Think Python

📌 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

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

Join us on an enchanting journey to the Philippines In this book, you will meet magical characters through whom you will find out more about the different places and cultures of the Philippines. From star maidens to giants, to tricksters and magical roosters, there are a whole host of characters ready to welcome you. Where in the Philippines do you think you will be brought in these adventures?Taking classic stories from Asia and the West, Pop Lit for Kids reimagines them into easy-to-read stories that provide the perfect introduction to classic tales. The most well-loved stories from around the world have been adapted into a form that will excite and entertain children everywhere.

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「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！

IntroductionWelcome to Your Turn to Speak. This is a perfect book for adult learners whose English proficiency is at the elementary stage to improve their oral communication abilities and confidence in speaking English. Your Turn to Speak aims at helping learners to become effective users of high frequency/situational language pertaining to their life experiences. Users of this book will be able to apply the selected vocabulary words and master speaking skills with references to the corpus “Oxford 3000” and CEFR A1 and A2 Levels.Your Turn to Speak is competence-oriented and organized spirally, from easy to more challenging practices wherein vocabulary words and sentence patterns are recycled. In each of the 12 units, learners will develop learning skills, think critically, learn vocabulary and sentence patterns collaboratively, duplicate conversations, speak with confidence, and master real-life skills. Here is what each unit contains:Skill focus – Each unit presents one learning skill

【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。

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

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

★★★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

談論潛意識力量的世界權威作家、暢銷書《潛意識的力量》的作者約瑟夫．摩菲，畢生著作精華本散發正向的、真實的、發自內心的頻率就會得到真正的回應，心想事成的四個關鍵1.想像自己渴望的東西(image) 2.待續想像(think) 3.相信一定會實現(believe) 4.行動(do)

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

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

透過本書，讀者可以習得：了解程式交易是甚麼？與系統交易、量化交易與主客觀交易間有何區別？（第一章）為何程式交易可以解決投資過程心理與生理限制產生的問題？（第二章）程式交易的策略來源。（第三章）學習程式交易的資訊技術，從試算表、VBA、VB、VC#、R、Python、MultiCharts(PL)到XQ(XS)的使用。（第四章）如何擷取用以作回測的歷史交易資料，與驅動交易的即時資料。（第五章）如何在

What do you think when you’re dreaming?史上最精準的解夢心理學！入睡的時候，傾聽心靈最真實的獨白。你在想什麼？夢會告訴你！ 解讀周公解不了的夢，分析佛洛伊徳無法論釋的心理。史上最精準的解夢心理學，直擊現代人心理困境，幫助你喚醒夢的覺知、傾聽夢的召喚、找到自我療癒的內在指引，從而學會趨吉避凶的智慧。 這是一本與眾不同的解夢書，通過對各種夢境的探究，來揭示心理的秘

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