深智數位

►128 GB 統一記憶體，桌上跑 120B 大型語言模型，不需要雲端►七大推論引擎完整實測：Ollama、vLLM、TRT-LLM、SGLang、NIM、llama.cpp、LM Studio►實作 Andrej Karpathy 的 Autoresearch 架構►ComfyUI 圖片影片生成、語音合成、AI 音樂，多媒體 AI 全部本機完成►五種微調框架實戰比較：LoRA、QLoRA、Unsloth、LLaMA Factory、NeMo►從零預訓練 BERT、GPT、Embedding 模型，走過語言模型訓練全流程►RAG、知識圖譜、多代理聊天、AI Agent 沙箱，企業級應用完整部署►RAPIDS 加速資料科學、JAX、金融最佳化、基因體分析，跨領域一台搞定►全書用 Claude Code 操作，自然語言驅動 AI 超級電腦►跑本地端OpenClaw，NV專屬NemoClaw►完整覆蓋 NVIDIA 官方全部 Playbook，每章附實測與程式碼【書籍簡介】 NVIDIA DGX Spark 是第一台放在桌上的 AI 超級電腦。Grace Blackwell 超級晶片搭配 128 GB 統一記憶體，讓過去只能在資料中心執行的 AI 工作負載，現在一個人就能在書桌上完成。本書從開箱、系統建置開始，帶你一步步把這台機器的所有能力都發揮出來。全書 25 章、7 大篇、5 個附錄，完整覆蓋 NVIDIA 官方提供的所有 Playbook，每一章都有實際在 DGX Spark 上執行的程式碼和操作記錄。從第 5 章開始，所有操作都透過 Claude Code 用自然語言完成，展示 AI 時代的全新開發方式。前三篇涵蓋七大推論引擎的完整實測。從最簡單的 Ollama 一行指令跑模型，到 vLLM 的高吞吐量服務、TensorRT-LLM 的 NVIDIA 原生加速、SGLang 的推測性解碼，再到 NIM 企業級微服務，每個引擎都在 128 GB 記憶體上做了極限測試。第四篇進入多媒體生成，用 ComfyUI 跑 FLUX 和 Wan 2.2 生成圖片與影片，用 Qwen3-TTS 做語音合成，用 ACE-Step 生成音樂。第五篇是微調與預訓練，從 LoRA、QLoRA、Unsloth、LLaMA Factory 到 NeMo，五種框架完整比較，還包含從零預訓練 B

►Markdown 排版方法：標題、段落、分組、分隔線、程式碼展示►現代排版五原則與文章結構化寫作流程►Markdown 起源、工作流程、CommonMark／GFM 標準化脈絡►Markdown 基礎語法：標題、強調、列表、連結、圖片、引用、程式碼區塊、跳脫►Markdown 擴充語法：表格、任務清單、刪除線、錨點、註腳、警告、圍欄程式碼►Markdown 進階語法：上標下標、底線、高亮、字型字號、縮排對齊、摺疊、註釋►Typora：沉浸式寫作、主題、快速鍵、匯入匯出、圖表與公式工作流►VS Code：Markdown 編輯、預覽、大綱、擴充外掛、片段化寫作與自訂流程►GitHub Copilot／Cursor：編輯器內互動、補全、內容解釋與輔助寫作►Obsidian：知識庫、核心外掛、第三方外掛、關係圖譜、屬性與搜尋管理►筆記系統方法：資料夾、檔名、標籤、屬性、雙鏈、內容地圖與首頁導覽►LLM 協作：結構化提示詞、規範輸出、Markdown→心智圖／PPT／多格式轉換 本書共分8章，第1章介紹現代寫作排版的重要性與排版原則，建立可讀性與一致性；第2章介紹Markdown的起源、運作流程、標準化（CommonMark）與常見擴充（GFM）及適用場景；第3章介紹Markdown語法體系，涵蓋基礎、擴充與進階寫法；第4章介紹Typora的沉浸式寫作與常用排版功能及匯入匯出；第5章介紹VS Code的Markdown編輯、預覽與外掛擴充，以及與Copilot等能力的整合；第6章介紹Obsidian的介面、外掛、生態與文件管理方法；第7章介紹以Obsidian為核心建置筆記系統的結構、命名、標籤、屬性與雙鏈實作；第8章介紹Markdown在大型語言模型中的用法，包含結構化提示詞、規範輸出、格式轉換與用Copilot／Cursor打造智慧知識管理流程。

★全面解析量化交易五大策略，從基本面到高頻另類數據。 ★破解生成式AI十大誤區，精準掌握大模型能力分級。 ★揭秘DeepSeek與ChatGPT，打造量化交易專屬AI引擎。 ★獨創提示詞工程框架，大幅提升AI策略開發精準度。 ★實戰Agent建構技術，深度解讀Manus與MCP底層原理。 ★從微調到知識蒸餾，親手訓練您的專屬量化交易專家。 ★涵蓋財務指標與研報因子，讓基本面分析全面自動化。 ★掌握資金流向與動態加權，精準佈局資產配置最佳化。 ★挖掘LV2訂單簿與高頻量價因子，建立絕對Alpha優勢。 ★深入競價結構與連板梯隊分析，洞悉Beta量化核心邏輯。 ★結合機器學習特徵工程，量化市場情緒捕捉交易先機。 ★輿情監控與遊資行為解析，用另類數據掌握事件驅動。 本書共分3章，循序漸進地帶領讀者將生成式AI技術與量化交易深度融合。第1章說明量化交易的基礎與全貌，涵蓋發展簡史、行業現狀，並詳細拆解基本面、資產配置、阿爾法、貝塔及另類量化這五大核心策略，幫助讀者建立穩固的金融知識基底。第2章說明生成式AI的核心應用，從破解大模型迷思與提示詞工程起步，深入探討DeepSeek等中外主流平台，並進階解析模型微調、知識蒸餾以及Manus、MCP等最新Agent智慧體技術，揭示大模型時代的研究新模式。第3章則是全書的實戰精華，直接切入量化交易的程式開發與模型建構。從資料獲取到特徵工程，針對財務指標預測、多因子動態加權、LV2訂單簿不平衡因子、連板梯隊分析，甚至輿情監控與遊資席位解析，均提供詳盡的流程圖、程式碼解說與提示詞範本。透過豐富的實例與反思練習，讀者將能親手打造出涵蓋多種維度的現代化量化交易系統，徹底掌握AI賦能金融的無限可能。

拒絕死磕程式碼！迎接 Agent-First 的 Vibe Coding 新時代！ ►四大神器解密：Gemini App ✕ Google AI Studio ✕ Gemini CLI ✕ Antigravity IDE 完美協作。►實戰變現藍圖：從微型 SaaS 到 LINE Bot CRM 系統，打造專屬自動化賺錢機器。►規格驅動開發 (SDD)：不會寫 Code 也能用「自然語言」指揮 AI 代理自主規劃、開發與測試！ 【內容簡介】 「每個月繳 AI 訂閱費，卻只拿它來寫文案、做摘要？太浪費了！」 在 AI 代理時代（Agentic Era），開發數位產品不再需要苦熬數月逐行寫程式。「想法大於程式碼」，只要掌握與 AI 協作的訣竅，任何人都能輕易將創意化為真實的應用程式。 本書將帶領你打破技術門檻，完整拆解 Google Gemini 生態系的強大武器庫。從免寫程式碼的 Gems 專屬顧問、雲端一鍵部署的微型服務，到利用下一代 Antigravity IDE 打造企業級的多 Agent 協作系統。無論是結合 Google Workspace、串接 LINE Messaging API，還是使用 n8n 打造自動化工作流，本書都提供了能立即落地的商業點子。 不要陷入完美主義的內耗，速度就是你最大的護城河！ 跟著本書的實戰腳步，這個週末就挑選一個點子，打造出你的第一個最小可行性產品（MVP）吧！

這不是一本教你寫程式的書，而是一個軟體工程師用十年的真實經歷，帶你從那聲「嗶」開始，重新認識你每天都在使用的數位世界。「嗶！」那一聲清脆的開機音，是我與電腦世界的初次相遇。第一次聽見那聲音，還以為是爆炸的前奏。後來我學會上網，投 10 塊錢換取 30 分鐘的電腦時光，在網咖打 CS 被爆頭；也曾帶 USB 到處傳播病毒，歷經了網頁綁架與無限重灌。直到親手刪除 System32，打出那通求救電話，我才終於明白，掌控電腦命脈的作業系統有多重要。 這些看似荒唐的過往，拼湊成了軟體工程師最真實的養成史。我將這 10 年的歷程，濃縮成 29 堂課。每堂課都以我的人生故事開場，進而延伸出背後的技術原理：從鍵盤為何不按 ABCDE 排列，一路聊到 AI 為什麼只是一台超大型接龍機。你可以把它當作一本有溫度的計算機概論，也可以視為一部工程師的青春回憶錄。這本書，是我在邁入工程師第十年時，按下暫停鍵，對自己人生進行的一次 Code Review。給正走在這條路上，或準備踏上這段旅程的你翻開這本書，你會發現：你永遠都不孤單。—— Ray（是 Ray，不是 Array）

☆全面迎戰 AI 2.0 時代，深度解析基座大模型訓練與選型策略。 ★拆解硬核算力基礎，精準掌握 NVIDIA 與 AMD GPU 參數及選型。 ☆掌握應用程式開發核心，透析上下文學習與人類回饋對齊方法。 ★攻克文件前置處理難題，詳解分塊（Chunking）與詞元化策略。 ☆剖析向量資料庫底層，實作相似性演算法與主流產品整合。 ★突破高效微調技術瓶頸，運用開源工具打造專屬領域大模型。 ☆解密推理效能最佳化，精通模型壓縮與 FlashAttention 記憶體管理。 ★構建高併發部署環境，涵蓋 Web 服務、伺服器端與端側推理引擎。 ☆昇華提示工程（Prompt）技術，結合 Dify 等開發工具提升精準度。 ★深度實踐 RAG 與 Agent 架構，賦予大模型檢索與自主行動能力。 ☆橫掃三大主流編排框架，實作 LangChain、LlamaIndex 與 Semantic Kernel。 ★從環境準備到打包部署，完整解析真實大模型應用專案實戰範例。 ◼本書共分 12 章，循序漸進地勾勒出大模型應用開發的完整藍圖。 第1至3章從 AI 2.0 時代的背景出發，說明基座大模型的預訓練與強化學習過程，並深度剖析 GPU 的底層知識與選型策略，奠定硬體與模型基礎。 第4至6章聚焦於資料與開發前置作業，涵蓋提示概念、文件分塊與詞元化處理，並詳細說明向量資料庫的相似性演算法與核心價值。 第7至9章直擊效能與工程部署，探討參數高效微調技術、推理效能最佳化（包含模型壓縮與多 GPU 並行化），並實作 Web 服務與伺服器/端側推理引擎的部署。 第10至12章則帶領讀者邁向應用巔峰，不僅解析提示工程的開發工具，更深度說明 RAG 與 Agent 架構的編排整合，涵蓋 LangChain 與 LlamaIndex 等主流框架，最後透過一個完整的應用範例，演示從環境準備到打包部署的實戰全過程。

AI智慧生活術打造你的AI生活作業系統★☆★AI不只是工具，而是你的生活系統★☆★★☆★未來的競爭，是系統的競爭★☆★★☆★讓AI幫你做事，更幫你做決定★☆★ 在 AI 時代，真正的差距，已經不在於你會不會用工具，而是在你是否擁有一套完整的智慧生活系統。多數人使用 AI，還停留在： ◎問問題 → 得到答案但真正掌握 AI 的人，已經在做一件事： ◎用 AI 設計生活、優化決策、放大能力 這不是一本教你「怎麼用 AI」的書，而是帶你建立： ◎AI生活作業系統（AI Life OS） 讓 AI 成為你的： ◎生活助理（安排、規劃、提醒） ◎分析師（理解資訊、做出判斷） ◎創作者（寫作、設計、影音產出）為什麼你一定要買這本書？ - 讀者必買的十大理由1. 從「工具使用者」升級為「系統設計者」 不再用 AI 解決單一問題，而是建立可持續運作的生活系統。2. 一次掌握 AI 在生活中的三大核心角色 助理 x 分析 x 創作，全面提升你的效率與能力。3?. 每天都用得到的 AI 實戰應用 從行程安排、待辦管理到生活規劃，立即改變你的日常節奏。4. 讓寫作與表達能力快速升級 學會用 AI 產出多版本內容，從口語到商務、行銷一次到位。5. 建立你的「第二大腦」，加速學習與內化 不再只是閱讀，而是讓知識真正變成你的能力。6. AI 搜尋與資料分析能力全面提升 不只是找資料，而是直接得到答案與洞察。7. 零設計基礎也能創作高品質圖像與內容 從圖像、聲音到影片，打造你的個人創作能力。8. 打造個人品牌與內容影響力 讓 AI 幫你被看見，而不是只是默默努力。9. 用 AI 幫你做更聰明的決策 從消費選擇到投資判斷，全面提升決策品質。10. 建立可複製、可持續的 AI 生活模式 不是短期技巧，而是一套能長期運作的人生系統。回到核心價值 ◎從日常生活，到專業能力全面升級： ◎行程安排 x 待辦管理 x 生活節奏設計 ◎AI寫作 x 表達優化 x 多版本內容產出 ◎學習系統 x 第二大腦 x 知識內化 ◎AI搜尋 x 資料分析 x 趨勢判讀 ◎圖像生成 x 聲音創作 x 影片應用 ◎個人品牌 x 內容影響力 x 搜尋曝光 ◎投資思考 x 決策模擬 x 風險管理 你不需要學會所有 AI 工具，你只需要建立一套能持續運作的系統。當別人還在學工具，你已經在打造： ◎屬於你的 AI智慧生活系統一句話總結

★ 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

★.NET Core／ASP.NET Core 跨平台 Web 與後端介面開發 ★.NET Core 與 .NET Framework／.NET 的差異與版本脈絡 ★ASP.NET Core 特點、版本與與 ASP.NET 的關係 ★.NET Standard 定義、版本與選型方法 ★環境架設：Visual Studio 2022／VS Code／Mac 開發配置 ★dotnet 命令列工具與 NuGet 套件管理（CLI／VS 管理器） ★C# 新語法：頂級敘述、using 改進、可空引用、模式比對、record ★非同步程式設計：async/await、Task、宣告呼叫與原理解析 ★LINQ：查詢運算子、Func／Lambda 與集合篩選、分頁實作 ★核心元件：相依注入、設定系統、日誌介面與使用流程 ★Web 核心技術：中介軟體、路由、錯誤處理、靜態檔案、Razor、EF Core、MVC、WebAPI、Swagger ★高階與實戰：Blazor、SignalR、gRPC、驗證授權、IIS／Kestrel 部署，開源框架 Furion／vboot-net／Magic.NET／CoreShop／Orchard Core 解析 本書以.NET Core與ASP.NET Core為主軸，將網路資料分散、難以系統學習的內容整理成完整路徑，從入門概念、環境架設、dotnet命令與NuGet套件管理、C#新語法、非同步與LINQ開始，逐步進入相依注入、設定系統與日誌等核心元件，再延伸到Web應用專案結構、中介軟體、路由、錯誤處理、靜態檔案、Razor、EF Core資料存取與遷移、MVC網站與WebAPI（含Swagger）等主線技能；進一步補上Blazor、SignalR、gRPC、身份驗證授權與釋出部署（IIS、Kestrel），並以5個熱門開放原始碼框架作專案級解析，適合.NET Core技術同好、ASP.NET轉換者與Web開發者按篇章循序實作。

《生成式AI × 穩健提示辨識技術 II》視覺影像篇 | MediaPipe × YOLO × OpenCV × LineBot 聚焦AI影像應用實戰 ★物件偵測 ★影像分割 ★YOLO 系列模型 ★COCO 資料集 ★交通車流辨識 ★YouTube 影像分析 ★肢體辨識 ★閉眼偵測 ★火災與濃煙辨識 ★暴力行為與危險刀具檢測 除了模型觀念與程式實作之外 更進一步整合 ★Linebot Messaging API ★Resend API ★USB CAM ★CSV 紀錄 ★排程模組 ★GUI 打包設計 讓讀者理解如何將 AI 技術延伸到通知、紀錄、前端呈現與自動化流程。 全書兼顧理論基礎與實務應用，不僅適合作為課堂教學與專題製作參考，也能作為跨域學習者建構智慧影像系統的重要入門教材。 專業推薦 敏實科技大學副校長─林文燦 博士 推薦 錸成科技有限公司執行長、嘉南藥理大學兼任助理教授─?春愛 博士 日商優貝克工程師─吳俊毅 元大銀行系統開發部專業副理─陳尚瑋

還在為畫圖表浪費時間排版嗎？本書帶你進入「純文字畫圖」的高效境界！本書從零開始，帶你無痛建置開發環境，並熟練掌握基礎語法。只要敲敲鍵盤，就能瞬間生成精準的流程圖，完美適應這個強調敏捷與 Vibe Coding 的開發世代，讓圖表跟程式碼一樣能輕鬆進行版本控制。 ★ Mermaid 圖表繪製實戰指南 ★ 環境建置與基本語法結構 ★ 流程圖：節點形狀、連結線條、子圖 ★ 序列圖：訊息傳遞、控制流程、進階功能 ★ 類別圖：類別關係與進階用法 ★ 狀態圖：複合狀態與進階功能 ★ ER 圖：關係與基數設定 ★ 看板／使用者旅程圖／需求圖 ★ 甘特圖：任務設定與進階功能 ★ 進階分析圖：象限圖、桑基圖、雷達圖、樹狀圖 ★ 架構設計：架構圖、區塊圖、C4 模型 ★ 整合與進階：主題樣式、Mermaid CLI、XY 圖表、ZenUML、平台整合這本書更是你的軟體工程「圖表軍火庫」。我們深入解析物件導向設計必備的類別圖、展示系統通訊的序列圖，以及精準掌握生命週期的狀態圖。針對資料庫設計師，更詳細拆解 ER 圖的關聯與基數設定。短短幾行語法，就能把複雜的系統邏輯與資料結構表達得清清楚楚，徹底消滅團隊的溝通代溝！這不僅是工程師必讀，更是 PM 與架構師的案頭寶典。想追蹤專案或優化體驗？書中教你輕鬆寫出甘特圖、看板與使用者旅程圖。針對進階商業分析，更收錄少見的桑基圖、雷達圖與象限圖。資深大架構師也別錯過專闢的 C4 模型 與架構區塊圖章節，從底層邏輯到高階架構，一本幫你全面打通！掌握圖表後，我們教你將 Mermaid 發揮到極致。學習自訂專屬的主題樣式，或是透過 Mermaid CLI 將畫圖流程自動化，無縫整合進專案建置與 CI/CD 流程中。書中更獨家收錄 XY 圖表、ZenUML 語法，以及各大協作平台的高階整合技巧。現在就丟掉滑鼠，享受「Text-to-Diagram」的純粹寫碼樂趣吧！

★量子運算入門：線性代數到量子線路 ★量子位元與狄拉克符號 ★疊加與糾纏的資訊表示 ★布洛赫球與單量子態幾何 ★么正變換與厄米共軛 ★H 閘與包立算符 X/Y/Z ★旋轉閘 RX/RY/RZ 與生成元 ★張量積與多量子位元態 ★CNOT、SWAP、Toffoli、Fredkin ★投影測量、譜分解、特徵分解 ★Deutsch–Jozsa 與 Oracle 模型 ★Grover、QFT、QPE 經典演算法本書共分十二章 第一章 建立量子運算的背景、核心概念與應用全景 第二章 以複數與矩陣鋪陳向量空間到希爾伯特空間 第三章 說明量子位元、狄拉克符號、相位與布洛赫球 第四章 整理么正變換與 H、包立等基本量子閘 第五章 推導矩陣指數、生成元與 RX/RY/RZ 旋轉閘 第六章 介紹張量積與 CNOT、SWAP、Toffoli、Fredkin 等多位元閘 第七章 以投影算符、特徵分解與譜分解說清楚測量與塌縮 第八章 帶入 Deutsch–Jozsa 與 Oracle 的電路流程 第九章 講解振幅放大的幾何直覺與操作要點 第十章 完整拆解 Grover 搜尋與迭代設計 第十一章 建立量子傅立葉轉換的公式與電路 第十二章 收束於量子相位估計的意義與線路步驟

AI時代 Excel高效工作術 ★☆★ 讓Excel，不只是工具，而是你的AI工作助理 ★☆★ ★☆★ AI時代，效率才是競爭力 ★☆★ ★☆★ 資料不會說話，但你可以讓它說話 ★☆★ ★☆★ 從操作Excel，到掌握決策 ★☆★ ★☆★ 讓Excel，成為你的第二大腦 ★☆★ ◎ 你不是不努力，是工具用錯了 ☆ 每天加班、報表做不完、資料整理到崩潰？ ☆ 問題不在你，而在 - 你還在用「舊時代的Excel」。 AI時代，工作方式已經改變。 ◎ 這本書，會讓你出現「能力升級感」 ☆ 別人花3小時做的報表 → 你30分鐘完成 ☆ 別人還在整理資料 → 你已經開始分析 ☆ 別人還在猜 → 你用數據做決策 ◎ 這不是一本Excel書，而是「工作升級指南」 ☆ Excel基礎 → 一次搞懂 ☆ 函數與資料處理 → 立即上手 ☆ 圖表與視覺化 → 專業呈現 ☆ 樞紐分析 → 秒懂數據 ☆ AI（Copilot） → 自動幫你做 一本書，直接升級你的工作能力。 ◎ 為什麼這本書會爆紅？ ☆ 內容超完整：從入門到進階一次到位 ☆ 完全實戰：每一招都能直接用在工作 ☆ AI加持：不只是Excel，是「Excel × AI」 ☆ 結構清楚：23章系統化學習 ☆ 上班族最需要：效率、速度、成果 ◎ 如果你有以下狀況，一定要買 ☆ 常常加班處理Excel ☆ 報表做很久但看起來不專業 ☆ 不會用函數或樞紐分析 ☆ 想學AI但不知道怎麼開始 ☆ 想讓工作更有效率 這本書就是為你寫的。 ◎ 讀完這本書，你會得到 ☆ 工作速度提升 ☆ 錯誤率降低 ☆ 報表質感升級 ☆ 數據分析能力提升 ☆ 職場競爭力大幅提升 ◎ 網友這樣說 ☆ 「早知道就早點看，真的省超多時間」 ☆ 「Excel直接升級成AI助理」 ☆ 「這本書改變我的工作方式」 ☆ 「不是教功能，是教怎麼變快」 ◎ 一句話總結 你不需要更努力， 你需要更有效率。

AI高效學習術 人工智慧時代學得更聰明 本書內容 ☆★☆在 AI 時代，會學習才是真本事☆★☆ ☆★☆不是學更多，而是學得更聰明☆★☆ ☆★☆讓 AI 當思考教練，而不是答案機器☆★☆ ☆★☆從理解到輸出，打造你的學習升級系統☆★☆ ☆★☆把知識變能力，把努力變系統☆★☆ 在 AI 什麼都會的時代，真正的差距，不再是誰知道得多，而是 - 誰「學得更聰明」。你是否也有這些困擾？ ◇讀了很多書，卻說不出重點。 ◇作文改了很多次，分數卻停滯。 ◇背了很多單字，卻開不了口。 ◇做了大量題目，成績卻沒有突破。 ◇學了新技能，卻換個情境就卡住。 ◇筆記寫滿一整本，卻考前還是重來。 問題不是你不夠努力，而是學習方式需要升級。 ?? 這不是一本工具書，而是一套完整的「AI學習設計系統」 本書從一個最真實的問題開始，為什麼《紅樓夢》總是讀不完？接著一步步帶你建立： ◎閱讀理解地圖 ◎作文骨架設計能力 ◎外語實用表達模板 ◎研究判讀與證據拆解力 ◎精準抓重點流程 ◎筆記重組與概念連結術 ◎錯題轉理解系統 ◎跨科整合與系統思考 ◎專題與報告架構設計 ◎自學升級路線圖 ◎長期學習運作節奏 ◎職場快速補齊方法 ◎第二大腦建構流程 ◎學習輸出循環系統 這是一條完整的能力升級路徑： ◎從「看懂」到「會用」。 ◎從「理解」到「輸出」。 ◎從「努力」到「系統」。 ?? AI 不會取代你，但會放大你 ◎AI 可以幫你摘要，但你必須能重述。 ◎AI 可以幫你改作文，但你必須會設計結構。 ◎AI 可以幫你生成簡報，但你必須能回答問題。 ◎AI 可以幫你整理筆記，但你必須能連結與整合。 本書真正教你的，不是「怎麼依賴 AI」，而是 - 「如何讓 AI 成為你的思考教練」。 ?? 這本書適合誰 ◎學生 - 想提升成績與學習效率 ◎考生 - 想擺脫題海戰術 ◎研究者 - 想建立判讀與整合能力 ◎自學者 - 想讓技能真正可遷移 ◎上班族 - 想快速補齊陌生領域 ◎長期學習者 - 想打造第二大腦 如果你想： ◎讓閱讀變得有方向 ◎讓寫作變得有結構 ◎讓考試變得可預測 ◎讓筆記真正可用 ◎讓知識開始連結 ◎讓學習能夠持續 這本書，就是為你而寫。 ?? 在 AI 時代，真正的優勢是 ◎會思考 ◎會整合 ◎會輸出 ◎會設計自己的學習流程 當別人只是「用 AI 得到答案」，你將學會 - 「用 AI 建立能力」。 ?? 總結

Vibe CodingPython超級入門ChatGPT x Codex(全彩印刷)本書內容★★★★★【Vibe Coding】★★★★★★★★★★【ChatGPT x Codex助攻】★★★★★★★★★★【創意設計】【潛在應用】★★★★★★★★★★【國內第一本Codex實戰】★★★★★ 這是一本完全入門，充滿創意與描述Python未來潛在應用的書籍，也是國內第一本： ☆ 「與 AI 對話」單元：引導讀者用ChatGPT對Python語法進行深度理解和觀念釐清。 ☆ 「Vibe Coding」單元：輔助程式解說、錯誤修正、重構、重寫與專案協助。 ☆ 「Codex」單元：解說Vibe Coding設計流程、與 AI 協作完成程式設計。閱讀本書內容，讀者可以學會下列知識的創意與潛在應用：◎程式設計基礎 ☆ 創意設計：機器人、ASCII藝術作品、數學魔術、故宮到羅浮宮、地球到月球、Unicode藝術輸出、星空圖案、雞兔同籠、核廢水。 ☆ 潛在應用：房貸。◎程式流程控制 ★創意設計：情緒程式、火箭升空、推薦飲料。 ☆ 潛在應用：使用者輸入驗證、遊戲開發中的決策制定、物聯網(IoT)中的條件響應、交通應用中的路線建議、社交應用中的隱私設置檢查、電子商務中的折扣促銷。◎串列(List)與元組(Tuple) ★創意設計：凱薩密碼、旅行包裝清單、生日禮物選擇器。 ☆ 潛在應用：矩陣運算、遊戲棋盤、學生分數表、商品庫存清單、多國語言詞彙表、坐標系統、員工資料、時間序列數據、商品清單、學生成績表。◎迴圈控制 ★創意設計：監控數據警報器、關鍵日誌、計時器、國王麥粒、購物車。 ☆ 潛在應用：電影院劃位、簡易投票系統、簡易員工滿意度調查、訂單處理記錄、簡易客戶意見回饋收集、簡易聯絡人資料管理、監控系統。◎字典(Dict) ★創意設計：文章分析、星座字典、凱薩密碼。 ☆ 潛在應用：圖書館、管理超市、員工管理系統、餐廳菜單系統、學生課程和成績表、食譜和食材清單、個人行程安排、遊戲角色和屬性。◎集合(Set) ★創意設計：雞尾酒。 ☆ 潛在應用：統計獨特單字的數量、模擬抽獎系統、檢測兩個配置文件的差異。◎函數設計 ★創意設計：時間旅行者、故事生成器、冰淇淋的配料、多語言字典。 ☆ 潛在應用：字串雕塑家、數據偵探、圖片濾鏡應用、股票價格分析、語言字典、系統配置字典

"《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"

"本書強調動手實作，帶領讀者從開發到落地，完整掌握LLM系統的工程方法。★從基礎到進階，一條完整的LLM開發學習路線★給開發者的LLM實戰書，從第一個Prompt到可擴充的Agent系統★一次掌握 Prompt、RAG、Tools、Agent與MCP，建立屬於你的大型語言模型應用版圖本書改編自作者於TibaMe與工研院開設、深受好評的大型語言模型（LLM）實務課程。大型語言模型（LLM）已不只是聊天工具，而是正在重塑軟體架構、資料存取與人機互動方式的關鍵技術。本書以「實際應用開發」為核心，從基礎概念出發，逐步帶領讀者完成可實際運作、可部署、可延伸的LLM系統。你將學會：•整合雲端與本地端模型，建立彈性又可控的LLM架構•設計穩定、可預期的Prompt與對話流程，大幅降低模型失控風險•快速打造對話機器人、遊戲NPC、SQL助手與法規諮詢系統•從零開始建構完整RAG系統（Embedding、Chunk、Vector DB、Re-Ranker）•讓模型學會「使用工具」，實作Tools與Function Calling•導入MCP（Model Context Protocol），打造可組合、可擴展的AI系統•進階掌握LCEL、Memory、結構化輸出與Agentic RAG等關鍵技術"

★當機現場搶救：未提交內容復原流程 ★型別與ABI陷阱：long長度與相容性問題 ★功耗定位：除錯器視角的耗電路徑 ★大程式碼陷阱：相依、編譯、連結的連鎖錯誤 ★Linux登入緩慢：啟動鏈、網路、驗證延遲拆解 ★影像卡頓排查：渲染管線與硬體加速瓶頸 ★WiFi連線失敗：掃描、認證、DHCP與驅動診斷 ★記憶體踩踏：證據鏈與最小重現條件 ★FreeRTOS UsageFault：堆疊、向量、指令級分析 ★Windows裝置相容：HID鍵盤與輸入堆疊問題 ★Flash燒錄失敗：時序、電壓、寫入保護與校驗 ★GDB與硬體除錯：符號伺服器、ARM ETM/PTM、GPU斷點 這本書用實戰案例串起軟體除錯的核心方法：先用現象建立假設，再用證據鏈逐步縮小範圍，最後把根因落到可重現的最小條件。從Chrome崩潰的資料搶救、Linux登入緩慢、WiFi連網失敗，到FreeRTOS UsageFault、Windows HID鍵盤相容、Flash燒錄失敗，每一篇都把工具使用與思考路徑寫清楚。後半段再深入GDB指令、符號伺服器、編譯器訊息、ARM ETM/PTM、GPU斷點與動態連結，讓你把除錯從猜測變成可驗證流程，適合驅動、系統、嵌入式與效能問題排查時隨手翻查。 本書共分63章。 第一至十二章 以救急案例建立除錯基本功，涵蓋崩潰資料搶救、型別與ABI問題、功耗分析、Linux登入緩慢、影像卡頓、WiFi失敗、記憶體踩踏、FreeRTOS異常、Windows裝置相容與Flash燒錄診斷。 第十三至十八章 強化跨平台疑難排查，聚焦會議軟體閃退、使用者空間存取、硬碟異動與驅動堆疊溢位。 第十九至二十四章 整理持鎖、斷點黏住、CPU跑飛等常見誤區。 第二十五至三十七章 深入Linux核心、CPU初態、投機漏洞、互斥量死結與命令列問題。 第三十八至五十章 系統化介紹ARM硬體除錯器、序列埠、符號伺服器、編譯器與GDB實戰。 第五十一至六十三章 面向新硬體與新場景，涵蓋奈秒級分析、GPU長指令與斷點、ARM64動態連結、呼叫堆疊、UEFI、匯流排與安卓除錯，並附ARM多重含義、Linux工具清單與故事索引。

＼\國內第一本！OpenClaw實戰專書 /／ AI 助理不只住在手機裡。OpenClaw 是第一個真正能「坐在你電腦前幫你做事」的開源 Computer Agent，從開啟軟體、填寫表單、執行指令到控制硬體，全部辦得到。這本書帶你從零開始，把 OpenClaw 變成 24 小時不下班的個人助理。 1. Computer Agent：史上第一個能真正「坐在電腦前幫你做事」的開源 AI 2. 完整安裝：從零開始，在 macOS 上把 OpenClaw 裝好裝滿 3. Telegram 連接：手機傳一句話，電腦立刻動起來 4. LINE 連接：用最熟悉的 App 直接指揮你的 AI 助理 5. 正式域名：Cloudflare Tunnel 加 Docker，開機自動上線、永不斷線 6. 全通道串接：WhatsApp、iMessage 一次接齊，一個大腦管所有入口 7. 多重 Agents：工作、私人、研究各一個分身，記憶個性完全隔離 8. Skills 擴充：不用寫程式，用 Markdown 就能讓 Agent 學會新技能 9. Mac 桌面操控：Peekaboo 讓 Agent 看見螢幕、點擊按鈕、操作任何 App 10. Nodes 多機協作：一個指令同時控制多台電腦，打造你的 AI 機器軍團 11. 語音電話通報：整合 Twilio，任務完成時 Agent 直接打電話給你

在高度變動與複雜交織的時代，許多組織導入了敏捷流程。然而，面對卡關與疲憊，我們發現「照表操課」之外，文化與人的素質才是組織持續演化的關鍵。本書從人性、關係與系統出發，提出「敏捷組織的五項修練」——覺知力、連結力、韌適力、行動力與通靈力（ARRAS）。 作者結合敏捷實踐與組織轉型顧問的經驗，透過「編織」的隱喻，引導組織看見自己、建立信任、回應變化，並將價值轉化為行動。不只談「怎麼做」，更引導讀者思考「我們是誰、正在走向哪裡」。 這是一本談敏捷的書，更是一份行動指南。我們邀請您一同成為「文化編織人」，在行動中形塑組織未來的修練之路。 【專業推薦】 沈慶堯 David Shen / 緯創資通集團技術長 栗永徽 / 鴻海研究院人工智慧研究所所長 羅志鵬 博士 / 緯詠智能執行長 邱珍逸 / 美商開頓公司 CEO 陳牧道 Tim Chen / 瑞嘉軟體科技 總經理 施宇駿 Kid Shih / 新加坡商昇新科技 總經理 陳威廷 Wayne Chen / 新加坡商眾志企管 總經理 Joyce 梅家仁 / 達真國際教練學校創辦人、台灣第一位MCC 大師教練 Connie 蔡梅萍 / 馨晤國際教練學院導師、NLP 高級導師 林裕丞 Yves Lin（黑手阿一）/ 台灣敏捷協會創會理事長、新加坡商鈦坦科技戰略顧問、YVESLIN.com《黑手阿一的實戰報告》部落格作者

https://www.youtube.com/watch?v=s1hAjUbomUI\好評熱銷再上市/～開發者唯一指定 PyTorch 祕笈！～深度學習【必備數學與統計原理】✕【圖表說明】✕【PyTorch 實際應用】★ 作者品質保證 ★ 經過眾多專家與學者試閱昭明老師著作皆給【5 顆星】滿分評價！～ 從基礎理解到 PyTorch 獨立開發，一氣呵成 ～ 本書專為 AI 開發者奠定扎實基礎，從數學統計 ► 自動微分 ► 梯度下降 ► 神經層，由淺入深介紹深度學習的原理，並透過大量 PyTorch 框架應用實作各種演算法： ● CNN (卷積神經網路) ● YOLO (物件偵測) ● GAN (生成對抗網路) ● DeepFake (深度偽造) ● OCR (光學文字辨識) ● ANPR (車牌辨識) ● ASR (自動語音辨識) ● BERT / Transformer ● 臉部辨識 ● Knowledge Graph (知識圖譜) ● NLP (自然語言處理) ● ChatBot ● RL (強化學習) ● XAI (可解釋的 AI)本書特色入門深度學習、實作各種演算法最佳教材！ ★以【統計／數學】為出發點，介紹深度學習必備的數理基礎 ★以【程式設計取代定理證明】，讓離開校園已久的在職者不會看到一堆數學符號就心生恐懼，縮短學習歷程，增進學習樂趣 ★摒棄長篇大論，輔以【大量圖表說明】介紹各種演算法 ★【完整的範例程式】及【各種演算法的延伸應用】！直接可在實際場域應用。 ★介紹日益普及的【演算法與相關套件】的使用 ★清楚介紹 PyTorch功能

\好評熱銷再上市/★ ☆ ★ 迷你電子世界的大解密，啟動您的半導體探險之旅！ ★ ☆ ★ 在我們的日常生活中，幾乎所有的家電產品都有半導體，但你知道，其實它的運作方式與量子物理有關嗎？即便大家可能都聽過半導體(或稱晶片)，但對於其運用或相關原理可能都不是那麼清楚，本書便是想要以淺顯易懂的方式，來讓大家了解半導體是什麼。 但半導體本身涵蓋的知識非常龐大，想要透過一本書談完根本難如登天，因此本書只會關注「基本問題」，意即想要入門半導體需要學習哪些基本知識，從中了解重要梗概，進而掌握本質。本書分成兩個部份，第一部份屬於半導體應用，第二部份屬於半導體原理。內容上從積體電路與半導體的基礎開始談起，涵蓋了記憶體、元件概說、量子物理學、量子化學、晶體科學，進而到半導體的材料與製程，最後則談論到晶片漏洞的資安問題。 本書以簡單易懂的語言描述，並用生動的譬喻，使讀者更容易理解半導體的原理，也讓這些艱深的知識變得輕鬆有趣，無論是剛接觸半導體的初學者，還是對其有一定了解的人士，相信都能在本書中找到專屬的趣味。現在就讓我們一起探索半導體的奧妙，並感受科技的影響力吧！

\好評熱銷再上市/★☆★☆★ 那些除了繪畫技巧以外，你不可不知的業界祕辛！★☆★☆★☛ 從插畫家的發展歷程，到數位化時代的工具運用、行銷經營策略等，帶你一窺插畫家的冒險筆記 ✐ 作為一位插畫家，有非常多條路可以選擇。如果你的目標是靠畫畫賺大錢，那就一定要懂觀察市場趨勢、分析自己的優缺點，在必要時還要調整風格或創作內容，創造出熱銷商品。 把自己當成一個品牌領導人，用客觀的角度觀察自己的作品，並培養企劃、行銷能力，或直接找專業的合作夥伴。如果你是比較藝術家性格的類型，只想畫自己想畫的圖，那可能就要捨棄掉一些賺錢的機會，讓作品完整地呈現出自己內心所想，把創作的能量發揮到最大。 本書結合了作者在插畫領域的多年經驗，整理了自身寶貴的創作歷程，以及分享自己平日用於輔助工作的工具軟體、社群經營的方式、接案的技巧和注意事項，布展的心法…等，豐富實用的內容，搭配生動詼諧的有趣插圖，相當推薦給對藝術、插畫領域有興趣的創作者，或是想一窺插畫家日常的讀者，一個未來發展、學習的參考方向。▌精彩收錄 ✔ 書籍出版的流程 ✔ 如何宣傳一件新作品 ✔ 手繪圖稿如何進行數位化 ✔ 插畫接案的流程與注意要點 ✔ Trello、Notion是你專案管理的好用工具 ✔ iCloud、Google、Adobe檔案管理、備份的秘訣 ✔ 社群經營小技巧 ✔ 插畫家的被動收入 ✔ 布展的經驗心法

＼\好評熱銷再上市/／ 趣味引導+圖文並茂+程式詳解+實境場景 連圖靈獎得主都無法逃避的電腦最基礎--資料結構及演算法。 蓋程式大樓的地基，築系統巨廈之盤石。 作者以課堂上師生輕鬆趣味對話的方式，用一個故事、一個趣味題目、一部電影的介紹等形式來作為每一章甚至很多小節的開頭，把資料結構中最基礎的幾個重點全部說明清楚。 先演算法想法的說明，再剖析程式的方式，讓更加容易了解。 用大量最輕鬆、生活化的範例，加上完整的圖說，嚴謹的程式碼，關鍵演算法更是透過多圖逐步分解剖析，完整說明資料結構及演算法中最重要的概念，清楚建構大廈的積木原理，再堆疊更高更廣的架構不再是問題。 作者希望透過本書傳達給讀者：資料結構非常有趣，很多演算法是智慧的結晶，學習它是去感受電腦程式設計技術的魅力，在了解掌握它的同時，整個過程都是一種愉悅的精神感受，而非枯燥乏味的一種課程。 全書主要包含：資料結構介紹，演算法推導大O階的方法，順序結構與鏈式結構差異，堆疊與佇列的應用，串列的樸素模式比對、KMP模式比對演算法，二元樹前中後序檢查，霍夫曼樹及應用，圖的深度、廣度檢查，最小產生樹兩種演算法，最短路徑兩種演算法，拓撲排序與關鍵路徑演算法，折半尋找、內插尋找、費氏尋找等靜態尋找，密集索引、分段索引、倒排索引等索引技術，二元排序樹、平衡二元樹等動態尋找，二元樹、B+樹技術，雜湊表技術，上浮、選擇、插入等簡單排序，希爾、堆積、歸併、快速等改進排序。 本書特色 ◎ 趣味解讀「資料結構 + 演算法」 ◎ 最輕鬆生活化的範例 + 完整圖說

"用 PyTorch、NumPy、Google Colab T4 GPU 最強工具完整實作 Perceptron、CNN、RNN、Transformer、GPT、RLHF 等經典論文* Perceptron / MLP / Backpropagation / CNN / RNN / LSTM 精選論文實作* 超過 30 個完整 Jupyter Notebook 重現論文過程* 最棒的學習路徑，從 1958 到 2022，一次掌握 64 年 AI 發展史* 串接 Google Colab 免費 GPU，無限制的運算資源，還有 T4 加速* 用 PyTorch 撰寫 Attention、Transformer、BERT* 實作 AlphaGo，5 分鐘搞懂蒙地卡羅樹搜尋，自己幫你跑完整局棋* 快速寫出 Visual Transformer 完整實作快點上手全世界最強 AI 研究者的必讀論文，從此不用再苦苦爬 arXiv，不用再嫌自己看不懂數學，只要會寫程式。讓 PyTorch 帶你用 Vibe Coding 以百倍速度把論文變成能跑的程式碼。本書從入門到實戰，一路扶持你成為能駕馭 AI 論文的開發者。從設定 Google Colab 環境與啟用 T4 GPU，熟悉 PyTorch 張量操作，活用 Perceptron、MLP、Backpropagation、Dropout、BatchNorm，立即感受大神們在完成論文的開心！包括使用 CNN 做影像辨識，使用 Word2Vec 做詞嵌入，使用 RNN 和 LSTM 處理序列資料，使用 Seq2Seq 做機器翻譯，當然還有使用 Attention 機制，重現歷史的重要 AI 時刻。掌握 Transformer 的關鍵思維，了解 BERT 與 GPT 的預訓練威力，結合 Decoder-Only 架構，不用再摸索無盡的論文海，不用再埋頭苦讀上百頁英文的官方文件，直接就動手做了用 VAE 精準生成，了解 AI 最愛看的 GAN 生成對抗網路，使用 ResNet 建立一個 AI 專用的殘差連接流程，從零打造 Batch Normalization；再進一步實作 DQN 強化學習與 AlphaGo 蒙地卡羅樹搜尋策略，最後用 InstructGPT 與 RLHF，Dall-E、Stable Diffusion、Visual Tra

NotebookLM筆記術打造你的AI「第二大腦」★☆★ 從「抄重點」走向「理解與輸出」 ★☆★★☆★ 多來源整合 x 提問思考 x 知識累積 ★☆★★☆★ 學生、教師、上班族、研究者都適用 ★☆★★☆★ 不是功能教學，而是完整思考流程 ★☆★★☆★ 真正的「第二大腦」，不是替你想，而是陪你想 ★☆★◎ 書籍核心定位 這不僅僅是一本功能操作說明書。 更是一套在 AI 時代，重新設計「理解與輸出流程」的筆記方法。 當多數人還在問：「AI 會不會取代我」？本書教你的是：「如何讓 AI 成為你的第二大腦，而不是你的代勞者」。◎ 這本書在解決什麼問題 ☆ 抄了很多重點，卻說不出重點。 ☆ 資料很多，卻無法整合。 ☆ PDF 一直存著，卻沒有真正讀完。 ☆ 會議紀錄很多，卻無法回顧決策脈絡。 ☆ 做了很多報告，但知識沒有累積下來。 本書從「傳統筆記為何失效」談起，帶你建立一套完整流程： ☆ 多來源整合 → 提問釐清 → 結構形成 → 成果輸出 → 長期累積◎ 與市面NotebookLM書籍最大差異 本書不是教你「按哪個按鈕」，而是教你： ☆ 為什麼來源順序會影響理解。 ☆ 為什麼第一問不該追求結論。 ☆ 為什麼多來源不會亂，問題才會亂。 ☆ 為什麼工作室不能一開始就用。 ☆ 為什麼記事才是知識真正開始累積的地方。 這是一本「思考流程設計書」，不是功能列表手冊。◎ 三大讀者族群★ 學生 ☆ 考前複習 Notebook 建立。 ☆ 小論文與專題整理流程。 ☆ 減少死背，提高理解效率。 ☆ 用學習卡與測驗檢核理解深度。★ 教師 ☆ 快速建立課程結構。 ☆ 教材整合與影片摘要。 ☆ 形成性評量設計。 ☆ 用資訊圖表強化教學視覺化。★ 上班族 ☆ 會議紀錄自動整理。 ☆ 企劃決策脈絡保存。 ☆ 建立可回顧的工作經驗庫。 ☆ 建立長期可成長的知識系統。◎ 本書實戰特色 ☆ 示範建立完整研究型 Notebook。 ☆ 示範處理長 PDF（不用從第一頁開始讀）。 ☆ 示範多來源整合（PDF + 圖片 + 影片 + 網站）。 ☆ 示範會議決策整理。 ☆ 示範跨 Notebook 比較與觀點整理。 ☆ 示範從 Fast Research 到 Deep Research 的完整流程。 每一章都有： ★ 情境問題 ★ 操作

★大模型上下文調度理論全解析★MCP協定標準與互動規範詳解★DeepSeek平台API與SDK開發實務★多層級Context Object建模技術★任務導向Prompt合成流程設計★多模態上下文封裝與注入方法★MCP狀態機驅動控制架構實作★智慧郵件系統構建全流程範例★跨模組語義控制與狀態共享模式★開發工具鏈：模擬器、偵錯、Mock測試★複合代理系統專案實戰三例★兼顧專案實作與研究探討的標準參考本書是深入探討大模型上下文管理技術的實戰型技術專著，針對MCP（Model Context Protocol）協定從架構設計、資料結構、互動語義到開發工具鏈全面剖析，為開發者提供一套可系統性複製的大模型應用開發方法論。書中不僅對上下文注入、多模態輸入處理、Prompt合成邏輯等複雜議題做出結構化解析，更基於DeepSeek開放平台實作一套可驗證、可擴充的智慧系統建構流程。無論是Context Object的巢狀結構與狀態快照、還是任務導向的Prompt拼接策略與多輪語義保持方法，皆有範例可循。書末三個大型專案包括AI劇本工坊、自演化議程系統與深夢指令生成器，更直接示範MCP協定在多元領域中的靈活應用與工程價值。適合有意進行智慧Agent開發、研究上下文協定架構或構建LLM應用平台的開發者、架構師與研究人員深入研讀。本書共分為4部分9章，涵蓋MCP協定的原理、標準、開發方法與實踐專案。第一章介紹大模型與上下文管理機制，包含Transformer結構、上下文表示方式及DeepSeek平台API。第二章說明MCP的基本架構、上下文資料結構與狀態管理邏輯。第三章整理MCP協定標準與訊息格式，涵蓋互動協定、錯誤碼、權限與安全設計。第四章深入MCP與大模型的整合流程，包括Prompt注入、多模態處理與KV Cache對齊。第五章說明開發工具鏈、SDK使用與本地偵錯技術。第六章進入應用建構，介紹任務導向上下文組織、模組化設計與狀態控制流程。第七章透過智慧郵件系統示範MCP應用開發的完整實作過程。第八章擴展至多模態整合，處理圖像、音訊與表格型資料上下文注入。第九章提供三個完整實戰專案，展示MCP協定在AI劇本、議程協作與夢境生成領域的應用能力。

https://youtu.be/9E_99Kmgdj0☆★☆好評熱銷再上市☆★☆【書籍特點】● x86組合語言基礎知識，通用暫存器、常用指令，記憶體分頁● 指標的實現原理，指標組成、相關操作，以及Go語言的unsafe套件等。● 函數、堆疊框佈局、呼叫約定、變數逃逸、Function Value、閉包、defer和panic● 方法，實現原理，接收者類型、Method Value和組合式繼承● 介面，Go語言動態特性，括裝箱、方法集、動態派發、類型斷言、類型系統和反射● goroutine實現，GMP模型、goroutine的建立與退出、排程迴圈、先佔式排程、timer、netpoller和監控執行緒● 同步，記憶體亂數、原子指令、自旋鎖、runtime互斥鎖和訊號量、ync.Mutex、hannel● 堆積記憶體管理，heapArena、mspan，mallocgc函數、C的三色抽象、寫入屏障● 堆疊記憶體管理，goroutine堆疊的分配、增長、收縮和釋放【內容簡介】想要有C語言的高速和Python的便利性嗎？Go是最棒的選擇，Go語言在語言層面上支援程式碼協同（goroutine）和通道（channel），這使得併發程式設計變得非常簡單和高效。在多核CPU時代，高效的併發程式設計已經成為軟體開發的必備技能之一。此外Go語言的語法設計簡單清晰，注重可讀性和簡潔性，使得初學者能夠快速入門。Go語言的標準函數庫提供了豐富的功能，可以直接使用，避免了一些繁瑣的工作。另外在跨平臺支援方面，Go語言的編譯器可以將程式編譯成機器碼，支援跨平臺編譯，可以在不同的作業系統和硬體平臺上運行，這對於開發跨平臺應用程式非常有幫助。Go最有名的就是其高性能。Go語言的編譯速度非常快，生成的二進位檔案也很小，運行速度也非常快。Go語言在一些性能要求較高的應用領域，如Web服務、巨量資料處理、容器等方面表現出色。另外其開發效率高，Go語言在一些方面與Python、Ruby等動態語言相似，但又具有靜態語言的優點。Go語言的編譯器能夠在編譯期間捕捉一些錯誤，這使得程式的穩固性更高。同時，Go語言的工具鏈非常完善，如go fmt、go vet等工具可以幫助開發者規範程式，提高開發效率。

☆★☆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。

【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。

【書籍特點】☆Transformer 編碼器－解碼器架構與序列建模☆自注意力機制、縮放點積注意力與 Softmax 權重☆多頭注意力設計、拼接與線性變換☆殘差連線、層歸一化、位置編碼實作要點☆PyTorch 動態計算圖、自動微分、GPU 加速☆從零實作基礎 Transformer 並完成訓練與測試☆Hugging Face Transformers：模型載入、配置、訓練與推理☆資料前置處理與分詞：清洗、BPE、WordPiece、截斷與填充☆微調與遷移學習：全參數/部分參數、凍結層、增量訓練☆文字生成推理：Beam Search、Top-K、Top-P、溫度與重複控制☆模型最佳化：剪枝、蒸餾、量化、TorchScript、Profiler、AMP、Checkpointing☆分散式訓練與落地：多GPU/All-Reduce/梯度累積，分類/問答/NER，可解釋性（SHAP、LIME），Docker 與 Kubernetes 部署【內容簡介】本書以Transformer為主線，從PyTorch實作到Hugging Face預訓練模型訓練與微調，依序整理資料前置處理、分詞（BPE、WordPiece）、生成推理（Beam Search、Top-K、Top-P）、模型最佳化（剪枝、蒸餾、量化、TorchScript、Profiler）、混合精度與多GPU分散式訓練，並以分類、問答、命名實體辨識等NLP任務貫穿，最後完成智慧文字分析平臺的容器化與雲端部署。內容以可執行範例串接關鍵機制，適合大模型開發與NLP研發人員作為實作導向的參考。本書共分12章，第1章介紹大模型與Transformer技術背景、PyTorch特點與簡易Transformer實作；第2章介紹編碼器－解碼器結構、位置編碼、殘差連線與層歸一化的模組化實現；第3章介紹注意力與多頭注意力、權重視覺化與解讀；第4章介紹Hugging Face Transformers載入配置、訓練推理與Tokenizer/Dataset/Pipeline整合；第5章介紹文字清洗、停用詞、BPE/WordPiece分詞、截斷與填充；第6章介紹領域微調、遷移學習、凍結層與增量訓練；第7章介紹文字生成推理與輸出控制；第8章介紹剪枝、蒸餾、量化、混合精度與效能分析；第9章介紹多GPU並行與分散式訓練；第10章介紹分類、問答與命名實體辨識實

【本書特色】分享在 Github 獲得 2,300 stars 的大數據 Side Project――FinMind，並一步步帶領讀者從 0 開始，打造專屬於自己的大數據 Side Project。不同於僅止於教學示範的 Side Project，FinMind 是少數經過實際使用者驗證、長期維運的資料服務，完整呈現資料工程從架構設計、系統實作，到產品化與穩定營運的全流程。讀者不只學會「怎麼做」，更能理解 為什麼要這樣做。【你將學到】資料工程實戰?使用分散式架構蒐集證交所、櫃買中心、期交所等股市資料，?並以容器化技術建構爬蟲、API、資料庫與訊息佇列服務。低成本雲端部署?單月約 5 美金 即可運行完整系統，?一站式管理多台分散式機器與服務。產品化與迭代流程?從單元測試、CI/CD 到 API 上線，?建立可持續維護與擴充的資料產品。監控與視覺化?建立專屬資料儀表板，並以業界主流監控工具掌握系統狀態。

2025，Agent 元年。AI 不再只是回答問題，而是真正幫你把事情做完。這本書帶你認識這個即將改變工作與生活的新夥伴。★ 不用學程式，也能擁有 24 小時待命的數位員工★ 從 ChatGPT 到 AI Agent，一次搞懂「動口」到「動手」的關鍵差異★ 故事導向寫法，讀起來像看小說，不像讀教科書★ 涵蓋生活應用、企業實務、軟體開發，各行各業都適用★ 零程式碼工具教學，帶你親手打造第一個 Agent【第一部：初識】從零開始認識你的數位夥伴‧ 從餐廳 AI 訂位的真實案例，秒懂 Agent 在做什麼‧ ChatBot 只會回話，Agent 會動手做事――本質差異一次講清楚‧ 大腦、手腳、工具箱：用簡單比喻理解 Agent 的基本構造【第二部：理解】Agent 如何思考與行動‧ 感知、思考、行動、反省――Agent 工作循環完整拆解‧ 記憶的藝術：Agent 怎麼記得你說過的話‧ 一個不夠用？多個 Agent 的團隊協作模式【第三部：應用】Agent 正在改變的世界‧ 你的私人秘書：生活中的行程管理、訂餐、訂票‧ 不眠不休的員工：企業客服、銷售、人資自動化‧ 會寫程式的 Agent：軟體開發的革命性變化【第四部：實作】打造你的第一個 Agent‧ 零程式碼工具介紹，不會寫 code 也能做‧ 手把手帶你建立簡單 Agent‧ 讓 Agent 更聰明的實用技巧【第五部：展望】與 Agent 共處的未來‧ Agent 會搶走你的工作嗎？‧ 當 Agent 犯錯，誰該負責？‧ 人機協作新時代，找到你的位置

【書籍特點】★系統解析大語言模型與智慧體的結合機制★建立智慧體的感知、決策與執行架構★實作上下文管理與記憶模組的核心技術★整合向量資料庫與RESTful API進行知識擴充★使用LangChain實現多步驟推理與任務自動化★運用LlamaIndex建構可查詢的智慧知識庫★透過OpenAI API快速搭建可用的智慧體原型★實作出行訂票與語言翻譯等實用智慧應用★處理郵件、自動回覆與多工佇列管理技術★開發具備履歷解析與面試評估功能的智慧體★建立個性化推薦系統與使用者行為預測模型★開發支援多語言、長上下文的智慧寫作工具★實現智慧客服中的對話管理與語義理解模組★涵蓋從需求分析到部署上線的完整開發流程【內容簡介】本書針對AI Agent開發的實際需求，從大語言模型的語言理解能力出發，說明智慧體的核心組成與開發架構，涵蓋記憶模組設計、上下文管理、語義查詢與任務執行等技術關鍵。內容橫跨LangChain、LlamaIndex、向量資料庫整合與OpenAI API實作，並透過郵件回覆、論文潤色、出行訂票與智慧客服等案例呈現LLM應用落地的完整流程。相較於僅介紹語言模型的入門書籍，本書更強調工具鏈的組合與系統層次的實現方式，適合需要從0到1實作智慧體應用的工程師與技術決策者。從開發環境設定、模組設計到部署測試，皆提供具體步驟與實戰細節，是整合語言模型與企業應用場景的實用參考架構。

\好評熱銷再上市/ 甚麼？網頁也可以做派對遊戲！Σ(ˊ?ˋ;) 在3種風格迥異、搞笑有趣的遊戲中學習3D網頁開發。?( ? ?。)? 讓手機化作joy-con，即時連線控制遊戲人物。(/≧▽≦)/ ☆不只是網頁 隨著瀏覽器的蓬勃發展，現在網頁可以存取GPS、加速度計、照度計、麥克風、攝影機等等硬體訊號，還可以配合WebGPU、WebGL運行複雜的3D內容。 基於上述理由，網頁已可以成為遊戲機，手機瀏覽器甚至能像joy-con一般，作為搖桿使用，本書將帶領大家從頭打造一個可以使用手機遙控的派對遊戲。 ☆寓教於樂 本書將帶領大家如何建立3D遊戲並透過手機即時遙控，藉由遊戲與技術的連結，讓讀者能夠從底層了解運作原理且不會枯燥乏味。 ☆由淺入深 本書將依序介紹Vue、babylonjs、NestJS等等技術，讓讀者可以循序漸進的認識相關技術，接著整合這些技術與工具，透過功能與遊戲層層堆疊，最終淬鍊成一個完整的網頁應用程式。

\好評熱銷再上市/ ★從「匠」到「師」的必經之路，前端產業技術快速昇華到架構師 ★前端專案化管理工具，Webpack、Vite、npm、yarn。 ★前端開發架構生態，AST、Babel生態 ★核心框架原理及設計模式、深入了解各種node.js圍繞的框架：Vue、React ★實戰設計前端架構，如行動端離線套件、編譯和建構、部署和發佈 ★前端全鏈路，完整Node.js生態開發實戰 本書包括五個部分，涵蓋30個主題。 第一部分首先就是以npm和Yarn套件管理工具切入專案化主題，透過Webpack和Vite建構工具加深讀者對專案化的理解。深入介紹幾個極具代表性的工具的技術原理和演變過程。 第二部分為現代前端開發架構生態，幫助讀者培養前端專案化基礎建設思想，這也是設計一個公共函式庫、主導一項技術方案的基礎知識。 第三部分為核心框架原理及設計模式，探索經典程式的奧秘，體會設計模式和資料結構的藝術，帶領讀者結合業務實踐，思考優秀的設計思想如何在工作中實作。 第四部分是前端架構設計實戰在這一部分中，我會一步一步帶領大家從0到1實現一個完整的應用專案或公共函式庫。這些專案實踐並不是社區上氾濫的Todo MVC，而是代表先進設計理念的現代化專案架構專案（比如設計實現前端+行動端離線套件方案）。 第五部分前端全鏈路Node.js全端開發，帶大家設計並完成一個真正意義上的企業級閘道，其中涉及網路知識、Node.js 理論知識、許可權和代理知識等。帶大家研究並實現一個完善可靠的Node.js服務系統，涉及非同步訊息佇列、資料儲存，以及微服務等傳統後端知識。

【書籍特點】★解構高維資料儲存與「維度詛咒」問題★比較向量資料庫與傳統關聯式資料庫設差異★探索靜態與動態向量嵌入的生成與應用★分析距離度量失效與高維相似度計算方法★實作HNSW與LSH等近似最近鄰搜尋演算法★評估Annoy與BallTree在不同檢索場景的效能★解析FAISS向量索引類型與GPU加速技術★建構Milvus系統並實現分散式與容器化部署★支援中繼資料條件查詢與多維混合檢索★結合語義嵌入技術進行語義搜尋系統開發★完整實作自動駕駛場景的資料檢索系統★導入預訓練模型與微調生成高品質語義向量★實現RESTful API與雲端語義檢索服務整合★全面覆蓋語義搜索性能調校與異常診斷模組【內容簡介】這是一本針對高維向量資料檢索技術所編寫的系統性實務指南，涵蓋從理論基礎、核心演算法到主流工具與應用部署的完整脈絡。內容不僅說明向量資料庫的設計必要性，也具體分析傳統資料庫在高維資料處理上的限制，進而引入HNSW、LSH、Annoy等近似最近鄰搜尋演算法的實作方法。對於工程應用層面，書中詳細介紹FAISS與Milvus兩大系統的架構設計、索引建構、GPU最佳化與容器化部署流程，並輔以自動駕駛、語義檢索等真實場景的完整案例。實作細節包括語義嵌入生成、向量預處理、多條件查詢與RESTful介面開發，對需要建構語義搜索或高效推薦引擎的開發者而言具有極高參考價值。本書適合AI開發者、搜尋系統工程師、推薦系統實作者及研究高維向量檢索的學術人員使用，是串接模型應用與資料系統的關鍵橋樑。

AI 思維 - 原子習慣為什麼這本《AI 思維 - 原子習慣》值得你帶回家？如果你已經看過無數「自律」、「時間管理」、「成功習慣」的書，卻始終做不到、撐不久、三分鐘熱度，那不是你的問題，而是方法本身就設計錯了。這本書不再要求你更努力、 更自制、 更完美。它從根本翻轉提問方式：◎不是「我要怎麼逼自己改變」。◎而是「我能不能設計一套，讓行為自然發生的系統」？這是一本真正把「原子習慣」落地到現實生活的書。本書以「原子習慣」為基礎，但不止於觀念說明，而是進一步結合 AI 思維，把習慣從抽象原則，轉化為可被維持、可被調整、可被長期運作的生活系統。你將學到的不是「應該怎麼做」，而是：◎為什麼行為會反覆失敗（不是因為你不夠努力）◎為什麼意志力一定會耗盡◎為什麼真正能改變人生的，永遠是「結構」而不是決心從習慣原理 → 行為結構 → 真實生活的完整設計全書循序漸進，從底層認知一路走到實際落地：◎第一篇（1 ～ 3 章）（習慣系統的底層結構）：帶你徹底理解「原子習慣」與「行為迴圈」的真正運作方式，並說明 AI 思維為何是強化習慣系統的關鍵，而不是用來監控你。◎第二篇（4 ～ 7 章）（可運作的習慣工程設計）：將「顯而易見、有吸引力、容易做到、令人滿足」四大法則，轉化為可實際運作的系統設計，讓習慣開始、持續、被大腦保留下來。◎第三篇（8 ～ 11 章）（健康微習慣）：睡眠、飲食、運動、情緒，不靠硬撐、不靠紀律，而是用低門檻、可重複的微習慣，讓身體與心理慢慢回到穩定。◎第四篇（12 ～ 14 章）（專注與生產力）：不再追求爆發式效率，而是建立「撐得住、不焦慮、可長期產出」的工作節奏，讓 AI 成為節奏守護者，而不是壓力來源。◎第五篇（15 ～ 17 章）（生活系統與年度成長）：教你如何用 AI 建立個人儀表板、解讀狀態、進行自動調整，最終形成一套 365 天走得完、回得來、不容易崩盤的成長系統。這不是一本勵志書，而是一套「活得下去」的設計書。你不會在這本書中看到空泛的口號，也不會被要求每天做到 100 分。相反地，書中不斷強調：◎一致性優先於完美◎不中斷優先於做很多◎穩定優先於效率◎系統優先於意志力這本書真正關心的，不是你今天做了多少，而是：◎一年後，你是否還走在這條路上。如果你正在尋找一本，能陪你長期使用、反覆翻閱、隨著人生階段不斷調整的書，那麼《AI 思維 - 原子習慣》，不是用來看完

【內容特點】大語言模型與LangChain應用架構★OpenAI API金鑰與開發環境建置★模型類別與LangChain快取機制★提示詞範本與多輪對話設計★任務鏈組件：LLM鏈、序列鏈、路由鏈★文件處理：Stuff鏈、Refine鏈與Map-Reduce鏈★記憶體模組：階段緩衝、摘要與Redis整合★LCEL語法與並行處理技巧★Agent系統與多工任務執行★回呼處理與任務即時監控★模型I/O處理與嵌入儲存系統★檢索系統與文字向量儲存架構★系統性能最佳化與查詢任務設計★企業級智慧問答系統建構流程【內容簡介】本書共分12章，第一章介紹大語言模型基本原理與LangChain架構；第二章說明API金鑰與開發工具鏈設定流程；第三章講解模型類別與快取應用；第四章涵蓋提示詞範本、多輪對話與少樣本提示技巧；第五章介紹LLM鏈、序列鏈、路由鏈與文件處理鏈的功能與差異；第六章說明聊天記憶模組、階段摘要與Redis整合方式；第七章描述LCEL語法與並行執行實作；第八章介紹Agent架構、ReAct流程與自訂LLM代理配置；第九章說明回呼處理常式設計與任務監控機制；第十章講解模型輸入輸出解譯與向量儲存結構；第十一章探討系統效能優化、任務鏈拆解與併發處理；第十二章實作企業級智慧問答系統，整合提示、檢索、記憶與回呼模組，展示從需求設計到測試部署的完整流程。

本書以扎實的 Spring Boot/MVC/API 基礎為基石，帶您精通 Spring AI 的核心組件，最終具備開發企業級 AI 應用程式的能力★ 從 Spring Boot 基礎教起，建立堅實的企業級開發能力★ 精通 RESTful API 設計，打造穩健的生產級後端系統★ 掌握多模態處理、語音合成，擴展智能應用邊界★ 由 API 串接 AI，為模型賦予 Function Calling 行動力★ 實戰企業級 RAG 知識庫，讓 AI 讀懂你的私有文件★ 提供17個實作範例，涵蓋最新的MCP開發【核心基礎】奠定企業級 AI 應用開發基石‧ 穩固開發基礎：深入解析 Spring Boot 自動配置、三層架構，以及 RESTful API 開發‧ 必備觀念與實踐：掌握依賴注入、Validation、全域錯誤處理、安全配置 API Key 的方法‧ 掌握 Spring AI 核心價值：專注於解決將 企業數據、API 與 AI 無縫串聯 的根本挑戰‧ 統一 API 介面：透過 ChatClient，輕鬆整合多種主流 AI 模型【AI 實戰】建構高智能對話與多模態能力‧ RAG 知識庫核心：實作RAG系統，從而解決資料過時或幻覺 問題‧ 賦予 AI 行動能力：透過 Function Calling突破AI限制，讓模型能調用外部 API 獲取即時數據、執行業務操作‧ 記憶與上下文管理：建立 ChatMemory 系統，實現對話歷史的 短期記憶 和跨會話的 長期記憶‧ 多模態功能集成：實現圖片、語音、影片分析及生成等功能‧結構化輸出保證：讓 AI 回應自動轉換為 類型安全 的 Java 物件，便於系統整合與數據處理【企業部署與優化】打造生產就緒的 AI 平台‧ 數據品質保證：深入了解 ETL的 文本清理、智能分塊 和 元資料增強 等技術‧ Advanced RAG：學習 Embedding、Re-ranking排序優化，將檢索準確率提升至 90% 以上‧ MCP協議擴展：掌握MCP，這是標準AI工具接口，可輕鬆整合外部服務‧生產部署與監控：進行效能監控與成本追蹤【本書適合】◎Java 開發者： 熟悉 Spring Boot 或 Spring Framework，希望快速進入 AI 應用開發領域◎企業架構師與技術主管： 負責設計穩定、高效能、可擴展的 企業級 AI 平台 和