CSS 程式碼的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列免費下載的地點或者是各式教學

今晚來點Web前端效能優化大補帖：一次搞定指標×工具×技巧，打造超高速網站(iThome鐵人賽系列書)

為了解決CSS 程式碼的問題，作者莫力全KyleMo 這樣論述：

針對「前端效能優化」技巧最全面的中文書籍！   精通前端基礎和優化技術，為你打造高效能網站！   　　本書內容改編自第 13 屆 2021 iThome 鐵人賽，Modern Web 組冠軍網路系列文章──《今晚，我想來點 Web 前端效能優化大補帖！》。本書彙整了網頁前端應用效能優化的各種技巧，並以此為出發點，延伸至許多前端領域必備的知識。搭配簡易圖文和範例檔實作，讓你打造高效能的前端應用，解決網站效能痛點，提升速度與使用者體驗，增加網站曝光率與流量！   　　四大重點   　　▍小細節讓效能UP 　　除了依賴指標，還要從對的地方著手！   　　▍前端開發必備心法 　　用對優化工具和技術

，提升效能&使用者體驗。   　　▍深入技術原理 　　介紹前端技術原理，精通前端應用知識。   　　▍提供完整範例檔 　　跟著實作範例學習，強化前端優化技能！   　　精彩內容   　　●認識 Core Web Vitals、RAIL Model、Lighthouse 等指標和效能監測工具，找出效能不足的地方。   　　●建立前端必備知識：瀏覽器架構與渲染流程、網路與快取、JavaScript 記憶體管理機制，並學習正確的圖片資源、檔案壓縮與打包技術。   　　●在不同情境下使用正確的優化技術：Code Splitting、動態載入、Tree Shaking、模組化技巧、Web Wor

kers 與 WebAssembly。   　　●使用 DevTool 檢測網站效能、實作 Debounce 與 Throttle，達到網站節流。   　　目標讀者 　 　　✦想要了解各種效能優化技巧的前端開發者 　　✦想要更理解前端開發底層知識的開發者 　　✦想了解前端開發近期發展與未來趨勢的讀者   專業推薦   　　「不論是剛入門的工程師或者資深工程師，都可以在這本書得到不同階段的啟發並且應用在實戰當中。」──── Verybuy Fashion 資深前端技術總監│Bingo Yang   　　「作者將業界所交流的各式各樣經驗，在這本書中一次性地統整起來，不僅僅只是教你效能優化的技巧，甚

至帶著你從歷史淵源、使用者面向、網路傳輸、渲染機制等不同角度來看效能。」──── 適才科技技術長 & Web 實驗室社群發起人│KK   　　「前端領域的發展十分迅速，很難得有作者用心將這些知識整理成書，帶領讀者從發現問題開始，了解背後原因與需求、實作練習，以及在每章節附上延伸學習的資源。」──── Design engineer@PicCollage│Lichin   　　「這本書深入淺出說明效能優化的各道題目，篇篇精彩有趣。除了從遠古到現今的技術解析和優劣比較，並且圖文並茂、附上實戰實例，讀起來讓人欲罷不能。」────《 打造高速網站從網站指標開始 》、技術部落格「Summer。桑

莫。夏天」作者│Summer　　

CSS 程式碼進入發燒排行的影片

基於網頁瀏覽模擬器之動態爬蟲程式生成研究

為了解決CSS 程式碼的問題，作者廖勳 這樣論述：

網際網路發展至今，不僅成為應用程式開發的主要平台，也是人們獲取資訊最主要的管道。大量的網路爬蟲 (Web Crawler) 被建構來抓取網路上的資訊，藉以整合提供加值的資訊服務。根據網路安全公司 Imperva 及 Barracuda 統計，網際網路上有半數的流量來自網路機器人。為了防範惡意機器人的攻擊，網頁設計的架構日益複雜，透過 JavaScript 開發技術的使用，改變網頁嵌入和呈現數據的方式。這對於建構加值型網路應用服務來說，無疑是相當大的挑戰。例如在網址不變的情況下動態更新網頁內容。如何克服這類型的網站的網頁抓取是本文研究的主題。為了取得動態網頁的資料，本研究在 Chrome ex

tension 上開發一套模擬使用者點擊流程的系統，透過 Chrome 擴充套件來記錄使用者的點擊與輸入，達到重現使用者在網頁瀏覽時的操作並抓取網頁資料。幫助使用者在不用寫程式碼的前提下，成功抓取網頁資料並提供定期自動抓取的功能。改善 WebETL System，對高互動性及一頁式網站的動態網頁下載問題，達到資料擷取及重覆使用的目的 (Data extraction And Reuse)。針對自動分頁偵測 失敗與政府網址連結與Alex統計的熱門網站共75個動態網頁中，成功的抓取70個，有93.33%的成功率。

Python 資料科學實戰教本：爬蟲、清理、資料庫、視覺化、探索式分析、機器學習建模，數據工程一次搞定!

為了解決CSS 程式碼的問題，作者陳會安 這樣論述：

　　【題材涵蓋最全面！一本書掌握資料科學 / 數據工程必學 know-how！】   　　從大數據到人工智慧世代，其背後蘊含的關鍵技術與理論不脫資料科學、機器學習的範疇。基本上，資料科學需要的背景知識與技能相當的多，通常要會 Python 程式設計基礎、熟悉相關 Python 套件和模組的使用；再加上機器學習的基礎就是機率和統計，因此也免不了得學機率和統計知識，可說有一拖拉庫的主題等著你去學，也難怪市面上各主題 (程式基礎、統計、套件、機器學習建模...) 的專書滿坑滿谷，一時間實在讓人難以消化...   　　為了降低讀者初學資料科學面對的負擔以及混亂感，我們精心設計了這本入門實戰教本，秉

持讓讀者「買一本抵多本」的精神，本書一次涵蓋所有入門必須熟悉的重要題材，同時也將初學資料科學的脈絡梳理清楚。   　　在章節的安排上，本書從資料取得的網路爬蟲開始，提供一個標準 SOP 來幫助讀者從網路取得資料；接著說明資料科學必學的 Python 重量級套件，再接著介紹機率、統計和探索式資料分析的基礎知識，最後進入最熱門的機器學習、深度學習建模主題。   　　這一連串「取得資料 → 探索資料 → 預測分析」是一套完整的資料科學 / 數據工程實戰訓練，跟著本書掌握這些重要 know-how 後，就不難看懂網路上眾多資料科學、機器學習專案的 Python 程式碼和線上教材，甚至參與資料科學、機器

學習的網路競賽；希望本書能協助讀者開啟資料科學家 / 數據工程師的成功之路！   本書特色   　　□ 資料科學三部曲：取得資料 → 探索資料 → 預測分析 　　□ 一次補足最入門的統計和機率基礎 　　□ Python 開發環境與基礎語法快速上手 　　□ 從網頁爬蟲、資料清理到資料視覺化，快速完成資料探索的預處理程序 　　□ 將清理後的資料存入 SQL 資料庫，便於日後存取利用 　　□ 實踐資料科學的四大套件：NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn 一次掌握 　　□ 用 Scikit-learn、tensorflow.Keras 套件實作最熱門的 AI 機器學習應用

LSProxy: A Low Bandwidth Tolerable Solution to Protect Systems Against Low and Slow DoS Attacks

為了解決CSS 程式碼的問題，作者胡傳恩 這樣論述：

Low and slow DoS attack 是一種網路應用層的阻斷服務攻擊（DoS）；它利用的是傳輸速率很慢的封包，以達成占用伺服器連線資源的目的。該攻擊具有低網路流量以及不需太多資源即可發動的特性，因此難以偵測與防禦；即便針對慢速連線進行阻擋，也恐誤傷合法的使用者。本篇論文提出了一個能保護 HTTP 伺服器免於此攻擊、不需伺服器額外調整，且對於連線速率較慢的使用者有更好包容力的解決方案。實驗顯示其能成功保護 Apache 以及 Nginx 伺服器。