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2023年4月13日 · Data Cleaning 資料清洗，又稱為資料整理，是資料預處理過程中的一個重要環節。在進行資料分析或建立機器學習模型之前，資料清理對確保分析結果的準確性至關重要。本文將介紹資料清理的基本概念、方法，以及資料清理在實際應用中的重要性。
2023年4月30日 · Debugging是找出並修復程式碼錯誤或問題的過程。錯誤可能包括語法錯誤（syntax errors）、邏輯錯誤（logic errors）和執行錯誤（runtime errors）。透過debugging，我們可以追蹤程式碼的運行情況，找出問題的所在，並修改程式碼以使其正常運行。
- 用記憶體幫你快取：Memory Cache
- 如何提升短網址搜尋的效能
- 使用 Node.Js 實作 Memcached 快取
- 真的有提升效能嗎？——簡單實驗
- 結語
- References
要將資料進行永續化儲存（Persistence），利用資料庫系統將資料存到硬碟裡，是一般系統不可或缺的一環。但當有大量查詢流量湧入時，容易對資料庫造成負擔，甚至導致整體系統的效能拖累。 我們都知道電腦對記憶體的操作要比對硬碟操作快得多，因此就有一種快取方式，將某些會被頻繁查詢的資料暫存在記憶體裡，當有查詢需求時，會優先去記憶體裡找，而不用每次都重新 query 資料庫，提升查詢效能。 Memory Cache 的工具有很多，常見的如 memcached、Redis。其中 memcached 是一套開放原始碼的分散式快取記憶體系統，目前被許多網站服務廣泛使用，包含 Facebook、YouTube、Twitter 等等。memcached 使用 Key-Value 的形式來儲存。 接下來會實際...
當我們將短網址放在一篇熱門文章內，吸引到大量訪客頻繁存取這個短網址。如果每一位訪客來存取，系統都要從資料庫重新 query，無論在效率和系統負擔上都不盡理想，尤其每個短網址對應的原始網址是不變的，為了同一個結果而在短時間內對資料庫做頻繁檢索，非常浪費資源。 這時候我們就可以利用快取。 當短網址 A 第一次被訪客 1 存取，從資料庫 query 出原始網址 A 的資訊，這時候我們可以將短網址 A 和原始網址 A 當成一對 Key-Value 存入 memcached 裡。 下一次訪客 2 來存取短網址 A 時，就可以直接從 memcached 取出原始網址 A，而不用重新 query 資料庫。 概念示意圖如下： (圖片來源：Memcached 教程 | 菜鸟教程)
要在 Node.js 上使用 memcached，有個幾個動作： 1. 安裝 memcached server 2. Node.js 安裝 memcached 套件 3. 改寫既有程式，在 query 資料庫前先查詢 memcached (還沒學過 Node.js? 來認識八週打通 Node.js 全端開發)
前面提到實作要點時，有一支 API 負責根據 hashCode 回傳原始網址資訊（GET /tinyUrl/{hashCode}）。實驗方式是另外寫一支小程式，利用 axios 套件去呼叫這支 API。 這邊可以利用 JavaScript 異步的特性輕易模擬多個 client 同時 request。
本文簡單介紹了何謂 Memory Cache、memcached、如何安裝、如何在 Node.js 裡引用，並用一個短網址系統的小專案做具體的快取設計示範，在最後的實驗也成功驗證 Memory Cache 對系統效能有明顯的提升。 本文中使用 memcached 作為示範，在使用上非常容易入門。然而 memcached 有個缺點，一旦 memcached service 發生中斷，重啟後 cache 會消失。這方面可以參考另一套 Memory Cache 工具——Redis，也是一套 Key-Value 的快取工具，具有永續儲存的特性。 在進行快取時，快取存活時間的設計是一個重點，也就是本文範例中的 `lifetime`。由於 Memory Cache 是佔用記憶體，如果把一大堆存取頻率低的...
因此，最適合我們的雲端服務就是硬體軟體兼具的 PaaS（Platform as a Service，平台即服務）。. 使用 PaaS，我們只要把寫好的專案「推」到平台上，網站就能開始運作了，從不需要親自設定基礎設施、網路環境和硬體環境，甚至連作業環境也不太需要設定。. 知名大 ...
2024年3月21日 · 軟體工程師薪水到底有多高？市場和職業的需求有多大？現在是不是已經飽和了？這是 ALPHA camp 最常被問到的問題。我們透過各大人力資源網站2023年的統計與調查資料，整理出台灣網路 IT 業的工程師市場需求、薪資行情與長期職涯薪資成長狀況，幫助大家掌握最新現況與趨勢。
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 ...
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 ...
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