Software architecture with Python

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。

機器人開發是一項複雜的系統工程，ROS 2為智能機器人開發提供了強有力的支持，極大地提高了機器人軟件開發效率。本書首先對ROS 2的基礎概念、通信機制、常用庫和工具進行介紹，帶領讀者入門ROS 2機器人開發；接著引導讀者完成移動機器人的建模和仿真、建圖和導航、自定義控制器和規劃器等一系列實踐；然後在真機實戰環節，通過製作一個基於ROS 2的真實機器人，幫助讀者打通仿真與真機之間的壁壘；最後，本書深入講解了ROS 2進階使用的相關知識，為讀者進一步在實戰中使用ROS 2進行機器人開發打下夯實基礎。考慮讀者基礎，書中示例均以C++和Python兩種語言實現，同時加入了關於C++新特性、Git工具、多線程和回調函數等基礎知識的講解。

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

Following the ending of the First Opium War and the signing of the Treaty of Nanjing in 1842, Britain opened five treaty ports on the Chinese mainland in the cities now known as Fuzhou, Guangzhou, Ningbo, Shanghai, and Xiamen. Foreigners were allowed for the first time to live and work normally in these cities under the eyes of their state’s consul. In establishing this presence, consular staff and their families faced numerous challenges, including unsuitable accommodation, illness, hostile local authorities, attacks from militias and pirates, while at the same time adjusting to an unfamiliar language and culture.Henrietta Alcock (1812–1853), the first wife of the British Consul, Rutherford Alcock, was little-known until an album of sketches and watercolours depicting her life in China came to light. Acquired by the Martyn Gregory Gallery, London in the early 1990s, the works in the Alcock Album feature picturesque natural landscapes, traditional Chinese architecture, and scenes of co

【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

Form Follows Fever is the first in-depth account of the turbulent early years of settlement and growth of colonial Hong Kong across the 1840s. During this period, the island gained a terrible reputation as a diseased and deadly location. Malaria, then perceived as a mysterious vapour or miasma, intermittently carried off settlers by the hundreds. Various attempts to arrest its effects acted as a catalyst, reconfiguring both the city’s physical and political landscape, though not necessarily for the better. Caught in a frenzy to rebuild the city in the devastating aftermath, this book charts the complex interplay between a cast of figures, from military surveyors, naval doctors, Indian sepoys, and corrupt and paranoid officials to opium traders, arsonists, Chinese contractors, and sojourner architects and artists. However, Hong Kong’s ‘construction’ was not just physical but also imagined. Architecture, cartography, epidemiology, and urban infrastructure offer a critical forensic l

#10 Daisy and the Trouble with Piggy Banks#11 Daisy and the Trouble with Vampires#12 Daisy and the Trouble with Chocolate#13 Daisy and the Trouble with School Trips#14 Daisy and the Trouble with Nature#15 Daisy and the Trouble With Unicorns#16 Daisy and the Trouble With London#17 Daisy and the Trouble With Space

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

軟體開發者、設計者、管理者，以及常與這些人打交道的其他人等(不知是有幸還是不幸）)大家三不五時總會遇到的更多有趣問題 繼2004年暢銷大作《約耳趣談軟體》(Joel On Software)出版後，各方對續作的期待從沒間斷過。 因此，我們再次回到名滿天下的JoelonSoftware.com，精選出其中最新、最受歡迎的文章(許多文章甚至被下載超過一百萬次以上)。 在這本《約耳再談軟體》(More Joel On Software)中，全書內容不但更新、更棒，而且飽藏約耳本人對於軟體開發、軟體設計、經營軟體事業等等各方面的看法與感想，其中包括： ‧關於非凡人才的管理與聘僱，本書提供了各種最佳的做法 ‧對軟體有興趣、想投身軟體業的人才，以及想要僱用這類人才的管理者，本書提供了許多建言 ‧關於如何建立產品、如何分辨設計好壞，約耳提供了各種獨特的見解 ‧關於如何開創、經營一個很有效率的軟體(相關)事業，本書提供許多最前沿的「第一線」看法 ‧在建立一個與眾不同、獨特而有自發性的組織時，約耳也大方分享親身經歷的實際感受 約耳非凡的寫作技巧與技術知識，加上他兼具諷刺與幽默的文筆，讓他成為了一個真正的程式設計大師。 本書集結了他許多全新的文章，內容精彩程度甚至超越前作，而且在經營軟體事業、管理軟體人才等方面的各種技巧，在軟體業的各個應用層面上也涵蓋到更寬廣的範圍。

《ENDEN RING官方美術設定集 Volume Ⅱ》主要內容 第四章 敵對者╱Adversary: Bosses and Enemies 以持有大盧恩的亞神為首，公開令人畏懼的敵人、 以及其美麗的概念美術圖！ 第五章 偉大武器╱Weapon: Great Armaments 收錄眾多褪色者使用的武器美術圖！ 第六章 備品目錄╱Inventory: Item Icons and Others 以備品圖示為中心，集結了大盧恩、獎杯等， 構成「ELDEN RING」奇幻世界的設計！ ELDEN RING™& ©BNEI / ©2022 From Software, Inc. ©2023 KADOKAWA Game Linkage inc. KADOKAWA CORPORATION ★一窺黑暗奇幻巔峰之作的創作源泉！ ★全世界眾所期待，ELDEN RING美術設定集Ⅱ！

「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。

編寫多語言的整潔程式碼 「一本有趣的實作指南，可讓您加快測試驅動開發的速度。如果您想開始TDD，或是需要複習軟體開發人員所應掌握的重要技能之一，這本書就是為您準備的！」 ―Ham Vocke Stack Overflow軟體開發人員 您的程式碼可做為身為開發人員的技能證明。無論您使用哪種語言，程式碼都應該乾淨、優雅、整潔。透過使用測試驅動開發(TDD)，您將編寫出易於理解的程式碼，保持其優雅，並且可以在未來數月甚至數年內持續進行工作。透過這本指南，您將瞭解如何將TDD與三種不同的語言一起使用：Go、JavaScript和Python。 作者Saleem Siddiqui向您展示了如何使用單元測試驅動的方法來處理領域複雜性。TDD將需求劃分為小規模、可實作的功能，使您能夠解決問題，並且與您使用的語言和框架無關。透過本書，您將學習如何將TDD納入您的常規程式設計實務。 這本書可以幫助您： ‧使用TDD的divide-and-conquer來控制領域的複雜性 ‧瞭解TDD如何跨語言、測試框架和領域概念工作 ‧瞭解TDD如何實現持續整合 ‧支援運用TDD進行重構和重新設計 ‧學習如何用JavaScript編寫簡單有效的單元測試工具 ‧使用TDD期間生成的單元測試來設置持續整合環境 ‧在Go、JavaScript和Python中使用TDD編寫乾淨整潔的程式碼

一本手把手教你用Python刻出區塊鏈的技術書，想了解區塊鏈背後的原理？就從挽起袖子寫程式開始！ 手把手教學：你也可以寫出跑得動的區塊鏈！ 實用密碼學：Merkle Tree、非對稱加密、零知識證明是怎麼做的？ 共識與分岔：暫時性分岔、軟分岔、硬分岔有甚麼區分？ 礦工的世界：扣塊攻擊怎麼做？機槍池的原理是甚麼？ 去中心金融 - 乙太坊上也有當舖！預言機暗藏危險？AMM機制是怎麼做的？ 本書內容改編自第 11 屆 iT 邦幫忙鐵人賽的 Blockchain 組冠軍系列文章，也是第一本從技術角度出發，透過實地撰寫區塊鏈開始談背後所應用到的相關知識。在完整復刻出區塊鏈後，更能了解到區塊鏈世界裡常聽到的幾個專有名詞：女巫攻擊、共識演算法、軟分岔與硬分岔、工作量證明、非對稱加密的由來。 “What I cannot create, I do not understand” - Richard Feynman 五大重點： 1.用 Python 從頭打造區塊鏈 本書重點在於從復刻出區塊鏈開始，帶你逐步了解開設錢包、發起並簽署交易、節點廣播的功能是如何被實作出來的，並透過實作過程中的細節來了解到區塊鏈背後需要哪些知識。 2.密碼學初探 虛擬貨幣之所以常被稱為加密貨幣就是因為應用了大量的密碼學，也是因為密碼學我們才能夠在茫茫的網路世界中確認彼此的身分！ 3.聊聊挖礦的兩三事 帶你實地加入礦工們的世界，來看看礦工與礦池間又有哪些鉤心鬥角的方式！ 4.P2P網路入門 在去中心化的世界中，我們如何知道彼此的身分？又如何形塑出一樣的共識？在求取共識的過程中，分岔又是怎麼形成的？ 5.淺談現實中的區塊鏈：BTC與Ethereum 現在最知名的兩大公鏈莫過於比特幣(BTC)與乙太坊(ETH)了！除了講述區塊鏈的原理之外，本書最後也會帶你解析與走過比特幣與乙太坊的發展歷程與架構。 6.去中心化金融 為何 ERC20 如此重要？借貸系統是如何實作的？有哪些獲取正確價格的方式？為什麼閃電貸可以拿來攻擊？為何算法穩定幣註定會失敗？

★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。

輕鬆掌握各種應用與操作技巧，現在就全面領略Mastercam的極緻表現！Mastercam是美國CNC Software, INC.最新研發的CAD/CAM系統，是最經濟有效率的全方位軟體系統，其廣泛應用在機械、汽車、航空航太、造船、模具、電子和家電等領域，作為設計與加工製造的標準Mastercam全球銷售量第一名，是業界及學校廣泛採用的CAD/CAM系統。全書共分十一章，主要內容包括Mastercam的基本概念與操作，繪製與編輯2D圖形，3D曲面與實體的設計，進行數控加工等技巧。重點介紹Mastercam的CAD與CAM兩大基本模組的各項功能，從Mastercam在機械設計方面的基本命令應用到數控加工方面的實務應用都採用範例引導教學，讓讀者在實戰演練中迅速掌握Mastercam的操作技巧。本書淺顯易懂，適合初學者或具有基礎者，能幫助讀者快速上手、輕鬆學習。

從建構交易策略到使用Python的機器人投資顧問 機器學習和資料科學將在未來幾年顯著改變金融業。透過本實用指南，避險基金、投資和零售銀行以及金融科技公司的專業人士將學到如何建構對該行業極為關重要的ML演算法。您將研究ML概念和20多個案例研究，包括了監督式、非監督式和強化學習，以及自然語言處理(natural language processing, NLP)。 分析師、交易員、研究人員和開發人員還將深入研究投資組合管理、演算法交易、衍生性商品定價、詐欺偵測、資產價格預測、情緒分析和聊天機器人開發。您將探索現實生活中的問題，並學習以程式碼和範例作為後盾的科學上合理的解決方案。 本書包括： ‧基於迴歸的監督式學習交易策略和衍生性商品定價模型 ‧基於分類的監督式學習信用違約風險預測與詐欺偵測模型 ‧投資組合管理與收益率曲線建構中的降維技術及實例研究 ‧利用演算法和分群技術尋找交易策略和投資組合管理中相似物件的案例研究 ‧建立交易策略的強化學習模型和技巧，衍生性商品避險和投資組合管理 ‧使用Python函式庫(例如NLTK和Scikit-learn)的NLP技術

作者從事地景專業實務以及專業教育工作許多年，希望藉由從概念性層面談地景（landscape）來提升專業能力的認知。本書強調地景專業力的養成，不只包括規劃設計的知識技術，還包括看事情與看環境的角度。內容分為八個篇章：1.地景的基本概念、2.地景的五個維度、3.地景的第一維度：看得見摸得著的地景、4.地景的第二維度：文化解讀的地景、5.地景的第三維度：感覺的地景、6.地景的第四維度：涵構關係的地景、7.地景的第五維度：整體動態進行的地景、8.從五個維度開啟地景專業新視野。「閱讀地景」包括對地景的觀點與審美，同時經由梳理地景的概念，為地景建築（landscape architecture）拓展專業新視野。

內容介紹: 有了三個臭皮匠，何必每次堅持找個諸葛亮？任何人都能運用深度學習（DL）嗎？AutoML（自動化機器學習）已經遍地開花，各大企業諸如 Google、Microsoft、Amazon、IBM、SAS 等都推出了自己的 AutoML 服務，讓使用者不必具備專業領域知識，也能快速打造出自己的 AI 模型。換言之，AutoML 徹底降低了 「AI 落地」的門檻。AutoML不能取代資料科學家，卻能大大省下你試驗機器學習模型的時間與痛苦。當你的朋友還在興致沖沖算數學時，你說不定早就端出了可投入實用的高效能模型。而什麼是 AutoKeras？這是一套完全開源的 Python AutoML 套件，以 Tensorflow 2 為基礎、運用創新的『高效神經網路架構搜尋』（ENAS）來實現自動化建模。AutoKeras 對於影像、文字、時間序列或一般結構化資料的預測都提供了內建類別，甚至會加上資料預處理功能，使你只需用短短幾行程式碼便能打造出成效優異的 DL 模型，還不必接觸高深的數學。就連經驗豐富的專家也能受惠：利用 AutoKeras 快速產生候選模型，好做為進一步改良的參考，並將更多寶貴的時間投注在資料清洗與特徵工程上。從此向困難、令人困惑的建模過程說拜拜，跨入深度學習的門檻從未如此之低；有了 AutoKeras，任何人都能駕馭 AI 的威力來解決真實世界的問題。 本書特色: ★ 免懂數學免瞎忙！不必再被迫學數學，就能輕鬆將 AI 運用在真實世界★ 什麼是神經網路和深度學習？何謂 CNN 與 RNN？用淺顯易懂的方式理解其運作原理★ 只要寫短短幾行 Python 程式，就能打造出強效深度學習模型，省時省力又好用★ 無須透過複雜的 Keras API 就能使用諸如 ResNet、Xception、EfficientNet、Transformer、BERT、LStM、GRU 等知名模型架構★ 提供了使用真實資料集的豐富實作範例，從圖像、文字、時間序列到一般結構化資料的預測一應俱全★ 運用內建的 AutoModel 類別針對多模態 (multi-model) 資料建立多任務 (multi-task) 自訂模型★ 利用 TensorBoard 或 ClearML 將你的模型訓練過程圖形化，更容易比較訓練成效和分享★ 附 notebook/py 範例

內容介紹: 【最齊全！徹底活用Pandas的114技】想學Pandas，看官方文件就夠了？對於Python使用者來說，Pandas無疑是資料分析的必備套件。有了Pandas，您可以非常高效地重塑、過濾、清理以及整合大部分類型的資料。的確，Pandas的官方網站提供了不同指令的使用範例。因此有的使用者會說：『不用買書看啦！網路資源這麼豐富，多看看官方文件就好了！』不過，單單只知道某個指令的運作方式是不足夠的。在實際進行資料分析時，您可能需要結合多個指令來達成目標。這時候，您更需要知道如何活用Pandas。舉例來說，假設您現在面對DataFrame的記憶體用量過大，導致無法順利分析資料的難題時，該怎麼辦呢？從Pandas的官方文件中，您可以了解轉換欄位型別的方法，也知道如何查詢欄位的浮點數精度。只要結合這兩個方法，您就可以非常輕鬆地降低DataFrame的記憶體用量。遺憾的是，官方文件並不會告訴您這個訣竅，而必須自己花時間來摸索。在摸索的過程中，不可避免地會多走許多彎路。本書並非單純的Pandas語法參考手冊。作者寫作此書時的目標，是希望讀者們可以從完整的範例中學習，並充分了解活用Pandas技巧的重要性。此外，作者習慣給出同一問題的不同解法，同時比較不同做法的效能。由此一來，讀者日後在實際分析資料時，才能知道哪一種做法是最優解。正面對決真實資料集！目前市面上的Pandas書籍，多數是使用亂數產生的假資料集來進行教學。這會導致您在面對真實資料集時，不知該從何下手。有鑒於此，本書作者使用了眾多的真實資料集，讓讀者切身感受資料分析師的工作內容。書中的資料集包含：●IMDB 5000電影資料集●Tesla股票資料集●Kaggle問卷資料集●鑽石品質資料集●美國大學資料集●美國國內航班資料集●丹佛市的犯罪案件資料集 ●阿爾塔年積雪資料集●美國燃油經濟資料集 …等最齊全的Pandas技巧教學！為了讓讀者可以更好的理解，書中每一小節的內容皆搭配完整範例。讀者可以從讀入資料集開始，循序漸進地搞懂資料分析的眉眉角角。全書共傳授了Pandas實戰的114種技巧，保證讀者可以全面掌握其中的精髓。讀者將會學到如何：●處理資料集中的缺失值●處理索引爆炸的問題●組合多個Pandas物件●在DataFrame中新增和刪除欄位●取得特定欄位的統計資訊●轉置DataFrame的運算方向●

內容介紹: Ⓞ釐清網路技術的來龍去脈, 用最有效率的方法考取 CCNA 證照！Ⓞ涵蓋最新版 CCNA 200-301 認證考試範圍目前 Cisco (思科) 定位 CCNA 不只包含路由器與交換器的技術，而是整合了 QoS、無線網路與網路安全相關知識，並加入最新的智慧型網路介紹 (Virtualization、Cloud、SDN、Cisco DNA Center) 及各種網路自動化概念 (Python、Rest API、Ansible...)，使得整個 CCNA 認證範圍變成更廣泛，考試更難以準備。本書並非 Cisco 官方教材，然而作者以多年教導 CCNA 的教學經驗來撰寫本書，設計一套由「網路運作理論」到「網路設備實作」的學習歷程，以循序漸進的方式來幫助初學者快速打好網路基礎。包括學習各種網路協定、無線網路、QoS、網路安全，從網路架設的層面，進步到管理整個網路的全貌。此外也會介紹未來網路管理的趨勢 - 自動化，用程式協助做網路自動化管理已是大勢所趨，書中會以 Python 與 Ansible 等工具帶讀者進行實戰，實際體驗網路自動化的做法。本書除了帶領讀者通透了解 Cisco 網路設備的操作、管理，迅速掌握 CCNA 認證考試的重點外，課程內容亦涵蓋考試範圍外的深入網路技術，因此更是培訓專業網管工程師的絕佳參考用書！最後，本書提供了 Facebook 社團教學討論區 (https://bit.ly/2ZWfVVN) 及 LINE 社群教學討論區 (https://bit.ly/3B3VczC)，讀者可以將本書內容的問題直接回饋給作者，書中也針對部分基礎課程提供影音教學 (詳內文)，希望透過彷彿參與真人教學般的學習模式，協助讀者達到最佳的學習成效！ 本書特色: ● 去蕪存菁！涵蓋最新版 CCNA 200-301 國際網管認證考試範圍，系統化整理最精華的網路概論知識！● 鉅細靡遺！使用 WireShark 捕捉、分析網路封包，詳細解說各種網路協定運作的細節● 實務演練！建構各種網路架構帶領您反覆演練，累積實作練習經驗，認證應答更有把握● 經驗養成！將故障排除的過程步驟化，快速抓出網路故障問題，厚實網管實務經驗與能力● Python 網管程式範例實戰● Ansible Playbook 腳本範例實戰● Kali Linux 網路攻防實戰&

用最強大的Windows C/C++暴力破解密碼一窺這個充滿數學及程式語言的新世界【本書特色】◎支撐現代人類經濟活動的就是密碼學◎用最強大的Windows C/C++暴力破解 ◎一窺這個充滿數學及程式語言的新世界C/C++一直是程式語言的王者，再方便的Python，再強大的Java，再物件化的Ruby，都沒有C/C++來得暴力直接，使用C/C++是最能了解密碼學的極佳工具。【本書內容】雖然量子電腦

資料結構(Data Structures)是資訊學科的核心課程之一，也是基礎和必修的科目。本書確實闡述資料結構的重要主題，並以圖文並茂的方式表達，最能達到教學與學習事半功倍的效果。各章的每一小節幾乎都附有「練習題」，讓讀者能藉由測驗，評量自己對此節的了解程度；而書末亦附有這些練習題的參考解答。各章末再附上「動動腦時間」，這些題目取自歷屆的高考或研究所考試題目，或是筆者根據內文加以設計的題目，每道題

運用Python的學習指南「全面且直觀的作法，本書必定是金融從業人員與學者的重要參考。」—Abdullah Karasan資料科學家兼顧問「針對期望解決各種計量金融問題的機器學習從業人員，這是一本出色的指南」—Tim NugentRefinitiv資深研究科學家AI與機器學習的廣泛運用，讓許多行業發生突破性變革。一旦將程式取得的歷史和即時金融資料，與這些新技術相結合，金融業也產生巨大變化。有了這本

♔循序漸進的從系統環境、資料爬蟲分析，到熟悉Python/Django/Tensor Flow/Keras基本應用。 ♔活用深度學習及實用案例，讓您在最短時間可以開始參與AI專案。 AI（人工智慧）的技術來自軟體工程的演進，一個優秀的AI工程師要經由程式設計、資料採礦、系統分析、數理演算等紥實的科學訓練；甚至還有企業管理、流程改善、財務金融及消費行為等商務思考的訓練。AI如果不能預測及主動除錯，就

本書範例題目內容為認證題型與命題方向之示範，正式測驗試題不以範例題目為限。1.內容由淺入深，採循序漸進的方式建立您運用機器學習解決問題的基本概念，達到技術的傳承及表達，符合實務運用需求。2.本書共有七個章節，包含「Python與機器學習」、「數據前處理」、「監督式學習：迴歸」、「監督式學習：分類」、「模型擬合、評估與超參數調校」、「非監督式學習：降維與分群」、「集成學習」、「機器學習應用」，帶領讀

A comprehensive and current introduction to the fundamentals of regression analysisIntroduction to Linear Regression Analysis, 6th Edition is the most comprehensive, fulsome, and current examination of the foundations of linear regression analysis. Fully updated in this new sixth edition, the distinguished authors have included new material on generalized regression techniques and new examples to help the reader understand retain the concepts taught in the book.The new edition focuses on four key areas of improvement over the fifth edition: New exercises and data setsNew material on generalized regression techniquesThe inclusion of JMP software in key areasCarefully condensing the text where possibleIntroduction to Linear Regression Analysis skillfully blends theory and application in both the conventional and less common uses of regression analysis in today's cutting-edge scientific research. The text equips readers to understand the basic principles needed to apply regression model-b

★★★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

本書特色►本書通俗易懂、妙趣橫生►生活經歷、融入設計模式►心中無模式卻處處有模式►邁向程式碼重構與簡潔之道內容簡介這是一本通俗易懂、妙趣橫生的設計模式書籍，作者將帶領讀者進入物件導向程式設計的禪道三重境界。►一重境界：依葫蘆畫瓢。這屬於初學階段，以為設計模式只有書中提到的那幾種，能把模式名稱倒背如流，但真正要用時，還得去翻書，依據類別圖照搬照改。►二重境界：靈活運用。這屬於中級階段，即對每一種設計