LeetCode的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包

給全端工程師的職涯生存筆記：從「履歷×面試×職場」打造無可取代的軟實力(iThome鐵人賽系列書)

為了解決LeetCode的問題，作者林鼎淵(DeanLin) 這樣論述：

本書從「履歷×面試×職場」 三個面向讓你取得自己應有的價值 　　本書內容改編自【 第13屆 】 2021 iThome 鐵人賽 　　Software Development 組佳作網路系列文章 　　《全端工程師生存筆記》 　　有人的地方就會有江湖，公司也是江湖的縮影；職場並非埋頭苦幹就能有收穫的地方。 　　在人才市場上，「人」就是商品，包裝精美的容易溢價，賣相較差的容易折價。 　　不要期待公司主動理解你的內涵、看到你的成果、給你想要的專案。 　　所有想要的一切都要靠自己主動爭取，在職場懂得「包裝」才有更多機會！ 本書特色 　　想換工作卻總是被履歷卡住？先搞懂面試官想看什麼！ 　　・

帶你從面試官的角度來看履歷，思考自己會被問到哪些問題。 　　・ 教你將履歷的精華提取成簡報，用簡報引導面試官提問的方向。 　　 　　怎麼判斷公司是否適合自己？江湖遍地都是坑！ 　　・ 書中提供許多正面與負面的案例，協助你了解自己最在意的點。 　　・ 減少對公司主觀印象的判斷，改用具體事實列點來思考。 　　面試緊張到發揮失常？信心來自做好準備！ 　　・ 臨場力是練出來的！跟著書中範例打造屬於自己的面試攻略。 　　・ 提供面試前檢核表讓你心安，以此保證每次面試都有穩定的水平。 　　不知道從何準備題目？通通幫你準備好！ 　　・ 包含前端、後端、資料庫、設計模式、系統設計、白板題、職場情境題。

　　・ 透過實戰案例了解面試官想聽到的答案，就算遇到變化題也能從容不迫。 　　為什麼升職加薪都輪不到我？職場要把力氣用在對的地方！ 　　・ 別再用「吃虧就是占便宜」安慰自己，要了解如何擴增在公司的影響力。 　　・ 與同事合作不愉快？能者過勞？友善的工作環境是需要方法經營的。 　　・ 提加薪都被拒絕？也許改用「談判」會得到不一樣的結果。

LeetCode進入發燒排行的影片

線上編譯環境與程式練習平台功能之整合-以Domjudge為基準

為了解決LeetCode的問題，作者陳均豐 這樣論述：

隨著資訊時代的來臨，配合108課綱及未來趨勢發展，學習程式設計的人逐漸增加，許多學習程式設計的平台也越來越多，讓很多人能夠在網路上隨時學習程式語言，像是知名的LeetCode、HackerRank等等。由於多數的練習平台並非開源平台，而相較於知名的開源程式設計平台又以競賽類軟體為主，因此選定較為穩定的Domjudge進行研究。 本研究以Domjudge系統為基準，針對系統配分方式的便利性進行修改與新增，讓管理者能夠更自由的配分，並且將開源編譯網頁Judge0 IDE與Domjudge的系統進行整合，除了讓Domjudge系統可以透過Judge0 IDE進行線上編譯的功能之外，也能夠利用

Judge0 IDE 進行問題的提交。

Python 幫幫忙!用程式思維解決現實世界問題

為了解決LeetCode的問題，作者LEEVAUGHAN 這樣論述：

　　Python 語法大概都會了，認證或 Leetcode 的題目也刷過一輪了，程式功力怎麼還是停滯不前！？ 　　只刷程式題還不夠，職場上不會要你去找特定的字母組合、也不會要你去找質數或數列中遺失的數字等，這些是大家應該要會的程式和演算法基礎；Github 若只有放課堂上教的九九乘法表、簡易計算機範例，也不可能會受到企業青睞。 　　要累積實戰能力，你需要刷各種不同領域的專題，懂得運用各種程式技巧和跨領域的知識，才足以解決現實世界可能會遇到的人臉特徵比對、文章抄襲、加解密處理...等實務問題。 　　本書提供豐富的專案實作，可以挑戰到超過 60 項的 Python 專案，

也可以學習人臉偵測、身份辨識、即時影像處理、自然語言處理、統計分析、資料視覺化、網路爬蟲、...等各種熱門技術，作者也巧妙安排解決各種天文、地理、海巡、文學、哲學領域會遇到的問題，甚至連科幻片、殭屍片才會遭遇的困境，也都可以用 Python 來應付，跟上本書的節奏，原來 Python 真的無所不能。 　　【本書適用對象】 　　● 老是在跟基礎語法打混戰，不知道要拿 Python 做什麼。 　　● 即將畢業的資電科系學生，需要快速累積作品專案、擦亮履歷。 　　● 有程式基礎、期待轉職，但不知從何開始下手。 　　● 過往沒接手過完整專案，缺乏整合不同技術的經驗。 　　● 閒暇時想進行興趣專案開發

，卻想不到任何主題。 　　【第三方支援套件】 　　資料分析基礎工具：Pandas、NumPy 　　影像辨識：OpenCV 　　圖表與視覺化呈現：matplotlib、bokeh、holoviews、wordcloud 　　自然語言處理：NLTK 　　網路爬蟲：requests、BeautifulSoup4 　　圖形化 GUI：tkinter 　　影像處理與繪製：pillow、turtle 　　語音套件：playsound、pyttsx3 　　其他基礎必備套件：os、re、pathlib、sys、random、math、itertools、collections、time、DateTime、s

tatistics、webbrowser 　　 　　【跨領域專案主題】 　　● 幫影集《陰屍路》畫出最佳的逃生地圖 　　● 運用統計分析制定海上搜救計畫 　　● 結合人臉辨識和自動反擊抵禦變種人入侵 　　● 用 NLP 幫福爾摩斯作者平反抄襲疑雲 　　● 掃描火星地表找出最平坦的登陸地點 　　● 離開地球表面也能安全返航的路線模擬 　　● 偵測天體亮度找出疑似外星建築物 　　...等 16 個實務專案 本書特色 　　● 多領域專案情境＋整合 Python 套件與技術 　　● 16 個專案還不夠？每章結尾再提供練習專案和挑戰題，延伸共計有 48 個專案 　　● 書上程式碼都加上詳細中文註解，

清晰明瞭、一看就懂，進階 Python 語法也會適當提點說明 　　● 全書範例提供 .py 檔和 .ipynb 檔兩種格式，方便讀者用不同方式執行應用 　　● 本書由施威銘研究室監修，書中針對原書內容進行大量補充，並適當添加註解，幫助讀者更好地理解內容

基於Simhash方法之惡意軟體家族分群預測之研究

為了解決LeetCode的問題，作者方禹翔 這樣論述：

惡意軟體發展在近年來愈發蓬勃，隨著越來越多的惡意軟體問世，人們的資訊安全疑慮越來越高。然而，更新及維護惡意軟體資料庫又需要耗費大量人力及時間成本，因此，如何自動化識別惡意軟體的需求日漸提升。過去對於惡意軟體的相關研究主要著重在區分惡意與非惡意的問題為主，惡意軟體的家族分群研究是相對較少的一部分，最近開始有越來越多各種不同的方法研究惡意軟體家族分群。本研究採用Simhash演算法取得惡意軟體的特徵值，透過比較兩惡意軟體間的特徵值，進行該惡意軟體的相似度分析，使用此機制來對惡意軟體進行家族初步分群，使用該方法，可以降低運算所需要的時間，以達到快速解析惡意軟體家族，抵禦惡意軟體危害之目的。最後透過

實驗，驗證本機制所產生之資料庫可得到輸入之惡意軟體其所屬的家族。