API

本書系統性地介紹AI智能體的基礎理論、關鍵技術、開發方法與實戰案例。書中技術內容以國產DeepSeek大模型為核心，結合多個主流開發框架及平臺展示，旨在為讀者提供一條從入門到精通的高效學習路徑。本書共14章，內容涵蓋AI智能體與DeepSeek模型概述、AI智能體開發環境搭建、提示詞工程、知識庫與RAG技術、單智能體與多智能體系統開發、通用AI智能體構建、AI智能體協議、AI智能體進階技術、企業級大模型部署與知識庫搭建、企業級AI智能體開發，以及AI智能體的行業落地與AI智能體的前沿探索。同時，每章都融合了理論講解與代碼實戰，力求在闡明原理的同時提升讀者的動手能力。值得一提的是，本書強調“基於DeepSeek”的實戰導向。書中提供了大量完整可運行的示例代碼，涵蓋API調用、AI智能體開發、RAG系統搭建、多智能體協作等典型場景，幫助讀者在真實環境中鞏固知識。本書適合具有一定Python編程基礎的讀者閱讀，可可供從事AI應用開發、算法研究、企業智能化轉型的技術人員和項目經理參考使用，也作為人工智能、計算機科學相關專業學生的參考書。

隨著ChatGPT、Gemini、豆包、元寶等產品的崛起，傳統的搜尋引擎正朝向「答案引擎」進化。如何在AI生成的答案中獲得提及？如何讓你的品牌成為AI首選的推薦對象？本書是一本系統論述AIO(AI 優化)與GEO(生成式引擎優化)的實戰寶典。作者融合了大量的服務客戶的實操案例，從AI搜尋的底層架構出發，深入剖析生成式引擎的評估指標與排序邏輯。書中不僅涵蓋了技術性的資料結構化與語料庫優化，更提供了針對不同產業(電商、SaaS、本地服務等)的落地策略，助你在AI重塑流量分配的浪潮中保持領先。 透過閱讀本書，你將學會用GEO輕鬆解決以下問題： (1)企業主和創業者擔心AI搶走流量，不知道如何應對？ AI搜尋邏輯拆解、流量遷移趨勢分析、GEO策略佈局等大量策略技巧，讓你從傳統SEO平滑過渡到GEO，搶佔AI紅利視窗期；(2) 行銷從業人員發現傳統SEO效果下滑，急需新方法？ ChatGPT、Gemini、豆包等6大平台演算法剖析、RAG架構適配、Schema標記實戰等數十個技術技巧，讓你的內容被AI優先理解和引用，流量成本大幅降低； (3)跨境電商和出海企業面臨地域和文化差異挑戰？多語言內容優化、跨文化在地化策略、全球權威平台佈局等全球化技巧，一次內容優化觸達多區域市場，品牌全球曝光率提升數倍；(4) SaaS和軟體企業專業術語複雜，AI難以理解？技術文件結構化、API介面優化、開發者社群營運等各種B2B技巧，讓技術內容成為A​​I信賴的信源，專業客戶諮詢量暴增；(5) 本地生活服務企業依賴地理位置，如何被AI推薦？ POI資料優化、LBS位置訊號、本地評價管理等各種在地化技巧，提升區域AI推薦率，到店諮詢量數倍增長；(6)品牌方擔心負面資訊被AI引用，影響聲譽？輿情監控工具、正面內容壓制、權威信源建立等各種品牌保護技巧，建立AI時代的數位信任資產，負面資訊提及率大幅降低。 本書採用「底層邏輯→系統方法→實戰戰術→商業成長」的遞進結構，每章都配有真實案例分析和行動清單，把複雜的AIO戰略拆解為可落地的執行路徑。拒絕空洞理論，只用真實案例和清晰指引幫你建構AI時代的競爭壁壘，即便

本書系統梳理豆包（生成式人工智能工具）從基礎入門到高階應用的核心知識、方法框架與實戰技巧，幫助讀者全面理解並高效使用大語言模型在學習、辦公、創作與開發中的實戰技巧。全書共 8 章，內容涵蓋豆包的發展背景與多模態能力、提示詞工程與高效提問框架、學習輔助與文獻閱讀、職場辦公效率提升、創意寫作與內容生成等典型場景，並結合數據分析、跨平臺協作與智能體構建等實戰應用，逐步拓展使用深度。最後介紹自動化編程支持與 API 調用方法，幫助技術用戶實現系統集成與能力擴展。本書適合人工智能初學者、辦公室白領、自媒體博主、教師和學生、學術研究者、公務員、程序員，以及其他希望借助豆包提升效率與創新能力的讀者閱讀學習。

【封面故事】 從透視API流量與語意邏輯下手　阻斷惡意指令兼防資料外洩 駕馭代理AI　築起資安護欄 部署API護欄與語意分析　化解影子AI與代理人威脅 鎖定Runtime流量可視性　建構AI原生應用防線 導入實戰攻防演練數據　化解生成式AI運行威脅 整合MCP標準介面　杜絕開源潛藏漏洞風險 以API流量可視化為核心　確保AI應用交付穩定性 平台化治理導入　AI Guardrails成關鍵核心 整合可視性與邊緣控制點　阻斷資料外洩控管推理成本 建構應用安全護欄　化解影子AI失控風險 【深度學習】 Hyper-V/ESXi我全都要　System Center VM Manager進階運用 SCVMM整合vSphere　兩大虛擬化平台集中管控 【技術論壇】 部署完先幫基礎設定打底　日後維運好管快修免踩雷 能跑不代表已安裝好　Nutanix叢集初始化設置 包辦連線摘要協定日誌異常告警　事件脈絡可供威脅獵捕 Zeek解析紀錄鑑識流量　彌補NIDS見攻擊不見細節 專案更新史可被駭客重建　原始碼API key機密資料整包帶走 你的.git在網站上裸奔嗎　版本庫目錄成資安大漏洞 【名家專欄】 算力競爭帶來結構型變局 網路是企業布局量子關鍵 打造數位韌性的兩隻手 跟上生成式 AI 的腳步 資安韌性核心在身分安全 【產業趨勢】 整合跨機關可視性指標　強化關鍵基礎設施防護韌性 建構國家資安自動化治理　對齊平台化與AI判讀 躋身企業儲存評估首選項　QLC記憶體挺進關鍵任務領域 架構設計決定儲存效能　快閃元件規格非唯一指標 洞察全年在地40億封郵件　偽冒攻擊已讓黑白名單失靈 郵件可信特徵不再可信　超仿真釣魚恐席捲2026 【市場新知】 供應鏈稽核追溯與AI推升儲存需求 今年資料風險　勒索只排名第三 AI對話金流結合生物辨識資安防護 拚「應援」經濟　落實平台治理 符合人設有互動記憶　滿足情緒價值 玩具AI總動員　對話模型超入戲 【深度觀點】 各國法規重心轉向兒童安全　科技公司面臨治理責任要求 年齡驗證恐成平台標配　網路AI業者牽動監管隱私 依情境排優先序避免警報氾濫　整合多重訊號一眼看出緊急度 專案檢視助管理雲端風險　突破傳統CSPM零散視角

本書是一本實戰導向的Spring Boot開發教程。全書以現實問題為導向，從基本功能到技巧，全面地介紹Spring Boot開發技術，包括引導應用程序、數據庫通信、微服務等內容，以及Spring Boot與RESTful API、WebSocket、RSocket、Kubernetes、Kotlin、GraalVM配合使用的方法。本書凝結了作者多年的Spring Boot開發經驗，可以在Spring數據、Spring安全性，以及其他有關Spring的核心技術與技巧方面為讀者提供指導。本書適合具備一定Spring基礎的Java開發者和軟件工程師閱讀。

歡迎閱讀C#編程和.NET領域最全面的指南！《C#和.NET高級編程(第11版)》沒有停留在照步驟實現功能的層面，而是深入講解那些讓普通開發者進階的核心知識點。本書第11版新增了關於Entity Framework、Razor Pages、Web API等重磅內容，全面覆蓋了C# 10和.NET 6的更新特性，旨在助力開發人員在C#技術方面拓展批判性思維。本書涵蓋了ASP.NET Core、Entity Framework Core等內容，詳解了新統一的.NET平臺的最新更新，包括性能改進、基於.NET 6的Windows桌面應用開發、XAML工具的更新，以及數據文件和數據處理。書中所有代碼示例均採用C# 10更新特性重寫，兼顧了實用性與前沿性。翻閱本書，你將明白它成為全球C#開發人員首選參考書的原因：它能幫助你夯實面向對象開發基礎，掌握特性與反射、泛型與集合，以及許多其他書籍中鮮少涉及的高級主題(如CIL操作碼、動態程序集發射)。本書將助你樹立實際編寫C#代碼的信心，自由探索.NET生態的無限潛力。• 探索C# 10的新特性，包括對記錄的更新、新增的記錄結構、全域和隱式using指令、文件級名稱空間、擴展屬性模式等• 運用C#及現代框架，開發服務端、Web端及智能客戶端應用• 快速掌握使用MVC和Razor Pages開發ASP.NET Core Web應用的技術，包括視圖組件、自定義標簽助手、驗證機制、GDPR支持和區域開發• 構建支持版本控制、增強型Swagger和基本身份驗證的ASP.NET RESTful服務• 深入學習Entity Framework Core，構建真實世界中以數據為中心的應用。本版新增了一些深入介紹的內容，包括對SQL Server時態表的支持• 基於.NET 6，使用Windows Presentation Foundation開發Windows桌面應用• 理解.NET底層設計理念• 探索.NET 6的新特性，包括單文件應用、輕量級容器鏡像等

Kubernetes和Nomad這樣的編排框架，使得管理容器化應用變得異常簡單。從零開始構建一個編排器，能幫助你深入理解如何部署和擴展容器、集群、Pod以及現代分布式系統中的其他組件。《從零構建編排器(Go語言)》將一步一步指導你從頭開始創建自己的編排器。《從零構建編排器(Go語言)》為你提供了一個全方位的視角，深入探討編排框架和分布式容器化應用的底層運作機制。翻開這本書，你將踏上一段有趣的旅程，利用Docker API和Go SDK構建一個簡單而實用的編排器。在這個過程中，你將深入理解Kubernetes，並學習一種模式，幫助你在需要時創建自己的個性化編排解決方案。核心亮點• 在工作節點上調度容器• 使用Docker API啟動和停止容器• 通過簡易的API管理工作節點集群• 使用Google Borg系統的算法進行操作

本書為Java基礎入門圖書，共15章。第1章為Java開發入門，融入AI編程助手的內容，從而提升學習效果；第2～8章主要講解Java編程的基礎知識，包括Java編程基礎、面向對象、異常、Java API、集合、泛型等知識；第9～14章主要講解Java編程的進階知識，包括反射機制和注解、I/O、JDBC、多線程、網絡編程、圖形用戶界面等知識；第15章基於圖形用戶界面實現一個綜合項目：客戶關係管理系統，幫助讀者將所學的知識融會貫通。本書配套資源包括源代碼、題庫、教學課件和思政閱讀材料等。本書可作為高等院校計算機相關專業的Java語言入門教材，也可作為自學編程人員的參考書。

https://youtu.be/od1RGCdhhII 【本書特色】 分享在 Github 獲得 2,300 stars 的大數據 Side Project——FinMind，並一步步帶領讀者從 0 開始，打造專屬於自己的大數據 Side Project。 不同於僅止於教學示範的 Side Project，FinMind 是少數經過實際使用者驗證、長期維運的資料服務，完整呈現資料工程從架構設計、系統實作，到產品化與穩定營運的全流程。讀者不只學會「怎麼做」，更能理解 為什麼要這樣做。 【你將學到】 資料工程實戰 ►使用分散式架構蒐集證交所、櫃買中心、期交所等股市資料， ►並以容器化技術建構爬蟲、API、資料庫與訊息佇列服務。 低成本雲端部署 ►單月約 5 美金 即可運行完整系統， ►一站式管理多台分散式機器與服務。 產品化與迭代流程 ►從單元測試、CI/CD 到 API 上線， ►建立可持續維護與擴充的資料產品。 監控與視覺化 ►建立專屬資料儀表板，並以業界主流監控工具掌握系統狀態。

本書聚焦於MCP這一連接AI Agent與多工具的關鍵技術，從MCP(模型上下文協議)的基礎知識入手，系統講解MCP的客戶端-服務器架構設計、標準化接口設計、上下文維護和動態擴展機制，闡明MCP與AI Agent協同增效的原理及其與其他協議的互操作性。在工具應用層面，系統梳理數據庫操作、文件系統管理、API調用、代碼管理等 MCP工具，通過Apifox、Qdrant、GitHub等典型MCP Server，介紹工具功能、選擇評估標準及實踐要點。最後結合實戰案例，介紹MCP在智能助手、AI開發、企業自動化及多模態交互等領域的應用，且案例均包含環境配置、代碼實現、調試技巧和性能優化。本書知識體系完整，案例豐富，實用性強，非常適合AI領域的工程師，軟件開發、數據分析技術人員及企業數字化轉型決策人員閱讀，也可用作高等院校相關專業教材。

https://youtu.be/jvnQpphx17k 本書以扎實的 Spring Boot/MVC/API 基礎為基石， 帶您精通 Spring AI 的核心組件， 最終具備開發企業級 AI 應用程式的能力 ★ 從 Spring Boot 基礎教起，建立堅實的企業級開發能力 ★ 精通 RESTful API 設計，打造穩健的生產級後端系統 ★ 掌握多模態處理、語音合成，擴展智能應用邊界 ★ 由 API 串接 AI，為模型賦予 Function Calling 行動力 ★ 實戰企業級 RAG 知識庫，讓 AI 讀懂你的私有文件 ★ 提供17個實作範例，涵蓋最新的MCP開發 【核心基礎】奠定企業級 AI 應用開發基石 • 穩固開發基礎：深入解析 Spring Boot 自動配置、三層架構，以及 RESTful API 開發 • 必備觀念與實踐：掌握依賴注入、Validation、全域錯誤處理、安全配置 API Key 的方法 • 掌握 Spring AI 核心價值：專注於解決將 企業數據、API 與 AI 無縫串聯 的根本挑戰 • 統一 API 介面：透過 ChatClient，輕鬆整合多種主流 AI 模型 【AI 實戰】建構高智能對話與多模態能力 • RAG 知識庫核心：實作RAG系統，從而解決資料過時或幻覺 問題 • 賦予 AI 行動能力：透過 Function Calling突破AI限制，讓模型能調用外部 API 獲取即時數據、執行業務操作 • 記憶與上下文管理：建立 ChatMemory 系統，實現對話歷史的 短期記憶 和跨會話的 長期記憶 • 多模態功能集成：實現圖片、語音、影片分析及生成等功能 •結構化輸出保證：讓 AI 回應自動轉換為 類型安全 的 Java 物件，便於系統整合與數據處理 【企業部署與優化】打造生產就緒的 AI 平台 • 數據品質保證：深入了解 ETL的 文本清理、智能分塊 和 元資料增強 等技術 • Advanced RAG：學習 Embedding、Re-ranking排序優化，將檢索準確率提升至 90% 以上 • MCP協議擴展：掌握MCP，這是標準AI工具接口，可輕鬆整合外部服務 •生產部署與監控：進行效能監控與成本追蹤 【本書適合】 ◎Java 開發者： 熟悉 Spring Boot 或 Spring Framew

在人工智能作為新質生產力持續滲透的當下，Java程序員如何借助AI持續創造並交付出有價值的產品或者服務?對此，這本Java經典及時提供了一個行之有效的答案。《AI高效應用：Java編程實踐(第5版)》包含6部分22章，主題包括生成式AI編程和Java程序員必知必會的編程基礎、面向對象編程、數據結構、泛型集合、Lambda表達式和流、JavaFX GUI、圖形與多媒體以及高級主題，是一本全面深入、內容詳細且風格獨特的重要參考書。書中包含的200+實例代碼和600+AI編程練習，有助於讀者高效掌握生成式AI編程和調用API進行智能體開發。《AI高效應用：Java編程實踐(第5版)》適合有一定編程背景的程序員閱讀，更適合Java程序員作為案頭參考書，用於提升AI素養和編程能力。

《Django 5+Vue：Python Web全棧開發》是實用性很強的 Django 5+Vue 3全棧開發指南，旨在為 Web 應用的設計、開發和部署過程提供全面的指導。作者結合多年的實戰經驗，深入探討作為一名全棧工程師必備的核心技能，包括掌握後端開發、前端開發、RESTful API設計、數據庫操作、認證授權、性能優化、Docker 部署等方面的技術。本書結合多個實戰項目案例，深入解析各個知識點，幫助讀者輕鬆地理解 Django和 Vue，並掌握其在真實應用場景中的使用方法、技巧以及工作原理。通過學習本書，讀者可以熟練運用這些知識構建現代化的 Web應用，提高自身的開發能力和職場競爭力。

【特別企畫】 解鎖Nano Banana Pro生圖技能 Gemini 3 Pro Image全面進化，掌握AI製圖實戰關鍵  中文不再亂碼，多語言文字直接渲染進圖片  最多14圖融合生成，主視覺、場景合成一次到位  角色一致性大升級，表情、動作、分鏡穩定可控  用說的就能修圖，光線、景深、比例一鍵調整  結合世界知識，資訊圖表、教學圖文自動生成  串接AI Studio與API Key，解鎖4K高解析與大量生圖 【特別企畫】 PC home 30周年特輯： 科技生活的30個關鍵時刻 隨著《PC home》雜誌跨入30周年，我們回頭整理1995到2025年的30個科技關鍵時刻，正是這些看似過時的回憶，串起了我們今天所依賴的一切。 【特別企畫】 LINE Pay Money上線你該知道的事！ 與LINE Pay哪裡不同？跟iPASS MONEY有什麼關係？ 【特別企畫】 學用Jan AI打造私人AI助理 離線執行ChatGPT，更重隱私及效率 【特別企畫】 冬季油菜花與梅花拍攝技巧 掌握工具與時機，寒冬也能拍出暖意！ 【採購趨勢】 一看就懂的電暖器挑選心法 從W-A-R-M黃金法則，找到最適合的機型 【Mac專欄】 8款好用的macOS影片字幕工具

本書聚焦於AI輔助編程在C++語言開發中的實踐應用，系統講解了如何基於Cursor智能開發平臺，實現從底層語法到複雜工程的高效構建。全書共十章，覆蓋C++語言基礎、STL使用、現代語法特性、模塊化構建、系統級編程、嵌入式控制、AI重構能力、項目集成與插件生態，構建起完整的“語言+工具+AI協同”學習路徑。在基礎部分，本書圍繞C++語法體系展開，介紹變量類型、流程控制、函數機制、類與對象、繼承與多態、模板與容器等知識點，結合Cursor的代碼補全、語義識別與注釋生成能力，實現“邊學邊寫”的交互式學習體驗。中間部分則深入工程結構與構建流程，解析CMake、頭文件組織、測試框架與性能優化策略，展示AI如何輔助管理大型代碼結構。後續內容聚焦項目實戰，涵蓋底層驅動開發、串口通信、插件機制及部署腳本構建，並結合Cursor插件體系與外部API擴展，構建完整的智能化開發環境。本書通過理論講解與真實代碼實踐相結合，讀者可快速掌握現代C++工程技能，並學會用AI賦能傳統系統開發流程。本書適合希望提升C++編程能力的在校學生、從事系統開發與嵌入式控制的工程師，以及關注AI編程輔助工具應用的研發人員與技術管理者閱讀參考。

Python 運算思維 Google Colab x Gemini AI 零基礎 + 高效率 學「程式設計」 內容簡介 ★★★★★【國內第1本Gemini AI輔助學習Python】★★★★★ ★★★★★【Google Colab x Gemini AI助攻】★★★★★ ★★★★★【Gemini API設計智慧客服系統】★★★★★ 本書特色如下： ☆ Gemini AI程式除錯(Debug)、註解、重構和重寫程式的應用。 ★ 完整的解說機器學習數學原理和演算法。 ☆ 用Gemini API設計「智慧客服系統」。 ★ 提供「Google Colab的ipynb檔案」與「一般的py檔案」兩種程式。 本書用約700個一般實例與程式實例，同時使用ChatGPT輔助學習，講解了下列知識： ★ 科技與人工智慧知識融入內容 ☆ 完整Python語法 ★ 串列、元組、字典、集合 ☆ 經緯度計算城市間的距離 ★ 數學方法計算圓週率 ☆ 生成式generator ★ 函數與類別設計 ☆ 設計與使用自己的模組、使用外部模組 ★ 中文Windows預設cp950與國際通用utf-8格式的檔案讀寫 ☆ 程式除錯與異常處理 ★ 正則表達式 ☆ 影像處理 ★ Numpy ☆ CSV文件 ★ 2D ~ 3D的Matplotlib中英文靜態與動態圖表繪製 ☆ 網路爬蟲 ★ 人工智慧破冰之旅 ☆ 迴歸分析 ★ 機器學習使用scikit-learn入門 ☆ 使用Gemini API設計「智慧客服中心」 讀者最值得閱讀本書的十大理由 ①從零開始的運算思維訓練 第 1 章從 Computational Thinking、Python 起源、語言演化一路講解，讓初學者打好電腦科學與邏輯基礎。 ②完整且紮實的 Python 語法入門到進階 從變數、資料型態、字串、串列、迴圈、集合、字典，到函數、類別、模組，內容涵蓋所有核心語法，是最適合初學者的系統化教材。 ③每章皆搭配大量實例，學得會、用得到 例如 BMI、房貸、經緯度距離、凱薩密碼、單字統計、影像處理、成績系統、夏令營、動畫等真實專案，全面強化讀者實作能力。 ④Gemini AI 系列深度整合，全書都有 AI 助教陪學 幾乎每章都有「Gemini AI 輔助程式設計」單元，協助： ◎產生程式碼 ◎除錯 ◎重構程式 ◎解釋程式邏輯 本書是傳統 Python

 AI發展的浪潮已步入Agent階段，Agentic AI具備橫跨企業多元職能領域的能力，可自主完成複雜的工作流程，為企業提升營運效率與創新發展注入新動能。 應用層面，本書分析國際領先新創公司在企業跨職能Agentic AI平台的產品發展現況與技術架構，為企業導入評估與解決方案供應商提供實務參考。探討 AI Agent對製造業作業流程的影響，並從實際案例觀察導入效益。 在處理器與品牌廠積極布局軟硬整合，力推Agentic AI核心概念，旨在將AI工具逐漸發展為主動協作的數位代理人，並連帶影響AI NB硬體規格跟進變化。 在資料工程之應用，說明AI Agent如何協助企業優化資料工程的效率和品質，建立可信的資料處理架構。為企業負責資料任務的專業角色，如資料工程團隊主管，提供技術面洞察，以因應資料量快速成長且資料來源異質化所帶來之挑戰。在醫療照護的應用層面，分析AI Agent 在智慧醫療照護的發展趨勢，提供業者發展創新科技或服務之借鏡參考。 提供AI Agent在企業多元職能領域上的近期發展，相關應用於在製造業、醫療業、資料工程的實際案例及導入效益。 提供AI Agent在處理器與品牌廠的廠商布局與軟硬整合，提供企業進行策略規劃與布局參考。2025年快速發展的準殺手級應用，正在緊跟著生成式 AI (Generative AI) 浪潮迅速崛起，AI代理（AI Agent)以前所未有的自主性與智慧化能力，漸進速捷的悄悄改變我們的生活與工作模式。專家學者紛紛預測，AI Agent將在未來五年內徹底改變科技產業，甚至推動工作流程的大幅變革，可能超越下一代基礎模型。AI Agent 的核心概念是以大型語言模型 (LLM) 為基礎，運用海量知識，對於本身產出的內容再進行反思與規劃後，再運用各類型工具達成任務。這樣的工作流程，徹底解決博學多聞的傳統LLM，在面對複雜工作環境時，需要使用者不斷來回引導與介入的限制。AI Agent 的關鍵突破點，在於它具備自主性（獨立運作無須人工干預）、適應性（從經驗與環境回饋過程中持續學習）及目標導向（將複雜任務分解為可管理步驟）等三大核心特性。在技術組成上，Agent 依靠感知能力（蒐集即時數據與指令）、規劃能力（利用思維鏈推理策略）、記憶能力（透過向量資料庫或 RAG 實現長期學習）及工具使用能力（調用 API、網路搜尋、執行程式

2025年快速發展的準殺手級應用，正在緊跟著生成式 AI (Generative AI) 浪潮迅速崛起，AI代理（AI Agent)以前所未有的自主性與智慧化能力，漸進速捷的悄悄改變我們的生活與工作模式。專家學者紛紛預測，AI Agent將在未來五年內徹底改變科技產業，甚至推動工作流程的大幅變革，可能超越下一代基礎模型。 AI Agent 的核心概念是以大型語言模型 (LLM) 為基礎，運用海量知識，對於本身產出的內容再進行反思與規劃後，再運用各類型工具達成任務。這樣的工作流程，徹底解決博學多聞的傳統LLM，在面對複雜工作環境時，需要使用者不斷來回引導與介入的限制。 AI Agent 的關鍵突破點，在於它具備自主性（獨立運作無須人工干預）、適應性（從經驗與環境回饋過程中持續學習）及目標導向（將複雜任務分解為可管理步驟）等三大核心特性。在技術組成上，Agent 依靠感知能力（蒐集即時數據與指令）、規劃能力（利用思維鏈推理策略）、記憶能力（透過向量資料庫或 RAG 實現長期學習）及工具使用能力（調用 API、網路搜尋、執行程式碼）。Agentic AI 平台因此能夠打破傳統 RPA 規則的僵化限制，成為能夠理解語義、自主判斷、規劃與執行任務的「智慧化」數位勞動力。 AI Agent 的應用已經不再侷限於單一領域，而是走向企業跨職能的整合。國際新創業者如 Moveworks、Aisera、CrewAI等企業，正在引領這波趨勢。Moveworks公司以 IT 營運為利基市場出發，系統採用「Agentic 推理引擎」，打造跨資訊技術、人力資源及財務的多職能 AI 代理；Aisera公司則以分層技術架構，深耕垂直領域，打造「25 個特定領域 LLMs」以強化 Agents 的環境適應力；而開源框架 CrewAI 則是強調多代理人協作 (Multi-Agent Collaboration)的特性，透過「角色多代理框架」實現不同 Agents 共同合作解決複雜問題。 AI Agent 的崛起也成為個人電腦 (AI NB/PC) 領域的競爭焦點。NVIDIA、Qualcomm 等晶片大廠積極布局 Agentic AI 願景。透過地端推論技術，AI Agent 成為能夠推理、使用工具，並且與人類協作的數位代理人，能夠保障資料隱私並提供低延遲體驗。展望未來，為支援複雜的地端 AI 應用，

本書旨在用傳統前後端開發過程中開發者熟悉的詞匯與術語對AI應用開發的專業知識進行深入淺出的講解，使開發者能夠從0到1入門AI應用開發。本書不拘泥于講解單一編程語言、單一模型和單一框架，而是盡可能完整地展現不同技術方案的優劣、技術選型時的考量和技術生態的全貌。書中涵蓋當下多種熱門類型AI應用的開發，從OpenAI API調用到RAG開發，從MCP服務器創建到智能體開發。本書的內容編排循序漸進，前半部分聚焦“入門”，通過控制代碼複雜度及詳細的基礎知識講解，幫助讀者快速熟悉AI應用開發中的概念與常見模式；後半部分聚焦“進階”，將向量數據庫、第三方雲服務等技術組件引入示例，並嘗試通過構建完整的端到端應用將知識點串起來。此外，本書不僅包含業務代碼，還涉及AI應用的調試、監控、部署乃至最佳實踐，力求帶給讀者可工作的上線代碼。本書非常適合想用AI提升產品競爭力的前後端開發者、需要進行快速概念驗證的技術經理與創業者，以及希望將大模型接入現有系統的架構師與運維工程師閱讀。讀者無須擁有與AI應用開發相關的經驗，無須掌握Python或者Node.js編程語言，只要具有編程基礎知識即可暢讀本書。

內容簡介 這是一本系統化解決分布式系統性能瓶頸的實戰指南，它以“多、快、好、省”的性能指標體系為核心，提供了從架構設計、網絡通信、緩存、事務到AI大模型應用的全鏈路、360°的性能優化方法論與工程實踐。 性能優化不是亡羊補牢，而是磨出來的工程藝術。本書正是一本幫助你將性能優化從“救火”轉變為“體系化建設”的實戰寶典。全書共12章，分為三大核心部分(基礎理論、優化方法、實戰應用)，通過20餘個工業級實戰案例，為你提供了從理論到實踐的完整性能優化知識圖譜。 掌握本書內容，你將收穫以下7大核心價值： (1)構建完整的性能指標體系：掌握分布式系統“多(容量)、快(時間)、好(可用)、省(資源)”的4維性能指標體系，並學會通過全鏈路壓測、可觀測性等手段，精准定位系統性能瓶頸。 (2)掌握系統架構優化策略：深入理解單體、微服務、事件驅動等5種主流架構對性能的影響，並掌握API網關、Saga、斷路器等10種微服務設計模式，實現面向性能的架構選型與優化。 (3)突破網絡傳輸瓶頸：學習網絡拓撲優化、帶寬管理、高效路由、CDN與邊緣計算等4大基礎設施提速技巧，並通過基於BFE的大規模負載均衡實踐，將網絡延遲降低到極 致。 (4)精通緩存與通信調優：掌握Cache-Aside、Write-Through等5種分布式緩存策略，以及熱Key、緩存穿透、緩存雪崩等6大常見問題的解決方案；同時學會HTTP優化、gRPC、異步通信和消息隊列等4大通信調優技巧。 (5)解決數據一致性難題：深入理解本地事務、全域事務、分布式事務等3種事務類型，並掌握事務消息、TCC等3種分布式事務解決方案，確保數據在分布式環境下的強一致性。 (6)應對高併發挑戰：學習如何合理設計分布式鎖，掌握Redis和ZooKeeper分布式鎖的互斥性、防死鎖、高性能、可重入性等4大核心要素，並通過直播排行榜等案例，解決高併發下的資源競爭問題。 (7)擁抱前沿技術優化：掌握在線聊天、高併發直播系統、自動駕駛異構計算等3個大型應用系統的性能調優實戰，並深入探討RAG、Agent系統、語義緩存等3大基於大模型應用的系統優化方法，搶佔AI時

《全棧開發一本通：基於TypeScript, React, Next.js, MongoDB和Docker》是基於 TypeScript、React、Next.js、MongoDB 及Docker 的全棧開發實用指南，專為有志于成為全棧開發者的讀者打造。內容從前端HTML/CSS/JavaScript、後端Node.js/Express 及數據庫基礎切入，逐步深入前後端交互、RESTful API設計、版本控制與 DevOps 等高級主題，兼顧理論與實戰。本書通過個人博客到電子商務平臺的梯度案例，助力讀者深化技術應用能力，同時涵蓋響應式設計、性能優化、安全防護等現代 Web 開發最佳實踐。

隨著BIM技術取代傳統CAD成為行業主流，建築全生命週期的信息集成與跨平臺協作需求日益迫切，但專用軟件的格式壁壘、數據交換效率低下、協同流程複雜等問題制約著行業發展。在此背景下，IFC標準作為國際通用的建築數據交換協議，其開源實現工具IfcOpenShell的價值愈發凸顯，本書正是基於這一技術痛點與行業需求而撰寫。本書以IFC標準與IfcOpenShell工具鏈為核心，構建“基礎-技術-實踐”三位一體的知識體系。基礎部分闡釋BIM的全生命週期管理優勢，解析IFC標準的分層架構(資源層、核心層、互操作層、領域層)及數據組織邏輯，揭示其打破軟件壁壘的技術原理。技術部分聚焦IfcOpenShell的實戰應用，涵蓋運行環境配置、命令行工具與Python API操作，詳解模型加載、幾何操作、屬性管理、格式轉換等關鍵技術，並針對數據冗餘、協同衝突等行業難題提供解決方案。實踐部分通過基礎設施項目案例，展示IFC與GIS集成、輕量化可視化等落地場景，同時展望其與AI大模型、區塊鏈等技術融合的未來趨勢。本書兼顧理論深度與工程實踐，為BIM開發者、建築信息化工程師等行業人員提供從標準理解到工具應用的完整指南，助力破解行業數據互操作瓶頸，推動建築數字化轉型向智能化、標準化邁進。

https://youtu.be/t-9Yehef1Lk 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！

這是一本為各水平層次的Python Web開發者提供完整FlaskWeb開發知識體系的鴻篇巨著，由Flask官方團隊成員撰寫，獲得Flask之父Armin Ronacher的高度認可和推薦。本書內容系統全面，從Flask的基礎知識到完整的Flask項目實戰，從Flask Web API開發到Flask應用的性能優化，從Flask項目的生產部署到Flask的源碼解析，本書提供了完整的Python Web工程化學習路徑。本書實戰案例豐富，基礎篇的大部分章節都針對相應的知識點提供了完整可運行的示例程序，實戰篇則通過2個較為完整的Flask項目講解了Flask項目的組織方式和技巧，以及Flask開發中各類功能的實現方法和技巧。內容緊跟技術發展，書中的代碼和示例程序均基於Flask新發佈的穩定版3.x編寫，書中涉及的其他Python包和前端庫也全部採用當前的新版本，確保本書在未來較長一段時間內仍可保持先進性和實用性。本書共14章，分為三部分：基礎篇（第1–7章）：通過豐富的示例講解了Flask的核心基礎與進階技巧，為後續學習打下堅實基礎。實戰篇（第8–10章）：通過兩個完整項目案例，將Flask的知識點融會貫通，帶領讀者完成從0到1的開發過程。進階篇（第11–14章）：涵蓋基於Flask與API Flask的Web API開發、性能優化與生產部署，並深入剖析Flask的源碼實現與核心機制。本書不僅提供系統的知識講解和完整的項目源碼，還提供豐富的在線資源和活躍的讀者社群。只要你瞭解Python的基本語法，無論你是零基礎Web開發愛好者，還是想從事Python Web開發的後端工程師、運維工程師、爬蟲工程師、數據科學工程師等，抑或是想要從Django、Fast API等其他Python Web框架轉向Flask的Python工程師，都能從中獲益匪淺。掌握本書，你將不再畏懼任何複雜的Web開發需求，在AI時代構築自己堅不可摧的核心競爭力。

AI是新一輪科技革命和產業變革的重要驅動力量，AI開放平臺允許開發者通過API接入先進的AI能力，如語音識別、圖像處理、自然語言處理和機器學習模型等，從而提升應用程序的開發效率。本書採用項目式教學，共計9個項目，從基礎知識、環境搭建到項目實踐，全面、簡潔地介紹了基於Android系統的利用AI開放平臺進行應用開發的技術。本書內容由淺入深，案例豐富、實用，易於學習和上手，通過圖像識別應用開發、語音識別應用開發及OCR應用開發項目來幫助讀者將所學知識有效地應用到實際開發工作中，快速提升讀者獨立完成基於Android的AI應用開發能力。本書可作為高等院校移動端開發以及人工智能實踐相關課程的教材，同時也適合廣大信息技術類專業的學習者參考使用，還可作為相關領域培訓機構的教材。

https://youtu.be/JqvcZ0TRF18 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 LangC

★★★「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。 ◎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，真正駕馭 Copilot。 ◎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

本書以uni-app框架為基礎介紹移動應用開發的相關知識，主要介紹uni-app的理論知識和實踐應用，包括初識uni-app、uni-app中的全域文件、uni-app頁面的樣式與Flex佈局、uni-app中的基礎組件、uni-app中的擴展組件、uni-app中常用的API和一個簡單的美食搜索小程序。本書採用項目式教學模式，使用項目、任務作為驅動，講解uni-app的理論知識和實踐應用。本書提供配套的PPT、源代碼、課後習題解答等電子資源，使讀者可以更加靈活、方便地學習。

《循序漸進微信小程序全棧項目實踐》以微信小程序全棧開發為核心，通過實戰項目，循序漸進地系統講解小程序從基礎搭建到高級應用的全流程技術。內容涵蓋環境配置、頁面開發、數據綁定、組件化設計、雲開發（數據庫/存儲/雲函數）、Skyline渲染優化、多端編譯等核心模塊，並融入Vant組件庫、新版API（掃碼/定位/授權）等前沿技術。全書以微信小程序項目的“文章評論系統”和“電影詳情頁”兩大模塊為主線，結合業務場景拆解技術難點，如異步數據處理、權限管理、性能調優等，提供大廠開發經驗與避坑指南。《循序漸進微信小程序全棧項目實踐》注重“技術為業務服務”的實踐理念，適合希望系統掌握微信小程序開發、提升工程化能力的初學者，欲突破“增刪改查”階段，學習性能優化、雲開發等高階技能的初級前端開發者，Web開發者或後端工程師可通過《循序漸進微信小程序全棧項目實踐》掌握小程序生態與跨端開發能力，《循序漸進微信小程序全棧項目實踐》還適用於培訓機構和高校微信小程序課程的教學用書。

本書以DeepSeek全棧技術體系為核心，系統解析從底層核心算法到上層產業落地的完整鏈條。主要內容包括：第1章剖析多層注意力機制的技術突破及與傳統Transformer的性能對比，結合分布式訓練優化、推理加速方案及開源工具鏈。第2章深入硬件基礎設施，探討GPU/ CPU協同計算、新型存儲網絡技術及散熱方案，結合HBM內存優化、CXL協議等前沿實踐案例。第3章介紹操作系統在 DeepSeek 生態中的基礎性地位和核心作用。第4章解析雲原生架構下的彈性計算與微服務部署，涵蓋多雲資源調度、API網關設計等雲服務適配策略。第5章面向行業應用，展示智能文檔處理、醫療影像分析、工業質檢等場景的集成方案，強調合規性與業務價值平衡。第6章介紹系統集成和 AI 技術服務在 DeepSeek 軟件集成生態中的作用。第7章構建生態體系，整合開發者社區、開源項目治理與安全合規標準。全書以技術深度與產業視角並重，提供從理論到實踐的全景式參考。

【特別企畫】 ChatGPT Agent全攻略 l 透過「代理程式模式」，自動蒐集資料、整理數據、產出報告 l 串連 Google Drive、Gmail、行事曆，打造全能數位助理 l 訂票、點餐、網購不求人，AI模擬真人即時代勞 l 提升工作效率，創作者、團隊到自由工作者都適合 l 與Manus AI差異比較，哪個AI代理更適合你？ 【特別企畫】 用n8n打造自動化工作流程 從註冊到整合應用，Gmail、Google日曆到LINE API，一步步教你建立第一個智慧工作流程 【特別企畫】 AI工具怎麼訂閱最省錢？ 免費、付費與替代方案的平衡點 【特別企畫】 電子支付三強動盪，誰更適合你？ 街口危機、LINE Pay與iPASS MONEY分家，行動支付該有新選擇！ 【特別企畫】 9個iPadOS 26全新體驗 全新視窗系統 ，讓iPad操作更像Mac 【Mac專欄】 學用終端機指令 自定螢幕截取設定

《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。

https://youtu.be/lUX9vRKPFS8 用最實務的方式，讓 AI 真正為你的系統工作， 從此告別只會聊天的 AI，打造能解決實際問題的智慧助手！ ★ 用 Node.js 打造強大 AI 應用 ★ JavaScript/Node.js全端開發，Web 工程師最熟悉的技術棧 ★ 涵蓋 RAG 知識庫、工具調用、多 Agent 協作等企業級應用技術 ★ 實戰導向教學，每章都有完整可執行的程式碼範例 ★ 不只教你用 AI，更教你把 AI 整合到既有系統中 只要你曾經想過：「如何讓 AI 加入我的系統，為我工作？」 這本書，就是你的一個解答。 【專家推薦】 這本書正是「AI 原生」思維的結晶。書裡不只是把你帶著寫出一個 AI 應用而已，更重要的是教你怎麼善用 AI 工具的特性，像是怎麼設計提示詞、怎麼處理多輪對話、怎麼拆解工作流程，甚至連安全性、效率管理這些小細節都有涵蓋。 —— 古健樺 政大數位內容學程兼任講師 / 熊熊幹大事 BearDBT 設計總監 【基礎入門】從理論到實作的第一步 • AI 與 LLM 核心概念：從 Token、Embedding、多輪對話機制完整解析帶你更認識 AI • 環境搭建與 Discord Bot 開發：用最熟悉的 JavaScript 開始你的 AI 之旅 • OpenAI API 整合實戰：掌握 ChatGPT API 的正確使用方式 ________________________________________ 【進階技巧】Prompt Engineering 提示詞工程 • 零樣本、少樣本提示技巧：讓 AI 理解你的真正需求 • 角色提示與思維鏈：打造有個性、會推理的 AI 助手 • 格式化輸出與安全防護：用 Zod 確保穩定性，防範 Prompt Injection 攻擊 ________________________________________ 【核心技術】Tool Calling 讓 AI 長出手腳 • Function Calling 實戰：從遊戲指令到官方 API 的進化史 • 多輪工具調用：讓 AI 學會「連續技」，處理複雜任務 • OpenAI 官方工具整合：Web Search、Image Generation 輕鬆上手 _________________________

本書全方位展示了利用AI編程的方法和工具，能夠有效幫助讀者掌握AI輔助編程技術， 輕鬆完成代碼的編寫、 調試、 除錯、 更新和優化，顯著提高編程效率。本書提供了編程過程中集成AI的實用方法，包括詳細的示例代碼，演示如何與AI API交互， 如何將AI生成的內容納入軟件解決方案並擴展至其他AI功能，如代碼重構、 翻譯和測試。 本書還介紹了一些實用的AI編程資源。本書非常適合程序員、 人工智能研發人員以及其他對人工智能感興趣的讀者閱讀。

本書展示了如何使用AI工具構建應用程序和機器學習模型，以及自動化重複性任務。書中第1章～第7章主要聚焦於編程，用AI工具完成從用戶界面構建到後端開發的過程。你將使用提示詞來創建使用HTML進行構建的應用程序的外觀，用CSS來設計樣式，並借助JavaScript增加行為，同時處理多個視口。隨後，你將使用Python和Flask創建一個Web API，並對代碼進行重構以提升可讀性。最後，借助GitHub Copilot，優化現有代碼的可維護性和性能。第8章～第19章提供了從數據檢查（檢查數據、創建分佈圖和相關矩陣）到構建和優化神經網絡的數據科學提示工具包。你將針對各種機器學習模型和用例，使用不同的提示策略進行數據預處理、特徵工程、模型選擇、訓練、超參數優化和模型評估。第20章和第21章探討了GitHub Copilot的高階技術和軟件智能體，包括代碼生成、調試以及故障排除的技巧。你將瞭解AI驅動的智能體如何更簡單地工作，並發現工具調用的奧秘。

本書是一本系統講解DeepSeek開發的技術指南，傳授大家開發DeepSeek模型的基礎知識。旨在幫助讀者深入理解DeepSeek的工作機制，並掌握其在大規模預訓練、推理優化及應用開發中的關鍵技術。全書共10章，依次介紹文本預處理、特徵提取、文本分類與情感分析、語言的生成、機器翻譯、DeepSeek的核心Transformer模型、多模態模型的架構和訓練、預訓練模型的訓練與微調、DeepSeek API應用開發實戰，以及基於DeepSeek的Web知識庫系統。本書不僅適合對大模型感興趣的技術人員閱讀，也適合人工智能研究者、開發者及行業從業者等閱讀。