我們身處一個不缺資訊,卻極度缺乏「消化力」的時代。你的雲端硬碟裡,是不是也躺著幾十份下載了、卻從未打開的PDF?瀏覽器書籤裡是不是存滿了「有空再看」的YouTube教學?我們每天被巨量的會議紀錄與外文規格書追著跑,日復一日按下「儲存」鍵,卻從未真正消化,於是囤積的速度越快,焦慮就越深,甚至吃掉了你晚間與週末的休息時間。本書將帶你打破「收藏即遺忘」的無限迴圈,教你如何讓AI負責消化資料,替你處理繁雜的行政規章、外文財報與雜亂企劃,而你負責產出洞見與準時下班。 NotebookLM已經徹底顛覆你的學習及工作方式,只要提供你的資料、筆記、影音、PDF,NotebookLM就能實現高準確性的專屬知識庫NotebookLM可增加你的資料消化力及生產力,高效產出知識,大幅提升你的時間價值【內容簡介】♚AI工具活用術大集合!| 個人筆記 | 語音摘要 | 影片摘要 | 資料篩選 | 素材彙整 | 製作資料 || 重點整理 | 資訊圖表 | 共享資訊 | 企劃報告 | 簡報生成 | 內容分析 || 翻譯閱讀 | 自我檢測 | 規格比較 | 會議紀錄 | 高效決策 | 知識存取 |我們身處一個不缺資訊,卻極度缺乏「消化力」的時代。你的雲端硬碟裡,是不是也躺著幾十份下載了、卻從未打開的PDF?瀏覽器書籤裡是不是存滿了「有空再看」的YouTube教學?我們每天被巨量的會議紀錄與外文規格書追著跑,日復一日按下「儲存」鍵,卻從未真正消化,於是囤積的速度越快,焦慮就越深,甚至吃掉了你晚間與週末的休息時間。本書將帶你打破「收藏即遺忘」的無限迴圈,教你如何讓AI負責消化資料,替你處理繁雜的行政規章、外文財報與雜亂企劃,而你負責產出洞見與準時下班。【目標讀者】✪AI使用者:追求AI時代新工作術的人,NotebookLM讓你提早完成工作,準時下班。✪決策分析者:PM、主管、業務等需要分析各項環節的人,使用NotebookLM分析會議紀錄、競品報告與產業資料,5分鐘就能摘要重點、產出方案與簡報。✪資訊整理者:研究員、法務、分析師等需要大量閱讀文獻、逐字稿、法條、財報的人,NotebookLM幫你把堆積如山的資料,變成一個可以隨時對話、隨時呼叫、找出問題的知識庫。✪自我升級者:想用碎片時間換取真正成長的工作者與學習者,NotebookLM幫你把以往收藏的課程、影片、文章轉變成個人知識庫,成為你的知識夥伴,轉化為你的知識能力。
作者分享多年來的iOS開發經驗,並且集結廣受歡迎的iOS教學文章,以SwiftUI框架重新編寫,精心設計出30個章節。由基礎入門開始,逐步實作出具有精美UI及實用功能、支援雲端資料傳輸與深色模式的FoodPin App,而且FoodPin App完全支援新推出的iOS 26以及iPhone 17/17 Pro、iPad Pro。本書首先介紹Swift語言的觀念,再教導你使用Swift與SwiftUI建立你的第一個App,然後你會學到規劃App的原型,並且本書每一章中會針對iOS開發的各個面向提供提示、技巧以及許多需要親手操作的作業,最後你可以從無到有來開發出一個真正的App。本書也會教導你如何使用Xcode來佈局使用者介面,並熟悉iOS 26 SDK的基本API,跟著本書的內容學習,將可獲得真實開發App的體驗,且打好Swift程式語言的基礎,掌握程式開發的訣竅。本書專為Swift與iOS程式設計的初學者而撰寫,不論你是想學習新程式語言的程式設計師,或是想要將你的設計轉換為iOS App的設計師,這本書絕對是你的首選。 從零開始掌握SwiftUI框架與開發技巧快速強化你的iOS App開發實戰能力輕鬆成為專業程式設計師♚使用Xcode 26 & iOS 26 & Swift 6.2開發♚了解Xcode開發工具♚使用清單視圖、堆疊視圖設計UI與深色模式♚快速學習Swift App程式編寫、物件導向與SwiftUI程式設計♚運用SwiftData與CloudKit存取資料♚使用地圖與相機♚實作動態視覺效果♚開發使用者通知♚App本地化♚App測試與上架程序【內容簡介】作者分享多年來的iOS開發經驗,並且集結廣受歡迎的iOS教學文章,以SwiftUI框架重新編寫,精心設計出30個章節。由基礎入門開始,逐步實作出具有精美UI及實用功能、支援雲端資料傳輸與深色模式的FoodPin App,而且FoodPin App完全支援新推出的iOS 26以及iPhone 17/17 Pro、iPad Pro。本書首先介紹Swift語言的觀念,再教導你使用Swift與SwiftUI建立你的第一個App,然後你會學到規劃App的原型,並且本書每一章中會針對iOS開發的各個面向提供提示、技巧以及許多需要親手操作的作業,最後你可以從無到有來開發出一個真正的App。本書也會教導你如何使用Xcode來佈局使用者介面,並熟悉iOS 26 SDK的基本API,跟著本書的內容學習,將可獲得真實開發App的體驗,且打好Swift程式語言的基礎,掌握程式開發的訣竅。本書專為Swift與iOS程式設計的初學者而撰寫,不論你是想學習新程式語言的程式設計師,或是想要將你的設計轉換為iOS App的設計師,這本書絕對是你的首選。【本書精采內容】✪Swift基礎介紹✪利用Playground快速學習Swift✪使用Swift與SwiftUI從無到有打造App✪使用AI程式助手組織程式碼✪學習App原型設計與前置規劃✪建立App與SwiftUI的常用元件✪了解堆疊視圖建立自適應UI✪設計適合所有螢幕尺寸的App,讓UI相容最新的iPhone 17/17 Pro與iPad Pro✪設計導覽列大標題✪自訂表格視圖儲存格來打造更優美的App✪學習自訂清單視圖✪運用導覽視圖✪了解物件導向程式設計✪建立動畫與視覺效果✪使用相機與相片庫✪運用地圖並學會最新的標註功能✪使用搜尋列做關鍵字搜尋✪建立導覽畫面來讓使用者迅速熟悉App✪使用Searchable加入搜尋列✪在App嵌入瀏覽器與網頁視圖✪運用使用者通知來提升App黏著度✪運用觸覺觸控及內容選單✪使用SwiftData儲存資料至資料庫✪整合運用CloudKit✪App多國語系化✪在實機上部署與測試App,並且學會WiFi部署功能✪使用TestFlight安排Beta測試✪在App Store上架你的App
本書用 Python 帶你快速建立行銷與電商數據決策力!從零基礎到企業實戰,學會資料整理、視覺化、模型運用與分析流程,並透過 RFM、KMeans、購物籃分析、銷售預測與顧客行為專案,教你理解數據、解讀圖表、提出可採用建議。每個案例都有完整實作,適合新手、跨域轉職或在職精進,幫助你快速提升分析力與競爭力,產生有影響力的職場價值。 從資料探索到商業洞察,打造行銷與電商的數據決策力🎯 以最直白的語言講解數據,把複雜概念講到人人都聽得懂從資料型別、分布、視覺化,到差異檢定、相關分析、迴歸模型,讓你真正理解「為什麼這樣分析」。🎯 從基礎到企業級專案:RFM、KMeans、購物籃分析、漏斗、留存、客旅、再購預測一次學會涵蓋行銷與電商中最常用、最能直接帶來業績與成效的核心分析方法。🎯 每堂課都是完整案例 × Python 實作 × 商業應用不只教語法,更帶你理解分析流程、解讀圖表、找出洞察、產出建議。🎯 專案級能力養成:ARIMA 銷售預測、智慧客服文字分析、顧客行為分析報告每個專案都能直接成為你的作品集,提高求職與轉職的競爭力。🎯 教你做分析,也教你說分析:讓你的報告能被主管採用提供分析框架、報告結構、圖表呈現方法,讓你做出「有洞察、能決策」的結果。🎯 行銷、電商、資料分析、商業企劃、求職轉職必備的一本 Python 實戰書職場常用技能一次打包,適合新手、跨領域與在職者快速提升分析力。本書分成三大部分,循序漸進地帶你掌握從「看懂資料」、到「建立模型」、再到「產出商業洞察」的完整能力。在 Part 1,你會建立數據分析的邏輯與語感,理解什麼是比較、關聯與預測,並知道面對不同問題該選用哪種方法。你會在這裡打好基礎——資料型別、缺失值、離群點、視覺化、差異檢定、相關分析、迴歸模型⋯這些都是商業數據分析最常用,也最能立刻創造價值的核心技能。進入 Part 2,你會看到數據真正的力量。你會學會 RFM、KMeans、購物籃分析、顧客旅程、漏斗分析、再購預測模型等完整的企業級分析方法。這些技術不只是課堂範例,而是企業日常會使用的分析流程,你可以立即帶到工作中,用來提升轉換率、優化行銷預算、找出關鍵客群,甚至設計更精準的推播與廣告策略。最後的 Part 3 將帶你學會如何用專案「說話」。從 ARIMA 銷售預測,到智慧客服的文字分析,再到求職時最常被問到的顧客行為分析專案,你會逐步累積成為求職者或專案負責人的「作品集能量」。因為懂技術固然重要,但能把結果講給人聽、讓決策者願意採用,才是數據分析最核心的價值。
發布會上的機器人動作越來越細膩, 影片中的自動駕駛可以在複雜環境中流暢穿梭, 但真正的改變,不是硬體升級或炫目的動作展示, 而是當AI打通了感知與行動之間的連結,機器人真正從實驗室走入真實世界! 當機器能看見環境、理解情境,再根據理解做出決策, 它就不再只是執行指令的工具,而是具備行動能力的智慧系統。 本書由Berkeley AI研究室(BAIR)與Google DeepMind專家執筆, 匯集大神Pieter Abbeel實驗室的前瞻技術與來自NVIDIA、Cruise的實戰經驗, 為您拆解這場變革的關鍵技術—— 從影像辨識、深度學習,到強化學習與LLM應用, 看懂機器人如何感知、思考與行動。 帶您了解: .機器人如何透過影像辨識理解周遭環境 .如何透過學習不斷修正動作與決策 .自駕車、人形機器人與工業機器人背後的核心技術 .AI如何讓機器具備跨任務學習與適應能力 從強化學習走到跨體現機器人實戰,本書不僅讓您澈底掌握LLM與VLM在機器人控制與規劃的最新技術,更是理解未來智慧機器的藍圖。 ----------------------------------------------- 本書以深度學習的視角切入機器人學,探討人工智慧(AI)如何徹底改變機器人研究與應用的面貌。引導讀者將過去數十年累積的經典機器人問題,轉化為以AI為核心的技術,並在大型基礎模型的時代,運用現代技術方法解決實務問題。 [本書架構] ■ 關鍵技術解說:AI重塑機器人學的核心問題 .從感知與感測出發,解釋卷積神經網路與視覺轉換器在影像分割、分類、偵測任務中的應用。 .探討大型語言模型(LLM)與多模態模型在機器人推理與控制上的調適方法。 .將模擬、定位、勘測與導航視為深度學習問題,並統整最新技術發展成果。 .涵蓋強化學習與控制,闡述機器人以反覆試誤與自我對弈的未知環境自主訓練能力。 ■ 實務應用案例:真實世界的AI機器人應用 .深入分析自駕車、工業型機器人與人形機器人的AI體現應用。 .解說系統設計與演算法選擇的取捨,理解性能與可靠性之間的平衡。 .探討數據驅動的營運模式、基礎設施與安全性議題,以及描繪AI機器人的未來展望。
貼初學者的學習流程:語法解說->範例說明->問題分析->程式設計 ● 新一代.NET Core視窗應用程式開發 ● C#物件導向程式設計 ● 使用ChatGPT與GitHub Copilot協作開發C#視窗程式 ● 使用Azure OpenAI開發聊天機器人 **專家與教師共同執筆** 由微軟MVP、微軟認證專家及科技大學程式設計教師共同編著,專為初學者學習程式設計而編寫的入門教材,內容由淺入深,帶領讀者靈活運用C#開發實用程式,打下扎實基礎。 **程式設計技能的養成** 本書兼具理論與實務,透過語法解說、範例示範與問題分析,循序漸進實作,培養邏輯思考與解決問題能力,讓程式設計不再抽象,輕鬆進入C#程式世界。 **內容多元、範例貼近日常生活** 內容涵蓋資料型別、變數、運算式、流程控制、陣列、函式、物件導向程式設計、功能表、對話方塊、檔案存取、多媒體操作與Entity Framework Core資料庫程式設計,同時配合.NET Core視窗程式控制項設計,開發進階視窗應用程式。每個範例都貼近日常生活,讓所學立即派上用場。 **AI程式協作、開發ChatGPT聊天機器人與專題實戰** 介紹ChatGPT與GitHub Copilot如何協作開發視窗程式,大幅提升開發效率;同時示範運用Azure OpenAI開發ChatGPT聊天機器人,帶你探索人工智慧程式開發的奧妙。並於電子書中介紹拉霸遊戲、記憶大考驗遊戲與產品管理系統三大專題,綜合運用前面所學,完整實踐學以致用。
兩位作者以數十年的軟體工程經驗為基礎,分享那些令人印象深刻甚至帶點「教訓意味」的錯誤經驗。書中不僅指出問題本身,更搭配具體可行的建議與實務技巧,協助讀者在未來的專案中,做出更成熟、更有前瞻性的設計決策。適合中階至資深的軟體工程師與系統架構師,特別是經常需要對軟體設計與實作方向做出關鍵決策的讀者。 [名家名著] 37Software Mistakes and Tradeoffs中文版:掌握軟體開發中的錯誤、取捨與關鍵決策Software Mistakes and Tradeoffs: How to make good programming decisions❝Teddy長期研究Pattern Language,有一個很深的體會:每一個設計決策,都只是「局部的回應」。真正困難的,是把這些局部組織成一個和諧的整體。AI可以提供大量「局部解法」,但整合這些解法需要的,是對「這個團隊、這個市場、這個時間點」的情境理解。這種情境沒辦法完全寫成規格書,因為它牽涉到人的能力邊界、組織的演進節奏、技術債的承受極限。這些東西每個專案都不一樣,而且會隨時間改變。這不是AI的context window再怎麼變大就能解決的問題。要看見整體,不能只盯著零件。AI幫你把門檻拉低之後,真正稀缺的能力,是在眾多可能性之中,做出有脈絡、能長期承擔的選擇。不是盲目的節制,而是清楚知道代價之後,有意識地決定扛下哪些、放掉哪些。如果鄉民們希望自己在AI時代,不只是會下提示詞的PM,而是能為系統負責的架構師,那麼這本書值得細細品味。❞────「搞笑談軟工」板主Teddy Chen 專文推薦❝在軟體工程的實務現場,幾乎沒有哪一個決策是「免費」的。每一次選擇某種架構、某種設計模式、某種API風格,或某種錯誤處理策略,實際上都意味著放棄其他可能性。這些放棄,往往不會在當下立即顯現代價,而是潛伏在未來的維護成本、效能瓶頸、擴充困難、組織協作摩擦與技術債之中。《Software Mistakes and Tradeoffs中文版》所關注的,正是這些在實際上線系統(production systems)中反覆出現的取捨問題。本書並不試圖建立一套抽象理論,而是從具體情境出發:在特定背景、限制與壓力之下,團隊如何做出選擇?有哪些替代方案?當時忽略了什麼?哪些後果在事後才浮現?哪些判斷其實是合理的,只是代價延後到未來?這樣的視角,使本書成為一本極具實務厚度的工程決策紀錄。❞────博碩文化資深編輯與翻譯 盧國鳳❝真希望我能在職涯更早期就讀到這本書。書中濃縮了許多從實務中得來的寶貴經驗。❞────Dave Corun,Avanade❝清楚而精準地總結了多年軟體工程實務的精華,新手與老手都值得一讀。❞────Rafael Avila Martinez,萬事達卡(Mastercard)❝本書深入剖析程式設計過程中內在的衝突,以及這些衝突如何實際影響你所寫的程式碼。❞────Roberto Casadei,波隆那大學(Università di Bologna)❝精準點出每位軟體開發者都會遇到的核心痛點,並以清楚、具教學性的方式提出解法。❞────Nelson González,通用電氣(General Electric)在軟體專案的每一個階段,都充滿了取捨的抉擇。當你在效能、安全性、成本、交付時程、功能與更多因素之間取得平衡時,看似合理的設計選擇,往往會在正式上線後成為問題的根源。本書透過一個又一個真實且貼近實務的案例,說明那些在當下「看起來沒錯」的決策,為何會在實際環境中演變成錯誤,同時也帶領讀者思考,當初是否存在更好的選擇。兩位作者以數十年的軟體工程經驗為基礎,分享那些令人印象深刻甚至帶點「教訓意味」的錯誤經驗。書中不僅指出問題本身,更搭配具體可行的建議與實務技巧,協助讀者在未來的專案中,做出更成熟、更有前瞻性的設計決策。【內容亮點】・以系統化的方式思考軟體設計・挑選合適的工具、函式庫與框架・緊耦合與鬆耦合,兩者如何影響團隊協作與系統演進・寫出精確、容易實作也容易測試的需求規格・適合中階至資深的軟體工程師與系統架構師,特別是經常需要對軟體設計與實作方向做出關鍵決策的讀者【下載範例程式檔案】https://github.com/tomekl007/manning_software_mistakes_and_tradeoffs
本書除了讓你對全新Word 365操作介面,從原有的熟悉度達到精熟的地步,更著重在以Word做專業排版,目的是在協助你使用熟悉的Word軟體,來製作出一份具專業質感且又具效率的文件。因此,對於印刷流程、紙張開本、版面結構、裝訂裁切、文件類型、排版原則、頁面佈局、文字建構、樣式設定、範本製作、圖文編排、內容圖形化、快速修正錯誤等各項必備知識,從中歸納出許多簡單又實用的使用技巧和要訣,輔以實際範例解說,讓你一目了然、輕鬆上手。運用你所熟悉的Word功能,便能快速完成具專業水準的排版文件。 精選好書緊急再版回饋讀者!全新Word 365大進擊輕鬆活用Word學會專業文件排版做出具視覺效果‧易於閱讀的專業質感文件!對於上班族或學生來說,利用Word軟體來處理辦公文件或研究報告,是最基本的工作技能,不管是通知書、會議記錄單、表格、圖表、宣傳單、卡片、價目表、手冊、網頁、書面報告等,大家都會使用Word來製作編排,只是完成的作品程度參差不齊!本書除了讓你對全新Word 365操作介面,從原有的熟悉度達到精熟的地步,更著重在以Word做專業排版,目的是在協助你使用熟悉的Word軟體,來製作出一份具專業質感且又具效率的文件。因此,對於印刷流程、紙張開本、版面結構、裝訂裁切、文件類型、排版原則、頁面佈局、文字建構、樣式設定、範本製作、圖文編排、內容圖形化、快速修正錯誤等各項必備知識,從中歸納出許多簡單又實用的使用技巧和要訣,輔以實際範例解說,讓你一目了然、輕鬆上手。運用你所熟悉的Word功能,便能快速完成具專業水準的排版文件。
機器人開發未必要複雜設備與昂貴模組,本書以ESP32為核心,帶你用平凡材料打造可手機遙控的自平衡機器人。作者結合30年研發經驗,從結構設計、電路精簡到PID演算法與Timer中斷控制,逐步解析核心技術。透過創意工法與系統整合實作,教你學會感測定位、步進驅動與軟硬體整合,讓Maker創客、學生與工程愛好者都能從零打造第一台機器人! 打造機器人一定要昂貴模組與複雜的 3D 列印嗎?最好的工程訓練,往往藏在最平凡的素材與最純粹的實作中。★ 職人精神|30 年資深研發積澱,職人級的跨界技術分享★ 隨選材設計|點石成金,將平凡材料變為不平凡的機器人★ 輕鬆玩技術|精簡電路與結構優化,輕鬆駕馭嵌入式系統開發★ 靈魂賦予|深度解析 PID 演算法,在 Timer 中斷技術灌注平衡靈魂本書作者擁有超過 30 年的手機平板研發經驗,他將數十年的產業積澱與對「動手實踐」的熱誠,轉化為這本深入淺出的實作指南。透過「先見林,再見樹」的教學邏輯,引領讀者利用 ESP32 主控板搭配基礎控制模組與PP瓦楞板,從零開始構建出一台具備高度穩定性可手機遙控的「自平衡機器人」。你將在本書中學到:✔ 創意構造工法:獨家「半切工法」與輕量化設計,打破 3D 建模與列印的結構開發高牆。✔ 精準控制邏輯:掌握 MPU 感測定位、A4988 步進驅動與 Timer 硬體中斷技術。✔ 系統整合實戰:從模組堆疊、車體整合到手機遙控設計,一步步實現軟硬體一氣呵成。【推薦對象】這是一本寫給所有 Maker 創客、學生與工程愛好者的實作手冊。無論你是具備背景的技術專家,還是渴望完成第一件智慧作品的新手,都能在「倒吃甘蔗」的製作過程中,體會從無到有的悸動與無可取代的成就感。
圖解輔助 × 高階題型訓練 × 提升解題判斷與策略 挑戰高階題型,提升解題判斷力 深化實力,逐步養成解題直覺 演算法題目看得懂、也解得出來, 卻常猶豫該用哪種方法, 或不確定哪個解法才是最佳選擇? 本書聚焦資料結構與演算法的進階主題, 由作者系統整理高階觀念與經典題型, 透過深入分析、策略比較與綜合練習, 訓練你在不同情境下做出正確判斷, 培養能應付複雜問題的解題思維, 逐步養成穩定而敏銳的解題直覺。 讓演算法成為你可靈活調度的實力工具。
50 個實作案例,帶你一步步做出自己的設計作品 設計,其實可以像玩樂高一樣簡單 很多人一想到「設計」,腦中浮現的往往是專業軟體、複雜介面、層層指令,還會在心理上產生「這好像不是給我這種人用的」距離感。 其實,設計本來就不該那麼遙遠。 Canva 就像是設計世界裡的樂高 您應該知道或玩過樂高積木吧!樂高有趣的地方在於,我們可以照著說明書一步一步組裝出完成品;也可以把說明書丟到一旁,用手邊各種形狀的積木零件創造出自己設計的建築物、角色與世界。 本書把 Canva 比喻為設計領域的樂高,它提供了龐大的元素庫、字型,供我們自由組合、實驗,發展出自己的或流行的視覺風格。專業設計師必須打磨 Photoshop、Illustrator 等專業軟體的技術以及設計的品味才行,但對我們來說那太難了。 我們不需要先成為設計師才開始做設計,只要善用 Canva,就能一邊做、一邊學,修正並累積美感與經驗。 可以怎麼用、用在哪裡? 我看過許多 Canva 網路教學影片以及入門書籍,看起來確實講了很多技巧,但還是不知道可以怎麼用、用在哪裡? 這本《Canva 實用點子爆米花》就是我走過的路,期望讀者從「照著做」開始,到「做出自己的東西」。本書為了照顧尚未訂閱 Canva 的免費使用者,在範例中使用到的照片、圖像、視訊,都是免費版可以從元素庫中找到的。 此外,為考量讀者閱讀上的辛苦,本書特別將內文字體放大, 儘可能讓讀者在不過度消耗眼力的情況下閱讀。 本書特色: ◆◆ 這本書適合誰 ◆◆ ✔ 想做出有質感的設計作品,但不想花錢訂閱任何軟體的人 ✔ 看過很多Canva教學,但還是不知道可以做什麼的人 ✔ 想把靈感變成作品的創作者、學生、社群小編、職場工作者 ▍設計新手也能學會的「點子式教學」 本書收錄 50 個完整設計單元, 以實用點子的方式教學: 每一個都是一個可立即應用的設計點子 讓你從模仿開始,逐漸建立自己的設計能力 ▍完全使用 Canva 免費版 全書範例皆以 Canva 免費版元素與功能完成 不用訂閱、不用付費素材,也能做出專業質感的作品 ▍從靜態平面設計到動態影音內容,一次學會 本書內容涵蓋三大主題: 1. 圖片去背與素材處理 Canva × Affinity × Photopea 2. 平面設計與視覺效果 Canva 元素庫 3. 動態圖示、簡報與影片製作 Canva 動畫與影片功能 從素材處理、平面設計到動畫內容,完整掌握 Canva 的創作能力。
1. 圖像化教學,讀得更快 程式碼搭配圖例,降低閱讀門檻。2. 看圖抓重點的版面導航 以圖文指引快速定位重點與步驟。3. 課前提問,連結學習情境 章首用小題帶入,先建立學習脈絡。4. 技能活動設計,做中學 以「動動腦」任務加深概念理解。5. 開發環境手把手上線 含 Dev-C++ 安裝與介面分區說明。6. 範例資源可下載,方便練習 提供範例檔下載管道,練習更順。7. 課後實作題,練到會 每章附實作練習,強化解題與程式能力
章節主題包含:1.核心業務及其重要性2.資安政策及推動組織3.專責人力與經費配置4.資訊資產盤點風險評估5.資通系統服務委外辦理6.資安維護計畫及績效7.資安防護及控制措施8.資通系統發展維護安全9.資安事件通報應變10.資通系統防護基準檢核11.圍棋布局 vs. ISO 2700112.ISO 27001新增控制項13.ISO 27001證書不等於保證14.鑑往知來CI X DG X AI
Cisco Certified Support Technician(CCST)是由Cisco與Pearson VUE/Certiport合作推出的資訊科技認證,涵蓋網路管理、資訊安全、IT支援服務等關鍵領域,符合全球產業趨勢。透過CCST各項認證指標訓練,可驗證考生是否確實掌握企業及該領域所需的入門級IT技能,幫助考生為未來職涯做好準備。 本書聚焦於CCST Networking認證考科,完整整理官方考綱所涵蓋的網路標準與概念、IP位址與子網格式、端點與傳輸媒介、網路基礎設施、問題診斷流程以及基礎安全觀念等核心主題,並以條理清晰的章節架構與練習題設計,引導讀者釐清觀念、熟悉情境題型,迅速掌握應考方向。
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。
amazon.com 4.6★評價 [資料結構與演算法類別] 銷售榜首 ☑ 結構化學習地圖 + 設計模式 + 面試攻略 ☑ 101道真實面試實例 × 1000+圖解 × 6步驟面試解題架構 如果你想在程式設計面試過程中有出色的表現,本書就是你的書架上必備的一本書。本書提供了一種結構化的問題解決做法;對於任何滿懷抱負的軟體工程師來說,這絕對是一份無價的指南。 ——Navdeep Singh,NeetCode創辦人 本書改變了程式設計面試的準備方式。它本身的結構以及它針對各種常見模式的結構化做法,把一些複雜的概念拆解得清清楚楚,讓各種現實世界的挑戰變得更容易處理。本書特別針對面試官的各種需求,提供了相當實用的見解以及清晰的解釋;對於所有認真考慮要應徵技術性職位的人來說,本書絕對是必讀之作。 ——Uday Kiran Medisetty,Uber傑出工程師 身為Amazon的技術副總裁,我曾經參與過1,200多次的面試,也看過許多才華橫溢的工程師,在白板前想要快速識別出問題,並運用常見的演算法解決問題,卻屢遭困難。本書不但提供具體的例子,還會揭露其中潛在的特定模式,以確保你能做好充分的準備,在面試過程中呈現出更優秀的表現。 ——Ethan Evans,Amazon前副總裁 來自讀者的讚譽 「優質內容,對通過FANNG+的系統設計面試輪有很大的幫助。」 「軟體工程師都應該看這本書!」 「用大量的圖表和簡單易懂的方式解說觀念,看完一定會有收獲!」 「除了書中發現的大量例子之外,最重要的方面是向面試官展示設計的正式方法。」 「不僅有利於面試準備,而且有足夠的技術深度,非常實用,可以作為日常工作的靈感來源。」 本書包含以下內容: .面試官想從答題中看到的真正重點,以及其中內行人才懂的門道。 .101道真實程式面試題,及完整詳細的解決方案。 .直觀解說,帶你逐步理解每一道題目,彷彿身歷其境於面試現場解題。 .1,000+圖解說明,助你掌握核心概念與常見設計模式。
直觀圖解 × 熟練度強化訓練 × 穩定解題脈絡 讓解題脈絡更加扎實 反覆練習建立可靠的解題節奏,把演算法變成真正上手的能力 演算法概念已有初步的認識了, 卻常常卡在解題流程不順、速度忽快忽慢? 面對題型變化,還是容易慌亂或失誤? 本書延續入門篇的學習脈絡, 由具豐富教學經驗的作者進一步系統規劃, 透過更完整的STL應用、典型題型拆解, 以及大量強化練習, 幫助你熟練解題步驟、穩定思考節奏, 逐步建立「看到題目就知道怎麼解」的實戰能力。
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
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
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。
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。