美商歐萊禮 - 三民網路書店

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使用者故事對照User Story Mapping

作者：Jeff Patton 出版社：美商歐萊禮 出版日：2016/05/10 裝訂：平裝

發掘完整的故事，建造正確的產品『我所見過真正夠格，並能夠實際幫助產品團隊提升到符合公司所需層次的敏捷開發專家實在寥寥可數，Jeff Patton正是其中之一。』 — Marty Cagan 合夥人，Silicon Valley Product Group ~良好的故事對話關係到人與為什麼，而不只是故事內容~ • 使用者故事不是需求的書面形式；利用文字與圖像，透過協同合作述說故事是建立共識的有效機

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2.

資料科學家的實用統計學

作者：Peter Bruce; Andrew Bruce; Peter Gedeck 出版社：美商歐萊禮 出版日：2021/08/04 裝訂：平裝

運用R和Python學習50+個必學統計概念「這本書並非是另一本統計學教科書，也不是機器學習手冊。本書透過清楚的解釋和豐富範例，將實用的統計術語及原理和當今資料探勘的行話及實務聯繫起來。對資料科學的初學者和老手來說，這都是一本非常出色的參考書。」 ―Galit Shmueli, 暢銷書《Data Mining for Business Analytics》主要作者，台灣清華大學特聘教授統計方法

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3.

深入淺出設計模式

作者：Eric Freeman; Elisabeth Robson 出版社：美商歐萊禮 出版日：2021/09/02 裝訂：平裝

建構可擴展、易維護的物件導向軟體「從昨天翻開這本書的第一頁開始，我就停不下來了！這本書超酷的，它不僅有趣、涵蓋許多層面，也切中要點，實在令人印象深刻。」 ―Erich Gamma ―IBM傑出工程師、《Design Patterns》作者之一「彷彿從我的腦海中卸下一千磅重的書。」 ―Ward Cunningham 維基百科的發明者，Hillside Group創始人「《深入淺出設計模式》結合

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4.

軟體架構原理：工程方法

作者：Mark Richards; Neal Ford 出版社：美商歐萊禮 出版日：2021/02/02 裝訂：平裝

「無論是剛當上、或是已有多年經驗的架構師，本書能幫你在工作上表現得更好。我只期望在我的工作生涯過程中，這些書能早些出現就好了。」 ―Nathaniel Schutta ntschutta.io架構師即服務「本書能在許多人往軟體架構精進的路上前進時作為引導。」 ―Rebecca J. Parsons ThoughtWorks技術長全球性的薪資調查常把軟體架構師列入最棒的前十個工作，但卻尚未有真正

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5.

TypeScript程式設計

作者：Boris Cherny 出版社：美商歐萊禮 出版日：2020/01/20 裝訂：平裝

創造應用程式規模的JavaScript 「如果你想要深入學習TypeScript，找這本書就對了。《TypeScript程式設計》展示了在JavaScript之上使用型別系統的所有好處，並提供深刻的見解幫助你精通此語言。」 ―Minko Gechev 工程師，Google Angular團隊「《TypeScript程式設計》讓我快速且有效地了解TypeScript工具鏈和整個生態系統。我有過的每

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6.

Kubernetes最佳實務

作者：Brendan Burns-等 出版社：美商歐萊禮 出版日：2020/06/22 裝訂：平裝

四位在分散式系統、企業應用程式開發與開放原始碼方面具有豐富經驗的Kubernetes專家，將在這本書中與您分享實務上導入Kubernetes的過程。對於已經具備Kubernetes基礎概念，希望在實務運用上有更多了解的人來說，本書是最好的選擇，您可以從這裡獲得所有您想了解的知識。．在Kubernetes中設定和開發應用程式．了解用於監視、保護系統以及管理升級，部署和回滾的模式．了解Kuber

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7.

21世紀C語言

作者：Ben Klemens 出版社：美商歐萊禮 出版日：2019/06/10 裝訂：平裝

新時代的C語言建議「你的C語言開發環境是否只有vi與cc？C語言的記憶體管理是否仍像90年代一樣令人困擾？Ben Klemens純熟的說明這些及其他常見的問題，展示透過工具簡化C語言開發，幫助開發人員除錯、追蹤記憶體洩漏、組織編譯過程以及管理原始程式碼版本」 -Dave Kitabjian NetCarrier Telecom軟體開發團隊主管該是拋開對C語言舊有想法，由源頭重新學習的時候了，不

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8.

機器學習模擬應用：將合成資料運用於AI

作者：Paris and Mars Buttfield-Addison; Tim Nugent & Jon Manning 出版社：美商歐萊禮 出版日：2023/03/08 裝訂：平裝

「在資料需求很高但可存取資料稀少的時代，建立逼真的模擬環境以產生更強大的研究和ML應用程式將比以往任何時候都更加重要。本書對於機器學習和Unity開發人員來說是進入該領域的最佳途徑。」 ―Dominic Monn 機器學習工程師模擬和合成將是人工智慧和機器學習的未來核心。想像一下，程式設計師、資料科學家和機器學習工程師可以在沒有汽車的情況下建立自動駕駛汽車的大腦。您可以使用模擬來合成人工資料訓練傳統的機器學習模型，而不是使用實際的資訊。這只是開始而已。透過這本實用的書，您將探索基於模擬和合成的機器學習和AI的可能性，重點是深度強化學習和模仿學習技術。AI和ML是藉由資料來驅動，而模擬是釋放它們全部潛力的強大且引人入勝的方式。您將學習如何： ‧使用Unity引擎的模擬來設計解決ML和AI問題的方法 ‧使用遊戲引擎合成影像以用作訓練資料 ‧建立用來訓練深度強化學習和模仿學習模型的模擬環境 ‧為基於模擬的ML來使用和應用有效率的通用演算法，例如近端策略優化 ‧使用不同的方法來訓練各種ML模型 ‧使用PyTorch和Unity ML-Agents和Perception Toolkits來讓ML工具能夠與業界標準的遊戲開發工具一起使用

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9.

操作介面設計模式

作者：Jenifer Tidwel; Charles Brewer; Aynne Valencia 出版社：美商歐萊禮 出版日：2021/01/06 裝訂：平裝

實用的互動設計模式「許多年來，《操作介面設計模式》一直是使用者體驗設計師書架上的重要藏書，這次也會承襲傳統。這個新版為舊版及每位設計者帶來重要且相關的更新。在可見的未來，它將再次成為實作與互動模式的最佳參考。請別錯過本書所帶來的更新！」 -Erin Malone Principal, Experience Matters Design Chair, IXD BFA Program, Califo

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10.

高生產力軟體開發實務：以Java專案驅動的基礎指南

作者：Raoul-Gabriel Urma; Richard Warburton 出版社：美商歐萊禮 出版日：2021/01/06 裝訂：平裝

「《高生產力軟體開發實務》填補了市場中的一個重要空白。如果你是剛從大學或程式設計訓練班畢業的學生，正在尋找你的第一份Java工作，那麼你應該購買這本書，它彌補了程式設計練習和專業軟體工程師日常工作之間的差距。」 ―Ben Evans New Relic, Java擁護者和首席工程師如果你剛剛開始你的Java職業生涯，掌握當今眾多軟體發展概念可能會讓你不知所措。你是否應該學習像測試驅動開發這樣的物

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11.

Scrum實踐者應該知道的97件事：來自專家的集體智慧

作者：Gunther Verheyen 出版社：美商歐萊禮 出版日：2021/01/06 裝訂：平裝

「Scrum很簡單，直接用就對了！」 ―Ken Schwaber 「常設會議」 ―Bob Warfield 「昆蟲才需要專業化分工」 ―James O. Coplien 「Scrum事件是確保豐收的儀式」 ―Jasper Lamers 「僕人式領導(Servant-Leadership)需從內部開始」 ―Bob Galen 「敏捷不是只有衝刺而已」 ―James W. Grenning 透過全球各

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12.

C++軟體設計：高品質軟體的設計原則和模式

作者：Klaus Iglberger 出版社：美商歐萊禮 出版日：2023/11/15 裝訂：平裝

「這本書幾乎會提升每位C++程式設計者的技能，書中充滿了實用的設計模式和引人入勝的想法，我從這本書中學到的東西遠遠地超過了我的預期。」-Mark SummerfieldQtrac有限公司負責人好的軟體設計是專案成功的要素，但設計軟體很難。你需要深刻的理解設計決策的後果，並對可用的設計選擇有很好的概觀。透過這本書，有經驗的C++開發者將獲得使用這種現代程式語言進行軟體設計全面、實用和無與倫比的概觀。C++培訓師和顧問Klaus Iglberger說明了如何管理依賴性和抽象化，提升軟體實體的可改變性和可擴展性，以及應用和實作現代設計模式，以幫助你利用現今可以選擇的方法。軟體設計是軟體專案最不可少的面向，因為它影響著軟體最重要的屬性：可維護性、可改變性和可擴展性。‧學習如何就軟體設計而言評估你的程式碼‧理解什麼是軟體設計，包括像是可改變性和可擴展性等設計目標‧探討每種設計方法的優點和缺點‧學習設計模式如何幫助解決問題和表達意圖‧選擇設計模式的正確形式，以充分利用它的優勢

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13.

R錦囊妙計（第二版）

作者：J.D Long; Paul Teetor 出版社：美商歐萊禮 出版日：2019/12/26 裝訂：平裝

有效的資料分析、統計與繪圖實用錦囊 “和其它的程式語言書籍相比，我從這本書中學到更多。” ―David Curran Cognitive Engineer at OpenJaw Technologies 本書是《R錦囊妙計》第二版，擴展了更多的內容，使用R快速有效地執行超過275種實用資料分析。R語言提供了統計分析工作所需要的一切工具，但是它的結構可能有點難以掌握。本書彙整精簡、任務導向的錦囊，能

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14.

Raspberry Pi 錦囊妙計：軟硬體問題與解決方案

作者：Simon Monk 出版社：美商歐萊禮 出版日：2023/12/25 裝訂：平裝

Simon Monk對Raspberry Pi百科全書般的豐富知識讓本錦囊妙計第四版成為任何嘗試邁入數位製作世界者的完美指南。本書細節的廣度和深度同時適合初學者和經驗豐富的自造者！------Raspberry Pi的共同創造者Peter Lomas如果你已經開始玩Raspberry Pi，將會發現它的能力持續在擴充。這本膾炙人口的錦囊妙計第四版提供超過200個實作範例(皆附上程式碼)，示範如何於此迷你且低成本的電腦執行Linux，用Python為它寫程式，將它接上感測器和馬達來玩物聯網(IoT)。此新版包含關於Raspberry Pi Pico和以Raspberry Pi做機器學習的新章節。多產的駭客暨作者Simon Monk也會教導基本原則，引導你利用Raspberry Pi使用新技術。透過簡易的範例說明如何：．設定你的Raspberry Pi並連接網路．使用它的Linux作業系統．用Python為你的Raspberry Pi寫程式．使用電腦視覺賦予你的Pi一雙眼睛．使用機器學習從影像和聲音辨識物體．藉由GPIO連接器控制硬體．使用你的Raspberry Pi控制不同類型的馬達和顯示器．使用開關、數字鍵盤和其他數位輸入裝置．使用感測器測量溫度、光線和距離．以不同方法連接至Iot裝置來自動化你的家．使用Raspberry Pi Pico微控制器版

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15.

單體式系統到微服務

作者：Sam Newman 出版社：美商歐萊禮 出版日：2021/08/20 裝訂：平裝

改變單體式系統的進化模式「Sam Newman在《單體式系統到微服務》中為您的微服務遷移定義了清晰的願景，揭示出需要注意的陷阱(外顯和內在的)，並為組織、架構及技術變革提供了一系列極為實用的模式。」—Daniel BryantDatawire及InfoQ技術顧問如何將單體式系統分散並遷移到微服務架構？如何兼顧日常的商業行為？這本新書詳細介紹了一些可靠的方法，能將現有的單體式系統轉移到微服務架構。此

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16.

Make：Electronics 圖解電子實驗專題製作

作者：Charles Platt 出版社：美商歐萊禮 出版日：2023/11/02 裝訂：平裝

內容簡介:別擔心搞破壞，放膽動手做，是最佳的學習方法。「這是最棒的教材！」―Hans Camenzinnd, 最被廣泛使用的555定時IC發明人「一本內容廣泛而實用的書，內含專業的插圖、清晰的照片和圖表，並且提供了最好的學習方法。」―Kevin Kelly, in Cool Tools這是一本讓電子同好學習與交流的DIY書籍Make雜誌：《圖解電子實驗專題製作》以「探索式學習」概念，徹底顛覆入門書籍原有的學習架構，創造了2009年在美國售出超過200,000冊的紀錄。如今《圖解電子實驗專題製作》第三版更進化了。從最基本的概念開始，本書將帶著您使用負擔得起的零件和工具，親手搭建實驗來進行學習。在學習過程中，您可能燒斷保險絲，可能使繼電器發出可怕的嗡鳴聲，或者是燒壞發光二極體。但請不用擔心，在書中沒有所謂失敗的實驗，因為所有的實驗，都是你所經歷最有價值的學習過程。在本書中，你將學習搭建反射測試儀、入侵警報器、一組問答遊戲或密碼鎖，並且可以修改它們，以達成更多功用。在有了電壓、電流、阻抗、電容和電感的基本概念之後，更將帶您進一步探索數位邏輯IC、無線電、微控制器、甚至電磁學的基礎知識。而且每個項目都能獨立在麵包板搭建實驗，無須焊接。所有實驗，大多只需使用安全的低電壓(9伏特)電池作為電源。《圖解電子實驗專題製作》吸引各年齡層的讀者，無論是10歲孩子，或是退休人士，都可透過這本書，滿足對電子電路的好奇心。

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17.

設計機器學習系統：迭代開發生產環境就緒的ML程式

作者：Chip Huyen 出版社：美商歐萊禮 出版日：2023/11/02 裝訂：平裝

內容簡介:「簡而言之，這是關於如何在公司構建、部署和擴展機器學習模型以獲得最大影響的最佳書籍。」―Josh WillsWeaveGrid軟體工程師和前任Slack資料工程總監「在蓬勃發展但混亂的生態系統中，提供了ML從端到端的原則性視角，既是地圖又是指南針；大型科技公司內外的從業者必讀。」―Jacopo TagliabueCoveo人工智慧總監機器學習系統既複雜又獨特，複雜之處在於系統組件繁多，並涉及許多不同的持份者。獨特之處在於系統依賴資料，且資料在不同使用案例中大有不同。在本書，您將學習一種整體方法來設計可靠、可擴展、可維護，並能適應不斷變化環境和業務需求的機器學習系統。Claypot AI的聯合創始人、作者Chip Huyen考慮了每項設計決策―如何處理和創建訓練資料、使用哪些功能、重新訓練模型的頻率以及監控範圍，讓系統全面達標。本書提出的迭代框架結合實際案例研究，案例背後具大量參考文獻支持。本書將幫助您應對以下場景：‧規劃資料並選擇正確的指標來解決業務問題‧自動化流程以持續開發、評估、部署和更新模型‧開發監控系統，以快速檢測和解決模型在生產環境可能遇到的問題‧構建跨用例服務的ML平台‧開發負責任的機器學習系統

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18.

建構微服務：設計細微化的系統

作者：Sam Newman 出版社：美商歐萊禮 出版日：2022/10/24 裝訂：平裝

「微服務架構具有諸多迷人特質，然而，通往它的路途滿布荊棘與陷阱，必須謹慎提防。這本書將協助你釐清這條道路是否適合你，以及如何避開旅途上那些惱人的圈套。」 ―Martin Fowler 首席科學家，ThoughtWorks 「這是一本關於微服務的權威指南，恰如其分地包含了廣泛的主題。」 ―Daniel Bryant DevRel總監，Ambassador Labs 「一本全面且實用的指南，介紹了關於能成功採用微服務架構的關鍵，Sam明確地闡述了您要做出正確決定所需要了解的內容。」 ―Sarah Wells Engineering Enablement 技術總監，the Financial Times 隨著組織從單體式應用(monolithic application)轉向更小且自我完備的微服務(microservice)，分散式的系統變得更加細微化；然而，開發這類新系統會也存在其自身的問題。本書的第二版將從整體上探討在建構、管理及擴展微服務架構時必須考量的各個面向與議題。透過清楚的範例和實務建議，作者Sam Newman為從架構師、開發人員、測試人員和IT操作人員的每個人提供了紮實的概念基礎。您將深入當前的解決方案，幫助您塑模、整合、測試、部署及監控您的自主服務(autonomous service)，以實際案例說明當今組織是如何設法充分運用這些架構。微服務技術正持續快速演進中，本書帶您跟上最新的發展。 ‧獲得關於使用者介面、容器編排及無伺服器架構的新資訊 ‧使系統設計與組織目標一致 ‧探索能使服務與您系統整合的各種選項 ‧了解如何獨立部署微服務 ‧檢視測試與監控分散式服務的複雜性 ‧管理使用者對服務以及服務對服務模型的資訊安全

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19.

深入淺出Swift程式設計

作者：Paris Buttfield-Addison; Jon Manning 出版社：美商歐萊禮 出版日：2022/10/24 裝訂：平裝

易學易用的Swift編程指南「《深入淺出Swift程式設計》真的很神奇，將Swift這個程式語言的精華濃縮在一本書裡，不僅程式開發新手能輕鬆消化書中內容，對資深開發人員來說也十分具有參考價值。」 ─Ish ShaBazz Illuminated Bits LLC創辦人你將從本書學到什麼？大家對Swift的第一印象經常是Apple創造出來的程式語言，用於開發iOS、iPadOS、macOS、watchOS和tvOS上的應用程式，但它的用途其實相當廣泛，遠不止於此。由於Apple以開放原始碼的形式發表Swift，使這項語言陸續在系統程式設計和伺服器端程式碼上也獲得採用，可以在Linux和Windows上運行。那麼，你將從哪裡開始起步呢？《深入淺出Swift程式設計》將帶你從零開始探索：從收集、控制資料到重複利用程式碼、自訂資料型態，以及經由開發安全、協定導向的程式碼，學習利用SwiftUI來建立程式結構與使用者介面。完全掌握Swift會讓你具備開發一切程式的能力，從行動和網頁應用程式，到遊戲、架構、命令列工具等等都將是你的囊中之物。本書為何如此與眾不同？曾經看過《深入淺出》系列的讀者應該猜想得到，本書充滿專為大腦運作而設計的視覺化風格；尚未看過的讀者，內容保證包君滿意。不同於令人昏昏欲睡的厚重文字，本書透過多重感官的閱讀饗宴，帶領大腦沉浸在Swift的學習世界裡。

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20.

資料科學基礎數學

作者：Thomas Nield 出版社：美商歐萊禮 出版日：2023/04/11 裝訂：平裝

使用基本的線性代數、機率和統計來掌控您的資料「在當前資料科學教育環境的嘈雜聲中，這本書脫穎而出，包含許多清晰、實用的範例，說明理解和建構資料所需的基礎知識。」―Vicki BoykisTumblr高級機器學習工程師讓您掌握在資料科學、機器學習和統計學等方面所需具備的數學知識。作者Thomas Nield將引導您了解微積分、機率、線性代數和統計等領域，以及它們是如何應用在線性迴歸、邏輯迴歸和神經網路等技術。在此過程中，您還將獲得對資料科學的實用見解，以及如何利用這些見解幫助提升您的職業生涯。您將了解如何：‧使用Python程式碼和SymPy、NumPy和scikit-learn等程式庫來探索基本的數學概念，例如微積分、線性代數、統計和機器學習‧用簡單的語言並使用最少的數學符號和行話來理解線性迴歸、邏輯迴歸和神經網路等技術‧對資料集執行描述性統計和假說檢定，以解釋p值和統計顯著性‧操作向量和矩陣並執行矩陣分解‧對微積分、機率、統計和線性代數的知識進行整合和建構，並應用於包括神經網路在內的迴歸模型‧在資料科學職業生涯中進行實際導航，避免常見的陷阱、假設和偏見，同時調整您的技能以在就業市場中脫穎而出

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