github學習的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

JS絕對版本相容性：Webpack+Babel完美結合開發實戰

為了解決github學習的問題，作者姜瑞濤 這樣論述：

　　零基礎前端開發新手也能輕鬆上手的前端 Pre-process 自動化編譯！ 　　許多初學者剛開始學習前端開發時，面臨搜尋引擎中紊亂無條理的前端框架教學資料，仍搞不清楚到底要學什麼；即使寫好所有 Pre-process，卻沒有一個前端自動化工具編譯這些 Pre-process。 　　Webpack 與 Babel 為現代前端工程領域最核心的兩大工具，就是自動化編譯的救星！本書系統性的撰寫風格就是引導你入門 Webpack 與 Babel 的指南針，讓你成為一位概念清晰又操作泰然的開發者。 　　【Webpack＋Babel 兩大核心工具完全攻略！】 　　本書精選 Webpack 以及

Babel 兩大主題編排而成，Webpack 部分為前 8 章，Babel 部分則為後 4 章，兩部分之區分相輔相成，讓讀者更方便參考，知悉兩大核心工具的精髓。 　　◎[Webpack] → CSS 引入／ES6 模組／CommonJS／資源出入口實作／最常用外掛程式開發／前置處理器 file-loader 及 url-loader 配置與使用／環境設定／模組熱替換／性能最佳化 　　◎[Babel] → 安裝設定及轉碼／外掛程式的選擇／babel-polyfill 的使用／@babel/preset-env 的使用／@babel/plugin-transform-runtime 的使用／最

常用工具應用全集／入門原理介紹 　　◎本書程式實作適用於 Webpack v5.0.0 與 Babel v7.0.0 後版本 本書特色 　　JavaScript Developer 必備的工具書！ 　　★ 自己學或產業開發都派得上用場 　　自學者或 IT 產業人士無需再感到孤單，本書實用性極高，從【入門概念到開發應用】一次打包給你，是十分值得入手的 JS 工具用書選擇。 　　★ 系統性整理的撰寫風格 　　本書主要用【系統性的整理手法】來梳理 JS 新手使用 Webpack 與 Babel 較不容易理解的概念，讓新手讀者輕鬆上手。 　　★ 範例程式 Bonus！ 　　本書搭配完整的

code 於深智官網，【免費下載】，方便讀者跟著每個章節步驟實作時更容易掌握 JS 所具備的細節，找到自己的開發價值。  

github學習進入發燒排行的影片

域快速自適應之人臉偽造辨識模型

為了解決github學習的問題，作者林君達 這樣論述：

雖然現有的人臉反欺騙(FAS)或深度造假(Deepfake)檢測方法在性能方面是有效的，但它們通常使用大量的參數，因此十分耗費硬體資源，不適合手持設備。除此之外，他們花了很多時間訓練因為他們以普通監督式學習(Supervised-Learning)來處理假臉辨識議題上的各種造假形式，但這往往需要大量的訓練資料以及時間來應付更多元的攻擊型態與不同的人像環境。綜上所述，為了克服人臉反欺騙或深度造假領域的挑戰，學習從預定義的演示攻擊中歸納出欺騙類型的鑑別特徵，同時賦予模型學習的能力，使模型不僅能學習一種造假特徵，還能快速適應其他類似的造假特徵也是一個重要的問題。我們提出了一種基於批量樣本間關係的嵌

入空間特徵損失策略，通過自訂一的損失函數鼓勵明確區分假臉和真臉樣本，使得類別間的邊界更為清晰來促使分類更加準確。同時，我們還將這種基於度量學習(Metric Learning)方法與一種基於少樣本學習(Few-shot Learning)的方法結合，更好地發揮兩種方法的優勢。並通過比較參數的數量、FLOPS和其他先進的方法的基線，進一步展示了我們的模型的可靠性。

戰術+技術+程序 - ATT＆CK框架無差別學習

為了解決github學習的問題，作者張福,程度,胡俊 這樣論述：

☆★☆★【ATT&CK框架第一本繁體中文書！】★☆★☆ 完整了解ATT&CK框架，建立屬於自己的最強之盾！ 　　在這個混亂的數位世界中，會不會常常擔心自己的網站、平台、雲端主機，甚至是公司內網被駭客攻擊？需不需要常常去看資安匯報，看看在Windows、Linux上又有哪些服務的新漏洞又被發現？生活越方便，應用越複雜，產生的漏洞就更多，甚至連GitHub都不再安全！有沒有高手或專家，能把整個攻擊的工具、技術、測試、應用、防護、流程都整合到一個框架中？有的！MITRE ATT&CK就是你要的答案。這個整合了所有資安應用的框架，早已成為全球各大公司用來防護檢測系統的必用

工具。現在這個只存在於高手大腦中的超棒產品，終於有中文書了。本書是全球第一本繁體中文的ATT&CK書籍，將整個框架的整體架構、應用、實作，流程用最清楚的語言完整介紹一遍，並且有真正紅藍隊員必讀的攻防戰略及技術。防範漏洞及駭客不再依賴你攻我防的小戰場，將整個資安戰略拉抬到新的高度，建立永續安全的服務就靠ATT&CK。 　　本書看點 　　✪精解ATT&CK框架的全貌 　　✪容器及K8s時代的ATT&CK戰略 　　✪各式銀行木馬、蠕蟲的防範實戰 　　✪10大最常見攻擊的ATT&CK防範技術 　　✪WMI、Rootkit、SMB、瀏覽器、資料庫植入的攻防技術

　　✪ATT&CK Navigator、Caret、TRAM專案實作 　　✪威脅情報、檢測分析、模擬攻擊、評估改進的應用實例 　　✪ATT&CK的威脅狩獵完整攻防介紹 　　✪MITRE Sheild三階段的模擬實作 　　✪完整ATT&CK評測流程  

電子圖檔表格辨識之可變式卷積神經網路模型

為了解決github學習的問題，作者黃傳鈞 這樣論述：

隨著數位時代的演進，許多的傳統報章雜誌與文件等資料正逐步走向數位化的儲存與呈現，如何從電子文件中快速取得重點是一大新課題。在電子文件中，表格通常是彙整文件中整體資訊，並以結構性的輸出展現，方便讀者快速理解文中的內容。在深度學習等知識問世以前，較為傳統的表格檢測方法依據預先設定的規則或一些位於PDF中的基礎資料(列印方式、邊界定義、線段長)，這類以資料驅動的「啟發式」學習法可能存在以下幾個主要的缺失：1. 辨識不穩定性，包含表格定義的準確度、表格結構的完整度、文件內容的複雜度等資料都大大影響著辨識出來的結果；2. 輸入格式限制，為了盡可能減少辨識的失誤率，在輸入模型的資料上也有諸多限制，包括輸

入的格式是否滿足演算法，使得模型的泛用度不足問題。與前人設計的表格辨識模型相比，本研究發展可變式卷積神經網路模型(Deformable Convolutional Neural Network Model for Table Detection, DCNN-TD)從電子文件中提取表格，經可變卷積具備可變動的閥值，可以更有效的搜尋表格位置，達到節省運算週期與時間，同時優化提取結果的精度，並以Marmot Extended資料集作為驗證；基於計算精度(precision)、召回率(recall)、F1得分(F1-score)所獲得之資料佐證研究提出的系統有效性。就研究結果得出以下貢獻：1.相較其他

研究有較高之表格辨識度；2. 識別所需的運算週期減少，所花的時間縮短，提升了整體的效率；3. 統一化輸入資料的格式，提升了模型對輸入資料的泛用度；4.整理出完整的辨識流程、說明，並引入實例進行運算以確認實務應用。後續也將持續深入更複雜的表格內容進行研究，包含內容的資料輸出、特殊符號的加強辨識等項目，以持續提供更便利的表格辨識技術為目標，令後續專家與學界能運用此系統，提供支持與服務。