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  1. 2024年2月1日 · Transformer模型概述. Transformer的工作原理. Transformer在自然語言處理中的應用. 對AI發展的影響. 在人工智慧領域,Transformer模型自2017年由Google的研究者介紹以來,已成為最具影響力的創新之一。. 它不僅改變了自然語言處理(NLP)的面貌,還對整個AI技術的 ...

    • (1)的做法
    • (2)的做法
    • (3)的做法(直接抄 Google 大神的官方說明)

    在 shop.xxx.com 的程式碼片段中找出 create 這一行,應該會長這樣: ga(‘create’, ‘UA-XXXXXXX-Y’, ‘auto’); 對這段程式碼進行下列變更 (您需要進行的變更會以粗體紅色文字顯示): ga(‘create’, ‘UA-XXXXXXX-Y’, ‘auto’, {‘allowLinker’: true}); ga(‘require’, ‘linker’); ga(‘linker:autoLink’, [‘checkout.xxx.com’] );

    在 checkout.xxx.com 的程式碼片段中找出 create 這一行,應該會長這樣: ga(‘create’, ‘UA-XXXXXXX-Y’, ‘auto’); 對這段程式碼進行下列變更 (您需要進行的變更會以粗體紅色文字顯示): ga(‘create’, ‘UA-XXXXXXX-Y’, ‘auto’, {‘allowLinker’: true}); ga(‘require’, ‘linker’); ga(‘linker:autoLink’, [‘shop.xxx.com’] );‍ 至於為什麼要做(3)呢?那是因為如果你沒有特別設定的話,Google Analytics 只會顯示網頁路徑和網頁名稱,不會顯示網域名稱。換句話說,你只會在「網站內容」報表中看到網頁的相對路徑,而非絕對...

    若要在報表中顯示網域名稱,您必須進行兩個動作:建立報表資料檢視複本 (包含所有網域的資料),並在這項新資料檢視中加入進階篩選器。這樣一來,篩選器便會讓 Analytics (分析) 在報表中顯示網域名稱。跨網域追蹤設定完畢後,請按照本例設定資料檢視篩選器,以便在報表中顯示網域名稱。對於部分欄位,您必須選取下拉式選單中的項目。至於其他欄位,您必須輸入下列字元: 進階

  2. 2024年4月3日 · 從程式設計到資料結構與演算法. 看懂題目背後的設計思維. 持續優化的思考過程. 什麼是 LeetCode? LeetCode 是一個程式語言的線上題庫平台,收集了大量科技、軟體公司面試時所出現的技術題(技術面試中俗稱的白板題)。 LeetCode 會被很多資訊產業的求職者視為「準備面試時」的題庫,而對題庫進行大量練習的行為稱為「刷題」。 官方網站: https://leetcode.com/ LeetCode 是一個線上解題系統. OJ(Online Judge)全名是線上解題系統,早期是用於演算法競賽(競技程式)的線上系統,即時評測參賽者所提交的。 在眾多的線上解題系統中,LeetCode 以「公司面試題目」為導向殺出一條血路,提供技術面試中常見的題目,作為平常的練習或是面試前的準備。

  3. 2024年1月29日 · 這次職涯相談室請來兩位教學經驗豐富的程式開發前輩 Jack 和維元,帶大家從「自學程式的 7 個 FAQ」,來一一破解你的迷思和誤區,幫你修成正果。. 你 為什麼學程式?. 問為什麼超重要!. 你問過自己為什麼要學程式嗎?. 是想要有個帶得走的能力、想 ...

    • 第一部分:為什麼要轉職成為軟體工程師?轉職成為一名軟體工程師是一個具有挑戰性但又充滿機會的決定。在考慮轉職前,首先要問自己為什麼要成為一名工程師。以下是一些可能的原因:
    • 第二部分:轉職前的準備工作。轉職成為一名軟體工程師需要一些準備工作。以下是一些重要的步驟和注意事項:1.選擇專業領域。軟體工程是一個廣泛的領域,你需要選擇一個或多個專業領域,如Web開發、數據科學、人工智慧等。
    • 第三部分:求職過程。一旦你準備好,就可以開始尋找工作機會。以下是一些成功的求職步驟:1.編寫優秀的履歷。確保你的履歷清晰、簡潔且具體。突顯你的技能、作品和成就,並量身定制每份履歷以符合特定的職位要求。
    • 轉職工程師常見問題:轉職有年齡天花板嗎?30 歲後才開始學程式、準備轉職有機會嗎?年齡是無法改變的事實。想轉職,就要更策略性地思考,老闆會顧慮什麼?而你既有的優勢,要如何放大?
  4. 2023年7月25日 · 數據分析轉後端工程師 Ching 的「鬆弛有度」學習法. 了解更多 ALPHA Camp 高留存率的學習體驗. ORID 是個在國際上被廣泛使用的焦點式提問法,透過四個層次的提問,能夠幫助使用者更結構性地思考與回應問題。. 本文以大家熟悉的 ORID 焦點討論法為起始點,接下來 ...

  5. 2024年2月26日 · 本文將介紹 RAG 的運作方式、哪些使用情境適合導入 RAG?. 以及為什麼 NVIDIA、Microsoft 等軟硬體科技巨頭都爭相投入這個領域。. (編按:想要進一步知道 RAG 實作與產品化要考量的面向,可以閱讀這篇 〈為我的筆記加上 AI:RAG 實作經驗分享與四大產品化 ...

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