Python

【內容特點】?快速上手：專為 Python 開發者打造，用熟悉思維無縫接軌 Rust?解鎖高效能：掌握所有權與生命週期，根除記憶體錯誤並突破 GIL?PyO3 實戰：從零開始教你撰寫 Rust 擴充套件，解決 Python 運算瓶頸?AI 落地應用：駕馭 Candle 與 Burn 框架，實現輕量化推論與模型移植?工程化思維：涵蓋模組化設計、自動化測試到效能分析的完整實踐【本書獻給不願在效能與開發效率間妥協的你】?資料科學家：受夠了 Pandas 在大數據下的龜速，想尋找更高效的運算替代方案。?資料工程師：需要建構高吞吐量、低延遲且穩健可靠的 ETL 管線，徹底告別執行期錯誤，讓資料流動不再阻塞。? MLOps 工程師：致力於模型生產環境部署，追求在有限算力下達到極致的推論速度。?進階 Python 開發者：不滿足於語法糖，想深入理解底層運作與並行程式設計，大幅擴張技術守備範圍。

身處 LLM 時代的必備技能 AI 爬蟲與資料檢索的全本機工作流 你還在用傳統的方法爬取網路資料嗎？還在手動分析 HTML 網頁結構、逐一定位網頁元素、再手刻爬蟲程式嗎？身處 AI 世代，是時候該學習更聰明、更高效的資料收集方法，讓你坐在電腦前，喝著咖啡、悠閒地看著 AI 為你自動爬取網路資料。在 AI 飆速發展的今天，傳統網路爬蟲技術正迎來全新的變革。過去，Python 爬蟲程式的開發者必須自行剖析 HTML 網頁結構，撰寫繁瑣複雜的資料擷取規則與步驟；如今，隨著 LLM 的普及，AI 已能協助我們理解 HTML 網頁結構、定位網頁資料，甚至能夠自動化建立整個爬取流程，大幅提升開發效率。本書從 HTML 結構解析入門，循序講解 BeautifulSoup + CSS 選擇器、lxml + XPath 表達式、正規表達式等核心技術，再深入 Selenium 模擬瀏覽器互動及 Scrapy 爬蟲框架的專業應用，帶領讀者全面掌握靜態與動態網頁擷取技術。更進一步結合 Playwright 自動化瀏覽器、以及 AI 驅動的爬蟲框架 Crawl4AI 和 ScrapeGraphAI，讓 LLM 成為理解與提取網頁資料的主力。不只如此，本書採用 n8n × Ollama 全本機架構，無需 API Key、無需 Docker，即可整合 SearXNG 搜尋引擎、Crawl4AI API 資料爬取、Qdrant 向量資料庫與 RAG 知識檢索生成，最終打造出 MCP + AI Agent 自動化流程 ⸺ 從搜尋、爬取到資料處理與知識生成一手包辦！本書特色: 用 AI 分析 HTML 結構建立 Python 網路爬蟲▸全面掌握靜態與動態 HTML 網頁擷取技術，CSS Selector、XPath 一次上手▸實戰演練 BeautifulSoup、Selenium、Scrapy 經典 Python 爬蟲框架Python × LLM 建立 AI 網路爬蟲▸整合 OpenAI、Gemini、Groq、Ollama 等多種 LLM，打造智慧爬蟲系統▸運用 AI 驅動的爬蟲技術 Crawl4AI 與 ScrapeGraphAI，自動理解並提取網頁內容▸結合非同步程式設計，提升資料抓取效率與彈性整合 Python × AI 網路爬蟲的 AI 工作流程：n8n▸以視覺化介面建立自動化流程，輕鬆整合

本書共分為12章，微積分綜覽、微分方程式介紹、一階微分方程式、一階微分方程式模型、高階微分方程式、高階微分方程式模型、拉普拉斯轉換、微分方程式系統、微分方程式的級數解、向量與向量空間、向量分析、傅利葉級數與轉換之理論與應用，適合工專與工程科系之學生用來初學與複習之用。第三版將原附錄的 Matlab 教學改為「Python程式實作」，針對工程數學相關課題提供範例與程式碼；目的是希望您在學習工程數學的過程，同時熟悉Python程式實作，可以深入理解與實際應用，進而提升學習效果。第三版特別增列「學習評量」，針對每個主題在課後提供同學在觀念上的評量，可以協助老師快速了解教學成效。

內容簡介:來自Amazon讀者的好評📢「這本書是LLM新手的理想入門書，簡單易懂的 Python範例，幫助我輕鬆學會在應用程式中運用GPT技術。」「書中提供很多實用的OpenAI API使用建議，並包含清晰的範例和經驗分享。讓我節省了大量搜尋和試錯的時間，是學習GPT開發的絕佳資源。」來自業界專家的推薦📢「透過實用範例與逐步指南，作者為前沿應用開發鋪設了清晰的道路。」——Tom Taulli，《Generative AI》（Apress）作者「完美結合理論與實作，讓GPT-4和ChatGPT的技術細節變得易於理解。」——Lucas Soares，Biometrid機器學習工程師🌟 AI正在改變開發世界，準備好加入這場革新了嗎？本書帶你掌握ChatGPT與LLM的強大功能，從文字生成、智慧問答到提示工程、模型微調。用Python就能讓AI成為你最棒的開發夥伴！本書提供：✅ 從零開始：快速理解 LLM 原理，掌握 ChatGPT 應用開發核心技術✅ 實戰導向：使用 OpenAI API，打造各種 AI 功能，包括智能助理與問答系統✅ 進階技巧：提示工程、RAG、LangChain、LlamaIndex，優化AI效能✅ 完整範例：GitHub 程式碼+逐步指引，動手實作 AI 應用🎯 不論你是開發者、數據工程師，還是 AI 愛好者，本書都是你進入AI應用開發領域的最佳幫手！----------------------------------------------「透過實用範例與逐步指南，作者為前沿應用開發鋪設了清晰的道路。」——Tom Taulli，《Generative AI》（Apress）作者「完美結合理論與實作，讓GPT-4和ChatGPT的技術細節變得易於理解。」——Lucas Soares，Biometrid機器學習工程師這本書是Python開發者的理想指南，可為學習如何使用大型語言模型來開發應用程式提供協助。作者Olivier Caelen和Marie-Alice Blete詳細介紹了GPT-4和GPT-3.5模型的主要功能與優勢，並深入解釋這些模型的運作原理。此外，書中還提供了使用OpenAI的Python函式庫進行應用程式開發的步驟指南，包括文本生成、問答系統和智慧助裡等應用。本書以清晰易懂的敘述方式撰寫，搭配簡單易學的範例，幫助讀者理解概念並

雖然很多深度學習工具都使用Python，但PyTorch 庫是真正具備Python 風格的。對於任何瞭解NumPy 和scikit-learn 等工具的人來說，上手PyTorch 輕而易舉。PyTorch 在不犧牲高級特性的情況下簡化了深度學習，它非常適合構建快速模型，並且可以平穩地從個人應用擴展到企業級應用。由於像蘋果、Facebook和摩根大通這樣的公司都使用PyTorch，所以當你掌握了PyTorth，就會擁有更多的職業選擇。本書是教你使用 PyTorch 創建神經網絡和深度學習系統的實用指南。它幫助讀者快速從零開始構建一個真實示例：腫瘤圖像分類器。在此過程中，它涵蓋了整個深度學習管道的關鍵實踐，包括 PyTorch張量 API、用 Python 加載數據、監控訓練以及將結果進行可視化展示。本書主要內容：（1）訓練深層神經網絡；（2）實現模塊和損失函數；（3）使用 PyTorch Hub 預先訓練的模型；（4）探索在 Jupyter Notebooks 中編寫示例代碼。本書適用於對深度學習感興趣的 Python 程序員。瞭解深度學習的基礎知識對閱讀本書有一定的幫助，但讀者無須具有使用 PyTorch 或其他深度學習框架的經驗。

基於實用、易學的原則，從功能、使用、原理等多個維度對Pandas做了全方位的詳細講解。本書是Python數據分析入門書，每個概念都通過簡單實例來闡述，便於讀者理解與上手。具體內容包括：Python及Pandas基礎知識，加載和查看數據集，Pandas的DataFrame對象和Series對象，使用matplotlib、seaborn和Pandas提供的繪圖方法為探索性數據分析作圖，連接與合併數據集，處理缺失數據，清理數據，轉換數據類型，處理字符串，應用函數，分組操作，擬合及評估模型，正則化方法與聚類技術等。

AI視覺最強入門邁向頂尖高手王者歸來【書籍內容】◎ 台灣作者第一本「AI視覺」專書！五大最強亮點 ?1. AI 影像技術全解析，從入門到頂尖高手?2. 影像不只是影像，讓 AI 賦予它智慧與靈魂?3. 數學、演算法、函數與Python程式，三大學習核心，建立的AI影像專案?4. AI 影像應用無極限，打造你的專屬智慧影像系統?5. 最完整 AI 視覺學習資源，帶你進入與設計 AI 影像時代◎ AI視覺最強入門，從新手到頂尖高手！在 AI 影像技術的浪潮下，你是否曾想過，如何讓影像處理不只是單純的圖像變換，而是賦予它智慧，讓程式「看見」並理解世界？本書 《AI視覺最強入門邁向頂尖高手》 將帶你從零開始，一步步掌握 AI 視覺的核心技術，讓你的影像程式不再只是空洞的代碼，而是充滿靈魂與創意的智慧應用！◎ 這本書，適合誰？　★ Python & AI 初學者：從影像基礎開始，循序漸進學習。　★ 影像處理 & OpenCV 愛好者：探索影像創意與高級應用。　★ 開發者 & 工程師：打造 AI 監控、人臉識別、物件追蹤專案。　★ 學生 & 研究人員：數學 + 演算法 + OpenCV，全方位掌握 AI 視覺技術。◎ AI 影像技術，從基礎到進階　★ 影像處理基礎：影像讀取、色彩空間（BGR、RGB、HSV）、影像儲存與計算。　★ 影像創意與特效：數位浮水印、動態影像（GIF、MP4）、藝術畫作設計。　★ 影像增強與變換：圖像去霧、濾波降噪、傅立葉變換、直方圖對比度增強。　★ AI 影像識別應用：手寫數字辨識、人臉偵測、車牌識別、醫學影像分析。　★ AI 監控與自動追蹤：動態車道偵測、AI 監控系統、模板匹配物件搜尋。◎ 為什麼選擇這本書？　★ 獨家「三步驟」學習法：　★ 數學原理 → 演算法邏輯 → Python x OpenCV x MediaPipe 實作，讓你學得深入又靈活應用！　★ 從基礎到高階 AI 視覺應用，完整解構影像處理技術！　★ 結合 OpenCV x MediaPipe x Python，打造創新影像應用專案！◎ AI 影像技術，開啟無限可能！影像處理與 AI 的結合，正顛覆我們的世界。無論是攝影特效、醫學影像、智慧監控還是自動駕駛，AI 視覺技術都是未來不可或缺的核心技能。現在，就是你踏入這個領域的最佳時機！☆

本書從計算機的內部結構開始講起，以圖配文的形式詳細講解了二進制、內存、數據壓縮、源文件和可執行文件、操作系統和應用程序的關係、匯編語言、硬件控制方法等內容，目的是讓讀者瞭解從用戶雙擊程序圖標到程序開始運行之間到底發生了什麼。書中還專設了“如果是你，你會怎樣講呢？”專欄，以小學生、老奶奶等為對象講解程序的運行原理，頗為有趣。第3版升級了書中用到的軟件產品和開發工具，並在正文和注釋中補充了大量內容，讓初學者更容易理解。對於舊版中頗受好評的硬件相關章節，更新了C語言的樣例代碼。書末附錄關於C語言的章節也升級至近期新標準。第12章新增了Python機器學習的內容，讓初學者能夠輕鬆體驗人工智能的樂趣。附錄也增加了對Python語言的介紹。本書圖文並茂，通俗易懂，非常適合計算機愛好者及相關從業人員閱讀。

Python是當今使用最為廣泛的開發語言之一，被認為是開發深度學習程序的最佳語言。《深度學習項目開發實踐（TensorFlow Sklearn PyTorch）（微視頻版）》通過9個綜合實例，詳細講解了使用Python語言開發大型深度學習項目的過程，這些項目在現實應用中具有極強的代表性。第1章講解了AI智能問答系統的具體實現流程；第2章講解了AI智能推薦系統的具體實現流程；第3章講解了智能OCR文本檢測識別系統的具體實現流程；第4章講解了國際足球比賽結果預測系統的具體實現流程；第5章講解了智能繪圖系統的具體實現流程；第6章講解了利用ChatGPT開發微信客服機器人的具體實現流程；第7章講解了移動機器人智能物體識別系統的具體實現流程；第8章講解了AI考勤管理系統的具體實現流程；第9章講解了網絡輿情數據分析系統的具體實現流程。在具體講解每個實例時，都遵循項目的進度順序來講解，從接到項目到具體開發，直到最後的調試和發布，內容循序漸進，並穿插講解了這樣做的原因，深入講解了每個重點內容的具體細節，引領讀者全面掌握Python深度學習開發技術。《深度學習項目開發實踐（TensorFlow Sklearn PyTorch）（微視頻版）》不但適合Python深度學習開發的初學者學習，也適合有一定Python深度學習開發基礎的讀者學習，還可以作為有一定基礎的程序員的參考書。

內容簡介這既是一本引導讀者如何使用ChatGPT低門檻、高效率學習Python數據分析與挖掘方法的著作，又是一本指導讀者如何使用ChatGPT精准、高效地進行Python數據分析與挖掘實操的著作。從讀者對象的角度看，本書既大大降低了沒有編程經驗的讀者學習Python數據分析的門檻，又為有經驗的Python數據分析師提供了大量實用的AI數據分析技巧，幫助他們快速轉型為具備AI能力的數據分析師。從核心內容的角度看，本書不僅講解了如何在數據預處理、數據清洗、數據可視化等基礎的數據分析環節使用AI工具，而且還講解了如何在聚類分析、預測分析等高級的數據建模環節使用AI工具。閱讀完本書，你將掌握以下知識：(1)數據分析、數據挖掘以及機器學習算法的基礎知識。(2)ChatGPT等AI工具的註冊及使用，以及如何使用這些AI工具學習Python。(3)使用ChatGPT輔助各種常見的數據操作和數據預處理。(4)使用ChatGPT輔助靜態數據可視化和數據交互可視化。(5)使用ChatGPT輔助聚類分析、關聯規則分析、回歸分析。(6)使用ChatGPT輔助學習降維算法、決策樹算法、隨機森林、k近鄰算法、支持向量機算法、神經網絡算法。(7)使用ChatGPT輔助數據建模以及對模型的性能進行評估和優化。本書採用由淺入深的寫作方式，既確保了內容的可理解性，又保持了足夠的深度，配有詳細的代碼示例和實踐指導，確保每位讀者能夠輕鬆上手並從中獲益，提升自己的分析效率和洞察能力。本書採用案例驅動的寫作方式，通過實際業務案例詳細拆解AI技術在各個場景中的應用步驟和技巧。語言簡潔易懂，理論與實踐結合，注重實用性和可操作性，幫助讀者快速掌握核心知識。提供豐富的實際案例和操作指南，涵蓋多種AI工具和交互技巧，確保讀者能夠學以致用。

 Chapter1 資料的概念：在最開始的地方，以一系列的案例讓讀者認識到資料的價值（1.1），並且學習透過資料的型態（1.2） 和尺度（1.3） 來認識資料。  Chapter2 Python 基礎：對於沒有程式基礎的讀者，會從 Python的介紹和環境安裝（2.1 ∼ 2.2） 開始，並且介紹一些基礎的程式語法與邏輯（2.3 ∼ 2.4），讓讀者可以快速上手Python。  Chapter3 基本數值資料處理：分別介紹在資料分析中最常用到的NumPy（3.1） 和Pandas（3.2），讓讀者可以對各種基本的資料進行處理與分析。  Chapter4 各式資料處理：除了基本的數值資料以外，更進一步介紹對於影像（4.1 ∼ 4.2）、音訊（4.3 ∼ 4.4）、文字（4.5 ∼ 4.6） 類型資料的觀念與實作。  Chapter5 資料前處理：專門介紹各種拿到資料後要先做的前處理方式，包含資料清理（5.1）、資料轉換（5.2），以及如何進行合適的資料視覺化（5.3）。  Chapter6 其他專題補充：針對本書無法展開的內容，透過一個個小實作專題進行補充介紹，包含探索式分析（6.1）、網頁爬蟲（6.2）、機器學習與模型評估（6.3）、ChatGPT API（6.4）、HuggingFace（6.5）、資料管線（6.6）、常見誤區（6.7） 等。

讓你一次學會：物聯網通訊、濾波器設計、影像追蹤與馬達控制四大技術 本書帶你使用 Node-RED 與 Python 在樹莓派上實現大部分物聯網所需的觀念與技術，並搭配 Arduino 與 ESP32 實現數位濾波器設計與 MQTT 雙向控制系統等進階主題，因此讀完本書，各位不僅能學到物聯網系統的重要觀念與技術之外，還可以學會：物聯網通訊、濾波器設計、影像追蹤與馬達控制等四大關鍵技術。 本書特色 → Node-RED 與 Python 編程技術 → 雙向 MQTT 物聯網控制技術 → 步進馬達控制技術 → 數位濾波器設計技術 → OpenCV 影像模板比對技術 → 串列通訊與訊號頻譜的底層邏輯與驗證

破譯武林招式，看懂程式設計！‧郭靖的小紅馬在Scratch裡能任意變色？‧韋小寶加盟天地會誓詞是高階程式語言？‧黃蓉的計算能力比Python還強？‧用費波那契數列就能進入桃花島？以武俠小說的場景為媒介，讓武林絕招和程式設計理論緊密結合。只要你摸過電腦、玩過電動遊戲，熟悉鍵盤和滑鼠的操作，就能讀懂本書的程式邏輯。讀者朋友可以一邊學習編寫程式的基礎知識，一邊跟著範例練習編寫代碼，不但能真正感受到程式設計的樂趣，還能解決生活中很多意想不到的大小問題。本書從用PowerPoint製作基本動畫講起，再進入麻省理工學院開發的入門級動畫軟體Scratch，最後敲開程式設計的利器Python，循序漸進帶領讀者朋友理解程式世界的奧祕，並享受數位科技帶來的樂趣。「如果你擁有電腦，卻沒有安裝Python，那叫暴殄天物。」～李開周

Ⓞ 16 堂課引領入門, 學得會、做得順的絕佳教材！Ⓞ 最詳盡的深度學習基石書, CNN + RNN + GAN + DQN + DRL 各種模型學好學滿初學者想要自學深度學習 (Deep Learning), 可以在市面上找到一大堆「用 Python 學深度學習」、「用 xxx 框架快速上手深度學習」的書；也有不少書說「請從數學複習起！」, 捲起袖子好好探究底層那些數學原理......但過早切入

內容介紹: 你從未見過如此完整的 Go 語言中文教材！Go 語言☛ 2016 年被 TIOBE 選為年度最佳程式語言☛ 2020 年 Stack Overflow調查為 『全球第三高薪開發者職業』☛ 2020 年超越 Python 成為『職業開發者最想學習語言』☛ 已被 Google、Dropbox、Twitch、Uber 等企業採用，也用來打造 Docker、Kubernetes

2020年推出的LabVIEW 2020新增Python程式的編輯功能，改變使用者對LabVIEW的刻板印象，且在迴圈結構、系統監控及影像處理等方面增添不少新功能，硬體支援也更加成熟與完備。本書以循序漸近的方式編寫，並在各章節中提供範例讓初學者操作與練習，並提供LabVIEW的CLAD模擬考試題目，供讀者參考與練習之用。

🏆本書第一版曾經榮獲Jolt Productivity Award大獎🏆 挖掘隱藏在Twitter、Facebook、LinkedIn、Instagram與GitHub等熱門社群網站中的豐富數據。本書提供Python範例程式、Jupyter notebook與Docker檔可供練習。您可以從本書中，學到如何從社群媒體中挖掘各種寶貴的資料，像是某個人的人脈網路、現在的熱門話題，這些鄉民或網軍來自

利用Python量子組合語言以及IBM的Q Experience編寫量子程式 在全新的量子計算領域發展演算法及程式。本書涵蓋幾個主題，例如量子電腦的物理特性：包括量子位元(qubit)、糾纏(entanglement)、邏輯閘電路，以及其與傳統電腦的區別。此外，《量子計算實戰》也利用IBM的Q Experience探討雲端的量子計算。討論的項目包括有：作曲家程式(composer)、量子分數、實驗

首刷隨書附贈CKS去漬寶紅酒、紅茶、醬油、果汁、巧克力等通通擦乾淨本書內含◎10大關卡coding練習題 ◎QR彩蛋魔王題◎獨家設計角度圓盤◎多功能「越練越聰明」筆記本從遊戲中學編碼 進階版◎結合108課綱，創造多元探索◎培養高階邏輯思考訓練的能力◎從紙上遊戲接軌Micro.bit、Scratch、Python本書將讓孩子學會￭ 0、 1與編碼的概念￭ 迴圈的運用￭ 逆向思考

蒐錄官方公開歷次完整觀念題與實作題，以C/C++語言詳細解析！ 學會建置考試模擬環境，提早熟悉檢測情況，考試更游刃有餘！ 【超值附贈：250分鐘實作題影音教學/程式檔/Python實作解題PDF】 鍛鍊運算思維，提升程式解題能力 突破關鍵APCS檢測級數！ APCS(Advanced Placement Computer Science，大學程式設計先修檢測)是希望能檢驗具備程式設計能力之高中職學

"《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://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。

☆★☆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。

本書精選IOI、NOIP、USACO、CCC、CCO、ICPC、DWITE等競賽中28個富有趣味與挑戰性的算法競賽題，採用“問題描述 – 輸入 – 輸出 – 解決方案”的結構，引導讀者在實戰中培養算法思維，牢固掌握數據結構與算法的核心知識。全書共分10章，涵蓋哈希表、樹與遞歸、記憶化與動態規劃、圖與廣度優先搜索、加權圖中的最短路徑、二分搜索、堆與線段樹、並查集以及隨機化算法等主題。所有示例均用C語言實現，但無論你使用C++、Java還是Python，都能輕鬆理解並遷移所學思想與方法。

本書深入解析大數據的發展沿革、4V特徵、行業價值與企業管理模式，更重要的是，它引導讀者從商業應用情境出發，思考並解決真實的數據分析問題，如群組、分類、推薦與關聯等。建立數據驅動思維，與數據科學家進行更有效的溝通，加速智慧應用發展。在實作層面，本書提供Python語言範例，循序漸進地引領讀者了解分析與模型建立步驟。提供房價預測、電影推薦、圖片辨識及自然語言解析等貼近真實的案例。本書更納入AI先進技術，介紹LangChain基礎運用，發展簡單的AI代理程式。這是一本橫跨大數據基礎、預測分析方法，到文本挖掘、圖像辨識、生成式AI代理的完整教材，是商管學生與商業人士理解AI實務與應用的最佳起點！

線性代數是一門高度通用且具備廣泛應用的基礎工具，無論是在人工智慧、數據分析或是各類工程領域，專業人士都需要對其具有紮實素養，方能在實際問題中建立準確的數學模型。本書的核心特色是擺脫傳統冗長而抽象的理論推導，轉而以直覺化的概念闡釋和高效的實戰應用為主軸。在解題風格上，本書不同於一般教科書完全按照理論框架進行推導。作者憑藉多年的實戰教學經驗，在許多計算技巧上提供了獨家捷徑，幫助學生有效提升解題速度，達到事半功倍的學習效果。同時，本書強調與現代科技趨勢的接軌，於附錄中提供 MATLAB 與 Python 雙程式平台的程式碼範例與腳本教學，專門針對複雜的線性代數計算提供電腦輔助實作指導。

用數學與實作打通最佳化 從理論、工具到應用，學會打造更強的 AI 模型 本書內容改編自第 16 屆 iThome 鐵人賽 AI/ ML & Data 組冠軍系列文章《調整 AI 超參數好煩躁？來試試看最佳化演算法吧！》這是一本以「結合 AI 工具實作搭配少量理論」為核心的最佳化入門到進階指南。全書以直觀圖解與儘可能少的必要數學，帶你理解五花八門的演算法、目標函數與測試函數的本質，並以可直接執行的程式碼範例來串接起常見方法。例如，傳統啟發式演算法、粒子群算法（PSO），與比較近期的灰狼演算法（GWO），以及機器學習跟深度學習中的超參數最佳化（例如 TPE 等）。 書中不只介紹理論與實作，也新增「AI 協作」章節，示範如何下 Prompt，讓你與 AI 分工寫最佳化程式、請 AI 教學演算法與驗證結果。無論你來自影像處理、訊號處理、資料科學或工程領域甚至是學生，都能把最佳化真正用在工作、研究與學習裡。 本書可以學到哪些知識 本書規劃為五大篇、十個章節，以循序漸進的方式引導各位讀者深入最佳化的世界，並精選了一系列實際應用案例，讓各位不僅能理解理論，更能即學即用。 第一篇〈最佳化演算法的全貌〉：本篇會從最佳化技術的基礎概念開始，介紹什麼是最佳化演算法，接著會介紹目前的演算法種類大致分成哪幾種，這幾種演算法中目前比較主流跟比較多研究在使用的演算法有什麼。這些演算法雖然都是以數學來定義的，不過本書會根據這些公式的用途做一個簡單的總結，讓生活已經遠離數學的讀者也可以輕鬆上手。 第二篇〈最佳化演算法評估與測試函數〉：本篇將帶你掌握研究中廣泛使用的測試標準，讓你的最佳化演算法不再只是「感覺變好」，而是能以數據驗證、圖像呈現的方式準確比較表現。從經典測試函數到 Python 實作，幫助你建立完整的最佳化演算法評估公式。不論你是 AI 工程師、研究人員，還是想用最佳化技術提升產品效能的開發者，這章都能讓你學到「量化進步」，優化策略看得見！ 第三篇〈Python Optuna 模組介紹〉：進入實作關鍵！本篇將帶你認識 Optuna，一款靈活又高效的 Python 最佳化工具。無論你是要調校 AI 模型參數，還是優化自家產品或演算法效能，Optuna 都能幫你快速實驗、多次試錯、精準收斂。從基礎語法到深度學習案例，搭配 ChatGPT 提示技巧，讓你能在開發流程中聰明用好最佳化，把模型與應用

幫助你解決各類實務問題的演算法寶典 ★ 超過 60 個演算法的介紹與應用 ★ 生成式模型、進階序列模型、大型語言模型 ★ 片單推薦、電商平台商品推薦、餐廳評分系統、詐騙偵測 ★ AI 數位時代工程師必備寶典 《每個程式設計師都應該要知道的 60 個演算法》是資料科學家必備的兵工廠。如果你正在探索資料科學或是希望提升你的技能，這本書是幫助你打下穩固基礎的絕佳起點。 Somaieh Nikpoor博士 | 加拿大政府資料科學與 AI 部門主管，Carleton 大學 Sprott 商學院兼任教授 ＿＿＿＿＿ 使用演算法解決現實世界問題的能力，是每一位開發人員或程式設計師必備的技能。本書不僅能幫助你培養選擇和使用演算法來解決真實世界問題的技能，也會讓你了解這些演算法的工作原理，第二版內容加入了最新的生成式模型與序列模型介紹與應用，讓你能夠輕鬆理解與應對不斷變化的 AI 應用。 你將從演算法簡介開始，進一步學習各種演算法的設計技巧，然後透過實際範例的引導，探索如何實作不同類型的演算法。隨著進度推進，你將學習到線性規劃、頁面排名、圖形演算法，然後運用機器學習演算法來理解它們背後的數學和邏輯。 部分案例研究將會展示如何以最佳方式應用這些演算法，接著，你將聚焦在深度學習演算法，並學習各種不同類型的深度學習模型及其實際的應用方式。 你也會學到關於現代序列模型和它們的變體、演算法、方法論以及架構，用來實作像是 ChatGPT 這類大型語言模型（LLM）。 最後，你將能夠精通平行處理技術的技巧，讓你具備在計算密集型任務中高效運用這些演算法的能力。 讀完這本程式設計書，你將可以熟練地使用各種演算法，解決現實世界中的各種計算問題。 ▍你將會學到以下內容： ⋄ 設計演算法以解決複雜問題 ⋄ 熟悉類神經網路和深度學習技術 ⋄ 探索 Python 程式庫中現有的資料結構和演算法 ⋄ 使用網路分析實作圖形演算法進行詐欺偵測 ⋄ 透過實際範例，深入研究自然語言處理的最先進演算法 ⋄ 建立一個可以向訂閱者推薦電影的推薦引擎 ⋄ 掌握序列機器學習模型的概念及其在開發尖端大型語言模型中扮演的基礎角色 本書藉由各種實務案例研究深入研究LLM的細微差異，同時了解關於序列網路、LSTM、GRU、加密技術等內容，展現演算法的實際應用，並給出如何實作這些應用的程式碼範例，助

產品特色： 隨著 APCS 程式設計先修能力檢測成為升學重要指標，如何有效備考、精準得分，已成為每位高中職學生與教學者關心的課題。 本書從考試介紹、程式識讀、演算法演練，到歷屆試題詳解，提供最貼近命題趨勢的備考資源。不只是教語法，更強調「解題實力」的養成！ 本書特色如下： 1. 完整解析 APCS 檢定架構與準備要點，方向明確不迷路。 2. 跨語言程式識讀教學（C語言＋Python），多元語感一次搞懂。 3. C++ 實作演算法與資料結構重點精華，強化邏輯與寫作力。 4. 歷屆實作題詳解，解題技巧與命題方向一次掌握。 5. 模擬題實戰訓練，題感培養、舉一反三，穩步提升實力。 無論您是初次挑戰 APCS 的新手、苦於突破實作題的考生，或是想找系統教材的教學者，本書都是您邁向高分通過、穩紮程式基礎的最佳選擇！

★★★「程式設計不再孤軍奮戰，讓 AI 成為你的戰友！」★★★☆☆☆「用 VS Code + Copilot，讓寫程式變得像聊天一樣簡單！」☆☆☆★★★「專案實戰，立即上手，程式設計不再卡關！」★★★《寫程式的AI戰友 - VS Code x GitHub Copilot》帶你進入 AI 輔助程式設計的新世代。本書不僅教你如何用 VS Code 打造專屬開發環境，更完整揭示 GitHub Copilot 的秘密武器：自動補全、錯誤修正、重構優化、AI 對話寫程式，讓你像專業工程師一樣高效開發。◎為何要讀這本書？在這個 AI 與程式設計緊密結合的時代，單靠背誦語法已經不足以讓你成為一位優秀的工程師。《寫程式的AI戰友 - VS Code x GitHub Copilot》將帶給你三大核心價值：1. 掌握開發主流工具VS Code 是全球最受歡迎的開發環境，本書完整介紹其安裝、操作與進階應用，讓你在最短時間內熟悉業界標準工具。2. 學會駕馭 AI，而不是被 AI 取代GitHub Copilot 能幫你寫程式，但本書更強調「思維升級」——如何正確下指令、判斷 AI 建議的正確性，培養「指揮 AI」的能力，避免淪為被動依賴。3. 專案實戰，立即上手從 CLI 工具到資料分析，從 API 整合到自動化報表，本書以專案導向學習，讓你邊學邊做，學到的技能馬上能應用在實際工作與專案中。◎ 讀完這本書，你將：☆ 熟悉 VS Code 與 Python 的整合操作。☆ 能使用 GitHub Copilot 提升開發效率，寫程式就像與 AI 對話。☆ 具備判斷、比較與優化程式碼的能力。☆ 透過專案實戰累積經驗，快速從初學者邁向專業者。這不只是一本文教你「怎麼寫程式」的書，而是一本幫你建立 「AI 時代程式設計思維」 的手冊。◎本書特色：☆從零開始：安裝 VS Code、設定 Python 環境、快速上手介面操作。☆AI 實戰：完整示範 Copilot 的用法——寫程式、除錯、重構、生成測試與文件。☆專案導向：涵蓋 CLI 工具、資料處理、API 整合等專案，邊學邊做，馬上能用。☆資料科學應用：結合 Jupyter Notebook、NumPy、Pandas、Matplotlib，立即展現 AI + Python 的威力。☆思維升級：教你如何成為「指揮 AI 的人」，而不是被 AI 主導

首本 MCP 多平台整合實戰書──OpenAI 只是起點！一次搞懂 AI Agent、Function Calling 與 MCP本書含最新 OpenAI GPT-5 範例《AI Agent 奇幻旅程》集結七大章、五位實戰講師，從宏觀願景到微觀程式碼完整展示 AI Agent 與 MCP 的威力。本書不僅描繪 AI 代理的未來藍圖，更以 OpenAI Agent SDK、Claude Desktop、Semantic Kernel、GitHub Copilot、Line 等熱門主角，逐章帶你實現「Agent × MCP」跨平台串接──讓桌面、雲端、聊天機器人一次打通。每章皆附範例專案程式碼，幫助讀者快速複製情境到自己專案。無論你想開發企業級智慧工作流，或打造個人化多代理應用，本書都是一把從概念到落地的「萬用鑰匙」。打開《AI Agent 奇幻旅程：MCP 通往異世界金鑰》這本書之前，讓我們先確認一件事：你是否已經接觸過大型語言模型（LLM），知道什麼是 prompt、token、embedding，也嘗試過呼叫像是 ChatGPT 的 API，做出一些能與人對話的範例程式？如果你的答案是「是的」，那麼，恭喜你——你已經準備好踏上下一階段的冒險，來探索 AI 模型不只是會說話，而是能夠行動，能夠呼叫工具、整合服務、進行決策，甚至協調多個代理角色，真正變成你的智慧夥伴。這本書的焦點不在於再教一次 LLM 的基礎，而是要帶你直奔最精華、也最刺激的主題：Model Context Protocol（MCP） 以及 AI Agent 架構。從願景出發，到實作落地，我們安排了七大章節，由五位具備實戰經驗的講師聯手執筆，深入淺出地展現如何打造多平台整合的 AI Agent。全書圍繞「Agent × MCP」這個核心，帶你逐步實現桌面端（Claude Desktop）、雲端平台（OpenAI Agent SDK）、本地框架（Semantic Kernel）、AI 輔助工具（GitHub Copilot），甚至社群應用（LINE 機器人）的跨平台連結。每一章都搭配完整範例專案，讓你不只學得會，還能直接套用到自己的實務場景中。▋ 建議搭配《Python 原力爆擊》如果你還沒實際寫過生成式 AI 程式碼，我們也誠摯推薦你搭配閱讀我們的姊妹作《Python 原力爆擊：OpenAI / Ge

本書旨在提供一套兼具理論深度與實務操作的研究指南，協助讀者理解此一取徑背後的方法論依據，並掌握如何在實務上正確應用。全書分為十章，從基本的反事實因果推論概念出發，逐步引導讀者了解聯合分析的邏輯、實驗設計的策略、樣本數的估算，以及如何運用Qualtrics進行聯合網調實驗，並運用R及Stata軟體分析資料，亦將Python程式碼列於附錄一。 本書適合具備基礎研究方法訓練的碩博士生、學術研究人員、政策分析者與市場研究專業人士閱讀。我們期望透過本書，讓更多人能夠在繁雜的社會現象中，透過嚴謹的實驗設計與網路調查的靈活性，精準地探究人類行為背後的偏好結構與因果邏輯。

從概念到實作，全方位掌握 RAG 與 LangChain 精準打造你的專屬 AI 系統！ 本書改編自第16屆 iThome 鐵人賽生成式 AI 組優選系列文章《初探 LangChain 與 LLM：打造簡易問診機器人》，完整收錄生成式 AI、大型語言模型（LLM）與檢索增強生成（RAG）的核心觀念與技術細節。 書中首先帶領讀者認識生成式 AI 與 LLM 的重要觀念，深入探討模型常見的幻覺問題與即時知識更新的難點，並逐步引導讀者學習 RAG 架構如何有效克服這些挑戰。接著，以詳細且易懂的步驟說明環境建置方法，包括 Python、PyCharm、OpenAI API 及 MongoDB Atlas 的設定，確保讀者能快速架設並應用於實務專案。 此外，書中透過實際案例「智慧問診機器人」專案的完整演練，全面介紹 LangChain 框架的基礎到進階操作技巧，並深入說明如何評估與測試系統效能，運用 DeepEval 及 LLM as a Judge 等工具進行成效驗證，幫助讀者掌握 RAG 系統的實務與優化策略，快速提升實戰能力。 無論你是初次接觸生成式 AI 的新手，或希望深度實作 RAG 技術的進階讀者，本書將引導你扎實地掌握理論基礎與技術細節，輕鬆建立屬於自己的高效能智慧應用系統。 重點摘要 ✦ 理論基礎 深入淺出 RAG 核心觀念 ✦ 環境架設 從開發到部署一本搞定 ✦ 實務專案 採用貼近生活的問診系統實戰演練 ✦ 效能評估 開發同時也關注模型回答的表現 目標讀者 ．對生成式 AI 有興趣的讀者 ．具備基礎 Python 知識的讀者 ．期望理解 RAG 系統的人士 ．想要了解如何評估 RAG 表現的開發者 本書從基礎概念出發，帶領讀者探索 LangChain 與 RAG 的整合應用， 並透過智慧問診機器人實作，展現生成式 AI 如何與後端技術結合，打造更智能、更可靠的應用。

零基礎也能打造AI物聯網， 用Node-RED整合YOLO與LLM， 全方位建構你的AIoT與邊緣AI應用！ 當人工智慧結合物聯網成為未來主流，本書提供一條簡單易學的路徑，帶你從視覺化流程工具Node-RED入門，逐步整合YOLO物體偵測、Teachable Machine影像辨識與LLM大型語言模型，打造出屬於自己的智慧感知系統。全書以圖解＋範例方式呈現，並搭配專為本書設計的fChartEasy綠化開發套件，簡化安裝流程快速上手。不論是專題學生、教師或AIoT初學者，都能從中找到有用且完整的解決方案。 內容重點 ➤ 使用Node-RED視覺化流程建立監控儀表板（Dashboard）、MVC網站、REST API和使用MySQL資料庫儲存感測器數據。 ➤ 詳細說明MQTT通訊協定、取得網路OpenData與JSON資料剖析、寄送Email電子郵件與Telegram通知。 ➤ 使用Teachable Machine與YOLO訓練自己的AI模型，並且串接LLM來輕鬆使用Node-RED整合生成式AI，建立你的AIoT智慧物聯網應用。 ➤ 完整YOLO模型訓練步驟，只需執行各步驟的Python工具程式，就可以使用LabelImg標註圖片建立資料集，訓練出你自己的YOLO物體偵測模型。 ➤ 提供綠化版Node-RED+Python整合套件fChartEasy，免安裝輕鬆幫助你建構學習本書內容所需的Windows開發環境。 你將學會以下實作專案： ✔ 建立溫溼度監控儀表板、繪製Node-RED圖表、送出天氣通知 ✔ 使用Teachable Machine 模型、標註圖檔、YOLO客製化模型 ✔ 打造透過MQTT控制的ESP32-CAM相機與IP Camera，輕鬆建立你的AI之眼 ✔ 建立AI猜拳遊戲、OCR車牌辨識、物體偵測、即時串流偵測、路況分析 當人工智慧結合物聯網成為未來主流，本書提供一條簡單易學的路徑，帶你從視覺化流程工具Node-RED入門，逐步整合YOLO物體偵測、Teachable Machine影像辨識與LLM大型語言模型，打造出屬於自己的智慧感知系統。全書以圖解＋範例方式呈現，並搭配專為本書設計的fChartEasy綠化開發套件，簡化安裝流程快速上手。不論是專題學生、教師或AIoT初學者，都能從中找到有用且完整的解決方案。 本書特色  視覺化開發×無痛入

本書是高等院校網路空間安全、人工智慧、電腦等專業的普及性教材，旨在幫助學生全面瞭解人工智慧安全知識並進行實踐。全書共11章，分別為：人工智慧安全概述、生成對抗網路攻擊與防護、資料投毒攻擊與防護、對抗樣本攻擊與防護、後門攻擊與防護、隱私攻擊與防護、預訓練攻擊與防護、偽造攻擊與防護、人工智慧模型的攻擊與防護、模型竊取與防護、大語言模型安全。本書提供各章對應的Python程式設計實踐原始程式碼，讀者可以通過提供的網盤下載連結獲取。

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。

‧軟體測試職涯 探討職業發展與未來趨勢。‧實體到軟測 透過實例理解測試核心概念。‧需求評審技巧 強化文件評審與測試準確性。‧多種測試方法 涵蓋等價類、邊界值等技術。‧Bug追蹤管理 介紹禪道等工具提升效率。‧Linux與資料庫 強化測試環境與數據操作能力。‧Web自動化測試 使用Selenium+pytest提升效率。‧API測試實戰 從HTTP基礎到實際案例分析。‧封包抓取分析 利用Charles定位前後端問題。‧Python測試應用 透過Requests、pytest完成自動化。‧AI在測試中 NLP技術輔助測試，提升測試效能。‧求職與面試 履歷製作、題庫解析與模擬問答。本書內容包含測試職涯發展、學習路線與核心素質，並透過實體產品測試實例幫助讀者理解測試概念。軟體測試從需求評審開始，書中解析如何審查需求文件，確保測試的準確性，並深入探討測試計畫、測試用例設計與功能測試方法，如等價類劃分、邊界值分析、錯誤推測等，使讀者掌握測試用例的編寫與評審技巧。在測試執行方面，本書介紹 Bug 追蹤與測試管理工具，提升測試效率，並涵蓋 Linux 指令與 MySQL 操作，幫助測試人員搭建與管理測試環境。書中還深入探討 Web 自動化測試，透過 Selenium 與 pytest 測試框架與 POM 設計模式提升自動化能力，並介紹 HTTP 介面測試，幫助讀者強化 API 測試技能。此外，本書涵蓋封包抓取與分析，利用 Charles 工具解析封包內容，有助於前後端錯誤定位，並提供 Python 自動化測試應用，透過 Requests、pytest 提高測試執行效率。近年來 AI 在測試領域的應用日益重要，本書探討 AI 與 NLP 技術如何輔助測試，如自動生成測試用例與指令碼提升測試效能。

一部**、通俗、前沿的深度學習指南。從機器學習基礎知識到前沿模型，《理解深度學習》精選關鍵理論與尖端主題，以直觀形式呈現高密度的核心知識。涵蓋熱門主題：如Transformer模型與擴散模型(Diffusion Model)。化繁為簡：先以通俗語言闡釋複雜概念，再輔以數學公式與視覺圖解深入解析。實踐導向：引導讀者動手實現模型的初級版本。配套資源豐富：提供教師課件、習題及Python Notebook程式設計練習。?適用讀者：適合已掌握應用數學基礎知識的本科生、研究生及從業者。

1.全新的內容編排，提供學生視覺上的增強學習與閱讀的便利性。2.各章首安排本章節次及學習目標等，提供學生課前掌握學習重點。3.全書採用數百幅精緻全彩圖片，圖表化說明相關原理，讓學生以最簡易的方式學習深澀理論。4.全書圖例採用機能性標誌引導，讓學生準確學習，提升學習效率。5.本書使用Python程式語言。6.每一章附有課後習題，依各節順序編排，適合學生循序複習。7.每一章均有探討活動，讓學生學會去思考與分析問題，從中找出解決的方法，再選擇適合的資訊科技，與他人進行共創。