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今晚來點Web前端效能優化大補帖：一次搞定指標×工具×技巧，打造超高速網站(iThome鐵人賽系列書)

為了解決網頁工程師技能的問題，作者莫力全KyleMo 這樣論述：

針對「前端效能優化」技巧最全面的中文書籍！   精通前端基礎和優化技術，為你打造高效能網站！   　　本書內容改編自第 13 屆 2021 iThome 鐵人賽，Modern Web 組冠軍網路系列文章──《今晚，我想來點 Web 前端效能優化大補帖！》。本書彙整了網頁前端應用效能優化的各種技巧，並以此為出發點，延伸至許多前端領域必備的知識。搭配簡易圖文和範例檔實作，讓你打造高效能的前端應用，解決網站效能痛點，提升速度與使用者體驗，增加網站曝光率與流量！   　　四大重點   　　▍小細節讓效能UP 　　除了依賴指標，還要從對的地方著手！   　　▍前端開發必備心法 　　用對優化工具和技術

，提升效能&使用者體驗。   　　▍深入技術原理 　　介紹前端技術原理，精通前端應用知識。   　　▍提供完整範例檔 　　跟著實作範例學習，強化前端優化技能！   　　精彩內容   　　●認識 Core Web Vitals、RAIL Model、Lighthouse 等指標和效能監測工具，找出效能不足的地方。   　　●建立前端必備知識：瀏覽器架構與渲染流程、網路與快取、JavaScript 記憶體管理機制，並學習正確的圖片資源、檔案壓縮與打包技術。   　　●在不同情境下使用正確的優化技術：Code Splitting、動態載入、Tree Shaking、模組化技巧、Web Wor

kers 與 WebAssembly。   　　●使用 DevTool 檢測網站效能、實作 Debounce 與 Throttle，達到網站節流。   　　目標讀者 　 　　✦想要了解各種效能優化技巧的前端開發者 　　✦想要更理解前端開發底層知識的開發者 　　✦想了解前端開發近期發展與未來趨勢的讀者   專業推薦   　　「不論是剛入門的工程師或者資深工程師，都可以在這本書得到不同階段的啟發並且應用在實戰當中。」──── Verybuy Fashion 資深前端技術總監│Bingo Yang   　　「作者將業界所交流的各式各樣經驗，在這本書中一次性地統整起來，不僅僅只是教你效能優化的技巧，甚

至帶著你從歷史淵源、使用者面向、網路傳輸、渲染機制等不同角度來看效能。」──── 適才科技技術長 & Web 實驗室社群發起人│KK   　　「前端領域的發展十分迅速，很難得有作者用心將這些知識整理成書，帶領讀者從發現問題開始，了解背後原因與需求、實作練習，以及在每章節附上延伸學習的資源。」──── Design engineer@PicCollage│Lichin   　　「這本書深入淺出說明效能優化的各道題目，篇篇精彩有趣。除了從遠古到現今的技術解析和優劣比較，並且圖文並茂、附上實戰實例，讀起來讓人欲罷不能。」────《 打造高速網站從網站指標開始 》、技術部落格「Summer。桑

莫。夏天」作者│Summer　　

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本國銀行海外分行之經營與治理-以歐美地區為例

為了解決網頁工程師技能的問題，作者林淑芬 這樣論述：

近年來，國內銀行在金融環境變化下經營日趨艱難，銀行間競爭愈來愈劇烈，壓縮獲利，加上政府鼓勵銀行國際化，因此本國銀行在提升盈餘及邁向國際化的目標下，紛紛設立多處海外分行，並期待其海外分行提高獲利占比。然在高度期盼海外分行為本國銀行提升獲利及盈餘的同時，本國銀行對於海外分行是否提供足夠之資源及支援？對海外分行當地之法令規範是否瞭解?制定之政策及策略是否合宜？均影響海外分行之經營與治理成果。 本研究以探討相關文獻，深究本國銀行海外分行目前經營現況及所遭遇的困難，透過分析國際裁罰案例、本國主管機關金融檢查公告之缺失範例及態樣及與具海外分行經驗之金融從業人員深度訪談，期能提出相關建議及意見。

本研究認為本國銀行應從制度面著手，認同一般企業為追求獲利而承擔風險，但金融業卻是因管理風險得當而獲利之觀念，訂立確明及有效的內部控制三道防線、落實對海外分行之監督、平衡短、中、長期營運目標，切勿偏頗、提升企業文化、優化人事制度，並提供適切的資源與支援，與海外分行共同努力，強化法令遵循業務，摒除獨尊獲利達成之營運目標，應將法令遵循辦理得當也視為業務推展良好的績效指標，以提升本國銀行海外分行之經營與治理。

Python 資料科學實戰教本：爬蟲、清理、資料庫、視覺化、探索式分析、機器學習建模，數據工程一次搞定!

為了解決網頁工程師技能的問題，作者陳會安 這樣論述：

　　【題材涵蓋最全面！一本書掌握資料科學 / 數據工程必學 know-how！】   　　從大數據到人工智慧世代，其背後蘊含的關鍵技術與理論不脫資料科學、機器學習的範疇。基本上，資料科學需要的背景知識與技能相當的多，通常要會 Python 程式設計基礎、熟悉相關 Python 套件和模組的使用；再加上機器學習的基礎就是機率和統計，因此也免不了得學機率和統計知識，可說有一拖拉庫的主題等著你去學，也難怪市面上各主題 (程式基礎、統計、套件、機器學習建模...) 的專書滿坑滿谷，一時間實在讓人難以消化...   　　為了降低讀者初學資料科學面對的負擔以及混亂感，我們精心設計了這本入門實戰教本，秉

持讓讀者「買一本抵多本」的精神，本書一次涵蓋所有入門必須熟悉的重要題材，同時也將初學資料科學的脈絡梳理清楚。   　　在章節的安排上，本書從資料取得的網路爬蟲開始，提供一個標準 SOP 來幫助讀者從網路取得資料；接著說明資料科學必學的 Python 重量級套件，再接著介紹機率、統計和探索式資料分析的基礎知識，最後進入最熱門的機器學習、深度學習建模主題。   　　這一連串「取得資料 → 探索資料 → 預測分析」是一套完整的資料科學 / 數據工程實戰訓練，跟著本書掌握這些重要 know-how 後，就不難看懂網路上眾多資料科學、機器學習專案的 Python 程式碼和線上教材，甚至參與資料科學、機器

學習的網路競賽；希望本書能協助讀者開啟資料科學家 / 數據工程師的成功之路！   本書特色   　　□ 資料科學三部曲：取得資料 → 探索資料 → 預測分析 　　□ 一次補足最入門的統計和機率基礎 　　□ Python 開發環境與基礎語法快速上手 　　□ 從網頁爬蟲、資料清理到資料視覺化，快速完成資料探索的預處理程序 　　□ 將清理後的資料存入 SQL 資料庫，便於日後存取利用 　　□ 實踐資料科學的四大套件：NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn 一次掌握 　　□ 用 Scikit-learn、tensorflow.Keras 套件實作最熱門的 AI 機器學習應用

導入持續性稽核情境偵測採購舞弊之應用研究

為了解決網頁工程師技能的問題，作者黃宇歆 這樣論述：

依據專業機構發布統計數據顯示舞弊造成企業損失，其中採購舞弊是常見之類型。因採購交易數據多存在ERP系統中，因此企業如能發展有效之持續性稽核情境偵測採購舞弊，將有利企業掌握異常交易，並可據以優化內部控制。本研究主要參考國際專業機構發布導入持續性稽核之方法，以及文獻或媒體有關採購及付款流程之舞弊釋例，透過辨識流程異常交易態樣，再據以辨識異常交易資料呈現態樣後發展持續性稽核情境，並與個案公司依經驗發展之稽核情境做比較，彙整發展採購持續性稽核情境需考量事項，並對個案公司提出實質有效之建議。研究結果發現採用流程分析方法發展之稽核情境較完整，發展前如能明確掌握測試目的並結合實務知識，可使設計之稽核情境更

精準。另因個案公司活用人員經驗並採取組合稽核情境之方式於實務上有達預期效果，故如能持續累積稽核情境資料庫，將有益企業後續發展新稽核情境之應用。