內容簡介:想打造能隨業務成長而擴展的SaaS架構？ 這本書不只談技術，更教你如何用策略思維為產品保留彈性。 「SaaS不只是技術選項，更是一種商業策略與決策思維。本書帶你從真實案例中，理解多租戶架構的多種實作方式與策略，幫助團隊不同階段做出最佳選擇，並保留未來的彈性。」 —Kim Kao，AWS台灣解決方案架構經理 「無論你是 SaaS 新手還是經驗豐富的專家，Tod的實戰洞見和歷經磨練的最佳實踐將幫助你架構穩健且可擴展的 SaaS 解決方案。」 —Toby Buckley，AWS資深解決方案架構師 軟體即服務（SaaS）正逐漸成為建構、交付及營運軟體解決方案的實際標準模式。採用多租戶SaaS架構，開發者將面對全新的架構設計、實現與營運的各種挑戰。像是資料如何分區、資源如何隔離、租戶如何驗證、微服務該如何建構，這些只是設計和開發SaaS產品時，必須關注的眾多領域中的一小部分。 在本書中，身為AWS全球SaaS技術領袖的Tod Golding提供了一個SaaS架構的全局觀，概述了每位架構師在建構SaaS環境時必須掌握的實用技術、策略和設計模式。 ．描述、分類和定義核心的SaaS模式和策略 ．識別關鍵構建區塊、權衡取捨與設計考量，這些都將影響你多租戶解決方案的設計與實作 ．探討多租戶架構中的核心策略，包括租戶隔離、吵雜鄰居、資料分區、導入流程、身份驗證與上線後的開發與維運。 ．探索多租戶架構如何影響微服務的設計和實現 ．了解多租戶如何影響SaaS環境的營運足跡
內容簡介:🚀 不只是用AI寫Code，而是完整的AI輔助全流程開發思維。 跟著本書一起改寫AI開發時代的遊戲規則，讓AI成為最佳的開發夥伴！ 本書不只教你用AI寫Code，並涵蓋從需求規劃、程式設計、測試、部署等完整開發流程，你將學到 AI 在每個階段的最佳實踐。不論是希望加速開發流程的工程師，或是想深入理解AI輔助開發的技術領導者，都能從中獲得超實用的見解。 本書內容包括： ✔️ AI在軟體開發的實際應用與案例分析 ✔️ 如何利用AI工具提升程式碼品質與效能 ✔️ AI輔助測試與除錯的最佳方法 ✔️ 優化部署流程，提升軟體交付效率 ------------------------------------------------------------- 「我們在六個星期內，就把向量搜尋的功能順利加入Cassandra，其中Copilot和ChatGPT絕對是我們能在期限內完成任務的重要關鍵；不過，大多數開發者卻不知道該如何善用這類AI工具。Tom這本書就是很棒的入門方式，可以讓你省下無數嘗試錯誤的寶貴時間。」 —— Jonathan Ellis，DataStax共同創辦人兼首席技術長 本書會提供一些實用的建議，讓你學會如何把各種AI開發工具運用到創建程式碼的所有階段，包括需求、規劃、設計、編寫、除錯和測試。無論是初學者或資深的開發人員，都可以透過本書學會運用各式各樣的AI工具，涵蓋範圍從通用的LLM（ChatGPT、Gemini和Claude），到專為程式編寫設計的各類系統（GitHub Copilot、Tabnine、Cursor和Amazon CodeWhisperer）。 你也可以學習到更多特別設計的生成式AI工具，完成一些像是以文字生成圖片之類的任務。 作者Tom Taulli提供了一套完整的模組化程式設計方法論，這套方法論與大家利用提示來生成AI程式碼的做法非常契合。這本指南還介紹了如何以通用的LLM來學習程式語言、解釋程式碼，或是把程式碼從某一種語言轉換成另一種語言的最佳做法。 本書探討了： ．AI開發工具的各種核心能力。 ．較熱門的AI系統（例如GitHub Copilot）其優缺點及實際的使用案例。 ．使用ChatGPT、Gemini、Claude之類的通用LLM來進行程式設計的各種做法。 ．在軟體開發生命週期中使用AI開發工具，包括需求規劃、撰寫程式、除錯、測試等各個階段。 ．軟體開發相關的提示工程。 ．用AI輔助程式設計的做法，來處理一些繁瑣的任務（例如編寫正則表達式）。 ．如何運用那些能讓你少寫一些程式碼、甚至完全不用寫程式碼的AI工具。
內容簡介:⭐⭐⭐⭐⭐ Amazon五星好評 「Ric Messier 介紹 Kali Linux 和資安測試的方式簡潔明瞭，充滿實戰經驗，無人能及。這本書不僅是初學者的絕佳入門讀物，對任何人都是珍貴的參考資源。」 —— Alexander Arlt，Google首席安全顧問 Kali Linux 發行版內建數百種工具，讓資安專業人員可以快速上手安全測試。然而，超過 600 種工具的豐富內容，也可能讓人眼花撩亂。本書新版涵蓋了工具更新，並且特別加強了數位鑑識和逆向工程的相關介紹。 作者 Ric Messier 不僅專注於安全測試，還納入了更完整的數位鑑識範疇，包含磁碟鑑識、記憶體鑑識，以及基礎的惡意軟體分析。 * 認識 Kali Linux 豐富的工具組合 * 理解安全測試的重要性，了解各種測試類型 * 從基礎出發，掌握滲透測試的完整攻擊流程 * 在實體機器和虛擬機器上安裝 Kali Linux * 學會使用各種資安工具 * 使用 Kali Linux 工具規劃安全測試 * 進階運用 Kali 工具打造攻擊技巧 * 使用 Kali Linux 協助撰寫測試報告
內容簡介:🎯 對程式設計好陌生，想學卻不知道從何開始 🎯 學習Python時，無法有效地應用所學或缺乏實作經驗 🎯 想運用AI技術和現代工具加速學習，卻不得其門而入 🎯 對程式碼除錯感到困擾，需要更有效的除錯策略 那這本書就是你的絕佳選擇！ 本書結合了清晰的教學方法、精心設計的練習，讓讀者能即時應用、強化概念，無縫結合理論與實踐，確保讀者真正掌握技能。有效運用現代AI技術來加速學習、提示撰寫、程式碼測試與除錯，一步一步帶領你如同電腦科學家般思考的學習過程。 --------------------------------------------------------- 「這本指南非常出色！透過實際的練習（也是唯一真正有效的方式），引導有興趣的成人從零開始學習程式設計。這本第三版更棒的是，能讓讀者熟悉Jupyter Notebook和AI程式設計助理等現代工具的使用。」 —Luciano Ramalho 《流暢的Python》作者 「這是一本絕佳的Python程式設計入門書，沒有任何多餘的文字或程式碼。第三版尤其令人興奮與期待，因為它會教你如何使用大型語言模型來加深你對程式設計的理解，即使是初學者也能輕鬆上手。」 —Sam Lau 《資料科學學習手冊》共同作者 Python是進入程式設計世界的最佳選擇，而這本書以清晰、簡潔的方式，帶領你循序漸進地掌握這門語言——從基礎的程式設計概念開始，再逐步深入探討函式、資料結構以及物件導向程式設計。這本經過全面修訂的第三版，為了因應AI在程式設計領域日益重要的角色，特別納入大型語言模型（LLM）的相關應用，並新增有效提示（prompting）、程式碼測試與除錯的練習題。 每章的練習都會讓你在學習過程中即時應用所學，強化技能。作者Allen Downey聚焦於那些在工具不停演變下依然很重要的基本程式設計概念。透過這本深受歡迎的實踐指南，你將學會： • Python語言的語法與語意。 • 每個程式設計概念的清楚定義，並強調重要技術詞彙。 • 如何操作變數、述句、函式與資料結構。 • 讀寫檔案與資料庫的技巧。 • 物件、方法及物件導向程式設計的基礎。 • 語法錯誤、執行時期錯誤和語意錯誤的除錯策略。 • 運用LLM加速學習，包含有效的提示、程式碼測試與除錯。
內容簡介:「建構可擴展的分散式系統很困難，這本書讓它容易多了。」 -Mark Richards 軟體架構師，DeveloperToArchitect.com創始人 「透過生動的例子和不拖泥帶水的風格，Gorton教授介紹並討論了可擴展分散式系統設計基本的原則、架構和技術，對於學生和從事實際工作者而言，都是一本必備的現代教材。」 —Anna Liu，Amazon網路服務高階經理 🎯現代應用架構的實戰之選 🚀從理論到實務，一站掌握可擴展系統的必要基礎！ 🚀內容專業，搭配豐富圖解與幽默文字，輕鬆易讀好吸收。 🚀AWS資深經理與CMU教授聯名推薦，適合初學者，也適合專業架構師與工程師。 🚀帶你看穿大型系統設計背後的核心原理，打造具備規模、又能持續演進的架構。 隨著用戶數激增、資料量不斷膨脹，組織如何在設計決策與技術債之間取捨？ 《建構可擴展系統》由分散式架構專家Ian Gorton撰寫，為軟體架構師和開發人員全面剖析可擴展系統的關鍵原理與實務做法。 本書深入說明複製、狀態管理、負載平衡及快取的設計技巧，結合NoSQL、微服務與事件串流處理，全面展現現代分散式系統的進階架構思維。適合所有專注於雲端、微服務、資料庫和事件驅動系統設計的技術工作者，是新手入門、中階進修與架構師深度學習的最佳參考。 適合對分散式併發系統毫無經驗、或需要加深對理論和實務設計知識的軟體工程師和架構師。 ------------------------------------- 在許多系統中，可擴展性成為使用者群體增長的主要驅推動力量。吸引人的特徵和高實用性造就了成功，這也帶來了更多需要處理的請求和更多需要管理的資料。但是，當在輕度負荷下合理的設計決策突然變成了技術債務的時候，表示組織也達到一個改變的轉折點。這本實用的書涵蓋了能夠用於快速且符合成本效益地擴展應用程式的設計方法以及技術。 作者Ian Gorton帶領著軟體架構師和開發者了解分散式系統的基本原則。你將會探索包括複製、狀態管理、負荷平衡和快取等可擴展解決方案的基本要素，對於資料庫、微服務和基於事件串流系統所涉及的可擴展性，皆有特定的章節探討。 你會專注在： ‧可擴展系統的基礎：學習可擴展性的基本設計原則，成本、併發性和架構權衡取捨 ‧設計可擴展的服務：探索服務設計、快取、異步訊息傳遞、無伺服器處理和微服務 ‧設計可擴展的資料系統：學習資料系統的基礎、NoSQL資料庫以及最終一致性與強烈一致性 ‧設計可擴展的串流系統：探索串流處理系統和可擴展的事件驅動處理
內容簡介:「如果你身為設計師，卻對業務、行銷或產品團隊在某些情況下的作法感到困惑，那麼這本書就是為你而寫的。Joel Marsh清晰地說明了各類型企業（交易平台、社群網路、B2B公司等）的關鍵價值驅動因素，幫助設計師了解利害關係人的需求，以及如何帶來更大的影響力。」 —— Ellen Chisa, boldstart ventures 「使用者經驗設計主要關注使用者需求，但這只是整個過程的一部分，也應該與商業策略相結合，才能為公司創造價值。本書絕對是這個領域的必讀之作，因為我們不能再忽視UX與商業需求銜接的重要性了。」 —— Kévin Meunier, Offinite執行長 許多設計師驚訝地發現，設計工作的重點並不只是畫圖，而是要知道該畫什麼，以及如何說服他人去實現。不論你是身兼數職的一人設計團隊，或是位屬公司決策圈的C字輩產品負責人，《UX商業價值實現之道》都是你設計真實世界商業活動中的必備指南。 你不僅會學習到如何像專業人士一樣思考設計，也會了解設計如何為整個公司帶來變革。探索從電子商務到生態系統的數位產品和服務設計原則： •確認有價值的問題並系統性提出解法 •在沒有時間或金錢的奢侈條件下進行研究 •將設計與商業模式對焦以增加收入 •說服並理解不同的利害關係人 •避免無意中毀掉你的公司（這總是件好事）
內容簡介:這是暢銷書系列《Deep Learning》的第5集，本次的主題是「生成模型」。 書中延續此系列的風格，以連貫的故事介紹從「常態分布」到「擴散模型」的技術。你可以累積學到的知識，一步一步練習操作，不斷累積學習成果，最終完成類似「Stable Diffusion」這樣的AI影像生成模型。 技術的有趣之處在於細節，從零開始建構，挑戰各種公式。
內容簡介:AI 語言技術的進步，正以前所未有的速度改變世界！ 「Jay和Maarten一如既往地運用精美的插圖為複雜主題提供深具洞察的描述。對於任何想了解大型語言模型背後主要技術的人來說，這本書都是寶貴的資源。」 —Andrew Ng（吳恩達)，DeepLearning.AI 創辦人 「我想不出有哪本書比這本書更重要，值得現在就去閱讀。書中的每一頁，我都學到在這個語言模型時代，對於成功至關重要的知識。」 —Josh Starmer，StatQuest 想深入了解大型語言模型的奧秘，並將其應用於實際專案中？ 《Hands-On Large Language Models》正是為你量身打造的指南！ 由知名AI專家Jay Alammar和Maarten Grootendorst執筆，透過近300幅精美圖解，帶你輕鬆掌握LLM的核心概念和實踐技巧。 無論是文案撰寫、摘要生成，還是建立先進的語義搜尋系統，本書都提供了詳盡的步驟和範例，助你在AI領域中脫穎而出。快讓《Hands-On Large Language Models》開啟你的 AI 進階之旅！ -------------------------------------------------------- 近年來，AI在語言處理領域取得了驚人的突破。隨著深度學習的快速發展，語言AI系統在文字寫作與理解方面的能力，比以往任何時候都更加出色。這一趨勢正在催生全新的功能、產品，甚至是全新的產業。透過本書視覺化的教學方式，你將學習如何運用這些強大技術，掌握實用工具與關鍵概念，並能立即應用於你的專案中！ 你將學會如何運用預訓練的 LLM 進行文案撰寫與摘要生成；打造超越傳統關鍵字匹配技術的語義搜尋系統；運用現有的函式庫和預訓練模型，來進行文本分類、搜尋與聚類。 本書將助你深入理解： • Transformer語言模型的架構，掌握文本生成與語意表達的核心技術。 • 構建高效的LLM流程，對文本資料進行聚類並探索其主題。 • 透過密集檢索（dense retrieval）與重新排名（reranking），構建超越關鍵字匹配的語義搜尋引擎。 • 從提示工程（prompt engineering）到檢索擴增生成（RAG），探索生成式AI的各種運用方式。 • 深入學習如何訓練 LLM，針對特定應用進行優化，包括生成式微調（generative fine-tuning）、對比微調（contrastive fine-tuning）與上下文學習（in-context learning）。 • 透過生成式模型微調（Generative Model Fine-tuning）、對比式微調（Contrastive Fine-tuning）以及情境學習（In-context Learning），更深入地了解如何訓練LLM，並針對特定應用進行最佳化。
內容簡介:帶你升級Java實力的必備加速器⚡ 🛠️增強技能 🚀專案提效 📈職涯升級 「這是開發人員都該人手一本的好書，清楚呈現Java程式設計的運作原理，及其多年來與時俱進的樣貌。」 —Achyut Madhusudan 軟體開發人員，任職於Red Hat 這本經典的Java指南，內容已完整涵蓋至Java17，不論是想徹底發揮最新語言特性的資深開發者，還是渴求清晰學習脈絡的入門新手，都能在這本書中找到答案。 -------------------------------------------------------------- 這本最新版的《Java技術手冊》，不僅幫助有經驗的Java程式設計師充分運用Java17的各項特性，也為新進開發人員提供了清晰的學習路徑。本書內容經過徹底修訂，加入了豐富的程式範例，示範如何善用現代Java API的完整優勢，最佳開發實務，並介紹Java物件模型強化的最新特性，這些都是每位開發人員必備的知識。 全書分為兩大部分：第一部份的內容節奏明快，簡潔扼要，介紹Java程式語言的用法和Java開發平台的核心概念。第二部分的章節則聚焦於Java核心觀念和API引用，解釋如何使用Java語言實際完成程式設計的工作。 本書學習目標有： * 徹底掌握至Java17的語言特性與核心函式庫。 * 學習Java語法和物件導向程式設計的模型。 * 探索泛型、列舉、標註和Lambda表達式。 * 探討並行性與記憶體之間密不可分的關係。 * 深入學習Java最新的輸入/輸出API，包括非同步管道。 * 熟悉OpenJDK內建的開發工具。
內容簡介:在正式環境中發布可靠的容器 學Docker的時候很興奮，一旦進入正式環境才發現挑戰開始。 初期導入的美好時光往往轉瞬即逝，取而代之的是錯誤訊息與部署難題。 《Docker 建置與執行》正是為這些時刻而生的實戰指南： 👍全新改版，涵蓋Docker十年演進與最新趨勢 📌從基礎到實務，用實戰帶你避坑，打造能真正運行的容器環境。 「《Docker建置與執行》去除了與Docker有關的浮誇行銷，讓讀者準備好因應在正式環境中運行容器的真實挑戰。」 —Kelsey Hightower Google Cloud Platform首席開發倡導人 「《Docker建置與執行》從基本的底層觀念著手，一路引領讀者們進展到作者們從Docker大規模運行中累積的無價實踐經驗。」 —Liz Rice Isovalent首席開放原始碼主管暨eBPF專家 「《Docker建置與執行》將引導你打造出現代化、可靠、且具高可用度的分散式系統。」 —Mihai Todor TLCP資深首席工程師 ---------------------------------------------- Docker與Linux容器已徹底改變各種組織開發、交付及運行軟體的方式。但想真正理解這些工具為何重要，以及如何成功整合到你的技術生態系中，仍是一項艱鉅的挑戰。本次全面改寫的新版指南，為開發者、營運人員、架構構設計師及技術經理們，詳盡解說Docker工具的原理與實務，並說明容器如何在近代軟體交付與管理的各個層面帶來革新。 本書內容已全面更新，反映自Docker問世以來近十年的重大變革。Sean Kane與Karl Matthias改寫了大量內容，納入最佳實務，同時額外談及了BuildKit、對於多重架構映像檔的支援、不使用根使用者的容器等等、以及更多全新主題與技術。 ‧了解Docker與Linux容器如何整合雲端服務與Kubernetes。 ‧建置開放容器計畫(Open Container Initiative，OCI)格式的映像檔，並以更優越的命令列工具工具部署和管理Linux容器。 ‧了解OCI映像檔是如何簡化應用程式的依存關係管理及部署工作流程。 ‧學習Linux容器在正式環境中的實際部署與測試技術。 ‧在必要時如何大規模部署正式環境的容器。 ‧探討Docker的進階題材，包括部署用的工具、網路功能、調度、安全性及組態。
內容簡介:成就科技世界的人事物趣味導覽 「很少有科技類書籍會被形容為『令人愛不釋手』的，但Kim Crawley的《駭客文化深度解密》絕對值得這個讚譽，當之無愧！對於阿宅和『資深』創客來說，書上各個角落都能發現令人會心一笑的情懷，還有許多新潮或常被忽略的細節。我們的科技歷史中擁有如此豐富與多樣的人物、角色與小東西，在Crawley敏銳的洞察力之下，它們全都躍然紙上、栩栩如生。衷心期盼第二輯問世。」 -Marc Loy，《Java學習手冊》作者 駭客文化或許深奧，但這本妙趣橫生的解密之書可以帶你一腳踏入這個世界，然後難以自拔。資深網路安全研究人員暨作家Kim Crawley撰寫的這本有趣的指南，為你介紹駭客編年史上的關鍵人物與公司、基本概念，以及代表性電影、遊戲與雜誌。從氣隙實體隔離網路，到竊聽僵屍惡意軟體，掌握這些術語，是深入理解駭客文化與歷史的關鍵。 若你的駭客之旅正要啟程，可在這本書裡得到許多豐富的學習指引與文化典故。經驗老道的駭客則能在這裡發現那些與大家熟悉的文化元素相關的深度歷史，還有諷刺、幽默又令人驚奇的事實。 *理解駭客文化與網路安全的關係 *瞭解駭客信仰背後的想法，像是「知識應該免費」 *探索駭客文化的核心主題與出版品，包括《2600 Magazine》 *欣賞網路安全的發展歷史 *學習駭客文化史的關鍵要素 *釐清駭客與網路罪犯的本質差異
內容簡介:從現代網頁爬取資料 爬取×解析×轉換──讓資料收集快、準、全，告別繁瑣工作！ 從HTML到API、從圖片到文字，使用Python做網頁爬取，能廣泛應用於市場預測、機器翻譯甚至是醫學診斷，實用性極高。因此，無論在哪一個領域，網路爬蟲都可以更有效地應用於商務、分析、提升生產效能，開創新機會。 「本書是內容豐富的傑作，可幫助讀者有意識地、有效地抓取網頁資料，值得推薦給想從網站爬取資料、打算建立網站和分享資料的每一個人。」 —Michael Hopkins P.Geo., PMP 如果說程式設計像魔法一樣，那麼「網站擷取」無疑就是一種巫術，只要寫一個簡單的自動程式，就可以用它來查詢網頁伺服器、請求資料、解析資料，並提取所需資訊。本書第三版經過徹底翻新，不僅介紹網路爬取，也全面性地教你如何從現代網頁抓取幾乎每一種類型的資料。 本書的第一部分專門討論網路爬取機制，包括使用 Python 從網頁伺服器請求資訊、初步處理伺服器的回應，以及自動和網站進行互動。第二部分則探討更具體的工具和應用，以應對可能遇到的各種網頁爬取情境。 本書教你如何： •解析複雜的HTML網頁 •使用Scrapy框架來開發爬蟲 •儲存你抓到的資料 •從文件中讀取和提取資料 •清理格式不嚴僅的資料，以及將之正規化 •讀寫自然語言 •爬取表單與登入網站 •爬取JavaScript和 API •使用和編寫「圖片轉文字」軟體 •避免爬網陷阱和反機器人封鎖 •使用爬蟲來測試自己的網站
內容簡介:⭐⭐⭐⭐⭐ Amazon五星好評 🏆 機器理論#1 🏆自然語言處理#1 🏆企業應用#1，霸榜超過30週 「本書提供了一個全面且結構清晰的指南，涵蓋建構生成式AI系統的基本面向。對於希望在企業內推展AI的專業人士來說，這是一本必讀之作。」 ——Vittorio Cretella，前 P&G and Mars 全球資訊長 「Chip Huyen很懂生成式AI，她是一位卓越的教師和作家，她的著作在幫助團隊將AI導入產品上發揮了重要作用。憑藉深厚的專業知識，《AI工程》是一本深入且全面性的指南，幫助讀者產出構建生成式AI應用。」 ——Luke Metz，ChatGPT共同創建人，前OpenAI研發經理 打造真正可用的LLM應用！ 從架構設計到部署評估，帶你一次打通 AI 工程實務全流程。 面對LLM，你是否也曾困惑： •該怎麼選模型，Prompt要怎麼設計？ •模型要微調，還是直接上線？ •部署、監控、評估效果要怎麼做？能讓AI自評嗎？ •又該如何避免幻覺、安全性、延遲等應用風險？ 無論你是AI工程師、ML工程師、資料科學家、工程經理、技術產品經理，或是AI工具開發者、研究人員、求職者，本書都能幫助你跨出關鍵第一步！ 📌 從零開始建構AI應用，或將原型提升至生產環境 📌 解決幻覺、安全性、延遲與成本等應用挑戰 📌 簡化團隊AI開發流程，讓系統更快、更穩、更可靠 📌 在組織內有效運用基礎模型，提升業務價值與團隊能力 📌 了解AI的能力與限制，釐清AI工程師的核心技能 ----------------------------------------- 基礎模型促成了新的AI使用案例，降低了建構AI產品的進入門檻，將AI從一門深奧的學科，轉化為沒有任何AI經驗的人都能使用的強大開發工具。 在這本易懂的指南中，作者Chip Huyen認為AI工程就是運用現有基礎模型建構應用的流程。AI應用開發者會看到包括模型、數據集、評估基準，以及看似無窮無盡應用模式的AI領域，本書也介紹了開發AI應用並可高效部署的實用框架。 •理解什麼是AI工程及其與傳統機器學習工程有何不同 •學習開發AI應用的流程、每個步驟的挑戰，以及應對這些挑戰的方法 •探索包括提示工程、RAG、微調、代理和數據集工程的各種模型適配技術，並理解它們運作的方式與目的 •檢視服務基礎模型時的延遲和成本瓶頸，及如何克服這些問題 •針對需求選擇正確的模型、指標、數據和開發模式 本書與《設計機器學習系統》互為補充，進一步探索AI工程的實務應用。
內容簡介:網路自動化領域的權威之作，帶你完整掌握核心技術，從手動操作邁向自動化管理，打造彈性高、易維護的現代網路架構！ 還在用手動設定網路設備、與CLI指令纏鬥傷神嗎？ 四位業界大師結合豐富實戰經驗，帶你從腳本到架構、從手動升級到自動流程，全面掌握現代化網路的關鍵技術！ 本書新版內容全面升級，整合Python、Go、Ansible、Terraform、Kubernetes等新一代主流工具與技術，從基礎入門到大型架構實戰，帶你逐步打造具備彈性、可維護、自動化的現代網路環境。適合想要從傳統網路工程轉型為具備程式設計與自動化能力的工程師！ 📌 涵蓋Python、Go語言網路自動化實務 📌 深入講解Ansible、Nornir、Terraform等主流工具與應用 📌 解析容器、Kubernetes與CI/CD整合實作 📌 真實情境導向，從個人學習到企業級部署的多場景適用 📌 網路工程師、系統管理員、軟體開發人員必備工具書 ------------------------------------------------------------- 「本書協助網路專業人員及開發者寫出清晰、易於擴充的網路自動化劇本。它幾乎涵蓋了掌控網路自動化須知的每一件事物。」 —Akhil Behl RedHat合作夥伴經理 隨著新的協定、新技術、交付模式推陳出新，企業的需求變得日益靈活與彈性，網路工程師想單靠手動作業完成工作已越來越難，因此網路自動化已成為不可或缺的技能。本實用指南的第二版全面更新內容，將帶領網路工程師學習如何運用各種技術與工具，內容涵蓋以下主題： ．以Linux為主的新穎網路功能技術及雲端原生環境，還有如何運用這些工具為網路專案布置開發環境。 ．使用Python與Go語言等程式設計技能。 ．藉由範本設計建構一致的網路裝置組態。 ．資料格式、編碼方式及模型。包括：JSON、XML、YAML、Protobuf與YANG。 ．應用程式設計介面(API)在網路自動化中扮演的角色，涵蓋HTTP API、NETCONF、RESTCONF與gNMI。 ．學會使用Git等版本控制系統，以及持續整合等開發實務，強化網路自動化專案的品質與流程。 ．如何透過Ansible、Nornir及Terraform來自動化網路裝置與服務。 ．架構網路自動化解決方案的整體性手法。
內容簡介:來自業界專家的推薦📢 「Mike和James是這領域的大師，這絕對是我讀過關於提示工程的最棒書籍之一。」 ── Dan Shipper，Every共同創辦人與CEO 「如果想要提升AI系統的準確性和可靠性，這本書在你的書架上足有一席之地。」 ── Mayo Oshin，Siennai Analytics創辦人與CEO，LangChain早期貢獻者 ChatGPT、DALL-E這類大型語言模型（LLM）和生成擴散模型具備了前所未有的潛力。經由網際網路上的公開文字與圖像訓練之後，這些模型可應用於各種任務。由於進入門檻大幅降低，幾乎任何開發者都能利用AI模型來解決以往不適合自動化的問題。 透過本書，你將掌握生成式AI的扎實基礎，並學習如何將這些模型應用於實際情境。在將大型語言模型與生成擴散模型整合至工作流程時，多數開發者往往難以生成可供自動化系統使用的可靠結果。本書作者James Phoenix與Mike Taylor將深入解析提示工程的核心原則，讓你在正式部署後能與AI高效共事。 本書精彩內容： • 適用於不同模型且未來也依然有效的提示五大原則。 • 使用LangChain等函式庫和框架，將生成式AI應用於實際案例。 • 評估GPT-4和DALL-E 2等OpenAI模型與其他包括開放原始碼模型的替代方案，分析比較各自的優勢與弱點。 • 這些原則如何實際應用在自然語言處理、文字與圖像生成以及程式開發領域中。
內容簡介:💥 AI工具爆炸性成長，從ChatGPT到企業內部專屬LLM，生成式AI已大量融入我們的生活與工作。但我們真的準備好「安全上線」了嗎？ LLM帶來前所未見的創新機會，但同時也伴隨著新型態的安全風險，從prompt injection、資訊外洩，到代理人失控、幻覺誤導，每一項都可能讓AI工具從生產力助力變成潛在風險來源。 《LLM資安教戰手冊｜打造安全的AI應用程式》由LLM資安教父、OWASP「LLM 十大安全風險」專案負責人Steve Wilson撰寫，被業界譽為「創新者必讀之作」，是目前最系統化、最具實務操作性的 LLM安全指南。 書中全面探討LLM應用開發中常見的十大風險，搭配實際案例與對應策略，幫助你在開發初期就建立正確的安全架構思維。從威脅情境、風險辨識，到實用防禦技術與風險最小化原則，內容清晰易懂，實作性高，適用於各種LLM應用場景。 🎯聚焦探討LLM的安全性，為開發者提供具體的安全策略和最佳實踐。 📌涵蓋設計、部署和維運過程中的的關鍵安全挑戰。 🎯透過實例分析，協助讀者理解並應用防範措施，有效預防安全漏洞。 📌適用於AI工具開發者、產品經理、資安人員及企業技術決策者。 不論你是AI開發新手，還是負責導入LLM的企業技術主管，這本書都能幫你掌握攻防思維，補強資安弱點，打造能安心上線的AI應用。 ------------------------------------------------------------- 「這本書對於AI開發者和紅隊演練專家至關重要，它將巨大的風險轉化為可管理的挑戰，提供了專業知識，以保障基於LLM應用的安全。」 —Marten Mickos，HackerOne執行長 「由LLM資安之父Steve Wilson撰寫，一本創新者的必讀之書。」 —Sherri Douville，Medigram執行長 「根據我在AI 紅隊的經驗，我全力支持這本書中頂尖的全端方法及其嚴謹、多面向的見解。」 —Ads Dawson，Cohere資深資安工程師 「這本書是當我們傾盡全力快速採用GenAI和LLM，並確保組織結果安全時，關於資安產業重要且全面的指南。」 —Chris Hughes，Aquia總裁及Resilient Cyber創始人 LLM不僅塑造了AI的發展軌跡，也揭開了一個充滿安全挑戰的新時代。這本實用的書籍將帶您直擊這些威脅的核心。作者Steve Wilson是OWASP（開放式Web應用程式安全計畫）「Top 10 for LLM Applications」的計畫負責人，他將重點放在使用LLM建立軟體時必須處理的特性與弱點。 本書為開發人員和資安團隊提供了真實世界的指導及可行的策略，協助你應對LLM應用程式的挑戰。無論是要建構新的應用程式，還是要為在現有的應用程式中加入AI功能，這本書都會是你要掌握AI下一個新領域資安環境的必備資源。 你將會學到： - 為什麼LLM會帶來獨特的資安挑戰 - 如何應對使用LLM技術所帶來的風險 - 與LLM相關的威脅環境，以及必須維護的重要信任邊界 - 部署防禦措施的方法，以保護針對主要漏洞的攻擊 - 改善軟體開發流程的方法，以確保建構安全可靠的AI應用程式
內容簡介:🏆 來自業界專家推薦與讀者好評 「《Go 學習手冊》不但教你Go，還教你寫出符合慣例的Go程式。這本書對已經熟悉其他語言的程式設計師來說，是學習Go 的完美讀物。」 —Chris Hines，Comcast 資深首席軟體工程師 「Go是獨特的語言，即使是經驗豐富的程式設計師也必須捨棄一些既有的思維，並以不同的方式來思考軟體開發。這本書詳細介紹了這種語言的主要功能，並展示了它的慣用語法、陷阱，與設計模式。」 —Aaron Schlesinger，微軟資深工程師 「最棒的Go語言概覽！如果想學Go的精髓，想確保程式碼慣用且易懂，這本書最適合。」 「第一版已經很棒，第二版又更出色了！章節末的練習題讓學習更扎實。」 —Amazon讀者評論 「這本書教我如何寫出『像Go的Go程式碼』，解釋清晰，程式碼範例很實用。」 —Goodreads讀者評論 「最好的Go語言書！更現代，解釋更清楚，適合想快速上手的人。」 —Reddit使用者回饋 🚀新版升級！深度解析Go泛型與實務練習，打造符合慣例的高效Go程式！ 改版全面擴充升級: ✔內容升級，涵蓋Go語言近年重大變革與實務進展。 ✔深入解析Go泛型（Generics），從語法到實應用完整整合，掌握現代Go必備技能。 ✔強化實務開發與效能調校技巧，深入工具鏈、專案架構、團隊協作實務。 ✔融匯設計理念與最佳實踐，理解Go思維，寫出絕佳的GO程式。 ✔新增章後練習題，吸收→練習→內化，學習效果更有感。 ------------------------------------------------------ Go語言迅速成為設計web服務的首選語言。市面上有許多教學資源，為具備其他程式語言經驗的開發者講解Go的語法，但那些課程仍然不夠全面，通常不會教導Go語言的慣用寫法，導致開發者在Go的環境中反覆使用不合適的模式。這本實用的指南將提供所需的基本知識，協助你寫出清晰且符合Go語言慣例的程式碼。 無論您是新手還是具備經驗的開發者，都能學會如何以Go開發者的思維進行程式設計。作者Jon Bodner介紹了許多資深Go開發者所採用的設計模式，並深入探討使用這些模式的理由及其背後的邏輯。在本次全新改版中也會展示Go語言的泛型功能，及其如何融入整體語言架構中。 本書將協助你： •寫出符合慣例的Go程式碼，並設計Go專案。 •瞭解Go語言的設計決策背後的理由。 •為個人開發者或開發團隊設置Go語言開發環境。 •學習如何使用reflection、unsafe與cgo，及其使用時機。 •明白Go的功能如何讓這種語言高效運行。 •知道哪些功能應盡量少用，甚至完全避免。 •改善效能、將記憶體的使用量最佳化，以及減少記憶體回收次數。 •瞭解如何使用Go的進階開發工具。
內容簡介:🎯 資料驅動時代，行銷決策不再靠直覺，你需要的是──科學證據！ ・折扣真的能提高銷售？哪些顧客即使不推也會買？ ・無法進行 A/B 測試時，還有哪些方法能推論效果？ ・在資源有限的情況下，如何讓每一分行銷預算發揮最大效益？ ✔把抽象的因果推論方法，運用到科技產業的真實商業問題上。 ✔教你如何思考模型背後的假設與挑戰，搭配實例分析，真正「用得出來」。 ✔全書以 Python 為實作語言，實務化門檻降低，符合產業主流技術。 ✔幫助行銷人、資料分析師、產品經理，解決真實業務問題。 🚩 最真實的國際讀者讚譽 「對數據科學家來說，這本書直接影響我的工作，充滿『恍然大悟』的時刻！」 「唯一一本將因果推論從數學理論到Python實作、聚焦產業應用的書！」 「適合統計、工程與經濟領域專業人士，完美填補實務缺口！」 🚩 來自專家的推薦 「Matheus寫的這本書，教導您如何從簡單的模型進展到適用於真實資料，並解決重要實際問題的先進方法，是該主題迄今的最佳著作。」 ——Sean J. Taylor，Motif Analytics首席科學家 「這是一本淺顯易懂的因果推論入門書，聚焦於Python資料分析社群最熟悉的工具和應用場景。」 ——Nick Huntington-Klein，經濟學教授、《The Effect: An Introduction to Research Design and Causality》作者 「少數真正符合科技產業實際需求的因果推論書。每一章都處理實際資料中會遇到的問題，並用 Python 從零實作。推薦給任何希望深入理解並實作因果推論的人。」 ──D.G. 哥倫比亞大學《工業資料科學》課程講師、Lyft應用科學家 每增加一美元的線上行銷預算，能吸引多少新顧客？哪些消費者只有在收到折扣券時才會購買商品？該如何制定最佳定價策略？因果推論提供了一種高效方法，幫助您準確評估各種影響因素對商業指標的改變，而這一切只需幾行簡潔的Python程式碼即可實現。 在本書中，作者Matheus Facure深入剖析了因果推論在影響力分析與效果估計上的巨大潛力。無論您是管理人員、資料科學家，還是商業分析師，都將在書中學習到一系列經典的因果推論方法，例如 A/B測試、線性迴歸、傾向分數、合成控制法以及雙重差異法（Difference-in-Differences）。此外，作者也帶您探索現代技術的應用，包括如何利用機器學習進行異質性效應估計。每一種方法都配有具體的產業應用範例，幫助您快速上手。 本書將幫助您： ．學習因果推論的基本概念 ．將商業問題建構為因果推論問題 ．了解偏差會如何干擾因果推論 ．認識因果效應如何因人而異 ．使用同一顧客在不同行為上的觀察進行因果推論 ．在隨機化不可行的情況下，運用地理或切換實驗完成因果分析 ．檢視不遵從性偏差和效應減弱
