API

程式交易，輕鬆入門！ 致富關鍵字：Multicharts ─它是進入門檻最低，同時也是全台灣最多人使用的程式交易語言 金融科技成為近年來的火熱話題，在這一波熱浪的席捲下，藉由電腦程式自動讀取市場資訊，並且利用演算法判斷買賣策略，進而透過API進行即時自動下單的「程式交易」，逐漸成為期貨投資人，甚至是一般散戶另外一種下單選項。 而在眾多的程式交易語言中，Multicharts是進入門檻最低的一種，因

本書從基礎知識開始逐步介紹微信小程序開發的相關知識，包括微信小程序組件、API以及示例代碼；還介紹了WeUI、wxcharts的應用；最後，介紹了旅遊、菜譜等項目；演示了微信小程序開發的全過程。本書內容由淺入深，文字通俗易懂，結合示例介紹各個知識點，可以幫助讀者更好地理解、掌握微信小程序開發技術。 本書適合微信小程序初學者(特別是在校學生)、微信應用開發者和移動開發愛好者等，也可以作為大學相

本書是一本面向廣大HTML5編程愛好者的遊戲設計類圖書。本書涵蓋了HTML5的新特性和相關技術，主要內容包括HTML5概述、JavaScript、Canvas API畫圖、CSS3和jQuery以及HTML5流行的遊戲引擎lufylegend等。 本書最大的特色在於以遊戲開發案例為主要內容。書中涉及的遊戲都是大家耳熟能詳的，比如推箱子、黑白棋、FlappyBird遊戲、俄羅斯方塊、中國象棋、21

本書從零開始介紹微信小程式開發，主要內容包括微信小程式介紹、微信小程式開發環境介紹、JavaScript語法、WXML和WXSS語法、小程式開發基礎、FlexBox佈局、元件的開發應用、API介面、元件進階、發佈微信小程式，最後還包括一個音樂播放器案例。本書內容深入淺出，適合零基礎，愛好微信小程式開發的讀者以及有一定軟體發展經驗的讀者。

隨著應用迅速遷移到商業領域和iCloud，iOS和OS X開發者需要學習新的數據管理技術。在《iCloud開發秘籍——實踐掌握iOS & OS X應用的數據管理技術》一書中，著名的蘋果數據庫專家Jesse Feiler詳細介紹了如何使用蘋果最新的API和技術來構造和同步各種形式的數據。Feiler幫你理解這些問題，實現有效的解決方案，并且發布非常有用的應用，可以在iOS和OS X之間來回

台灣十幾年前就有所謂的程式交易系統的存在，只是因為缺少了最後一個環節──下單模組，所以程式交易一直沒有真正的普及起來。直到二○○八年下單API開始之後，程式交易也才開始普及。程式交易可釋義為『使用固定的且有系統的交易邏輯，來進行機械式的交易』，使用這種方式進行交易的人，一般被稱為技術分析派。 Tradestation 2000i問市十年後，台灣取得了最新版本的MultiCharts的代理權，在程

本書從易到難、由淺入深、循序漸進地介紹了Google Maps API和google Earth API的開發技術。本書知識講解通俗易懂，并有大量的實例供讀者更加深刻的鞏固所學習的知識，幫助讀者更好地進行開發實踐。 本書共分為19章。第1章～第8章講解Google Maps API的使用。內容包括環境配置、IP可視化查詢、BLOG訪客地域來源記錄、地圖天氣預報服務、Google Maps A

用Python和No-Code工具來開發專屬你的LLM應用 新手友善的LLM應用實戰指南，理解本質才能精準操作LLM這個黑盒子 從基礎AI開發開始，奠定AI應用飛躍之路 【內容簡介】 ♚學習AI開發：建立正確觀念，奠定紮實基本功 ♚理論實作並行：由淺入深學習，搭配程式碼實作 ♚套件全面剖析：理解套件背後的設計思路與取捨 ♚搭配No-Code工具：完整解析繁體中文Dify實戰 本書改編自第16屆iThome鐵人賽生成式AI組冠軍系列文章《Python新手的AI之旅：從零開始打造屬於你的AI / LLM應用》。本書將一步步帶著讀者學習建構一個AI應用的必備知識，從理論到實作都有涵蓋，不用擔心自己沒有AI的基礎。 本書專注於推論階段的LLM應用，前半部分介紹的是AI的基礎知識、LLM API的使用方法，以及圍繞在LLM周邊問題的解決方案；後半部分則詳細介紹Agent以及Dify這個No-Code LLM應用設計平台的使用方法和小訣竅；最後則是LLM應用的相關補充資料。 看完本書的你，就相當於擁有精準操作LLM這個「黑盒子」的基本能力，任何天馬行空的想法都能實現，而這也將會是你進入AI領域最開心的前奏。 【目標讀者】 ✪Python新手、想做點什麼的人。 ✪對AI有興趣、不知道怎麼開始的人。 ✪對開發LLM應用有興趣的人。 ✪不怕被說是套模仔的人。 本書改編自第16屆iThome鐵人賽生成式AI組冠軍系列文章《Python新手的AI之旅：從零開始打造屬於你的AI / LLM應用》。本書將一步步帶著讀者學習建構一個AI應用的必備知識，從理論到實作都有涵蓋，不用擔心自己沒有AI的基礎。本書專注於推論階段的LLM應用，前半部分介紹的是AI的基礎知識、LLM API的使用方法，以及圍繞在LLM周邊問題的解決方案；後半部分則詳細介紹Agent以及Dify這個No-Code LLM應用設計平台的使用方法和小訣竅；最後則是LLM應用的相關補充資料。

★大模型上下文調度理論全解析★MCP協定標準與互動規範詳解★DeepSeek平台API與SDK開發實務★多層級Context Object建模技術★任務導向Prompt合成流程設計★多模態上下文封裝與注入方法★MCP狀態機驅動控制架構實作★智慧郵件系統構建全流程範例★跨模組語義控制與狀態共享模式★開發工具鏈：模擬器、偵錯、Mock測試★複合代理系統專案實戰三例★兼顧專案實作與研究探討的標準參考本書是深入探討大模型上下文管理技術的實戰型技術專著，針對MCP（Model Context Protocol）協定從架構設計、資料結構、互動語義到開發工具鏈全面剖析，為開發者提供一套可系統性複製的大模型應用開發方法論。書中不僅對上下文注入、多模態輸入處理、Prompt合成邏輯等複雜議題做出結構化解析，更基於DeepSeek開放平台實作一套可驗證、可擴充的智慧系統建構流程。無論是Context Object的巢狀結構與狀態快照、還是任務導向的Prompt拼接策略與多輪語義保持方法，皆有範例可循。書末三個大型專案包括AI劇本工坊、自演化議程系統與深夢指令生成器，更直接示範MCP協定在多元領域中的靈活應用與工程價值。適合有意進行智慧Agent開發、研究上下文協定架構或構建LLM應用平台的開發者、架構師與研究人員深入研讀。本書共分為4部分9章，涵蓋MCP協定的原理、標準、開發方法與實踐專案。第一章介紹大模型與上下文管理機制，包含Transformer結構、上下文表示方式及DeepSeek平台API。第二章說明MCP的基本架構、上下文資料結構與狀態管理邏輯。第三章整理MCP協定標準與訊息格式，涵蓋互動協定、錯誤碼、權限與安全設計。第四章深入MCP與大模型的整合流程，包括Prompt注入、多模態處理與KV Cache對齊。第五章說明開發工具鏈、SDK使用與本地偵錯技術。第六章進入應用建構，介紹任務導向上下文組織、模組化設計與狀態控制流程。第七章透過智慧郵件系統示範MCP應用開發的完整實作過程。第八章擴展至多模態整合，處理圖像、音訊與表格型資料上下文注入。第九章提供三個完整實戰專案，展示MCP協定在AI劇本、議程協作與夢境生成領域的應用能力。

用說的就能寫程式！AI 時代人人必備的開發新技能 本書獨創創新螺旋式學習法，一步步帶你建立 AI 應用開發的能力 ✦ 附完整範例程式碼 ✦ 本地部署 + 雲端整合雙軌教學 ✦ Gemini / OpenAI / Ollama / Claude 四大平台實戰 ✦ 教育部 AI 認證講師親授 ✦ 11 個實戰專案完整收錄 AI 浪潮席捲全球，你是否也想打造屬於自己的 AI 應用，卻因為不會寫程式而卻步？ 本書以「VibeCoding 氛圍編程」為核心，教你用自然語言對話的方式開發程式，完全不需要程式基礎也能完成！書中涵蓋本地部署與雲端整合兩大主軸，從 Ollama 本機運行 AI 模型到串接 Gemini、OpenAI 雲端服務，透過 11 個完整實戰專案，帶你親手打造 RAG 知識庫、智慧記帳、Line 聊天機器人等多元應用。 不論你是完全零基礎的初學者，還是想將 AI 導入工作的專業人士，這本書都能讓你真正掌握 AI 開發的實戰能力！ ________________________________________ 【精采內容】 👉認識 Vibe Coding 氛圍編程，用對話方式開發 AI 應用 👉取得 Gemini、OpenAI 等主流平台 API Key 完整教學 👉掌握地端與雲端 AI 模型串接的核心概念 👉打造 RAG 知識庫問答系統，讓 AI 讀懂你的資料 👉實作智慧記帳、行事曆管理、新聞查詢、電影推薦系統 👉建構 Prompt 互動提示詞生成器，提升 AI 對話品質 👉開發 AI 表單生成與預約系統，自動化日常作業 👉串接 Line Messaging API，打造專屬聊天機器人 👉YouTube 影片自動生成測驗系統實戰 👉使用 Ollama 在本機部署 AI 模型，保護資料隱私 ________________________________________ 【目標讀者】 👉想了解 AI 應用開發，但沒有程式基礎的初學者 👉希望將 AI 導入工作流程，提升效率的上班族與教師 👉對 Line 機器人、RAG 知識庫等熱門應用有興趣的開發者 👉想學習 Vibe Coding 氛圍編程新趨勢的技術愛好者 不會寫程式，也能打造AI應用！本書以VibeCoding氛圍編程為核心，教你用說的就能開發系統，從零開始建立AI實戰能力。內

【內容特點】大語言模型與LangChain應用架構★OpenAI API金鑰與開發環境建置★模型類別與LangChain快取機制★提示詞範本與多輪對話設計★任務鏈組件：LLM鏈、序列鏈、路由鏈★文件處理：Stuff鏈、Refine鏈與Map-Reduce鏈★記憶體模組：階段緩衝、摘要與Redis整合★LCEL語法與並行處理技巧★Agent系統與多工任務執行★回呼處理與任務即時監控★模型I/O處理與嵌入儲存系統★檢索系統與文字向量儲存架構★系統性能最佳化與查詢任務設計★企業級智慧問答系統建構流程【內容簡介】本書共分12章，第一章介紹大語言模型基本原理與LangChain架構；第二章說明API金鑰與開發工具鏈設定流程；第三章講解模型類別與快取應用；第四章涵蓋提示詞範本、多輪對話與少樣本提示技巧；第五章介紹LLM鏈、序列鏈、路由鏈與文件處理鏈的功能與差異；第六章說明聊天記憶模組、階段摘要與Redis整合方式；第七章描述LCEL語法與並行執行實作；第八章介紹Agent架構、ReAct流程與自訂LLM代理配置；第九章說明回呼處理常式設計與任務監控機制；第十章講解模型輸入輸出解譯與向量儲存結構；第十一章探討系統效能優化、任務鏈拆解與併發處理；第十二章實作企業級智慧問答系統，整合提示、檢索、記憶與回呼模組，展示從需求設計到測試部署的完整流程。

「軟體開發者與資料科學家必備的實戰資源！Ali以深厚技術與清晰教學，手把手帶你用FastAPI打造可上線的生成式AI服務，從實作中保持領先地位。」 ―Joe Rowe，Applied Data Science Partners技術保證與合規主管 「這是一本極實用的生成式AI入門書籍，詳盡說明如何打造真正能運作的服務，非常適合當成邁入 AI 開發領域的首選書籍。」 ―Julian Brendel，Vitol資深Python開發者 準備好要用生成式AI打造真正可上線的應用程式了嗎？ 本書以實作為核心，教你如何運用FastAPI網頁框架來設計與部署AI服務。你將學到如何整合模型，處理文字、圖像、音訊與影片，並讓服務與資料庫、檔案系統、網站與API自然串接。無論你是網頁開發者、資料科學家，還是DevOps工程師，本書提供的範例、工具與策略，都能幫你打造高效、可隨需擴展、能即時提供服務的AI應用程式。 作者Alireza Parandeh透過清楚的解說與實際範例來介紹身分驗證、並行、快取，同時結合向量庫的檢索增強生成（RAG）技術。你將學會如何檢驗AI輸出品質、提升效能，以及保護微服務的最佳做法，並利用Docker來部署容器，在雲端自信啟動你的AI應用程式。 • 建立可與資料庫、檔案系統、網站及API互動的AI服務。 • 管理並行的AI工作與長時間運行的任務。 • 透過WebSockets與伺服器傳送事件（SSE），以串流形式傳送AI生成的結果。 • 使用身分驗證、內容過濾、限流與速率限制機制來保護服務。 • 透過快取、批次處理與微調技術強化AI效能。 Alireza Parandeh 是獲得英國工程委員會（UK Engineering Council）認證的特許工程師（Chartered Engineer），也是微軟與Google認證的開發者、資料工程師與資料科學家。 #FastAPI #生成式AI #AI服務/應用開發 #RAG #Docker部署AI #Context-rich AI

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

用一本書走完AI專案的最後一哩路，打造專屬於你的機器學習服務告別只能離線展示的模型，成為業界渴求的全方位AI人才！★ 別讓模型只活在筆電裡！這本書教你打造成真正的產品！★ 一本書搞定！從開發、部署到維運的完整實戰指南。★ 全端AI應用，一次學會Docker、MLflow、Streamlit、FastAPI、BentoML。★ 親手打造音樂推薦系統，讓你從做中學、馬上看見成果。★ 不只給程式碼，更教你背後觀念，讓你不再盲目照抄。【打好地基】搞懂MLOps核心觀念，不再紙上談兵●完整生命週期：從商業需求到監控迭代，一次搞懂 AI 產品的五大核心階段。●關鍵維運挑戰：深入了解資料漂移、模型老化，剖析模型上線後為何會「變笨」。●版本控制核心：不只管程式碼，更要學會管理資料與模型，確保專案的可追溯性。●迭代優化思維：掌握模型與資料導向策略，聰明提升模型表現，告別盲目調參。【動手實戰】跟著做，親手打造全端AI應用●音樂推薦系統：以真實資料為例，整合所有主流工具，讓你從做中學。●高效實驗追蹤：導入DVC和MLflow管理資料、模型與參數，告別混亂的開發過程。●現代化模型部署：採用BentoML將模型打包成產品，實現真正的線上服務。●打造互動式前端：使用Streamlit開發視覺化介面，讓你的AI服務更好用。【整合應用】將模型變為產品，創造真實價值●建構完整架構：整合Docker、資料庫與FastAPI，打造穩定可靠的後端服務。●API整合串接：將你的模型封裝成API，與其他應用程式順暢溝通。●職涯技能升級：填補從「模型開發者」到「AI系統架構師」的關鍵知識缺口。【本書適合】●資料科學家：模型準確率很高，卻不知道如何部署上線，讓它真正發揮價值？●軟體工程師：想踏入最熱門的AI領域，卻不知從何開始建構機器學習系統？●機器學習工程師：厭倦了零散的知識，想尋求一套完整的MLOps實戰方法？●技術主管與PM：需要規劃與評估AI專案，想精準掌握從開發到上線的每個環節？●所有想踏入這個領域的人： 只要你想搞懂AI如何從無到有變成產品，這本書就是你的最佳起點！想了解AI如何從無到有變成產品？別懷疑，這本書就是為你而寫！

作者以30多年的豐富教學經驗，透過日常生活範例進行解說，讓你快速掌握C語言的核心精髓。 書中收錄ChatGPT輔助學習專章，示範AI如何成為你程式設計的好幫手！ ◎ 以教學與自學並重的方式編排，兼顧授課使用與個人進修。 ◎ 結合理論與實務，從輸入與輸出、運算子、選擇敘述、迴圈敘述、記憶體的位址到指標與函式、陣列、字串、結構、檔案處理，最後以專題實作串連全書重點，讓你真正學會靈活運用。 ◎ 每章有豐富的實作範例，附有練習題與習題，讓你不只懂，更能「寫出程式、靈活修改」。 ◎ 書中程式完全以C99標準加以撰寫，可輕易移植到不同平台的編譯程式。 ◎ 從C邁向C++，在扎實的C語言基礎之上，帶你初探物件導向程式設計的核心概念。 ◎ AI神助攻！帶你善用ChatGPT有效地學習C程式設計，包括：產生程式碼、除錯與錯誤說明、最佳化與重構建議、API語法的查詢使用、文件撰寫與註解產生、技術問題解決。

?剖析 DeepSeek 核心架構與 MLA 注意力模組?系統講解 MoE 混合專家模型的設計與調度?建構完整的 PyTorch 多模態開發環境?從基礎到進階掌握自注意力與位置編碼原理?實作自回歸架構下的文字生成與情感分類?探討 GQA、MQA、差分注意力等調優策略?整合 API 調用與應用場景中的任務鏈設計?部署本地多模態模型並實作 LoRA 微調?實戰多模態圖文問答與交叉注意力語音轉換?實現 Token 壓縮與特徵融合技術於影像識別?使用 VQ-VAE 與 FSQ 進行影像與語音重建?完整開發跨平台智慧客服應用與 UI 前端整合本書重點在於多模態大模型 DeepSeek 的核心技術架構，深入解析其高效注意力機制（如MLA、MQA、GQA）與混合專家模型（MoE）在實際應用中的設計與優化策略。內容涵蓋從PyTorch環境建置、API串接到LoRA/PEFT微調等多個開發環節，並透過情感分類、語音辨識、圖文問答、影像生成等跨模態實例，具體展示各模組在不同任務中的運行特性與效能差異。書中對於特徵融合策略、位置編碼設計、token壓縮方法等議題也有細緻探討，尤其在調優章節中，對各類注意力變種模型的適用條件與實作瓶頸提供實證分析。對於希望深入理解高性能Transformer架構、多模態任務建模及部署流程的開發者與研究者而言，本書可作為技術參考與實作指南。

☆Transformer 架構與 MoE 專家路由解析☆DeepSeek 系列模型架構與優化策略☆FP8 混合精度與 DualPipe 平行算法實作☆多頭注意力與跨節點通訊技術最佳化☆程式自動生成、自動補全與偵錯技術☆Prompt 工程與 Few-shot、Soft Prompt 設計☆多工任務調度與跨領域特化模型應用☆零售、製造等行業的訂製化實戰案例☆資料構建、自監督學習與模型微調☆DeepSeek-R1 自回歸快取與長上下文推理☆分散式訓練與推理部署策略☆API 呼叫設計、吞吐調校與系統整合本書共分為十一章，涵蓋大模型核心技術與實務應用。第一章介紹大模型的演進歷程與基礎概念，說明深度學習、Transformer 與 MoE 架構的發展脈絡。第二章深入解析 DeepSeek 的核心設計，包括多頭注意力、FP8 混合精度與跨節點通訊技術。第三章建立大模型開發基礎，從 API 調用到資料準備與模型訓練。第四章聚焦對話生成與語義理解，實作多輪對話與語意分析。第五章實作從文字到程式的智慧開發流程，包含程式補全與錯誤偵測。第六章說明多工學習與跨領域應用，包括少樣本調適與領域特化。第七章系統介紹 Prompt 工程設計與調優策略。第八章探討模型最佳化與分散式部署。第九章解析資料構建與自監督學習流程。第十章展示訂製化模型開發在零售與製造業的應用案例。第十一章專章說明 DeepSeek-R1 的推理引擎與最新優化技術。全書內容完整銜接理論與實踐，適合開發者快速掌握 DeepSeek 的開發核心。

你與 AI 大神的距離，只差這本「動手做」的實戰指南！ 翻開本書，開始打造專屬於你的第一個 AI 應用吧！★ AI 當你的程式助教，從零開始不怕痛！ 本書專為入門者設計，帶你從 Colab 環境建置到程式碼實作，每一步都有白話說明。 ★ 掌握 LangChain、LangGraph、LangSmith核心框架，晉升 AI 開發者 不只教你用 AI，更教你打造 AI！學會業界最主流的 LLM 應用框架，讓你的作品更上一層樓。 ★ 深入 RAG 技術，徹底告別 AI 的胡說八道 本書帶你深入剖析 RAG（檢索增強生成）技術，讓你的 AI 應用能整合外部知識，提供有憑有據的精準回答。 ★ 打造兩個超酷專案，作品集馬上 +1 親手實作出「多語言 AI 翻譯系統」與「自動化新聞摘要與社群貼文產生器」，從理論到實踐，完整體驗開發流程。 ★ Gradio 讓你的成果被看見，輕鬆做出互動介面 學會用 Gradio 快速打造使用者介面，讓你的 AI 程式不只會跑，還能動手玩，輕鬆分享給朋友與全世界。 【專家推薦】我認為這本書非常棒的地方是恆修在技術講解中融入了大量的實務考量。比如在討論文件分割時，不僅考慮技術層面的語義完整性，還顧及了不同文件類型（技術文件、公司政策、API 文件等）的特性差異，提供了針對性的優化策略。這些步驟也確實是我們在業界實務開發上會考慮到的「眉角」。這樣貼近實際應用場景的設計，才會讓讀者能夠將所學直接應用於企業級專案開發。喬泰科技股份有限公司 - 邊緣運算電腦總監暨AI 系統架構師侯冠宇【第一部分：打好 GenAI 核心基礎】◆揭開 LLM 的神秘面紗：從大型語言模型的運作原理、Transformer 架構，到什麼是 Token，用最白話的方式，讓你真正搞懂 AI 如何思考。 ◆學會與 AI 高效溝通：深入「提示語工程」的核心策略，學習如何下達精準指令，讓 AI 聽懂你的心聲，產出高品質的結果。 ◆開發環境一次搞定：帶你無痛上手 Google Colab，從建立筆記本、操作介面到管理 API 金鑰，讓你擁有一個免費又強大的雲端開發實驗室。 【第二部分：掌握 LLM 開發框架與應用】◆LangChain 實戰入門：學習如何使用 LangChain 這套強大的開發框架，將資料載入、切割、儲存到模型串接的複雜流程，變成像堆積木一樣簡單有趣的過程。 ◆LangGrap

本書系統闡述自動化測試在軟件開發生命週期中的理論體系與工程實踐。本書從自動化測試方法論入手，全面覆蓋軟件全生命週期中的應用場景，包括測試左移、持續集成、測試右移、敏捷開發和DevOps等；深入探討自動化測試的框架選型、測試用例管理、測試策略等核心理論與方法；詳細解析TDD、ATDD和活文檔等自動化測試實踐；對比分析單元測試、API自動化測試、UI自動化測試、性能測試和自動化安全測試等不同測試類型，並介紹在不同平臺下的數十種主流開源自動化測試框架和工具。此外，本書前瞻性地探討自動化測試在Serverless架構下的應用，以及大語言模型輔助自動化測試的理論與實踐。為增強學習效果，本書附贈超過10小時的配套教學視頻，使本書兼具理論深度與實踐指導價值。本書可作為軟件測試工程師、質量分析師、軟件開發人員和項目管理人員的參考書，也可作為高等院校計算機及相關專業師生的教學用書。

應用程式安全是Web開發人員最關心的議題，無論是以前端框架開發使用者界面，還是建置後端伺服器，都需要洞悉威脅，並清楚掌握如何防止駭客佔上風。 本書內容涵蓋瀏覽器端和伺服器端的應用程式安全所需知識，是開發人員必讀寶典，書中提供經過驗證的技術，可適用於任何技術堆疊，並以作者親身經歷加以說明，讀者可學到必要實作的安全原則，甚至還能一窺駭客用來攻破系統的巧妙工具和技術。 本書包含： ．安全第一的開發流程 ．網頁應用程式中的加密技術 ．供應鏈和API攻擊 ．遭受駭客入侵時的因應之道 適合具備基本 Web 應用程式設計與相關技術知識的讀者。

跟 ChatGPT 對話，害怕隱私資料被竊取嗎？擔心串接 API 的額度爆表，花費太高嗎？在本地端運行 AI 模型也許是你的好選擇！▌ 精通 Ollama 全技巧，客製化模型自由打造 ▌▌ 資料隱私保密不外洩，最強草泥馬養成攻略 ▌本書將手把手帶你將 LLM 裝進自己的電腦裡，詳解 Ollama 本地端模型部署的完整流程，深入剖析各種不同功能的預訓練模型和架構。並搭配對話式介面、Ollama API、程式設計，甚至是對模型進行微調訓練，開啟無限的客製化可能，打造屬於你的離線 AI 助理！◆ 【本機設備要求全面解析】：想在本地端運行大型語言模型卻不知從何開始？不清楚自己的電腦能跑得動什麼規模的模型嗎？本書將帶您深入理解模型格式、量化技術、容量大小與運行效率之間的眉眉角角，協助你找到最適合的硬體設備，避免踩坑，一次到位！◆ 【熱門預訓練模型測試比較】：GPT-OSS、Gemma3、Llama3、Phi-4、Mistral、DeepSeek、Qwen3……到底哪個模型最適合你？本書透過多樣化的資料集，針對 「知識性問答與繁體中文理解」、「多語言翻譯能力」、「數學能力」、「邏輯推理能力」、「程式碼生成」 等五大面向進行實測，並整理各模型的優劣與性能表現，幫助你快速找到最符合需求的語言模型。◆ 【微調訓練的完整流程示範】：想讓 AI 變得更懂你？不知道如何建構訓練資料集？本書將從資料集格式開始介紹、一步步到自動生成 QA 問答資料集、LoRA 微調訓練，並詳解超參數的用途和調整方向，讓你能最佳化訓練效果，打造出專屬的產品客服機器人。◆ 【Vibe Coding × MCP 實戰工作流】：AI 不只會聊天，它還能幫你寫程式、操作各種應用程式！讓我們把 Ollama 結合 Vibe Coding 與 MCP，從程式碼自動生成、補全與除錯，到串接外部工具和即時資料，讓大型語言模型突破「只能說、無法做」的限制。◆ 【Bouns 超值加贈】：服務專區搭配豐富學習資源，不會寫程式也能一鍵運行，搞定模型轉檔、量化或微調的方方面面。

★★★「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

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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 HopkinsP.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

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。

⛧⛦ 跟著「三大場景 × 23 個實驗」動手做 ⛦⛧⛧⛦ 新手也能輕鬆打造 LLM 智慧聯網便利生活！ ⛦⛧你是否曾對家中智慧家電的運作原理感到好奇？常聽到「物聯網」這個詞，卻不太清楚它的真正含義？AI 聊天機器人這麼厲害，又該如何整合進智慧家電中？本套件將帶你從零開始，使用 ESP32 家族的 S2 mini 開發板連接感測器與電子元件，再透過 Python 撰寫程式，實作出各種有趣的物聯網應用。除此之外，還會進一步帶你認識 Web 與 MQTT 等網路技術，動手設計網路資料抓取、網頁遙控器、遠端鬧鐘、遠端留言板等實用功能。更好玩的是，我們把當前最夯的 LLM 技術也整合進來了！只要讓 S2 mini 透過 API 呼叫 LLM，就能用自然語言調整燈光顏色、生成音樂和弦，甚至自動摘要股市新聞。讓 AIoT 裡的「AI」不再侷限於傳統機器學習或基礎人工智慧，而是升級成真正懂你的智慧好夥伴！本書特色: 從書桌、床頭到大門，打造 LLM 時代的智慧居家物聯網生活▸ 從電子電路 → 程式設計 → 物聯網技術 → 整合 LLM，一套搞定▸ 獨門傳授免費串接 LLM API 的密技，讓 GPT 幫你作曲、控燈、做新聞摘要▸ 與 LLM 合作編寫程式，無論網頁前端或後端程式開發，不會寫的就問 Grok▸ 獨家教學 OLED 螢幕的中文顯示、小喇叭響起音樂和弦，完美貼近你我生活讓 AI 成為你的得力助手，全力支援你將書中實驗延伸出無限可能！組裝產品料件：ESP-32 S2 mini 開發板 × 1 片Type-C 傳輸線 × 1 條麵包板 × 1 片RGB LED 模組 × 1 個光線感測模組 × 1 個紅外線人體移動偵測模組 × 1 個小喇叭 × 1 個0.96 吋 OLED 螢幕模組 × 1 個溫濕度感測模組 × 1 個RFID IC 卡感應模組 × 1 個按壓開關 × 2 個公-公杜邦線 × 1 排公-母杜邦線 × 1 排排針 × 1 排Windows / macOS 均適用

‧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。

?全面掌握 RAG 技術原理與應用實戰?從零開始構建文件檢索與回應生成系統?涵蓋 LangChain、LlamaIndex 等主流框架?逐步實作查詢引擎、對話引擎與 Data Agent?實現多模態與 SQL 查詢、多階段檢索流程?進階解析 Self-RAG、C-RAG 與 RAPTOR 新范式?提供完整開發環境、部署策略與效能優化指南?針對企業級應用設計 API 模組與前後端整合?詳細講解 RAG 系統的評估標準與測試流程?實例導向，完整涵蓋從理論到專案實作全流程本書系統化解析 RAG（Retrieval-Augmented Generation）的技術核心、開發流程與工程實踐，從初學者能立即上手的簡易範例，到企業級部署場景中的最佳化策略與創新范式應用，涵蓋最完整的知識脈絡。使用 LlamaIndex、LangChain 等熱門框架，實作查詢引擎、對話引擎與多模態處理流程。針對開發者與實務導向需求，書中詳細講解資料載入、索引、檢索與回應生成等各階段設計重點，並引導讀者透過可追蹤、可自訂的模組打造高彈性 RAG 解決方案。進階章節聚焦於 C-RAG、Self-RAG、RAPTOR 等新型架構，並提供完整評估機制與部署架構，協助技術團隊有效實作生產環境，是不可或缺的現代生成式 AI 系統開發指南。

本書從大型語言模型與提示工程的基本原理講起，重點介紹了與DeepSeek模型交互的技巧，並且結合大量實用示例系統展示了提示工程在各類任務中的應用方式與優化策略。此外，書中還深入解析了各類提示技巧的使用場景與潛在限制，幫助讀者在實際操作中更加高效地使用AI工具。本書共分為10章，主要包含四大部分：第1章介紹大語言模型基礎、提示工程概念與DeepSeek模型特點；第2?～?4章圍繞提示工程技巧，深入講解如何編寫有效提示、設計複雜任務提示；第5章介紹DeepSeek的進階功能，包括聯網搜索、深度思考與API調用；第6?～?10章通過教育、市場營銷、新媒體運營、軟件開發與數據分析五大場景，展示提示工程在實際工作中的應用案例。本書語言通俗易懂、案例豐富，適合希望系統學習提示工程或想深入瞭解DeepSeek等國產大模型的各類讀者，既可作為AI應用入門，也可作為提示設計的實用參考。

AI時代不期而至，如何使用AI輔助讓我們的工作更簡便呢？《ChatGPT輔助Web開發——AI輔助Django框架下的PythonWeb項目設計、前端、後端、接口、測試（視頻·案例）》可以幫助AI時代的程序員解決一些困擾。書中介紹了PythonWeb開發Django框架的基礎知識、開發技巧和項目實戰，ChatGPT在整個Web應用系統開發過程中的使用方法，並演示了AI如何助力Web應用系統開發，從而提升系統開發效率。本書整體結構包括基礎篇和實戰篇。基礎篇包括ChatGPT基礎、PythonWeb應用系統開發基礎、PythonDjango框架開發基礎和PythonDjango框架開發進階；實戰篇以ChatGPT輔助Django框架開發博客系統為例，介紹ChatGPT輔助進行項目設計、後端管理系統開發、前端功能模塊開發、後端API接口開發和測試部署。通過學習本書，讀者既可以學習和積累Django框架的應用知識和技巧，又可以進一步認識和熟悉如何使用ChatGPT來助力軟件開發，從而成為AI時代的程序員。本書適合對ChatGPT和PythonDjango框架開發感興趣的Web開發人員閱讀，也可用作培訓機構和大中專院校相關專業的教學參考書。

使用Raspberry Pi實作影像辨識的眾多智慧功能豐富完整的實作範例引領你成為Raspberry Pi專家✪快速上手Raspberry Pi 5：了解硬體特色、Bookworm作業系統，以Python探索GPIO應用✪多媒體與網路連接：輕鬆設定網路、整合Webcam與Pi相機模組，讓Pi成為多功能媒體平台✪學習電腦視覺技術：深入學習OpenCV與MediaPipe，實現臉部辨識、手勢追蹤等智慧功能✪打造現代應用開發：使用Streamlit建立互動網頁應用，整合OpenAI Chat API，打造AI助手【內容簡介】本書是專為創客、工程師、學生與技術愛好者量身打造的實用手冊，結合基礎知識與進階應用，讓你全面掌握Raspberry Pi的潛力，成為現代創新專案的主導者。不論你是想學習物聯網裝置開發、電腦視覺、AI技術，還是設計個人化的專案，本書提供的完整知識與實作範例，將引領你一步步成為Raspberry Pi的專家，請立即翻閱本書，探索無窮創意，成就你的技術夢想。【精采內容】✪從零開始學習Raspberry Pi 5，深入理解這款微型電腦的架構與操作，迅速上手並應用到日常專案中。✪透過GPIO的控制，掌握Python程式設計與硬體互動，實現各種自動化與物聯網裝置的創意開發。✪探索OpenCV與MediaPipe電腦視覺技術，實現臉部辨識、手勢追蹤與物件檢測，將影像處理能力帶入生活應用。✪使用Streamlit輕鬆建立互動式網頁應用，分享你的專案成果，快速轉化成實用的解決方案。✪整合OpenAI Chat API生成式AI技術，打造專屬的智慧助手與自然語言應用，走在人工智慧的最前端。【目標讀者】✪初次接觸Raspberry Pi的愛好者與學習者。✪想要學習AI及電腦視覺的創客。✪將Raspberry Pi作為實驗與教學工具的在校學生及教師。✪尋求嵌入式開發平台的工程師與專業人士。

?全面介紹專案開發流程，從規劃到實作?深入解析 Spring Boot 技術選型與應用?詳細指導開發環境安裝與配置?掌握 Git 版本管理與專案建構技巧?整合 MyBatis-Plus，提升資料操作效率?使用 Apifox 進行 API 設計與管理?介紹 Docker、MinIo、阿里雲 OSS 儲存方案?配置 Redis 快取，優化系統效能?支援郵件、簡訊與驗證碼通知功能?強化 Spring Security 權限與安全管理?Jenkins 自動化部署，提升開發效率?Vue 3.0、Vben Admin、uni-app 打造完整前後端【內容簡介】本書涵蓋專案開發的完整流程，從專案規劃、技術選型、環境配置到部署維運。詳細介紹 Spring Boot 的選擇與建置，並指導 JDK、IntelliJ IDEA、Maven、MySQL 及視覺化工具的安裝與配置。透過 Git 進行版本管理，確保程式碼一致性，並整合 MyBatis-Plus 簡化資料操作。API 設計採用 Apifox 進行管理，提升介面文件的規範性與開發效率。檔案管理部分，透過 Docker 部署 MinIo，並整合阿里雲 OSS 提供彈性儲存方案。Redis 相關章節涵蓋環境配置與工具類開發，提升快取效能。郵件、簡訊與驗證碼功能整合阿里雲服務，提供多管道通知機制。Spring Security 章節專注於權限控管與登入驗證，確保系統安全性。Jenkins 自動化部署，提升開發與維運效率，並介紹 Linux 伺服器的環境建置。前端開發選用 Vue 3.0，搭配 Vben Admin，實現登入、使用者管理與專案部署。小程式開發採用 uni-app，整合 uView UI 框架，實作圖書管理、通知公告與個人中心，提供完整的企業級應用開發實戰指南。

本書是一本面向AI開發者的實戰指南，旨在幫助讀者從零開始掌握全棧AI開發的完整流程。本書深入講解了如何將前端開發與AI模型集成，涵蓋了從本地部署到大模型訓練的各個環節。本書以DeepSeek、Dify和Ollama三大技術為核心，詳細講解了AI前端開發的基礎知識、架構設計、API調用、模型部署與優化等關鍵技術。通過深入淺出的理論講解和豐富的代碼示例，讀者可以快速掌握AI應用開發的核心技能。本書不僅提供了豐富的理論知識，還通過大量實戰案例，展示了如何在實際項目中應用這些技術，包括智能客服系統、音樂創作助手、人力資源管理系統、數據可視化模型、AI大模型的本地部署、AI全棧開發、智能知識庫創建、爆款文案生成模型、家庭教育模型等多個實戰案例，每個案例都配有詳細的步驟說明和代碼實現，讀者可以邊學邊練，快速將理論知識轉化為實際項目中的解決方案。本書的案例設計貼近實際開發需求，涵蓋了從簡單的API調用到複雜的全棧AI應用開發。無論是初學者還是有經驗的開發者，都能從這些案例中找到適合自己的學習路徑，幫助讀者在資源有限的環境下高效開發AI應用。通過學習本書內容，讀者將具備獨立開發全棧AI應用的能力，並能夠在實際項目中靈活運用這些技術。

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

本書是一本全面探索DeepSeek大語言模型應用的實用指南，涵蓋了近200個精心設計的實用案例，以“場景思維”為核心，從用戶實際需求出發，系統地展示了DeepSeek如何在日常工作、學習和生活的各個方面發揮智能助手的作用。全書共分為20章，內容豐富且有層次：（1）從基礎工具使用和提示詞工程入門，到內容創作、知識工作、創意設計等應用場景，涵蓋了多個專業領域（醫療、金融、法律、心理）的深度應用。（2）介紹了日常生活、創業自媒體、行業賦能的多維度實踐，提供了API集成方案和30個精選高頻場景的深度解析；（3）每個實例都針對特定用戶群體的痛點和需求，提供了具體、可操作的解決方案，幫助讀者快速掌握如何將DeepSeek融入工作流程，真正實現AI賦能。書中不僅關注“如何使用”，更著眼於“為何使用”和“何時使用”，幫助讀者建立對AI輔助工具的系統性認知。

在人工智能技術快速發展的時代，DeepSeek?作為國產自研的高性能?AI模型，在多領域得到廣泛應用。本書是關於DeepSeek的實踐指南，分為基礎認知、開發實戰、高能應用3篇。基礎認知篇介紹DeepSeek的核心功能、使用方法與對話技巧；開發實戰篇講解DeepSeek API的申請與使用，以及部署方法；高能應用篇展示DeepSeek在多媒體生成、辦公軟件、智能助手方面的應用。本書內容由淺入深，涵蓋從基礎概念到技術實操，再到多場景應用，全面、系統且實用。本書適合想要儘快上手DeepSeek的初學者、希望利用其提升工作效率的職場人士、對部署模型感興趣的技術愛好者，以及需要將AI創意方案落實到多種應用場景的創意工作者閱讀。