搜尋結果
2024年2月1日 · Transformer模型概述. Transformer模型是基於自注意力機制（self-attention mechanism）的一種架構，它能夠在處理序列數據時，同時考慮序列中的所有元素，這種全局視角使得Transformer在多個領域特別有效。 與傳統的遞歸神經網路（RNN）或卷積神經網路（CNN）相比，Transformer顯著提高了處理速度和效率，尤其是在處理長序列數據時。 Transformer的工作原理. Transformer的核心是自注意力機制，這一機制允許模型在生成輸出時評估序列內的所有單詞之間的相關性。 這意味著模型不需要按順序逐步處理資訊，而是可以平行處理，大大加快了學習速度。
2023年1月2日 · Web與移動應用開發. 2. 業務流程自動化. 3. 數據分析與報告. 4. 系統集成. 5. 原型設計與測試. 熱門 No-Code/Low-Code 平台和工具介紹. 1. OutSystems. 2. Microsoft Power Apps. 3. Bubble. 4. Appian. 5. Zapier. 6. Quick Base. 7. Mendix. 結論.
- 什麼是 Data Visualization 資料視覺化？
- 資料視覺化的設計原則
- 資料視覺化方法步驟
- 資料視覺化範例
- 實用資料視覺化工具推薦
資料視覺化是一種通過使用圖形元素（如線條、形狀、顏色等）來表示資料的技術，目的是讓人們更直觀地理解資料的內容和結構。資料視覺化可以幫助人們快速識別資料中的模式、趨勢和異常，從而提高分析效率，支持決策和預測。 資料分析 5 步驟，成為數據分析師 Data Analyst 的 Top 3 技能
在進行資料視覺化時，遵循以下幾個基本原則可以幫助您更有效地傳達資訊： 1. 簡單明瞭：選擇適當的圖表類型以簡化視覺元素，避免過度裝飾和不必要的複雜性。 2. 有效使用顏色：使用顏色來強調重點，避免使用過多的顏色以免造成視覺混亂。 3. 保持一致性：確保圖表的設計和風格在整個報告或網頁中保持一致，以提高可讀性和專業感。 4. 考慮目標受眾：了解您的目標受眾的需求和偏好，選擇合適的視覺元素和互動功能以滿足他們的期望。
以下是一個資料視覺化的基本方法步驟，可以幫助您更有系統地進行視覺化設計： 1. 確定目標：明確資料視覺化的目的，例如分析趨勢、比較數據或展示地理分布。 2. 選擇適當的圖表類型：根據資料的特點和目標，選擇合適的圖表類型，如折線圖、柱狀圖、散點圖或地圖等。 3. 處理資料：對原始資料進行清理、整理和轉換，以便用於視覺化。 4. 設計圖表：選擇合適的視覺元素（如顏色、形狀、尺寸等），並根據前面提到的原則進行設計。 5. 評估和優化：檢查圖表是否符合目標，並根據需要進行調整和優化。 6. 添加互動功能（可選）：為圖表添加互動功能，如滑動條、按鈕或提示框，以提高用戶體驗。
資料視覺化可以應用於各種場景，以下是一些典型的案例： 1. 銷售報告：企業可以通過繪製銷售額折線圖來分析產品在不同時間段的銷售趨勢，進而制定相應的銷售策略。 2. 地理資訊：政府或環保機構可以通過地圖視覺化來呈現空氣質量、交通擁堵等環境數據，以支持城市規劃和管理。 3. 金融市場：投資者可以通過繪製股票價格的K線圖來分析股票的價格走勢，從而指導投資決策。
有許多資料視覺化工具可以幫助您快速創建美觀且具有分析價值的圖表和圖像，以下是一些值得推薦的工具： 1. Tableau：一個功能強大的資料視覺化軟件，提供了豐富的圖表類型、自定義選項和交互式功能，適合企業和個人使用。 2. D3.js：一個基於JavaScript的開源資料視覺化庫，可以用來創建高度客製化的網頁圖表和互動式視覺化效果。 3. Microsoft Power BI：一個集資料整合、分析和視覺化於一體的商業智能平台，適合企業用戶進行數據驅動的決策支持。 4. ggplot2：一個基於R語言的繪圖包，提供了一個高度靈活且可擴展的語法，可以用來創建各種複雜的統計圖表。 5. Plotly：一個支持多種程式語言（如Python、R和MATLAB）的視覺化庫，提供了大量的圖表類型和互動功...
人物專訪. 擔心被 AI 取代？. KKCompany 執行副總經理 Drake 要找願意被取代的人！. 全世界都在討論 AI 會不會取代工程師，KKCompany Technologies 執行副總經理 Drake 卻說你該讓自己被取代？. 他看到 AI 怎麼改變未來工作方式，又建議我們要以怎樣的心態面對？. 始終站在 ...
2024年2月1日 · Stable Diffusion是一種由Stability AI及其合作夥伴開發的開源圖像生成模型。 它使用深度學習技術，特別是變分自編碼器（VAE）和變換器（Transformers），來生成詳細的圖像。 用戶可以通過自然語言描述（例如文字提示），指導模型生成具體的圖像內容。 立即下載. 快速掌握 LLM 應用全局觀. Stable Diffusion 是一款強大的開源AI圖像生成工具，它允許使用者根據文字提示來創造高質量的圖像。 此工具適用於藝術家、設計師、研究人員等各種背景的使用者。 如果您對AI圖像生成感興趣並希望親自嘗試，以下是完整的Stable Diffusion安裝指南。 Stable Diffusion 前置要求.
如何才能有效自學程式，轉職軟體工程師翻轉職涯？ALPHA Camp 舉辦了科技人才加速器說明會，與大家分享AC如何透過高效學習方法，培養學生成為新時代科技人才。
2024年3月25日 · 想成為前端、後端與全端工程師，必備的技能和就業門檻有何不同呢？為了給更多有志成為軟體工程師的人們一條清楚的方向，我們請教從 ALPHA Camp 畢業、已成功轉職軟體工程師的學長姐們，以及業界老師和助教，列出在實務上會應用到的核心技能與工具。本文統整出前端、後端與全端工程師技能表 ...
