新時代 乙級數位電子術科含學科題庫實作寶典 - 使用KiCad/Quartus II/繪圖法+VHDL - 最新修訂版(第二版) - 附贈MOSME行動學習一點通：評量．擴增．加值 (2版)

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【簡介】 　　1.依勞動部最新公告試題編而成，專爲有意參加「數位電子乙級技術士技能檢定」之人士編寫，並適合技術型高中「可程式邏輯設計-進階實習」課程使用。 　　2.CPLD電路設計以VHDL硬體描述語言法與圖形編輯法混合使用，簡淺易懂可為技能檢定奠下紮實基礎。 　　3.本書電腦輔助製圖軟體為寫Kicad，EDA軟體採用Quartus II 13.1SP，供學習者下載使用。 　　4.本書提供完整的工作原始碼及練習範例，供學習者下載使用，以利順利通過技能檢定。 【目錄】 【術科】 第1章 數位電子乙級技能檢定應檢須知 1-1 試題使用說明 1-2 應檢人須知 1-3 術科測試工作規則 1-4 應檢人員自備工具表 1-5 測試時間配當表 1-6 術科測試評審表 1-7 術科測試試題 1-8 術科測試辦理單位應注意事項 第2章 可程式邏輯裝置與電路板製作 2-1 可程式邏輯裝置(PLD)概說 2-2 檢定用子電路板製作 2-3 CPLD周邊電路製作 第3章 電腦輔助製圖軟體介紹 3-1 製圖軟體下載、安裝與操作 3-2 原理圖編輯器 3-3 符號編輯器 3-4 封裝編輯器 3-5 PCB 編輯器 3-6 匯入符號庫與封裝庫 第4章 CPLD電路設計實務 4-1 VHDL硬體描述語言法 4-2 圖形編輯法 第5章 四位數顯示裝置 5-1 試題介紹 5-2 相關知識 5-3 電子電路圖繪製 5-4 母電路板製作 5-5 EDA電路設計 第6章 鍵盤輸入顯示裝置 6-1 試題介紹 6-2 相關知識 6-3 電子電路圖繪製 6-4 母電路板製作 6-5 EDA電路設計 【學科MOSME線上電子書】 [乙級數位電子學科] 工作項目01 識圖 工作項目02 零組件 工作項目03 電子儀表 工作項目04 電子工作法 工作項目05 邏輯設計 工作項目06 電子學及電子電路 工作項目07 微電腦學 工作項目08 微電腦界面 工作項目09 周邊設備 工作項目10 組合語言 [一般共用項] ‧職業安全衛生 ‧工作倫理與職業道德 ‧環境保護 ‧節能減碳

夢幻香水‧精油調香課：一瓶香水只需5種精油，掌握60種精油實作技巧，調配36種高級香氣 (1版)

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【簡介】 在重要的場合前，用口袋裡的天然精油香水， 隨時補充自信，時時綻放高級魅力。 製作一支3～5ml的夢幻香水，只需5種精油！ 根據12個月的節慶、生日、日常需求，設計出36款高級香水！ 24種前調組合 × 24種後調香調 × 12種代表香氣， 能自由創造出6,912種獨一無二的迷你瓶香水。   　　你是否想過，將手中的精油，轉化為更精緻、更個人化的香氣？ 　　本書將帶你深入精油香水的調香祕訣， 　　用你熟悉的精油，7步驟就能創造高級香水的獨特香氣。   　　【獨創調香法，調配你的專屬香水】 　　☆Sasha老師的調香秘訣「先創作香調，再調香水」 　　在修改香氣時，用「香調瓶」來調香，比起直接用「單一精油」來合香，更能避免走味。 　　用設好比例的調香瓶修改香氣，保證味道好聞，更能掌握香味的平衡。 　　不用再害怕比例失衡，毀了珍貴的精油。   　　☆少量測試，精準調香 　　這次調香的完成品都是3～5ml的迷你隨身瓶，好處是在調香過程，你可以用少量精油測試香氣，讓你安心實驗，不怕浪費珍貴的精油。   　　☆根據作者15年來100場以上的教學經驗，分享精油香氣的濃度關鍵 　　精油濃度變化會帶來意想不到的香氣驚喜，例如，藥草氣息的摩洛哥藍艾菊，稀釋成1%後竟能展現甜美的水蜜桃香。書中分享60種精油的專業調香經驗，讓你精準掌握精油的香氣變化。   　　☆6,912種香氣組合，讓你不會撞香 　　帶你製作24種前調＋24種後調的「香調瓶」，加上12種代表香氣，可自由搭配出6,912種獨一無二的香水組合，滿足您進階練習和個性化創作的需求。   　　☆精油香水調香七步驟 　　本書提供詳盡的圖文步驟教學，從精油稀釋、濃度計算，到香氣組合創作、香水調配，一次學會精油香水的初階認證課程精華。    　　☆整理出「十一類精油香氣主題的必備精油」 　　表格化整理「花香調、東方調、柑苔調、柑橘調、馥奇調、美食調、果香調、木質調、綠意調、皮革調、茶香調」的必備精油，告訴你調合哪些精油，才能創造出你最愛的香氣。   　　【12個月的精油香氣巡禮，36款客製化精油香水】 　　☆每月代表精油 　　1月波旁天竺葵、2月真正薰衣草、3月水仙原精……12月玫瑰草，深入探索每種精油的獨特香氣和應用。 　　☆客製化精油香水 　　根據每個月的節慶、生日、日常需求，設計36款專屬精油香水，讓你的精油知識轉化為實用的生活香氛。 　　☆生日精油香水 　　為喜歡的戀人、朋友、家人，調配獨一無二的精油香水，送上充滿心意的香氣祝福。   　　【深入解析精油，掌握專業調香技巧】 　　☆精油小百科 　　詳細介紹60種精油的植物學名、萃取方式、香氣分子、香氣家族等，讓你更深入了解手中的精油。 　　☆60種精油實作技巧 　　精油在香水中的定位、香氣走向、原料選擇、濃度調整、香氣主題創作……本書提供完整的精油調香技巧，讓你從精油愛好者晉升為精油調香師。   本書特色   　　☆獨創「香調瓶」調香法，精準調配夢幻香水 　　運用「CNP天然精油香水師認證」獨創概念，讓你安全地自由發揮創意，精準調配出理想的精油香氣，完成屬於你的夢幻香水。   　　☆6,912種精油香氣組合，激發無限創意 　　提供24種精油前調香調、24種精油後調香調和12種代表性精油，自由搭配，創造獨一無二的專屬香水。   　　☆迷你隨身瓶香水，低成本高享受： 　　告別高成本的大容量香水，3～5ml迷你隨身瓶，讓你用少量精油，就能調配出多款高級香氣，隨時補香，展現個人魅力。   　　☆貼心祝福小語，傳遞精油香氣的溫暖 　　每款精油香水都附上精心挑選的祝福語，讓你在享受精油香氣的同時，也能傳遞真摯的情感。   　　【本書適合】 　　☆熱愛精油，想將精油知識應用於香水調配的你。 　　☆喜歡用精油製作個人化香氣禮物，送給自己或親友的你。 　　☆追求精油質感生活，想用精油香水提升生活品味的你。   專業推薦   　　葉若維──首位台籍國際香精公司調香師 　　李沂嬪──NiTyLeE香氣觀察　　【目錄】 推薦序 作者序 PART 1. 主題精油香水-基本調香概念 一、36種精油精油香水一覽表 二、11類精油香氣主題的必備精油 三、何謂媒介物、工作瓶、原料 四、如何稀釋精油 五、如何計算香調的滴數和濃度 六、如何計算香水的容量和濃度 七、五大類香水濃度 八、七步驟創作香調 九、七步驟完成精油香水 十、新手最常問的10個Q&A PART 2. 十二月分主題精油香水 一月JANUARY香氣代表：波旁天竺葵 三種主題精油香水的香氣氛圍 香水設計概念 五種原料小檔案──波旁天竺葵、綠桔、金盞菊、香脂果豆木、岩蘭草 製作四種香調 節慶香水NO.1：新年 生日香水NO.1：一月壽星專屬禮物 日常香水NO.1：迎接豐盛的人生 二月FEBRUARY香氣代表：真正薰衣草 三種主題精油香水的香氣氛圍 香水設計概念 五種原料小檔案──真正薰衣草、綠檸檬、香蜂草、廣藿香、雪松苔原精 製作四種香調 節慶香水NO.2：農曆新年 生日香水NO.2：二月壽星專屬禮物 日常香水NO.2：經歷工作的得勝 三月MARCH香氣代表：水仙原精 三種主題精油香水的香氣氛圍 香水設計概念 五種原料小檔案──水仙原精、苦橙、黑醋栗原精、墨西哥沉香、古巴香脂 製作四種香調 節慶香水NO.3：婦女節 生日香水NO.3：三月壽星專屬禮物 日常香水NO.3：散發特有的魅力 四月APRIL香氣代表：橙花 三種主題精油香水的香氣氛圍 香水設計概念 五種原料小檔案──橙花、佛手柑、綠薄荷、大西洋雪松、東印度檀香 製作四種香調 節慶香水NO.4：世界地球日 生日香水NO.4：四月壽星專屬禮物 日常香水NO.4：清理負面的情緒 五月MAY香氣代表：大馬士革玫瑰原精 三種主題精油香水的香氣氛圍 香水設計概念 五種原料小檔案──大馬士革玫瑰原精、血橙、摩洛哥藍艾菊、零陵香豆原精、香草萃取液 製作四種香調 節慶香水NO.5：母親節 生日香水NO.5：五月壽星專屬禮物 日常香水NO.5：擁有愛的力量 六月JUNE香氣代表：大花茉莉原精 三種主題精油香水的香氣氛圍 香水設計概念 五種原料小檔案──大花茉莉原精、紅桔、桔葉、胡蘿蔔籽、澳洲檀香 製作四種香調 節慶香水NO.6：畢業季 生日香水NO.6：六月壽星專屬禮物 日常香水NO.6：擴展職場的機會 七月JULY香氣代表：桂花原精 三種主題精油香水的香氣氛圍 香水設計概念 五種原料小檔案──桂花原精、黃檸檬、鷹爪豆原精、維吉尼亞雪松、黃葵 製作四種香調 節慶香水NO.7：七夕情人節 生日香水NO.7：七月壽星專屬禮物 日常香水NO.7：展現獨有的姿態 八月AUGUST香氣代表：紫羅蘭葉原精 三種主題精油香水的香氣氛圍 香水設計概念 五種原料小檔案──紫羅蘭葉原精、苦橙葉、白松香、花梨木、阿拉伯乳香 製作四種香調 節慶香水NO.8：父親節 生日香水NO.8：八月壽星專屬禮物 日常香水NO.8：培養個人的自信 九月SEPTEMBER香氣代表：晚香玉原精 三種主題精油香水的香氣氛圍 香水設計概念 五種原料小檔案──晚香玉原精、甜橙、格陵蘭喇叭茶、安息香原精、蘇合香 製作四種香調 節慶香水NO.9：中秋節 生日香水NO.9：九月壽星專屬禮物 日常香水NO.9：享有永恆的平安 十月OCTOBER香氣代表：小花茉莉原精 三種主題精油香水的香氣氛圍 香水設計概念 五種原料小檔案──小花茉莉原精、葡萄柚、瑪黛茶原精、紅沒藥、岩玫瑰 製作四種香調 節慶香水NO.10：國際女孩節 生日香水NO.10：十月壽星專屬禮物 日常香水NO.10：重拾少女心 十一月NOVEMBER香氣代表：白玉蘭 三種主題精油香水的香氣氛圍 香水設計概念 五種原料小檔案──白玉蘭、日本柚子、永久花、芳樟、西印度檀香 製作四種香調 節慶香水NO.11：感恩節 生日香水NO.11：十一月壽星專屬禮物 日常香水NO.11：找回從容的氣質 十二月DECEMBER香氣代表：玫瑰草 三種主題精油香水的香氣氛圍 香水設計概念 五種原料小檔案──玫瑰草、綠苦橙、快樂鼠尾草、沒藥、歐白芷根 製作四種香調 節慶香水NO.12：聖誕節 生日香水NO.12：十二月壽星專屬禮物 日常香水NO.12：增添生活的歡樂 36種香水配方發想四面向 後記 ．調香師九大準則 ．去愛那些不可愛的原料們 ．「氣味資料庫」建立的重要性 ．精油香水配方—九大攻略 謝辭 ‧我的感謝 ‧我的願景

機器學習－從理論到實作攻略 (1版)

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【簡介】 　　本書內容兼顧理論與實務，用大量示意圖與範例，幫助讀者建立機器學習的基本概念。第一章介紹機器學習的基本概念與類型，幫助讀者快速入門。第二章深入探討監督式學習，涵蓋多種經典演算法，如線性回歸、決策樹與神經網路等。第三章則介紹非監督式學習，重點講解資料探索與聚類方法。第四章專注於模型評估與優化，幫助讀者提升模型性能。最後，第五章通過台股數據分析與YOLO物件辨識兩個實戰專案，讓讀者實際應用所學知識，開啟機器學習與深度學習的探索之旅。 本書特色 　　1.強調實作與錯誤學習：本書不僅講解理論，還鼓勵讀者動手實踐，以實際應用深化理解。 　　2.系統化的學習路徑：以示意圖與簡單範例帶領讀者進入機器學習，逐步深入監督式與非監督式學習，最終挑戰更進階的AI應用。 　　3.提供完整的學習支援：書中還整理了機器學習的專業術語，並附有環境安裝指南，讓更多人能輕鬆入門機器學習。 　　4.豐富的線上教學資源：作者經營YouTube頻道「工程師の師」，提供多樣化的教學影片，作為書本內容的延伸學習資源。 【目錄】 第一章 機器學習新手上路 1-1 什麼是機器學習 1-2 機器學習的種類 1-3 免費練習開發平台 1-4 機器學習步驟 第二章 監督式學習 2-1 線性回歸 Linear Regression 2-2 支援向量機 Support Vector Machine 2-3 單純貝氏分類器 Naïve Bayes Classifier 2-4 決策樹Decision Tree 2-5 隨機森林 Random Forest 2-6 神經網路 Neural Network 2-7 近鄰演算法 K-Nearest Neighbors 第三章 非監督式學習 3-1 主成分分析 Principal Components Analysis 3-2 非負矩陣 Non-negative Matrix Factorization 3-3 平均分群演算法 K-means 3-4 高斯混合分布 Gaussian Mixture Models 第四章 評估方法與訓練技巧 4-1 分類問題評估 4-2 回歸問題評估 4-3 交叉驗證 Cross-Validation 4-4 批次量 Batch Size 第五章 最終挑戰—實戰應用 5-1 AI 股票理財專家 5-2 YOLOv9 物件辨識 結語 附錄 附錄一 專有名詞解釋 附錄二 環境安裝 附錄三 參考文獻 習題

踏上生成式AI自學之路: 從底層技術、程式實作到企業應用 (1版)

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【簡介】 　　「人工智慧 (Artificial Intelligence, AI) 」 一詞，最早可追溯至20世紀中英國數學家艾倫．圖靈發表的論文Computing Machinery and Intelligence。隨著時間推移，硬體與軟體技術的迅速進步讓電腦運算速度大幅提升、成本顯著下降，並且配合演算法領域的卓越研究成果，人工智慧領域不再是遙不可及的夢想。21世紀初，AlphaGo達到可以對決頂尖圍棋高手的程度，到了2022年，OpenAI正式推出ChatGPT，更讓人工智慧真正普及到大眾生活。   　　生成式AI在各行各業專業領域中帶來重大變革，本書能幫助您突破生成式AI的工具性操作，深入了解其背後的技術、應用與影響力。全書共有七個章節，內容涵蓋生成式AI的底層邏輯、實務操作、企業管理策略等三個面向。   　　第一到三章聚焦於生成式AI的底層邏輯，會依序介紹AI先備知識、經典模型以及生成式AI 核心架構：Transformer，即便您沒有資訊背景也能夠讀懂。第四到六章聚焦於生成式AI的實務操作，介紹提示工程(Prompt Engineering)，教您如何讓生成式AI產出高品質的回應，並手把手地帶您使用ChatGPT API 實作兩個小專案：檢索增強生成(RAG)以及網站智能客服。第七章聚焦於生成式AI的企業管理策略，針對企業最迫切關注的議題：如何導入生成式AI，提出淺見與看法。 【目錄】 序言 1從AI 到生成式AI 1-1 生成式AI 的演進 1-2 生成式AI 的應用 1-3 生成式AI 的挑戰 2生成式AI 先備知識 2-1 機器學習 2-2 深度學習 2-3 自然語言處理與理解 2-4 文字轉向量 2-5 大型語言模型 2-6 RNN 遞迴神經網路 2-7 LSTM 長短期記憶模型 2-8 GAN 生成對抗網路 3 Transformer 深入淺出 3-1 Transformer 簡介 3-2 Transformer 輸入 3-3 Transformer 編碼器 3-4 Transformer 解碼器 3-5 Transformer 輸出 3-6 Google Titans 模型 3-7 DeepSeek R1 模型 4提示工程 4-1 提示工程簡介 4-2 指令微調(Prompt-Tuning) 4-3 上下文學習(In-Context Learning) 4-4 大模型微調(Fine-Tuning) 4-5 思維鏈(Chain of Thought) 4-6 客製化指令 5實作檢索增強生成 5-1 前置作業 5-2 準備目標檔案 5-3 切割目標檔案 5-4 建立向量資料庫 5-5 檢索合適的回答 5-6 問答 5-7 聊天 6實作網站智能客服 6-1 工具準備 6-2 建立主機空間 6-3 建立網站 6-4 編輯網頁 6-5 網站上網 6-6 建立系統後端 6-7 建立系統前端 7企業導入生成式AI 7-1 人工智慧原則 7-2 企業面臨的挑戰 7-3 生成式AI 的導入流程 7-4 未來趨勢—AI 代理 結語 看更多

機器學習─Python程式實作 (1版)

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【簡介】 內容涵蓋機器學習三大主題：監督式學習、無監督式學習與強化式學習。 採用生動活潑的範例，以深入淺出、圖文並茂的方式，建立良好的理論基礎。 搭配 Python 程式實作，實現「做中學」的學習理念。 提供豐富的學習資源，包含：數學背景、練習題等，厚植機器學習技術研發能力。 【目錄】 Chapter 1 介　紹 Chapter 2 端到端機器學習 Chapter 3 迴　歸 Chapter 4 貝氏分類器 Chapter 5 k-最近鄰 Chapter 6 支援向量機 Chapter 7 決策樹 Chapter 8 隨機森林 Chapter 9 提升方法 Chapter 10 類神經網路 Chapter 11 k-Means分群 Chapter 12 DBSCAN Chapter 13 高斯混合模型 Chapter 14 主成分分析 Chapter 15 t-SNE Chapter 16 強化式學習 附錄 數學背景 習題參考解答 參考文獻