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A745 資料工程基礎｜規劃和建構強大、穩健的資料系統 |
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🏆🏆🏆Amazone400+五星好評🏆🏆🏆
👉資料領域的必讀書單📚，適合IT專業人士和學生，尤其適合希望深入了解資料工程的讀者。
👉書中提供資料工程的基本和進階概念，對於理解當前和未來的資料工程趨勢和技術非常有幫助。
👉作者的寫作風格值得讚賞，使用的比喻和舉例能將複雜的概念有效簡化，更易理解。...
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A748 生成深度學習｜訓練機器繪畫、寫作、作曲與玩遊戲 第二版 |
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生成式AI是科技界最熱門的主題。本書以實務導向，教導機器學習工程師與資料科學家們如何使用TensorFlow與Keras來從頭做出令人讚嘆的生成深度學習模型，包含變分自動編碼器（VAE）、生成對抗網路（GAN）、Transformer、正規化流、能量模型與降噪擴散模型。
本書從深度學習的基礎開始，逐步談到最尖端的架構...
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A722 推薦系統實踐入門｜可應用於工作上的指引 |
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👑Netflix80%的觀看次數、Amazon35%的營業額均來自推薦系統
👑建構高效推薦系統，精準媒合用戶需求
本書適合對推薦系統的開發，或者對推薦演算法有興趣的你：工程師或資料科學家、產品經理與UX/UI設計師、研究者或學生。
許多網站服務都有推薦機制，譬如「Amazon的『購買這些商品的人也看了這些...
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A770 具成本效益的資料管道 |
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開發雲端資料管道的權衡之計
「SevLeonard的最佳實踐和策略可以為我的雇主節省數百萬美元。對比一本書的價格和閱讀時間而言，這是相當不錯的投資回報。」
—BarShirtcliff
軟體工程師
「這就是我們一直在等待的那本書，它為監控、控制和優化高效能雲端資料系統的成本，提供了清晰、有條不紊的指導。」
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A767 機器學習的訓練資料 |
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從標註到資料科學的人類監督
掌握訓練資料的訣竅，提升AI專案成功率
「本書以全方位的視角解說如何產生高品質的訓練資料以及啟動新專案。」
—AnirudhKoul
Pinterest機器學習、資料科學負責人
「要做好機器學習，必須學習如何訓練資料。本書的價值比黃金還要珍貴。」
—NealLinson
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A656 資料庫內部原理｜深入了解分散式資料系統的運作方式 |
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「為了選擇適合的工具來完成工作，我們必須了解其設計背後的概念和演算法。本書是由業界從業者為初學者撰寫的入門書籍，涵蓋了許多相關主題。」
-MichaelKlishin
RabbitMQ長期貢獻者
「對於任何從事資料庫技術有關的人來說，這是一本必備的書籍，尤其是在需要做出使用哪些系統的決策時。」
-NateMcC...
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A773 Vue學習手冊 |
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可重用、易組合且規模可擴充的UI核心概念和實用模式
「Maya是一名出色的老師，她用引人入勝的範例和專業的知識引導讀者。」
—EdwardWong
@arkangelofkaos
「踏上創造之旅，利用最先進的程式庫和工具建置現代化、規模可擴充的Vue應用程式。《Vue學習手冊》是一本全方位指南，透過以元件為...
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A772 資料科學：困難部分 |
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卓越資料科學的技巧
幫助您在資料科學領域中脫穎而出！
「Daniel再次創作了一部傑作，為資料科學家和業務主管之間搭建了有助創造價值的橋樑。本書就是實現資料科學能獲得商業成功的那本關鍵手冊。」
—AdriPurkayastha
BNPParibas全球AI技術風險主管
「全面涵蓋從經濟學到廣告，甚至是...
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A762 Clean Code錦囊妙計 |
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提升程式設計與品質的訣竅
推薦給堅持寫出優質軟體的你
無論技術如何發展，程式碼的簡潔仍然至關重要。
程式碼的簡潔度和明確度，不僅是程式設計師的責任，也影響資源分配、開發策略、專案管理等面向，甚至關乎整個軟體產業的發展。
雖然AI可以自動生成程式碼，但目前仍存在基本錯誤、理解問題和維護困難等缺陷。現階...
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A721 威脅建模｜開發團隊的實務指南 |
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「對於那些參與系統開發或關注如何降低系統風險的人，這是一本必看的書籍」
-AlyssaMiller,駭客暨資訊安全傳教士
「對於專注交付安全性設計的讀者，本書將威脅建模方法與現代軟體的開發方式保持一致，是一本全方面比較威脅建模技術的書籍。」
-BrookS.E.Schoenfield,《SecuringSyste...
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