復活節圖片 jpg 相關
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2024年2月1日 · 首頁 » Blog » AI 人工智慧. Stable Diffusion 是什麼？ 開源繪圖生成式AI 安裝教學. 發佈日期: 2024 年 2 月 1 日 作者: ALPHA Camp. 什麼是Stable Diffusion？ 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。
2024年4月26日 · 對於能分出圖片的美醜，但自身沒有繪圖能力的人，可以利用 AI 反覆生成，再從中挑選出品質夠好的圖片，作為人力不足時的替代方案。 AI 翻譯也因為可以考量情境與脈絡，得以加速國際市場的推展，在商業層面幫助獨立開發者與新創團隊的成長。
- 下藥前先把脈
- 前端（瀏覽器端）的最佳化技巧
- 圖片最佳化（圖片整合）
- 網域名切割（平行化）
- Javascript 與 CSS 最小化
- 合併 Javascript 與 CSS
- 內容傳輸壓縮
- 後端（伺服器端）的最佳化技巧
- 選取資料庫
- SQL 資料目錄（Indexing）
網頁（或 App）慢原因有很多種：有可能是多媒體內容體積太大、可能是外部 API 回應時間過長、可能是資料庫搜尋時間太長，當然也有可能是網頁伺服器超載無法支撐流量。 因此在做任何動作前，最好是先為你的軟體架構把把脈，看到底瓶頸是在客戶端還是在伺服端。以下小弟會先討論各種前端和後端的把脈工具，然後再根據每種工具偵測的問題討論最佳化技巧。 首先，如果你的軟體架構是以網頁為主，第一步我會建議你先試試用 Google PageSpeed Insights 去偵測你的網站使用的前端資源的載入速度和效率。 Google PageSpeed 偵測的前端載入效率問題大致上可以分為幾類： 如果這些基本問題修正後，網頁的載入速度應該會有基本的提升。 接著，第二步小弟會建議個人看官使用 Chrome 瀏覽器的除錯...
在思考網頁載入的時候，我們要先思考網頁的載入順序以及網路連線的開關成本。 當你在瀏覽器中輸入網址，瀏覽器下載完網頁原始碼後會逐一下載網頁中使用的圖片、樣式檔（CSS檔）、Script 檔、影片等。由於現代網頁使用的外部資源通常不下數十個檔案，若逐一下載一定會花上不少時間，若能夠把資源用平行的方式下載，將能夠節省很多時間。 由於瀏覽器和伺服器連線需要時間和多次傳輸對話才能夠達成（註：有興趣者可以閱讀 TCP 的連線方式），因此檔案在同一伺服器上，瀏覽器會維持根伺服器的連線，等到所有同伺服器上的檔案都下載完畢後才會關閉連線。 了解了瀏覽器和網路連線的以上基本概念，我們可以討論 PageSpeed 幫我們抓出的一些問題。
網頁上的圖片除了大小以外，就是類型：PNG 是不失真壓縮格式，JPEG 是失真壓縮格式。因此，圖片最佳化前置作業就是將相片等可容忍失真的圖片用 JPEG 壓縮來減少檔案大小。 圖片最佳化的概念其實跟前面提到的瀏覽器與網路連線概念息息相關。瀏覽器下載多個圖檔若不是開啟多個連線不然就是需要維持連線以完成多個下載作業。若你將你使用的圖片（如按鈕圖片）全部合併成為單一圖檔，如下： 然後利用 CSS 的位移（offset）來顯示個別圖檔，那瀏覽器只需要下載一個檔案就可以完成載入圖片，可以有效地縮小載入序列，有時甚至可以將所有圖片的載入時間縮減數倍。 這種最佳化技巧稱為圖片合併（Image Spriting）。
先前提到的圖片合併技巧可以有效減少圖片的數量，但這樣不是讓下載的圖片體積變大嗎？那如果合併之後還是有數個圖檔，有沒有辦法繼續最佳化？ 當然有！有種作法就是利用網域名切割（Domain Sharding）來增進平行載入的效果。 假設你有十個大小相當的圖檔，在目前的情況各需要五十微秒才能完成載入。而跟伺服器連線需要一百微秒。那若圖檔都在同一伺服器上（假設伺服器限制客戶端一次只能開通一條線），那你總共需要六百微秒才能夠完成下載所有圖檔。若你將十個圖檔合併成兩個各需兩百微秒下載的圖檔，那在同一伺服器上你只需要五百微秒就可以載入，你成功地減少了一百微秒的載入時間，也就是增加了圖片 100/600 = 0.16666… = 16.66% 的載入效率。 有趣的地方在這邊：若你的伺服器名稱為 testser...
檔案最小化（Minification）的作法可能很多人都已知道，因此小弟在此簡單複習以免贅述。現在不管你是用甚麼開發環境，都有很多現成的minifier可以使用。 Javascript 和 CSS 最小化的原理很簡單，假設你有以下 Javascript 程式碼： var num1 = 5; var num2 = 10; var num3 = num1 + num2; alert(num3); 以上總共62字元，其功能上與以下程式碼是相同的： var a=5;var b=10;var c=a+b;alert(c); 但是第二段程式碼卻只有36字元，也就是減少了將近42%的大小！ 因此，若利用 minifier 去把開發中的程式碼轉成最小化的 Javascript 和 CSS 後，可以大大減少網...
合併程式碼的概念跟合併圖檔一樣，只是為了減少連線和檔案的數量。合併程式碼通常用動態的方式在執行時期將已經最小化的檔案合併起來，然後加入伺服端的快取。 打個比方：若你的網站上有 a, b, c, d 四個已經最小化的 Javascript 檔案，第一張網頁使用 a, b，第二張網頁使用 c, d，第三網頁使用 a,b,c，第四網頁使用 b,d等。因為使用的組合不一樣，你沒有辦法事先將所有的檔案合併起來，否則會造成許多網頁浪費頻寬和 CPU 時間載入額外的資源。 故此，你可以使用一伺服器端的 script 去動態將檔案組合起來，比如說： testdomain.com/combine=a,b testdomain.com/combine=c,d testdomain.com/combine=a,b...
你如果用 Chrome Console 去分析一網頁，在 Network 頁下選取網頁本身，再選取 Header，即可了解該網頁所在之伺服器是否有開啟內容壓縮功能，請見下圖： 內容壓縮原理跟電腦上的檔案壓縮一樣，基本上就是瀏覽器若連上伺服器時在標頭中加入 gzip 壓縮的選項，那伺服器就會先將網頁檔壓縮後再傳到客戶端以節省頻寬。 若 Chrome Console 沒有顯示 gzip 字樣，你可以參考這篇文章來在伺服器端開啟壓縮功能。 在網頁上你可以用： 來關閉快取功能，小弟我會建議你設定快取時間以避免重複下載鮮少更新的內容。請參考這篇文章來設定瀏覽器快取。
在最佳化瀏覽器載入和網路傳輸效率後，當使用者不斷增加，最後伺服端還是會發生超載的情形。 一般而言，大部分的新創公司一開始的軟體架構都不會太複雜，大致上應該分為：負載平衡管理、網頁伺服器（Web Server）和資料儲存三大塊。而絕大部分的時候，使用者連接伺服端都會先碰上負載平衡器（Load Balancer），而平衡器會根據背後的伺服器的CPU、網路流量或其他資源使用量來決定要由哪一台伺服器來服務該使用者，以達到平衡流量的目的。 可惜的是，雖然大部分小公司的軟體架構中有多台網頁伺服器在負載平衡器後面執行各種程式碼，但是存取資料卻還是連接到單一資料庫主機。因此將資料庫（與資料儲存媒介）最佳化對新創公司來講常常比增加程式執行效率更重要。
相較起第一次達康泡沫前後，今天的新創公司可選擇的資料庫多了很多種。過去資料庫多以 SQL 為主，但自從 MongoDB、CouchDB、Cassandra 等 NoSQL（就是＂不是 SQL＂的意思）資料庫在2010後成熟且大流行，資料儲存的選擇成了一非常重要的議題。 SQL 由於是採取樹狀式目錄查詢，當資料量一大，增加、查詢、合併資料等作業耗時都會成比例增加。 而 NoSQL 呢？目前 NoSQL 資料庫大致上分為以下幾種： 1. Key-Value Store，字典式查詢資料庫，理論上可保證用鑰碼即時查詢數值 2. Document Store，文件式資料庫，理論上可以即時調閱文件（但一般來說不能查詢、分析或合併文件內容） 3. Graph，圖式資料庫（節點、鍵結），理論上可以即時尋找互...
由於 SQL 還是資料儲存主流，在此小弟還是針對SQL最佳化稍微講解一下。 從資料結構的角度來看，絕大多數的 SQL 資料庫都是以 B-Tree 的方式儲存。B-tree 簡單來說是二元樹的概化版本，其好處就是可以相對快速（註：logN 時間內）地增加、檢索和刪除資料，也可以快速進行所有結果的排序。相對於一般的 Hash Table，B-tree 的功能更彈性，但是同時也犧牲了一部份的效能（註：Hash table 理論上能在固定時間內完成增加、刪除、檢索而不受資料量影響，但 Hash Table 無法快速進行排序）。 由此可見，B-tree 要達到相對快速地檢索，其中資料必須以使用者搜尋的欄位來組織搜尋用的樹狀圖，B-tree 用來整理資料的欄位就是所謂的 Clustered Index。...
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2024年3月7日 · Watch on. 隨著我在文件上輸入、修改，底下會出現一排依照相似度排序的推薦筆記。 而由於我的筆記包含廣泛的領域，當我輸入的是「行銷規劃」，底下只會出現關於行銷的筆記；當切換到「樂理」，則只會推薦音樂相關的筆記。 本文會先簡單介紹 RAG 的原理與優勢，接著分享我的實作經驗（相關的教學文章連結我整理在文末），並討論 RAG 應用產品化過程中可能面臨的問題。 在文章最後，則會進一步探討：當 LLM 具備長文本理解能力，可以讓我們把資料全部塞進 prompt 裡，此時還需要 RAG 嗎？ RAG 是什麼？ RAG 解決了大型語言模型（LLM）實際應用時的兩大侷限：幻想（hallucination）與資料時限。
2024年2月26日 · 微軟的研究結果發現，RAG 和微調模型確實都能讓 LLMs 的回答變得更為精準：與 GPT-4 的基本模型相比，RAG 的精準度增加的 5%、微調的精準度增加 6%，而微調模型搭配 RAG 的精準度則增加 11%。. 由此可見，RAG 可以用較低的訓練成本達到與微調模型差不多的表現，且 ...
2023年11月21日 · 這篇文章介紹 Data Visualization 資料視覺化的概念、案例和實用工具推薦，以及資料視覺化的原則和方法步驟。 資料視覺化方法步驟 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： 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。
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