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實戰Linux系統數位鑑識

為了解決windows 10下載的問題，作者BruceNikkel 這樣論述：

　　這是一本深入探討如何分析遭受破壞之Linux系統的書籍。你可以藉由本書瞭解如何鑑識Linux桌面、伺服器與物聯網裝置上的數位證據，並在犯罪或安全事件發生後重建事件的時間線。    　　在對Linux操作系統進行概述之後，你將學習如何分析儲存、火力系統和安裝的軟體，以及各種發行版的軟體套件系統。你將研究系統日誌、systemd日誌、核心和稽核日誌，以及守護程序和應用程序日誌。此外，你將檢查網路架構，包括接口、位址、網路管理員、DNS、無線裝置、VPN、防火牆和Proxy設定。    　　．如何鑑識時間、地點、語言與鍵盤的設定，以及時間軸與地理位置  　　．重構Linux的開機過程，從系統

啟動與核心初始化一直到登入畫面  　　．分析分割表、卷冊管理、檔案系統、目錄結構、已安裝軟體與與網路設定  　　．對電源、溫度和物理環境，以及關機、重新開機和當機進行歷史分析  　　- 調查用戶登錄會話，並識別連結周邊裝置痕跡，包括外接硬碟、印表機等    　　這本綜合指南是專為需要理解Linux的調查人員所編寫的。從這裡開始你的數位鑑證之旅。 

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以科技接受模式探討智慧型公車輔助行動載具在導覽系統上應用之研究---以2010台北花博接駁公車為例

為了解決windows 10下載的問題，作者崔倬豪 這樣論述：

近年來由於資訊與通信等技術的快速發展，許多運用先進資通訊科技於改善傳統運輸系統管理效率的構想及實作技術都已臻成熟可行，且經政府努力推動下，日前在台南市智慧型公車上已有全新的服務，車上的Wi-Fi創新應用，乃是全球首見，即時景點的介紹，除了提供LBS(Location-based Service)的資訊，還能用手機查詢這條路線知名、有趣景點的相關介紹、地圖、折價券等等的資訊，如此新穎的服務，為台灣大眾運輸系統開啟了一個新的里程碑。 接著在2010年底，於台北國際花卉博覽會又建置各線免費花博接駁公車(智慧型公車)，於車上提供WiMAX轉WiFi之訊號，讓iPhone或Android智慧型手

機的使用者，可於乘車時操作使用「花博行」導覽系統，隨時隨地掌握最新最即時之交通訊息及花博資訊。而本研究乃利用科技接受模式(TAM)來探討旅遊者於2010台北花博接駁公車上使用「花博行」導覽系統之使用態度、行為意圖與其影響因素構面間之關係，以構建智慧型公車輔助行動載具載在導覽系統上應用之接受模式，並解釋其影響因素構面間之關連性。本研究透過文獻探討將科技接受模式(TAM)的外部變數加入了資訊系統成功模式中的「系統品質」、「資訊品質」，此外也加入了「電腦自我效能」的構面，並就問卷所得之資料，除提供一些建議予相關政府部門做為未來施政參酌外，另以部分最小平方法(partial least squares

; PLS) 作為研究架構的資料分析工具，得到了一合理的模式。其結果發現：一、「系統品質」對於「知覺有用」有正向影響關係。二、「系統品質」對於「知覺易用」有正向影響關係。三、「資訊品質」對於「知覺有用」有正向影響關係。四、「資訊品質」對於「知覺易用」有正向影響關係。五、「電腦自我效能」對於「知覺有用」有正向影響關係。六、「電腦自我效能」對於「知覺易用」有正向影響關係。七、「知覺易用」對於「知覺有用」有正向影響關係。八、「知覺有用」對於「使用態度」有正向影響關係。九、「知覺易用」對於「使用態度」有正向影響關係。十 、「知覺有用」對於「行為意圖」有正向影響關係。十一、「使用態度」對於「行為意圖」有

正向影響關係。

Python - 最強入門邁向數據科學之路：王者歸來（全彩印刷第三版）【首刷獨家限量贈品-程式語言濾掛式咖啡包】

為了解決windows 10下載的問題，作者洪錦魁 這樣論述：

Python最強入門 邁向數據科學之路 王者歸來 第3版   　　【首刷獨家限量贈品- Python 濾掛式咖啡包】 　　數量：限量300包 　　咖啡風味：花神+黃金曼特寧 　　研磨刻度：40刻度 　　填充刻度：10g 　　製造/有效日期，18個月   　　★★★★★【33個主題】、【1200個Python實例】★★★★★ 　　★★★★★【1500個重點說明】★★★★★ 　　★★★★★【210個是非題】、【210個選擇題】、【291個實作題】★★★★★ 　　 　　Python語言是基礎科學課程，撰寫這本書時採用下列原則。 　　1：強調Python語法內涵與精神。 　　2：用精彩程式實例解說

。 　　3：科學與人工智慧知識融入內容。 　　4：章節習題引導讀者複習與自我練習。   　　相較於第2版，第3版更加強數據科學與機器學習的內容，與相關模組的操作，同時使用更細緻的實例，增加下列知識：   　　★解說在Google Colab雲端開發環境執行 　　☆解說使用Anaconda Spider環境執行 　　★PEP 8，Python設計風格，易讀易懂 　　☆Python語法精神、效能發揮極致 　　★遞迴函數徹底解說 　　☆f-strings輸出徹底解說 　　★電影院訂位系統 　　☆靜態與動態2D ~ 3D圖表 　　★Numpy數學運算與3D繪圖原理 　　☆Pandas操作CSV和Exc

el 　　★Sympy模組與符號運算 　　☆機器學習、深度學習所需的數學與統計知識 　　★線性迴歸 　　☆機器學習 – scikit-learn 　　★KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 　　☆決策樹 　　★隨機森林樹 　　☆其他修訂小細節超過100處   　　多次與教育界的朋友相聚，談到電腦語言的發展趨勢，大家一致公認Python已經是當今最重要的電腦語言了，幾乎所有知名公司，例如：Google、Facebook、…等皆已經將此語言列為必備電腦語言。了解許多人想學Python，市面上的書也不少了，但是許多人買了許多書，但是學習Python路上仍感障礙重重，原因是沒有選到好的書籍，

市面上許多書籍的缺點是：   　　◎Python語法講解不完整 　　◎用C、C++、Java觀念撰寫實例 　　◎Python語法的精神與內涵未做說明 　　◎Python進階語法未做解說 　　◎基礎實例太少，沒經驗的讀者無法舉一反三 　　◎模組介紹不足，應用範圍有限   　　許多讀者因此買了一些書，讀完了，好像學會了，但到了網路看專家撰寫的程式往往看不懂。   　　就這樣我決定撰寫一本用豐富、實用、有趣實例完整且深入講解Python語法的入門書籍。其實這本書也是目前市面上講解Python書籍中語法最完整，當讀者學會Python後，本書將逐步帶領讀者邁向數據科學、機器學習之路。Python以簡潔著

名，語法非常活，同時擁有非常多豐富、實用的模組，本書筆者嘗試將Python語法的各種用法用實例解說，同時穿插使用各種模組，以協助讀者未來可以更靈活使用Python，以奠定讀者邁向更高深學習的紮實基礎。   　　本書以約950個程式實例和約250個一般實例，講解紮實的Python語法，同時輔助約210道是非題、210道選擇題與約291道程式實作題。讀者研讀完此書，相信可以學會下列知識：   　　★內容穿插說明PEP 8風格，讀者可由此養成設計符合PEP 8風格的Python程式，這樣撰寫的程式可以方便自己與他人閱讀。 　　☆拋棄C、C++、Java語法思維，將Python語法、精神功能火力全開

　　★人工智慧基礎知識融入章節內容 　　☆從bytes說起、編碼(encode)、解碼(decoding)，到精通串列(list)、元組(tuple)、字典(dict)、集合(set) 　　★完整解說Unicode字符集和utf-8依據Unicode字符集的中文編碼方式 　　☆從小型串列、元組、字典到大型數據資料的建立 　　★生成式(generator)建立Python資料結構，串列(list)、字典(dict)、集合(set) 　　☆經緯度計算地球任2城市之間的距離，學習取得地球任意位置的經緯度 　　★萊布尼茲公式、尼拉卡莎、蒙地卡羅模擬計算圓週率 　　☆徹底解說讀者常混淆的遞迴式呼叫。 　

　★基礎函數觀念，也深入到嵌套、lambda、Decorator等高階應用 　　☆Google有一篇大數據領域著名的論文，MapReduce:Simplified Data Processing on Large Clusters，重要觀念是MapReduce，筆者將對map( )和reduce( )完整解說，更進一步配合lambda觀念解說高階應用 　　★設計與應用自己設計的模組、活用外部模組(module) 　　☆設計加密與解密程式 　　★Python處理文字檔案/二元檔案的輸入與輸出 　　☆檔案壓縮與解壓縮 　　★程式除錯(debug)與異常(exception)處理 　　☆檔案讀寫與目

錄管理 　　★剪貼簿(clipboard)處理 　　☆正則表達式(Regular Expression) 　　★遞廻式觀念與碎形(Fractal) 　　☆影像處理與文字辨識，更進一步說明電腦儲存影像的方法與觀念 　　★認識中文分詞jieba與建立詞雲(wordcloud)設計 　　☆GUI設計 - 實作小算盤 　　★實作動畫與遊戲(電子書呈現) 　　☆Matplotlib中英文靜態與動態2D ~ 3D圖表繪製 　　★說明csv和json檔案 　　☆繪製世界地圖 　　★台灣股市資料擷取與圖表製作 　　☆Python解線性代數 　　★Python解聯立方程式 　　☆Python執行數據分析 　　★

科學計算與數據分析Numpy、Pandas 　　☆網路爬蟲 　　★人工智慧破冰之旅 – KNN演算法 　　☆機器學習 – 線性迴歸 　　★機器學習 – scikit-learn 　　☆KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 　　★決策樹 　　☆隨機森林樹 　　★完整函數索引，未來可以隨時查閱