Android 入門這樣學: 使用 Android 9 Pie 與 Android Studio 3.2

湯秉翰
7
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   完全以 Android 9 Pie 開發而設計的入門書籍,適合初學者,學習如何使用 Android Studio 3.2 開發環境,由擁有實作上百個業界專案的 Hank 老師所設計,由淺入深的學習路徑,以實例演練為基礎,進入 Android APP 程式設計領域。隨時取得章節學習過程的原始碼,漸進學習並瞭解一個專案的設計過程。
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About the author

擁有豐富軟體開發經歷,出版過數本程式設計相關著作,擔任程式設計師、軟體部經理、技術顧問、總監等職務,完成數個市場上專案,包括即時聊天、企業 SIP 通訊、社群分享等 APP 應用系統。邀聘各學校課程與軟體公司、新創團隊企業內訓課程講師並為第一時間取得 Google 認證 Android 開發員認證/ NCLP/ RHCSA等

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5.0
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Additional Information

Publisher
湯秉翰
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Published on
Sep 10, 2018
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Pages
333
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ISBN
9781732018532
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Language
Chinese
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Genres
Computers / Programming Languages / Java
Computers / Software Development & Engineering / General
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快速掌握公有雲的概念與實踐
本書主要介紹如何利用Google App Engine for Java(GAE/J)實作出雲端網頁系統,並使用Eclipse與Google外掛功能進行開發,除了詳細說明如何在GAE中使用JEE的Servlet與JSP外,亦介紹Google Web Toolkit(GWT)的使用,利用GWT能夠不需要太多的HTML、CSS、Javascript與AJAX等知識,以Java語言即能夠開發出具水準的網頁系統,可降低網頁程式設計的學習難度。對於使用視覺方式設計(GWT Designer)版面與元件、如何整合目前的Google與Facebook社群帳號的方法,亦有詳細的說明與介紹。

【特色介紹】
■本書定位在程式的初學者,了解如何將基礎語法應用在系統設計上。
■使用最新版開發環境(Eclipse 4.3)與SDK(AppEngine 1.8.2與GWT 2.5.1),讀者可選擇已預裝好的Eclipse直接開始學習。
■提供本書範例專案原始碼供參考與匯入(import)。
■直接將開發完成的專案上傳至Google App Engine雲端平台,成為雲端網站。

【專業推薦】
雲端運算,儼然成為人人耳熟能詳的議題,對於一個想要踏入此領域,開發雲端網頁程式的人而言,必須要有一本循序漸進的書籍,才能建立正確且完整的觀念和實作能力。本書有非常好的內容佈局,無痛式學習,帶您走上雲端科技。 --文化大學資訊工程學系講師、資訊科技專業作者 陳祥輝

本書內容淺顯易懂,書籍主題突顯了GAE與傳統JSP設計不同之處。雖然您在閱讀本書之前必須具備Java程式語言的預備知識,但您不必擔心不會GAE,或不懂Datastore,因為這些知識都會在本書中介紹,您只要按照書中的步驟一步步學習,便能快速發展出一個Google的雲端程式。 --專業技術開發小組

*** 電子書版本不提供光碟 ***

#博碩文化
◆技術為金融財務、行銷分析、商業趨勢預測帶來全新的變革
◆詳實的安裝設定與程式編寫說明降低學習入門門檻
◆可單機執行或以實機╱虛擬機器建立多台演算陣列
◆具備大量實務案例分析與程式碼範例實作

大數據分析與機器學習人工智慧帶來資訊科技革命的第五波新浪潮
   創新產業      大量商機      人才需求

一般人可能會認為大數據需要很多台機器的環境才能學習,但是本書透過虛擬機器的方法,
就能在自家電腦演練建立Hadoop叢集,並且建立Spark開發環境。
以實機操作介紹Hadoop MapReduce與HDFS基本概念,以及Spark RDD與MapReduce基本觀念。
以大數據分析實務案例:MoiveLens(電影喜好推薦引擎)、StumbleUpon(網頁二元分類)、
CovType(林相土地演算)、Bike Sharing(Ubike類租賃預測分析)。
配合範例程式碼來介紹各種機器學習演算法,示範如何擷取資料、訓練資料、建立模型、預測結果,
由淺而深介紹Spark機器學習。

 大數據對每個領域都造成影響。在商業、經濟及其他領域中,將大量資料進行分析後,就可得出許多資料關聯性。可用於預測商業趨勢、行銷研究、金融財務、疾病研究、打擊犯罪等。大數據對每一個公司的決策方式將發生變革-決策方式將基於資料和分析的結果,而不是依靠經驗和直覺。
 資訊科技浪潮第一波是大型電腦,第二波是個人電腦,第三波是網路,第四波是社群媒體,第五波科技則是「大數據」。每一波的的資訊科技浪潮,總是帶來工作與生活方式的改變,創造大量商機、新的產業、大量的工作機會。像是在網路時代,創造了Google、Amazon 等大公司,以及無數.com 公司。
 每一波浪潮開始時,需求的相關人才最多,但是此時也是相關人才供應最少。因此對個人而言,如果能在浪潮興起時就投入,往往成果最豐碩,並且有機會占有重要職位。像是網路剛興起時,每個公司都需要建立網站,但是相對這方面的人才不夠。那時候能撰寫網頁相關程式語言的工程師就能夠獲得高薪。但是後來投入的人越來越多,這方面的工程師就沒有那麼吃香了。
 之前的科技浪潮,也許你沒有機會躬逢其盛,或是沒有機會在浪潮初期進入。但是大數據的浪潮方興未艾,正是進入的好時機。根據IBM 調查預估,大數據目前的商機是71 億美元,並將以每年增長20%速度持續成長,預計2015 年達到180 億美元。機會是給有準備的人,學會了大數據分析的相關技能,讓你有機會獲得更好的薪資與發展前景。根據美國調查機構Robert Half Technology 2016 年趨勢報告,在美國大數據工程師,薪水年成長8.9%,年薪大約13 萬至18 萬美金(約新台幣429 萬元~594 萬元)。因為人才短缺,企業不惜重金挖角。(你可以在google 搜尋Robert Half Technology 2016 就可以下載此調查報告)
 本書的主題是Haddop+Spark大數據分析與機器學習。Hadoop 大家已經知道是運用最多的大數據平台,然而Spark 異軍突起,與Hadoop 相容而且執行速度更快,各大公司也開始加入Spark 開發。例如IBM 加入Apache Spark 社群打算培育百萬名資料科學家。Google 與微軟也分別應用了Spark 的功能來建置服務、發展大數據分析雲端與機器學習平臺。這些大公司的加入,也意味著未來更多公司會採用Hadoop+Spark 進行大數據資料分析。
 然而目前市面上雖然很多大數據的書,但是多半偏向理論或應用層面的介紹,網路上的資訊雖然很多,但是也很雜亂。本書介紹希望能夠用淺顯易懂原理說明,再加上實機操作、範例程式,能夠降低大數據技術的學習門檻,帶領讀者進入大數據與機器學習的領域。當然整個大數據的生態系非常龐大,需要學習的東西太多。希望讀者能透過本書有了基本概念後,比較容易踏入這門領域,能繼續深入研究其他大數據的相關技術。

◆技術為金融財務、行銷分析、商業趨勢預測帶來全新的變革
◆詳實的安裝設定與程式編寫說明降低學習入門門檻
◆可單機執行或以實機╱虛擬機器建立多台演算陣列
◆具備大量實務案例分析與程式碼範例實作

大數據分析與機器學習人工智慧帶來資訊科技革命的第五波新浪潮
   創新產業      大量商機      人才需求

一般人可能會認為大數據需要很多台機器的環境才能學習,但是本書透過虛擬機器的方法,
就能在自家電腦演練建立Hadoop叢集,並且建立Spark開發環境。
以實機操作介紹Hadoop MapReduce與HDFS基本概念,以及Spark RDD與MapReduce基本觀念。
以大數據分析實務案例:MoiveLens(電影喜好推薦引擎)、StumbleUpon(網頁二元分類)、
CovType(林相土地演算)、Bike Sharing(Ubike類租賃預測分析)。
配合範例程式碼來介紹各種機器學習演算法,示範如何擷取資料、訓練資料、建立模型、預測結果,
由淺而深介紹Spark機器學習。

 大數據對每個領域都造成影響。在商業、經濟及其他領域中,將大量資料進行分析後,就可得出許多資料關聯性。可用於預測商業趨勢、行銷研究、金融財務、疾病研究、打擊犯罪等。大數據對每一個公司的決策方式將發生變革-決策方式將基於資料和分析的結果,而不是依靠經驗和直覺。
 資訊科技浪潮第一波是大型電腦,第二波是個人電腦,第三波是網路,第四波是社群媒體,第五波科技則是「大數據」。每一波的的資訊科技浪潮,總是帶來工作與生活方式的改變,創造大量商機、新的產業、大量的工作機會。像是在網路時代,創造了Google、Amazon 等大公司,以及無數.com 公司。
 每一波浪潮開始時,需求的相關人才最多,但是此時也是相關人才供應最少。因此對個人而言,如果能在浪潮興起時就投入,往往成果最豐碩,並且有機會占有重要職位。像是網路剛興起時,每個公司都需要建立網站,但是相對這方面的人才不夠。那時候能撰寫網頁相關程式語言的工程師就能夠獲得高薪。但是後來投入的人越來越多,這方面的工程師就沒有那麼吃香了。
 之前的科技浪潮,也許你沒有機會躬逢其盛,或是沒有機會在浪潮初期進入。但是大數據的浪潮方興未艾,正是進入的好時機。根據IBM 調查預估,大數據目前的商機是71 億美元,並將以每年增長20%速度持續成長,預計2015 年達到180 億美元。機會是給有準備的人,學會了大數據分析的相關技能,讓你有機會獲得更好的薪資與發展前景。根據美國調查機構Robert Half Technology 2016 年趨勢報告,在美國大數據工程師,薪水年成長8.9%,年薪大約13 萬至18 萬美金(約新台幣429 萬元~594 萬元)。因為人才短缺,企業不惜重金挖角。(你可以在google 搜尋Robert Half Technology 2016 就可以下載此調查報告)
 本書的主題是Haddop+Spark大數據分析與機器學習。Hadoop 大家已經知道是運用最多的大數據平台,然而Spark 異軍突起,與Hadoop 相容而且執行速度更快,各大公司也開始加入Spark 開發。例如IBM 加入Apache Spark 社群打算培育百萬名資料科學家。Google 與微軟也分別應用了Spark 的功能來建置服務、發展大數據分析雲端與機器學習平臺。這些大公司的加入,也意味著未來更多公司會採用Hadoop+Spark 進行大數據資料分析。
 然而目前市面上雖然很多大數據的書,但是多半偏向理論或應用層面的介紹,網路上的資訊雖然很多,但是也很雜亂。本書介紹希望能夠用淺顯易懂原理說明,再加上實機操作、範例程式,能夠降低大數據技術的學習門檻,帶領讀者進入大數據與機器學習的領域。當然整個大數據的生態系非常龐大,需要學習的東西太多。希望讀者能透過本書有了基本概念後,比較容易踏入這門領域,能繼續深入研究其他大數據的相關技術。
  知己知彼,百戰不殆《孫子.謀攻篇》
  
  職業駭客的告白
  
  秋聲:
  「拿起這本書的各位請注意,我們都是駭客。」--改編自真人真事
  
  職業駭客首度現身揭密
  驚悚程度更勝小說電影
  
  揭露駭客業界不為人知的祕辛
  「我現在才知道,原來駭客是用這麼簡單的方式打敗我們。」
  -台灣資深資訊安全技術顧問
  
  「唯有駭客才懂駭客。」
  -2015台灣HITCON駭客年會
  
  「其實電腦並沒有漏洞,漏洞在於人的身上。」
  -駭客名言
  
  一次搞懂「技客(Geeker)」、「駭客(Hacker)」、「怪客(Cracker)」。
  所謂的駭客就是精於技術的人,真正的駭客是不入侵別人電腦,不是討厭的破壞者。
  
  駭客技術並不是本科系的專利,像我這種非本科系同時也不是什麼特別聰明的人(有智力測驗結果以資證明),也是一樣按部就班地來慢慢學習。也就是說,成功靠努力,而不是靠運氣。再說,現在這個時代裡頭幾乎每人家裡都有一台電腦,因此要跑程式對各位讀者來說根本就不是什麼大問題,重點是只要按照方法辛勤地努力成功就會是你的了。
  
  只要記住一件事情,在資安或駭客技術裡頭,學歷也好經歷與經驗也罷,那幾乎全都沒什麼用處,只有能力這玩意兒在駭客技術當中才是百分之百的真正王道。


目錄

I 反組譯的應用
01 偷盜、破解與修改密碼的技巧
 1.1 個人資料洩漏-沒有密碼的保護
 1.2 個人資料不洩漏-添加密碼的保護
 1.3 使用反組譯來破解程式並找出密碼
 1.4 修改密碼掌控程式的主導權-勒索人的好利器
 1.5 結論

02 反組譯與組合語言簡介
 2.1 反組譯的基本原理
 2.2 反組譯軟體簡介
 2.3 IDA Pro的使用方法
 2.4 對VS專案的設定
 2.5 組合語言簡介

03 程式分析的基本入門技巧
 3.1 Hello World的堆疊部分
 3.2 加法運算的堆疊部分
 3.3 對HelloWorld與加法程式的堆疊比較
 3.4 堆疊的簡單介紹
 3.5 去掉HelloWorld與加法程式的共通部分
 3.6 掌握常見的組合語言指令
 3.7 掌握暫存器的運用
 3.8 結論

04 木馬病毒入侵電腦的基本技術簡介
 4.1 安裝虛擬機
 4.2 攻擊的示範教學
 4.3 結論

05 技術測試-木馬病毒的解析
 5.1 C語言的TCP/IP程式碼(Server端)
 5.2 經過反組譯之後的TCP/IP程式碼
 5.3 TCP/IP程式碼與反組譯程式碼之間的交叉比對
 5.4 木馬病毒與TCP-IP程式兩者之間的關聯性比較
 5.5 關於木馬內部其餘部分的分析提示

06 黑帽駭客的甜點-修改可執行檔
 6.1 Aello World
 6.2 修改文字-以Aello World為例
 6.3 修改數字-以木馬的port號為例
 6.4 修改函數-使用DLL來修改字串
 6.5 如何查看DLL的檔案名稱
 6.6 結論

07 技術測驗深入研討-加殼軟體的應用
 7.1 查殼器的使用
 7.2 加殼軟體的使用
 7.3 對加殼的Hello World進行分析
 7.4 對木馬病毒的加殼
 7.5 加殼後程式或軟體逆向分析後的記憶體特徵
 7.6 分析著名商業軟體是否加殼-Google與Line
 7.7 解決之道-脫殼

08 DLL解析與加殼
 8.1 DLL的原始碼
 8.2 DLL反組譯
 8.3 DLL查殼、加殼與反組譯

09 Window PE簡介
 9.1 什麼是PE
 9.2 使用PEview與HxD來查看PE
 9.3 PE格式的簡介
 9.4 加殼與脫殼的基本原理

II 計算機病毒導論
10 開玩笑與惡作劇
 10.1 灌爆硬碟
 10.2 欺騙的藝術
 10.3 剪刀石頭布 輸了就關機
 10.4 垃圾郵件攻擊信箱
 10.5 結論

11 程式運作的基本原理
 11.1 深入探究加法運算在底層的運作原理
 11.2 程式、行程與執行緒
 11.3 如何查看行程以及行程號碼
 11.4 RootKit概述

12 木馬病毒入侵電腦的基本技術簡介
 12.0 前言
 12.1 建立行程
 12.2 建立執行緒
 12.3 DLL設計概論
 12.4 DLL設計1-使用main函數
 12.5 DLL設計2-使用DllMain函數
 12.6 修改函數-新增函數到函數中
 12.7 建立記事本
 12.8 將資料寫入記事本
 12.9 從記事本讀取數據
 12.10 查詢檔案
 12.11 Client-Server通信

13 經典駭客程式
 13.0 前言
 13.1 竄改網頁
 13.2 鉤子與DLL
 13.3 鍵盤監聽器
 13.4 自我複製

14 木馬與DLL
 14.1 鉤子+木馬
 14.2 DLL夾帶木馬

III 模擬入侵電腦的實戰演練
15 入侵遠端電腦取得控制權
16 竄改網站首頁
17 在遠端電腦植入檔案
18 遙控遠端桌面
19 竊取帳號與密碼
19.1 竊取FaceBook帳號與密碼
19.2 竊取Google帳號與密碼

番外篇
20 跳過中國金盾工程封鎖線
21 跳過遊戲密碼驗證

附錄篇
22 軟體安裝與使用1-IDA Pro
23 軟體安裝與使用2-Visual Studio 2010
24 軟體安裝與使用3-使用IDA Pro進行反組譯
25 軟體安裝與使用4-UltraEdit
26 軟體安裝與使用5-查殼器PEiD、加殼器UPX
27 軟體安裝與使用6-程式設計師計算機模式
28 製作與取出DLL檔與執行檔
29 修改DLL與反組譯DLL可執行檔
30 在虛擬機安裝管理Appserv

駭客工作密話
經驗漫談

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