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Vibe Coding - Cursor教戰手冊
【本書特色】 ►用GPT-5、Claude 4.0 Sonnet、Gemini 2.5 Pro等最新模型 ►MCP、Rules、自訂模式、全自動找文件，Tool Use、SubAgent開發 ►Agent / SubAgent / Background Agent / Inline Edit / Chat任你選 ►超過20種最新的模型幫產生任何資料，程式碼、文件、PR、流程圖 ►最棒的上下文管理，Rules、全目錄索引、`@`加資料、Memory、 ►串接數百個 MCP 伺服器，無限制的工具使用，還有 Cursor CLI 工具 ►給 Cursor 文件就能開發，用 ChatGPT 撰寫PRD、AGENT.md、TODO.md ►串接 TMDB，5分鐘開發出電影推薦網站，自己幫你 Seed 所有電影資料 ►3分鐘寫出YouBike站點查詢 APP https://youtu.be/Jqv2QYNff-4╲\國內第一本！Cursor教戰手冊/╱☆★☆Context Engineering 頂級實作工具☆★☆☆★☆100倍速開發，一天完成原型及產品佈署☆★☆【內容介紹】快點上手全世界最多人用的 AI IDE 開發工具，從此不用再嫌自己打字慢，不用再苦苦尋思創意，只要會說話，就會寫程式。讓 Cursor 帶你用 Vibe Coding 以百倍速度把點子變產品。本書從入門到實戰，一路扶持你成為能駕馭 AI 的開發者。基礎篇帶你打好根基：設定 Git 與 GitHub、安裝與啟用 Cursor，熟悉介面與操作，活用 Tab 自動完成、Agent、Background Agent、Inline Edit 與 Chat，立即感受效率暴衝。進階篇教你完全熟練 Cursor 的各種功能，包括使用 Tab 自動完成，使用 Agent 進行自動化工作，使用 Background Agent 進行背景工作，使用 Inline Edit 進行行內編輯，當然還有使用 Chat 一邊聊天，程式就寫好了。上下文工程篇教你讓 AI 真的「懂你」：掌握 Context Engineering 的關鍵思維，善用 Rules、Memories 與 Codebase Indexing，結合 MCP Server 擴充能力，建立穩定、可重複的工作流，不用再搜尋無盡的網海，不用再埋頭苦讀上百頁英文的官方文件，有了 Cursor，他全部搞定。實戰篇直上產線：用 AI 專用 PRD 精準規劃，了解 AI 最愛看的`AGENT.md`文件怎麼寫，甚至用 ChatGPT 打磨一個 AI 專用的 PRD 需求，從零打造電影推薦社群網站；再進一步實作多語言開發、架構圖與大型程式碼庫策略，最後用 Cursor CLI 將全端開發一口氣跑完，3分鐘產生一個 YouBike 查詢系統。
完整複習NLP：圍繞LLM打造自然語言處理應用
https://youtu.be/Z6OMjRTMWhA☆自然語言處理任務分類與表示方式☆詞嵌入與文字向量表示方法☆N 元語言模型與神經語言模型架構☆NLP 評估指標與效能測量方法☆基礎工具：NLTK、LTP、tiktoken、PyTorch☆卷積、循環、Transformer 等神經網路模型☆靜態與動態預訓練詞向量模型☆Decoder、Encoder、Encoder-Decoder 預訓練架構☆BERT、GPT、T5 等主流語言模型解析☆微調技術：指令資料、序列任務、生成任務☆大語言模型訓練策略與位置編碼機制☆提示工程、多工訓練與強化學習調配方法☆模型壓縮、量化與高效部署技術☆多語言、多模態與程式預訓練模型實作【內容簡介】本書共分三部分、十三章，系統介紹自然語言處理與預訓練語言模型的技術發展與應用。第一部分為基礎知識，涵蓋 NLP 任務分類、詞嵌入表示法、模型評估指標、NLTK 與 LTP 工具、PyTorch 使用方法與常見資料集，並介紹 MLP、CNN、RNN 與 Transformer 模型及其實作。第二部分為預訓練語言模型，涵蓋 N-gram、神經語言模型與語言模型評估方式，靜態與動態詞向量模型如 Word2Vec 與 ELMo，以及 BERT、GPT、T5 等主流模型的結構與微調策略。第三部分為大語言模型，從 LLaMA、Mixtral 架構到 FlashAttention、RoPE、LoRA、RLHF 等關鍵技術，再到指令微調、中文調配、模型壓縮與高效部署等流程，並包含多語言、程式語言與多模態模型的延伸應用，最後以 DeepSeek 系列為例總結最新進展。
未來算力，量子AI技術與應用：材料結構模擬、癲癇腦波預警、基因表達分析……解決傳統AI算力瓶頸，重構未來產業版圖
量子運算與人工智慧融合的嶄新視野走進次世代科技，掌握跨領域競爭優勢一書在手，擁抱計算科學新紀元⚑ 一場技術革命隨著摩爾定律逐漸失效，傳統半導體技術面臨物理極限，資料密集型應用對算力的需求日益劇增。本書以「智慧算力的下一步」為核心視角，深入探討量子運算作為新一代算力支柱的可行性，並展現量子技術如何重塑人工智慧的演算法與應用。⚑ 量子AI核心技術全揭露本書介紹量子AI的主要架構與技術模組，包括量子自編碼網路、量子卷積神經網路、量子注意力機制、量子對抗網路與量子強化學習等。讀者能清楚看見傳統AI技術如何轉化為量子版本，並掌握其潛在優勢。特別值得一提的是，書中引介了參數化量子線路與量子神經網路等關鍵架構，展示其在減少參數數量、提升學習穩定性與抗干擾能力上的優勢，為深度學習的下一階段提供新方向。⚑ 應用導向的實務案例與程式實作本書並非僅止於理論推導，而是強調「落地應用」與「可操作性」。透過多個跨領域案例，包括新冠病毒RNA變異預測、蛋白質靶點親和力分析、太陽能材料結構設計、癲癇腦波分析等，作者展示了量子AI在各種產業的實際潛力。⚑ 面向未來的量子AI生態與開源願景書中提及，量子AI要真正落地，不只需要硬體突破，還需建立可普及的開發框架與生態系。因此，書中特別介紹了如何基於PyTorch架構打造類Qiskit風格的量子神經網路開發平台，降低跨領域開發者進入門檻。量子AI的學術與產業價值已逐漸受到全球重視，但其門檻亦高。本書以開源、模組化、跨語言整合的方式，鋪設出一條從理論、技術到應用的完整道路，為後續研究與開發提供可複製、可擴展的框架參考。⚑ 適合對象與學習價值本書適合AI開發者、資訊工程師等具備數學與程式基礎的讀者閱讀。它不僅是一部技術參考書，更是一扇通往未來智慧算力世界的大門。透過本書，讀者能掌握量子AI的基礎邏輯與發展藍圖，並獲得實作與應用層面的具體指引。隨著量子計算逐漸走出實驗室並邁向產業落地，量子人工智慧勢必成為21世紀最具顛覆性的科技之一。本書是理解與參與這場革命的起點。本書特色：本書結合量子運算與人工智慧兩大尖端科技，深入淺出地介紹了量子電腦與AI的融合趨勢。涵蓋量子自編碼器、量子卷積神經網路、量子注意力機制等前沿技術，並搭配PyTorch與Qiskit實作範例。特別收錄新冠病毒變異預測、藥物設計、基因表達等應用，展現量子AI在醫療與材料科學的潛力，是探索未來智慧算力的入門寶典。
了解物理世界的AI：搶先了解ROS2智慧機器人OS開發
https://youtu.be/oxfPu5VI6Ec☆ROS 2 核心架構與通訊機制深度解析☆ROS 2 節點、話題、服務、動作完整實作☆DDS 通訊模型與QoS參數實務設定☆tf 座標系統操作與動態轉換程式開發☆Gazebo 模擬環境與 URDF/XACRO 模型建構☆ROS 2 驅動層設計：從PWM到閉環控制實作☆差速運動學正逆解與底盤驅動開發☆相機標定、影像處理與 OpenCV 整合應用☆深度學習視覺巡線與 YOLO 物件辨識部署☆SLAM Toolbox、Cartographer、ORB 與 RTAB地圖建構實戰☆Nav2 導航框架全域規劃、局部避障與定位技術實務☆rqt、rosbag 與 RViz 資料視覺化工具詳解☆ROS 2 分散式通訊與 SSH 網路整合部署☆C++ 與 Python 雙語言範例完整提供【內容簡介】本書共分三部分、九章，完整涵蓋ROS 2在實際機器人開發中的應用。第一部分為基礎原理篇（第1至第3章），說明ROS 2的核心概念與技術基礎，包括節點、話題、服務、動作、參數機制，並深入解析ROS 2所採用的DDS通訊架構與QoS設定方式，此外也介紹實務開發常用的工具，如ros2 launch、tf變換、RViz可視化、rosbag記錄與Gazebo模擬環境的整合方法。第二部分為機構與驅動篇（第4至第6章），從機器人建模的URDF與XACRO語法開始，延伸到機構模擬與差速底盤的運動學正逆解與實作，並包含感測器資料處理、馬達PWM控制、編碼器讀值、PID閉環控制與ROS 2硬體驅動的整合流程。第三部分為應用實作篇（第7至第9章），涵蓋影像處理與機器視覺模組建置，包含OpenCV影像分析、YOLO物件偵測與視覺巡線應用，並介紹常見SLAM建圖方案如SLAM Toolbox、Cartographer與RTAB-Map的使用流程與設定方式，最後完整說明導航框架Nav2的架構設計、路徑規劃、障礙物避讓與自主探索參數調校方法，協助開發者快速建立具備自我定位與導航能力的智慧型移動機器人。
