精通 Python｜運用簡單的套件進行現代運算 第三版 (3版)

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【簡介】 全新第三版，以更流暢的方式帶你掌握語法基礎、現代工具與AI模型，讓你在真實開發情境運用 Python更快、更精準。 • 更直覺的現代化Python語法與套件 • 新增AI模型與效能最佳化主題 • 網頁、資料庫、網路應用一次整合 • 掌握清晰易懂、好維護的高品質程式風格 • 強化套件活用力，加速開發效率 ---------------------------------------- 「Bill Lubanovic在這本精采絕倫的作品中，先為你奠定深厚穩健的程式設計基礎，再教你如何以豐富強大的Python工具箱解決真實世界的問題。透過本書，你一定能學會運用Python來解決問題。」 ——Loïc Pefferkorn，開放原始碼系統工程師 「本書涵蓋大量實用的Python程式和第三方套件，以慧黠的對話風格來呈現有趣、充實的內容。」 ——Nathan Stocks，Agile Perception 「本書的可貴之處在於，Python如何在當今飛速變動的世界中，與AI、資料庫、網頁伺服器等關鍵技術領域接軌及互動。」 ——Patrick Viafore，《Robust Python》作者(O’Reilly, 2021) 程式設計有時非常複雜，甚至令人彷彿陷入五里迷霧一般。這就是Python特別流行的原因——它是最易學、易懂，也最容易撰寫出成果的程式語言之一。 《精通Python》已經是初學者與中階開發者的重要資源了。全新的第三版加入AI模型操作、效能最佳化等新主題，帶你以現代開發者的視角探索Python，從語言細節、運算工具到專案實作都完整涵蓋。內容清晰、引人入勝，並以專案導向搭配大量實用範例，讓你能立即拓展技術版圖，從網頁開發、資料庫到網路應用全面提升實力。 • 瞭解Python資料結構與操作 • 寫出正確且易讀的Python程式碼 • 閱讀別人的Python程式碼，因為開發者經常這麼做 • 接手網頁開發或資料庫開發等主力工作 • 動手體驗最新AI模型與新興技術【目錄】 第一部分 城堡 第1章 簡介 第2章 型態與變數 第3章 數字 第4章 字串 第5章 bytes與bytearray 第6章 if與match 第7章 for與while 第8章 tuple與串列 第9章 字典與集合 第10章 函式 第11章 物件 第12章 模組與套件 第二部分 Python實務 第13章 開發環境 第14章 型態提示與文件 第15章 測試 第16章 Debug 第三部分 任務 第17章 文字資料 第18章 二進位資料 第19章 日期與時間 第20章 檔案 第21章 時間裡的資料：並行 第22章 空間裡的資料：網路 第23章 盒子裡的資料：持久保存 第24章 We 第25章 資料科學 第26章 AI 第27章 效能 附錄A 習題解答

精通JavaScript 第四版 (2版)

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【簡介】 深入網頁程式語言的世界 JavaScript 這項程式語言的強項是讓使用者在網頁裡加入程式，幾乎可以說是現今所有網頁應用程式的核心，從社群媒體網站到瀏覽器上運行的遊戲都有 JavaScript 的身影。不僅如此，幾乎所有設備都能執行 JavaScript，使其成為使用者撰寫通用程式碼的絕佳選擇。 這本經典之作的第四版將帶領各位讀者踏上網頁程式語言的學習之旅，從最基本的程式元素開始，逐步建構令人興味盎然的完整程式。本書作者不吝與讀者分享自身多年來維護熱門開放原始碼專案的親身經驗，融入實務見解和範例，讓書中文字更加生動有趣。 《精通 JavaScript 第四版》的更新焦點會放在深入介紹 2024 年版的 JavaScript，調整某些主題的學習重心，更適切地反映現今的開發實務。 本書採用實務導向的教學方式，將理論深植於大量實例之中，激發讀者的學習動機。前半部分的章節內容會完整介紹程式語言的基礎知識，後半部分的章節則會展示如何在兩種程式開發環境中應用前面學到的知識，分別是：網頁瀏覽器和 Node.js。本書還納入五個「實作專案」章節，示範如何開發更大型的程式，以對話口吻的輕鬆方式，引導讀者循序漸進學習。這些實作專案包括：路徑搜尋機器人、小型的程式語言、2D 平面遊戲、小畫家程式和簡單的動態網站。 多數章節的結尾都會提出練習題來挑戰各位讀者的創造力，藉此練習運用該章節介紹過的概念和技術。本書另有建置一個學習配套網站，提供互動式環境，協助讀者操作這些練習題，探索書中的範例程式。 本書充滿豐富的啟發內容，不論讀者是想要學習 JavaScript 的初學者或是打算提升自我程式設計技巧的進階學習者，都能從書中找到激發你思考的亮點。 ※本書程式已更新至 2024 年版的 ECMAScript。 【目錄】 PART I 程式語言 第1章 資料值、資料型態與運算子 第2章 程式結構 第3章 函式 第4章 資料結構：物件與陣列 第5章 高階函式 第6章 物件的秘密 第7章 實作專案：宅配機器人 第8章 臭蟲與錯誤 第9章 規則運算式 第10章 模組 第11章 非同步程式設計 第12章 實作專案：自創一個小型的程式語言 PART II 瀏覽器 第13章 JavaScript與瀏覽器 第14章 文件物件模型 第15章 事件處理 第16章 實作專案：平台遊戲 第17章 繪圖：Canvas元素 第18章 HTTP與表單 第19章 實作專案：小畫家線上版 PART III NODE開發環境 第20章 伺服器端開發環境：NODE.JS入門 第21章 實作專案：技能交流網站 第22章 提升JavaScript效能的技巧 解題提示

精通物理：情境化學習 力學、熱學、流體 (1版)

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【簡介】 黃仁勳說， 若是回到大學， 他會選讀物理科學（ p h y s i c a l science），而不是電腦科學。若能精通物理，則無論求學或就業，都可占盡優勢。 精通物理，需要能辨別相似術語／原理間的不同，並善加連結。例如：「力量&衝量」有何不同？「溫度&冷熱」有何差別？「慣性定律&慣性座標」又有何關聯？ 作者累積20餘年，投入物理教材教法的研發，並透過實際課堂檢驗及改進。本書精選的這些教材，直擊常見迷思，融入生活實例，設計成﹝學習單+解答剖析﹞。藉由情境化、主動學習，引領讀者達到見樹又見林之目標。 本書適合高中或大學學生、物理教師／教授，及從事科技領域，需要扎實物理基礎的人們。期待讀者能享受書中所帶來的知性成長。 【目錄】 I 牛頓力學 1. 牛頓力學公式：要點與推導途徑 2. 加速度：五推導流程 3. 動／靜摩擦：成因、大小、及方向 4. 巨人的肩膀：牛頓定律演進史 5. 慣性、慣性定律、慣性座標 6. 牛頓力學公式：從質點到剛體與變形體 7. 牛頓定律：主題探究 II 力學統整 8. 能量守恆、功能定理 9. 力量、能量、動量、衝量 10. 轉動、滾動、進動 III 氣體、熱學、流體 11. 氣體與熱學 12. 流體力學 13. 熱學與流體：科學探究 

30天精通 PowerShell Scripting：從撰寫到整理，掌握自動化工作流程 (第二版) (2版)

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【簡介】 你可以運用PowerShell命令稿，將Windows、Linux與macOS上幾乎所有管理任務予以自動化。本書將帶你循序學會這一切！只需27個可以在午餐時間讀完的精簡課程，你就會學到如何建立、組織、測試和分享命令稿與工具，為你的日常工作節省無數個小時。這是專為 PowerShell 自動化與工具建置打造的實作指南，且內容已更新至新版 PowerShell。這本經典暢銷書將帶你學會如何撰寫高效命令稿、找出並清除臭蟲、同時將工具編排成程式庫。在學習過程中，你還能獲得管理與強化 Linux、macOS 系統安全的實用祕訣。內容包括： ◎設置穩定可靠的命令稿撰寫環境 ◎設計函式與命令稿 ◎有效地運用管道 ◎分享及公布命令稿 適合具備 PowerShell 基礎到中階程度的讀者。業界專家 誠摯推薦!!-----------------------------------------「最佳入門讀物！從建立管道、Pester 測試到數位簽章，內容面面俱到！」 —— Chrissy LeMaire，Microsoft MVP、《dbatools》作者「一本傑出的指南！更新至 PowerShell 7真的大有必要，而且做得非常好。」 —— Joe Houghes，Microsoft MVP，Pure Storage「每一篇都淺顯易懂，並在前一篇的基礎上循序深入。我推薦這本書給所有使用 PowerShell 的人！」 —— Steven Judd，Tenstreet「當你想從單純執行指令，進階成為能撰寫命令稿時，本書就是你最理想的下一步！」 —— Glen Thompson，Mainfreight【目錄】 【Part 1】 1 在開始之前 1.1 何謂打造工具？ 1.2 這本書適合你嗎？ 1.3 你需要為閱讀本書準備些什麼 1.4 如何利用這本書 1.5 期待 1.6 如何尋求協助 總結2 設置你的指令稿撰寫環境 2.1 作業系統 2.2 PowerShell 2.3 管理權限與執行策略 2.4 命令稿編輯器 2.5 我們的實驗用環境 2.6 範例程式碼 2.7 輪到你練習了 總結3 PowerShell 會做什麼？ 3.1 一種工具做一件事 3.2 為工具取個名字 3.3 為參數命名 3.4 產生輸出 3.5 不要只做假設 3.6 避免創意 總結4 回顧：參數綁定與 PowerShell 管道 4.1 作業系統 4.2 奧妙都在參數裡 4.3 管道：ByValue 4.4 ByPropertyName 總結5 命令稿撰寫語言：速成課程 5.1 比較 5.2 If 結構 5.3 ForEach 結構 5.4 Switch 結構 5.5 Do/While 結構 5.6 For 結構 5.7 Break 總結6 撰寫命令稿的多種形式（以及該用哪一種） 6.1 工具與控制器的對比 6.2 工具的思維 6.3 控制器的思維 6.4 工具與控制器的比較 6.5 一些實際的例子 6.6 更進一步的控制 6.7 實驗 總結7 命令稿與安全性 7.1 安全至上 7.2 執行策略 7.3 PowerShell 並非預設執行的應用程式 7.4 執行命令稿 7.5 建議 總結【Part 2】 8 永遠先從設計著手 8.1 只做一件事的工具 8.2 工具是可以測試的 8.3 工具是有彈性的 8.4 工具看起來要像原生的 8.5 舉個例子 8.6 輪到你練習了 總結9 避免臭蟲：先從指令著手 9.1 你需要執行什麼 9.2 分解它、正確地執行 9.3 執行指令並深入鑽研 9.4 過程很重要 9.5 知道自己需要的 9.6 輪到你練習了 總結10 建構基本函式與命令稿模組 10.1 從基本函式開始 10.3 先決條件檢查 10.4 執行指令 10.5 輪到你練習了 總結11 進階函式入門 11.1 關於 CmdletBinding 和常用參數 11.2 輪到你練習了 總結12 物件：最佳的輸出類型 12.1 組合資訊 12.2 建構並發表輸出 12.3 快速測試 12.4 物件替代品 12.5 補充物件 12.6 輪到你練習了 總結13 運用所有的串流 13.1 瞭解七種輸出串流 13.2 添加詳盡及警示輸出 13.3 用 -Verbose 增加作為 13.4 資訊輸出 13.5 輪到你練習了 總結14 簡易說明：製作註解 14.1 說明要放在哪裡 14.2 起手式 14.3 更進一步的註解式說明 14.4 說明內容損毀 14.5 不只是註解 14.6 輪到你練習了 總結15 錯誤及其處理方法 15.1 了解錯誤與異常例外 15.2 處理不當 15.3 異常例外處理的兩大原因 15.4 在你的工具內處理異常例外 15.5 捕捉異常例外　194 15.6 處理非指令的異常例外 15.7 進一步的異常例外處理 15.8 輪到你練習了 總結16 填寫清單 16.1 模組執行順序 16.2 建立新的清單 16.3 檢查清單 16.4 輪到你練習了 總結【Part 3】 17 在開始撰寫命令稿時改變你腦中的想法　 17.1 範例 1 　 17.2 範例 2 　 17.3 輪到你練習了 總結18 專業級的命令稿寫作 18.1 使用原始碼控管 18.2 程式碼的清晰度 18.3 有效的註解 18.4 程式碼的格式 18.5 有意義的變數名稱 18.6 避免別名 18.7 邏輯優先於複雜性 18.8 提供說明 18.9 避免使用 Write-Host 和 Read-Host 18.10 只用單引號 18.11 不要汙染全域空間 18.12 保持彈性 18.13 安全性優先 18.14 保持優雅 總結19 Git 原始碼控管簡介 19.1 為何需要原始碼控管？ 19.2 何為 Git？ 19.3 儲存庫基礎知識 19.4 以 VS Code 搭配 Git 使用 19.5 整合 GitHub 總結20 命令稿消毒 20.1 願景 20.2 手動測試的諸多問題 20.3 自動化測試的好處 20.4 Pester 簡介 20.5 要測試的程式碼 20.6 你要測試些什麼？ 20.7 寫一段基本的 Pester 測試 總結21 簽署你的命令稿 21.1 簽署命令稿的意義 21.2 關於憑證 21.3 設定你的命令稿簽署策略 21.4 程式碼簽署的基礎 總結22 發行你的命令稿 22.1 發行的重要性 22.2 探索 PowerShell Gallery 22.3 其他的發行選項 22.4 在發行之前 22.5 準備、就位、發行 22.6 發行命令稿 總結【Part 4】 23 除蟲 23.1 三大類臭蟲 23.2 處理語法型臭蟲 23.3 處理執行結果型臭蟲 23.4 處理邏輯型臭蟲 23.5 輪到你練習了 總結24 強化命令稿輸出的呈現 24.1 我們的起點 24.2 建立預設的檢視 24.3 輪到你練習了 總結25 把 .NET Framework 包裝起來 25.1 為何 PowerShell 會存在 25.2 探索某個類別 25.3 製作一個包裝工具 25.4 一個更實用的例子 25.5 輪到你練習了 總結26 儲存資料—可不是用 Excel！ 26.1 SQL Server 簡介！ 26.2 設置一切 26.3 使用資料庫：建立一個資料庫 26.4 將資料存入 SQL Server 26.5 對SQL Server 查詢資料 總結27 學無止境 27.1 歡迎來到工具製作的領域 27.2 進行你的下一步 27.3 未來的路上會怎樣呢？ 總結

AI程式設計、深度學習與LLM入門到精通：PyTorch × GPT × Transformer × LLaMA實作指南（iThome鐵人賽系列書） (1版)

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【簡介】 全面掌握AI技術，開創屬於自己的AI之路，晉升專業實戰AI工程師 AI模型優化與實戰入門，矩陣到大型語言模型的完整攻略 理論與實作並行，完整理解AI的邏輯與機制 　　♚AI知識剖析：完整理解數學、程式及實戰案例 　　♚實務能力提升：學會建構、優化並實際應用AI模型 　　♚實戰案例培訓：提供競賽經驗與案例，符合現場實務需求 　　♚前瞻技術學習：掌握從經典模型到Transformer架構 　　本書內容改編自第16屆iThome鐵人賽AI/ ML & Data組佳作系列文章《從零開始學AI：數學基礎與程式碼撰寫全攻略》。本書是專為AI初學者與工程師所寫的實戰指南，涵蓋從數學基礎、NumPy操作到PyTorch建模與經典深度學習架構，強調不只教「怎麼做」，更解析「為什麼這樣做」。 　　作者結合競賽與實務經驗，深入剖析流程邏輯與常見錯誤，帶你掌握資料前處理、特徵選取、模型訓練、效能評估與部署，並逐步理解從感知器到Transformer的核心概念，幫助你真正理解模型原理、具備獨立設計與優化AI模型的能力。 　　【目標讀者】 　　✪想要補足實作能力並加強理解、提升競賽與研究成果的學生與研究者。 　　✪想用多樣的方式理解複雜概念、對AI感興趣的非專業人士。 　　✪想要理解並導入AI技術、強化職場競爭力軟體的開發人員與工程師。 　　✪調整模型成為特定領域專家、使其協助日常生活的專業領域人士。 專業推薦 　　本書最討喜的地方在於理論與實作並重。更難得的是，書中穿插各式實務場景，點出真實專案裡那些惱人的小坑與解法，不只給漂亮結果，而是教你面對雜訊與限制。─ 許芫齊，2025 AI CUP春季賽亞軍 　　本書建立了一個完整的學習流程：大綱引導→動手實作→QA問答，既易於理解，又能引導實作。對初學者而言，它是最穩妥的起點；對已有基礎的讀者，則提供了深化理論、補強實務的完整路徑。─ 蘇連宏，2025 AI CUP春季賽殿軍 　　本書是一套實戰導向的可遷移知識體系，把數學直覺、程式實作、實驗設計與效能量測有機地扣在一起，既能支撐學術研究的嚴謹，也能對接產業場景的效率與可靠度。─ 吳宇祈，國立成功大學 電機工程系碩士 　　本書以六個階段鋪陳學習路徑，先用NumPy把數學與張量運算動手拆開，再平順橋接到PyTorch的現代訓練框架，最後銜接自建模型與經典架構的理解與應用，結構清楚、節點分明，不會迷失方向。─ 陳冠穎，國立成功大學 電機工程系碩士 【目錄】 |Chapter 01| 人工智慧入門與Python環境建置 1.1 人工智慧的發展歷程：從熱潮到寒冬，再到現在 1.2 拆解三大核心：人工智慧、機器學習與深度學習 1.3 機器學習的四種學習方式：監督、非監督、強化與遷移 1.4 Python與Jupyter Notebook實作的開發利器 1.5 常見問題與知識總整理 1.6 小結 |Chapter 02| 單層感知器的數學原理與實作入門 2.1 感知器簡介：人工智慧的起點 2.2 前向傳播：從輸入到預測的數學轉換 2.3 損失函數與反向傳播：學習的數學核心 2.4 梯度下降與參數更新：從錯誤中修正的機制 2.5 章節實作：從單層感知器建立到預測輸出 2.6 常見問題與知識總整理 2.7 小結 |Chapter 03| 多層感知器與優化策略實戰 3.1 多層感知器的誕生：破解單層感知器的限制 3.2 MLP結構與數學原理：從輸入到機率輸出 3.3 反向傳播機制：從損失回推模型調整方向 3.4 選擇適當優化器：GD與SGD差異比較 3.5 章節實作：MLP訓練與優化器效能分析 3.6 常見問題與知識總整理 3.7 小結 |Chapter 04| PyTorch環境搭建與深度神經網路實作 4.1 PyTorch安裝與環境驗證  4.2 資料處理與MLP模型訓練流程  4.3 章節實作：MLP在CIFAR-10上的應用  4.4 常見問題與知識總整理  4.5 小結 |Chapter 05| CNN原理與PyTorch實作 5.1 CNN基礎與卷積細節 5.2 章節實作：圖像前處理與可調式CNN模型設計 5.3 常見問題與知識總整理  5.4 小結 |Chapter 06| 文字處理、序列模型與情緒分析實戰 6.1 斷詞與子詞策略 6.2 向量化方法：獨熱編碼 vs 詞嵌入 6.3 循環神經網路（RNN） 6.4 長短期記憶（LSTM） 6.5 門控循環單元（GRU） 6.6 章節實作：IMDB情緒分類（BERT分詞 + GRU） 6.7 常見問題與知識總整理 6.8 小結 |Chapter 07| Seq2Seq與Attention架構解析 7.1 Seq2Seq基礎：Encoder + Decoder 7.2 Attention強化：解決資訊壓縮瓶頸 7.3 章節實作：中英翻譯模型  7.4 常見問題與知識總整理  7.5 小結 |Chapter 08| 萬物皆可Transformer：Encoder與BERT系列 8.1 遷移學習與微調 8.2 Transformer Encoder  8.3 BERT：雙向編碼器預訓練模型  8.4 章節實作：假新聞辨識 with BERT  8.5 常見問題與知識總整理  8.6 小結 |Chapter 09| 萬物皆可Transformer：Decoder與GPT系列 9.1 Transformer Decoder  9.2 GPT-1  9.3 GPT-2：規模、Pre-LN與殘差縮放 9.4 GPT-3：少樣本 / 零樣本與提示學習 9.5 章節實作：微調GPT-2用於翻譯任務 9.6 常見問題與知識總整理 9.7 小結 |Chapter 10| 萬物皆可Transformer：中文語音辨識與Whisper微調 10.1 語音資料格式與特徵萃取  10.2 Whisper模型架構  10.3 QLoRA：高效微調大模型  10.4 章節實作：中文語音辨識微調實作流程  10.5 常見問題與知識總整理  10.6 小結 |Chapter 11| 萬物皆可Transformer：從GPT-3到LLaMA 3的指示學習 11.1 從提示學習到指示學習 11.2 ChatGPT三階段訓練流程  11.3 LLM架構優化技術  11.4 章節實作：用LLaMA 3訓練繁中聊天機器人 11.5 常見問題與知識總整理  11.6 小結