Creative Coding in Python

上級魔物喪屍王突然出現，王立治療院的治療師們都因其魄力而心生動搖。 傑諾斯沒受到影響，施展〈超高級治療〉！一擊打倒凶惡的不死族。 他因為活躍的表現，達成潛入戈爾德蘭教授研究室這個目的， 卻隱約可見教授背後有各種打算── 毫無自覺的天才無照治療師人生逆轉劇第四幕！ © 2024 Ten Junoichi © Sakaku Hishikawa / SB Creative Corp. Original Character Design: Daburyu ★首刷限定精美典藏書卡！（首刷售完即無贈品） ★「成為小說家吧」四期半綜合排行榜第1名改編漫畫！※「成為小說家吧」為株式會社HINA PROJECT的登錄商標。 ★醫療系俠義奇幻故事登場！ ★TV動畫化，2025年4月開播。

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。

近衛師團成員克里希娜在追查事件的過程中受重傷， 面臨絕境之際，無照治療師傑諾斯出現了。 他的壓倒性力量讓事態一口氣往解決的方向發展── 另一方面，把傑諾斯踢出隊伍的亞斯頓在以往能輕易攻略的任務中陷入苦戰。 他知道過去傑諾斯的功績，計劃將他帶回隊伍…!? © 2023 Ten Junoichi © Sakaku Hishikawa / SB Creative Corp. Original Character Design: Daburyu ★首刷限定精美典藏書卡！（首刷售完即無贈品） ★「成為小說家吧」四期半綜合排行榜第1名改編漫畫！※「成為小說家吧」為株式會社HINA PROJECT的登錄商標。 ★醫療系俠義奇幻故事登場！ ★確定TV動畫化，預計2025年4月開播。

世界上的人類，大抵分成了「陽光系」與「陰鬱系」這兩種類型。 為了歌頌有限的青春，能選擇的路只有一條。 換言之──想受歡迎就成為陽光系吧。 本是陰鬱系的我──上田橋汰靠著努力與毅力， 終於成功邁入高中新生活， 每天被陽光系包圍的日子過得再順遂不過。 接下來只要再交個辣妹女朋友， 人生就完美了── 可是為什麼……對我感興趣的盡是些陰鬱女啊？ 說什麼想當辣妹所以染了粉紅色頭髮…… 不是，頂著一頭粉紅色頭髮怎麼看都更陰暗了吧！ 榮獲GA文庫大賞《金賞》之作， 陰陽混合的全新青春輕喜劇！ 新青春的正確解答，這裡全都有。 © 2023 Yuba Mochizaki Illustration © 2023 Nyum SB Creative Corp ★榮獲GA文庫大賞《金賞》之作！ ★陰陽混合的全新青春輕喜劇！

★國內金控現職量化交易研究人員傳授從量化分析到真實交易系統建置，一本書全學會 ☆量化統計專家 + 程式交易員共同帶你使用 Python 攻略台股量化分析及自動交易 ★問 ChatGPT 也無法得知的秘辛！量化交易研究人員帶你少走冤枉的量化交易研究之路投資是一門藝術，有時候做正確的事情不一定會賺錢，做錯誤的事情也未必會賠錢，只有長期投資績效才見的到真章，但如果等到長期交易最終賠錢才發現自己在做錯誤的事情，那就失去了時間又賠了金錢，得不償失。 剛入量化投資這一行的人，很容易被高績效迷惑了，而忽略了自己的交易策略是否合理。我們作為相對的未來人，使用歷史數據來建構策略，很容易有意無意窺探到了未來資料，或者是過度擬合數據以及未盡詳盡的統計分析，導致我們誤以為尋找到了長期穩定可以產生超額報酬的交易策略。綜合上面所述，本書在技術上說明如何做量化分析、建構策略、AI 訓練市場數據及將一個策略架設排程每天去真實自動交易，另一大重點是，我們會在統計分析及建構策略的過程中，不斷向讀者說明如何避開建構出回測一條龍，上線一條蟲的策略。結合我們多年的量化研究及真實交易的經驗，透過一些特徵，我們可以避開錯誤的方式去建構策略，期待讀者在研究交易的路可以少走一點彎路。 我們在學習量化分析及真實交易的過程中，很有可能在前面幾年處處碰壁，甚至難以贏過大盤，但是我們深信有金融知識以及數學量化的基礎支持，不斷的學習，小心控制風險，終究有一天會研究有成，在長期績效中贏過大盤，我們透過本書，期望可以與讀者共同成長，並且我們留下了可以供讀者發問的地方，隨時可以共同探討量化及投資相關的議題。

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。

在數位化時代，審計從業人員必須掌握前沿的AI智能稽核技術，以提升自動化效能並降低偵查風險。國際審計準則（ISA）提高了會計師的責任，要求更高的審計品質，智能資料分析技術已成為不可或缺的工具。JCAATs 為Python-Based AI新世代的通用稽核軟體，以AICPA美國會計師公會推薦之Python 軟體開發，遵循 ISA 530: Audit sampling (統計抽樣)規範提供多種數位審計抽樣方法，增強全面當代數位審計抽樣的作業流程，除了隨機抽樣、分層抽樣外，並提供控制測試常用之屬性抽樣與評估及證實測試常用之元單位抽樣與評估等功能，讓審計抽樣更完整。 本講義以「數位審計抽樣與評估」為主題，提供完整實例上機演練資料，由國際專業稽核實務顧問群精心編寫，經國際電腦稽核教育協會（ICAEA）認證，透過實務案例上機演練方式，帶領學員有效學習符合審計準則的數位化技術與方法，熟悉各種抽樣技術進行樣本抽選、結果查驗並進行查核結果評估，以簡易且友善使用介面，讓會計師與審計人員快速進入智能數位審計時代，學員可透過申請獲得JCAATs AI審計軟體試用教育版90天使用權，無論是會計師、審計人員、內部稽核還是大專院校的師生，本書皆是提升審計品質的必備工具，期待您的參與與交流。◎代理經銷 白象文化

這本書專為計算機網路的入門課程而設計。內容上的編排假設讀者已有基本的 C、C++、Java 或 Python 程式語言經驗（即便如此，僅在少數部分會涉及程式設計）。與其他計算機網路的基礎教科書相比，本書更具嚴謹性與分析深度，但特別設計為僅需高中程度的數學基礎。避免了進階微積分、機率或隨機程序的概念（但提供進階習題，供有需要的讀者挑戰）。因此，本書適合用於大學或研究所第一年的「電腦網路」或「計算機網路」課程，同時對電信業界的專業人士也有極大的實用價值。

對開發人員來說，英語不再是選項而是必備！從軟體開發人員，晉升為跨國軟體開發工作者專為軟體開發人員企劃的實戰資訊系統英語教學開發人員專業詞彙和用語X各IT領域的英語表達本書特色：1. 從工程師的需求面切入，學習效率高，不浪費時間學習不相關的通用英語 本書以實務為導向，只教工程師在實際工作情境下會使用到的英文。像是回覆估算開發進度 (development timeline estimation) 信件的方式、在scrum會議上提問 (Would you mind elaborating on…)，又或是用對事不對人的被動語態來提出異議 (The coding standards were not followed in this module.)，符合工程師需求面。2. 跨國軟體開發人員，手把手教導業界英文，最值得信賴 本書作者為韓國軟體開發人員，靠自身努力成為在美國活動的全球軟體開發工作者。現在他不藏私教導開發人員必備的英語，把軟體開發過程中會用到的所有英語用法和須知內容，做有系統的整理歸納，方便學習者直接套用。3. 提供軟體開發各階段與領域中，可以廣泛運用的英文工作範本，讓晉升更順利 包括設計、開發、測試、前端與後端開發等的英文用語、例句與對話，有需要就翻閱查看，是不可或缺的軟體溝通口說與書面工具書。強力推薦傳統的資訊教育裡，英語技術溝通往往是較薄弱的一環。本書彌補了這個關鍵的空缺，特此予以最強力推薦！——黃柏鈞 國立臺灣科技大學資訊工程系副教授

⛧⛦ 樹莓派 5 / 樹莓派 4 皆適用 ⛦⛧⛧⛦ 一本帶你玩翻人工智慧與物聯網 ⛦⛧『Raspberry Pi 樹莓派』是一款信用卡大小的單板迷你電腦，深受全球創客的喜愛。本書將引領你踏上創客之路，利用樹莓派建立 IoT 物聯網與 AIoT 智慧物聯網，以及親手打造遙控串流視訊車、自動避障車、物體追蹤車與 AI 自駕車。甚至讓你在樹莓派上運行 LLM 大型語言模型，並透過 Python 與 LLM 技術，以自然語言進行硬體控制。是不是已經迫不及待、躍躍欲試了呢？或許還有點擔心沒有基礎，會難以上手？請放心。本書將從樹莓派的購買、安裝與設定開始，逐步帶領你使用 Windows 電腦遠端操作樹莓派，並介紹 Linux 系統指令與伺服器架設，讓你不再畏懼終端機黑畫面的文字模式。接下來，我們將探索樹莓派的 GPIO 腳位，並透過 Python，甚至結合 ChatGPT API 和 LLM 等生成式 AI 來控制硬體。同時，本書也涵蓋如何在樹莓派上使用 Pico 開發板或 Arduino 開發板進行軟硬體整合，為你提供更多面向的選擇。更精彩的是，運用 Pi 相機模組或 Webcam 攝影機，並結合 OpenCV 電腦視覺套件與多種知名的深度學習模型，實作人臉偵測、手勢追蹤、人體姿態估計、即時物體偵測、文字偵測與車牌辨識等 AI 應用。至此，你便能輕鬆跟著我們的腳步，透過 Node-RED 物聯網開發工具和 Teachable Machine 來建立 AIoT。此外，也能透過整合超音波感測器、OpenCV 和 TensorFlow Lite，打造出自動避障車、物體追蹤車以及 AI 自駕車。無論你是創客新手或進階愛好者，本書將幫助你全面掌握樹莓派，發揮你的創意，輕鬆進行各種 AI 軟硬體整合專案！本書特色: ➢ 無需額外設備，從 Windows 電腦遠端操作樹莓派➢ 從零開始學習 Linux 系統與伺服器架設➢ 透過 Python 結合 GPIO 腳位與 ChatGPT API 或 LLM，以文字控制硬體➢ 同場加映樹莓派 Pico W 與 Arduino Uno 開發板的應用➢ 建立 Pi 相機模組或 Webcam 攝影機的網頁串流視訊➢ 搭配 OpenCV 電腦視覺套件，實作人臉、手勢、姿勢、物體、文字、車牌等偵測與辨識➢ 活用 YOLO、MediaPipe、CV

內容簡介:Adobe Certified Professional（ACP）是Adobe官方推出的原廠國際證照，為媒體設計學習者最該必備的權威證照。它有效驗證個人於Adobe Creative Cloud的核心應用技能已具備相當的熟練度，藉由各項認證指標確實切合業界所需，獲得更多競爭優勢，並為所學的設計知識提供更高的價值。本書整理了Adobe Illustrator原廠國際認證考試的應考內容，並提供詳細解題步驟，讓您迅速掌握方向，將寶貴的時間運用在最有效的學習上。

本書特色1.以三大篇章，共41種冒險旅程，成為可以活用AI的深度學習達人。2.書中以各種有趣的範例，如：用電腦創作歌詞、使用DeepFace打造人臉辨識、情緒辨識等引發學習興趣。3.書末以「股票的自動交易系統」為專題，從資料整理與程式實作兩方面做整合性的應用。4.輕鬆活潑的筆調，搭配作者親手繪製的可愛插圖，以圖解化方式加深學習印象。5.整合式開發環境：Anaconda。內容簡介近年來人工智慧最主要的重心在深度學習，也是因深度學習有許多突破性的發展，而讓人工智慧有了許多以前意想不到的應用。本書承襲前作《少年 Py的大冒險：成為Python數據分析達人的第一門課》的風格，藉由輕鬆活潑的方式，從基本的原理開始，讀者可一步步跟著書中每個冒險，成為可以活用AI的深度學習達人！本書規劃三個篇章，共41種冒險。從AI的原理、怎麼思考所需的AI模型開始說明，接著介紹神經網路三大天王（DNN、CNN、RNN），並大量運用Gradio這個有趣的套件，把書中的AI模型做成網路應用程式。本書也介紹了如何用Hugging Face的transformers套件打造有趣的自然語言處理應用，以及使用DeepFace打造人臉辨識、情緒辨識等等。對於生成對抗網路（GAN）及強化學習也有相當詳細地說明。

想從 0 基礎開始學會程式設計？快來閱讀本書 想看 2 行程式解 APCS 的例子？快來閱讀本書 本書著重解題方法，使用大量實例與圖示，協助您快速學會程式設計！ 本書由資深教師編撰，針對初學程式設計的困難，提供以下秘笈： *從 0 開始，讓您按部就班學會程式設計。 *超過 100 個範例可供動手練習。 *著重解題方法設計，範例皆提供解題方法設計、程式碼、執行結果、程式解說等。 *使用大量圖形說明解題方法。 *搭配 APCS 基本實作題，協助跨過門檻。

輕鬆簡單的好書，讓你從入門到高手，掌握機器學習及神經網路的數學、理論與實作！▌本書特色☆機器學習唯一的入門書，從完全不懂到開發專案靠這本書就搞定☆充分展現出日本書的細膩流暢又簡單清楚☆想了解機器學習又怕被數學公式轟炸的AI小白最適合☆作者把所有的數學公式都用最簡單的二維平面來處理，是對人腦最直覺的投射☆懶人最愛的程式設計環境，Jupyter Notebook，在瀏覽器中就可以執行神經網路☆高中文組數學程度就可以100%看得懂的Python程式☆雖然簡單但十分詳細的公式推導☆L1、L2回歸你我都會用，但這本書卻有完整的來龍去脈，打下神經網路及深度學習的基礎☆無監督學習也有詳細說明，K-means和混合高斯模型☆使用Tensorflow，每一行程式碼都看得懂，完全沒有不必要細節或玩弄技巧

「無論你想在程式設計面試中獲得優勢，想創造美麗的數學藝術，還是頑固地非得理解這個概念的有趣特性，這本書都將成為你深入遞迴這個兔子洞的指南（兔子洞裡還有兔子洞）。」遞迴程式設計技術可以產生優雅的程式解決方案，然而更常見的是，它讓程式設計師感到困惑。這並不代表程式設計師可以（或應該）忽略遞迴；儘管遞迴以具有挑戰性而聞名，但它是一個重要的電腦科學主題，並且可以對程式設計本身產生敏銳的洞察力。至少，了解遞迴可以幫助你順利通過程式設計工作面試。如果你是對電腦科學感興趣的學生，遞迴是你要理解許多流行演算法所必須克服的必要障礙。如果你是程式設計訓練營的畢業生或自學而成的程式設計師，並且順利跳過了更具理論性的電腦科學主題，但在「白板程式設計面試」中肯定還是會遇到遞迴問題。如果你是一位經驗豐富的軟體工程師，以前從未接觸過遞迴演算法，你可能會發現遞迴是你知識中一塊尷尬的缺口。❑ 本書目標讀者本書適合那些對遞迴演算法感到恐懼或感興趣的人。對於新手程式設計師或電腦科學系的大一新生來說，遞迴主題就像難以理解的黑魔法一樣。大多數遞迴課程都很難理解，使得這個主題不但讓人覺得挫敗，甚至令人心生恐懼。對於這些讀者來說，這本書的直接解釋和充足的例子應該能幫助他們最終理解這個主題。閱讀本書的唯一先決條件是具備 Python 或 JavaScript 程式語言的基本程式設計經驗，因為各章的程式碼範例使用了這兩種語言。本書的程式已被精簡到核心的基本結構； 如果你知道如何呼叫和建立函數，以及理解全域變數和局部變數之間的區別，那麼你就足以應付這些程式設計範例了。本書使用 Python 和 JavaScript 範例來教授遞迴的基礎知識，揭示了遞迴的教學方法，並闡明了所有遞迴演算法的基本原理。你將學習何時使用遞迴函數（最重要的是，何時不使用它們），如何實現工作面試中經常提到的經典遞迴演算法，以及遞迴技術如何幫助解決有關樹走訪、組合學等等許許多多的問題，以及其他棘手的話題。這個以專案為主的指南包含了完整的、可運行的程式，將能幫助你學習：☑︎ 遞迴函數如何使用呼叫堆疊，這是一種在遞迴課程中幾乎從未討論過的關鍵資料結構☑︎ 「頭尾」與「信仰飛躍」技巧如何簡化遞迴函數的編寫☑︎ 如何使用遞迴為你的檔案系統編寫自訂搜尋腳本、繪製碎形藝術、生成迷宮等☑︎ 優化和記憶如何使遞迴演算法更有效率

本書協助你深入了解LLM 的內部運作，建立自己的語言模型。從生成式AI 概論開始談起，讓你理解如何訓練這些模型產生新資料，接著介紹提高生產力與增加創造力的ChatGPT 使用案例。你將學會如何改善提示設計，利用零樣本、單樣本、小樣本的學習能力，進而從ChatGPT 互動中獲得最佳效果。分別針對行銷人員、研究人員、開發人員設計案例，讓你將本書所學有效應用在自己的領域中。列舉企業情境，運用Azure 基礎架構上的OpenAI 模型 API；包含生成式模型 (如：GPT)與嵌入模型 (如：Ada)。各情境均涵蓋Python 實作，並以Streamlit 製作前端介面，以及利用 LangChain SDK 協助將模型整合到你的應用程式中。讀完本書，你將具備生成式AI领域的運用能力，可以在自己的專案中使用 ChatGPT 和 OpenAl 模型的API。本書內容涵蓋：*理解生成式AI 的初級與中級概念*透過有效的提示設計充分發揮ChatGPT 的效能*探索ChatGPT 的應用與使用案例*以API使用OpenAI 模型與功能*用Python 建置與部署AI系統*利用Azure 基礎架構實作企業級使用案例*確保生成式AI 系統具有負責任的AI與倫理

【程式設計新浪潮 . 開發生態大革命】你還在研讀程式語法手冊？還在網路上找程式碼來修修改改？還要繼續埋首在手刻程式碼的低效循環中掙扎嗎？就是現在，程式設計生態發生了史無前例的變革！GitHub Copilot 是由 GitHub 與 OpenAI 大型語言模型（LLMs）合作開發的 AI 程式設計助手，它從巨量程式碼庫中學會所有的程式設計技巧，將人類過往的程式精華融為一體。只要你學會用正確的方法、下達明確的提示詞、妥善地用自然語言與其溝通，就能發揮它的無窮力量，大幅幫助你提高開發軟體的成效。本書作者：兩位資訊教育學家 Leo Porter 博士與 Daniel Zingaro 博士為了 AI 程式設計時代的到來，在本書規劃出「函式設計循環」流程，整本書的編排圍繞著這個設計循環所需的技能，一遍遍演練、一步步學會進入 AI 程式設計必備的新技能。幫助你以正確的方式掌握 Python 程式設計（當然，其它程式語言也適用），高效快速解決實務上的任務。【開發程式的重點：從寫程式轉換為寫提示詞】與傳統的入門程式設計課程相比，使用 GitHub Copilot 協助寫程式需要學習新的技能，特別是問題分解、提示工程、測試與除錯技巧（如果您對這些技能還不太熟悉也無需擔心，本書都會詳細介紹），這些新技能對於現職的程式設計師來說同樣重要。在以往傳統的程式設計課程中，學生往往需要將精力灌注在語法的細節上，然而在 AI 時代，程式語法已經有 GitHub Copilot 這位大神在身邊，完全不用你操心，你該學的是如何用自然語言，寫出有意義且 AI 工具能正確理解的提示詞，讓它為你寫出符合預期的程式碼。如果你真的很不會寫提示詞，Copilot 除了能夠反向幫助程式產生提示詞，甚至還可以利用提示模式（prompt patterns）翻轉問答對象，讓 Copilot 主動提問以達成你的目標。● 精心設計為 AI 工具而生的函式設計循環。● 使用與業界接軌的 Visual Studio Code 開發工具。● 善用 Copilot Chat、inline Chat 提高生產力好助手。● 撰寫提示詞：學會用 AI 看得懂的自然語言溝通。● 看懂程式碼：程式由 AI 寫, 但你需要看得懂。● 問題分解：用 Top-Down 設計將大問題分解成小任務。● 測試案例：設計常見案例與邊界案例確認函式正確。●

📌 全彩印刷、圖解詳盡，快速學會關鍵知識📌 將Go與Python程式的實驗與結果視覺化透過實作與豐富的精緻圖解，對OS與硬體相關的工作原理是如何運作，進行淺顯易懂的解說，讓您對OS的運作，有更加具體而清晰的了解。不論是新手還是老手，都很容易陷入「OS是個充滿神秘與困難的東西」的困境。為了要改善這個狀況，本書不會探討艱深的理論，而是以Linux為中心，在進入實作階段前就對Linux的工作原理進行解說，讀者只需要對Linux基本的命令有所瞭解便可輕鬆閱讀。本書可以幫助你：．當OS或硬體相關故障產生時，能夠冷靜處理．開發出有考慮到硬體特性的優良軟體．瞭解該依據什麼樣的指標來設計系統

建立智慧型系統的概念、工具與技術「這是一本出色的機器學習資源，包含淺顯易懂的解說，以及豐富的實用技巧。」—François CholletKeras作者，《Deep Learning with Python》作者「本書是運用神經網路來解決問題的絕佳入門資源，涵蓋理論及實踐。推薦給想學習實用機器學習技術的人。」—Pete WardenTensorFlow行動主管深度學習在經歷了一系列的突破之後，已經推動了整個機器學習領域的發展。如今，即使是對於這項技術非常陌生的程式設計師，也能夠使用簡單、高效率的工具，寫出能從資料中學習的程式。這本暢銷書使用具體的例子、最少的理論，以及具備生產水準的Python框架(Scikit-Learn、Keras和TensorFlow)來協助你直接瞭解智慧系統的建構概念與工具。在這本第三版中，作者Aurélien Géron將探索一系列的技術，從簡單的線性回歸開始，逐步發展到深度神經網路。本書包含許多範例程式和習題來幫助活用所學，只要具備一些程式設計經驗即可入門。‧使用Scikit-Learn自始至終完成機器學習專案‧探索多種模型，包括支援向量機、決策樹、隨機森林，和集成方法‧運用無監督學習技術，例如降維、聚類法和異常檢測‧深入探討神經網路架構，包括摺積神經網路、遞迴網路、生成對抗網路、自動編碼器、擴散模型、轉換器‧使用TensorFlow和Keras建構和訓練神經網路，以進行計算機視覺、自然語言處理、生成模型和深度強化學習

終於有一本適合家長和孩子一起使用的食譜了！清新的漫畫風格和易於閱讀的格式，孩子們會發現遵循每個食譜步驟輕而易舉！父母能夠從基本的黃油餅乾到摩卡、抹茶和花生的口味，甚至製作菠蘿餡餅，就好像他們多年來一直是專業麵包師傅一樣！在這本食譜中，帕梅拉將讓家人清楚了解 22 種基本食譜，並教他們如何調整基礎知識來創造 20 種令人興奮的變化！學習帕梅拉的創意烘焙風格，您和您所愛的人很快就會在廚房裡製作出不僅僅是美味的亞洲烘焙食品，您還將建立終生的家庭回憶！書裡面有什麼：逐步指南亞洲烘焙插圖資訊圖表Finally, a cookbook for parents and children to use together!With a fresh comics-style and an easy-to-read format, children will find following each recipe step a breeze! And parents will be able to go from basic butter cookies to flavours of mocha, matcha and peanut, and even make pineapple tarts, as if they've been expert bakers for years!In this cookbook, Pamela will give families a clear understanding of 22 basic recipes and teach them how to adapt the basics to create 20 exciting variations! Learning Pamela's creative style of baking, you and your loved ones will soon be making more than delicious Asian bakes in the kitchen. You'll also be building lifelong family memories!WHAT'S INSIDE:Step-by-step guideAsian bakesIllustrated infographics

終於有一本適合家長和孩子一起使用的食譜了！清新的漫畫風格和易於閱讀的格式，孩子們會發現遵循每個食譜步驟輕而易舉！父母能夠從基本的黃油餅乾到摩卡、抹茶和花生的口味，甚至製作菠蘿餡餅，就好像他們多年來一直是專業麵包師傅一樣！在這本食譜中，帕梅拉將讓家人清楚了解 22 種基本食譜，並教他們如何調整基礎知識來創造 20 種令人興奮的變化！學習帕梅拉的創意烘焙風格，您和您所愛的人很快就會在廚房裡製作出不僅僅是美味的亞洲烘焙食品，您還將建立終生的家庭回憶！書裡面有什麼：逐步指南亞洲烘焙插圖資訊圖表Finally, a cookbook for parents and children to use together!With a fresh comics-style and an easy-to-read format, children will find following each recipe step a breeze! And parents will be able to go from basic butter cookies to flavours of mocha, matcha and peanut, and even make pineapple tarts, as if they've been expert bakers for years!In this cookbook, Pamela will give families a clear understanding of 22 basic recipes and teach them how to adapt the basics to create 21 exciting variations! Learning Pamela's creative style of baking, you and your loved ones will soon be making more than delicious Asian bakes in the kitchen. You'll also be building lifelong family memories!WHAT'S INSIDE:Step-by-step guideAsian bakesIllustrated infographics

Simon Monk對Raspberry Pi百科全書般的豐富知識讓本錦囊妙計第四版成為任何嘗試邁入數位製作世界者的完美指南。本書細節的廣度和深度同時適合初學者和經驗豐富的自造者！------Raspberry Pi的共同創造者Peter Lomas如果你已經開始玩Raspberry Pi，將會發現它的能力持續在擴充。這本膾炙人口的錦囊妙計第四版提供超過200個實作範例(皆附上程式碼)，示範如何於此迷你且低成本的電腦執行Linux，用Python為它寫程式，將它接上感測器和馬達來玩物聯網(IoT)。此新版包含關於Raspberry Pi Pico和以Raspberry Pi做機器學習的新章節。多產的駭客暨作者Simon Monk也會教導基本原則，引導你利用Raspberry Pi使用新技術。透過簡易的範例說明如何：．設定你的Raspberry Pi並連接網路．使用它的Linux作業系統．用Python為你的Raspberry Pi寫程式．使用電腦視覺賦予你的Pi一雙眼睛．使用機器學習從影像和聲音辨識物體．藉由GPIO連接器控制硬體．使用你的Raspberry Pi控制不同類型的馬達和顯示器．使用開關、數字鍵盤和其他數位輸入裝置．使用感測器測量溫度、光線和距離．以不同方法連接至Iot裝置來自動化你的家．使用Raspberry Pi Pico微控制器版

★在最熟悉的作業系統、IDE中，用Tensorflow開發深度學習專案★☆使用Tensorflow.NET在Visual Studio下完成AI開發☆坊間幾乎所有和AI、深度學習、機器學習有關的書籍或教材，均是以Python及相對的框架進行開發，並且建議架設在Linux上。雖然這個環境非常適合進行AI專案的開發，但對於已經熟悉Visual Studio下.NET架構的大部分Windows開發者來說，如果能使用Tensorflow的強大，再加上早就上手的.NET甚至是C#語言，學習曲線真的就只剩下深度學習，排除了Linux及Python的困難。微軟在.NET平臺上引入機器學習，努力使機器學習技術跨越鴻溝，普及至大多數人手中。微軟的ML.NET旨在實現人工智慧的「民主化」，讓每個人都能使用並受益於人工智慧技術。在.NET生態中，人工智慧領域的SciSharp Stack團隊為TensorFlow提供了.NET Standard Binding，使得.NET開發人員可以使用C#在跨平臺的.NET Standard框架上開發、訓練和部署機器學習模型。他們還打造了TensorFlow.NET這個專屬於.NET開發人員的機器學習平臺，簡化了使用TensorFlow的過程。本書即是針對這個族群的使用者，讓.NET眾多的使用者直接跨入AI的領域，在最親切的環境學習，一定會事半功倍。本書為介紹TensorFlow.NET的詳細指南，共有23章。探討雲端運算、人工智慧、巨量資料和雲端原生應用對生活產生了深遠影響，之後說明機器學習.NET開發者的特點，在.NET生態中，SciSharp Stack的團隊，為TensorFlow提供了.NET Standard Binding，使.NET開發人員可以使用C#開發、訓練和部署機器學習模型。其中的產品就是TensorFlow.NET。書中包括資料型態與張量詳解、Eager Mode詳解、自動求導原理與應用、線性回歸實操、MNIST手寫字元分類邏輯回歸、tf.data資料集建立與前置處理、深度神經網路實踐、AutoGraph機制詳解，以及.NET Keras簡明教學等。最後一部分是生產應用與案例，包含CPU和GPU環境下的TensorFlow.NET應用、工業生產環境應用案例、在C#下使用TensorFlow.NET訓練自己的資料集、視覺影像分類

▌第一本 AI 投資專書 ▌▌大型語言模型加持！▌▌建構自己的股票／年報分析機器人 ▌▌讓 AI 變成股市分析的神器 ▌在這數位資訊的創新時代, AI 與大型語言模型 LLM 已經徹底改變了投資業界的遊戲規則。過往需要仰賴投資團隊花費大量時間來解讀各種財務報表、進行分析的複雜工作, 現在只需要一個人、一台電腦就能完成。對於小散戶而言, AI 能幫助我們自動化分析, 挖掘出報表中隱藏的關鍵資訊, 成為對抗市場主力的重要武器！本書將帶您：◆ 【建立正確的投資觀念】：還在聽股市名嘴胡扯瞎扯嗎？本書將從基礎的投資理論起手, 帶領讀者建立正確的投資觀念, 從基本面分析到技術面分析, 並進一步探討 AI 在股票投資中的定位, 助你洞悉多面向分析的重要性。◆ 【Python 雲端環境開發】：程式開發對你來說是場夢魘嗎？本書將所有程式部署在雲端環境中, 免除本地環境配置的複雜度, 一鍵就能輕鬆運行、進入 Python 股票分析的世界。◆ 【AI 股票趨勢分析】：在買賣股票的過程中, 一般人常常會被情緒左右投資決策, 但 AI 是沒有感情的機器。本書將詳解如何利用 AI 進行客觀的數據分析來作出更合理的投資決策, 解決人性所造成的影響。◆ 【AI 年報深度解讀】：公司年報蘊藏著重要的資訊, 但一份年報動輒 200~300 頁, 哪有那麼多時間去一一分析每間公司的年報資料？複雜的分析過程就交給 AI 來做吧！我們可以使用提問的方式來輕鬆了解年報內容, 或是讓模型統整、分析落落長的年報資訊。◆ 【AI 選股推薦】：股票那麼多怎麼選？要找到一檔高潛力的股票如同大海撈針！本書將介紹如何使用 AI 來進行選股推薦, 從大數據中篩選出值得關注的投資機會、提高選股效率。本書特色: ★ 本書程式皆部署於雲端平台, 不會寫程式也能一鍵執行。☆ 投資理論來幫忙, 帶領讀者建構正確的投資觀念。★ 詳解如何串接 OpenAI API, 讓語言模型成為分析股市的利器。☆ 讓股票資料蒐集的過程自動化, 包含網路爬蟲、各種 Python 套件及搭建資料庫。★ 讓 AI 自動處理 Dataframe 表格、計算技術指標、產生回測策略。☆ 詳解 matplotlib、mplfinance、plotly、backtesting 各種視覺化套件, 新手也能畫出精緻的股價 K 線圖。★ 打造屬於自己的 LINE

Bing Chat與Copilot邁向文字、視覺、繪圖、語音、程式的AI體驗王者歸來(全彩印刷)★★★★★【國內第 1 本】★★★★★★★★★★【深度認識Bing Chat】★★★★★★★★★★【Copilot功能探索】★★★★★★★★★★【招數最多、功能最強的AI體驗】★★★★★這本書不會涉及較深的程式設計技術細節，而是著重於如何在實際場景中使用和應用Bing Chat 與Copilot。研讀本書，讀者可以獲得下列多方面的知識：【深度認識 Bing Chat】★ 登入和登出 Bing Chat☆ 認識聊天界面★ 選擇交談模式☆ Bing Chat 聊天特色【Bing App】★ 手機 Bing Chat 對話☆ Bing App 與 GPT-4 切換【Copilot 功能探索】★ 產生頁面摘要☆ 深入分析頁面資訊★ 翻譯與摘要國外新聞☆ 依情境產生草稿★ 依據書籍名稱生成摘要與心得☆ 生成影像【AI 繪圖】★ 聊天生成影像☆ Bing Image Creator 生成影像★ 影像分享與搜尋☆ 生成不同風格的影像★ 依據彩畫素材、攝影鏡頭、畫面角度生成影像【AI 視覺】★ 用視覺執行數學運算☆ 識別各類影像★ 用視覺創作七言絕句☆ 圖片的比較【生活應用】★ 國外語言學習☆ 交友顧問★ 文藝創作【教育應用】★ Bing Chat 是你的活字典☆ 協助摘要、心得、報告、專題撰寫★ 依據程度學習體驗☆ 教師講義、問卷、考試題目【企業應用】★ 貼文格式、銷售建議☆ 行銷文案與活動★ 拍攝行銷活動的腳本設計☆ 面試者與面試官★ 企業公告☆ 加薪與企業談判議題★ 提升 Excel 的工作效率到輔助工作分析【程式設計】★ 輔助 Python 學習☆ 重構你的程式★ 重寫程式☆ 閱讀程式錯誤訊息，協助除錯 (Debug)★ 為程式加上註解☆ C、Java 與 Python 程式語言的切換

Pragmatic TDD：以DDD寫出鬆散耦合、文件化和高品質的程式碼 Pragmatic Test-Driven Development in C# and .NET 使用C#和.NET的工具與函式庫 測試驅動開發(TDD)是一種宣言(manifesto)，強調在逐步為產品增加功能時，你應該先從單元測試(unit test)開始。現今的專案範本(project template)預設都含有單元測試，而單元測試已成為預期會被實作的重要任務。因此，在許多職位需求中，你會毫不意外地看到TDD、單元測試等關鍵字，而TDD和單元測試亦成為面試、coding挑戰和程式競賽中的重要考題。採用TDD，不僅能強化良好的設計實踐，更能加速你提升技能，成為優秀程式設計架構師(coding architect)。 本書超越理論探討，專注於讓你透過實用的框架，如ASP.NET Core和Entity Framework，在實際環境中熟練應用TDD。從基礎知識開始，本書將指導你使用Visual Studio 2022建立一個服務預訂的網頁應用程式。為了更貼近真實的工作情境，你將使用EF、SQL Server和Cosmos，並運用各種設計模式，包括資源庫(repository)、服務(service)、建造者(builder)等。同時，本書也會介紹領域驅動設計(DDD)，以及其他軟體設計最佳實踐，如SOLID和FIRSTHAND等。 讀完本書，你將建立足夠的信心來主導TDD的實作。此外，你也將掌握有力的商業和技術案例，可在向管理階層或同事展示單元測試或推動TDD時使用。藉由本書的指引，你將更有把握成為引領TDD實踐的領航者，並在軟體設計領域中脫穎而出。 ✍本書特色✍ ★使用xUnit編寫單元測試，並掌握相依注入的技巧 ★使用NSubstitute實作測試替身，並進行mocking(模擬化) ★結合DDD與最佳實踐，以TDD的風格撰寫單元測試 ★將TDD與ASP.NET API、Entity Framework和資料庫結合使用 ★透過探索GitHub的持續整合更上一層樓 ★探索更進階的mocking使用情境 ★在你的公司和團隊中積極推動TDD和單元測試 ✍目標讀者✍ 本書適合那些希望借助TDD的力量，來開發高品質軟體的中高階.NET開發者。假設你已經掌握OOP（物件導向程式設計）及C#程式設計

「你是否認為機器學習很複雜、很難掌握呢? 其實不然，來讀這本書，Serrano為你揭開機器學習的神秘面紗。」―Sebastian Thrun, Udacit創辦人「這是您機器學習旅程的第一步」―Millad Dagdoni, 挪威勞動福利局「這是本很好的引導指南，特別是對於那些想要寫程式但覺得自己數學程度不高的人」―Erik D. Sapper, 加州理工州立大學「這是我近年來有幸讀到最平易近人的機器學習介紹。強烈推薦！」―Kay Engelhardt, devstats只需要高中的數學程度，您就能發現並了解機器學習的強大之處！簡單來說，機器學習是一組建立在演算法上的資料分析技術，當您提供更多的資料，它就能產生更好的分析結果。ML驅動了許多尖端的技術，例如推薦系統、人臉識別軟體、智慧音箱，甚至是自駕車。而這本獨特的書將藉由相關的範例、有趣的練習以及簡要的插圖，為您介紹機器學習的核心概念。《白話機器學習》以任何人都能理解的方式來呈現機器學習的演算法和技術，跳過令人困惑的學術術語，提供您只需要一點基礎代數就能理解的清楚解釋。隨著學習本書的內容，您將使用Python建立許多有趣的專案，包含垃圾郵件偵測和圖像辨識等模型，並且還會學到清理和準備資料的實用技巧。本書包含：‧用於分類和分割資料的監督式演算法‧用於清理和簡化資料的方法‧機器學習的套件和工具‧用於複雜資料集的神經網路和集成方法本書適用於有Python基礎知識的讀者，但不需要有機器學習的相關知識。

第一本詳細說明使用ChatGPT學習SQL Server、寫出T-SQL指令敘述與建立用戶端程式！*完整說明資料庫設計與開發人員應具備的觀念和技能，幫助你精通SQL Server的Transact-SQL程式設計！*本書以資料庫設計與開發人員角度來切入SQL Server資料庫程式設計與開發，完整說明資料庫系統相關理論、資料庫設計理論與T-SQL程式設計，能夠訓練和提昇讀者擁有足夠的技術能力來自行設計與建立SQL Server資料庫應用程式。*在實作上，本書適用微軟SQL Server 2022/2019企業、標準、開發人員版和Express版，是一本真正為有志成為資料庫設計與開發人員的讀者、或學校資料庫設計相關課程所規劃的實務教材。*完美結合資料庫理論與設計實務，除了使用大量插圖和範例來說明資料庫系統理論、實體關聯模型和正規化外，更以實例說明資料庫設計，讀者不只可以實際在資料庫設計工具繪製專案的實體關聯圖，更可以將設計成果建立成SQL Server資料庫，來驗證實體關聯模型的資料庫設計理論。*完整說明T-SQL語言的語法、預存程序、順序物件、自訂函數、觸發程序、資料指標和交易處理，可以幫助讀者精通SQL Server的Transact-SQL程式設計。*實際說明如何使用C#和Python語言建立用戶端程式。*詳細介紹SQL Server + Python機器學習服務、SQL Server全文檢索搜尋，和使用ChatGPT幫助讀者學習SQL Server資料庫程式設計與開發。

★☆★ AI 影像辨識一本精通！ ★☆★ ★☆★ 超過 200 個完整範例程式碼 ★☆★ AI 影像辨識是近年來非常夯的議題，隨著資訊科技的蓬勃發展，越來越多好用的工具推陳出新，也越來越容易跨入 AI 影像辨識領域，不論是電子、資訊領域、醫療、百貨，各行各業中陸續都能看到 AI 影像辨識的應用。 Python 是目前入門 AI 影像辨識最快速的程式語言，透過 Python 的 OpenCV 函式庫，並搭配其他方便的函式庫，就能輕鬆入門 AI 影像辨識，OpenCV 除了能針對影像進行全面的處理，也是大多數 AI 影像辨識的敲門磚，常應用於擴增實境、臉部辨識、手勢辨識、動作辨識、運動跟蹤、物體辨識或圖像分割...等領域。 本書會從 OpenCV 出發，從 OpenCV 最基本的存取圖片影片，影像色彩、影像剪裁、影像變形、加入文字、繪圖、影像效果進階處理都有完整介紹，並會介紹 OpenCV 內建的影像辨識方法、Google MediaPipe 的影像辨識方法和 Teachable Machine 影像辨識方法進行 AI 影像辨識，作出許多有趣又實用的影像辨識相關應用。 【精彩收錄】 ▶ OpenCV 深入介紹 ▶ OpenCV 影像色彩調整和轉換 ▶ OpenCV 影像剪裁、變形、加入文字和繪圖 ▶ OpenCV 影像效果進階處理 ▶ OpenCV 偵測滑鼠和鍵盤 ▶ OpenCV 人臉、物件、顏色等影像辨識 ▶ MediaPipe 人臉、姿勢、手勢等影像辨識 ▶ Teachable Machine 人臉、戴口罩等影像辨識 ▶ 辨識手寫數字、年齡、情緒

PyTorch是Facebook於2017年初在機器學習和科學計算工具Torch的基礎上，針對Python語言發佈的一個全新的機器學習工具套件，一經推出便受到業界廣泛關注和討論，目前已經成為機器學習從業人員首選的一款研發工具。 本書是使用PyTorch建構神經網絡模型的實用指南，內容分為9章，包括PyTorch與深度學習的基礎知識、神經網路的構成、神經網路的高階知識、機器學習基礎知識、深度學習在電腦視覺上的應用、深度學習在序列資料和文字當中的應用、生成網路、現代網路架構，以及PyTorch與深度學習的未來走向。 本書適合對深度學習領域感興趣且希望一探PyTorch究竟的業界人士閱讀。具備其他深度學習框架使用經驗的讀者，也可以透過本書掌握PyTorch的用法。 本書範例檔： https://github.com/PacktPublishing/Deep-Learning-with-PyTorch

AI時代不可不知的知識 AI是什麼？究竟什麼是程式設計？ 程式語言有何區別？ 最輕鬆、易懂的電腦＆程式設計圖鑑！ 咦？！ 硬體、軟體與程式設計的必備要素 都變成了可愛、生動的角色！ 這些既熟悉又陌生的角色，你都認識嗎？ 超級電腦──透過複雜的計算來支撐社會！ 硬碟＆SSD──什麼都記得住的記憶專家 編譯器──負責聯繫電腦與人類的翻譯家！ 程式錯誤──害程式異常的搗蛋鬼！ Python──以程式庫為傲的AI教練 ……精彩圖解超好懂！功能、使用情境一目瞭然！ 歡迎來到電腦的世界！ 平板電腦╱智慧型手機╱超級電腦╱CPU╱RAM╱ROM╱主機板╱硬碟╱SSD…… 除了基本資料、特長與實際應用範例，還有豐富的知識補充， 電腦有哪些周邊產品？內部構造長怎樣？電腦與AI的關係是什麼？ 將介紹電腦的類型、零件及其功能，從今天開始你也是電腦知識王！ 我們的生活中充滿著程式設計？ 沒有程式下達指令，就無法驅動電腦！ 什麼是程式設計？程式設計有什麼用途？程式又是如何編寫的？ 當程式出現錯誤會發生什麼狀況？ 介紹程式的基本思維，清楚易懂的流程結構說明， 原來程式設計這麼有趣！ 電腦之間有共通語言嗎？ C語言？Java？Python？ 這些好像看過、卻從不了解的名詞代表著什麼？ 用0和1就可以表達資訊？！程式語言有哪些？要怎麼學？ 介紹人類語言與機械語言之間的差異， 結合彼此的智慧就能創造無限的可能性！

【專業推薦】 很榮幸能為多年熟識的好友以及在資安研究奉獻之志同道合的學者撰寫序言。作者群在多媒體安全領域中已經深耕多年且有豐碩的研究成果，其專業素養足以涵括影像安全議題。坊間大部份的中文書以介紹多媒體技術或資訊安全技術為主，鮮少有探討多媒體基礎技術及資訊安全應用的中文書，而本書此為主題，由淺入深的介紹基礎知識及搭配範例應用，可供有意學習多媒體安全的讀者參考，謹以推薦。 國立中山大學資訊工程學系特聘教授兼任工學院院長 范俊逸 推薦 本書以數位媒體中多媒體影像知識為發端，除了探討其起源與演進，也逐章介紹多媒體影像的處理技巧，內容包含大家所熟知的各種影像表示方式，同時也介紹了相當有趣的影像謬誤。在影像處理部分，本書將空間域影像處理、頻率域影像處理以及壓縮域影像處理分章介紹，最後則以Python影像處理軟體應用完成前五章的合成。接著，以多媒體偽裝展開數位媒體安全的篇章，談其與資訊安全間的實務應用，最終以數位浮水印再探安全議題的深入技術。將多媒體領域與資訊安全互為載體的方式，鋪展這些人造且離數學最近的知識，作者在內容的安排上實有其精妙之處。 國立屏東大學電腦科學與人工智慧學系教授兼任資訊學院院長 王朱福 推薦 【重點大綱】 影位媒體處理： 說明數位化影像的起源及探究數位影像處理的基礎與發展。讓讀者能具備數位影像的基礎，藉此得以對數位媒體中的圖像，其背後所隱藏真相的探索更具備紮實基礎。 數位媒體與應用篇： 內容則泛談數位圖像於現今網路世界中為人們帶來的日常生活上及其應用的相關議題。讀者可輕鬆的操作本書所介紹軟體工具，讓你╱妳的數位圖片可有效的防護，免於被盜用的情境。 多媒體安全技術篇： 說明影像分享技術及探究數位媒體安全的基礎與發展。讀者能瞭解多媒體安全技術其背後所隱藏真相的探索且更具備紮實基礎。