API

全書共分兩大篇17 個章節。上篇是Android 開發技術基礎，介紹了智慧型手機作業系統的概況，Android 系統及應用程式框架，如何架設Android 開發環境和Android 程式結構。下篇是Android API 詳解，分不同的章節介紹了Android 應用程式資源、控制項、選單、交談視窗、應用程式模型、繪圖、動畫、資料庫、多媒體、照相機、語音朗讀、系統資訊、電話操作、定位和感測器。在每一

《B2B2C網上商城開發指南:基于SaaS和淘寶API開放平臺》以已經廣泛應用到各行各業的進銷存軟件為需求背景,以流量最大的電子商務網站淘寶網的賣家為需求方,以Java、J2EE和淘寶API開放平臺為實現手段,介紹了如何把進銷存和淘寶結合起來。對于進銷存常見的功能,例如采購管理、庫存管理、銷售管理,商品管理、統計查詢以及淘寶賣家最常用的拆單、合并以及打印,《B2B2C網上商城開發指南:基于SaaS

本書是一部UNIX網絡編程的經典之作！書中全面深入地介紹了如何使用套接字API進行網絡編程。全書不但介紹了基本編程內容，還涵蓋了與套接字編程相關的高級主題，對于客戶/服務器程序的各種設計方法也作了完整的探討，最后還深入分析了流這種設備驅動機制。 本書內容詳盡且具權威性，幾乎每章都提供精選的習題，并提供了部分習題的答案，是網絡研究和開發人員理想的參考書。

本書是在UG5.0平臺上，通過教學、科研和在企業實際開發應用中研究的成果。內容上注重深入闡述UG二次開發工具、UG開發環境的設置、菜單及工具條的編寫、UG對話框的製作，零件參數化系統的開發，重點講解了UG/Open API、MFC及COM編程的方法及在UG開發中的融入、基於COM的參數化設計系統的實現、UG平臺上基於COM的三層數據庫的開發等。並綜合應用前述開發方法及工具等，以參數化設計典型機械零件以及零件的仿真加工系統和UG平臺上模型文件信息管理系統為例，闡述了系統的開發過程，並公開了源代碼，使讀者能夠快速掌握UG二次開發與數據庫技術相結合的開發精髓，提高二次開發解決實際問題的能力，以滿足產品實際開發的需要。 本書具有針對性強和實用性強的特點，是面向產品設計開發人員、有志於從事UG二次開發程序員和相關專業教師，同時，也是高校學生、研究生作為實踐性教學的一本很好的參考用書。

你應該早就用過 ChatGPT、Gemini 或 Claude，也知道生成式 AI 很會寫、很會整理、很會回答問題。但新鮮感和激情退去之後，冷靜想想，這些 AI 躲在遙遠的雲端，隔著聊天框等你下指令，看起來很聰明，卻始終和你保持距離，沒辦法主動幫你解決問題。OpenClaw (aka 小龍蝦) 之所以爆紅，正是因為它常在你左右、隨傳隨到，不只會「回答」，還可以直接「動手替你工作」。你可以替它建立工作區、設定規則、寫下記憶、訓練技能，陪著它一起成長茁壯，就像是位有能力、有潛力但需要指導的實習生，給它時間就會慢慢蛻變成你的數位左右手。不過…能力越大、責任越大，小龍蝦讓人期待、也讓人不禁擔心：◆安裝會不會很麻煩？配備是不是要很強？◆一定要 Mac 電腦才可以裝嗎？◆好像可以刪掉硬碟，權限會不會太大？◆呼叫 LLM 的費用會不會一下就爆掉？◆會不會盜刷信用卡亂買東西？◆要給帳號、金鑰，這樣安全嗎？這本書就是為了處理這些最真實的疑慮而存在。我們會帶你用最安全可靠的設定跑出 Web UI，先體驗那種「一切都是新的」、AI 終於開始真正替你做事的暢快感，再一步一步帶你快速上手，從角色養成到記憶管理、技能模組與自動化工作流。不只如此，你也會學到怎麼透過 Heartbeat 與 Cron 讓助手定期檢查、主動提醒、準時執行任務，也會進一步理解多 Agent 架構，幫不同工作建立不同角色與工作區，讓研究、寫作、簡報、日常助理各司其職，不必再把所有任務塞進同一隻小龍蝦裡。不是光說不練，全書透過實作範例從做中學，讓龍蝦幫你監控股價、建立專業簡報製作團隊，並串接到 Gmail，請它協助你讀信、查信、整理重點與處理郵件。所有操作過程中涉及的風險、花費我們都會如實告知，並給予最中肯、可行的建議，現在就跟我們一起養出最懂你、真正能做事的 AI 小龍蝦。本書特色: 安心養、最可靠，把 AI 養成最懂你的貼心助手本書特別適合已經用過生成式 AI、但不想再停留在一問一答階段的人，你不一定要有程式基礎，也能一步步上手 OpenClaw，把日常工作都放心交給這隻 AI 小龍蝦。▋快速完成 OpenClaw 基礎部署與 WebUI 啟動從最小可行設定（MVP）出發，掌握模型接入、WebUI／Dashboard 操作，以及提示詞精準度、任務成功率與 API 成本控制的基本原則。▋串接 LINE／Telegram

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

[名家名著] 37 Software 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

本書作為Nano Banana Pro這一AI圖像生成工具的全景式學習指南，全面細緻地介紹利用該工具實現從基礎圖像生成到高階創意創作，再到商業變現的全流程與實操案例。全書以平實易懂的語言拆解專業功能，以貼合實際場景的案例解析核心技巧，幫助讀者輕鬆掌握AI圖像生成的底層邏輯，快速解鎖“文字轉圖像”的創作能力。全書共10章，形成“認知—基礎—進階—應用—變現”的完整學習鏈路。第1章先明確Nano Banana Pro的產品定位與核心價值，詳解平臺選擇、本地部署及API調用等基礎使用方案，助力讀者快速入門；第2章～第3章聚焦基礎能力構建，既通過提示詞萬能公式解構與實戰訓練，幫讀者掌握“會說就能畫”的核心技能，也涵蓋圖表生成的專項能力教學；第4章～第8章深入多元場景創作，覆蓋攝影模擬、視覺創作、藝術演繹、爆款封面圖、電商配圖、教學與職場效率工具開發等應用場景，全方位解鎖工具的實用價值；第9章聚焦網絡熱門圖片的爆款速成與實用解析，進一步拓展創意落地場景；第10章聚焦商業閉環構建，詳解主流平臺分享策略、作品變現路徑及合規使用規範，實現創意價值的落地轉化。本書旨在為讀者打造系統的AI圖像創作學習體系，梳理Nano Banana Pro在全流程創作中的應用邏輯，讓讀者無須專業設計功底也能輕鬆上手，將工具融入生活、學習與工作的各類場景，真正實現“學即能用、用即見效”。本書不僅適合對AI圖像生成感興趣的初學者，也適合希望借助AI工具提升創作效率的設計師、職場人、教育工作者，還適合尋求創意變現路徑的自媒體人及需要降本增效的企業用戶閱讀。

【書籍特點】★解構高維資料儲存與「維度詛咒」問題★比較向量資料庫與傳統關聯式資料庫設差異★探索靜態與動態向量嵌入的生成與應用★分析距離度量失效與高維相似度計算方法★實作HNSW與LSH等近似最近鄰搜尋演算法★評估Annoy與BallTree在不同檢索場景的效能★解析FAISS向量索引類型與GPU加速技術★建構Milvus系統並實現分散式與容器化部署★支援中繼資料條件查詢與多維混合檢索★結合語義嵌入技術進行語義搜尋系統開發★完整實作自動駕駛場景的資料檢索系統★導入預訓練模型與微調生成高品質語義向量★實現RESTful API與雲端語義檢索服務整合★全面覆蓋語義搜索性能調校與異常診斷模組【內容簡介】這是一本針對高維向量資料檢索技術所編寫的系統性實務指南，涵蓋從理論基礎、核心演算法到主流工具與應用部署的完整脈絡。內容不僅說明向量資料庫的設計必要性，也具體分析傳統資料庫在高維資料處理上的限制，進而引入HNSW、LSH、Annoy等近似最近鄰搜尋演算法的實作方法。對於工程應用層面，書中詳細介紹FAISS與Milvus兩大系統的架構設計、索引建構、GPU最佳化與容器化部署流程，並輔以自動駕駛、語義檢索等真實場景的完整案例。實作細節包括語義嵌入生成、向量預處理、多條件查詢與RESTful介面開發，對需要建構語義搜索或高效推薦引擎的開發者而言具有極高參考價值。本書適合AI開發者、搜尋系統工程師、推薦系統實作者及研究高維向量檢索的學術人員使用，是串接模型應用與資料系統的關鍵橋樑。

輕鬆掌握RPA！將辦公室的電子作業自動流程化！ 第二版將附錄update至ChatGPT-5！ 無需撰寫程式碼、節省寶貴時間、減少人為錯誤 提升整體營運力、兼顧雲端版和桌面版、巧妙搭配ChatGPT 可以任意自訂流程將「Excel操作」、「SQL資料處理」、「Web應用」、「資料夾處理」等一連串作業輕鬆自動化！ ✪可下載本書範例檔案✪ ★全盤掌握RPA：機器人流程自動化的基礎知識、優勢與應用案例。 ★Power Automate新手入門：基本操作與桌面流程的設置。 ★自動化範例實作導引：解析檔案管理及Excel工作表、活頁簿等操作。 ★結合SQL進行資料處理：Power Automate結合SQL指令進行資料處理。 ★生活應用自動化實例：操控應用程式、OCR文字及影像識別、PDF分類動作、LINE群發訊息。 ★網頁應用自動化實例：網路爬蟲、螢幕擷取、爬取表格資料、整合Web服務與ChatGPT API。 ★豐富學習資源：包含官方學習資源、社群論壇和YouTube頻道等。 ★AI工具輔助：ChatGPT 5功能精華及提示詞基本功。 本書為讀者提供了全面且實用的RPA（機器人流程自動化）與Power Automate學習指南。從基礎入門到進階應用，囊括了RPA的各個面向，並透過豐富的實作範例展示如何將這些技術應用於工作與日常生活。無論您是初學者還是尋求技能提升的專業人士，本書將為您提供所需的知識與技巧，幫助您在數位轉型的趨勢中站穩腳步。 每一頁、每一章，都是筆者精心規劃的結晶，希望透過這些文字與範例，不僅僅傳遞知識，更能激發您對自動化潛能的探索熱情。我們相信，技術的學習應該是輕鬆而愉悅的。本書精彩內容如下： ☛初探機器人流程自動化RPA ☛Power Automate的基礎 ☛第一次Power Automate自動化就上手 ☛桌面流程必懂的基礎知識 ☛檔案與資料夾自動化操作 ☛自動化操作Excel工作表 ☛自動化操作Excel活頁簿 ☛在Power Automate結合SQL進行資料處理 ☛生活應用自動化實例 ☛網頁應用自動化實例 ☛Power Automate雲端版的網路服務 ☛Power Automate學習資源 ☛ChatGPT 5聊天機器人與提示詞基本功 第二版將附錄update至ChatGPT-5！ 本書為讀者提供了全面且實用的RPA（機器人流程自動化）與Po

全面升級最新的資安挑戰與雲端時代需求 ！  更貼近實務：補充真實案例，幫助企業在混合雲、多重裝置環境下落實零信任網路。  涵蓋更廣：延伸到容器、微服務、API安全，符合現今IT架構的核心場景。 ⚡ 工具與方法更完整：介紹新一代的存取控制、監控與驗證技術，並搭配實作建議。  策略到落地：從概念、架構到部署細節，提供領導者與技術人員都能立即採用的路線圖。 幫助你從單純的「安全架構」思維，升級到面對不可預測威脅的長期戰略。 「零信任不僅是一種策略，更是一種思維方式──它挑戰既有假設，檢視每一次互動，並守護我們的數位系統免受隱藏威脅的攻擊。本書為技術長、工程師，以及所有正踏上零信任旅程的 IT 專業人員，提供實用的指引。」 ――Ann Johnson，微軟資安事業群副總裁 「本書以淺顯易懂的語言，包裝了零信任安全的核心概念。不論是初學者還是專業人士，都是必讀的權威著作。」 ――Karan Dwivedi，Google資安工程經理 這本實用指南深入解析零信任安全模型。零信任是一種資安思維的根本轉變：它摒棄傳統「邊界防護」的概念，要求我們「永遠假設已被攻破」以及「從不盲目信任，而要持續驗證」。 全新修訂的第二版，納入更多情境案例、真實範例，以及對關鍵概念更全面的解說，幫助讀者完整理解零信任架構： ．探討零信任模型的核心概念，包括：信任引擎（trust engine）、政策引擎（policy engine）、具情境感知的代理（context-aware agents）。 ．了解如何將安全性嵌入系統運作之中，每章最後皆附有引導式情境範例。 ．學習如何從傳統的邊界式網路，遷移到真正上線運作的零信任架構。 ．透過案例研究，洞察各組織導入零信任的實際經驗。 ．認識由 NIST、CISA、DoD等單位提出的各種零信任架構、標準與框架。

提昇TypeScript技術的83個具體做法 「Effective TypeScript探討使用TypeScript時最常見的問題，並提出實用的、結果導向的建議。無論你的TypeScript經驗如何，都可以從本書學到一些東西。」 ―Ryan Cavanaugh，微軟TypeScript工程主管 「本書滿載著實用的撇步，專業的TypeScript開發者都應該把這本書放在桌上。即使你認為已經熟悉TypeScript了，買下這本書也絕對不會後悔。」 ―Yakov Fain, Java Champion TypeScript是包含型態的JavaScript超集合，能有效解決許多JavaScript惡名昭彰的問題。然而，TypeScript有自成一格的學習曲線，開發者往往需投入大量時間來實際操作才能有效運用其強大功能。這本實用的書籍採取《Effective C++》與《Effective Java》（皆由Addison-Wesley出版）風糜已久的寫作風格，提出83條具體建議，明確說明哪些做法值得採用、哪些應該避免，以及如何深入理解這門語言的設計思維。 作者Dan Vanderkam將透過實際範例指引你如何實際運用每一項建議。無論你是TypeScript的初學者，還是已掌握基礎知識、希望更進一步的開發者，本書都將協助你晉升為能熟練運用 TypeScript的專家。 第二版內容更新至TypeScript 5.X，並加入了兩個全新章節，深入介紹型態級程式設計與各種進階的 TypeScript技巧。 •學習TypeScript型態系統的運作細節 •使用型態推斷，以最少的型態註記來獲得嚴密的安全性 •設計型態，讓程式碼更安全且更容易瞭解 •使用泛型型態與型態級設計來定義複雜的API •瞭解依賴項目與型態宣告檔案在TypeScript之中如何運作 •將JavaScript程式順利遷移至TypeScript

若要打造可推理及提取外部資料、理解前後脈絡、可投入正式環境的 AI 應用程式，你就必須熟悉熱門的開發框架與平台 LangChain。它可以用來建立、執行與管理有自主行動能力的 app。目前已有許多頂尖公司採用 LangChain，包括 Zapier、Replit、Databricks 等。對於已經學會 Python 或 JavaScript，且想要掌握 AI 能力的新手開發者而言，本書是必備的學習資源。 作者 Mayo Oshin 與 Nuno Campos 透過實用的見解與深入的教學，帶領你逐步掌握 LangChain 的運用。從基礎概念開始，一步步帶你建立一個可正式上線，並且能夠使用個人資料的 AI agent。 • 運用 retrieval-augmented generation（RAG）技術，結合外部的即時資料來提升 LLM 的準確性。 • 開發並部署能夠與使用者聰明地互動，並且記得前後脈絡的 AI 應用程式。 • 透過 LangGraph 來使用強大的 agent 架構。 • 整合並管理第三方 API 與工具，以擴充 AI 應用程式的功能。 • 監控、測試與評估 AI 應用程式，以提升效能。 • 瞭解 LLM app 開發的基礎知識，並學習如何在 LangChain 上加以活用。 ------------------------------------------------------------- 「本書包含條理分明的講解和可落實的技巧，是掌握 LangChain 的強大功能，並用它來製作可上線的生成式 AI 與 agent 的首選資源。對於想充分利用此平台之潛力的開發者來說，是必讀之作。」 ── Tom Taulli，IT 顧問暨《AI輔助程式開發》作者 「這本完整的指南涵蓋文件提取與檢索，以及在正式環境中部署與監控 AI agent 的完整知識。透過引人入勝的範例、直覺的圖解與實際的程式碼，讓 LangChain 變得既有趣又好玩！」 ── Rajat K. Goel，IBM 資深軟體工程師 「這是一本完整的 LLM 指南，不只介紹基礎知識，也探討生產階段，充滿技術見解、實用策略，以及強大的 AI 模式。」 ── Gourav Singh Bais，Allianz Services 資深資料科學家暨技術內容撰寫人

【書籍特點】★美食推薦與商品推薦系統整合★多輪語言學習與語音互動應用★戲文生成與小說創作自動化★智慧電影推薦與職業媒合系統★履歷生成與留學文書產出流程★職涯推薦與工作技能對應模型★圖片處理、影像生成與換臉技術★情緒分析與使用者評價介面建構★文字轉影像與手繪圖辨識系統★足球與網球運動員資訊查詢模組★菜譜推薦與旅遊圖鑑呈現介面★文案生成與文字校正整合應用★法律諮詢與知識問答服務實作★文風模擬與語體轉換工具開發★前端介面設計與Node.js整合流程★大模型API串接與多語系應用部署【內容簡介】本書共分30章，涵蓋30個實用的大語言模型應用專案。第一章介紹美食推薦系統，實作隨機推薦功能；第二章為語言學習平台，結合大模型進行語言對話；第三章為戲文生成工具，自動產出劇情內容；第四章為智慧電影推薦，整合演算法與GUI介面；第五章為影像處理應用，包含影像增強與生成；第六章設計職業匹配系統，分析履歷並提供建議；第七章實作簡歷生成工具，自動填寫履歷內容；第八章為產品推薦系統，根據輸入條件推薦商品；第九章開發文字互動小說專案；第十章為小說創作平台，自動續寫故事內容；第十一章為情緒分析工具，可解析用戶情緒傾向；第十二章實作文字轉影像工具；第十三章提供足球賽事資訊；第十四章為圖書館檢索系統；第十五章為音色轉換工具；第十六章實作智慧換臉應用；第十七章協助撰寫留學文書；第十八章開發寵物照護小幫手；第十九章分析使用者評價內容；第二十章為旅遊地點圖鑑查詢；第二十一章為文案生成助手；第二十二章為菜譜推薦平台；第二十三章為文字校正工具；第二十四章提供網球運動員資訊；第二十五章設計職業推薦系統；第二十六章建構職場知識問答平台；第二十七章為手繪圖像辨識；第二十八章為文獻閱讀助手；第二十九章開發法律諮詢小程式；第三十章實作文風模擬應用。

《構建私有化大模型應用系統:部署、推理與知識庫搭建》從基礎理論到代碼實現，系統闡述了構建私有化大語言模型（LLM）應用系統的完整流程，重點關注部署環境、模型推理、知識庫搭建與應用集成等核心工程環節。《構建私有化大模型應用系統:部署、推理與知識庫搭建》分為3部分，共10章。首先，深入講解模型格式、推理引擎、多GPU部署與嵌入生成技術；隨後，圍繞RAG系統構建、向量數據庫、API接口封裝、前端交互設計與私有化安全機制展開介紹；最後，通過項目案例，演示模型部署與知識庫搭建的全流程。讀者可通過本書系統掌握LLaMA、Qwen、Baichuan等主流模型的部署方式，理解vLLM、TGI等推理引擎的性能調優手段，並掌握向量化表示、FAISS/Milvus索引構建及RAG問答系統的完整流程。《構建私有化大模型應用系統:部署、推理與知識庫搭建》還特別強調私有部署中的安全合規、權限控制與攻擊防禦機制，並提供法律問答與企業助手兩個實戰案例，具備較強的可複用性與工程價值。《構建私有化大模型應用系統:部署、推理與知識庫搭建》面向AI應用開發者、架構設計人員及大模型應用相關的工程實踐者，適用於企業級私有化系統部署、智能問答產品構建及AI能力集成開發任務。

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

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

想打造自己的AI助手，卻不知道從何開始？用最熱門的LLM技術，打造真正會思考、會執行任務的AI Agent。從零開始也不怕，帶你完整實作七種不同任務的AI應用，掌握開發實戰與最新技術趨勢！------------------------------------------------------準備好和AI Agent一起開啟智慧新時代了嗎？本書將帶你深入探索AI Agent的開發關鍵。從技術框架、開發工具到應用趨勢，通通幫你整理到位。打造能聽懂人話、會主動幫你解決問題的超強AI夥伴！從GPT-4到LangChain、LlamaIndex、MetaGPT，一步步做出真正「會理解、會規劃、會執行任務」的智慧型AI Agent。書中以中小企業需求為場景，帶領讀者從零開始打造七種強大實用的AI應用，包括智慧排程、辦公自動化、知識整合、RAG、……等熱門任務。不論你是工程師、研究人員、產品PM，還是AI新手，只要對AI Agent有興趣，都能在本書中找到清晰的技術架構與實用的開發步驟。✔️ 全書實作導向，讓AI不只聊天，更能主動幫你工作！📌本書特色：．從零開發AI Agent，人人都能輕鬆上手．詳解LLM×Agent的技術架構與開發流程．精選熱門技術GPT-4、LangChain、LlamaIndex一次掌握．七大實戰應用任務，涵蓋智慧排程、RAG、文件處理等．對應企業需求，實作情境貼近真實工作場景-------------------------------------------------------------人工智慧時代，一種全新的技術——Agent正在崛起。這是一種能夠理解自然語言並生成對應回覆，並且執行具體行動的人工智慧體，它不僅是內容生成工具，更是串聯複雜任務的關鍵樞紐。本書將探索Agent的奧祕，內容包括從技術框架到開發工具，從實際操作專案到第一線發展，在帶著讀者動手打造7個功能強大Agent的同時，深入解析Agent的設計與實作，最後並展望Agent的發展性和未來趨勢。適合對Agent技術感興趣或致力於該領域的研究人員、開發人員、產品經理或公司負責人，以及大專院校的相關領域師生。內容以兩位虛擬角色互動的方式，帶領讀者進入極富趣味的Agent開發之旅，零距離接觸GPT-4模型、OpenAI Assistants API、LangChain、LlamaIn

用最簡單的方式，打造專屬於你的自動化神器，從此告別重複工作，把時間拿回來！★ 不會寫程式也沒關係，AI 幫你一行一行生出來★ Google Apps Script、Python、VBA 三大語言通通教，幫你選最適合的那一個★ 搭配大量實用案例，讓你馬上應用在日常工作★ 從自動寄信、整理報表，到跨平台整合，通通一書搞定★ 專為初學者設計，每段程式碼都有白話說明只要你曾經想過：「這工作可以不要一直重複做嗎？」這本書，就是你的解答！【簡易入門】讓你從 0 開始不怕程式．三大熱門自動化工具：Google Apps Script、Python、VBA，一次搞懂差異．完整入門流程：從介面操作、程式碼結構，到如何用 AI 協助寫程式．初學者必備觀念：function、debug、權限、API…通通白話解釋【動手實作】跟著做就會，自動化實戰案例滿載．自動寄送報表給主管、定時備份資料、表單送出即時通知．整合 Gmail、Google Sheets、Forms、Drive，打造你的工作助理．案例皆搭配 GenAI 助手操作範例，讓你不懂語法也能跑起來【自由創作】玩出自己的創意自動化．結合多個工具，打造跨平台的工作流程．學會部署前端小介面，讓你寫的程式更好用、更像一個小產品．把 AI 不只放在旁邊寫程式，而是真正「嵌入」到你的程式裡面！【本書適合】◎行政人員與助理：每天重複處理表單、報表、寄信、對帳◎中小企業老闆或主管：希望提升工作效率、又沒有程式背景◎會計、財務與人資人員：經常操作 Excel 或 Google Sheets◎業務與行銷人員：身兼多工、想把流程自動化◎自由工作者、創作者與接案者：想靠自己建立自動化工具◎學生與轉職者：想打好基礎、未來走向資料分析或工程領域

☆★好評再上市★☆★導入實際開發場景與案例，由淺入深、循序漸進★★帶領讀者快速掌握 Electron 開發必備知識及技巧★【本書內容】隨著Electorn的流行，越來越多的開發人員開始學習和使用Electron框架。本書特別針對一些會讓初學者感到困惑的問題提出解決方案，舉例來說，官方文件詳盡地列舉了Electron提供的API以及其呼叫的方式和參數說明，然而卻完全沒有任何案例進行實作的教學，本書針對這個痛點，將全書10章分別按不同的主題設計成一個完整連貫的開發案例，讓讀者真正知道在專案開發中會遇到的問題並加以解決。另外目前坊間完全沒有Electron的中文書籍，對於Web工程師來說，桌面應用程式的跨度有點大，必須了解node.js和Chrominum的原理。主處理程序與繪製處理程序的概念等知識，會在應用程式開發的過程中感到困惑，本書清楚完整地說明了這個部分，讓開發者在寫程式時更加放心。非常適合有一定的前端知識基礎，開始學習或即將使用Electron進行開發的讀者，也適合傳統桌面用戶端開發，想了解Electron框架的C#/C++/QT開發人員。當然如果你已經是Electron的使用者，想更進一步精進自己的技術，這本書也一樣非常適合你。【本書特點】．只要會Html+CSS+Javascript，就能開發出跨平台的輕量桌面應用程式。．利用Web開發的Chrominum為基礎。．Node為基礎的桌面環境設定。．了解不同作業系統之間的處理程序。．了解應用程式中視窗的多種組合應用。．帶參數的應用程式設計。．修改Windows的登錄檔。．處理硬體裝置及系統UI。．錯誤處理及程式品質控制。．將應用程式打包及發佈到Windows市集。．服務處理程序及外掛程式的開發。【適合讀者】1.從事Web前端開發，有一定的前端知識基礎，出於興趣開始學習Electron框架，或是專案即將使用Electron進行開發，想快速上手Electron的開發人員。2.從事傳統桌面用戶端開發，想了解Electron框架，對擴充自己技術廣度有訴求的開發人員。3.已經使用Electron框架開發過專案，熟悉Electron的基本使用，但想學習更多案例實踐的開發人員。

內容簡介:⭐本書基於 DeepSeek-V3，並涵蓋最新版 DeepSeek-R1 解析與應用。結合最新研究與實戰經驗，深入解析生成式 AI 技術，內容實用、操作簡單，讓你立即掌握 DeepSeek 真實戰力！🚀DeepSeek 是一種基於 Transformer 的生成式 AI（Artificial Intelligence）大模型，融合了 MoE 架構、混合精度訓練、分散式優化等先進技術，具備強大的文本生成、多模態處理以及任務客製化能力。本書系統性地介紹了開源大模型 DeepSeek-V3 的核心技術及其在實際開發中的深度應用，並收錄最新版 DeepSeek-R1 推論大模型架構詳解，帶您緊跟技術發展的脈動。• 核心技術拆解：從混合專家模型（MoE）、FP8 混合精度訓練，到上下文管理與 API 整合，掌握大模型關鍵技術。• 應用實例豐富：涵蓋 NLP、程式生成、數學推理、多模態輸出等，案例詳實步驟清楚，學完即可實作。• 進階提示技巧：教您運用對話前綴、FIM 生成、JSON 輸出等技巧，引導模型高效生成精準內容。透過深入講解與實用案例，幫助讀者理解 DeepSeek 模型從原理到開發的完整流程，無論你是剛踏入大語言模型世界的 AI 新手，還是正著手將生成式 AI 落地專案的技術開發者，本書都能成為你實戰導入、快速上手的最佳攻略。現在就翻開本書，讓 DeepSeek 成為你的 AI 強力助手！

近年來，隨著國產Linux桌面系統的逐步推廣、使用Linux內核的Android系統的發展和使用Linux服務器的雲遊戲服務的普及，Linux下的實時渲染應用越來越廣。同時隨著大模型計算的蓬勃發展，顯卡越來越成為計算系統的核心組件。但是Linux下的渲染架構與顯卡驅動一直缺少資料。本書以AMD顯卡為例，主要闡述顯卡計算的原理和顯卡驅動的組織方式，並對Linux用戶空間到內核空間的渲染架構的原理和變化進行了深入解釋。包括了從X到Wayland和Android的圖形架構的變化和渲染API的系統層工作原理。同時闡述了大模型計算的底層硬件原理。本書主要基於AMD顯卡和Linux下的開源驅動，從用戶空間驅動、內核空間驅動、固件和顯卡硬件四個方向分析現代顯卡的渲染與計算的工作原理。第1章與第2章主要介紹顯卡用於渲染、計算和合成的硬件結構；第3章與第4章主要介紹用戶空間驅動；第5章到第8章主要介紹顯卡內核空間驅動，其中，第5章系統性地介紹AMD顯卡內核空間驅動的架構，第6章主要介紹顯卡的GPU任務調度器，第7章與第8章主要關注顯存管理；第9章主要分析顯卡的頻率、電壓與功耗的關係；第10章主要介紹顯卡在大規模AI計算中的應用與性能優化。遊戲與渲染相關開發人員、桌面操作系統的開發人員、希望瞭解GPU計算原理的AI計算開發人員、希望學習顯示架構和AI計算的大學生。

「人工智慧 (Artificial Intelligence, AI) 」 一詞，最早可追溯至20世紀中英國數學家艾倫．圖靈發表的論文Computing Machinery and Intelligence。隨著時間推移，硬體與軟體技術的迅速進步讓電腦運算速度大幅提升、成本顯著下降，並且配合演算法領域的卓越研究成果，人工智慧領域不再是遙不可及的夢想。21世紀初，AlphaGo達到可以對決頂尖圍棋高手的程度，到了2022年，OpenAI正式推出ChatGPT，更讓人工智慧真正普及到大眾生活。生成式AI在各行各業專業領域中帶來重大變革，本書能幫助您突破生成式AI的工具性操作，深入了解其背後的技術、應用與影響力。全書共有七個章節，內容涵蓋生成式AI的底層邏輯、實務操作、企業管理策略等三個面向。第一到三章聚焦於生成式AI的底層邏輯，會依序介紹AI先備知識、經典模型以及生成式AI 核心架構：Transformer，即便您沒有資訊背景也能夠讀懂。第四到六章聚焦於生成式AI的實務操作，介紹提示工程(Prompt Engineering)，教您如何讓生成式AI產出高品質的回應，並手把手地帶您使用ChatGPT API 實作兩個小專案：檢索增強生成(RAG)以及網站智能客服。第七章聚焦於生成式AI的企業管理策略，針對企業最迫切關注的議題：如何導入生成式AI，提出淺見與看法。

本書以國產自研的強大AI模型DeepSeek為核心，系統呈現了DeepSeek從基礎操作到各領域應用的32個實戰案例，旨在幫助讀者快速掌握DeepSeek的用法。本書總計32章。第1章講解DeepSeek的註冊與使用，包括訪問DeepSeek官網、熟悉DeepSeek的使用界面、本地部署DeepSeek、調用DeepSeek API等。第2章講解提示詞的使用技巧，深入講解如何通過充分提供信息、用詞準確、角色扮演、分步提問、舉例說明、多維提問、分步推理、Markdown格式、迭代式提問、先驗知識、用AI模型的"母語”提問，以及向AI模型"投喂”材料，提升DeepSeek所回復內容的質量。第3章至第18章講解DeepSeek在內容創作和個人發展領域的應用，包括創作小紅書文案和帶貨直播腳本、打造翻譯助手和健身飲食教練、職業規劃、創業指導、搭建面試題庫、創意策劃、規劃旅行方案、制定理財策略，以及撰寫公眾號文章、個人簡歷、工作總結、演講稿、商業計劃書、商務文檔等。第19章至第32章講解DeepSeek在技術和創意領域的應用，包括輔助編程和項目開發、生成Midjourney繪畫提示詞、美化圖像、快速閱讀100本書、文生視頻、圖生視頻、製作PPT、處理Excel表格、將Word與DeepSeek無縫連接、生成數據圖、將DeepSeek接入PyCharm，以及創作情侶頭像、表情包和歌曲等。無論您是DeepSeek初學者、職場人士，還是技術愛好者或者創意工作者，本書都適合您閱讀和參考。

內◇容◇簡◇介 了解生成式AI，除了ChatGPT，你不可忽視DeepSeek。有關生成式AI，最強大的，莫過於ChatGPT。而市場上稍稍可與之抗衡的，則非DeepSeek莫屬。它也許沒有那麼強大，但是便宜，物美價廉，最重要的是，它走開源的路線。你可以把它的模型下戴到自己的筆電中，或是透過應用程式介面（API）和自己公司開發的軟體結合，更有效率的運用人工智能。本書除了說明DeepSeek在職場及學習方面的運用方法外，也對創作運用的技術進行簡單的說明，方便你跟進人工智能的發展。例如，為何DeepSeek可以利用較低的成本完成訓練，主要是以下三方面技術的突破：多頭注意力（Multi-head Latent Attention, MLA）、混合專家（Mixture of Experts, MoE）架構、FP8高效能記憶體技術。最後本書也針對DeepSeek引發的爭議及解決之道進行說明。本◇書◇特◇色 最具代表性的開源AI軟體簡介開源AI軟體不少，Meta也是，但只有DeepSeek最接近ChatGPT 4付費版。因此如果你要了解生成式AI，ChatCPT和DeepSeek是避不開的選項。而許多資訊大廠如微軟、輝達和FB皆已經導入。模型下載至本地端的說明本書以附錄說明如何將模型下載至本地端。除了讓你進一步了解生成式AI，也提升客制化的效能，同時也減低安全性的風險。圖文對照，快速上手

整合最熱門的 AI、物聯網與雲端運算 以 AWS 整合 ESP32-CAM 為例，進行車牌辨識實作！ 本書的內容主要結合了三大元素：人工智慧、物聯網設備與雲端運算。隨著人工智慧的爆發式成長，人工智慧的應用已經遍及影像、影片、聲音、對話、文章等領域，而公有雲已經將人工智慧的開發或是應用封裝成完善的服務，對於人工智慧的模型開發者或是應用開發者而言，只需要去熟悉、了解開發框架，就可以快速應用人工智慧的技術；不需要再花時間在購買GPU，安裝驅動、安裝開發框架等基礎環境搭建的無關事務上。 本書以 Python 為主要開發語言，ESP32-CAM 作為物聯網設備，接著介紹 AWS 雲端基礎建設與機器學習的相關服務，最後將 AWS 文字∕人臉辨識與 ESP32-CAM 進行整合，完成一個結合物聯網設備、雲端運算與人工智慧的應用系統。 本書可以學到哪些知識 。Python 基礎概念 。介紹單晶片 ESP32-CAM 。使用 MicroPython 開發 ESP32-CAM 。AWS 基礎設施服務 。Amazon API Gateway 。AWS Lambda 。Amazon DynamoDB 。Amazon S3 。Amazon Rekognition 。網際網路基礎 。HTTP Request/Response 本書適合的「讀者族群」 a.【自學者】適合用於自學 Python 程式語言。 b.【自學者】適合用於自學 AWS 雲端運算。 c.【自學者】適合用於自學 ESP32-CAM。 d.【自學者】適合用於在 AWS 雲端中探索職業生涯的人。 e.【自學者】適合用於在公司內部部署 IT 或雲端，但對 AWS 雲端不熟悉的人。 f.【自造者】適合想體驗自造精神或雲地與軟硬體結合。 g.【教育者】可以作為大專院校畢業專題的教學教材。 h.【教育者】可以作為大專院校雲端運算、物聯網與人工智慧實作的教學教材。 本書結合AI人工智慧、物聯網設備與雲端運算，以AWS整合ESP32-CAM為例，進行車牌辨識的應用實作。

DeepSeek 是一種基於 Transformer 架構的生成式 AI(Artificial Intelligence)大模型，融合了MoE 架構、混合精度訓練、分布式優化等先進技術，具備強大的文本生成、多模態處理和任務定制化能力。本書系統性地介紹了開源大模型 DeepSeek-V3 的核心技術及其在實際開發中的深度應用。全書分三部分共12章，涵蓋理論解析、技術實現和應用實踐。第一部分從理論入手，詳細解析了Transformer 與注意力機制、DeepSeek-V3 的核心架構與訓練技術等內容，並探討了 Scaling Laws 及其在模型優化中的應用。第二部分聚焦於大模型初步體驗、開放平臺與API 開發、對話生成與代碼補全的實現，以及函數回調與緩存優化(Visual Studio Code)，幫助讀者快速掌握關鍵技術的基礎理論和落地實踐。第三部分則通過實際案例剖析DeepSeek在Chat類客戶端、智能 AI 助理、VS Code編程插件等多領域中的實用集成開發，展示了開源大模型技術在工業與商業場景中的全面應用。本書通過深度講解與實用案例相結合的方式，幫助讀者理解 DeepSeek 大模型從原理到開發的完整流程，學習新技術的實現方法與優化策略，全面提升在大模型領域的理論素養與開發能力。本書適合生成式 AI 技術研究者、軟件開發工程師、數據科學家，以及希望快速掌握大模型技術並將其應用於實際場景的 AI 技術愛好者和高校師生閱讀。

內容簡介:✨ 睽違6年，全新改新版，深入掌握最新 Kubernetes 功能！✨本書新版全面涵蓋Kubernetes從開發到生產環境的核心概念，整合Kubernetes廣泛生態系統中的解決方案，精選超過100個範例，助你輕鬆自信地穿越 Kubernetes 叢林，打造雲端原生應用程式。無論你是初次接觸 Kubernetes 的新手，還是已有經驗的開發者，都能在這本書中找到實用的知識與技巧，優化使用體驗提升工作效率。------------------------------------------------------Kubernetes是協調(orchestration)容器與管理分散式應用程式的事實標準，廣受重視擴展性、可移植性、自動化和聲明式組態配置風格的人們喜愛。透過這本實用的祕笈，你將學會如何使用Kubernetes來自動部署、大規模縮放和操作跨主機叢集上的應用程式容器。在這本全新的第二版，作者Sameer Naik、Sébastien Goasguen和Jonathan Michaux採用問題解決導向的風格，提供方便查詢的機制，讓你迅速找到詳細的解答。Kubernetes能協助快速部署應用程式，以可預測的方式有效應對客戶需求。這本祕笈也提供開發者和系統管理者需要的核心基礎知識，以幫助他們達成目標。這本祕笈的主題包括：• 建立Kubernetes叢集• 使用Kubernetes命令列介面• 管理基本的工作負載類型• 和服務共事• 探索Kubernetes API• 管理有狀態的和非雲端原生的應用程式• 操作volume和配置資料• 進行叢集和應用等級的縮放• 保護應用程式• 進行監控和記錄• 進行維護和排除故障

本書是『遊戲設計與開發系列』的第一本書，主要教導新手與初階使用者之讀者熟悉使用Python進行程式開發，配合Pygame套件進入遊戲設計與開發的實際應用，主要目的是提供初學者可以一步一步安裝好Python程式開發環境，安裝與設定Pygame套件的遊戲開發與設定等等。 目前已經有許多Pygame遊戲開發的網路教學影片與許多文章與討論，由於Pygame遊戲開發充分使用到Python物件導向程式設計與開發的許多技巧，對於學習高階的Python物件導向程式攥寫有許多助益，PyGame是一個用於開發2D遊戲的Python套件模組，它為遊戲開發者提供了簡單易用的API。 PyGame這個套件建立在SDL（Simple Direct Media Layer）之上，並且能夠處理多種多媒體任務，如音頻、視覺效果、輸入控制等，適合用來創建遊戲、模擬器或其他多媒體應用，雖然目前遊戲設計與開發仍是以C與C++語言為主，但是由於C與C++語言入門雖不難，但是要深入C與C++語言後，可以進行遊戲開發，其門檻對許多專業程式開發人員仍然需要多年的訓練與多年不懈的努力才能有基本遊戲開發的程式攥寫技能，然而遊戲設計除了開發工具熟悉與專業之外，對於遊戲設計的領域知識與獨門技巧，尤其對於圖片、影音、人機介面操控與遊戲繪圖時脈與禎數整合與各種程序分時多工的設計技巧，更是C與C++語言之更深入的高階技巧，致使使用C與C++語言開發遊戲成為及少數專業程式開發人員可以進入的領域。 本書是Python之Pygame遊戲設計中基礎入門書，後續筆者會針對不同遊戲，單獨針對每一種不同類型與獨特的遊戲開發例子，會獨立設計專書來帶領讀者進入遊戲專業開發的殿堂。

內容簡介:集Python程式技術大成，新增AI應用，強大內容全面再進化～【Python系列書在台累計銷量近12萬冊】國內眾多讀者與程式人選書第一指名，學業界指定Python講師、榮登暢銷榜最多Python圖書的作者團隊代表作八大領域、39個主題、上百種模組套件、近1,200個範例，涵蓋語法入門，橫跨各大熱門技術、軟硬整合與AI實戰應用。一本帶你入行！系統化分章、大量圖表解說，全面跨入Python程式開發殿堂！ 給需要本書的人：★不知道如何開始才能自學好Python的人★有接觸過但又不想打掉重練的人★老是寫不好Python程式的人★想運用Python開發專案的人掌握系統化的學習途徑才能真正駕馭PythonPython廣泛應用於大數據、網路爬蟲、人工智慧、機器學習、物聯網等熱門領域，是一套直譯式、物件導向，功能強大的程式語言。具備簡潔的語法，擁有許多模組套件，跨平台且容易擴充，所以非常適合初學者學習，但沒有系統性與結構化的學習，只能一知半解，而胡亂網路爬文，也只會迷失在資訊叢林。本書從Python自學角度出發，系統化的分章學習，全面涵蓋語法、模組套件、主題應用、軟硬整合，規劃出最好的學習曲線，縮短自學途徑，排除學習障礙，真正從初學入門到業界活用！■完整詳實的程式入門：從開發環境建置開始，由淺入深、循序漸進、完整且詳細的解說變數、運算、判斷式、迴圈、串列、元組、字典、集合、函式與模組等語法觀念與實作。■晉級專業的進階心法：包括物件導向開發、例外處理、正規表達式、檔案管理、圖形使用者介面設計等內容。■應用廣泛的資料科學：涵蓋網路爬蟲、數據資料儲存與讀取、資訊視覺圖表化、Numpy、Pandas資料與分析的完整學習。■無所不在的網路應用：囊括Flask網站開發、建立Web API與Vercel部署、Django資料庫網站架設，還有LINE Bot機器人整合應用。■邁向未來的AI人工智慧：具備機器學習入門、機器學習特徵處理、分類與迴歸演算法、深度學習MLP、CNN與RNN的應用，以及NLP自然語言處理等能力。■玩轉創意的多媒體互動：包含讀取圖片、編輯圖片、合成、濾鏡效果、大量圖片處理，還有PyGame遊戲開發、PyTube影音下載等運用。■提升效率的開發加值：介紹目前業界最熱門的Google Colab雲端開發平台與VS Code編輯神器，也深入介紹如何將程式打包成執行檔。■萬

Ionic × Angular，掌握 AI 應用開發技巧 從概念到實作，教你打造實用創新的行動應用程式！ 本書內容改編自第 15 屆 iThome 鐵人賽 Mobile Development 組冠軍系列文章《Ionic 結合 ChatGPT - 30天 打造 AI 英語口說導師 APP》。書中將帶領讀者深入瞭解 Ionic 和 Angular 兩大核心技術，並學習如何利用它們開發功能豐富的行動應用程式。同時，也會體驗到 Ionic 與 Flutter、React Native 這些等主流框架的異同，幫助你做出最適合的開發選擇。 此外，隨著人工智慧的快速發展，大型語言模型的應用將成為未來的趨勢。本書將帶你學習如何串接現在最流行的 ChatGPT 大型語言模型，並了解 OpenAI 和 AI 語音技術是如何融入我們的日常應用之中。 只要跟著本書一步一步實作，你將從無到有打造出一款 AI 英語口說導師 APP。並且學習到如何將應用程式上架到商店，讓你親自體驗從開發到上線的成就感。透過本書的引導，你將能夠利用所學到的技術，創造多元價值，並在未來打造出獨特且有趣的應用程式。 重點摘要 ✦ 精通核心技術 深入掌握 Ionic 與 Angular ✦ 跨平台新視野 體驗 Ionic 與主流框架的不同之處 ✦ AI 趨勢應用 將 AI 智慧融入日常應用之中 ✦ 從零到上架 步步引導，實現應用上架的成就 目標讀者 ● 對跨平台應用開發感興趣的技術愛好者 ● 希望深入掌握 Ionic 和 Angular 技術的程式設計師 ● 想要瞭解如何結合 AI 技術的軟體工程師 ● 尋求技術多樣性和職業發展的專業人士 ● 想要自主開發獨特且有趣應用的獨立開發者 專業推薦 本書以淺顯易懂的方式講解了開發 AI 英語口說導師應用程式的完整流程，從前端介面設計、語音錄製、語音轉文字、文字轉語音，到與 OpenAI API 和 Azure AI 服務的整合，涵蓋了所有必要的知識。書中提供了許多實際案例和程式碼範例，讓讀者可以ㄧ步一步地跟著操作，並在過程中學習到實用的技巧和解決方案。無論你是新手工程師、學生，或是對行動應用開發感興趣的愛好者，都能從中獲得豐富的知識與實戰經驗。 ──── 徐千洋｜台灣駭客年會創辦人、CYBAVO 共同創辦人 本書的一大亮點是，作者毫無保留地分享了他在實際開發過程中的經驗與技

【新書簡介】◆ 集結10多年豐富的實戰經驗，涵蓋量化交易的各種面向，快速上手Python期貨量化交易！ ◆本書以商品期貨為標的，Python為工具，讓你使用策略來進行量化交易。這些基於AI及統計學原理的交易方法，讓你不再靠感覺讓自己的金錢陷入險境。內容安排由快速講解Python原理開始，直接就進入量化交易的策略分析，通通是被殘酷市場驗證過的賺錢案例。不僅完整說明量化交易的API，也提供了開放原始碼的SDK做使用。之後講解CTA策略，交易方法相對規則化、系統化，結合不同的策略理論開發CTA策略，包括了最重要的回歸策略和布林帶、乖離率等等。另外也有完整的回測和實盤，讓你的策略能真正通過實戰測試，包括使用Tick資料讓回測更精準、回測績效報告詳解、如何避開回測中的陷阱、遞進和交叉回測、量化交易實盤。對優秀的量化交易者來說，掌握風險管理的方法是非常有必要的。本書也介紹了期貨市場的三大風險及正確的倉位管理方法。在最後的單元中，也說明了常用的止盈和止損方法、量化交易與基本面資料、交易中常用的數理知識、量化交易與統計學。本書從真正的實戰交易出發，透過各種經典策略案例來指導讀者實作學習，讓您以更精準的方式，殺入量化交易的熱區賺大錢！【獨家特色】★ 附帶完整的策略程式，提高學習效率。★ 涵蓋 Python 程式語言基礎知識。★ 對量化交易策略案例進行分析。★ 專案案例典型，實戰性強，高應用價值！★ 提供完整的技術支援。【適合讀者】● 需要全面學習量化交易的主觀交易者。● 金融分析師。● 金融專業學生。● 喜歡交易的 IT 從業者。● 希望提高量化交易水準的人員。※ 本書附程式碼，可至深智官網下載：https://deepwisdom.com.tw/

【本書特色】• 雲端原生的價值與容器執行時期的關係。• Docker與Kubernetes的發展歷史介紹。• 容器技術發展史及其依賴的Linux基礎。• containerd的安裝與部署及CLI工具操作。• Kubernetes中的CRI機制及containerd中的CRI Plugin架構。• containerd中的CNI規範與網路外掛程式。• containerd透過snapshotter管理容器鏡像的方法。• containerd的核心元件架構與各個模組剖析。【書籍內容】本書共分為八章，第一章講解雲端原生與容器執行時期，介紹什麼是雲端原生，探討其價值以及它與容器執行時期的關係，了解Docker與Kubernetes及containerd容器技術的發展歷史。第二章深入探討容器執行時期的概念，從容器技術及介紹容器，容器所依賴的Linux基礎，當前的容器執行時期規範等。第三章則專注於如何使用containerd，內容涵蓋containerd的安裝和部署，以及如何透過ctr和nerdctl兩種CLI工具操作containerd。第四章講解containerd與CRI的關係，介紹Kubernetes中的CRI機制及其演進，containerd中的CRI Plugin架構和設定，以及CRI使用者端工具crictl的使用方法。第五章主要講解containerd中的容器網路，介紹CNI規範、常見的CNI網路外掛程式，以及如何在containerd中指定容器網路建立容器等。第六章介紹containerd和容器儲存，詳細說明containerd是如何透過snapshotter管理容器鏡像的。第七章對containerd的核心元件進行剖析，根據containerd的架構講解組成containerd的各個模組，如API、Core以及Backend層的多個模組。第八章探討containerd在生產與實踐中的一些操作，包括如何設定containerd的監控，如何基於containerd做延伸開發等。

辦公室作業自動化Word、Excel、PowerPoint、PDF、CSV、Pandas多執行緒、排程、藝術二維碼、短網址、電子郵件、爬蟲【本書內容】★☆★☆★【技術最強、功能最廣】★☆★☆★★☆★☆★【國內第1本 - 藝術二維碼、短網址】★☆★☆★★☆★☆★【AI助力效率飛躍】★☆★☆★★☆★☆★【多執行緒設計效能提升】★☆★☆★◆正則表達式CIA情報員搶救任務電子郵件地址自動擷取文件格式化自動化◆多執行緒進階平行運算客戶服務系統效能提升即時數據同步技術企業自動化報表生成◆自動化檔案管理自動化備份流程批次檔案修改過期文件自動清理◆提升效率的利器 – 短網址短網址生成器短網址解析技巧◆藝術二維碼QRCode到電子名片背景圖像QRCode◆告別重複工作 – 自動化排程schedule模組應用APScheduler模組 - 背景任務管理◆Python高效處理Word自動化行銷文案生成擷取圖表、表格數據Word與PDF格式互轉◆PDF魔法擷取PDF中的圖片、文字與表格PDF文件加密與解密PDF浮水印自動生成◆Python操作Excel吸睛報表完美呈現數據圖表說故事樞紐分析表的強大應用Excel與CSV轉換Excel轉PDF◆Python操作PowerPoint程式自動生成簡報批次簡報製作 - 效能再升級會議簡報自動化流程PowerPoint轉PDF◆傳送與接收電子郵件自動發送會員信件通知會員繳費提醒找出含特定內容的郵件◆網路爬蟲技術多執行緒爬蟲下載圖片自動抓取網頁數據並轉成表格JSON數據下載轉CSV或Excel網頁表格轉CSV或Excel◆Openai API助攻客服設計線上客服設計ChatGPT x Excel建立客服知識庫

☆★☆ ChatGPT / Copilot超強助力 ☆★☆ 「圖解」≠「簡單」，物聯網初學者真正零基礎學習的入門書籍 使用ESP8266開發板，輕鬆實作MicroPython，快速進入STEAM世界 從ESP8266到Raspberry Pi Pico，搭配ChatGPT/Copilot輔助寫程式，輕鬆學會程式設計、運算思維與物聯網應用！ 本書內容相當適合對Python或運算思維有興趣的初學者，可作為Python程式設計入門，或 MicroPython 物聯網相關課程教材。架構上亦循序漸進地從 Python 基礎開始，透過Copilot 生成式 AI 學習程式語法，接著進入 MicroPython 物聯網應用的各種領域，並搭配 ChatGPT 來加深 / 加廣程式的撰寫，輕鬆使用 MicroPython 整合 Web 服務，建立出所需的物聯網應用與專案開發。 【內容重點】 ✣ 使用「初學者」的Thonny Python IDE來輕鬆入門Python + MicroPython程式設計到Raspberry Pi Pico開發板。 ✣ 本書提供獨家ESP8266Toolkit工具箱，支援Blockly for MicroPython積木程式，讓你使用積木拼出你的MicroPython程式。 ✣ 使用ESP8266高性價比的入門「機智雲」開發板，不需麵包板；不用硬體接線，讓你輕鬆實作軟硬體整合的MicroPython程式設計，快速進入STEAM世界（Science 、Technology、Engineering、Arts和Math）。 你將學會以下專案： ✔ 建立三色 LED 的跑馬燈 ✔ Google圖書查詢的 Web API ✔ OpenWeatherMap 天氣資訊指示燈 ✔ 使用 LINE Notify 送出天氣通知 ✔ 上傳 OpenWeatherMap 目前氣溫 ✔ 使用MQTT上傳資料至物聯網平台 ✔ 使用Timer計時器建立跑馬燈 ✔ 使用HTML網頁遠端控制 LED ✔ 使用空手彈奏的 Pico電子琴 ✔ 溫溼度OLED監控IoT裝置+NodeRED儀表板 【適合讀者】 已經有其他程式語言基礎，或對運算思維有興趣。 適合用於自學 Python 程式語言。 適合想體驗自造精神或軟硬體結合。 可以作為 Python 程式設計課程的教學教材。

本書共分10章。第1章介紹Nacos的動態發現、健康檢查、設定管理、技術選型、分散式事務及其與Eureka的區別。第2章介紹Dubbo的基本概念、整合、設定、註冊中心、偵錯和監控、擴充、原理、性能最佳化及序列化協定。第3章介紹ZooKeeper的結構、特性、資料模型、API、應用場景、工作原理以及監控和管理。第4章介紹Spring Cloud Security OAuth 2的授權模式、底層工作原理及JWT技術。第5章介紹Spring Cloud Gateway的路由與更新、負載平衡策略、篩檢程式、限流方式、底層工作原理及高併發下的問題與解決方案。第6章介紹分散式鏈路追蹤的背景和概念，Skywalking的安裝設定、資料獲取、呼叫堆疊分析和故障排除。第7章介紹量控制元件，涵蓋限流、熔斷、降級、動態規則、服務治理、流量控制方式、核心元件及Sentinel規則和持久化推送模式。第8章介紹了Apache ShardingSphere與同類產品，並討論分片策略、資料遮罩、分散式事務、資料庫讀寫分離、主從同步、叢集管理、跨資料庫分頁、垂直與水平拆分、廣播與綁定資料表及底層實現原理。第9章介紹Elasticsearch、Logstash和Kibana的安裝設定及底層實現原理。第10章介紹RocketMQ的安裝、設定、架構、基本原理及高可用性、容錯性、性能優化和監控方法。 【本書看點】l 動態發現與健康檢查l Dubbo基本概念與整合l ZooKeeper結構與特性l OAuth 2授權模式l Spring Cloud Gateway路由與更新l 分散式鏈路追蹤背景和概念l 流量控制元件對比介紹l ShardingSphere分片策略與資料遮罩l Elasticsearch+Logstash+Kibana安裝設定RocketMQ架構與基本原理

要評價安倍政權絕非易事，這個日本憲政史上歷時最長的政權，是怎麼辦到的？本書是安倍晉三、菅義偉、岸田文雄、甘利明、茂木敏充、石破茂、高市早苗等54位關鍵人物的深度訪談與剖析！歷時7年8個月的安倍晉三政權，是日本憲政史上執政最久也相對穩定的政權，是自由民主黨自1955年成立以來首見，對日本來說，也是很特殊的存在。安倍政權致力於解決日本所面臨的重要問題，包括解決通貨膨脹和促進經濟成長、強化日美同盟與建構抗中實力、貿易自由化和制定國際規範、改革公司管理法、增加女性就業機會和勞動改革、強化政府的風險管理能力等，卻也引來了日本國內兩極化的評價，有人讚賞安倍首相的外交手腕與保持政治穩定的努力，也有不少人認為安倍的作為很危險，權力過度膨脹，而國際社會則普遍對安倍政權的外交、安全保障政策讚譽有加。澳洲最具代表性的智庫──洛伊國際政策研究所（Lowy Institute For International Policy）於2019年，稱讚安倍首相為「亞洲自由秩序的領導者」。要評價安倍政權絕非易事，但可以肯定的是，安倍政權對於日後的日本執政者來說，是重要的參考依據。本書由亞太倡議智庫（Asia Pacific Initiative，API）企劃，以安倍政權推動的政策與執行方式作為主題，訪問了包括安倍晉三在內的54位關鍵人物，試圖釐清安倍政權的施政作為與得失，為安倍政權留下總體評價。本書特色1.以安倍政權推動的政策與執政方向作為主題，檢證政策的決定過程，徹底剖析安倍政權各時期的執政樣態。2.訪談首相安倍晉三、官房長官菅義偉等54位安倍政權主要內閣成員與官邸幕僚，根據當事者的說法，嚴謹探究，歸納出客觀結論。3.書末收錄安倍政權各時期閣員一覽表、自民黨幹部一覽表，以及安倍政權相關年表。

【本書要點】☆LangChain生態系統概覽☆環境準備☆角色扮演寫作實戰☆多媒體資源的摘要實戰☆文件導向的對話機器人實戰☆自然語言交流的搜尋引擎實戰☆快速建構互動式LangChain應用原型☆使用生態工具加速LangChain應用程式開發☆LangChain, LlamaIndex, AutoGen比較【內容簡介】本書分9章，第1章介紹LangChain的生態系統設定，並解析一個官方生產級應用Chat LangChain，幫助讀者初步認識該生態系統。第2章介紹Ollama的使用和llama2-chinese模型的部署，第3章到第6章結合應用場景深入講解LangChain的核心模組及LCEL語法和Runnable Sequence中的可用元件，包括第3章角色扮演寫作實戰，講解Model I/O三元組概念和應用。第4章探討如何使用LangChain處理多媒體資源中的文字內容。第5章講解Retriever模組機制和應用，以及檢索增強生成的流程及元件。第6章詳述利用Agent和思考鏈構建自然語言處理搜尋引擎，並介紹Callback模組。第7章介紹如何使用Streamlit和Chainlit框架快速轉化為本地和雲端應用。第8章深入講解LangSmith、LangServe和Templates&CLI三個關鍵工具，LangSmith用於監控LangChain應用，LangServe用於將應用部署至API，提高可存取性和性能，Templates&CLI用於快速啟動專案。第9章分析比較LangChain、LlamaIndex、AutoGen框架，探討LangChain Hub的應用場景和通用人工智慧的認知架構發展。

★NLP始祖N-Gram，Bag-of-Words詳細說明介紹實作☆進入神經網路時代的Word2Vec、NPLM、RNN詳解及實作★序列至序列的神器Seq2Seq詳解及實作☆抓住字與字之間的關鍵Attention Mechanism詳解及實作★成為大神的Transformer詳解及實作☆第一個通用語言模型BERT詳解及實作★生成式語言模型GPT詳解及實作☆ChatGPT應用詳解及實作★最新一代GPT-4詳解及實作全書從最基本的N-Gram 和簡單文字表示Bag-of-Words開始說明NLP的應用，接著進入NLP領域中最重要的隱空間表示法Word2Vec，正式進入了多維向量Embedding表示語義的年代。之後接連介紹了神經網路表示法RNN，以及將encoder及decoder連接的Seq2seq。本書最大的特色就是花了很大的篇幅介紹了注意力機制，詳解了大家最想不通的QKV查詢。在了解了注意力機制之後，就進入最重要的成神Transformer階段，並且帶有說明及完整的實作。最重要的Transformer解決之後，接下來就是強大應用的展現，包括了NLU的BERT說明及實作，以及現今AI基本GPT(屬於NLG)的自迴歸模型。本書也實作了自己使用維基文字生成的GPT模型，讓讀者一探AI一路走來的技術堆疊。最後一章更把目前當紅的ChatGPT所使用的RHLF技術完整走一遍，也使用了OpenAI的API來完成實作。