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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
演算法訓練營｜進階篇
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。
Canva實用點子爆米花：全免費版實作，不用 AI 也能做出專業質感
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。
Cisco CCST Networking 網路管理國際認證應考攻略
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 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。
內行人才知道的程式設計模式面試指南
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。
演算法訓練營｜強化篇
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。
《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
