Python

★★★最淺顯易懂的機器學習專書★★★與其害怕被AI取代，不如學會機器學習，讓AI為你所用！★ 日本亞馬遜資訊相關類暢銷榜No. 1．針對各類機器學習全圖像化，深入淺出的機器學習入門書．詳解各種機器學習演算法的概念和用途，學會如何選對演算法．所有機器學習演算法皆提供Python範例程式碼，讓你現學現用【什麼是機器學習？】人工智慧（AI）、機器學習、深度學習⋯⋯與人類的生活密不可分，但多數人對這些專有

Python、C++ 搭配硬體一起用, 重現 IoT 駭客手法讓你懂！網際網路的快速發展, 讓資訊安全成為不能輕視的問題, 而物聯網 (IoT) 的出現與全面應用, 無疑又為網路資安增添更多隱憂。隨著物聯網裝置的進步, 不僅資訊蒐集能力越來越強, 提供的功能也更加完善, 然而享受便利生活的同時, 仍須正視這些貼近我們生活的裝置, 可能成為資安的缺口。因為有一種人可能正伺機而動, 他們就是 … "I

本教程第一次嘗試在全球普及人工智能教育，遵循「從生活中來，到生活中去」的原則，透過貼近生活的教學項目制課程，讓學生與一般人士儘早接觸AI這一前沿領域，助其建立科學認知，初步掌握AI技術原理和基本能力，為智能時代的到來做好生活、就業與技能準備。教程由「香港AI獨角獸」商湯科技、多名知名教育專家及中學優秀教師聯合編寫，讀者定位為初中程度以上人士。教程共分四冊，一冊教授Python編程基礎，其餘三冊為P

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行銷企劃、市場分析、統計預測、財務金融、風險管理...都該學！養成大數據分析力的第一本書！資料分析、資料科學都是近來非常夯的關鍵字，與其相關的工作職務紛紛冒出，形成一股勢不可擋的大數據分析學習熱潮。只是聽說學資料分析都得具備一定的技術能力 (例如要會撰寫 Python、R...程式)，往往讓底子不夠、或非資訊背景的人止步...沒關係！不管您身處什麼領域、技術背景如何，本書就是為了想搭上這波學習熱潮

最佳熱門組合Python X Django，讓你初學架站就上手！Python是目前最受歡迎的程式語言，Django堪稱是當前最熱門的Python網站框架，兩者結合，讓開發複雜的資料庫網站變得更簡單。本書一次綜合架站必備技能，提供相關範例檔，讓Python發揮極大效用，用Django打造出超強互動網站。無論是建置網站時所需的基礎設定、後台配置、頁面路由、MTV開發模式、網站的發行部署等重要環節，都用

用大家都能聽懂的方式，告訴您如何將分析資料視覺化！什麼是資料視覺化？這是一種將數字資料、地理資料、文字等各種資料，做成圖表，讓人一看就懂的技巧與手法為什麼需要資料視覺化？自從「大數據」與「人工智慧」技術興起之後，如何善用資料變成一件非常重要的事情，要讓資料有效的被利用與理解，視覺化是一種非常有效的方法。Python擁有非常豐富的函式庫，可以簡單地處理資料視覺化，所以有越來越多的人使用。藉由本書您將

理解經典演算法的準則、規律及複雜度 從歷久彌新的演算法中學習如何思考 本書使用適合初學者的Python程式語言來介紹演算法的基礎知識及概念，第1章也為剛接觸Python的讀者介紹了相關基礎知識與資料結構。 除了程式設計初學者一定要了解的演算法基礎知識和概念外，本書也詳細解說了演算法的一般準則及其計算複雜度，並附有具體的範例程式碼及行為概念圖。 【推薦給這些讀者】 ‧零基礎但想學習演算法 ‧正在學習

 本書使用Python語言來建立自己的文字冒險遊戲。  透過說故事的方式，用直覺的方式學會Python語言。  學習Python成為一種遊戲，讓你輕鬆學會。  在本書中使用Python語言來建立自己的文字冒險遊戲，可透過使用Python建立的文字虛擬世界中，創造喜歡的人物和怪獸來居住在這個世界裡，於是我們可以藉由與這些人物和怪獸的互動，在有趣與無痛的情境下，達到享受學習Python語言的目

產品特色： 全國唯一：全國最迷你AI無人車教具，好玩吸睛，自走或展示兩相宜。 玩AI超親民：只要會MicroPython就能玩轉影像、辨識圖形、訓練模型。 快速上手Azure雲：不只玩邊緣運算，同時運用Azure雲，讓知識走在最前端。

語法解析->範例說明 ->程式設計 ->MTA詳解+APCS觀念題．微軟最有價值專家(MVP)與資深教師共同執筆由MVP與科技大學教授程式設計教師共同編著，針對初學習程式設計所編寫的入門教材，適合無程式基礎以及想要學習Python的初學者，同時也是適合教師教授程式設計與訓練學生運算思維的好教材。．循序漸進，無痛上手內容兼具理論與實務，由書中範例說明，問題分析、程式架構，訓練初學者

語法解析->範例說明 ->程式設計 ->MTA詳解+APCS觀念題 ．微軟最有價值專家(MVP)與資深教師共同執筆 由MVP與科技大學教授程式設計教師共同編著，針對初學習程式設計所編寫的入門教材，適合無程式基礎以及想要學習Python的初學者，同時也是適合教師教授程式設計與訓練學生運算思維的好教材。 ．循序漸進，無痛上手 內容兼具理論與實務，由書中範例說明，問題分析、程式架構，訓

本書幫助初學者更加快速、系統地掌握基本的數位影像處理技術的數學原理，以及如何將抽象的數學原理轉為程式實現的方法。 然後詳細介紹OpenCV 實現對應的函數，並分別列出C++ 介面和Python 介面的使用方法。 本書適用讀者： 影像演算法的數學原理部分適合數位影像處理的初學者，範例C++ 部分適合具備C++ 程式設計基礎者，範例Python 部分適合具備Python 程式設計基礎者。  Open

本書所介紹的物件導向ANSI-C語言並不是一個新的語言，它只運用單純ANSI-C語言的巨集(Macro)技巧，實現了物件導向的基本技術，所以簡稱為OOPC語言。大家都知道「物件導向Python + C/C++語言」是個美好的結合。然而「物件導向ANSI-C + Python」更是力與美的完美組合。近年來，嵌入式(Embedded)軟體應用愈來愈廣，如數位家電、手機、數字化汽車等。而嵌入式軟開發所使

現在有許多領域都廣泛使用Python，例如軟體建構、系統管理與資料處理。在這些領域中，經驗老到的專家可以找到效率低下、有問題的案例，以及導致不良程式的隱患。看完這本書的讀者將會瞭解這些問題，更重要的是知道如何修正它們。 本書首先介紹編寫簡潔程式的基本元素，以及它在Python程式設計中有多麼重要。你將瞭解如何運用Python標準程式庫與軟體設計最佳做法來編寫高效且易讀的程式。你也會學到如何在Pyt

 Python全端開發是降低物聯網開發複雜度的必經之路 物聯網應用系統的快速開發和系統擴充可以兼顧 物聯網系統設計比互聯網系統設計更受限更複雜 應用、產品、生態的全域視角與適合組合本書說明如何以Python 為主要程式語言，實現「從晶片到雲端」的物聯網應用系統快速開發和系統擴充。透過閱讀本書，讀者可以充分體會Python 身為全端開發語言，是如何在物聯網的裝置端、應用端、伺服器端和資料端環

運用測試驅動開發 本書能讓讀者有自信的將機器學習實現於日常應用，而無需具備相關學術背景。這本實用指南向讀者呈現如何於程式碼中整合並測試機器學習演算法。 書中以圖例搭配文字說明，並提供對應的範例程式。利用Python的NumPy、Pandas、Scikit-Learn與SciPy資料科學函式庫實現相關的應用與測試。如果您是對資料科學有興趣的軟體工程師或商務分析師，本書將能提供以下協助： ‧透過實

彙整最常使用的 Python 函式庫語法 功能索引 + 字母順序查詢, 隨查隨用, 快速解決問題！ Python 是近來非常熱門的程式語言, 原因之一就是具有豐富的標準函式庫及第三方套件可以使用, 用途涵蓋字串處理、數值計算、資料壓縮與封存、XML與 JSON 存取等層面。本書集合 Python 常用的函式及模組功能, 依用途分門別類, 提供詳細的使用說明、豐富的語法範例, 讓使用者可以在短時間內

內容簡介:Django是以Python語言為基礎的網站框架(Web framework)，採用MTV(或是MVC)架構的Django在網站開發上擁有著快速、簡易、優雅且易維護的特性，又因為是基於Python語言的框架，所以使用者眾多，社群與資源也豐富，適用於各類型網站後端的開發。與Ruby的Rails和JavaScript的Node.js同為現今最熱門的Web framework。 ■ 第一本由國

●讀取文字檔以及從中提取資訊。●透過執行緒（threading）和派生（forking）同時執行多個任務。●使用網路工具從一個行程讀取另一個行程的資訊。●建立易於操作的可點選 GUI 程式。●透過 SNMP 監控大型機器群集。●掌握 IPython shell 用於取代 Bash、Korn 或 Z-Shell，或是替它們增添功能。●把雲端計算（Cloud Computing）整合進你的基礎架構，以

從傳統影像處理到 AI 影像辨識讓你擁有獨立開發電腦視覺應用的能力OpenCV 是目前最為廣泛使用的電腦視覺工具之一，無論是影像處理、影像分析、人臉辨識、物件偵測，甚至近年熱門的 AI 影像辨識應用，都能看見它的身影。本書使用 Python 語言，從 OpenCV 開發環境建置開始，循序漸進帶領讀者認識數位影像、色彩空間、影像處理與分析、模板匹配、特徵匹配、視窗互動、影片處理與即時影像分析等核心技術，並進一步透過 cv2.dnn 與 Ultralytics YOLO 實作人臉偵測、人臉辨識、物件偵測與物件追蹤等現代 AI 視覺應用。除了完整介紹 OpenCV 的重要功能與背後技術外，本書更著重於「如何實際應用」――各章節搭配豐富範例與執行結果比較，說明每項功能的用途與差異，並於章末安排實作小專案，讓讀者立即運用學到的知識。在本書的最後，整合前面 23 章所學，完成自動玩 Chrome 小恐龍、自動玩 2048、智慧人臉門禁、智慧寵物攝影機，以及簡易版 Photoshop 等五個生活化專案。從「了解電腦如何看見影像」，到「讓電腦看懂影像」，本書將帶領你把 OpenCV 從一行行生硬的函式，變成解決真實問題的利器。本書特色: ✔ 從「會用 OpenCV」到「會做應用」學習如何拆解問題、選擇技術與組裝程式碼，建立獨立開發電腦視覺應用的能力。✔ 不只學會 API，還要理解背後原理透過大量圖解與程式範例，說明每個功能的用途、運作原理與適用情境，而非單純的函式教學。✔ 從零建立電腦視覺基礎從安裝、影像讀取與顯示開始，逐步建立像素、解析度、色彩空間與影像通道等核心觀念。✔ 完整涵蓋 OpenCV 核心技術包含影像處理、影像分析、模板匹配、特徵匹配、影片處理與即時影像分析等重要主題。✔ 從傳統電腦視覺跨入 AI 影像辨識實作人臉偵測、人臉辨識、YOLO 物件偵測與物件追蹤，掌握現代視覺系統的開發流程。✔ 章末實作 + 五大實戰專案透過大量實務範例，了解各項技術的應用情境，並於最後整合全書所學，完成五個有趣且實用的生活化專案。

ChatGPT 5.5 全能工作術 對話、圖像、資料分析到智慧體與自動化應用 ☆★☆ 國內第 1 本 ☆★☆ ☆★☆ AI 不只聊天，開始真正替你工作 ☆★☆ ☆★☆ 從聊天機器人到全能 AI 工作平台 ☆★☆ AI 不只聊天，開始真正替你工作！ ChatGPT 已經不再只是「問問題、得答案」的聊天機器人。到了 ChatGPT 5.5，它開始整合對話、檔案、搜尋、研究、圖像、資料分析、排程、專案、畫布、智慧體與外部應用程式，成為一套真正可用於工作、學習、創作與研究的 AI 工作平台。 《ChatGPT 5.5 全能工作術》帶領讀者從基礎操作開始，逐步掌握 Prompt 設計、AI 圖像生成、圖像工作流、文件處理、Excel 資料分析、資料視覺化、Deep Research 深入研究、Projects 專案管理、Tasks 任務排程、Canvas 畫布協作、Python 程式設計、Agent Mode 智慧體模式、GPT 機器人建立，以及 Gmail 應用程式整合。 本書最大的特色，不只是介紹功能，而是用大量實戰案例示範 ChatGPT 如何真正完成工作。從寫文章、生成圖片、整理 PDF、分析 Excel、繪製圖表，到建立股市分析、產出簡報、追蹤任務通知、設計自己的 GPT，讀者可以一步步看見 AI 如何從「內容生成工具」進化為「智慧工作助理」。 這是一本帶你理解 ChatGPT 5.5 全貌的實戰工具書，也是一本協助你進入 AI 工作流時代的完整指南。 本書特色 ◎完整解析 ChatGPT 5.5 全新工作平台 從對話、檔案、搜尋、研究、圖像、資料分析、專案到智慧體，建立完整的 AI 使用地圖。 ◎從聊天工具進化為 AI 工作系統 本書不只教你問問題，更帶你理解 ChatGPT 如何整合多種能力，成為可以協助完成工作的智慧平台。 ◎Prompt 設計與輸出控制實戰 學會用條列、表格、Q&A、字數限制、實例補充與來源標示，讓 AI 回應更精準、更符合需求。 ◎AI 圖像生成全面教學 從自然語言生成圖片、中文標題海報、角色設計、社群圖卡、教學、文字視覺化，完整掌握 ChatGPT Images 2.0 的創作能力。 ★突破畫面邊界應用，例如：恐龍大暴走、鯨魚突破畫框 ☆角色一致，例如：考古學家冒險旅程、工程師創意世界、個人品牌IP。 ★AI科學視覺化，例如：光合

AI 世代強勢來臨，這是一場關於「開發效率」與「思考維度」的革命！從開發者的實際痛點出發，帶你學會如何在不同開發階段策略性地與 AI 協作。從需求分析、使用者故事定義，到資料庫設計、Flask 後端實作及 UI 介面優化，逐步打造可維護、可上線的應用程式，並有效提升開發效率。帶你從實務專案出發，建立可維護、可驗證的 AI 輔助開發流程● 將 AI 工具整合進實際開發流程● 建立可重複使用的 AI 提示詞● 產出專業級文件與自動化測試● 高效進行除錯與程式重構● 有效避開 AI 常見的幻覺問題本書特色: 本書適合 ～● 想提升開發效率的 Python 開發者：將 AI 整合進實際開發流程，提升程式開發品質。● 想掌握 AI 輔助開發流程的學習者：從規劃、設計、實作到除錯，完整理解 AI 如何參與軟體開發生命週期。● 重視程式碼品質與可維護性的工程師：深入了解如何運用 AI 協助重構、除錯、文件撰寫與測試生成。本書不限於使用特定 AI 工具，重點在於培養與 AI 協作的思維與方法，讓你能靈活應用於不同開發情境。並且將會簡介 GitHub Copilot、ChatGPT、Gemini、Blackbox AI、Tabnine、Cursor 等工具的特色與適用情境，幫助讀者從實作案例中比較差異，找到最適合自己的 AI 輔助開發工具。別讓 AI 只是你的玩具，讓它成為你的專業開發夥伴！

在數位轉型與 ESG 永續發展的雙重驅動下，企業稽核已從傳統的「事後抽樣」演進為「全量數據監控」。本書由黃秀鳳總經理編著，獲得 ICAEA 國際電腦稽核教育協會 認證，是引領稽核專業人員進入 AI 時代的實戰指南。1. 核心理念：韌性、永續與風險預警本書強調供應鏈管理的「韌性」與「永續」，針對 SAP ERP（從 R/3 到 S/4HANA）環境中複雜的供應商管理、採購、驗收與付款流程，提供了一套系統化的查核方法論。2. 技術核心：JCAATs AI 稽核軟體本書以 JCAATs（新世代 Python-based 稽核軟體）為工具，展示了 No-Code 視覺化操作 的優勢。•數據融合： 整合 SAP 結構化數據與外部非結構化數據（如 Open Data、PDF 文本）。•智能分析： 運用文字探勘（TF-IDF）、機器學習與資料爬蟲技術，突破傳統試算表的分析瓶頸。3. 實務價值：11 項上機演練實習書中設計了 11 項具高度實作價值的案例，涵蓋三大核心面向：•管理失效： 查核重複供應商（Duplicate）與幽靈供應商（Ghost Vendor）。•採購舞弊： 利用正規表示式（Regex）偵測員工與供應商間的銀行帳號或電話地址異常關聯。•ESG 盡職調查： 結合政府開放資料，分析供應商是否違反職安衛法規或列管污染源，落實永續法遵。4. 專業倫理與職涯發展除了技術傳授，本書收錄了「電腦稽核專業人員十誡」，強調誠信、責任與終身學習。這不僅是學務教材，更是考取 ICCP 國際稽核應用師與 ESG 稽核師的重要敲門磚。這是一本協助內稽、財會及供應鏈管理人員，從大數據中快速建立風險洞察力，達成「韌性治理」目標的必備實務轉型寶典。◎代理經銷 白象文化

從「事後追核」走向「事前預警」：AI 驅動的 SAP ERP 採購稽核新實務在生成式 AI 與大數據浪潮下，企業內部稽核正面臨數位轉型的關鍵轉折。面對全球最廣泛使用的 SAP ERP 系統，稽核人員常因其龐大的資料表與複雜的跨模組流程，面臨「不知從何查起」的挑戰。本書由具備超過 500 家企業輔導經驗的黃秀鳳總經理親自編寫，旨在協助稽核專業人員運用 AI 技術，精準鎖定最具挑戰性的風險點——「拆單採購」。專為稽核人員打造的 AI 實戰指南本書核心圍繞新世代 AI 稽核軟體 JCAATs，這是一款基於 Python 開發、具備視覺化 No Code 操作介面的工具，讓不熟悉程式語言的稽核人員也能快速建立自動化分析流程。內容從 SAP ERP 的稽核資料擷取方法出發，帶領讀者深入淺出掌握資料關聯、時間區間分析及例外交易辨識。核心技術與特色：•直擊拆單樣態： 針對「化整為零」以規避核決權限的拆單採購、拆單付款、不實交易等行為，提供系統化的查核邏輯。•專利技術應用： 運用全球首創的「拆單（SPLIT）智慧資料分析」發明專利，快速找出短期間內相同供應商、部門或產品的異常重複交易。•邁向預測性稽核： 導入 KNN 近鄰演算法 與 SMOTE 不平衡資料處理 技術，引領讀者從持續性稽核進階到「高風險案件預測」，在問題發生前便發出警示。•實例演練與認證： 本書為國際電腦稽核教育協會（ICAEA）認證教材，檢附完整實例練習資料，讀者可透過實際上機演練，將 AI 技術轉化為即戰力。這不只是一本工具書，更是 AI 時代下稽核人員提升內控驗證、異常偵測與風險預警能力的必備實務手冊。 適合內部稽核、會計師、風管、資訊人員及商管學院師生參考應用。◎代理經銷 白象文化

中小企業工作流自動化的 AI 落地解決方案n8n 助你 n 臂之力，搞定重複事！n8n 是一套開源的工作流自動化工具，其視覺化的節點編輯介面讓使用者無需深厚的程式背景，即可輕鬆串接各種服務與 API，實現真正意義上的「Low Code」辦公室自動化與 AI 落地。▌使用本機 n8n，強化公司資料安全性隨書附贈 n8n 安裝包與作者開發的 Excel 相關社群節點，讓讀者免用 Docker 即可快速完成 n8n 環境建置，並能連結本地 Ollama 建立 AI Agent，輕鬆做到各種辦公室自動化工作流。▌讓辦公室高重複性工作全面自動化本書主題涵蓋網路資料擷取、AI 文字生成與摘要、Excel 試算表自動化、Email 與 LINE Message 推播，以及本機檔案資料夾處理等實際商業應用場景。▌無痛從本機環境擴展至雲端服務如有雲端應用需求，本書亦說明如何透過 Tunnel 技術打通本機到雲端的連線，並進一步整合 Google 雲端服務的 OAuth，以及 Webhook 與 LINE Bot 的雲端 AI 應用。▌結合 Vibe Coding，打造專屬功能不求人當官方未提供所需的 n8n 節點功能時，只要請 Claude 協助撰寫 Code 節點的對應程式，或本機 Python 程式，就能做出你需要的功能，甚至連 Webhook 的 HTML 表單都難不倒它。除了上述主題，本書更整合 AI Agent 與 Tools，讓 AI 不再只是生成文字的對話引擎，而是能真正「動手做事」的 Agent，讓你用 n8n 打造安全可控、類 OpenClaw 自動化能力的小龍蝦（MiniClaw）。本書特色: ✯ 無腦解壓縮 WinPython 套件即可完成本機 n8n 的安裝，讓所有資料與流程皆在個人電腦上運行。✯ 作者特別針對 Excel 試算表與本機檔案管理的實際需求，開發 5 個 n8n 社群節點：▸ Excel AI：讓 AI 成為試算表的「讀寫與分析」大腦，進行內容分析、資料摘要與自動填寫。▸ Excel API：實現本機 Excel 的「多工與 SQL」操作，支援多人並行處理同一份 Excel 檔案。▸ Excel Watcher：賦予 n8n「監控與即時觸發」能力，打造即時反應的自動化機制。▸ Excel Templater：精準生成格式完整的報表或文件，使其成為

隨著 Google Gemini 3 模型以及各式工具推出，在生成式 AI 的世界中 Google 強勢站穩腳步，再加上 Google 生態系的支援，採用 Google Gemini API 開發 AI Agent 是一個相當不錯的選擇。本書主要解說 Google Gemini API 中關鍵的成員，並利用 Python 版本的 Google GenAI SDK 實作範例，還會帶大家設計當前 AI Agent 的趨勢 -- Skills 機制，主題包含：|簡易 Skills 機制|現今 AI Agent 的共用規範標準就是 Skills，我們會帶大家實作一個簡單的 Skills 機制，讓你的 AI Agent 只要透過 markdown 檔，就可以讓非技術人員的一般使用者也可以客製自動化流程，或是搭配 CLI 工具與 MCP 伺服器等擴充模型能力，而不需要倚賴技術人員修改或是撰寫額外的程式碼。|建構彈性的 MCP 系統|即使有了 Skills 機制，也需要能夠實際完成任務的工具，MCP 就是其中之一。除此之外，MCP 也是擴充模型能力的好幫手，書中會設計讓使用者透過設定檔就能幫 AI Agent 串接各式功能 MCP 伺服器的機制，不論是要讀寫檔案、執行本機指令、操控瀏覽器，或是使用遠端 API 等等，都可以方便達成。|Live API|用講的絕對比用打的更快，書中會用 Live API 實作可隨時中斷插話的即時語音系統，讓你的 AI Agent 彷彿真人用講的就可以操控，而且還會自動記錄交談內容，維持前文脈絡，讓一般使用者透過口說介面就可以使用你的 AI Agent。|把 Google 生態系當靠山|網頁搜尋、找地點誰能比得過 Google，利用 Gemini API 內建工具即可直通 Google 搜尋與地圖，即時資訊一點都不漏，為模型補充新知識。|多模態輸入/輸出|讓你的 AI Agent 像是 NotebookLM 那樣看圖、看影片、聽語音，即使是 YouTube 影片，也可以直接丟連結自動處理。此外，透過 Gemini API，也可以用最強的 Nano Banana Pro 生圖、Veo 3.1 生影片通通沒問題。|詳解 Function Calling 機制|不論是要使用 MCP 伺服器或是 Skill 擴充模型功能、建置自動化流程，最終都需要倚賴 Fu

★ 第一本 Google Antigravity 繁體中文完整教學 ★ AI 原生開發環境的核心概念與實戰技巧 ★ Agent 架構：理解 AI 代理人如何替你寫程式、做決策 ★ 多 Agent 協作實戰：同時調度多個 AI 開發夥伴 ★ Editor 進階功能全攻略：Tab 補全、Command 指令、Review Changes ★ Rules × Workflows：自訂規則與自動化流程 ★ Skills 技能擴充系統：為 Agent 安裝新能力，從 SkillHub 市集挖寶 ★ Artifacts 產出物完整解說：掌握 Agent 與你非同步溝通的關鍵橋樑 ★ Browser Subagent：讓 AI 操控瀏覽器，自動測試網頁與擷取資料 ★ MCP 工具整合大全：連接資料庫、專案管理、設計工具，無限延伸 Agent 能力 ★ 兩大實戰專案手把手教學：Python 電商後台 + 雲端 Markdown 編輯器 ★ 涵蓋 FAQ 與疑難排解，少走彎路、快速上手 AI 寫程式已經不新鮮，但 Google Antigravity 要做的遠不只是「幫你補全程式碼」。它以 Agent 為核心，建立了一套全新的開發典範：AI 不再是被動回應的聊天機器人，而是能理解你的專案脈絡、遵守你定義的程式開發標準、自主規劃並執行多步驟任務的開發夥伴。它甚至能操控瀏覽器幫你測試網頁、透過 MCP 協議連接外部工具。開發者的角色正從「程式碼的生產者」轉變為「AI 的指揮者」。本書從開發工具的演進脈絡切入，帶你理解這場典範轉移的全貌，以及 Antigravity 在其中扮演的角色。 全書十六章分為四大篇章，構成一條從零到實戰的學習路線。基礎篇帶你熟悉介面操作，完成第一個 Todo List 專案；核心篇深入 Agent Manager 多代理協作、Editor 的 Tab 補全與 Command 指令、Rules 與 Workflows 自訂規則，以及 Skills 技能擴充系統；進階篇拆解 Browser Subagent 瀏覽器自動化、Artifacts 產出物機制，以及 MCP 工具整合生態――從資料庫、專案管理到設計工具，一次掌握。每一章都搭配大量截圖與逐步操作指引，建議你邊讀邊做，這是上手最快的方式。 學工具最怕停在「知道」卻「做不到」。本書特別規劃了兩個完整實戰專案，幫你把

想要成為駭客嗎？你的起點就在這裡！ 如果你打算踏上駭客攻擊、資訊安全，與滲透測試這條令人興奮的旅途，這是絕佳的入門書。你將使用Kali Linux這套專為數位鑑識與滲透測試而設計的作業系統來學習Linux的基本用法，並掌握操控Linux環境所需的各種工具與技巧。 首先，本書將帶你在虛擬機器上安裝Kali，並介紹基本的Linux概念，接下來會深入介紹更廣泛的Linux主題，包括文字操作、檔案控制、目錄權限，以及處理使用者環境變數等，然後探討基本的駭客攻擊觀念，例如安全性與匿名性，並教你使用bash和Python來撰寫腳本。 本書提供實用的教學與練習題來提升並測驗你的技能，內容包括： ．修改網路資訊和操作journalctl記錄工具來掩蓋行蹤。 ．撰寫工具以掃描網路連線，並連接與監聽無線網路。 • 使用Tor、proxy（代理伺服器）、VPN和加密電子郵件來掩護你的網路行動。 • 編寫bash腳本，在IP位址範圍內尋找潛在攻擊目標。 • 使用MySQL、Apache網頁伺服器和OpenSSH等服務，以及利用它們來發動攻擊。 • 設計自己的駭客攻擊工具，例如遠端監視器和密碼破解程式。 ★ 第二版新增內容 ★ 為因應Kali與Linux的最新變化，我們在第二版加入更安全的root權限使用方法、更新Bluetooth與Linux記錄功能，並新增一章探討在資安領域中使用AI的建議。 駭客技術十分複雜，一窺堂奧的道路並非只有一條，何不讓本書成為你的起點！

╲滿級分快速攻略╱ 重點總整理 + 歷次試題解析 ☑ 結合運算思維與演算法的基本觀念 ☑ 章節架構清晰，涵蓋APCS考試重點 ☑ 備有相關模擬試題，幫助釐清重點觀念 ☑ 詳細解析APCS程式設計觀念題與實作題 APCS為Advanced Placement Computer Science的英文縮寫，是指「大學程式設計先修檢測」，目的是提供學生自我評量程式設計能力及評量大學程式設計先修課程學習成效，其檢測成績可作為國內多所資訊相關科系個人申請入學的參考資料。 APCS考試類型包括：程式設計觀念題及程式設計實作題。在程式設計觀念題是以單選題的方式進行測驗，以運算思維、問題解決與程式設計概念測試為主。測驗題型包括程式運行追蹤、程式填空、程式除錯、程式效能分析及基礎觀念理解等。而程式設計觀念題的考試重點包括：程式設計基本觀念、輸出入指令、資料型態、常數與變數、全域及區域、流程控制、迴圈、函式、遞迴、陣列與矩陣、結構、自定資料型態及檔案，也包括基礎演算法及簡易資料結構，例如：佇列、堆疊、串列、樹狀、排序、搜尋。在程式設計實作題以撰寫完整程式或副程式為主，可自行選擇以C、C++、Java、Python撰寫程式。 本書的實作題以C語言來進行問題分析及程式實作。實作題的解答部份可分為四大架構：解題重點分析、完整程式碼、執行結果及程式碼說明。在「解題重點分析」單元中知道本實作題的程式設計重點、解題技巧、變數功能及演算法，此單元會配合適當的程式碼輔助解說，來降低學習者的障礙。 同時也可以參考附錄的內容來幫助自己熟悉APCS的測試環境。此外，為了讓學習者以較簡易的環境撰寫程式，本書所有程式以Dev C++的IDE進行程式的編輯、編譯與執行。希望透過本書的課程安排與訓練，可以讓學習者培養出以C語言應試APCS的實戰能力。 【目標讀者】 ◆ 欲申請大學資訊相關科系的高中職生 ◆ 對程式語言有興趣的學習者 ◆ 想客觀檢測自己程式設計能力的人 APCS為Advanced Placement Computer Science的英文縮寫，是指「大學程式設計先修檢測」，目的是提供學生自我評量程式設計能力及評量大學程式設計先修課程學習成效，其檢測成績可作為國內多所資訊相關科系個人申請入學的參考資料。本書的實作題以C語言來進行問題分析及程式實作。實作題的解答部份可分為四大架構：解題重點分析、完整程式碼、

掌握Tableau，以資料分析驅動決策，發掘真正的商業洞見！ 在資料主導決策的時代，面對AI與自動化分析，光有資料、只會做圖表還不夠； 更重要的是，如何判斷資料是否可靠，並將分析轉化為真正有價值的洞見。 本書以Tableau為核心，帶你活用統計模型，驗證分析的可信度，讓資料不只「看起來合理」，而且有依據、有說服力、可以信任。 從統計顯著性、信賴區間到視覺化實務，協助你用科學方法解讀資料，做出更精準的決策。 無論是資料分析師、商業決策者，或希望提升資料判斷力的職場工作者，這本書都能幫助你將分析結果轉化為行動與影響力。 ------------------------------------------------ 「本書涵蓋了你開始在Tableau中運用統計所需的一切。Ethan清楚地帶領讀者了解背後的原理與實作的方法，非常精彩！」―Lorna Brown Data School教練，The Information Lab UK 「這本書結合了Tableau的統計分析功能與資料視覺化的強大表現，為讀者提供一套深入探索資料的有力工具。」 ―Christopher Gardner 商業智慧分析主任，密西根大學 在這個以資料驅動的時代，理解統計模型已成為進行有效分析與決策的關鍵。無論是剛入門的新手，還是經驗豐富的使用者，本書都能為您提供必要基礎知識，使您能夠掌握並靈活運用Tableau中使用各種統計模型，在運用模型時更具信心，讓您的分析成果與洞見更容易在組織內獲得認同與採納。 隨著人工智慧不斷促使各行各業產生變革，善用統計模型的能力早已從加分條件，轉變為不可或缺的基本技能。掌握這項能力，將幫助您充分釋放資料的潛能，並透過解讀與應用模型產出的洞見，使您始終保持領先地位。 無論您是資料分析愛好者、資料分析師，還是商業專業人士，本書都將帶來實用技巧與專業信心，協助您在快速變動的資料分析領域中游刃有餘、應對自如。 在本書中，您將會學習到： •在Tableau中建立基礎的統計模型 •驗證分析結果的統計顯著性 •計算並解讀信賴區間 •將統計融入資料視覺化的最佳技巧 •使用R和Python，整合Tableau與外部的分析工具 #Tableau #資料分析 #統計模型 #資料視覺化 #決策分析

「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

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

GitHub Copilot學習手冊｜效率倍增的AI程式設計力 「《GitHub Copilot學習手冊》是實用、有深度、貼近日常開發方法的一本書。」 ――Andrew Stellman，開發者、團隊主管、講師與作者 「每一位程式設計師都要瞭解AI輔助程式設計，GitHub Copilot顯然是這個領域的龍頭，而Brent的這一本書是帶你精通這款強大工具的終極指南。」 ――Tom Taulli，《AI輔助程式開發》 作者 使用GitHub Copilot的生成式AI 來大幅提升程式設計效率！在這本實用指南中，作者Brent Laster將教你如何使用生成式AI來迅速寫出更好的程式、輕鬆生成測試程式、在任何開發階段寫出完善的文件…等。本書也會探討進階用法――例如利用Copilot的Agent功能來自動新增功能，以及自動審查pull requests。 《GitHub Copilot學習手冊》適合任何程度的開發者、測試人員、DevOps工程師，以及軟體專業人士。本書除了介紹基本知識外，還會深入討論Copilot Edits、Agent模式與Copilot Vision。你也將學習建立自己的Copilot擴充套件以擴展功能。不論你使用的是Python、JavaScript還是其他語言，本書都能幫你充滿信心地將AI整合到開發流程中。 - 利用即時的AI建議來探索與瞭解陌生的程式與演算法 - 精通行內補全與聊天介面，將常見任務自動化 - 快速、輕鬆地將自然語言提示詞轉換為完整的函式、測試與文件 - 利用背景資訊與提示詞來優化AI生成的結果，以獲得量身打造的解決方案 - 在IDE中透過AI的協助來簡化功能開發與重構

☆好評熱銷再上市☆★ ML 最強套件 scikit-learn ? 經典演算法，帶領你徹底攻略所有 ML 必備理論與實踐技能！ ★機器學習是一門多領域交叉學科，涉及機率論、統計學、逼近論、凸分析、演算法複雜度理論等多門學科。其研究電腦模擬或實現人類的學習行為，獲取新的知識，重新組合現有知識結構並改善自身的效能。本書針對機器學習領域描述了多個學習模型、策略、演算法、理論以及應用，以 Python 3 為基礎，使用 scikit-learn 解決實際問題。全書完整介紹機器學習基本概念、演算法流程、模型建構、資料訓練、模型評估與最佳化、必備工具和實現方法，並佐以實際案例，以機器學習的經典演算法為軸線：演算法分析 ? 資料獲取 ? 模型建構 ? 推斷 ? 演算法評估，讓你理論與實踐技能一次學會，輕易上手。本書特色ML 的最佳參考書，scikit-learn 的最紮實實戰應用，亦為深入 AI 技術的優良基礎！● 機器學習概述● 資料特徵提取● scikit-learn 估計器分類● 單純貝氏分類● 簡單線性迴歸到多元線性迴歸● k 近鄰演算法分類● 線性迴歸到邏輯迴歸● 非線性分類與決策樹迴歸● 決策樹到隨機森林● 感知機到支持向量機● 從感知機到類神經網路● 主成分分析降維

Clean CodePython 寫 乾淨程式碼告別技術債，不再為爛程式加班收爛攤寫程式不是比誰先跑起來，而是能否長期維護。當需求一改就骨牌倒、長函式與巢狀條件像毛線球、沒有測試誰也不敢動，這些都是「技術債」。本書以實務為軸，從Clean Code 的定義、Pythonic 寫法、命名與文件、PEP 8 與工具鏈、函數與物件設計、模組化結構、單元測試、例外處理與 logging，到壞味道識別與小步重構，一步步把專案從混亂導向清晰與可持續。你將學到☆Clean Code的5大原則◎「可讀」◎「可維護」◎「單一職責」◎「低耦合」◎「高內聚」☆如何判斷好/壞程式碼與乾淨程式碼的核心特徵。☆Pythonic vs. Non-Pythonic 的差異與常見誤用修正。☆命名、註解、docstring 的可讀性準則，讓程式自我說明。☆PEP 8 + black/isort/flake8 的實戰組合，建立一致風格。☆函數設計：單一職責、控制參數、避免副作用的落地做法。☆物件設計：恰到好處的封裝、避免過度設計與抽象。☆模組化設計：高內聚、低耦合，避開循環匯入。☆單元測試：unittest/pytest 的測試網，降低回歸風險。☆錯誤處理與 logging：把問題抓出來，也把原因留下來。☆重構手法：辨識壞味道、拆長 if-elif-else，穩健演進。適合讀者☆每天與需求變更拔河的一般公司軟體工程師。☆技術主管、Code Review 參與者與維運/測試人員。☆想把「能跑」升級為「能維護、能擴充」的 Python 開發者「為何必讀這本書」的關鍵理由☆把「能跑」升級為「能維護」：讓修改不再牽一髮動全身。☆對抗技術債：用小步重構把壞味道逐一清掉，減少救火。☆可讀性優先：命名、註解、docstring 讓程式能自我說明。☆統一團隊風格：PEP 8 +自動化工具（black/isort/flake8）讓評審聚焦在設計而非格式。☆降低回歸風險：pytest 測試網＋錯誤處理與 logging，建立可靠的安全網。☆穩定交付：把需求變更的成本降到最低，開發節奏更平滑。☆良好設計習慣：單一職責、低耦合、高內聚，在真實專案中務實落地。☆清晰專案結構：模組化與目錄切分，避免循環依賴、縮短新人上手時間。☆有章可循：從 Code Review 清單到重構步驟，立即可用的標準流程。☆減少加班：把時間花在創造價值

☆ROS 2 核心架構與通訊機制深度解析☆ROS 2 節點、話題、服務、動作完整實作☆DDS 通訊模型與QoS參數實務設定☆tf 座標系統操作與動態轉換程式開發☆Gazebo 模擬環境與 URDF/XACRO 模型建構☆ROS 2 驅動層設計：從PWM到閉環控制實作☆差速運動學正逆解與底盤驅動開發☆相機標定、影像處理與 OpenCV 整合應用☆深度學習視覺巡線與 YOLO 物件辨識部署☆SLAM Toolbox、Cartographer、ORB 與 RTAB地圖建構實戰☆Nav2 導航框架全域規劃、局部避障與定位技術實務☆rqt、rosbag 與 RViz 資料視覺化工具詳解☆ROS 2 分散式通訊與 SSH 網路整合部署☆C++ 與 Python 雙語言範例完整提供【內容簡介】本書共分三部分、九章，完整涵蓋ROS 2在實際機器人開發中的應用。第一部分為基礎原理篇（第1至第3章），說明ROS 2的核心概念與技術基礎，包括節點、話題、服務、動作、參數機制，並深入解析ROS 2所採用的DDS通訊架構與QoS設定方式，此外也介紹實務開發常用的工具，如ros2 launch、tf變換、RViz可視化、rosbag記錄與Gazebo模擬環境的整合方法。第二部分為機構與驅動篇（第4至第6章），從機器人建模的URDF與XACRO語法開始，延伸到機構模擬與差速底盤的運動學正逆解與實作，並包含感測器資料處理、馬達PWM控制、編碼器讀值、PID閉環控制與ROS 2硬體驅動的整合流程。第三部分為應用實作篇（第7至第9章），涵蓋影像處理與機器視覺模組建置，包含OpenCV影像分析、YOLO物件偵測與視覺巡線應用，並介紹常見SLAM建圖方案如SLAM Toolbox、Cartographer與RTAB-Map的使用流程與設定方式，最後完整說明導航框架Nav2的架構設計、路徑規劃、障礙物避讓與自主探索參數調校方法，協助開發者快速建立具備自我定位與導航能力的智慧型移動機器人。

★☆★「AI 時代最全面的 ChatGPT 5 實戰指南」★☆★在 AI 快速演進的浪潮中，ChatGPT 5 不僅是工具，更是未來工作與創作的強大戰友。本書從基礎到進階，完整揭示最新的 Agent 模式、任務自動化、Prompt 實戰技巧、Projects 專案管理、Canvas 協同創作、Sora 影片生成 等核心應用，幫助讀者全方位掌握 AI 工作流。本書特色：☆最完整技術解析：從 GPT-5 的多模態升級到語音、影像與影片生成，一次掌握 AI 前沿能力。☆實戰案例豐富：行銷文案、教育教學、投資理財、Python 程式設計、創意影像，涵蓋職場與創作者的各種需求。☆工作流整合應用：教你如何串接 Prompt → Projects → Agent → Canvas → GPT → Sora，打造專屬的 AI 解決方案。☆創意與效率兼具：從資料處理、圖表分析，到文學創作、影音生成，全面提升學習、工作與創作力。這不只是一本工具書，而是一份 AI 戰略藍圖。讓你在 AI 時代不僅跟上，更能領先一步。本書重點內容如下：☆AI助手的重要里程碑 - ChatGPT 5　◎ChatGPT 5 的核心技術與更新亮點　◎GPT-5 在多模態（文字、圖片、語音、影片）上的進化　◎搜尋聊天　◎AI幻覺　◎網頁搜尋　◎閱讀網頁新聞☆輸出格式的 Prompt 規則　◎讓 AI 用您指定的格式回應　◎條列式、Q&A、表格、簡短╱詳細輸出控制　◎限制字數、加入實例、標示來源的技巧☆ChatGPT繪圖 - 開啟心靈畫家的旅程　◎從對話到創作 - 探索AI繪圖的起點　◎深入探索AI繪圖語法 - 打造你的專屬風格☆資料處理與分析　◎表格與數據分析（含 Excel、CSV）　◎PDF、Word、PPT 的自動化摘要與編輯☆AI文學工坊 - 詩詞、小說與創作的全景探索　◎古詩與現代詩　◎規劃與創作一部小說　◎多風格與多語言的創作生成技巧　◎AI 與人類協作的實例☆教育與學習　◎AI 助教與教材生成　◎課程設計與互動學習☆商務與行銷　◎行銷文案與 SEO 優化　◎廣告與品牌策略　◎客戶服務與自動化回覆☆表格資料彙整與視覺化圖表製作　◎表格訊息彙整技巧　◎股市資料的視覺化分析　◎熱力圖分析與應用☆專案(Projects)管理功能　◎專案功能的核心概念　◎專案實作範例與應用 – AI分析均線☆深入研究

在金融詐欺日益猖獗、假帳技術不斷升級的數位時代，審計人員如何有效辨識財報異常、揭露潛在舞弊風險，成為專業查核的首要挑戰。《數位審計－運用Benford’s Law協助財報舞弊預測性稽核》即是為此而生，結合經典舞弊案例與AI智能查核技術，提供完整實作演練與數位稽核解方。Benford’s Law（班佛定律）揭示自然數字分布的規律，長年被譽為「假帳剋星」，已廣泛應用於全球財報稽核與法遵會計領域。本書以國際知名財報舞弊事件為例，解析企業造假邏輯，搭配JCAATs AI稽核軟體的班佛定律專業指令，讓讀者快速上手數據分析、查核指令與視覺化判讀。JCAATs為新世代Python-Based AI稽核軟體，具備直覺化操作介面與內建Benford指令，無須程式背景亦能輕鬆應用。書中亦收錄完整OPEN DATA與TEJ資料匯入與融合實作範例，協助讀者模擬查核流程、熟悉風險偵測步驟。本書由ICAEA國際電腦稽核教育協會認證顧問團隊編寫，特別適合會計師、內稽人員、財報分析師、法遵主管及商管院校教師使用。凡購書者皆可申請JCAATs教育試用版軟體90天授權，搭配教學演練資料，快速掌握AI查核技能，強化財報審計能力。無論您是想提升專業競爭力、導入科技查核工具，或是培育稽核團隊能力，本書皆是您不可或缺的實戰教材。◎代理經銷 白象文化