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AWS CDK 完全學習手冊：打造雲端基礎架構程式碼 IaC(iT邦幫忙鐵人賽系列書)

為了解決lamp安裝的問題，作者林侃賦（Clarence） 這樣論述：

第一本從無到有教你撰寫 AWS CDK 的中文書籍！ 為不會寫的你獻上超豐富 Sample Code，照抄也能成為 AWS CDK 達人！ 　　本書改編並延伸自第 12 屆 iT 邦幫忙鐵人賽獲得 DevOps 組冠軍的《用 CDK 定義 AWS 架構》系列文章，以簡單、好讀的行文風格詳述技術細節，並提供完整的程式碼範例與說明，一步一步帶領新手從零開始踏上 AWS CDK 技術達人之路。 　　一般而言，在 AWS 上部署雲端基礎架構有兩種做法：使用 AWS CloudFormation、或直接使用 AWS 管理主控台 (AWS Management Console) 手動建置。 　　

在 2019 年時，AWS 推出了全新的開發套件 AWS Cloud Development Kit (AWS CDK)，透過利用 AWS CDK 套件，開發者可以定義整個雲端基礎架構使用程式的方法，同時提升可讀性，並可撰寫測試程式來減少失誤的可能性，此外，還可以達到快速複製的效果。 　　然而，目前為止 AWS CDK 最美中不足的一點，便是可利用的中文資源仍相當稀少，因此本書希望以新手開發者的角度出發，用熟悉的中文伴隨大家走過艱辛的前段上手過程，本書內容將會使用 AWS 管理主控台配合 AWS CDK 程式，使用交互比對的方式協助讀者裡解、並從入門到精通 AWS CDK。 本書特色 　

　中文書籍 　　學習一款新的軟體，最令人擔憂的往往是閱讀英文文件所需大量耗費的時間。 　　全亞洲第一本 CDK 中文書，用中文帶你快速上手、學習撰寫 AWS CDK。 　　一步一腳印 　　從使用 AWS CDK 指令開始，以新手角度出發，透過 Code Review 的形式，帶你理解每一行 Code 代表的意義，一步一步帶領你走入學習 AWS CDK 的大門。 　　高實用性的工具書 　　本書內容囊括多種因應工作場景可能須開發的主題，讀者可將本書當作工具書，依據使用情境找到合適的章節並直接參考取用。 　　自動化部署 LAMP（Linux、Apache、MariaDB、PHP）叢集 　　對於

大多數的開發者來說，親手製作可自動化部署的 LAMP 伺服器並非一件容易的事情，本書針對 LAMP 的自動化部署提供詳盡的解說，讓閱讀後的你也能輕鬆使用 EC2 打造高可用可自動部署的 LAMP 伺服器叢集。 　　在 AWS 上部署 Docker 容器解決方案 　　在 AWS 上有多種 Docker 容器解決方案，在什麼狀況下要使用 ECS 或是 EKS，讓你傻傻分不清楚嗎？本書將以入門等級的簡單範例，協助讀者理解 ECS 與 EKS 兩種服務，並教會你如何根據應用情境挑選合適的容器部署解決方法。 　　開發自動部署的 CDK Construct Library 　　寫出好用的程式後分享給更

多人吧！ 　　教你如何從無到有寫一個自己的 CDK Construct Library，無論運用在開源貢獻、公司專案或私人案件，成為自己 Library 自己開發的技術達人。 好評推薦 　　本書將會是華人社群裡面最珍貴的 CDK 參考書之一， 期待越來越多人可以透過這本書一窺 CDK 的奧妙， 並且跟著 Clarence 一起學習， 讓再複雜的 Cloud 也都可以在自己的 IDE 開發環境裡面自由定義與掌握。－－Pahud Hsieh / Pahud Dev Youtube頻道主 　　 　　Clarence 在本書中由簡入深、逐一搭配一個個的場景案例，且細心繪製情境架構圖、配合著場景案例

整理範例程式碼，帶大家一步一步上手 AWS CDK。－－Ernest Chiang / AWS Community Hero／Director of Product & Technology Integration, PAFERS Tech 　　透過本書你可以輕鬆地踏入 AWS CDK 的世界， 裡面有許多的範例可以涵蓋你日常的實用情境， 讓你除了學 AWS CDK 之外還可以學 AWS 架構， 體驗到 AWS CDK 的強大之處， 為你增加硬技能。－－Neil Kuan / AWS Community Builder／Cloud Engineer, Cathay FHC estab

lished Digital, Data & Technology (DDT)  

lamp安裝進入發燒排行的影片

以類神經網路應用於太陽能預測系統之開發

為了解決lamp安裝的問題，作者顏廷瑜 這樣論述：

太陽能為再生能源的一種，為現今世界各國於再生能源相當重要發展科技，台灣也已2025年再生能源佔比達25%作為階段性目標。但太陽能發電系統發電量受自然條件影響極大，因此將會衝擊電網的穩定性，若具備較準確的太陽能發電預測系統，使高度非線性的發電系統可保障電網實時調度與穩定性。本論文為建立對太陽能模組的輸出功率數學模型，對於有影響太陽能模組輸出功率的參數進行數據蒐集。數據蒐集使用物聯網的技術，利用微控制器讀取太陽能模組電壓電流偵測電路與數個環境感測器數據後，使用無線網路晶片模組透過網路使太陽能模組發電狀況及發電當下環境數據儲存在資料庫。使用樹莓派來架設資料庫與伺服器，並開發人機介面，可查看數據蒐集

進度與太陽能模組及環境感測器設備異常等狀況提醒。長期蒐集數據達穩定後，已有訓練模糊類神經網路預測模型輸入層參數所需要的數據量後，數據從資料庫管理系統匯出並做資料前處理，數據整理完成被區分為訓練階段與預測階段。在訓練階段中訓練模糊類神經網路內部的參數並找出最佳的權重值，從訓練預測出來的結果，對於太陽能發電預測有一定的準確性後，在預測階段，把持續蒐集的數據，代入到已成立的預測模型做預測並做評估。由實驗結果可知，所蒐集的數據與建立模型的方法，可以建立一套太陽能模組發電預測模型，並且預測模型亦具備一定的準確性，可供發電預測使用。