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JavaScript 爬蟲新思路!從零開始帶你用 Node.js 打造 FB&IG 爬蟲專案(iT邦幫忙鐵人賽系列書)

為了解決google登入手機驗證的問題，作者林鼎淵(DeanLin) 這樣論述：

　　本書內容改編自第12屆 iT 邦幫忙鐵人賽，AI＆Data 組佳作網路系列文章── 　　《行銷廣告、電商小編的武器，FB & IG 爬蟲專案從零開始 》 　　你知道 JavaScript 不僅能寫網頁還能夠爬蟲嗎？ 　　你受夠像機器人般蒐集資料的生活嗎？ 　　從新手村畢業的朋友想知道一個專案是如何進行的嗎？ 　　PM 們想知道工程師面對問題時在想什麼嗎？ 　　想知道這些答案嗎？想知道的話可以全部都給你。 　　閱讀吧！我把所有的解答都放在書裡了！ 書籍特色 　　從零開始！手把手建置 Mac/Windows 的專案環境 　　擋住學習熱情的不是困難的工具，而是屢戰屢敗的環境

建置！ 　　除了 step by step 帶你安裝環境，更讓你掌握每個工具的用途與原理。 　　循序漸進！每個章節都是一個里程碑 　　每個章節都有明確的學習目標，讓讀者在閱讀與實作的過程中成長； 　　並透過實務上的議題，培養獨立思考能力。 　　整合技術！完成屬於自己的爬蟲專案 　　從架構上全面著手，提供多種解決問題的思路，打造擴充性強大的系統。 　　透過需求訪談，你將發現──只有爬蟲技術是無法完善整個專案的！ 　　儲存資料的容器、定時執行的排程與爬蟲完成後的通知都是不可或缺的一環。 　　Node.js x Selenium x Google Sheets x Schedule x LI

NE Notify 　　最後，習得爬蟲技能的你 　　1. 向機械化的操作 Say Goodbye ~ 　　2. 蒐集海量資料不再是苦差事 　　3. 比別人擁有更多技能優勢 　　本書線上資源： 　　github.com/dean9703111/social_crawler  

google登入手機驗證進入發燒排行的影片

強化國軍雲端資訊系統之安全認證機制設計-以國軍健康管理資訊系統為例

為了解決google登入手機驗證的問題，作者吳建欣 這樣論述：

近年來開放政府資料在全球蔚為風潮，逐漸形成大數據及雲端服務的概念。由於資訊科技產業的日新月異與蓬勃發展，影響經濟甚巨，各先進國家紛紛推動雲端資訊整合計畫與相關政策。然而網路攻擊手段不斷地更新，造成資安事件頻傳，攻擊者常利用大家所熟知的社交工程攻擊手法中的釣魚信件，或是透過暴力式手法破解密碼，進入受害者的系統竊取機密資訊。本文使用國軍智慧卡及一次性密碼的多因子身分認證機制，以提升系統安全性，此外，並提出基於多重難度之混合式公開金鑰密碼系統及區塊加解密技術，利用其計算簡單及處理速度快的優點，結合智慧卡及一次性密碼的多因子身分認證機制，可有效增強國軍健康管理資訊系統的安全性，設計出一個更加值得信任

之系統。

Python機器學習與深度學習特訓班(第二版)：看得懂也會做的AI人工智慧實戰(附120分鐘影音教學/範例程式)

為了解決google登入手機驗證的問題，作者文淵閣工作室 這樣論述：

國內外最具代表性案例，9大專題實戰、15個分類實例  Google Colab、Microsoft Azure兩大雲端應用，人臉辨識、自然語言、  文字識別、語音轉換、分析預測、物件自動標示、影像辦識真正實練，  從資料收集整理、模型訓練調整，檢測修正到產出全面解秘！    　　資料科學(Data Science)技術崛起後，人工智慧(Artificial Intelligence)、機器學習(Machine Learning)與深度學習(Deep Learning)儼然成為電腦科學最熱門的話題。其實，人工智慧的應用早已出現在我們生活周遭，如即時車牌影像辨識，以及智慧型手機中的臉部指紋辨識

解鎖、影像轉文字翻譯、智慧語音助理…等。    　　在人工智慧領域中最重要也最適合作為入門的程式語言非Python莫屬。本書就以TensorFlow、Keras為基底，運用Python進行實作，深入人工智慧技術，掌握機器學習與深度學習的真正強大應用。    　　程式人、工程師挑戰人工智慧最佳學習地圖  　　由類神經網路基礎到AI應用實戰  　　訓練、模型、預測、辨識、分析與驗證  　　全面深入機器學習與深度學習技術核心    　　■打造專屬Python、TensorFlow與Keras最強開發環境。  　　　 　　■圖解簡化複雜難懂的類神經網路觀念，涵蓋多層感知器(MLP)、卷積神經網路(CN

N)與循環神經網路(RNN)。    　　■整合最夯的人工智慧雲端開發平台：Google Colab，應用雲端提供的充沛資源，全面提升運算效能。  　 　　■加碼最新的機器學習雲端應用平台：Microsoft Azure，連結功能強大、方向多元的Web API，豐富專業應用領域。    　　■顛覆只重視理論或產生結果的傳統機器學習內容，實際挑戰從資料收集與準備、模型訓練與調整、檢測修正到結果產出的最完整機器學習實戰流程。    　　■全面深入不同應用面向：  　　印刷文字辨識、手寫文字辨識、遠端圖片分析、本機圖片分析、辨識圖片地標或名人、臉部辨識、人臉比對、語言識別、文字翻譯、黑白照片上色、人

臉情緒偵測、圖片物件偵測、人工智慧製作縮圖、圖片場景偵測、汽車型號及年份偵測、自動標示物件、資料走勢預測…    　　■網羅國內外最具代表性案例：  　　手寫文字辨識、圖片分類、即時匯率分析、文字雲與文章自動摘要、YouTube影片加上字幕、股票走勢分析、臉部辨識登入系統、擷取車牌、即時車牌影像辨識…等，進行有系統而扎實的真正演練。    　　■一次領略機器學習與深度學習的重要關鍵話題：  　　TensorFlow、Keras、Anaconda、Spyder、Jupyter Notebook、CUDA、cuDNN、MLP、Mnist、CNN、RNN、LSTM、Colab、Azure、Cogni

tive Services、Computer Vision、Face API、Language API、Text Analytics、Translator Text、Algorithmia、Jieba、wordcloud、SpeechRecognition、Aegisub、twstock、plotly、SQLite、SQLite Database Browser、Haar…    　　■針對專案實戰提供關鍵影音輔助教學，加速學習效率。    　　超值學習資源：120分鐘關鍵影音教學/範例程式檔/一探演算法雲端寶庫：Algorithmia教學PDF    感謝讀者好評   　　“很棒的書，我完全

沒有深度學習和機器學習的任何知識，只有Python的基礎知識，也覺得書中的說明很快就讓我了解了。” --abedul    　　“此書把繁雜的演算法理論以圖像化的方式呈現，可以幫助我們快速了解深度學習的核心概念，讓學習門檻降低許多，而且還提供了很多實用的實作範例，是一本入門深度學習的好書…” --Victor

基於Android的移動式簽到系統整合研究-以政府機關差勤實務為例

為了解決google登入手機驗證的問題，作者蔡孟諭 這樣論述：

隨著資訊科技的蓬勃發展及我國電子化政府的政策推動，目前我國的政府機關已幾乎全面使用電子化出勤系統。為了提升出勤作業簽到流程的便利與效率，政府部門廣泛使用電子簽到設備（如RFID閱讀器、指紋讀取機、身分證條碼閱讀器、人臉辨識裝置等）來搭配線上差勤系統，更進一步地，近年已有廠商開發出可安裝於個人智慧型手機的差勤簽到APP，透過如GPS、藍芽、wifi、網路IP等定位技術，以提供員工更加便捷的簽到程序。為解決員工每日上下班時冗長的簽到隊伍問題，新北市政府從民國109年起，便在原有「新北市政府公務雲」APP中推出了「差勤按刷卡」功能，該功能可透過捕捉辦公地點所裝設之特定藍芽訊號以完成簽到作業。此功能

的提供，大幅減少了新北市政府員工排隊簽到的等候時間，有效提高了出勤簽到的效率。另外，為了配合居家辦公的出勤型態，此APP也提供了居家辦公專用的「差勤按刷卡（居家）」功能，讓員工也能在居家辦公時簡單透過手機完成差勤打卡作業。然而，出勤簽到APP的出現雖然提供了快速便利，但其流程與功能上卻存在了一些問題，例如其忽略了簽到人員身份識別的重要性，或對於簽到人員所在地點並無任何判斷機制等問題，這些漏洞將導致代刷卡或不實簽到的可能性，反而在差勤管理實務上產生額外弊端。本研究目的在於改良目前政府機關所使用之出勤簽到APP，使用目前市面智慧型手機皆具備之基本功能（藍芽、定位、攝影機等），對出勤簽到APP的簽到

流程進行再設計；將簽到人員的身分驗證及確認簽到地點的機制納入，避免出勤簽到時可能存在之不實簽到與代簽弊端。簡而言之，本研究係在現有出勤簽到系統APP之基礎上，增加了定位、身分辨識及方便使用者自行檢測APP運作是否正常之測試等功能。本研究所提出的簽到APP整合了藍芽定位、GPS定位及人臉辨識等技術作為驗證機制，能以「事前查核」取代「事後查核」，強化了「居家辦公」及「公假公差」人員之差勤管理，彌補了原先出勤簽到APP可能有的漏洞及不足的功能、也減少了非必要之限制，提供人事人員於差勤管理上更大的助益。