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Linux運維實作大全：高效管理所有主流服務

為了解決百度 線上 下載的問題，作者高俊峰 這樣論述：

　　◎ 集結大量經典易懂的實例與技巧 　　◎ 全面涵蓋Linux系統管理的相關知識 　　◎ Linux技術專家多年實作經驗精華總結    　　隨著大數據、雲端運算、容器化應用的落實，基於Linux的運行維護也面臨新的挑戰：業務越來越複雜、使用者需求越來越多樣化、伺服器的數量越來越龐大。面對這些挑戰，建構標準化、自動化、穩定性高、可靠性強的運行維護體系迫在眉睫。    　　本書以實際生產環境為背景，以實作為主，有系統、全面性地講解Linux運行維護人員必須掌握的運行維護知識。透過本書，讀者不僅可以掌握必需的專業知識，還可具備實際解決問題的能力。   　　全書分為5篇，共有15章。    　　

►第1篇 Web、資料庫運行維護篇（1∼3章） 　　介紹Web 運行維護和資料庫運行維護的實戰技能   　　►第2篇 運行維護監控篇（4∼5章） 　　介紹企業常用的運行維護監控工具，Zabbix、Nginx、Apache、Tomcat、PHP-FPM、Redis 、Ganglia   　　►第3篇 叢集架構篇（6∼8章） 　　介紹3款開放原始碼叢集軟體，Keepalived、LVS、HAProxy   　　►第4篇 線上伺服器安全、最佳化、自動化運行維護篇（9∼11章） 　　主要說明對生產環境中伺服器的運行維護、最佳化和安全防範技巧，屬於 　　全實戰性質的案例介紹，最後介紹一款流行的自動化運行

維護工具Ansible   　　►第5篇 虛擬化、大數據運行維護篇（12∼15章） 　　介紹虛擬化工具KVM的使用方法、ELK大規模記錄檔即時處理系統、 　　Hadoop大數據平台的運行維護，並透過實際的案例介紹如何透過ELK 收集Apache、Nginx、Tomcat、Redis 等系統的記錄檔並進行清洗和分析。   　　適合讀者群 　　Linux系統運行維護工程師、大數據運行維護工程師、運行維護開發工程師、想要學習Linux運行維護技術者。   本書特色   　　終於有一本書能徹底地把Linux上所有主流系統、基本操作、安全實戰，說明的這麼清楚，一氣呵成。 　　透過實戰操作、理論與實作相結

合的方式來介紹每個運行維護基礎知識。不讀不快，所有Linux IT人員必備工具書。

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熱門營收排行榜之手機遊戲成功模式分析-以「三國志・戰略版」為例

為了解決百度 線上 下載的問題，作者蔣逸群 這樣論述：

觀察台灣手機遊戲熱門營收排行榜，前十名遊戲的推出時間多超過半年以上，一些 表現不錯的新進遊戲，剛推出的第一個月時能進入排行前十名，之後則是慢慢退至 十名至廿名間。「三國志・戰略版」推出至今已邁向一年，相較於期間陸續推出的 其他三國類型遊戲，其營收現在仍在營收排行榜中名列前矛。一款遊戲想要在現今激烈的市場競爭下脫穎而出，往往在產品設計與行銷營運上 都有成功之處，觀之「三國志・戰略版」，這款手機遊戲何以時至今日仍有著優異 表現，其遊戲文本特色為何?行銷方式為何?成功模式為何?本研究透過個案研究與參與式觀察來進行，藉由資料收集與實際參與，進行相關後 續的綜整與分析，其中針對遊戲開發面、市場營運面、

行銷宣傳面及玩家體驗面等 面向來剖析探究該產品之成功模式。研究發現「三國志・戰略版」掌握遊戲市場脈動進行核心玩法整合，並加入符合該 遊戲特色之玩法要素;利用賽季週期規劃優化遊戲進行節奏;強化團隊攻略目標提 升同盟價值。營銷活動取捨有致，並透過大數據，持續精進遊戲環境平衡。確實掌 握遊戲產品特點與目標消費者，建立產品本身鮮明品牌形象;透過線上線下廣告活 動觸及核心消費族群，重視社群經營及高頻率與玩家互動。期盼本研究可以提供台灣遊戲相關從業人員進行多方面檢視，針對自身產品，在各 個層面得以作為參考，以確實掌握產品特色與相關營銷延伸整合，日後在相關熱門 排行榜中展露頭角。

行動裝置深度學習

為了解決百度 線上 下載的問題，作者李永會 這樣論述：

　　●對於iOS和Android兩個平台的神經網路實踐均詳細描述 　　●從結構到框架程式設計，從CPU到GPU程式設計皆一應俱全 　　●以程式碼實作為主線逐步講解，由淺入深，使讀者更容易應用到實際案例中   　　一直以來，由於技術門檻和硬體條件的限制，在行動端應用深度學習的成功案例並不多。傳統行動端UI工程師在編寫神經網路程式碼時，可以查閱的行動端深度學習資料也很少。而另一方面，時下的網際網路競爭又頗為激烈，率先將深度學習技術在行動端應用起來，可以取得先發制人的優勢。   　　行動端設備的運算能力比PC端弱很多。行動端的CPU要將功耗指標維持在很低的水準，這就使性能指標的提升帶來了限制。在

App中做神經網路運算，會使CPU的運算量驟增。如何協調好使用者功耗指標和性能指標就顯得非常重要。此外，App的檔案大小也是重大考驗，如果為了讓使用者體驗一個深度學習功能而要求其下載200MB甚至更大的模型檔，想必使用者是不會愉快接受的。這些都是行動端應用深度學習技術必須解決的問題。   　　本書由淺入深地介紹如何將深度學習技術應用到行動端運算領域，書中儘量避免羅列公式，嘗試用淺顯的語言和幾何圖形去解釋相關內容。本書第1章展示了在行動端應用深度學習技術的Demo，幫助讀者建立直觀的認識；第2章至第4章講解了如何在行動端專案中應用深度學習技術；第5章至第8章的難度較深，主要是說明如何深入地調整框

架並制定自己的框架。   　　本書適合行動端研發工程師閱讀，也適合所有對行動端運算領域感興趣的朋友閱讀。

論AI創作物之非著作權法保護路徑

為了解決百度 線上 下載的問題，作者黃國誠 這樣論述：

關於人工智慧可能引發之法律議題可謂相當廣泛，惟其中最受到法律界津津樂道的議題之一，莫過於「人工智慧可否創造出某種智慧財產權？」的議題，至今不論國內、國外之法律實務工作者、法律學者均紛紛提出見解，相關的期刊、學術討論始終絡繹不絕。2019年8月，智慧財產權組織(WIPO)官方網站更提到「人工智慧作為發明人」之專利申請案正受到各國專利局審查的議題。顯然，人工智慧創作物能否取得某種專利權，存在某種正向展望。然而，就著作權法層面而言，是否仍可作如是觀，仍有諸多討論空間。蓋著作權制度除經濟因素考量外，乃係基於人格保護及國家文化保護目的而設，人工智慧之「產出作品」得否毫無罣礙地進入著作權法領域？有無體系

上的矛盾？是否合乎著作權法的制度目的？有無其他「非著作權法」的規範路徑可能？均是至今國際討論頻繁，卻莫衷一是的熱門問題。學界除了圍繞於著作權法展開，亦開始出現另一個嘗試回歸傳統體系之新興見解──「孳息理論」，相關的期刊討論亦越趨豐富，出現不少支持聲浪。究竟要如何將此古老理論賦予新生，解決當今最新的AI創作物法律問題？此路徑雖係充滿挑戰、尚待細緻處理的解釋方案，卻又係目前最符合既有法律體系秩序的路徑之一，此觀點亦成為啟發本文嘗試開闢「非著作權法」保護路徑的支持論點之一。因此，承襲這股討論熱潮，本文欲對於現有國內、外見解進行整理與檢討，最後嘗試回歸既有民法體系，另闢「非著作權法」之保護路徑，為AI

創作物之法律屬性進行定位，以探討科技時代下「新興財產法律制度」之合理建構思路與依據原理。此外，本文亦希冀透過該議題的探討，間接探討新興科技時代下，「人」作為唯一法律主體，法律究竟應採取何種態度，安排合理的權利界線，從而奠定人的主體性地位。本文首先就現行著作權法對於AI創作物保護方案作出完整之利弊檢討，最後提出本文對於「非著作權法」路徑之法理基礎、體系定位、交易規則、責任制度、識別化義務之個人見解。