應用，讀者可以從本書學會下列專題實例： ★BMI指數系統 ☆ 銀行貸款系統 ★咖啡館銷售管理系統 ☆ 飛舞的蝴蝶 ★旅館或民宿訂房系統 ☆ 卡拉OK、電子琴程式 ★完整函數索引，未來可以隨時查閱 本書特色 1：國內第1本使用最新C#語法，完整介紹入門到物件導向程式設計。 2：國內第1本依序介紹基礎語法、物件導向、視窗設計、LINQ、大型程式的多表單設計、高階應用的C#。 3：國內第1名，C#內容最廣，功能介紹最完整，共有38個章節。 4：國內第1名，程式實例最多，共有1025個程式實例。
勝過 AI 的技能：玩熟 Mermaid 做出最專業的圖表
https://youtu.be/sWzTrqVF3oQ 還在為畫圖表浪費時間排版嗎？本書帶你進入「純文字畫圖」的高效境界！本書從零開始，帶你無痛建置開發環境，並熟練掌握基礎語法。只要敲敲鍵盤，就能瞬間生成精準的流程圖，完美適應這個強調敏捷與 Vibe Coding 的開發世代，讓圖表跟程式碼一樣能輕鬆進行版本控制。★ Mermaid 圖表繪製實戰指南★ 環境建置與基本語法結構★ 流程圖：節點形狀、連結線條、子圖★ 序列圖：訊息傳遞、控制流程、進階功能★ 類別圖：類別關係與進階用法★ 狀態圖：複合狀態與進階功能★ ER 圖：關係與基數設定★ 看板╱使用者旅程圖╱需求圖★ 甘特圖：任務設定與進階功能★ 進階分析圖：象限圖、桑基圖、雷達圖、樹狀圖★ 架構設計：架構圖、區塊圖、C4 模型★ 整合與進階：主題樣式、Mermaid CLI、XY 圖表、ZenUML、平台整合這本書更是你的軟體工程「圖表軍火庫」。我們深入解析物件導向設計必備的類別圖、展示系統通訊的序列圖，以及精準掌握生命週期的狀態圖。針對資料庫設計師，更詳細拆解 ER 圖的關聯與基數設定。短短幾行語法，就能把複雜的系統邏輯與資料結構表達得清清楚楚，徹底消滅團隊的溝通代溝！這不僅是工程師必讀，更是 PM 與架構師的案頭寶典。想追蹤專案或優化體驗？書中教你輕鬆寫出甘特圖、看板與使用者旅程圖。針對進階商業分析，更收錄少見的桑基圖、雷達圖與象限圖。資深大架構師也別錯過專闢的 C4 模型 與架構區塊圖章節，從底層邏輯到高階架構，一本幫你全面打通！掌握圖表後，我們教你將 Mermaid 發揮到極致。學習自訂專屬的主題樣式，或是透過 Mermaid CLI 將畫圖流程自動化，無縫整合進專案建置與 CI/CD 流程中。書中更獨家收錄 XY 圖表、ZenUML 語法，以及各大協作平台的高階整合技巧。現在就丟掉滑鼠，享受「Text-to-Diagram」的純粹寫碼樂趣吧！
Coding Agent 大神 - Google Antigravity 最強實戰指南
https://youtu.be/6B7vbshLK7Y★ 第一本 Google Antigravity 繁體中文完整教學★ AI 原生開發環境的核心概念與實戰技巧★ Agent 架構：理解 AI 代理人如何替你寫程式、做決策★ 多 Agent 協作實戰：同時調度多個 AI 開發夥伴★ Editor 進階功能全攻略：Tab 補全、Command 指令、Review Changes★ Rules × Workflows：自訂規則與自動化流程★ Skills 技能擴充系統：為 Agent 安裝新能力，從 SkillHub 市集挖寶★ Artifacts 產出物完整解說：掌握 Agent 與你非同步溝通的關鍵橋樑★ Browser Subagent：讓 AI 操控瀏覽器，自動測試網頁與擷取資料★ MCP 工具整合大全：連接資料庫、專案管理、設計工具，無限延伸 Agent 能力★ 兩大實戰專案手把手教學：Python 電商後台 + 雲端 Markdown 編輯器★ 涵蓋 FAQ 與疑難排解，少走彎路、快速上手AI 寫程式已經不新鮮，但 Google Antigravity 要做的遠不只是「幫你補全程式碼」。它以 Agent 為核心，建立了一套全新的開發典範：AI 不再是被動回應的聊天機器人，而是能理解你的專案脈絡、遵守你定義的程式開發標準、自主規劃並執行多步驟任務的開發夥伴。它甚至能操控瀏覽器幫你測試網頁、透過 MCP 協議連接外部工具。開發者的角色正從「程式碼的生產者」轉變為「AI 的指揮者」。本書從開發工具的演進脈絡切入，帶你理解這場典範轉移的全貌，以及 Antigravity 在其中扮演的角色。全書十六章分為四大篇章，構成一條從零到實戰的學習路線。基礎篇帶你熟悉介面操作，完成第一個 Todo List 專案；核心篇深入 Agent Manager 多代理協作、Editor 的 Tab 補全與 Command 指令、Rules 與 Workflows 自訂規則，以及 Skills 技能擴充系統；進階篇拆解 Browser Subagent 瀏覽器自動化、Artifacts 產出物機制，以及 MCP 工具整合生態——從資料庫、專案管理到設計工具，一次掌握。每一章都搭配大量截圖與逐步操作指引，建議你邊讀邊做，這是上手最快的方式。學工具最怕停在「知道」卻「做不到」。本書特別規劃了兩個完整實戰專案，幫你把所有功能融會貫通。第一個專案是 Python 電商後台 ShopAdmin，整合 Rules、Workflows、MCP 和 Browser Subagent，帶你體驗用單一 Agent 從零建構全端應用的完整流程。第二個專案是雲端 Markdown 編輯器 CloudMD，以多個 Conversation 分工協作的方式開發，模擬真實團隊中不同 Agent 各司其職的場景。從前端到後端、從自動化測試到部署，兩個專案讓你真正具備獨立用 Antigravity 開發產品的能力。
跨平台也能開發：ASP.NET Core 新手轉高手寶典
https://youtu.be/TQe9tg9HRNw★.NET Core╱ASP.NET Core 跨平台 Web 與後端介面開發★.NET Core 與 .NET Framework╱.NET 的差異與版本脈絡★ASP.NET Core 特點、版本與與 ASP.NET 的關係★.NET Standard 定義、版本與選型方法★環境架設：Visual Studio 2022╱VS Code╱Mac 開發配置★dotnet 命令列工具與 NuGet 套件管理（CLI╱VS 管理器）★C# 新語法：頂級敘述、using 改進、可空引用、模式比對、record★非同步程式設計：async/await、Task、宣告呼叫與原理解析★LINQ：查詢運算子、Func╱Lambda 與集合篩選、分頁實作★核心元件：相依注入、設定系統、日誌介面與使用流程★Web 核心技術：中介軟體、路由、錯誤處理、靜態檔案、Razor、EF Core、MVC、WebAPI、Swagger★高階與實戰：Blazor、SignalR、gRPC、驗證授權、IIS╱Kestrel 部署，開源框架 Furion╱vboot-net╱Magic.NET╱CoreShop╱Orchard Core 解析本書以.NET Core與ASP.NET Core為主軸，將網路資料分散、難以系統學習的內容整理成完整路徑，從入門概念、環境架設、dotnet命令與NuGet套件管理、C#新語法、非同步與LINQ開始，逐步進入相依注入、設定系統與日誌等核心元件，再延伸到Web應用專案結構、中介軟體、路由、錯誤處理、靜態檔案、Razor、EF Core資料存取與遷移、MVC網站與WebAPI（含Swagger）等主線技能；進一步補上Blazor、SignalR、gRPC、身份驗證授權與釋出部署（IIS、Kestrel），並以5個熱門開放原始碼框架作專案級解析，適合.NET Core技術同好、ASP.NET轉換者與Web開發者按篇章循序實作。
生成式AI × 穩健提示辨識技術 II：視覺影像篇 | MediaPipe ×YOLO × OpenCV × LineBot
https://youtu.be/S6IBe93e2Xo 《生成式AI × 穩健提示辨識技術 II》視覺影像篇 | MediaPipe × YOLO × OpenCV × LineBot聚焦AI影像應用實戰★物件偵測★影像分割★YOLO 系列模型★COCO 資料集★交通車流辨識★YouTube 影像分析★肢體辨識★閉眼偵測★火災與濃煙辨識★暴力行為與危險刀具檢測除了模型觀念與程式實作之外 更進一步整合★Linebot Messaging API★Resend API★USB CAM★CSV 紀錄★排程模組★GUI 打包設計讓讀者理解如何將 AI 技術延伸到通知、紀錄、前端呈現與自動化流程。全書兼顧理論基礎與實務應用，不僅適合作為課堂教學與專題製作參考，也能作為跨域學習者建構智慧影像系統的重要入門教材。專業推薦敏實科技大學副校長─林文燦 博士 推薦錸成科技有限公司執行長、嘉南藥理大學兼任助理教授─凃春愛 博士日商優貝克工程師─吳俊毅元大銀行系統開發部專業副理─陳尚瑋
AI時代：Excel高效工作術
https://youtu.be/qWiEKTGWC4AAI時代Excel高效工作術★☆★ 讓Excel，不只是工具，而是你的AI工作助理 ★☆★★☆★ AI時代，效率才是競爭力 ★☆★★☆★ 資料不會說話，但你可以讓它說話 ★☆★★☆★ 從操作Excel，到掌握決策 ★☆★★☆★ 讓Excel，成為你的第二大腦 ★☆★◎ 你不是不努力，是工具用錯了☆ 每天加班、報表做不完、資料整理到崩潰？☆ 問題不在你，而在 - 你還在用「舊時代的Excel」。AI時代，工作方式已經改變。◎ 這本書，會讓你出現「能力升級感」☆ 別人花3小時做的報表 → 你30分鐘完成☆ 別人還在整理資料 → 你已經開始分析☆ 別人還在猜 → 你用數據做決策◎ 這不是一本Excel書，而是「工作升級指南」☆ Excel基礎 → 一次搞懂☆ 函數與資料處理 → 立即上手☆ 圖表與視覺化 → 專業呈現☆ 樞紐分析 → 秒懂數據☆ AI（Copilot） → 自動幫你做一本書，直接升級你的工作能力。◎ 為什麼這本書會爆紅？☆ 內容超完整：從入門到進階一次到位☆ 完全實戰：每一招都能直接用在工作☆ AI加持：不只是Excel，是「Excel × AI」☆ 結構清楚：23章系統化學習☆ 上班族最需要：效率、速度、成果◎ 如果你有以下狀況，一定要買☆ 常常加班處理Excel☆ 報表做很久但看起來不專業☆ 不會用函數或樞紐分析☆ 想學AI但不知道怎麼開始☆ 想讓工作更有效率這本書就是為你寫的。◎ 讀完這本書，你會得到☆ 工作速度提升☆ 錯誤率降低☆ 報表質感升級☆ 數據分析能力提升☆ 職場競爭力大幅提升◎ 網友這樣說☆ 「早知道就早點看，真的省超多時間」☆ 「Excel直接升級成AI助理」☆ 「這本書改變我的工作方式」☆ 「不是教功能，是教怎麼變快」◎ 一句話總結你不需要更努力，你需要更有效率。
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。
《生成式AI × 穩健提示爬蟲技術 I》數據抓取篇：爬蟲× OCR × 多模態API應用×Perplexity AI Comet Generative AI × Robust Prompted Sampling Web Crawling × OCR × Multimodal APIs×Perplexity AI Comet
https://www.youtube.com/watch?v=s-HH51ueD6k 《生成式AI × 穩健提示爬蟲技術 I》數據抓取篇★從Colab、Anaconda 到 Jupyter Kernel，一步步把 Python 環境建好、跑起來。★用Pandas × PyArrow × Polars，把資料整理做得更快、更穩，也更貼近實務。★透過提示工程和情境工程，讓 ChatGPT、Claude 成為你的程式開發夥伴。★結合Perplexity Comet＋爬蟲＋寄信＋行事曆，把資訊蒐集到自動化流程一次串起。★多模態OCR × Gemini和Groq API，把圖片文字直接變成可分析的結構化資料。你學過Python，卻常卡在「環境裝不好、資料處理很慢、爬蟲一下就被擋、AI 工具只會聊天」嗎？本書以「做得出成果」為主軸，帶你從 Google Colab、Anaconda、Jupyter Notebook 與 Kernel 建置開始，快速建立穩定、可重現的開發環境。接著用 Pandas 打底，涵蓋多欄多列取值、資料框合併、字串提取與條件篩選，並延伸到 PyArrow 與 Polars，讓你面對較大的資料量也能跑得快、跑得順。更關鍵的是，本書把提示工程與情境工程結合「直覺式開發」：教你如何用 ChatGPT和Claude 協作寫程式、除錯；再搭配 Perplexity Comet 進行摘要與探勘，串接 Gmail、Google 行事曆、SMTP、Resend 寄信，打造可實際應用的自動化資訊流程。最後以多模態 API（Gemini、Groq）＋中文 OCR（PaddleOCR、EasyOCR）＋爬蟲實戰進行總結，範例涵蓋電商、股價、ESG、重大訊息、交易指標等案例，並附上Gemini AI 教育版證照準備重點，適合資料分析初學者、稽核、採購、研究人員、跨域工作者，以及想把 AI 變成生產力的人。專業推薦崑山科技大學 電機工程系系主任─林俊良 博士住宅消保會創會理事長─吳翃毅博士錸成科技有限公司執行長、嘉南藥理大學兼任助理教授─凃春愛 博士伽碩職訓中心執行長─郭明洽昱創企管顧問有限公司總經理─裴有恆元大銀行系統開發部專業副理─陳尚瑋極策網路行銷有限公司總經理、崑山科技大學房地產開發與管理系講師─蔡宗甫
大型語言模型應用實戰：從Prompt Engineering到Agentic RAG與MCP
https://www.youtube.com/watch?v=WLx8W-N52Ug 本書強調動手實作，帶領讀者從開發到落地，完整掌握LLM系統的工程方法。★從基礎到進階，一條完整的LLM開發學習路線★給開發者的LLM實戰書，從第一個Prompt到可擴充的Agent系統★一次掌握 Prompt、RAG、Tools、Agent與MCP，建立屬於你的大型語言模型應用版圖本書改編自作者於TibaMe與工研院開設、深受好評的大型語言模型（LLM）實務課程。大型語言模型（LLM）已不只是聊天工具，而是正在重塑軟體架構、資料存取與人機互動方式的關鍵技術。本書以「實際應用開發」為核心，從基礎概念出發，逐步帶領讀者完成可實際運作、可部署、可延伸的LLM系統。你將學會：•整合雲端與本地端模型，建立彈性又可控的LLM架構•設計穩定、可預期的Prompt與對話流程，大幅降低模型失控風險•快速打造對話機器人、遊戲NPC、SQL助手與法規諮詢系統•從零開始建構完整RAG系統（Embedding、Chunk、Vector DB、Re-Ranker）•讓模型學會「使用工具」，實作Tools與Function Calling•導入MCP（Model Context Protocol），打造可組合、可擴展的AI系統•進階掌握LCEL、Memory、結構化輸出與Agentic RAG等關鍵技術
高速且零錯誤的程式碼：菁英級軟體測試優化
https://youtu.be/_onX4YnzkWA ★當機現場搶救：未提交內容復原流程★型別與ABI陷阱：long長度與相容性問題★功耗定位：除錯器視角的耗電路徑★大程式碼陷阱：相依、編譯、連結的連鎖錯誤★Linux登入緩慢：啟動鏈、網路、驗證延遲拆解★影像卡頓排查：渲染管線與硬體加速瓶頸★WiFi連線失敗：掃描、認證、DHCP與驅動診斷★記憶體踩踏：證據鏈與最小重現條件★FreeRTOS UsageFault：堆疊、向量、指令級分析★Windows裝置相容：HID鍵盤與輸入堆疊問題★Flash燒錄失敗：時序、電壓、寫入保護與校驗★GDB與硬體除錯：符號伺服器、ARM ETM/PTM、GPU斷點這本書用實戰案例串起軟體除錯的核心方法：先用現象建立假設，再用證據鏈逐步縮小範圍，最後把根因落到可重現的最小條件。從Chrome崩潰的資料搶救、Linux登入緩慢、WiFi連網失敗，到FreeRTOS UsageFault、Windows HID鍵盤相容、Flash燒錄失敗，每一篇都把工具使用與思考路徑寫清楚。後半段再深入GDB指令、符號伺服器、編譯器訊息、ARM ETM/PTM、GPU斷點與動態連結，讓你把除錯從猜測變成可驗證流程，適合驅動、系統、嵌入式與效能問題排查時隨手翻查。本書共分63章。第一至十二章 以救急案例建立除錯基本功，涵蓋崩潰資料搶救、型別與ABI問題、功耗分析、Linux登入緩慢、影像卡頓、WiFi失敗、記憶體踩踏、FreeRTOS異常、Windows裝置相容與Flash燒錄診斷。第十三至十八章 強化跨平台疑難排查，聚焦會議軟體閃退、使用者空間存取、硬碟異動與驅動堆疊溢位。第十九至二十四章 整理持鎖、斷點黏住、CPU跑飛等常見誤區。第二十五至三十七章 深入Linux核心、CPU初態、投機漏洞、互斥量死結與命令列問題。第三十八至五十章 系統化介紹ARM硬體除錯器、序列埠、符號伺服器、編譯器與GDB實戰。第五十一至六十三章 面向新硬體與新場景，涵蓋奈秒級分析、GPU長指令與斷點、ARM64動態連結、呼叫堆疊、UEFI、匯流排與安卓除錯，並附ARM多重含義、Linux工具清單與故事索引。
Sutskever 大神推薦：建構AI世界最重要的30篇論文:用PyTorch完整實作
https://youtu.be/IAWRuwwzmcg用 PyTorch、NumPy、Google Colab T4 GPU 最強工具完整實作 Perceptron、CNN、RNN、Transformer、GPT、RLHF 等經典論文* Perceptron / MLP / Backpropagation / CNN / RNN / LSTM 精選論文實作* 超過 30 個完整 Jupyter Notebook 重現論文過程* 最棒的學習路徑，從 1958 到 2022，一次掌握 64 年 AI 發展史* 串接 Google Colab 免費 GPU，無限制的運算資源，還有 T4 加速* 用 PyTorch 撰寫 Attention、Transformer、BERT* 實作 AlphaGo，5 分鐘搞懂蒙地卡羅樹搜尋，自己幫你跑完整局棋* 快速寫出 Visual Transformer 完整實作快點上手全世界最強 AI 研究者的必讀論文，從此不用再苦苦爬 arXiv，不用再嫌自己看不懂數學，只要會寫程式。讓 PyTorch 帶你用 Vibe Coding 以百倍速度把論文變成能跑的程式碼。本書從入門到實戰，一路扶持你成為能駕馭 AI 論文的開發者。從設定 Google Colab 環境與啟用 T4 GPU，熟悉 PyTorch 張量操作，活用 Perceptron、MLP、Backpropagation、Dropout、BatchNorm，立即感受大神們在完成論文的開心！包括使用 CNN 做影像辨識，使用 Word2Vec 做詞嵌入，使用 RNN 和 LSTM 處理序列資料，使用 Seq2Seq 做機器翻譯，當然還有使用 Attention 機制，重現歷史的重要 AI 時刻。掌握 Transformer 的關鍵思維，了解 BERT 與 GPT 的預訓練威力，結合 Decoder-Only 架構，不用再摸索無盡的論文海，不用再埋頭苦讀上百頁英文的官方文件，直接就動手做了用 VAE 精準生成，了解 AI 最愛看的 GAN 生成對抗網路，使用 ResNet 建立一個 AI 專用的殘差連接流程，從零打造 Batch Normalization；再進一步實作 DQN 強化學習與 AlphaGo 蒙地卡羅樹搜尋策略，最後用 InstructGPT 與 RLHF，Dall-E、Stable Diffusion、Visual Transformer，了解 AI 圖片產生的原理。
現代電子產品的核心：半導體與量子物理原來這麼簡單！(好評熱銷版)
https://youtu.be/mhFl7MOkjEk\好評熱銷再上市/★ ☆ ★ 迷你電子世界的大解密，啟動您的半導體探險之旅！ ★ ☆ ★ 在我們的日常生活中，幾乎所有的家電產品都有半導體，但你知道，其實它的運作方式與量子物理有關嗎？即便大家可能都聽過半導體(或稱晶片)，但對於其運用或相關原理可能都不是那麼清楚，本書便是想要以淺顯易懂的方式，來讓大家了解半導體是什麼。 但半導體本身涵蓋的知識非常龐大，想要透過一本書談完根本難如登天，因此本書只會關注「基本問題」，意即想要入門半導體需要學習哪些基本知識，從中了解重要梗概，進而掌握本質。本書分成兩個部份，第一部份屬於半導體應用，第二部份屬於半導體原理。內容上從積體電路與半導體的基礎開始談起，涵蓋了記憶體、元件概說、量子物理學、量子化學、晶體科學，進而到半導體的材料與製程，最後則談論到晶片漏洞的資安問題。 本書以簡單易懂的語言描述，並用生動的譬喻，使讀者更容易理解半導體的原理，也讓這些艱深的知識變得輕鬆有趣，無論是剛接觸半導體的初學者，還是對其有一定了解的人士，相信都能在本書中找到專屬的趣味。現在就讓我們一起探索半導體的奧妙，並感受科技的影響力吧！
開發者傳授PyTorch秘笈(好評熱銷版)
本書特色 入門深度學習、實作各種演算法最佳教材！ ★以【統計╱數學】為出發點，介紹深度學習必備的數理基礎 ★以【程式設計取代定理證明】，讓離開校園已久的在職者不會看到一堆數學符號就心生恐懼，縮短學習歷程，增進學習樂趣 ★摒棄長篇大論，輔以【大量圖表說明】介紹各種演算法 ★【完整的範例程式】及【各種演算法的延伸應用】！直接可在實際場域應用。 ★介紹日益普及的【演算法與相關套件】的使用 ★清楚介紹 PyTorch功能 https://youtu.be/oYs-MPWzGtk\好評熱銷再上市/～開發者唯一指定 PyTorch 祕笈！～深度學習【必備數學與統計原理】✕【圖表說明】✕【PyTorch 實際應用】★ 作者品質保證 ★ 經過眾多專家與學者試閱昭明老師著作皆給【5 顆星】滿分評價！～ 從基礎理解到 PyTorch 獨立開發，一氣呵成 ～ 本書專為 AI 開發者奠定扎實基礎，從數學統計 ► 自動微分 ► 梯度下降 ► 神經層，由淺入深介紹深度學習的原理，並透過大量 PyTorch 框架應用實作各種演算法： ● CNN (卷積神經網路) ● YOLO (物件偵測) ● GAN (生成對抗網路) ● DeepFake (深度偽造) ● OCR (光學文字辨識) ● ANPR (車牌辨識) ● ASR (自動語音辨識) ● BERT / Transformer ● 臉部辨識 ● Knowledge Graph (知識圖譜) ● NLP (自然語言處理) ● ChatBot ● RL (強化學習) ● XAI (可解釋的 AI)
大話資料結構：全新彩色版(好評熱銷版)
本書特色 ◎ 趣味解讀「資料結構 + 演算法」 ◎ 最輕鬆生活化的範例 + 完整圖說 https://youtu.be/Q-GOuGYkZ94╲\好評熱銷再上市/╱趣味引導+圖文並茂+程式詳解+實境場景 連圖靈獎得主都無法逃避的電腦最基礎--資料結構及演算法。 蓋程式大樓的地基，築系統巨廈之盤石。 作者以課堂上師生輕鬆趣味對話的方式，用一個故事、一個趣味題目、一部電影的介紹等形式來作為每一章甚至很多小節的開頭，把資料結構中最基礎的幾個重點全部說明清楚。 先演算法想法的說明，再剖析程式的方式，讓更加容易了解。 用大量最輕鬆、生活化的範例，加上完整的圖說，嚴謹的程式碼，關鍵演算法更是透過多圖逐步分解剖析，完整說明資料結構及演算法中最重要的概念，清楚建構大廈的積木原理，再堆疊更高更廣的架構不再是問題。 作者希望透過本書傳達給讀者：資料結構非常有趣，很多演算法是智慧的結晶，學習它是去感受電腦程式設計技術的魅力，在了解掌握它的同時，整個過程都是一種愉悅的精神感受，而非枯燥乏味的一種課程。 全書主要包含：資料結構介紹，演算法推導大O階的方法，順序結構與鏈式結構差異，堆疊與佇列的應用，串列的樸素模式比對、KMP模式比對演算法，二元樹前中後序檢查，霍夫曼樹及應用，圖的深度、廣度檢查，最小產生樹兩種演算法，最短路徑兩種演算法，拓撲排序與關鍵路徑演算法，折半尋找、內插尋找、費氏尋找等靜態尋找，密集索引、分段索引、倒排索引等索引技術，二元排序樹、平衡二元樹等動態尋找，二元樹、B+樹技術，雜湊表技術，上浮、選擇、插入等簡單排序，希爾、堆積、歸併、快速等改進排序。
AI高效學習術 - 人工智慧時代學得更聰明
https://youtu.be/s1hAjUbomUIAI高效學習術人工智慧時代學得更聰明本書內容☆★☆在 AI 時代，會學習才是真本事☆★☆☆★☆不是學更多，而是學得更聰明☆★☆☆★☆讓 AI 當思考教練，而不是答案機器☆★☆☆★☆從理解到輸出，打造你的學習升級系統☆★☆☆★☆把知識變能力，把努力變系統☆★☆在 AI 什麼都會的時代，真正的差距，不再是誰知道得多，而是 - 誰「學得更聰明」。你是否也有這些困擾？◇讀了很多書，卻說不出重點。◇作文改了很多次，分數卻停滯。◇背了很多單字，卻開不了口。◇做了大量題目，成績卻沒有突破。◇學了新技能，卻換個情境就卡住。◇筆記寫滿一整本，卻考前還是重來。問題不是你不夠努力，而是學習方式需要升級。⏹︎ 這不是一本工具書，而是一套完整的「AI學習設計系統」本書從一個最真實的問題開始，為什麼《紅樓夢》總是讀不完？接著一步步帶你建立：◎閱讀理解地圖◎作文骨架設計能力◎外語實用表達模板◎研究判讀與證據拆解力◎精準抓重點流程◎筆記重組與概念連結術◎錯題轉理解系統◎跨科整合與系統思考◎專題與報告架構設計◎自學升級路線圖◎長期學習運作節奏◎職場快速補齊方法◎第二大腦建構流程◎學習輸出循環系統這是一條完整的能力升級路徑：◎從「看懂」到「會用」。◎從「理解」到「輸出」。◎從「努力」到「系統」。⏹︎ AI 不會取代你，但會放大你◎AI 可以幫你摘要，但你必須能重述。◎AI 可以幫你改作文，但你必須會設計結構。◎AI 可以幫你生成簡報，但你必須能回答問題。◎AI 可以幫你整理筆記，但你必須能連結與整合。本書真正教你的，不是「怎麼依賴 AI」，而是 - 「如何讓 AI 成為你的思考教練」。⏹︎ 這本書適合誰◎學生 - 想提升成績與學習效率◎考生 - 想擺脫題海戰術◎研究者 - 想建立判讀與整合能力◎自學者 - 想讓技能真正可遷移◎上班族 - 想快速補齊陌生領域◎長期學習者 - 想打造第二大腦如果你想：◎讓閱讀變得有方向◎讓寫作變得有結構◎讓考試變得可預測◎讓筆記真正可用◎讓知識開始連結◎讓學習能夠持續這本書，就是為你而寫。⏹︎ 在 AI 時代，真正的優勢是◎會思考◎會整合◎會輸出◎會設計自己的學習流程當別人只是「用 AI 得到答案」，你將學會 - 「用 AI 建立能力」。⏹︎ 總結這不是一本「教你變快的書」，而是一本「教你變強的書」。
敏捷組織的五項修練
https://youtu.be/MifUhqP4etk在高度變動與複雜交織的時代，許多組織導入了敏捷流程。然而，面對卡關與疲憊，我們發現「照表操課」之外，文化與人的素質才是組織持續演化的關鍵。本書從人性、關係與系統出發，提出「敏捷組織的五項修練」——覺知力、連結力、韌適力、行動力與通靈力（ARRAS）。作者結合敏捷實踐與組織轉型顧問的經驗，透過「編織」的隱喻，引導組織看見自己、建立信任、回應變化，並將價值轉化為行動。不只談「怎麼做」，更引導讀者思考「我們是誰、正在走向哪裡」。這是一本談敏捷的書，更是一份行動指南。我們邀請您一同成為「文化編織人」，在行動中形塑組織未來的修練之路。【專業推薦】沈慶堯 David Shen / 緯創資通集團技術長栗永徽 / 鴻海研究院人工智慧研究所所長羅志鵬 博士 / 緯詠智能執行長邱珍逸 / 美商開頓公司 CEO陳牧道 Tim Chen / 瑞嘉軟體科技 總經理施宇駿 Kid Shih / 新加坡商昇新科技 總經理陳威廷 Wayne Chen / 新加坡商眾志企管 總經理Joyce 梅家仁 / 達真國際教練學校創辦人、台灣第一位MCC 大師教練Connie 蔡梅萍 / 馨晤國際教練學院導師、NLP 高級導師林裕丞 Yves Lin（黑手阿一）/ 台灣敏捷協會創會理事長、新加坡商鈦坦科技戰略顧問、YVESLIN.com《黑手阿一的實戰報告》部落格作者
【電子書】生成式AI × 穩健提示爬蟲技術 I－數據抓取篇：爬蟲× OCR × 多模態API應用×Perplexity AI Comet Generative AI × Robust Prompted Sampling
https://www.youtube.com/watch?v=s-HH51ueD6k 《生成式AI × 穩健提示爬蟲技術 I》數據抓取篇★從Colab、Anaconda 到 Jupyter Kernel，一步步把 Python 環境建好、跑起來。★用Pandas × PyArrow × Polars，把資料整理做得更快、更穩，也更貼近實務。★透過提示工程和情境工程，讓 ChatGPT、Claude 成為你的程式開發夥伴。★結合Perplexity Comet＋爬蟲＋寄信＋行事曆，把資訊蒐集到自動化流程一次串起。★多模態OCR × Gemini和Groq API，把圖片文字直接變成可分析的結構化資料。你學過Python，卻常卡在「環境裝不好、資料處理很慢、爬蟲一下就被擋、AI 工具只會聊天」嗎？本書以「做得出成果」為主軸，帶你從 Google Colab、Anaconda、Jupyter Notebook 與 Kernel 建置開始，快速建立穩定、可重現的開發環境。接著用 Pandas 打底，涵蓋多欄多列取值、資料框合併、字串提取與條件篩選，並延伸到 PyArrow 與 Polars，讓你面對較大的資料量也能跑得快、跑得順。更關鍵的是，本書把提示工程與情境工程結合「直覺式開發」：教你如何用 ChatGPT和Claude 協作寫程式、除錯；再搭配 Perplexity Comet 進行摘要與探勘，串接 Gmail、Google 行事曆、SMTP、Resend 寄信，打造可實際應用的自動化資訊流程。最後以多模態 API（Gemini、Groq）＋中文 OCR（PaddleOCR、EasyOCR）＋爬蟲實戰進行總結，範例涵蓋電商、股價、ESG、重大訊息、交易指標等案例，並附上Gemini AI 教育版證照準備重點，適合資料分析初學者、稽核、採購、研究人員、跨域工作者，以及想把 AI 變成生產力的人。專業推薦崑山科技大學 電機工程系系主任─林俊良 博士住宅消保會創會理事長─吳翃毅博士錸成科技有限公司執行長、嘉南藥理大學兼任助理教授─凃春愛 博士伽碩職訓中心執行長─郭明洽昱創企管顧問有限公司總經理─裴有恆元大銀行系統開發部專業副理─陳尚瑋極策網路行銷有限公司總經理、崑山科技大學房地產開發與管理系講師─蔡宗甫
【電子書】大型語言模型應用實戰：從Prompt Engineering到Agentic RAG與MCP
https://www.youtube.com/watch?v=WLx8W-N52Ug 本書強調動手實作，帶領讀者從開發到落地，完整掌握LLM系統的工程方法。★從基礎到進階，一條完整的LLM開發學習路線★給開發者的LLM實戰書，從第一個Prompt到可擴充的Agent系統★一次掌握 Prompt、RAG、Tools、Agent與MCP，建立屬於你的大型語言模型應用版圖本書改編自作者於TibaMe與工研院開設、深受好評的大型語言模型（LLM）實務課程。大型語言模型（LLM）已不只是聊天工具，而是正在重塑軟體架構、資料存取與人機互動方式的關鍵技術。本書以「實際應用開發」為核心，從基礎概念出發，逐步帶領讀者完成可實際運作、可部署、可延伸的LLM系統。你將學會：•整合雲端與本地端模型，建立彈性又可控的LLM架構•設計穩定、可預期的Prompt與對話流程，大幅降低模型失控風險•快速打造對話機器人、遊戲NPC、SQL助手與法規諮詢系統•從零開始建構完整RAG系統（Embedding、Chunk、Vector DB、Re-Ranker）•讓模型學會「使用工具」，實作Tools與Function Calling•導入MCP（Model Context Protocol），打造可組合、可擴展的AI系統•進階掌握LCEL、Memory、結構化輸出與Agentic RAG等關鍵技術
【電子書】Sutskever 大神推薦 - 建構AI世界最重要的30篇論文：用PyTorch完整實作
https://youtu.be/IAWRuwwzmcg用 PyTorch、NumPy、Google Colab T4 GPU 最強工具完整實作 Perceptron、CNN、RNN、Transformer、GPT、RLHF 等經典論文* Perceptron / MLP / Backpropagation / CNN / RNN / LSTM 精選論文實作* 超過 30 個完整 Jupyter Notebook 重現論文過程* 最棒的學習路徑，從 1958 到 2022，一次掌握 64 年 AI 發展史* 串接 Google Colab 免費 GPU，無限制的運算資源，還有 T4 加速* 用 PyTorch 撰寫 Attention、Transformer、BERT* 實作 AlphaGo，5 分鐘搞懂蒙地卡羅樹搜尋，自己幫你跑完整局棋* 快速寫出 Visual Transformer 完整實作快點上手全世界最強 AI 研究者的必讀論文，從此不用再苦苦爬 arXiv，不用再嫌自己看不懂數學，只要會寫程式。讓 PyTorch 帶你用 Vibe Coding 以百倍速度把論文變成能跑的程式碼。本書從入門到實戰，一路扶持你成為能駕馭 AI 論文的開發者。從設定 Google Colab 環境與啟用 T4 GPU，熟悉 PyTorch 張量操作，活用 Perceptron、MLP、Backpropagation、Dropout、BatchNorm，立即感受大神們在完成論文的開心！包括使用 CNN 做影像辨識，使用 Word2Vec 做詞嵌入，使用 RNN 和 LSTM 處理序列資料，使用 Seq2Seq 做機器翻譯，當然還有使用 Attention 機制，重現歷史的重要 AI 時刻。掌握 Transformer 的關鍵思維，了解 BERT 與 GPT 的預訓練威力，結合 Decoder-Only 架構，不用再摸索無盡的論文海，不用再埋頭苦讀上百頁英文的官方文件，直接就動手做了用 VAE 精準生成，了解 AI 最愛看的 GAN 生成對抗網路，使用 ResNet 建立一個 AI 專用的殘差連接流程，從零打造 Batch Normalization；再進一步實作 DQN 強化學習與 AlphaGo 蒙地卡羅樹搜尋策略，最後用 InstructGPT 與 RLHF，Dall-E、Stable Diffusion、Visual Transformer，了解 AI 圖片產生的原理。
【電子書】敏捷組織的五項修練
https://youtu.be/MifUhqP4etk在高度變動與複雜交織的時代，許多組織導入了敏捷流程。然而，面對卡關與疲憊，我們發現「照表操課」之外，文化與人的素質才是組織持續演化的關鍵。本書從人性、關係與系統出發，提出「敏捷組織的五項修練」——覺知力、連結力、韌適力、行動力與通靈力（ARRAS）。作者結合敏捷實踐與組織轉型顧問的經驗，透過「編織」的隱喻，引導組織看見自己、建立信任、回應變化，並將價值轉化為行動。不只談「怎麼做」，更引導讀者思考「我們是誰、正在走向哪裡」。這是一本談敏捷的書，更是一份行動指南。我們邀請您一同成為「文化編織人」，在行動中形塑組織未來的修練之路。【專業推薦】沈慶堯 David Shen / 緯創資通集團技術長栗永徽 / 鴻海研究院人工智慧研究所所長羅志鵬 博士 / 緯詠智能執行長邱珍逸 / 美商開頓公司 CEO陳牧道 Tim Chen / 瑞嘉軟體科技 總經理施宇駿 Kid Shih / 新加坡商昇新科技 總經理陳威廷 Wayne Chen / 新加坡商眾志企管 總經理Joyce 梅家仁 / 達真國際教練學校創辦人、台灣第一位MCC 大師教練Connie 蔡梅萍 / 馨晤國際教練學院導師、NLP 高級導師林裕丞 Yves Lin（黑手阿一）/ 台灣敏捷協會創會理事長、新加坡商鈦坦科技戰略顧問、YVESLIN.com《黑手阿一的實戰報告》部落格作者
【電子書】玩爆你的龍蝦：最強 OpenClaw 安裝設定應用實機演練
https://youtu.be/GsPGaJoa8yc ╲\國內第一本！OpenClaw實戰專書 /╱AI 助理不只住在手機裡。OpenClaw 是第一個真正能「坐在你電腦前幫你做事」的開源 Computer Agent，從開啟軟體、填寫表單、執行指令到控制硬體，全部辦得到。這本書帶你從零開始，把 OpenClaw 變成 24 小時不下班的個人助理。1. Computer Agent：史上第一個能真正「坐在電腦前幫你做事」的開源 AI2. 完整安裝：從零開始，在 macOS 上把 OpenClaw 裝好裝滿3. Telegram 連接：手機傳一句話，電腦立刻動起來4. LINE 連接：用最熟悉的 App 直接指揮你的 AI 助理5. 正式域名：Cloudflare Tunnel 加 Docker，開機自動上線、永不斷線6. 全通道串接：WhatsApp、iMessage 一次接齊，一個大腦管所有入口7. 多重 Agents：工作、私人、研究各一個分身，記憶個性完全隔離8. Skills 擴充：不用寫程式，用 Markdown 就能讓 Agent 學會新技能9. Mac 桌面操控：Peekaboo 讓 Agent 看見螢幕、點擊按鈕、操作任何 App10. Nodes 多機協作：一個指令同時控制多台電腦，打造你的 AI 機器軍團11. 語音電話通報：整合 Twilio，任務完成時 Agent 直接打電話給你
【電子書】AI高效學習術：人工智慧時代學得更聰明
https://youtu.be/s1hAjUbomUIAI高效學習術人工智慧時代學得更聰明本書內容☆★☆在 AI 時代，會學習才是真本事☆★☆☆★☆不是學更多，而是學得更聰明☆★☆☆★☆讓 AI 當思考教練，而不是答案機器☆★☆☆★☆從理解到輸出，打造你的學習升級系統☆★☆☆★☆把知識變能力，把努力變系統☆★☆在 AI 什麼都會的時代，真正的差距，不再是誰知道得多，而是 - 誰「學得更聰明」。你是否也有這些困擾？◇讀了很多書，卻說不出重點。◇作文改了很多次，分數卻停滯。◇背了很多單字，卻開不了口。◇做了大量題目，成績卻沒有突破。◇學了新技能，卻換個情境就卡住。◇筆記寫滿一整本，卻考前還是重來。問題不是你不夠努力，而是學習方式需要升級。⏹︎ 這不是一本工具書，而是一套完整的「AI學習設計系統」本書從一個最真實的問題開始，為什麼《紅樓夢》總是讀不完？接著一步步帶你建立：◎閱讀理解地圖◎作文骨架設計能力◎外語實用表達模板◎研究判讀與證據拆解力◎精準抓重點流程◎筆記重組與概念連結術◎錯題轉理解系統◎跨科整合與系統思考◎專題與報告架構設計◎自學升級路線圖◎長期學習運作節奏◎職場快速補齊方法◎第二大腦建構流程◎學習輸出循環系統這是一條完整的能力升級路徑：◎從「看懂」到「會用」。◎從「理解」到「輸出」。◎從「努力」到「系統」。⏹︎ AI 不會取代你，但會放大你◎AI 可以幫你摘要，但你必須能重述。◎AI 可以幫你改作文，但你必須會設計結構。◎AI 可以幫你生成簡報，但你必須能回答問題。◎AI 可以幫你整理筆記，但你必須能連結與整合。本書真正教你的，不是「怎麼依賴 AI」，而是 - 「如何讓 AI 成為你的思考教練」。⏹︎ 這本書適合誰◎學生 - 想提升成績與學習效率◎考生 - 想擺脫題海戰術◎研究者 - 想建立判讀與整合能力◎自學者 - 想讓技能真正可遷移◎上班族 - 想快速補齊陌生領域◎長期學習者 - 想打造第二大腦如果你想：◎讓閱讀變得有方向◎讓寫作變得有結構◎讓考試變得可預測◎讓筆記真正可用◎讓知識開始連結◎讓學習能夠持續這本書，就是為你而寫。⏹︎ 在 AI 時代，真正的優勢是◎會思考◎會整合◎會輸出◎會設計自己的學習流程當別人只是「用 AI 得到答案」，你將學會 - 「用 AI 建立能力」。⏹︎ 總結這不是一本「教你變快的書」，而是一本「教你變強的書」。
NotebookLM筆記術: 打造你的AI「第二大腦」
https://youtu.be/goMo2U5C3vo NotebookLM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。
【電子書】NotebookLM筆記術：打造你的AI「第二大腦」
https://youtu.be/goMo2U5C3vo NotebookLM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。
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。
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。
