Python

只要看看資料，就能預測未來？ 時間序列分析，讓數據告訴你答案。 銷售額為什麼忽高忽低？ 廣告真的有效，還是只是運氣好？ 預算該怎麼分配，才能帶來最大的成效？ 這些問題，其實都藏在「隨時間變化的資料」之中 ★東大專家親授！第一本專為「商務實戰」打造的時序分析漫畫教程。 ★拒絕死背公式！從 ARIMA 模型到 mROI 評估，看漫畫就能學會預測未來的技術。 從基礎觀念到 ARIMA、預測建模 一次學會銷售分析、廣告成效評估與預算最佳化 Python 實作 × 商務情境 × 圖像化解說 「數據真的能預測未來嗎？」家電大廠資料分析師帶你從零開始，把冰冷數據變成獲利決策！ 銷售額增減、庫存變動、廣告成效……我們的身邊充滿了「隨時間變化」的資料，但你懂得如何利用它們嗎？ 時間序列分析，常被認為是困難又抽象的統計領域，但其實，它正是解決現代商務問題的關鍵工具 本書透過有趣的家電大廠漫畫故事，帶領讀者深入淺出地掌握「時間序列分析」，從最基礎的圖表化觀察，到進階的 ARIMA 模型建立，甚至連業界最關心的「廣告延續效應」與「預算分配最佳化」都一次講清楚！ 【本書特色】 • 掌握趨勢： 拆解數據中的季節性與趨勢，不再被短期波動誤導。 • 精準預測： 運用過往資料建模，科學化預測未來銷售走向。 • 廣告優化： 分析不同媒介的廣告貢獻度，找出最佳投放時機與預算比例。 • 完整實務流程：從資料觀察 → 建模 → 驗證 → 預測 → 最佳化，讓理論直接轉化為工作生產力。 • 視覺化圖解： 複雜的迴歸與建模過程轉化為圖表，用圖表與插圖理解趨勢、季節性與模型概念，一眼掌握性質與重點。 • 商務導向： 內容涵蓋廣告成效驗證、因果推論與預算最佳化，聚焦銷售，極具商務價值。 • 學習檢測： 每一章結尾設有重點延伸說明，且附完整 Notebook 與資料檔，可直接動手實作，引導你從初學者走向中級。 • 名師加持： 專家級作者親力親為，細緻講解如何深入挖掘數據價值。 數據分析真的能改善現況嗎？這是一本為「想解決問題的人」寫的書！ 很多人看到「時間序列分析」就聯想到複雜的微積分與統計術語，因而望而卻步。 《圖解時間序列分析》是一本專為不擅長數學、卻想把資料分析用在實務中的讀者所寫的入門到應用書籍。透過漫畫故事與大量圖解，帶你一步步理解時間序列分析的核心概念，並實際應用在銷售分析、廣告成效評估、未來預測

本书是Python数据分析入门书，每个概念都通过简单实例来阐述，便于读者理解与上手。具体内容包括：Python及Pandas基础知识，加载和查看数据集，Pandas的DataFrame对象和Serie

本书根据高等职业教育人才培养目标，从初学者的角度出发，深入浅出地讲解了人工智能的相关技术，并利用当前的 Ｐｙｔｈｏｎ ３ 进行应用实战。 全书共分为 ９ 个模块：人工智能概述、Ｐｙｔｈｏｎ 的安装、Ｐｙｔｈｏｎ 语言基础、Ｐｙｔｈｏｎ 序列、流程控制、函数、面向对象程序设计、文件和库的应用。

★☆★國內第一本介紹Rust實戰的專書★☆★ 【本書特點】 ☆Rust重要觀念介紹：泛型(Generics)、特徵(Trait)、巨集(Macro)、閉包(Closure)、並行處理(Concurrency)、所有權(Ownership)。 ☆Rust實戰：機器學習、WebAssembly、區塊鏈(Blockchain)、跨語言整合(FFI)，包括Python、C、JS…等。 ☆常見應用實作：資料庫存取、網站開發、桌面程式、檔案系統存取…等。 【本書目標對象】 1. 熟悉C語言的學生或工程師：可學習到最新的程式語言設計理念，改寫或升級舊系統(Legacy system)。 2. 熟悉Python語言的學生或工程師：可學習到如何開發安全與高效能的應用系統。 3. 同時熟悉C與Python語言的學生或工程師：可學習到如何整合Python與Rust，提升系統開發的生產力。 4. 機器學習工程師：可學習如何利用Rust建立高效系統，以提升模型訓練(Training)與推論(Inference)的速度。

● 認識 PyQt 和 Qt Designer ● 了解 PyQt5 和 PyQt6 的差異 ● 程式碼均包含 PyQt5 和 PyQt6 版本 ● 程式碼均有一般寫法和 class 寫法 ● 介面與視窗元件 ● 介面佈局方法 ● 行為與事件 ● 樣式、影像和繪圖 ● 十個精選實用範例 Qt 本身是 C++ 的函式庫，而 PyQt 則是 Qt 的分支，是 Python 用來設計使用者介面 ( GUI ) 的函式庫，主要使用 Python 搭配 Qt 進行介面的設計開發，除了能完整利用 Python 語法，也保留了 Qt 的強大功能，目前市面上許多軟體，也會使用 PyQt 進行開發。 雖然 Python 本身內建 Tkinter 函式庫，但 PyQt 能用更容易理解的程式碼，以及更美觀的介面進行設計，此外，PyQt 也可以搭配 Qt Designer ( 針對 Qt 開發者的跨平台介面開發工具 ) 進行開發，並輕鬆的在 Windows、Linux 及 Mac OS 等作業系統運行。 本書是專門介紹 PyQt 的書籍，除了同時介紹 PyQt5 ( 最普及 ) 和 PyQt6 ( 最新 ) 兩種版本，每個範例程式碼都會包含「一般寫法」和「class 寫法」，從最基本的介面與視窗元件，行爲和事件、繪圖與圖形編輯都有詳細介紹，最後也會透過十個常用的精選範例，帶領大家實作出完整的應用。

本书共12章，包括Python概述，Python语言基础，基础数据结构，函数与模块，面向对象程序设计，NumPy数据分析，数据可视化，基础算法分析与实现，机器学习概述，回归分析，分类算法，聚类算法。

本書是一本Python Web的技術總結，主要以Python 3和Django 2.0版本實現。通過本書的學習，讀者能夠透徹掌握Django 2.0各個功能模塊的使用以及實現方式，並以音樂平臺開發為例，讓讀者快速掌握Django 2.0開發應用的實用技能。此外，本書還介紹了Django項目的上線以及通過第三方功能模塊和框架實現網站的API開發、網站驗證碼、站內搜索引擎、第三方網站用戶註冊以及網站的分布式任務和定時任務。 本書實用性強、案例豐富、與新技術緊密聯繫，適合有一定Python基礎的讀者和轉型到Python的開發人員使用，也可用作培訓機構和大中專院校的參考教材。

机器之所以能学习，来源于大量的数据分析。本书首先讲述数据分析的过程，然后详细介绍常用的机器学习理论、算法与案例（大型案例 29个），最终以解决实际问题驱动成书。 本书主要介绍的机器学习算法及数据分析方法，包括数据预处理、分类问题、预测问题、网络爬虫、数据降维、数据压缩、关联分析、集成学习和深度学习等。全书分三大部分共 17章 ：第 0~3 章介绍 Python 的基础知识、安装和基本语法；第 4~7 章介绍 Python 的基本编程、机器学习基础及 Python 中常用的第三方库函数，并介绍数据预处理的基本方法；第 8~16 章分别介绍常用的机器学习分析算法及深度学习等。每章都采用多个经典案例图文并茂地介绍机器学习的原理和实现方法。 本书通熟易懂，并免费赠送全程同步教学录像和 Python 3 编程基础双录像，非常适合作为Python及机器学习和数据分析的入门与提高课程；对于不太熟悉Python、又想学习机器相关算法的初学者非常适合。

https://youtu.be/_5uAYhBFtm4 【內容特點】 ✯快速上手：專為 Python 開發者打造，用熟悉思維無縫接軌 Rust ✩解鎖高效能：掌握所有權與生命週期，根除記憶體錯誤並突破 GIL ✯PyO3 實戰：從零開始教你撰寫 Rust 擴充套件，解決 Python 運算瓶頸 ✩AI 落地應用：駕馭 Candle 與 Burn 框架，實現輕量化推論與模型移植 ✯工程化思維：涵蓋模組化設計、自動化測試到效能分析的完整實踐 【本書獻給不願在效能與開發效率間妥協的你】 ✯資料科學家：受夠了 Pandas 在大數據下的龜速，想尋找更高效的運算替 代方案。 ✩資料工程師：需要建構高吞吐量、低延遲且穩健可靠的 ETL 管線，徹底告 別執行期錯誤，讓資料流動不再阻塞。 ✯ MLOps 工程師：致力於模型生產環境部署，追求在有限算力下達到極致的 推論速度。 ✩進階 Python 開發者：不滿足於語法糖，想深入理解底層運作與並行程式設 計，大幅擴張技術守備範圍。

https://youtu.be/dDWiAF1WQ8A AI視覺 最強入門邁向頂尖高手 王者歸來 【書籍內容】 ◎ 台灣作者第一本「AI視覺」專書！五大最強亮點 ✔1. AI 影像技術全解析，從入門到頂尖高手 ✔2. 影像不只是影像，讓 AI 賦予它智慧與靈魂 ✔3. 數學、演算法、函數與Python程式，三大學習核心，建立的AI影像專案 ✔4. AI 影像應用無極限，打造你的專屬智慧影像系統 ✔5. 最完整 AI 視覺學習資源，帶你進入與設計 AI 影像時代 ◎ AI視覺最強入門，從新手到頂尖高手！ 在 AI 影像技術的浪潮下，你是否曾想過，如何讓影像處理不只是單純的圖像變換，而是賦予它智慧，讓程式「看見」並理解世界？本書 《AI視覺最強入門邁向頂尖高手》 將帶你從零開始，一步步掌握 AI 視覺的核心技術，讓你的影像程式不再只是空洞的代碼，而是充滿靈魂與創意的智慧應用！ ◎ 這本書，適合誰？ ★ Python & AI 初學者：從影像基礎開始，循序漸進學習。 ★ 影像處理 & OpenCV 愛好者：探索影像創意與高級應用。 ★ 開發者 & 工程師：打造 AI 監控、人臉識別、物件追蹤專案。 ★ 學生 & 研究人員：數學 + 演算法 + OpenCV，全方位掌握 AI 視覺技術。 ◎ AI 影像技術，從基礎到進階 ★ 影像處理基礎：影像讀取、色彩空間（BGR、RGB、HSV）、影像儲存與計算。 ★ 影像創意與特效：數位浮水印、動態影像（GIF、MP4）、藝術畫作設計。 ★ 影像增強與變換：圖像去霧、濾波降噪、傅立葉變換、直方圖對比度增強。 ★ AI 影像識別應用：手寫數字辨識、人臉偵測、車牌識別、醫學影像分析。 ★ AI 監控與自動追蹤：動態車道偵測、AI 監控系統、模板匹配物件搜尋。 ◎ 為什麼選擇這本書？ ★ 獨家「三步驟」學習法： ★ 數學原理 → 演算法邏輯 → Python x OpenCV x MediaPipe 實作，讓你學得深入又靈活應用！ ★ 從基礎到高階 AI 視覺應用，完整解構影像處理技術！ ★ 結合 OpenCV x MediaPipe x Python，打造創新影像應用專案！ ◎ AI 影像技術，開啟無限可能！ 影像處理與 AI 的結合，正顛覆我們的世界。無論是攝影特效、醫學影像、智慧監控還是

本书是一部全面而深入的量化金融实战指南，从基础的Python编程和量化金融概念出发，逐步引领读者进入金融数据分析、量化策略开发、算法交易及风险管理的高级话题。本书还探讨了生成式AI和ChatGPT在量化金融领域中的应用，为读者提供了一个全面的视角和实用的工具。 本书共分

本教材基于Microsoft SQL Server和Neo4j环境，介绍了如何利用SQL(Structure Query Language)和CQL(Cyber Query Language)语言开展对同源库、表和数据对象进行增、删、改、查等数据库管理和应用工作，并综合应用Python下的相关功能库，对SQL数据进行处理，进而利用Neo4j接口将

l Chapter1 資料的概念：在最開始的地方，以一系列的案例讓讀者認識到資料的價值（1.1），並且學習透過資料的型態（1.2） 和尺度（1.3） 來認識資料。 l Chapter2 Python 基礎：對於沒有程式基礎的讀者，會從 Python的介紹和環境安裝（2.1 ∼ 2.2） 開始，並且介紹一些基礎的程式語法與邏輯（2.3 ∼ 2.4），讓讀者可以快速上手Python。 l Chapter3 基本數值資料處理：分別介紹在資料分析中最常用到的NumPy（3.1） 和Pandas（3.2），讓讀者可以對各種基本的資料進行處理與分析。 l Chapter4 各式資料處理：除了基本的數值資料以外，更進一步介紹對於影像（4.1 ∼ 4.2）、音訊（4.3 ∼ 4.4）、文字（4.5 ∼ 4.6） 類型資料的觀念與實作。 l Chapter5 資料前處理：專門介紹各種拿到資料後要先做的前處理方式，包含資料清理（5.1）、資料轉換（5.2），以及如何進行合適的資料視覺化（5.3）。 l Chapter6 其他專題補充：針對本書無法展開的內容，透過一個個小實作專題進行補充介紹，包含探索式分析（6.1）、網頁爬蟲（6.2）、機器學習與模型評估（6.3）、ChatGPT API（6.4）、HuggingFace（6.5）、資料管線（6.6）、常見誤區（6.7） 等。

破譯武林招式，看懂程式設計！ ．郭靖的小紅馬在Scratch裡能任意變色？ ．韋小寶加盟天地會誓詞是高階程式語言？ ．黃蓉的計算能力比Python還強？ ．用費波那契數列就能進入桃花島？ 以武俠小說的場景為媒介，讓武林絕招和程式設計理論緊密結合。只要你摸過電腦、玩過電動遊戲，熟悉鍵盤和滑鼠的操作，就能讀懂本書的程式邏輯。 讀者朋友可以一邊學習編寫程式的基礎知識，一邊跟著範例練習編寫代碼，不但能真正感受到程式設計的樂趣，還能解決生活中很多意想不到的大小問題。 本書從用PowerPoint製作基本動畫講起，再進入麻省理工學院開發的入門級動畫軟體Scratch，最後敲開程式設計的利器Python，循序漸進帶領讀者朋友理解程式世界的奧祕，並享受數位科技帶來的樂趣。 「如果你擁有電腦，卻沒有安裝Python，那叫暴殄天物。」──李開周

本书特色：(1)文字说明、源代码与运行结果穿插呈现，结合理论知识与实践经验。 (2)凸显第四代与第三代程序语言不同之处，掌握数据驱动程序设计的特点。 (3)左手用R，右手用Python，厚植追随**数据科学家的实力。 (4)配套资源丰富，来自各行业的数据处理与分析案例、R/Python对比的源代码、完整的教学课件。 (5)深入浅出地介绍统计机器学习理论与实务，做中学、学中做，迈向术道兼修的境界。 凝聚数据挖掘、机器学习等多学科的领悟R 与 Python兼修，配套课件、案例、源代码简单直白的叙述，带领读者认识数据分析与数据科学程序，通过案例代入练习，帮助读者快速建立数据科学的重要概念。 ——东吴大学巨量资料管理学院院长 许晋雄 博士学者的研究主题多半固定在某些范围内，很少人能像邹教授一样，醉心追求人工智能的*新趋势、数学分析方法及软件，让相关技术落地生根。 ——明志科技大学机械工程系特聘教授兼工程学院院长 梁晶炜 博士邹教授结合自己多年来的研究经验和体会，深入浅出地介绍了机器学习基础及各种统计学习方式下的数据分析方法，对高校学生及相关领域科技工作者有很好的启发。 ——南京理工大学教授博导、江苏省应用统计学会秘书长 程龙生 博士来自不同领域的资料处理与分析范例，同时掌握资料分析两大主流工具 —— R 与 Python，深入浅出地介绍统计机器学习理论与实务。

內容簡介:【嚴選經典】美國矽谷創業家/全球科技大廠與業界指定工研院顧問講師親自錄製231支影音教學影片，如臨現場授課！【聯合推薦】嘉義基督教醫院兒童醫學部主任、嘉基創新育成中心主任周信旭醫師Eco-City智慧生活科技區域整合中心執行長、國立交通大學土木工程系曾仁杰教授台北榮民總醫院神經外科、國立陽明大學研究所兼任助理教授關艾琛醫師本書為作者柯博文老師繼《Python+TensorFlow人工智慧、機器學習、大數據｜超炫專案與完全實戰》規劃的進階書籍，歷經業界頂尖的工程師學員多次考驗，實戰多年後才匯集成冊。包含Python、機器學習、人工智慧、TensorFlow、Keras、OpenCV等相關API的使用方法，且每個範例都是實戰程式。◎提供豐富的線上下載：204個範例程式、231支影音教學影片。◎介紹人工智慧的開發技巧，並且近乎100%準確度。◎大量使用業界數據、OpenData開放資料進行分析和預測，上百萬種數據讓你應用。◎以Python撰寫類神經的數學公式，讓讀者理解人工智慧演算法的來龍去脈，進而調整數學式讓準確度更好。◎範例豐富多元，將人工智慧運用在農業、氣象預報、手寫OCR、圖片學習等人工智慧實戰。◎結合Tensorflow.Keras和OpenCV自行產生數據庫，使用WebCam即時辨識圖片，並且實際應用在專案中。◎使用最新高難度的VGG16、VGG19、ResNet50、Xception、Inception、DenseNet121、FastR-CNN等演算法，並訓練自己的物件，使用COCO和ImageNet辨識近萬種物體。

內容簡介:本書介紹量子電腦與量子計算的理論基礎，並結合IBMQExperience實作，帶領讀者初步窺探這個嶄新而有趣的領域，迎接「量子霸權」時代的來臨。採主題介紹方式，循序漸進、深入淺出。內容涵蓋量子電腦、量子力學、數學、量子硬體、量子計算、量子演算法等理論基礎，並結合IBMQExperience進行電路作曲家、Python與Qiskit程式等實作過程，強調理論與實務的緊密結合，實現「做中學」的學習理念，期望協助您快速入門。同時介紹具有代表性的量子計算與量子演算法，包含豐富的Python程式範例，協助您實際體驗IBMQ量子電腦的模擬與實作。本書適用於資優高中生，或是資訊、電機、電子、工工、物理、應數、化工、生科等相關科系的大專學生。適用於產業界的研發工程師、資訊工程師、軟體工程師、資料科學家、大數據分析師、人工智慧工程師、化學工程師、生物醫學工程師、金融分析師等，或是對於量子電腦與量子計算領域具有興趣的創客玩家等。

https://www.youtube.com/watch?v=s-HH51ueD6k 《生成式AI × 穩健提示爬蟲技術 I》數據抓取篇 ★從Colab、Anaconda 到 Jupyter Kernel，一步步把 Python 環境建好、跑起來。 ★用Pandas × PyArrow × Polars，把資料整理做得更快、更穩，也更貼近實務。 ★透過提示工程和情境工程，讓 ChatGPT、Claude 成為你的程式開發夥伴。 ★結合Perplexity Comet＋爬蟲＋寄信＋行事曆，把資訊蒐集到自動化流程一次串起。 ★多模態OCR × Gemini和Groq API，把圖片文字直接變成可分析的結構化資料。 你學過Python，卻常卡在「環境裝不好、資料處理很慢、爬蟲一下就被擋、AI 工具只會聊天」嗎？本書以「做得出成果」為主軸，帶你從 Google Colab、Anaconda、Jupyter Notebook 與 Kernel 建置開始，快速建立穩定、可重現的開發環境。 接著用 Pandas 打底，涵蓋多欄多列取值、資料框合併、字串提取與條件篩選，並延伸到 PyArrow 與 Polars，讓你面對較大的資料量也能跑得快、跑得順。 更關鍵的是，本書把提示工程與情境工程結合「直覺式開發」：教你如何用 ChatGPT和Claude 協作寫程式、除錯；再搭配 Perplexity Comet 進行摘要與探勘，串接 Gmail、Google 行事曆、SMTP、Resend 寄信，打造可實際應用的自動化資訊流程。 最後以多模態 API（Gemini、Groq）＋中文 OCR（PaddleOCR、EasyOCR）＋爬蟲實戰進行總結，範例涵蓋電商、股價、ESG、重大訊息、交易指標等案例，並附上Gemini AI 教育版證照準備重點，適合資料分析初學者、稽核、採購、研究人員、跨域工作者，以及想把 AI 變成生產力的人。 專業推薦 崑山科技大學 電機工程系系主任─林俊良 博士 住宅消保會創會理事長─吳翃毅博士 錸成科技有限公司執行長、嘉南藥理大學兼任助理教授─凃春愛 博士 伽碩職訓中心執行長─郭明洽 昱創企管顧問有限公司總經理─裴有恆 元大銀行系統開發部專業副理─陳尚瑋 極策網路行銷有限公司總經理、崑山科技大學房地產開發與管理系講師─蔡宗甫

Clean Code Python 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 R

★★★「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

【特別企畫】 LINE AI搶先體驗 不是AI小幫手，是LINE全新生成式AI服務  生成文章、分析資料、翻譯外文不成問題，還能一鍵分享LINE好友  拍照或上傳圖片就能辨識內容，快速解惑、分析特徵及用途  描述需求及目的，就能產出 HTML、JavaScript、Python程式碼  摘要YouTube影片重點，快速掌握長影片的重點資訊  支援文生圖功能，次數更多、限時更短，也能指定圖片風格 【特別企畫】 Wi-Fi 7迷思大破解 比Wi-Fi 6快很多？ 換Wi-Fi 7路由器網路就變順？有5G就不需要Wi-Fi 7了？ 【特別企畫】 2025演唱會手機比一比 10X、20X、30X變焦實測，Samsung / vivo / Xiaomi / OPPO 家誰才是追星利器？ 【特別企畫】 IG剪輯神器Edits全攻略 從入門到進階，掌握短影音創作力 【採購趨勢】 耳罩式降噪耳機4大天王誰勝出？ Apple AirPods Max、Bose QuietComfort Ultra、 Sennheiser Momentum 4 Wireless、Sony WH-1000XM6

https://youtu.be/fSt22h4Zre0 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

公文是一种实用文体，种类繁多，本书选取工作报告为样本研究，分为理论模型与实操方法。理论模型部分：利用大数据技术对70年来国务院政府工作报告进行文本挖掘，建立回顾与任务、开头与结尾、感谢与问题、体会与要求四个模块八大要素的写作模型，分类提取高频词汇，总结提炼工作报告写作步骤及要点。实操方法部分：运用Python、PHP、Mysql、Sqlite等技术，构建个人知识库、公文素材网站，提供全部源码，实现相关功能。方法从实践中来，上升到理论后，再到实践去中。本书原创蚂蚁学习法（AntStudy），由ANT学习模型与Stud（x，y）成长函数两部分构成。ANT学习模型旨在提升工作能力，构建个人知识库，分为吸收、叙述、训练三个关键环节；Stud（x，y）成长函数侧重调整工作心态，遵循大树成长规律，调动向阳、时间、向上、扎根、渴望五个变量。

機器學習最強入門 基礎數學/機率/統計 邁向 AI真實數據 x 專題實作 ★★★★★【數學原理 + 演算法 + 真實案例+ 專題實作】★★★★★ ★★★★★【最簡明的數學、機率、統計知識】★★★★★ ★★★★★【最完整的機器學習演算法】★★★★★ ★★★★★【最豐富的真實數據 x 專題實作】★★★★★ 本書特色如下： ★ 最白話解釋數學原理 ☆ 從簡單的數據開始理解機器學習的演算法 ★ 將理論知識轉化為實際的程式碼 ☆ 實際案例分析 全書有約416個Python程式實例，讀者可以由本書內容，了解下列與機器學習有關的基礎數學、機率、統計知識： ★ 方程式與函數 ☆ 完整Python語法 ★ 一元函數到多元函數 ☆ 最小平方法 ★ 基礎統計 ☆ 機率與單純貝式理論 ★ 指數與對數 ☆ logit函數與logistic函數 ★ 向量與矩陣 ☆ 二次函數、三次函數與多項式函數 當讀者有了上述知識後，筆者從簡單的實例開始介紹下列機器學習的演算法，每一種演算法皆是從基礎數據開始解說，然後跨入真實數據，解說應該如何將演算法應用到真實案例環境： ★ 線性迴歸 – 波士頓房價 ☆ 邏輯迴歸 – 信用卡/葡萄酒/糖尿病 ★ 決策樹 – 葡萄酒/鐵達尼號/Telco/Retail ☆ 隨機森林樹 – 波士頓房價/鐵達尼號/Telco/收入分析 ★ KNN演算法 – 電影推薦/足球射門/鳶尾花/小行星撞地球 ☆ 支援向量機 – 鳶尾花/乳癌/汽車燃料 ★ 單純貝式分類 – 垃圾郵件/中英文的新聞分類/情感分析/電影評論 ☆ 集成機器學習 – 蘑菇/醫療保險/玻璃/加州房價 ★ K-means分群 – 購物中心消費/葡萄酒評價 ☆ PCA主成分分析 – 手寫數字/人臉數據 ★ 階層式分群 – 小麥數據/老實泉 ☆ DBSCAN演算法 – 購物中心客戶分析 在講解上述演算法時，筆者同時介紹下列機器學習應該知道的知識： ★ 特徵選擇 ☆ 用直方圖了解特徵分佈 ★ 用箱型圖了解異常值 ☆ 數據預處理 ★ 殘差圖(Residual plot) ☆ 機器學習性能評估 ★ 過擬合(overfitting) ☆ 欠擬合(underfitting) ★ 數據洩漏(Data leak

公文种类繁多，本书选取工作报告作为样本研究，分为理论模型与实操方法。 理论模型部分，利用大数据技术，对国务院政府工作报告进行文本挖掘，建立总结与 部署、开头与结尾、感谢与问题、体会与要求四个模块八大要素写作模型，分类提取 高频词汇，总结提炼工作报告写作步骤及要点。实操方法部分，运用 Python、PHP、 Mysql、Sqlite 等技术，构建个人知识库、公文语料库网站，提供全部源码，实现相关 功能。

★☆★ 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

★適用最新MySQL 8.x與MariaDB 10.x ★全書採用清楚易懂的圖文學習模式，讓學習更加事半功倍 • 作者累積數年的教育訓練實務經驗，使用最直覺與容易學習的圖文樣式，以最接近課堂實際授課的方式撰寫本書。 • 最完整的MySQL開發技術手冊，快速建立開發MySQL資料庫應用程式需要的SQL技能。 • 從基礎的資料庫概念、SQL與進階應用，掌握完整的資料庫應用程式開發技術。 • 內容包含資料庫、表格、索引的建立與維護。資料庫的新增、修改與刪除敘述，基礎、結合與子查詢敘述。 • 深入瞭解MySQL的字元集、儲存引擎、預儲程序、函式、觸發事件、資料庫匯入、匯出與效率調校。 • 最新第三版新增：使用Python與Java程式設計語言連線到MySQL資料庫，執行資料庫的新增、修改、刪除、查詢與呼叫預儲程序。

深度學習 最佳入門邁向AI專題實戰 ★★★★★【深度學習】★★★★★ ☆☆☆☆☆【理論】+【實作】☆☆☆☆☆ 這是目前市面上講解【深度學習(Deep Learning)】從基礎到應用最完整的書籍，從基礎數學與統計開始，將演算法的原理解釋得更簡易清晰，協助讀者跨入 AI 的門檻，為避免流於空談，盡量增加應用範例，希望能達到即學即用。多位試閱本書內容的專家與學者全部皆給【五顆星】滿分評價。 整本書採用【最新版TensorFlow】+【大量圖片輔助】，+ 【完整理論解說】+【Python程式實作】以原理與實作，講解下列最熱門的AI主題。 ☆【神經網路(NN)】 ☆【卷積神經網路(CNN)】 ☆【物件偵測(YOLO)】 ☆【光學文字辨識(OCR)】 ☆【車牌辨識(ANPR)】 ☆【人臉辨識】 ☆【生成對抗網路 (GAN)】 ☆【深度偽造 (DeepFake)】 ☆【自然語言處理(NLP)】 ☆【聊天機器人(ChatBot)】 ☆【語音辨識(ASR)】 ☆【強化學習(RL)】 讀者只要遵循本書步驟學習相信必可以徹底認識人工智慧、機器學習與深度學習觀念，邁向浩瀚領域。

matplotlib 2D到3D資料視覺化 王者歸來 | 全彩印刷 | ★★★★★ 【國內作者第１本】【全彩印刷】【資料視覺化】 ★★★★★ ☆☆☆☆☆ 【國內作者第１本】【matplotlib書籍】 ☆☆☆☆☆ 本書包含【32個主題】、【509個程式實例】，整本書內容如下： ★ 完整解說操作matplotlib需要的Numpy知識 ☆ 認識座標軸與圖表內容設計 ★ 繪製多個圖表 ☆ 圖表的註解 ★ 建立與徹底認識圖表數學符號 ☆ 折線圖與堆疊折線圖 ★ 散點圖 ☆ 色彩映射Color mapping ★ 色彩條Colorbars ☆ 建立數據圖表 ★ 長條圖與橫條圖 ☆ 直方圖 ★ 圓餅圖 ☆ 箱線圖 ★ 極座標繪圖 ☆ 階梯圖 ★ 棉棒圖 ☆ 影像金字塔 ★ 間斷長條圖 ☆ 小提琴圖 ★ 誤差條 ☆ 輪廓圖 ★ 箭袋圖 ☆ 幾何圖形 ★ 表格製作 ☆ 基礎3D繪圖 ★ 3D曲面設計 ☆ 3D長條圖 ★ 設計動畫 本書程式實例豐富，相信讀者只要遵循本書內容必定可以在最短時間精通使用Python + matplotlib完成資料視覺化。

★★★★★ 國內作者【第一本】×【全彩印刷】×【AI視覺】書籍 ★★★★★ ★★★★★ 完整解說【影像創意】×【AI視覺】的實例 ★★★★★ ★★★★★【31個主題】＋【423個Python實例】★★★★★ 筆者在撰寫這本書除了採用當下最熱門的Python程式語言，同時採用2步驟說明： ◤函數數學原理解說◢ ◤套用OpenCV函數講解影像創意與AI視覺的實例◢ 當讀者遵循這些步驟學習時，相信所設計的物件就是一個帶有靈魂與智慧的程式碼了。這本書從影像原理開始說起，逐一解說從影像到AI視覺所需的完整知識，本書的主題內容如下： ☆ 完整解說操作OpenCV需要的Numpy知識 ★ 影像讀取、輸出與儲存 ☆ 認識色彩空間、BGR、RGB、HSV ★ 建立藝術畫作 ☆ 建立靜態與動態影像，打破OpenCV限制建立中文字輸出函數 ★ 影像計算與影像的位元運算 ☆ 重複曝光技術 ★ 影像加密與解密 ☆ 閾值處理 ★ 數位情報員、深藏在影像的情報秘密 ☆ 數位浮水印、版權所有翻譯必究 ★ 影像幾何變換、翻轉、仿射、透視、重映射 ☆ 影像遮罩與影像濾波器 ★ 認識卷積 ☆ 認識與刪除影像雜質 ★ 數學形態學、腐蝕、膨脹、開運算、閉運算、禮帽運算、黑帽運算 ☆ 從影像梯度到內部圖形的邊緣偵測 ★ 影像金字塔 ☆ 影像輪廓特徵與匹配 ★ 輪廓的擬合、凸包與幾何測試 ☆ 醫學應用器官影像的徵兆 ★ 霍夫變換(Hough Transform)與直線檢測 ☆ 無人車駕駛車道檢測技術 ★ 直方圖、增強影像對比度、修復太曝或太黑影像、去霧處理 ☆ 模板匹配、找尋距離最近的機場、找尋某區域高山數量 ★ 傅立葉變換的方法與意義、空間域與頻率域的切換，進行影像處理 ☆ 分水嶺演算法執行影像分割 ★ 前景影像擷取 ☆ 影像修復—搶救蒙娜麗莎的微笑 ★ 辨識手寫數字 ☆ OpenCV的攝影功能、活用拍照與錄影 ★ 應用OpenCV內建的哈爾(Haar)特徵階層式分配器 ☆ 偵測人臉、身體、眼睛、貓臉、俄羅斯車牌 ★ 設計自己的哈爾偵測分配器，應用在偵測台灣汽車車牌 ☆ 人臉辨識原理與應用 ★ 執行車牌辨識

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

本书共8章，内容包括计算机与计算思维概述、数据编码、数据存储、数据结构、算法设计与分析、数据库、软件开发、网络与信息安全等。每章结束，都附有计算思维启迪，并配有相应的思维导图，对本章的知识结构、思维过程进行梳理总结，以引导学生计算思维的养成。本书为修订再版教材，对第1版中的部分陈旧内容进行了更新，在软件开发部分增补了Python语言的介绍。

學習熱門的機器學習演算法 本書介紹熱門的機器學習演算法及其實作方式。你將會了解如何在Spark ML這套開發框架之內，實作各種機器學習概念。首先，我們會帶你在單一節點與多重節點的運算叢集上，完成Spark的安裝工作；接著，說明如何執行以Scala和Python語言撰寫的Spark ML程式；然後以幾套資料集為範例，深入探索分群、分類與迴歸；最後，利用Spark ML來處理文字資料。 打造可以應用於工作中的機器學習程式 弄懂概念之後，便可運用來實作演算法，可能是從頭開始，或是將既有的系統轉移到這個新平台，像是從Mahout或Scikit轉移到Spark ML。當你讀完本書之時，應該能夠善加運用Spark，打造可以應用於工作中的機器學習程式。 本書將帶您： ．實際動手嘗試最新版的Spark ML ．以Scala與Python語言撰寫Spark程式 ．在本機以及Amazon ECS雲端平台上，安裝並設置Spark開發環境 ．取用公開的機器學習資料集，使用Spark進行資料的載入、處理、清理與轉換等動作 ．處理巨量的文字資料，包括特徵萃取，並使用文字資料作為輸入餵給機器學習模型 ．撰寫Spark函式，評估機器學習模型的表現能力

https://youtu.be/6B7vbshLK7Y ★ 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

https://youtu.be/N_mtzsu1rhI ChatGPT 5 全能實戰 Agent、Prompt、Projects、Canvas、GPT、Sora AI工作流 ★☆★「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

https://youtu.be/7eSDlcZSwVY 開啟AI時代，成就數據超能力！ ── 從生成式AI到數據驅動決策，全面進化你的職場實力。 當世界被 ChatGPT、Google Gemini、Claude AI、Grok、DeepSeek 等生成式AI顛覆，當數據成為每一個決策、每一次創新的燃料！ 你，準備好用什麼能力迎戰未來？ 本書由科技實務專家編著，結合多年第一線教學經驗與產業觀察，帶領你系統化學習： ► 提示工程（Prompt Engineering）──學會設計「能聽懂人話」的AI指令，精準駕馭生成結果。 ► 數據採樣與清理──運用Python、Pandas、Requests、BeautifulSoup、Selenium等工具，快速掌握乾淨且有價值的資料。 ► RAG（檢索增強生成）實戰──從理論到實作，建立能自主學習的智慧系統，整合 Hugging Face 資源。 ► 流程自動化與排程──讓你的數據收集與模型調用不再靠手動，效率翻倍提升。 ► 多元開發環境──從Google Colab雲端作業到Anaconda本地部署，甚至VSCode高效開發，一網打盡。 不只是工具操作，更是一次次解構真實場景的訓練：政府開放資料、電商平台趨勢分析、醫療資料探勘…在每個場景中精煉技術、磨練思維。 這是一本真正實務導向的書。 適合所有希望在數位轉型時代，掌握未來主導權的你──學生、研究者、工程師、稽核、智財專家，或者，渴望蛻變、再出發的職場人。 跟著本書，讓你從「使用AI的人」進化成「駕馭AI的人」。 【專業推薦】 國立中正大學成人及繼續教育學系教授、教育部樂齡學習總輔導團計劃主持人──魏惠娟 明安國際集團董事長室內部稽核、資深內部稽核專責人員──張景評 錸成科技有限公司執行長──凃春愛 聖橋國際專利商標事務所執行長──楊仁豪 伽碩企業有限公司執行長──郭明洽 元大銀行系統開發部專業副理──陳尚瑋

★AI時代來臨，掌握AI提問與應用技巧，開啟你的AI高效學習與工作之旅！ ✅ 掌握AI提問技術，解鎖AI的無限可能！ ✅ 學習ｘ工作ｘ創作，一本書搞定AI應用實戰！ ✅ 你會用AI，但你知道如何讓AI給你最好的答案嗎？本書教你，精準提問+高效應用AI，讓AI成為你的強力助手，提升學習與工作效率！ ★AI讓你更聰明，關鍵在於如何提問！你是否曾遇到這些問題？ ✅ AI回答模糊、不精確？ ✅ 不知道如何運用AI提升學習與工作效率？ ✅ 想學習Prompt Engineering（AI提問技術），卻找不到完整的方法？本書帶你，從零學會AI提問技巧，實戰應用AI，讓學習與工作事半功倍！ ★你將學到： ✅ AI提問黃金法則：如何讓AI產生最準確的回答？ ✅ AI幫助學習與寫作：從英文學習到創作，全面提升效率！ ✅ AI輔助程式設計：學習Python、VBA，寫程式更輕鬆！ ✅ AI自動化工作：寫報告、分析資料、整理資訊，AI幫你搞定！本書讓你，了解最新AI趨勢解析，找到你的最佳助手！ ★適用讀者： ✅ 學生：學會AI學習法，快速吸收新知識！ ✅ 職場人士：用AI提升工作效率，成為頂尖人才！ ✅ 程式開發人員：學習AI輔助程式設計，自動化寫程式！ ✅ 內容創作者：讓AI幫助你構思、寫作、改進內容！

https://youtu.be/rXeKT66qd_s ★☆★深度學習暢銷好書2025全新改版★☆★ 本書專為想掌握深度學習核心概念卻不希望陷入繁瑣數學推導的讀者而設計，以「以程式設計取代定理證明」為宗旨，透過實作引導理解，縮短學習曲線，提升學習趣味與成就感。 內容著重於演算法的觀念理解，輔以大量圖解說明，捨棄冗長的理論鋪陳，讓讀者能夠輕鬆掌握深度學習的核心原理。全書提供完整範例程式與多種演算法的實務應用，強調實用性與延伸性，期盼能激發讀者靈感，將所學應用於實際專案或產品開發中。 本次改版翻修實作的範例程式，並新增更多應用實例及演算法說明，例如Transformer、Diffusion Model等。 《深度學習最佳入門與專題實戰：理論基礎與影像篇》內容包括：深度學習導論、神經網路原理、TensorFlow 基礎操作、物件偵測、生成式 AI、生成對抗網路、擴散模型等，全面涵蓋深度學習的基礎知識與影像應用領域。 適合讀者 ►深度學習的入門者：必須熟悉Python 程式語言及機器學習基本概念。 ►資料工程師：以應用系統開發為職志，希望能應用各種演算法，進行實作。 ►資訊工作者：希望能擴展深度學習知識領域。 ►從事其他領域的工作，希望能一窺深度學習奧秘者。

https://youtu.be/8LZnGUmCLB0 ★☆★深度學習暢銷好書2025全新改版★☆★ 本書專為想掌握深度學習核心概念卻不希望陷入繁瑣數學推導的讀者而設計，以「以程式設計取代定理證明」為宗旨，透過實作引導理解，縮短學習曲線，提升學習趣味與成就感。 內容著重於演算法的觀念理解，輔以大量圖解說明，捨棄冗長的理論鋪陳，讓讀者能夠輕鬆掌握深度學習的核心原理。全書提供完整範例程式與多種演算法的實務應用，強調實用性與延伸性，期盼能激發讀者靈感，將所學應用於實際專案或產品開發中。 本次改版翻修實作的範例程式，並新增更多應用實例及演算法說明，例如Transformer、Diffusion Model等。 《深度學習最佳入門與專題實戰：自然語言處理、大型語言模型與強化學習篇》內容包括：自然語言處理相關演算法、大語言模型、語音辨識、強化學習等，全面涵蓋深度學習的自然語言處理及強化學習領域。 適合讀者 ►深度學習的入門者：必須熟悉Python 程式語言及機器學習基本概念。 ►資料工程師：以應用系統開發為職志，希望能應用各種演算法，進行實作。 ►資訊工作者：希望能擴展深度學習知識領域。 ►從事其他領域的工作，希望能一窺深度學習奧秘者。

本書為國內首部專門針對 ComfyUI 的完整教學指南，全面整合最新開放模型「FLUX」的圖形生成概念。從雲端平台到本地環境，帶領讀者一步步建構屬於自己的 AI 生圖工作流程。 內容涵蓋多種 AI 圖形生成與控制技巧，詳盡解析 ComfyUI 的軟體節點設計與介面操作方式，協助讀者有效解決實際應用中的各類問題。 此外，書中深入剖析各式工作流模板，以深入淺出的方式講解核心原理，讓新手與進階使用者都能輕鬆掌握 ComfyUI 的強大魅力。 269頁/ 目錄列表： 前　言 **第一部份　環境建置與使用** 第一節　線上入門使用 1-1　TensorArt的模板複製與轉換 1-2　概念整理 第二節　節點與工作流概念 2-1 節點（Node）、原節點（Primitive）與轉接點（Reroute） 2-2　組（Group）、節點組（GroupNode） 2-3　工作流範本（Template） 第三節　本地端基本安裝 3-1　硬體選擇 3-2　版本種類 3-3　ComfyUI Manager 3-4　安裝與啟動訊息 第四節　本地端軟體環境 4-1　基礎模型推薦與下載 4-2　Python安裝套件的基本指令 4-3　本地的基礎介面 4-4　模型庫簡介（/ComfyUI/Models） **第二部份　工作流概念與圖像問題解法** 第一節　工作流的基本結構 1-1　Model、CLIP與VAE 1-2　個別節點連接方式 1-3　Model相關節點 1-4　CLIP重要節點介紹 1-5　Conditioning節點 1-6　Latent/VAE/Sampler相關節點 第二節　修復與放大圖形 2-1　Image2Image（I2I） 2-2　UpscaleModels+HiresFix 2-3　SDUpscale/TiledUpscale 2-4　ApplyControlnet+HiresFix 2-5　ControlnetTile 2-6　SUPIR 第三節　常見的圖像問題做法 3-1　臉部修復（FaceDetailer） 3-2　人物臉部更換（Reactor） 3-3　風格與要素混合（IPAdapter）概述 3-4　產品人物光線更