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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.
2023年3月13日 · 總結. 在當今大數據時代，數據分析和統計學扮演著越來越重要的角色。 而 R 語言則是數據分析和統計計算領域中最廣為人知和使用的開源程式語言之一。 無論是學術研究、企業分析還是數據探勘，R 語言都為使用者提供了強大的數據處理和分析能力。 本篇文章將全面介紹 R 語言，為初學者提供自學 R 語言入門所需的知識和技能。 R 語言簡介. R 語言最初是由奧克蘭大學的 Ross Ihaka 和 Robert Gentleman 於 1993 年開發的。 它是一種用於統計計算和數據可視化的程式語言和軟體環境。 R 語言擁有豐富的統計和數學函數庫，可用於線性和非線性建模、經典統計檢驗、時間序列分析、分類、群集等多種分析。
1. Python基本概念. 2. 變數和資料型態. 3. 操作符和運算式. 4. 控制流程. 5. 函式. 6. 模組和套件. 7. 錯誤和異常處理. 8. 實踐練習. Python 是什麼？ 為什麼要學 Python? Python是非常受歡迎模仿自然語言的通用程式語言，因為他非常容易閱讀和理解，且擁有龐大的開發者社群提供各種函式庫、框架以及教學課程，相對容易學習上手，適合新手入門學習的程式語言。 同時Python應用範圍非常廣泛，也是市場上工作機會需求最大的程式語言之一。 Source: devjobsscanner. Python 網路爬蟲：學習地圖與策略. Python 能做什麼？ Python的應用範圍廣泛.
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LeetCode是一個專為程式設計師提供線上程式練習題的平台。它提供了一系列的挑戰題目和面試問題，涵蓋各種程式語言和電腦科學主題，如數據結構、演算法、設計模式等，並且每一個問題都附有詳細的解說，使得用戶能夠進一步了解如何解決問題。 工程師本身的起薪高，容易吸引到大量的人才投入。當好的職缺出現在求職市場時，眾多求職者將湧入其中爭取面試機會，企業使用履歷進行篩選之外，會考驗應徵者的基本開發能力以及專案經歷。前者常見的測試方式為白板題與線上題庫測驗；後者則看求職者的作品集來了解。而 LeetCode便是常見了解題目的手段，其記錄各式各樣的題目好讓求職者有個底。
LeetCode 的題庫內容有： 1. Algorithm 2. Database 3. Shell 4. Concurrency 最常見的以演算法為主，這次的系列將著重於此。 說穿了，刷 LeetCode 好比學生時代刷題庫，目的是熟悉題型好應對各式各樣的基本題與變形題。目的只有一個，面試中遇到的技術問題可以順利通過。 在LeetCode上，您可以找到各種程式設計問題，涵蓋許多數據結構和演算法的重要概念。這些問題可以大致分為以下幾個類型： 1. 陣列和字串：這些是最基本的問題類型，通常需要操作和管理數據集合。範例包括找出陣列中的最大值、找出字串的子字串、反轉字串等。 2. 鏈結串列：這類問題通常涉及到節點的添加、刪除和尋找，或是反轉鏈結串列等操作。 3. 堆疊和佇列：這些問題通常涉及到堆疊...
自然而然會連結到資料結構。深入來看，演算法是基於不同類型的資料結構開發出來的，即使是不同的資料結構，基本的 CRUD 功能是必要的，而演算法便是思索如何改善 CRUD 的速度。因此，往後在工作上面對不同的需求時，使用較符合需求的資料結構，再搭配適合該結構的演算法，便能有效提升計算速度。 演算法對一個工程師的意義？如何提升實力？
其實刷 LeetCode 的需求，往往有幾種背景需要練習： 1. 學習過大學資料結構與演算法課程的學生。 2. 想要進入大公司的求職者。 3. 想要學習新語言特性的學習者。 題庫刷得再多也要記得，專案的能力也要一併培養。刷很多題庫卻沒有規劃專案的能力，往往是致命的，因為題庫的能力可以藉由反覆練習獲得，規劃專案的能力卻不太能藉由反覆練習取得，因此不少資深職缺會希望求職者擁有好的專案經驗。
我不是大專院校資訊相關科系出身，自然沒有接觸過演算法與資料結構。學習過程以網頁開發為起點，學習 HTML、CSS、JavaScript，後續在公司的專案上接觸到 Java 與 C，整個過程由簡入難。 說實在的，沒有接觸到靜態語言前，覺得全世界都用 JS 開發是件多美好的事情。隨著經驗的累積後，慢慢了解每種語言因為獨特的能力而有存在的必要性。 1. 學習 Java 才瞭解靜態語言與物件導向的美。 2. 學習 C 才了解 JS 好用的內建函式，不一定是效能的最佳選擇，以及 By Value & By Reference 的由來。
順序是這樣的： 1. 介紹 LeetCode 與一些基本刷題知識 2. 介紹資料結構的特性。 3. 列入在 LeetCode Tag 內的資料結構優先討論。 4. 嘗試用 JS、Java、C 各解一次，目的是增進三種語言的熟練度。 5. 演算法用來輔助資料結構。 因為我最熟悉的語言是 JS，所以相關的術語概念將以 JS 為主。
首先要仔細閱讀已知的資訊，除了閱讀題目本身的描述外，點擊 Related Topics 後會看到 Array & Hash Table。對於菜雞來說，關於如何操作 Array 有個基本的概念，但是 Hash Table 就不太理解，於是找尋 Hash Table 的相關資訊，大致上有概念後，會陷入一個窘境，如何實作？ 想了 20 分鐘後仍然沒頭緒，直接找答案。了解 Hash 除了常用於密碼學上，也可以應用在其他情境。在參考解答後寫了 JS 的版本： 說實在的，看答案後重新寫出來並不可恥，重點是學習這個問題背後要測試的技術是什麼，這邊只使用一次 for loop，每次進行判斷與製作 Hash Table，所以可以有效地壓縮搜尋時間。 轉職工程師不只要刷 leetcode，16 週進度班帶你半年...
在我還是個剛轉職成功，沒有實際接觸過複雜專案的菜雞時期，面對新功能的開發，心態上保持著 先求有再求好，寫出許許多多用了不同內建函式、自訂函式的程式碼。新功能當然是順利開發成功，為此感到十分開心。這時候的我，對於能完成新功能開發的自己，感到十分得意。 工作經驗增加後，有機會碰到公司內較複雜的專案，藉此打開我的眼界，程式碼的部分沒有毫無章法的寫法，反倒是有一定規律的做法（現在的我知道這是 Design Pattern），當時我負責接觸的部分是效能優化的部分，這時候才感覺到沒有思考每種資料結構特性，胡亂使用順眼的函式執行，是一件多麽可怕的事情。 回憶結束。 關於程式碼的效率，可以從兩個角度來思考： 1. 執行速度可以多快？ 2. 執行時期記憶體使用量有多少？ 新手工程師如何提升「程式碼品質」？程式...
暴力解
時間複雜度的部分，第一個迴圈，陣列內每一個項目都要被執行一遍，所以執行次數是 nums.length，在分析時習慣用 N 表達。針對陣列內每一個項目，會需要第二個迴圈，執行次數是 nums.length – 1，分析用 N-1 表達。 因此這題的時間複雜度是： 空間複雜度方面，沒有額外宣告任何變數。 因此，暴力解在執行時間方面會是 O(N^2)，記憶體方面幾乎沒有大負擔。
使用 Hash Table
時間複雜度的部分，僅僅只有一個迴圈，執行次數是 nums.length。 因此這題的時間複雜度是：O(N)。 空間複雜度方面，額外宣告 Hash Table，隨著 N 的數量增長，Hash Table 內的資料量將跟著成長。 因此，Hash Table 在執行時間方面會是 O(N)，記憶體方面則有負擔。
這題嘗試用不同語言撰寫，有趣的地方在於，我直覺認為靜態語言就是比動態語言快速，殊不知 C# 賞我一巴掌，而記憶體的使用方面，Java 與 C# 也賞我兩巴賞。這邊有幾點可以推論： 1. 這題的寫法，在記憶體的存取方面，對於 Java 與 C# 有比較大的負擔。 2. LeetCode 官方的模擬環境，與我認知的不太一樣。 3. Golang 出人意料的快速，怪不得 Google 自誇是 21 世紀的 C 語言。 就我個人經驗而言，撰寫 JS 與 Java 的時候幾乎沒在管記憶體，追求的只有更高的效率。直到接觸用 C 開發的機器，被 free 給嚇到，給我一個機會省思過度宣告變數的好壞。
2024年4月3日 · RWD 的出現，就是為了解決這種多裝置瀏覽的挑戰，而其主要的實踐方法是利用 CSS3 的媒體查詢 (Media Queries) 功能，根據裝置的螢幕大小來調整網頁的排版、尺寸以及其他元素。 本文將嘗試用簡單的方式，重新整理各種 RWD 相關的資訊，由淺入深來介紹 RWD。 立即領取. 點我免費領取全端開發學習地圖！ RWD 基本概念. RWD（Responsive Web Design）中文翻作「響應式網站設計」，是一種為了讓網頁在各種尺寸的裝置下，畫面都能呈現合適比例的 設計原則 。 有一種更容易理解 RWD 概念的比喻是「內容就像水」。 當你在設計網站排版時，能根據 RWD 的設計原則實作，網站內容就會像水一般，在各種裝置中自然的流動成最適當的樣子。
2024年1月2日 · 1. 字元匹配. 2. 量詞. 3. 位置匹配. 4. 字元集. 5. 分組和引用. 6. 或運算. Regex的應用範例. 範例1：驗證電子郵件地址. 範例2：提取日期.
2023年4月3日 · 小結. 資料探勘（Data Mining）是一種從大量資料中自動找出有價值資訊的過程。 通過使用各種統計、機器學習和AI技術，資料探勘可以幫助企業和研究者發現隱藏在資料中的模式、趨勢和關聯，從而做出更明智的決策。 Data Mining 6階段. 資料探勘 Data Mining 過程通常包括以下幾個階段： 資料收集：從不同來源收集原始資料，例如資料庫、網站、社交媒體等。 資料預處理：清理和整理資料，解決資料缺失、重複或不一致的問題。 資料轉換：將資料轉換為適合分析的格式，例如特徵提取、資料編碼等。 資料建模：應用統計、機器學習或AI演算法來挖掘資料中的模式和關聯。 評估和驗證：評估模型的性能和準確性，根據需要對模型進行調整。
