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你所不知道的必學前端Debug技巧：即學即用!讓你Debug不求人(iT邦幫忙鐵人賽系列書)

為了解決cookies chrome的問題，作者楊楚玄 這樣論述：

　　本書改編自第12屆iT邦幫忙鐵人賽Modern Web組冠軍系列文章《你所不知道的各種前端Debug技巧》。雖然Debug占據了開發者大多數的時間，卻較少人著墨在精進Debug技巧。本書將從心態、通用方法開始切入Debug技巧，再深入至不同主題如HTML、CSS、JavaSciprt、效能分析、使用者體驗、錯誤處理、工具等，並搭配範例程式碼進行說明，以協助讀者理解及應用在實際情境中，提升解決問題的效率。 　　【內容重點】 　　✪不限於前端的Debug心態及通用技巧。 　　✪網頁元素、樣式的即時調整與檢查技巧。 　　✪利用斷點、逐步執行檢查JavaScript的方式及容

易造成錯誤的寫法。 　　✪API請求資訊的分析技巧及快取、CORS、Cookies等重要觀念。 　　✪程式碼、記憶體、網頁渲染流程的效能問題分析技巧。 　　✪行動裝置的模擬、Debug技巧及瀏覽器行為差異。 　　✪網站體驗指標（Web Vitals）、無障礙網頁及相關檢測工具。 　　✪錯誤拋出、攔截和非同步錯誤處理技巧與最佳實踐。 　　✪Chrome DevTools的設定和功能細節。 　　【適用讀者】 　　✪前端初心者：開發時遇到問題卻不知道如何解決，希望學習實務經驗和Debug訣竅。 　　✪前端工程師：希望提高問題解決能力及開發效率。 　　✪有經驗的開發者：想要學習或更深入理解前端開發知

識和相關工具。 本書特色 　　一本可精進你的Debug技巧，讓你從有效率的解決問題到避免問題發生的前端Debug技巧工具書 　　✪以Debug技巧為主軸，有效提升整體問題解決能力，不限於特定環境或框架。 　　✪詳細說明問題成因和解決方式，協助讀者深入理解，並應用於實際情境中。 　　✪提供範例網站及程式碼，一步步帶領讀者進行操作，熟悉工具使用方式。 專業推薦 　　「本書中涵蓋的方法、技巧和情境都是實用的、經過「實戰測試」的，被許多經驗豐富的軟體工程師用在每天的工作上。關於軟體工程師工作的描述，我最喜歡的是：軟體工程師是「問題解決者」，在軟體開發職業生涯中，我們可能被稱為「編碼員、程式設計

師、測試員、主管、技術領導」，但我們終歸是問題解決者，我們重複地處理業務或客戶問題、分析最佳解決方式、提供可靠的方案來解決問題。許多提出解決方案及解決問題所需的工具和知識都被整理於本書之中。」──Appier工程資深副總 | Robert S.Liu 　　「解決問題被譽為在21世紀職場的核心技能之一。作為一個工程師，你每天的工作就是在解決問題。你能解決的問題有多困難、多複雜，你的薪資就會有多高，發展機會就會有多好。而debugging就是你建立解決問題能力的一個重要環節。本書精心設計的教案中，可感染到作者的思維與做事態度。」──前Yahoo!亞太區產品總監、ALPHA Camp 校長 | 陳

治平（Bernard Chan） 　　「本書可說是前端Debug完全手冊，從CSS到JavaScript，從手機、桌機再到無障礙網頁的除錯方式都含括在內，除了詳細介紹瀏覽器開發者工具中的各個功能，讓讀者能夠更清楚程式在瀏覽器上執行的過程外，更珍貴的是作者根據自己豐富的經驗，整理大量前端開發實務中常碰到的問題，再輔以程式範例，讓讀者能透過實際範例來了解問題、觀察問題、到解決問題。」──PJCHENder網頁開發咩腳版主、《從 Hooks 開始，讓你的網頁 React 起來》作者 | 陳柏融  

cookies chrome進入發燒排行的影片

Facebook及Google運用人工智慧在投放廣告行為所產生的憲法爭議與實踐

為了解決cookies chrome的問題，作者洪于庭 這樣論述：

近幾年人工智慧又再度成為熱門的討論話題，並運用在我們生活的各個角落， 無論是醫療、量刑、家居、公共衛生等，都佔了一席之地。人工智慧是否最後會 發展得與真正的「人」一樣，目前未可知，但很多電影中都以此作為背景，去探 討相關道德問題。據此，本文並未於此解決相關道德問題，而是針對訓練人工智 慧的資料作為主要討論焦點。即，人工智慧的「學習」，需要透過大量資料不斷 反覆測試、訓練，以確保其所輸出之結果精確。據此，當輸入的資料變成人民的 個人資料時，會產生何種問題，這是本文所好奇的。此外，Facebook 及 Google 在 全世界的高度覆蓋率，並掌握所有用戶，甚至是非用戶的個人資料，以人工智慧 技術

運用在廣告投放中。據此，本文主要以 Facebook 及 Google 在投放廣告行為利 用人工智慧技術之介紹出發，並針對此探討相關的憲法議題及各國針對此有所為 的法律規範，最後回到我國進行相關探討，期能在我國針對此能有相關因應措施。本論文共計六個章節，第一章簡要介紹本論文的研究動機與目的、研究對象 與範圍、研究方法等。第二章分為四大部分，從傳統的廣告形式至線上廣告的發 展，在介紹 Facebook 及 Google 運用機器學習及自然語言處理等人工智慧技術，在 其廣告投放中。本文將其投放廣告行為階段分為三:資料蒐集階段、使用人工智 慧技術進行資料分析階段、透過廣告與廣告受眾進行匹配之投放階段

，分別在該 部分進行介紹。第三章部分為投放廣告行為所產生的憲法議題，主要係針對廣告 商及廣告受眾可能產生憲法所保障的基本權影響。本論文區分為三大部分，即人 工智慧進入投放廣告行為前，廣告所產生的憲法議題。以及人工智慧進入投放廣 告行為後所產生的憲法議題。第三部分，則是介紹劍橋分析事件，強調投放廣告 行為產生之爭議可能產生外溢效果，而導致民主受到影響。第四章以歐盟一般資料保護規則及加州消費者隱私保護法為主要架構，並進 行介紹。歐盟一般資料保護規則針對其立法沿革，並強調其規範重點，如擴大適 用範圍、擴張適用客體、特種個資之新增、相關罰則及具體化當事人同意、強化 當事人權利等。並介紹以歐盟一般資料保

護規則作為依據，對 Facebook、Google 在個人資料蒐集、處理及利用，違反歐盟一般資料保護規則而受到裁罰之案例。 就加州消費者隱私保護法之內容介紹，除規範重點，即適用範圍、適用客體、當 事人權利、通知義務、執法與罰則等規定外，並就可能適用投放廣告行為之條文 規範，及對 Facebook、Google 投放廣告可能產生之影響進行探討。就加州消費者 隱私保護法施行到現在，針對 Facebook 及 Google 違反加州消費者隱私保護法條文 之二案例介紹。此外，針對此二法之異同，分為範圍、定義、資料蒐集合法性基 礎、當事人權利、執法事項等五大部分進行比較。Facebook 及 Googl

e 針對二法之 發布施行，所為之相關因應措施，於第四節中進行介紹。第五章部分即回歸我國個人資料保護法，就立法沿革、目的、個資保護範圍、 原則、當事人權利及罰則等介紹。並比較，我國個資法訂定時所參考歐盟 1995 年 之個人資料保護指令。而 2018 年 GDPR 施行後，許多國家變紛紛效仿，我國立委 亦提出修正草案，本論文針對與現行個資法相異之處進行介紹，並對比與 GDPR 相異之處。據此，提出針對 Facebook 及 Google 投放廣告行為，我國可能可以做出 的回應。第六章即結論，本文認為針對 Facebook 及 Google 運用人工智慧在其投放 廣告行為產生最大的問題就是個人資料

蒐集、利用與處理。據此，在我國涉及資 料使用之法律即為個人資料保護法。雖說立委已經提出修正草案，惟相關規範未 清，且草案尚未通過。而蒐集個人資料之行為是每天不斷發生，若為提早做好規 劃及規範，並有專責機關進行相關執行，人民之隱私將由如在陽光下，不斷被曝 曬著。

矽谷工程師爬蟲手冊：用Python成為進階高手

為了解決cookies chrome的問題，作者黄永祥 這樣論述：

　　循序漸進，涉及面廣 　　站在初學者的角度，循序漸進地介紹使用Python開發網路爬蟲的各種知識，內容由淺入深，涵蓋目前網路爬蟲開發的各種熱門工具和前瞻性技術。   　　從理論到實作，培養爬蟲開發思維 　　在說明過程中，不僅介紹理論知識，注重培養讀者的爬蟲開發思維，而且安排綜合應用實例或小型應用程式，讓讀者能順利地將理論應用到實作中。   　　實戰專案豐富，擴充性強 　　作者精心設計和挑選，根據實際開發經驗歸納而來的實戰專案，涵蓋在實際開發中所遇到的各種問題。說明步驟詳盡、結構清晰、分析深入淺出，而且案例擴充性強，讓讀者更容易掌握爬蟲開發技術，以應對業務需求，還可根據實際需求擴充開發。

  　　內容豐富，傾情分享 　　本書內容都來自作者多年的程式設計實作，操作性很強。還介紹爬蟲軟體和爬蟲架構的開發，幫助讀者擴充知識結構，提升開發技能。   　　適合讀者群：Python網路爬蟲初學者、Python初級爬蟲工程師、從事資料抓取和分析的技術人員，或學習Python程式設計的開發人員。   本書特色   　　一本讓你夠格去Google、百度、微軟、fb上班的修鍊大法 　　◎ 爬文字、爬評論、爬音樂、爬圖片、爬電影，無所不爬！ 　　◎ 存文字、存表格、存word、存db，存json、存csv，什麼都存！ 　　◎ Fiddler、 urlib、 requests、 selenium、 a

ppium、 scrapy，樣樣都有！ 　　◎ SQLAchemy、 MongoDB、MySQL、Redis、 SQLServer，格式通吃！ 　　◎ 百度、QQ、微博、求職網、搶票網、購物網、房仲網，通通都抓！ 　　◎ 自己完成爬蟲視窗程式、自己開發爬蟲架構、自己設計反爬機制！

以機器學習演算法分類洋蔥網路流量

為了解決cookies chrome的問題，作者陸弘博 這樣論述：

隨著加密封包和新應用程式的出現，網際網路流量的分析變得愈來愈困難了。我們藉由提出三類機器學習演算法能使用的強大特徵，和一套建立分類器的標準作業程序來解決這個問題。我們提出的三類特徵分別為方向改變、變換方向前的封包數和變換方向前的位元組數。方向改變和流量改變方向的頻率有關；變換方向前的封包數是每個流量改變其方向以前，總共累積了幾個封包；變換方向前的位元組數是每個網路改變其方向以前，總共累積了幾個位元組。比較用我們提出的特徵訓練出來的分類器和前人提出的特徵訓練出的分類器的平均召回率，神經網路從43.34%進步到58.29%，隨機森林從77.73%進步到82.97%，K-近鄰算法從55.17%進步

到73.93%, XGB 從77.62%進步到81.91%，支持向量機從17.17%進步到41.94%, LGB 從80.92%進步到85.19%，決策樹從72.03%進步到82.53%。提出的標準作業程序從洋蔥網路的 Pcap 檔開始。從它們抽取出流量之前，我們會先過濾雜訊和一些特定封包。抽取出的流量會被更進一步切割成較短的流量，我們再計算這些較短流量的特徵。在把特徵餵給機器學習演算法前，我們還會對特徵做一些處理。把處理後的特徵餵給機器是這個標準作業程序的最後一部。這個標準作業程序的特別之處在於其彈性。怎麼過濾封包、怎麼切割流量和怎麼處理特徵，都是能調整的。所以任何機器學習演算法，都能用這套

標準作業程序訓練出一個令人滿意的分類器。以下是各演算法實際訓練的平均召回率：神經網路能達95.65%，隨機森林能達到92.72%，K-近鄰算法能達到84.03%，XGB 能達到93.18%，支持向量機能達到90.49%，LGB 能達到94.37%，決策樹能達到89.43%。我們的貢獻在於(1) 我們提出了三類強大的特徵，幫助機器學習演算法訓練分類器。(2) 我們發展出了一套標準作業程序來訓練洋蔥網路流量的分類器。藉由我們提出的特徵和標準作業程序，網路服務提供者和洋蔥網路能在不傷害使用者隱私的情況下，大幅改善使用者體驗。我們希望這能讓洋蔥網路吸引更多使用者，進而使其變成一個更安全的覆蓋網路。洋蔥

網路的使用者能對僅有網路一部份控制權/了解的壞蛋完全匿名，包括駭客、殘暴的政府等等。而整個網路也能在洋蔥網路有龐大流量時保持通順。