Web Scraping with Python

Alongside the visual excitement of the author's vibrant collages of familiar animals, this title offers children the tactile experience of feeling the spider's web as it grows from a simple line into

Alongside the visual excitement of the author's vibrant collages of familiar animals, this title offers children the tactile experience of feeling the spider's web as it grows from a simple line into a complex and beautiful creation. It is suitable for reading aloud and sharing.

《Python Web深度學習》詳細闡述了與Python Web相關的基本解決方案，主要包括人工智能簡介和機器學習基礎、使用Python進行深度學習、創建第一個深度學習Web應用程序、TensorFlow.js入門、通過API進行深度學習、使用Python在Google云平臺上進行深度學習、使用Python在AWS上進行深度學習、使用Python在Microsoft Azure上進行深度學習、支持深度學習的網站的通用生產框架、使用深度學習系統保護Web應用程序、自定義Web深度學習生產環境、使用深度學習API和客服聊天機器人創建端到端Web應用程序等內容。此外，本書還提供了相應的示例、代碼，以幫助讀者進一步理解相關方案的實現過程。

本書共12章, 主要包括Web客戶端基礎、Web編程的網絡基礎和數據庫基礎、Web開發的主要框架 (Django、Flask、Tornado)、Django項目實戰Flask項目實戰等內容。隨著Python的發展, Python3. x會稱霸整個市場, 因此本書使用Python3. 6講解實戰, 直接以實戰的形式讓讀者實際體驗Python Web, 使讀者輕鬆快樂地學會Python Web開發。

Python Web開發從入門到精通循序漸進地講解了Python Web開發的核心知識，並通過具體實例的實現過程演示了Web開發程序的流程。Python Web開發從入門到精通共15章，內容包括Python語言基礎、Tornado Web開發基礎、開發動態Tornado Web程序、開發異步Web程序、構建安全的Tornado Web、Django Web開發基礎、Django數據庫操作、Djan

Get to grips with Python Python is a hugely popular, open source programming language, especially in the world of web development, and is used by some of the largest and most popular web services in

"《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"

☆★☆好評熱銷再上市☆★☆★打不過AI就加入他！建立自己的GPT產品★手刻ChatGPT從NLP基礎開始★PyTorch親手打造RNN、LSTM、GRU、BERT、GPT★Attention、Transformer詳解★用GPT做出自動詩詞創作平台全書分為4篇：「自然語言處理基礎篇」、「PyTorch入門篇」、「用PyTorch完成自然語言處理任務篇」和「實戰篇」。第1篇包含自然語言處理的背景知識、常用的開放資源、架設Python環境以及使用Python完成自然語言處理的基礎任務。第2篇包含PyTorch環境設定和PyTorch的基本使用，以及機器學習的一些基本原理和工作方法。第3篇介紹如何使用PyTorch完成自然語言處理任務，各介紹一種模型，包括分詞(又稱斷詞)、RNN、詞嵌入、Seq2seq、注意力機制、Transformer、預訓練語言模型。第4篇是實戰篇，第分別講解自然語言理解的任務和自然語言生成的任務，即「中文地址解析」和「詩句補充」。這兩個任務綜合了前面各章的知識，並展示了從資料下載、處理、模型到使用者互動介面開發的全部流程。從入門到專案實戰，打下你在NLP這一門最紅技術上的紮實基礎。? 目標讀者■有一定程式設計基礎的電腦同好。■希望學習機器學習和自然語言處理的人。■電腦及其相關專業的學生。■對自然語言處理領域感興趣的研究者。■對自然語言處理感興趣並樂於實踐的人。

「這本書正是我當年提出『資料科學家』這個職稱時，所希望能擁有的一本書。如果您希望投身資料科學╱工程、人工智慧，或機器學習領域，就該從這裡開始。」 ── DJ Patil 博士，美國首任首席資料科學家 身為一位有志成為資料科學家的讀者，能夠理解各類組織為何仰賴資料來做出關鍵決策──無論是公司在設計網站、還是市政府在改善公共服務，或者是科學家在致力於阻止疾病擴散。而您也希望具備將雜亂資料整理為可行洞見的能力。我們將這整個過程稱為「資料科學生命週期」：也就是從資料的收集、整理、分析，到導出結論的完整流程。 本書是第一本涵蓋程式設計與統計兩大基礎技能、並貫穿整個資料科學生命週期的書籍。本書的對象包括希望成為資料科學家的人、與資料科學家共事的專業人士，以及希望跨越「技術╱非技術」界線的資料分析師。只要具備基本的 Python 程式設計知識，便可學習如何透過業界標準工具（如 pandas）來處理資料： ．將感興趣的問題精煉為可透過資料探究的研究問題 ．執行資料蒐集，其中可能涉及文字處理、網頁爬蟲等技術 ．透過資料清理、探索與視覺化，萃取出有價值的洞見 ．學會使用建模來描述資料特性 ．推廣研究結果，進行超出資料本身的推論

本書精選IOI、NOIP、USACO、CCC、CCO、ICPC、DWITE等競賽中28個富有趣味與挑戰性的算法競賽題，採用“問題描述 – 輸入 – 輸出 – 解決方案”的結構，引導讀者在實戰中培養算法思維，牢固掌握數據結構與算法的核心知識。全書共分10章，涵蓋哈希表、樹與遞歸、記憶化與動態規劃、圖與廣度優先搜索、加權圖中的最短路徑、二分搜索、堆與線段樹、並查集以及隨機化算法等主題。所有示例均用C語言實現，但無論你使用C++、Java還是Python，都能輕鬆理解並遷移所學思想與方法。

本書基於Python與Pytorch對人工智能算法基礎知識與實戰應用進行了介紹，主要包含兩部分內容。第一部分為人工智能算法知識的相關理論介紹，主要包含：人工智能的線性代數基礎、概率統計基礎、數據分析基礎、機器學習基礎以及深度學習基礎。對機器學習中的回歸、聚類以及分類等經典算法進行了介紹。對深度學習中的卷積、循環、Transformer等深度學習網絡在計算機視覺與自然語言中的應用，以及大模型與微調相關的內容進行了介紹。第二部分為基於Python與Pythoch的人工智能算法實戰案例應用，主要介紹：數據的預測回歸分析案例；數據無監督學習中的聚類、降維以及關聯規則案例；數據有監督分類模型的應用案例，以及深度學習中圖像分類、圖像語義分割、圖像遷移學習、自然語言聚類與分類等經典算法的實戰案例。本書為讀者提供了Notebook形式的源程序和使用的數據集，方便讀者邊學邊實踐。本書適合數據分析、機器學習、人工智能以及大數據領域的工程師學習，也可用作高等院校相關專業的教材及參考書。

本書深入解析大數據的發展沿革、4V特徵、行業價值與企業管理模式，更重要的是，它引導讀者從商業應用情境出發，思考並解決真實的數據分析問題，如群組、分類、推薦與關聯等。建立數據驅動思維，與數據科學家進行更有效的溝通，加速智慧應用發展。在實作層面，本書提供Python語言範例，循序漸進地引領讀者了解分析與模型建立步驟。提供房價預測、電影推薦、圖片辨識及自然語言解析等貼近真實的案例。本書更納入AI先進技術，介紹LangChain基礎運用，發展簡單的AI代理程式。這是一本橫跨大數據基礎、預測分析方法，到文本挖掘、圖像辨識、生成式AI代理的完整教材，是商管學生與商業人士理解AI實務與應用的最佳起點！

線性代數是一門高度通用且具備廣泛應用的基礎工具，無論是在人工智慧、數據分析或是各類工程領域，專業人士都需要對其具有紮實素養，方能在實際問題中建立準確的數學模型。本書的核心特色是擺脫傳統冗長而抽象的理論推導，轉而以直覺化的概念闡釋和高效的實戰應用為主軸。在解題風格上，本書不同於一般教科書完全按照理論框架進行推導。作者憑藉多年的實戰教學經驗，在許多計算技巧上提供了獨家捷徑，幫助學生有效提升解題速度，達到事半功倍的學習效果。同時，本書強調與現代科技趨勢的接軌，於附錄中提供 MATLAB 與 Python 雙程式平台的程式碼範例與腳本教學，專門針對複雜的線性代數計算提供電腦輔助實作指導。

本書通過概率建模和貝葉斯決策理論的統一視角，詳細且與時俱進地介紹了機器學習（包括深度學習）的理論和方法。書中涵蓋了數學背景（包括線性代數和優化理論）、基礎的監督學習方法（包括線性回歸、邏輯回歸和深度神經網絡），以及更高級的主題（包括遷移學習和無監督學習）。章節末尾的練習讓讀者能夠應用所學知識，附錄部分則對書中使用的符號進行了說明。本書源自作者2012年的著作《機器學習：概率視角》，它不僅僅是一個簡單的更新版本，更是一本全新的著作，反映了自2012年以來該領域的巨大發展，尤其是深度學習方面的進展。由於篇幅限制，新版分為上下兩卷：《概率機器學習：基礎篇》和《概率機器學習：進階篇》，本書是上卷基礎篇，下捲進階篇將繼續採用相同的概率方法，深入探討更高級的主題。新版的另一個主要變化是所有的軟件代碼都使用Python而不是MATLAB來實現，新代碼使用了標準的Python庫，例如NumPy、Scikit-learn、JAX、PyTorch、TensorFlow等，這些代碼不需要本地安裝，它們可以在雲端筆記本中運行，這為書中討論的理論主題提供了實用的補充。

本書專為資料科學與人工智慧專業的初學者設計，內容通俗易懂，系統性講解學習AI所需的基礎數學知識。全書涵蓋理論與實踐，結合推導、計算與Python程式實作，幫助讀者靈活掌握核心概念並提升實戰能力。無論是作為相關課程教材，或是從業者的自學參考書籍，本書皆能有效協助讀者打下紮實的數學基礎，為人工智慧領域做好準備。AI時代來臨，你的數學準備好了嗎？打好基礎，推開智慧之門邁向未來，就從這本書開始！初學者友善的入門指南本書專為資料科學與人工智慧（AI）相關領域的學生與初學者量身打造，旨在幫助讀者建立學習AI所需的基礎數學概念。不同於傳統艱澀的數學教材，本書以通俗易懂、由淺入深的方式進行講解，讓即便是數學基礎薄弱的讀者，也能輕鬆理解並掌握內容。透過清晰的結構與大量實例說明，本書化繁為簡，降低學習門檻，是通往AI世界的重要敲門磚。理論與實踐兼備，學以致用本書的內容設計強調理論與實務並重，既有嚴謹的數學推導，也有豐富的應用實例。除了傳統的計算練習，還融合Python程式語言進行實作，讓讀者能夠同步訓練邏輯思維與程式技能。透過實際編程演練，不僅有助於加深對數學原理的理解，也提升將理論應用於資料分析與AI開發的實務能力。這樣的設計不僅符合現代科技教育的需求，也貼近業界實際工作情境。教材與自學兼用，應用範圍廣泛本書不僅可作為大專院校資料科學與人工智慧相關課程的教材，也非常適合自學者與職場從業人員作為參考書使用。內容涵蓋機率與統計、線性代數、微積分、最佳化等AI核心數學領域，系統性地建立完整知識架構。無論是準備進一步修習機器學習、深度學習等進階課程，或是需要在實務工作中應用資料分析與模型建構能力，本書都是不可或缺的重要資源。奠定未來AI學習的基礎人工智慧的發展日新月異，對數學的依賴與日俱增。唯有具備紮實的數學基礎，才能真正理解演算法的原理與模型背後的邏輯，進而靈活應用於各種情境中。本書不僅是一部數學入門書，更是一座銜接AI世界的橋樑。透過理論與實務交織的學習旅程，幫助讀者在AI領域立足，迎接更廣闊的未來發展機會。本書特色：本書專為資料科學與人工智慧專業的初學者設計，內容通俗易懂，系統性講解學習AI所需的基礎數學知識。全書涵蓋理論與實踐，結合推導、計算與Python程式實作，幫助讀者靈活掌握核心概念並提升實戰能力。無論是作為相關課程教材，或是從業者的自學參考書籍，本書皆能有效協助讀者打下紮實的

★開朗愛操心修女╳孤獨魔法公主，譜出異世界奇幻百合之戀★2023年Pixiv comics WEB漫畫總選舉入圍之作★首刷附贈《公主與修女》明信片風之國度王女‧娜塔莉亞以「精靈之子」身分得到萬民傾慕。然而，娜塔莉亞因失去家人的悲傷而依賴著王者之劍。這時在娜塔莉亞面前，開朗卻令人摸不著頭緒的莎拉修女出現了…莎拉修女發誓，將作為修女陪伴於娜塔莉亞的身邊，然而，她其實另有目的…!?孤獨王女與愛操心的修女編織而成的異世界百合戀愛！

★異世界╳奇幻╳百合★修女與公主的距離逐漸拉近……!?★2023年Pixiv comics WEB漫畫總選舉入圍之作★首刷附贈《救贖》明信片身為「精靈之子」，受人民愛慕的王女‧娜塔莉亞，以及無法對她置之不理的修女‧莎拉。兩人之間的距離與關係若即若離，此時，出現了一條知道莎拉祕密的神祕水蛇。敵視莎拉的蛇，指使部下強行將莎拉綁走…？莎拉無法對娜塔莉亞說出口，與王者之劍之間的關聯終於揭開…!?孤獨王女與多管閒事的修女，共譜異世界百合之戀！

★異世界╳奇幻╳百合★妳將成為她的內心支柱——★2023年Pixiv comics WEB漫畫總選舉入圍之作★首刷附贈《黑幕》明信片「精靈之子」王女‧娜塔莉亞應該繼承的王者之劍，寄宿於修女‧莎拉的身上。莎拉一直無法說出口的這個事實，娜塔莉亞卻乾脆地接受了。在共享這個祕密，似乎更靠近彼此一步的兩人面前，出現了覬覦王者之劍的人──孤獨王女與多管閒事修女共譜出令人焦急且惹人憐愛的故事最後一集！

用數學與實作打通最佳化 從理論、工具到應用，學會打造更強的 AI 模型 本書內容改編自第 16 屆 iThome 鐵人賽 AI/ ML & Data 組冠軍系列文章《調整 AI 超參數好煩躁？來試試看最佳化演算法吧！》這是一本以「結合 AI 工具實作搭配少量理論」為核心的最佳化入門到進階指南。全書以直觀圖解與儘可能少的必要數學，帶你理解五花八門的演算法、目標函數與測試函數的本質，並以可直接執行的程式碼範例來串接起常見方法。例如，傳統啟發式演算法、粒子群算法（PSO），與比較近期的灰狼演算法（GWO），以及機器學習跟深度學習中的超參數最佳化（例如 TPE 等）。 書中不只介紹理論與實作，也新增「AI 協作」章節，示範如何下 Prompt，讓你與 AI 分工寫最佳化程式、請 AI 教學演算法與驗證結果。無論你來自影像處理、訊號處理、資料科學或工程領域甚至是學生，都能把最佳化真正用在工作、研究與學習裡。 本書可以學到哪些知識 本書規劃為五大篇、十個章節，以循序漸進的方式引導各位讀者深入最佳化的世界，並精選了一系列實際應用案例，讓各位不僅能理解理論，更能即學即用。 第一篇〈最佳化演算法的全貌〉：本篇會從最佳化技術的基礎概念開始，介紹什麼是最佳化演算法，接著會介紹目前的演算法種類大致分成哪幾種，這幾種演算法中目前比較主流跟比較多研究在使用的演算法有什麼。這些演算法雖然都是以數學來定義的，不過本書會根據這些公式的用途做一個簡單的總結，讓生活已經遠離數學的讀者也可以輕鬆上手。 第二篇〈最佳化演算法評估與測試函數〉：本篇將帶你掌握研究中廣泛使用的測試標準，讓你的最佳化演算法不再只是「感覺變好」，而是能以數據驗證、圖像呈現的方式準確比較表現。從經典測試函數到 Python 實作，幫助你建立完整的最佳化演算法評估公式。不論你是 AI 工程師、研究人員，還是想用最佳化技術提升產品效能的開發者，這章都能讓你學到「量化進步」，優化策略看得見！ 第三篇〈Python Optuna 模組介紹〉：進入實作關鍵！本篇將帶你認識 Optuna，一款靈活又高效的 Python 最佳化工具。無論你是要調校 AI 模型參數，還是優化自家產品或演算法效能，Optuna 都能幫你快速實驗、多次試錯、精準收斂。從基礎語法到深度學習案例，搭配 ChatGPT 提示技巧，讓你能在開發流程中聰明用好最佳化，把模型與應用

'Alex Cross is a legend' HARLAN COBENDiscover the next book in the globally bestselling Alex Cross series... now the inspiration for the original series CROSS on Prime Video starring Aldis Hodge as Alex Cross.________________Alex Cross thought serial killer Gary Soneji was dead and buried.But when a hidden cabin reveals a stash of gruesome trophies and diaries, Cross realises the Spider's evil influence has spread wider than he ever thought possible.The chilling truth soon becomes clear: Cross imprisoned the wrong man.As he studies the clues, Cross becomes enmeshed in a web of evil designed to ensnare him all along.Now he must retrace the steps of a long-ago investigation and face theReturn of the Spider.________________PRAISE FOR THE ALEX CROSS SERIES'Patterson never, and I mean never, disappoints'USA TODAY'Behind all the noise and the numbers, we shouldn't forget that no one gets this big without amazing natural storytelling talent - which is what Jim has, in spades. TheAlex Crossser

產品特色： 隨著 APCS 程式設計先修能力檢測成為升學重要指標，如何有效備考、精準得分，已成為每位高中職學生與教學者關心的課題。 本書從考試介紹、程式識讀、演算法演練，到歷屆試題詳解，提供最貼近命題趨勢的備考資源。不只是教語法，更強調「解題實力」的養成！ 本書特色如下： 1. 完整解析 APCS 檢定架構與準備要點，方向明確不迷路。 2. 跨語言程式識讀教學（C語言＋Python），多元語感一次搞懂。 3. C++ 實作演算法與資料結構重點精華，強化邏輯與寫作力。 4. 歷屆實作題詳解，解題技巧與命題方向一次掌握。 5. 模擬題實戰訓練，題感培養、舉一反三，穩步提升實力。 無論您是初次挑戰 APCS 的新手、苦於突破實作題的考生，或是想找系統教材的教學者，本書都是您邁向高分通過、穩紮程式基礎的最佳選擇！

★★★「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。◎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。這不只是一本文教你「怎麼寫程式」的書，而是一本幫你建立 「AI 時代程式設計思維」 的手冊。◎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

首本 MCP 多平台整合實戰書──OpenAI 只是起點！一次搞懂 AI Agent、Function Calling 與 MCP本書含最新 OpenAI GPT-5 範例《AI Agent 奇幻旅程》集結七大章、五位實戰講師，從宏觀願景到微觀程式碼完整展示 AI Agent 與 MCP 的威力。本書不僅描繪 AI 代理的未來藍圖，更以 OpenAI Agent SDK、Claude Desktop、Semantic Kernel、GitHub Copilot、Line 等熱門主角，逐章帶你實現「Agent × MCP」跨平台串接──讓桌面、雲端、聊天機器人一次打通。每章皆附範例專案程式碼，幫助讀者快速複製情境到自己專案。無論你想開發企業級智慧工作流，或打造個人化多代理應用，本書都是一把從概念到落地的「萬用鑰匙」。打開《AI Agent 奇幻旅程：MCP 通往異世界金鑰》這本書之前，讓我們先確認一件事：你是否已經接觸過大型語言模型（LLM），知道什麼是 prompt、token、embedding，也嘗試過呼叫像是 ChatGPT 的 API，做出一些能與人對話的範例程式？如果你的答案是「是的」，那麼，恭喜你——你已經準備好踏上下一階段的冒險，來探索 AI 模型不只是會說話，而是能夠行動，能夠呼叫工具、整合服務、進行決策，甚至協調多個代理角色，真正變成你的智慧夥伴。這本書的焦點不在於再教一次 LLM 的基礎，而是要帶你直奔最精華、也最刺激的主題：Model Context Protocol（MCP） 以及 AI Agent 架構。從願景出發，到實作落地，我們安排了七大章節，由五位具備實戰經驗的講師聯手執筆，深入淺出地展現如何打造多平台整合的 AI Agent。全書圍繞「Agent × MCP」這個核心，帶你逐步實現桌面端（Claude Desktop）、雲端平台（OpenAI Agent SDK）、本地框架（Semantic Kernel）、AI 輔助工具（GitHub Copilot），甚至社群應用（LINE 機器人）的跨平台連結。每一章都搭配完整範例專案，讓你不只學得會，還能直接套用到自己的實務場景中。▋ 建議搭配《Python 原力爆擊》如果你還沒實際寫過生成式 AI 程式碼，我們也誠摯推薦你搭配閱讀我們的姊妹作《Python 原力爆擊：OpenAI / Ge

本書旨在提供一套兼具理論深度與實務操作的研究指南，協助讀者理解此一取徑背後的方法論依據，並掌握如何在實務上正確應用。全書分為十章，從基本的反事實因果推論概念出發，逐步引導讀者了解聯合分析的邏輯、實驗設計的策略、樣本數的估算，以及如何運用Qualtrics進行聯合網調實驗，並運用R及Stata軟體分析資料，亦將Python程式碼列於附錄一。 本書適合具備基礎研究方法訓練的碩博士生、學術研究人員、政策分析者與市場研究專業人士閱讀。我們期望透過本書，讓更多人能夠在繁雜的社會現象中，透過嚴謹的實驗設計與網路調查的靈活性，精準地探究人類行為背後的偏好結構與因果邏輯。

用最實務的方式，讓 AI 真正為你的系統工作，從此告別只會聊天的 AI，打造能解決實際問題的智慧助手！★ 用 Node.js 打造強大 AI 應用★ JavaScript/Node.js全端開發，Web 工程師最熟悉的技術棧★ 涵蓋 RAG 知識庫、工具調用、多 Agent 協作等企業級應用技術★ 實戰導向教學，每章都有完整可執行的程式碼範例★ 不只教你用 AI，更教你把 AI 整合到既有系統中只要你曾經想過：「如何讓 AI 加入我的系統，為我工作？」 這本書，就是你的一個解答。【專家推薦】這本書正是「AI 原生」思維的結晶。書裡不只是把你帶著寫出一個 AI 應用而已，更重要的是教你怎麼善用 AI 工具的特性，像是怎麼設計提示詞、怎麼處理多輪對話、怎麼拆解工作流程，甚至連安全性、效率管理這些小細節都有涵蓋。—— 古健樺政大數位內容學程兼任講師 / 熊熊幹大事 BearDBT 設計總監【基礎入門】從理論到實作的第一步‧ AI 與 LLM 核心概念：從 Token、Embedding、多輪對話機制完整解析帶你更認識 AI‧ 環境搭建與 Discord Bot 開發：用最熟悉的 JavaScript 開始你的 AI 之旅‧ OpenAI API 整合實戰：掌握 ChatGPT API 的正確使用方式________________________________________【進階技巧】Prompt Engineering 提示詞工程‧ 零樣本、少樣本提示技巧：讓 AI 理解你的真正需求‧ 角色提示與思維鏈：打造有個性、會推理的 AI 助手‧ 格式化輸出與安全防護：用 Zod 確保穩定性，防範 Prompt Injection 攻擊________________________________________【核心技術】Tool Calling 讓 AI 長出手腳‧ Function Calling 實戰：從遊戲指令到官方 API 的進化史‧ 多輪工具調用：讓 AI 學會「連續技」，處理複雜任務‧ OpenAI 官方工具整合：Web Search、Image Generation 輕鬆上手________________________________________【企業應用】Workflow 與 Agent 團隊協作‧ 多 Agent 協作模式：協調者-工作者、評

從概念到實作，全方位掌握 RAG 與 LangChain 精準打造你的專屬 AI 系統！ 本書改編自第16屆 iThome 鐵人賽生成式 AI 組優選系列文章《初探 LangChain 與 LLM：打造簡易問診機器人》，完整收錄生成式 AI、大型語言模型（LLM）與檢索增強生成（RAG）的核心觀念與技術細節。 書中首先帶領讀者認識生成式 AI 與 LLM 的重要觀念，深入探討模型常見的幻覺問題與即時知識更新的難點，並逐步引導讀者學習 RAG 架構如何有效克服這些挑戰。接著，以詳細且易懂的步驟說明環境建置方法，包括 Python、PyCharm、OpenAI API 及 MongoDB Atlas 的設定，確保讀者能快速架設並應用於實務專案。 此外，書中透過實際案例「智慧問診機器人」專案的完整演練，全面介紹 LangChain 框架的基礎到進階操作技巧，並深入說明如何評估與測試系統效能，運用 DeepEval 及 LLM as a Judge 等工具進行成效驗證，幫助讀者掌握 RAG 系統的實務與優化策略，快速提升實戰能力。 無論你是初次接觸生成式 AI 的新手，或希望深度實作 RAG 技術的進階讀者，本書將引導你扎實地掌握理論基礎與技術細節，輕鬆建立屬於自己的高效能智慧應用系統。 重點摘要 ✦ 理論基礎 深入淺出 RAG 核心觀念 ✦ 環境架設 從開發到部署一本搞定 ✦ 實務專案 採用貼近生活的問診系統實戰演練 ✦ 效能評估 開發同時也關注模型回答的表現 目標讀者 ．對生成式 AI 有興趣的讀者 ．具備基礎 Python 知識的讀者 ．期望理解 RAG 系統的人士 ．想要了解如何評估 RAG 表現的開發者 本書從基礎概念出發，帶領讀者探索 LangChain 與 RAG 的整合應用， 並透過智慧問診機器人實作，展現生成式 AI 如何與後端技術結合，打造更智能、更可靠的應用。

零基礎也能打造AI物聯網， 用Node-RED整合YOLO與LLM， 全方位建構你的AIoT與邊緣AI應用！ 當人工智慧結合物聯網成為未來主流，本書提供一條簡單易學的路徑，帶你從視覺化流程工具Node-RED入門，逐步整合YOLO物體偵測、Teachable Machine影像辨識與LLM大型語言模型，打造出屬於自己的智慧感知系統。全書以圖解＋範例方式呈現，並搭配專為本書設計的fChartEasy綠化開發套件，簡化安裝流程快速上手。不論是專題學生、教師或AIoT初學者，都能從中找到有用且完整的解決方案。 內容重點 ➤ 使用Node-RED視覺化流程建立監控儀表板（Dashboard）、MVC網站、REST API和使用MySQL資料庫儲存感測器數據。 ➤ 詳細說明MQTT通訊協定、取得網路OpenData與JSON資料剖析、寄送Email電子郵件與Telegram通知。 ➤ 使用Teachable Machine與YOLO訓練自己的AI模型，並且串接LLM來輕鬆使用Node-RED整合生成式AI，建立你的AIoT智慧物聯網應用。 ➤ 完整YOLO模型訓練步驟，只需執行各步驟的Python工具程式，就可以使用LabelImg標註圖片建立資料集，訓練出你自己的YOLO物體偵測模型。 ➤ 提供綠化版Node-RED+Python整合套件fChartEasy，免安裝輕鬆幫助你建構學習本書內容所需的Windows開發環境。 你將學會以下實作專案： ✔ 建立溫溼度監控儀表板、繪製Node-RED圖表、送出天氣通知 ✔ 使用Teachable Machine 模型、標註圖檔、YOLO客製化模型 ✔ 打造透過MQTT控制的ESP32-CAM相機與IP Camera，輕鬆建立你的AI之眼 ✔ 建立AI猜拳遊戲、OCR車牌辨識、物體偵測、即時串流偵測、路況分析 當人工智慧結合物聯網成為未來主流，本書提供一條簡單易學的路徑，帶你從視覺化流程工具Node-RED入門，逐步整合YOLO物體偵測、Teachable Machine影像辨識與LLM大型語言模型，打造出屬於自己的智慧感知系統。全書以圖解＋範例方式呈現，並搭配專為本書設計的fChartEasy綠化開發套件，簡化安裝流程快速上手。不論是專題學生、教師或AIoT初學者，都能從中找到有用且完整的解決方案。 本書特色  視覺化開發×無痛入

本書是高等院校網路空間安全、人工智慧、電腦等專業的普及性教材，旨在幫助學生全面瞭解人工智慧安全知識並進行實踐。全書共11章，分別為：人工智慧安全概述、生成對抗網路攻擊與防護、資料投毒攻擊與防護、對抗樣本攻擊與防護、後門攻擊與防護、隱私攻擊與防護、預訓練攻擊與防護、偽造攻擊與防護、人工智慧模型的攻擊與防護、模型竊取與防護、大語言模型安全。本書提供各章對應的Python程式設計實踐原始程式碼，讀者可以通過提供的網盤下載連結獲取。

網路自動化領域的權威之作，帶你完整掌握核心技術，從手動操作邁向自動化管理，打造彈性高、易維護的現代網路架構！ 還在用手動設定網路設備、與CLI指令纏鬥傷神嗎？ 四位業界大師結合豐富實戰經驗，帶你從腳本到架構、從手動升級到自動流程，全面掌握現代化網路的關鍵技術！ 本書新版內容全面升級，整合Python、Go、Ansible、Terraform、Kubernetes等新一代主流工具與技術，從基礎入門到大型架構實戰，帶你逐步打造具備彈性、可維護、自動化的現代網路環境。適合想要從傳統網路工程轉型為具備程式設計與自動化能力的工程師！  涵蓋Python、Go語言網路自動化實務  深入講解Ansible、Nornir、Terraform等主流工具與應用  解析容器、Kubernetes與CI/CD整合實作  真實情境導向，從個人學習到企業級部署的多場景適用  網路工程師、系統管理員、軟體開發人員必備工具書 ------------------------------------------------------------- 「本書協助網路專業人員及開發者寫出清晰、易於擴充的網路自動化劇本。它幾乎涵蓋了掌控網路自動化須知的每一件事物。」 —Akhil Behl RedHat合作夥伴經理 隨著新的協定、新技術、交付模式推陳出新，企業的需求變得日益靈活與彈性，網路工程師想單靠手動作業完成工作已越來越難，因此網路自動化已成為不可或缺的技能。本實用指南的第二版全面更新內容，將帶領網路工程師學習如何運用各種技術與工具，內容涵蓋以下主題： ．以Linux為主的新穎網路功能技術及雲端原生環境，還有如何運用這些工具為網路專案布置開發環境。 ．使用Python與Go語言等程式設計技能。 ．藉由範本設計建構一致的網路裝置組態。 ．資料格式、編碼方式及模型。包括：JSON、XML、YAML、Protobuf與YANG。 ．應用程式設計介面(API)在網路自動化中扮演的角色，涵蓋HTTP API、NETCONF、RESTCONF與gNMI。 ．學會使用Git等版本控制系統，以及持續整合等開發實務，強化網路自動化專案的品質與流程。 ．如何透過Ansible、Nornir及Terraform來自動化網路裝置與服務。 ．架構網路自動化解決方案的整體性手法。

淫靡卻又純粹的砲友愛情喜劇！ 「不小心戰上床了啦!!」上班族‧土屋新 與高中時代的同學‧日野亞子重逢， 並在一時衝動下共度了一夜。 「真想和他╱她正～常交往!!（來自內心的吶喊）」 明明兩情相悅，兩人卻因拉不下臉表露心意， 就這樣維持了半年砲友關係。 兩人的戀情，今天依然以0.01mm的距離擦身而過。 同事們一無所知， 兩人互為雙方的砲友。 兩人亦沒有察覺， 雙方彼此之間是純愛。 講談社ヤンマガWeb更新當天， 每日觀看，第１！ 每週觀看，第１！ 分類觀看，第１！ 總讚數超過2.5萬── 人氣沸騰的砲友系愛情喜劇！

本書從實踐出發，全面講解Go語言的高級程式設計技術和應用場景，涵蓋Go語言的底層機制、性能優化、系統程式設計及前沿應用等多個方面。全書共10章，第1章回顧Go語言的發展歷程，説明讀者理解其設計理念和演進過程;第2章和第3章系統介紹CGO程式設計與Go組合語言的使用方法，使讀者能夠高效調用C庫並深入理解Go的底層實現:第4章和第5章深入解析Go運行時和編譯器，包括記憶體管理、調度器、垃圾收集機制等相關技術;第6章和第7章探討Go在RPC和 Web程式設計中的應用，介紹Protobuf、 gRPC等核心技術，並剖析Web框架的設計和優化方案;第8章和第9章拓展Go的應用邊界，涵蓋 WebAssembly 和GUI 程式設計，使Go語言不僅限於伺服器端程式設計;第10章新增Go語言與大模型的結合，探索人工智慧技術在Go生態系統中的應用場景。本書適合對Go語言有一定基礎，希望深入理解其底層機制和高級應用的開發者閱讀。無論是系統工程師、後端開發者，還是對Go語言運行時、編譯器及新興技術感興趣的Go程式師，都能在本書中找到翔實的技術解析和實踐指南，達到高效開發和技術進階的目的。

本書是一本系統講解DeepSeek開發的技術指南，傳授大家開發DeepSeek模型的基礎知識。旨在幫助讀者深入理解DeepSeek的工作機制，並掌握其在大規模預訓練、推理優化及應用開發中的關鍵技術。全書共10章，依次介紹文本預處理、特徵提取、文本分類與情感分析、語言的生成、機器翻譯、DeepSeek的核心Transformer模型、多模態模型的架構和訓練、預訓練模型的訓練與微調、DeepSeek API應用開發實戰，以及基於DeepSeek的Web知識庫系統。本書不僅適合對大模型感興趣的技術人員閱讀，也適合人工智能研究者、開發者及行業從業者等閱讀。

1.全新的內容編排，提供學生視覺上的增強學習與閱讀的便利性。2.各章首安排本章節次及學習目標等，提供學生課前掌握學習重點。3.全書採用數百幅精緻全彩圖片，圖表化說明相關原理，讓學生以最簡易的方式學習深澀理論。4.全書圖例採用機能性標誌引導，讓學生準確學習，提升學習效率。5.本書使用Python程式語言。6.每一章附有課後習題，依各節順序編排，適合學生循序複習。7.每一章均有探討活動，讓學生學會去思考與分析問題，從中找出解決的方法，再選擇適合的資訊科技，與他人進行共創。

☆★暢銷好書，好評再上市★☆◆ 滲透測試之資訊收集，包括域名、子域名、旁站C段、通訊埠、社會工程學◆ DVWA漏洞平臺、SQL注入平臺、XSS測試平臺◆ 滲透測試過程中「神器」：SQLMap、Burp Suite和Nmap◆ 暴力破解漏洞、SQL注入漏洞、XSS漏洞、CSRF漏洞、SSRF漏洞、檔案上傳漏洞、命令執行漏洞、越權存取漏洞、XXE漏洞、反序列化漏洞、邏輯漏洞◆ WAF的基本概念、分類、處理流程、繞過WAF及WebShell的變形方式◆ 雲端環境和Redis服務的滲透◆ Metasploit和PowerShell技術實戰全書共分9章：第一章主要介紹進行滲透測試之前，最重要的資訊收集。第二章說明漏洞環境的架設(使用Docker)，示範了DVWA漏洞平臺、SQL注入平臺、XSS測試平臺。第三章介紹常用的滲透測試工具SQLMap、Burp Suite和Nmap。第四章說明Web滲透測試的核心技術包括暴力破解漏洞、SQL注入漏洞、XSS漏洞、CSRF漏洞、SSRF漏洞、檔案上傳漏洞、命令執行漏洞、越權存取漏洞、XXE漏洞、反序列化漏洞、邏輯漏洞。第五章介紹WAF的基本概念、分類、處理流程和如何辨識。第六章詳細介紹雲端環境和Redis服務的概念、滲透想法、實際應用以及實戰案例。第七章講解程式稽核的學習路線、常見漏洞的稽核場景和技巧。第八章說明Metasploit的發展歷史、主要特點、使用方法和攻擊步驟，並介紹具體的內網滲透測試實例，也介紹了PowerShell的基本概念、重要命令和指令稿知識。第九章過幾個實際案例介紹了程式稽核和滲透測試過程中常見漏洞的利用過程，讓讀者累積經驗，關注細節，最終挖掘到漏洞。

☆★好評再上市★☆★導入實際開發場景與案例，由淺入深、循序漸進★★帶領讀者快速掌握 Electron 開發必備知識及技巧★【本書內容】隨著Electorn的流行，越來越多的開發人員開始學習和使用Electron框架。本書特別針對一些會讓初學者感到困惑的問題提出解決方案，舉例來說，官方文件詳盡地列舉了Electron提供的API以及其呼叫的方式和參數說明，然而卻完全沒有任何案例進行實作的教學，本書針對這個痛點，將全書10章分別按不同的主題設計成一個完整連貫的開發案例，讓讀者真正知道在專案開發中會遇到的問題並加以解決。另外目前坊間完全沒有Electron的中文書籍，對於Web工程師來說，桌面應用程式的跨度有點大，必須了解node.js和Chrominum的原理。主處理程序與繪製處理程序的概念等知識，會在應用程式開發的過程中感到困惑，本書清楚完整地說明了這個部分，讓開發者在寫程式時更加放心。非常適合有一定的前端知識基礎，開始學習或即將使用Electron進行開發的讀者，也適合傳統桌面用戶端開發，想了解Electron框架的C#/C++/QT開發人員。當然如果你已經是Electron的使用者，想更進一步精進自己的技術，這本書也一樣非常適合你。【本書特點】．只要會Html+CSS+Javascript，就能開發出跨平台的輕量桌面應用程式。．利用Web開發的Chrominum為基礎。．Node為基礎的桌面環境設定。．了解不同作業系統之間的處理程序。．了解應用程式中視窗的多種組合應用。．帶參數的應用程式設計。．修改Windows的登錄檔。．處理硬體裝置及系統UI。．錯誤處理及程式品質控制。．將應用程式打包及發佈到Windows市集。．服務處理程序及外掛程式的開發。【適合讀者】1.從事Web前端開發，有一定的前端知識基礎，出於興趣開始學習Electron框架，或是專案即將使用Electron進行開發，想快速上手Electron的開發人員。2.從事傳統桌面用戶端開發，想了解Electron框架，對擴充自己技術廣度有訴求的開發人員。3.已經使用Electron框架開發過專案，熟悉Electron的基本使用，但想學習更多案例實踐的開發人員。

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。

《生成對抗網絡GAN：從理論到PyTorch實現》系統地講解了生成對抗網絡(GAN)的基本原理以及PyTorch編程技術，內容較全面，可操作性強，將理論與實踐相結合。讀者通過理論學習和編程實踐操作，可瞭解並掌握生成對抗網絡的基本原理和PyTorch編程技能，拉近理論與實踐的距離。《生成對抗網絡GAN：從理論到PyTorch實現》共分8章，主要內容包括生成對抗網絡介紹、簡單全連接GAN、深度卷積GAN、Wasserstein GAN、條件GAN、StyleGAN、Pix2Pix、CycleGAN，涵蓋了豐富多彩的生成對抗網絡的原理和示例。此外，本書源碼已全部在Python 3.10.9 + PyTorch 1.13.1 + CUDA 11.6版本上調試成功。《生成對抗網絡GAN：從理論到PyTorch實現》適合生成對抗網絡愛好者和PyTorch編程人員作爲入門和提高的技術參考書，也適合用作計算機專業高年級本科生和研究生的教材或教學參考書。

結合心智圖、實戰範例與思考提問打造一套真正內化的資安學習體驗【重點摘要】❏ 圖像資安學習：用心智圖統整重點，幫你理清觀念、加深記憶❏ 循序漸進引導：從基礎概念出發，搭配練習與實例，打造紮實底子❏ 新手友善入門：以非資安背景的視角出發，幫你減少學習焦慮❏ 激發資安思維：從開發者角度出發，透過實例與提問，理解資安背後的邏輯本書內容改編自第15屆iThome鐵人賽Security組優選系列文章《從自建漏洞中學習－一起填坑吧》。並在原始基礎上進行重整與補充，打造更適合初學者閱讀的資訊安全學習筆記。全書以心智圖作為知識整理與呈現的方式，幫助讀者在龐雜的資安主題中建立脈絡感，快速掌握核心概念與學習順序。本書不教如何繪製心智圖，而是運用圖像化的整理方式，將抽象的資安概念轉化為可理解的學習地圖。內容涵蓋資安基礎、常見攻擊手法、開發常見弱點與安全對策等，搭配範例與引導式提問，讓讀者思考每個知識點的意義與應用場景。這不只是一本Web資訊安全的入門書，更是陪伴學習的思考筆記。適合剛踏入資安領域的學習者、來自開發背景但對安全有興趣的工程師，或是正在尋找一條清晰起點的轉職者，一起從圖像、提問與實例中，慢慢建構屬於自己的資安學習路徑。【目標讀者】◘ 對資訊安全感興趣，期望建立基礎觀念的開發者◘ 希望跳脫教科書式學習、尋找實用路徑的資安學習者◘ 喜歡圖像整理、重視理解與脈絡的視覺型讀者【本書特色】★ 從開發者的視角了解常見的 Web 攻擊以及相應的防禦方式。☆ 以心智圖形式引導，逐步「了解攻擊，學習防禦」，並一起思考、融會貫通。★ 使用不同關鍵詞為核心主題，分享相關名詞與概念、認識流程與必備知識。☆ 設計給初學者的專案教學，搭配清楚的圖文步驟，協助快速上手實踐安全開發。

⊙理論與實作兼具，從基礎概念→分析步驟→報表解讀與製作，主題式手把手教學與說明。⊙應用雲端平台即時分析、評論與協作完成分析專案。⊙分析歷程透明化且支持重現分析與線上展示成果。⊙可整合大數據分析與次級資料應用。⊙內容包含效度與信度分析、描述統計、平均數差異與變異數分析、相關與迴歸、中介與調節效應、結構方程模式等，為研究者提供有力支持。⊙本書附範例資料檔，至五南官網https://www.wunan.com.tw/，搜尋書號1H3S即可找到下載處。本書旨在引導讀者從概念到實作，整合常用統計方法，分為「基礎概念、分析步驟、報表解讀與製作」三大部分說明，並附有練習題加強實務能力。書中範例也提供數據與程式碼下載，幫助讀者快速上手，提升學習效率。內容適用範圍廣泛，無論是學位論文、期刊論文，還是專題報告與數據分析，都能為研究者提供有力支持。對於初學者，書中簡要解釋專有名詞與統計分析策略，能幫助快速入門；對於進階使用者，Python的多元擴展性與視覺化圖示則為更深入的分析需求提供強大助力。※本書另有線上課程，可透過系統化地引導閱聽者從概念到實作，容易聚焦與跟著實作學習。（課程相關資訊，可至五南線上學院官網https://www.wunan.com.tw/tch_home查詢）

C#的應用領域極廣，是編程語言中的翹楚。作為暢銷的C#系列圖書的**版本，本書涵蓋C#12和.NET 8的所有**功能，將幫助你夯實基礎，讓你自信地使用**C#和.NET構建項目。《C# 12和.NET 8入門與跨平臺開發(第8版)》討論面向對象編程、編寫函數、測試函數調試函數及實現接口等主題；介紹.NETAPI，這些API可執行多種任務，如管理和查詢數據，使用文件系統、序列化。你可用ASP.NET Core來構建和部署本書列舉的跨平臺示例應用程序，如網站和服務《C# 12和.NET 8入門與跨平臺開發(第8版)》示例中融入了.NET 8的增強功能，使用類型別名和主構造函數來實現簡潔的、表達力強的代碼。你將使用新增的、內置的保護子句來可靠地處理錯誤，並探索ASP.NET Core 8中簡化的緩存實現。你還將看到，在發佈過程中使用原生的AOT編譯能夠縮短啟動時間和減少內存佔用。你還將使用Visua Studio 2022中新增的HTTP編輯器來完善測試和調試過程。本書甚至介紹了Blazor全棧，它提供的統一託管模型能夠實現無可比擬的Web開發靈活性。主要內容：?C# 12的新功能，包括類型別名和主構造函數?ASP.NET Core 8最小APIWeb服務的原生AOT發佈功能?通過Blazor全棧、Razor Pages等ASP.NET Core技術構建沉浸式Web應用?使用Entity Framework Core模型來無縫地集成和更新數據庫?使用LINO來查詢和操縱數據?使用Web API和最小API構建和使用功能強大的服務