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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)

為了解決網路機的問題，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　　

網路機進入發燒排行的影片

台灣ESG永續ETF成分股投資績效之探討

為了解決網路機的問題，作者江宣萱 這樣論述：

本研究探討以元大臺灣ESG永續ETF、國泰台灣ESG永續高股息ETF以及永豐台灣ESG永續優質ETF等三檔ESG永續經營理念之ETF其成分股作為主動投資標的，利用機器學習及神經網路之集成學習方式來建構投資組合，探討其投資績效並與以元大台灣50 ETF之被動投資之績效比較，期望其成效能提供投資者參考。　　符合ESG評比條件的企業會更加注重營運上的風險控管，若將ESG成分股再透過財務指標資料進行挑選，應當能夠建構較為穩健的投資組合。經由實證結果顯示，以每季財報之財務指標為特徵值，ESG成分股投資組合優於上市、上櫃公司投資組合及台灣50 ETF。以營收成長率及技術指標為特徵，利用集成學習建構投資組

合，雖然沒有完全顯著的優勢，但在全球股市面臨大幅度震盪時，本研究所採用的神經網路策略其波動程度相較於元大台灣50 ETF的報酬則較為緩和。

Google翻譯實作：機器翻譯NLP基礎及模型親手打造

為了解決網路機的問題，作者肖桐,朱靖波 這樣論述：

★☆★☆★【全中文自然語言處理】★☆★☆★ 有了多拉A夢翻譯年糕誰還要找翻譯社？人人都可以當口譯哥！ 旅遊網紅用手機環遊世界溝通無礙！ 　　當Google翻譯像空氣一樣自然的存在時，我們仿佛忘了機器翻譯走了幾百年，篳路藍縷有多麼的艱辛。身為使用者在享受這些科技的成果時，技術人員則更好奇些神奇應用底層的科學是如何發展出來的。熟悉史丹佛CS224n NLP課程的人，一定對大師Chris Manning對機器翻譯的重點十分讚嘆。本書就是堪比大師NLP和機器翻譯的真正鉅作。從機器翻譯的歷史、數學原理、理論細節、實作理論、參考資源、最新發展、從最細節到最宏觀的高度都放入書中。NLP是AI上皇冠上

的一個明珠，機器翻譯更是最能展現NLP技術的極緻精華。從事NLP的技術人員、資料科學家、神經網路演算法科學家，如果想要真正進入NLP的世界，本書將會是20年來最重要，最完整、最能精進技術的一個重要提升。 　　本書技術重點 　　✪理性主義及資料主義 　　✪統計語言建議 　　✪詞法/語法分析，以機率圖/分類器模型 　　✪科學方法評估翻譯品質 　　✪以詞、扭曲度/繁衍度、短語、句法模型的翻譯方法 　　✪Google大殺器：神經機器翻譯建模 　　✪循環神經網路模型/注意力機制，卷積神經網路模型 　　✪Transformer，自注意力機制 　　✪神經網路翻譯模型訓練/推論/結構最佳化 　　✪小型裝置上

的神經網路機器翻譯 　　✪多模態/多層次機器翻譯 　　✪當代機器翻譯的應用及佈署 本書特色 　　◎機器翻譯簡介 　　說明了從理性主義一直進入到資料主義的過程。接下來說明統計語言建模的基礎，進一步進入詞法語法分析的原理，其中並穿插了翻譯品質的評鑑標準。 　　 　　◎統計機器翻譯 　　介紹了以詞、扭曲度、繁衍度、短語、句法為基礎的機器翻譯原理及實作。 　　◎近代機器翻譯的新世代 – 神經機器翻譯 　　介紹了神經網路及神經語言的建模、循環神經網路模型、卷積神經網路模型及自注意力機制的模型。 　　◎神經翻譯系統的細節 　　包括模型訓練及最佳化，模型的推論，更有針對神經網路系統的結構精進，以及使

用低資源的神經網路(如資料蒸餾)，以及多模態、多層次的機器翻譯，也介紹了新一代神經網路的應用及發展。  

使用人工智慧輔助診斷Müeller Weiss Disease之成效

為了解決網路機的問題，作者蔡雨利 這樣論述：

Müeller Weiss Disease（MWD）是種罕見、容易被忽略且鮮少人研究的疾病，會有足弓減少且中足疼痛的問題，非專科醫師或醫療資源缺乏之偏鄉地區常常容易誤診，一旦不早期發現早期治療，將會造成骨頭不可逆的壞死而導致足部畸形，後期只能通過關節融合手術來治療，進而造成健保的支出大幅增加，對於病患後續照顧及生活品質影響甚劇。本研究使用Google Teachable Machine（GTM）及Medical AI Aggregator (MAIA)兩種機器學習模型，探討其對於困難診斷罕病上診斷的成效。研究結果顯示經過專業人員Segmentation後GTM準確率達91%， MAIA更達到

98%，由此得知這兩種機器學習模型針對罕病這類資料數不多的醫療影像辨識有著優秀的能力，臨床醫療影像系統能夠結合AI快速且不會漏看的優點，增加罕病的確診率、達到早期診斷早期治療、降低健保及醫療支出、提升病人生活品質之目的。