github繁體中文的問題，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

戰術+技術+程序 - ATT＆CK框架無差別學習

為了解決github繁體中文的問題，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  

Martin Fowler的企業級軟體架構模式：軟體重構教父傳授51個模式，活用設計思考與架構決策

為了解決github繁體中文的問題，作者MartinFowler 這樣論述：

★★★榮獲素有IT書籍奧斯卡金像獎之稱的第13屆Jolt獎★★★   ✎與一群專家級貢獻者David Rice、Matthew Foemmel、Edward Hieatt、 Robert Mee以及Randy Stafford共同合作，Martin Fowler之必讀經典✎   [名家名著] 25 Martin Fowler的企業級軟體架構模式 Patterns of Enterprise Application Architecture   　　陳傳興、張立顗　翻譯 　　黃忠成　審校 　　陳仕傑(91)　專文推薦   　　企業級軟體開發的實踐因許多新技術的出現而受惠。物件導向程式語言（如

Java和.NET）與新工具和新技術的日趨普及，讓我們有能力建置更穩固與強健的應用程式，但它們並不容易實作。開發人員在企業級應用程式中總是會面臨相同的困境、遭遇同樣的難題，因為他們尚未充分領會到資深前輩們的架構經驗和失敗教訓。 　　 　　本書介紹的，正是企業級軟體開發人員所面臨的種種嚴峻挑戰。企業級應用程式（如預約系統、供應鏈程式、金融系統等等）的挑戰是獨特的，與桌上型電腦系統和嵌入式系統同行所面臨的挑戰截然不同。因此，企業級開發人員往往必須自行挖掘解決方案。   　　本書作者Martin Fowler是全球知名的物件導向大師、軟體重構教父，他發現，儘管技術發生了變化──從Smalltalk到

CORBA，再到Java與.NET──相同的基本設計概念仍然可以調整並應用來解決這些常見的問題。在一群專家級貢獻者的幫助下，Martin將40多種重複出現的解決方案淬鍊成為模式，並提供完整的脈絡，讓讀者能夠在面對困難的設計決策時做出正確的選擇，最終寫成這本不可或缺的解決方案手冊，它適用於任何的企業級軟體平台。   　　本書實際上是兩本書合二為一。第一個部分是開發企業級應用程式的簡單教學，讀者可以從頭到尾閱讀，以熟悉本書的範圍及章節安排。第二個部分則是本書的主軸，是關於模式本身的參考手冊，Martin為每一個模式都提供了用法和實作資訊，並搭配Java或C#程式碼的詳細範例。書中還利用豐富的UML

圖形來進一步解釋這些概念。   　　你將從本書學會： 　　・將企業級應用程式劃分為多個分層 　　・組織商業邏輯的主要方法 　　・深入處理物件與關聯式資料庫之間的對應 　　・使用MVC模式來組織Web的呈現 　　・處理跨越多個交易的資料的並行問題 　　・設計分散式物件介面 　　・來自David Rice、Matthew Foemmel、Edward Hieatt、Robert Mee、Randy Stafford的專家級分享

用Tesseract 結合LSTM 模型實作手填表格辨識

為了解決github繁體中文的問題，作者蔡桓銘 這樣論述：

在日常生活中，我們常遇到手填表格的情況，而將手填表格轉換成電子檔大多須由人工輸入至電腦，而在此篇論文為了減去人工輸入的時間，利用OpenCV對掃描的表格進行影像處理，抓取欄位框線並將欄位內原有的資料去除，再交由光學字元識別軟體Tesseract 進行手寫文字的辨識。我們使用AI.FREE 的繁體手寫文字集，從手寫文字集中挑選100 個文字，並將三分之二圖檔進行LSTM 訓練，加強Tesseract 對手寫文字的辨識準確度，剩餘的三分之一來驗證訓練的成果。本次實驗希望藉由LSTM 訓練的資料集，可以增進對繁體中文辨識的準確度，以利手填表格可以容易的轉為電子檔。