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下世代超前佈署：用 Zabbix全面監管巨量伺服器

為了解決google文件下載mac的問題，作者吳兆松 這樣論述：

　　◎ 第一本Zabbix完整說明手冊 　　◎ 完全掌握Zabbix監控系統的核心技術 　　本書重點 　　► 系統當機不用怕被老闆罵，造成損失前就修復好，只有Zabbix做得到 　　► 全面監控硬體、作業系統、網路、軟體、應用程式，一條龍式掌握整個平台的運作情況，全面提升網站健康度 本書特色 　　► 以Zabbix 4為基礎，對Zabbix的各項功能進行詳細而深入的講解 　　► 從Zabbix的架構、安裝、監控設定、自訂監控項、警告設定、警告指令稿等開始了解，進而學習Zabbix的觸發器使用以及內部原始程式實現進行，如IPMI、SNMP、JMX、ODBC等。 　　

► 對自動化功能也有深入說明，如分散式監控系統，大量自訂指令稿的監控案例，還有自動發現(LLD)。 　　► 最後說明Zabbix效能最佳化，底層實現機制，效能瓶頸解析，以及如何解決，講解Zabbix API擴充Zabbix。 　　► 訂製RPM套件，原始程式建置安裝，使用Elasticsearch作為後端資料儲存，使用SaltStack自動化部署和設定，還有完整的實例建置企業級分散式監控系統。 　　適合讀者群 想了解、學習和規劃建置監控系統人員、想更深入了解Zabbix監控系統的讀者。  

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應用於新興資通犯罪偵查與鑑識之 研究

為了解決google文件下載mac的問題，作者鄧思源 這樣論述：

在鑑識科學的領域中，數位鑑識是物理鑑識領域中的一個新分支，隨著資訊科技與數位裝置的廣泛應用，益發突顯數位鑑識的重要性。而與數位鑑識息息相關之數位證據種類及態樣與日俱增，使得犯罪調查與數位鑑識人員的工作日益繁重與困難。個人在偵辦新興資通犯罪有關的案件時，常遭遇許多新型態數位證據的鑑識問題，然而可供直接參考應用的資料卻非常少，此外，對於此類過往未曾接觸或研究過之數位證據要如何下手取證及分析，也往往無應對之鑑識方法，因此，個人就將這些實務經驗轉換成本論文之研究動機。而本論文之目的則在探討數種在資通犯罪偵查與鑑識工作實務上較易接觸且複雜度較高之新興資通犯罪案件，並提出相對應之鑑識框架、數位跡證資料處

理的方法，以及鑑識特徵擷取的方式，希望藉以解決前述新型態數位證據鑑識之相關問題，並提供給資通犯罪偵查與數位鑑識實務工作者參考與應用。本論文探討之數位鑑識範圍主要包括以下4個部分：虛擬行動裝置、跨平台或反鑑識特性應用程式、非主流雲端服務，以及軟體偽變造。近年來，隨著跨境犯罪活動的迅速發展，駭客及網路犯罪份子不斷地跳出現有思維框架的限制，他們往往會發現系統中最薄弱之環節和可攻擊點，加以利用並造成公眾、企業和政府組織的損害與資安威脅。針對此問題，本論文另外一個研究的主題即是提出以結合數位鑑識工具及開源情報工具(OSINT)之解決方案，並整合在一個即時犯罪偵測與調查平台中，希望有效預防與快速地打擊不斷

上升的跨境網路犯罪，相關技術亦可提供執法人員參考運用。衷心期盼本論文之研究結果能對我國執法機關之犯罪偵查與數位鑑識工作有所貢獻。

極詳細+超深入：最新版TensorFlow 1.x/2.x完整工程實作

為了解決google文件下載mac的問題，作者李金洪 這樣論述：

TensorFlow 是目前使用最廣泛的機器學習架構，滿足了廣大使用者的需求。如今TensorFlow 已經更新到2.x 版本，具有更強的便利性。 本書透過大量的實例說明在TensorFlow 架構上實現人工智慧的技術，相容TensorFlow 1.x 與TensorFlow 2.x 版本，覆蓋多種開發場景。 　　◎ 詳盡闡述tensorflow 1.x/2.x完整內容 　　◎ 75個實作專案，包含最接近工業 / 商業用的典範    　　◎ 由淺入深的完整解說，徹底體會TensorFlow之美 　　史上強大的AI框架Tensorflow 2.X版終於出來了。 　　在綜合PyTorch

的動態圖架構和併入高階API Keras之後，Tensorflow又重回AI框架最炙手可熱的明星之一。 　　本書是針對已經有Tensorflow基礎的讀者，幫助讀者具備基礎的深度學習知識之後，更強化自身的功力。不再拘泥於簡單的CNN、MNIST、RNN等太基礎的內容。 　　全書重點包括： 　　► 75個工業及商用專案的完整實作 　　►在Windows/Linux下安裝Anaconda及GPU、CUDNN的完整介紹 　　►大量Transfer Learning的預載入模型說明 　　►Tensorflow的專屬資料集格式 　　►TF-Hub retrain或是fine-tune完整的預載入模型

　　►利用tf.estimator及tf.keras訓練模型的完整過程 　　►用Tensorflow做離散及連續資料的特徵工程 　　►不再只是單純的CNN，用膠囊網路做更準確的圖形辨識 　　►不只RNN，還有GRU及Attention機制、SRU、QRNN及Transformer機制 　　►自己動手做YOLOV3 Darknet 　　►最完整的Normalization說明，包括Batch Norm、Switchable Norm 　　►GAN大全，包括DeblurGAN及AttGAN 　　►CS612照片加工的AI基礎 　　►製作Tensorflow的模型完整說明 　　►在樹莓派、iPho

ne、Android上佈署Tensorflow的模型 本書特色 　　1. 相容TensorFlow 1.x 與2.x 版本，提供了大量的程式設計經驗 　　兼顧TensorFlow 1.x 與2.x 兩個版本，列出了如何將TensorFlow 1.x 程式升級為TensorFlow 2.x 可用的程式。 　　2. 覆蓋TensorFlow 的大量介面 　　由於TensorFlow 的程式反覆運算速度太快，有些介面的搭配文件並不是很全。作者花了大量的時間與精力，對一些實用介面的使用方法進行摸索與整理，並將這些方法寫到書中。 　　3. 提供高度可重用程式，公開了大量的商用程式片段 　　本書實

例中的程式大多都來自程式醫生工作室的商業專案，這些程式的便利性、穩定性、再使用性都很強。讀者可以將這些程式分析出來直接用在自己的專案中，加快開發進度。 　　4. 書中的實戰案例可應用於真實場景 　　書中大部分實例都是目前應用非常廣泛的通用工作，包含圖片分類、目標識別、像素分割、文字分類、語音合成等多個方向。讀者可以在書中介紹的模型的基礎上，利用自己的業務資料集快速實現AI 功能。 　　5. 從專案角度出發，覆蓋專案開發全場景 　　本書以專案實作為目標，全面覆蓋開發實際AI 專案中所有關的知識，並全部配有實例，包含開發資料集、訓練模型、特徵工程、開發模型、保護模型檔案、模型防禦、服務端和終端

的模型部署。其中，特徵工程部分全面說明了TensorFlow 中的特徵列介面。該介面可以使資料在特徵處理階段就以圖的方式進行加工，進一步確保在訓練場景下和使用場景下模型的輸入統一。 　　6. 提供大量前端論文連結位址，便於讀者進一步深入學習 　　本書使用的AI 模型，大多來自前端的技術論文，並在原有論文基礎上做了一些結構改進。這些實例具有很高的科學研究價值。讀者可以根據書中提供的論文連結位址，進一步深入學習更多的前端知識，再配合本書的實例進行充分了解，達到融會貫通。本書也可以幫助AI 研究者進行學術研究。 　　7. 注重方法與經驗的傳授 　　本書在說明知識時，更注重傳授方法與經驗。全書共有

幾十個「提示」標籤，其中的內容都是功力很高的成功經驗分享與易錯事項歸納，有關於經驗技巧的，也有關於風險避開的，可以幫助讀者在學習的路途上披荊斬棘，快速進步。  

漫畫編輯軟體之設計與實作－貼圖上傳分享子系統

為了解決google文件下載mac的問題，作者謝菘桓 這樣論述：

近年來，隨著科技的進步及網路的普遍化，使得行動網路及智慧型行動裝置的發展越來越迅速，擁有智慧型行動裝置的使用者也越來越多，漸漸的影響了人們的生活型態，成為許多人生活中不可或缺的一部分，也成為了與他人連絡、通訊最方便的一項工具。其中除了打電話的功能之外，使用文字聊天的通訊軟體更是快速的崛起，同時，市面上的通訊軟體也提供了許多貼圖組讓客戶下載，除了使用死板的文字聊天之外，也可以隨時穿插許多有趣的貼圖表達自己目前的心情或狀況。然而其中除了使用由軟體公司所提供的貼圖以外，可能還會有使用者想自己設計貼圖並使用，但目前市面上沒有一個平台，可以讓使用者分享、上傳自己所設計的貼圖並在智慧型行動裝置上運用。

因此本論文實現了在iOS平台上開發一套應用於iPhone的貼圖分享平台，結合網頁以及資料庫系統，讓使用者可以隨時於網頁上傳、管理自己設計的貼圖組，並讓其它也有使用此套軟體的人，可隨時於手機端觀看並下載貼圖組。而除了於網頁上傳貼圖組以外，使用者也可以隨時上傳自己製作好的照片作品，供他人欣賞及使用。讓可以使用的貼圖組可以更多元化，不再只是侷限於由軟體公司所提供的貼圖。