搜尋結果
托定咸熱刺足球會
D. Kulusevski (14', 65')P. Porro (59')其他比賽
2024年2月1日 · 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。 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。
- Orid 是什麼？討論的思維框架
- 選擇關注點：第一步就是最後一步
- 關注你的位移
- 為什麼要使用 A → B 結構？
- 狀態負面時去休息；狀態正面時做 Reflection
- 小結
- Reference
ORID 是為了主持討論，讓參與者聚焦的一種結構，和上述講的 reflection 並沒有歷史淵源，不過 reflection 是自己和自己對話，和別人對話很容易發散，和自己對話更容易發散，因此 ORID 用於 reflection 可謂十分稱手的框架。 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。以下為ORID的四層提問： 1. OBJECTIVE：具體的事實，做了哪些事情、看到與觀察哪些事情 2. REFLECTIVE：感受與反應，在當下直接的感受、反應與印象深刻的地方 3. INTERPRETIVE：事後詮釋與分析，試著解釋與分析事實與自己的感受 4. DECISIONAL：訂定目標與下一步，找出下一步可應用、執行與改善的...
「回顧」的起手式，也就是 ORID 裡的 Objective，這一段的提問法門是「你看見什麼」或「發生了什麼事」。 我個人認為，回答這個問題是一個大學問，玄妙程度幾乎和打禪機差不多。 你的視角受限於你的狀態、你的目的，甚至你的格局。到底是你很有自覺地選擇了你的關注點，還是某件雞毛蒜皮的事情綁架了你的注意力？ 在我剛開始嘗試建立 reflection 習慣時，我常常會選擇一些「自己做不好的事情」當成回顧主題，然後硬是用一種虛假的正面態度，寫出一套「愈挫愈勇」的發憤圖強文，結果是我從來沒有去踏實執行我在最後一步為自己設定的偉大 next step。 極高比例的人，在選擇關注點時，會關注自己做不好的事情，或者關注自己和別人的比較。偶爾關注一下自己的負面心態，進行「反省」是 OK 的，但不要太習慣如...
為了避免自己的注意力被拉走，我建議大家在建立 reflection 習慣時，刻意選擇有「位移」的事情來關注，也就是任何在你身上發生，從 A 狀態變成 B 狀態的事情。 別忘了「學習」的目的就是讓自己成長，知道原本不知道的事，做到原本不會做的事，發生在自己身上的任何成長，只要有 A → B 的結構，都值得我們慶祝。 講 A → B 可能略顯空洞，下圖列出一些例子： 之前提過學習其實有 outside-in 和 inside-out 兩個方向的作用力，因此這裡建議把關注點區分成兩大類別，外在專業的位移，或者內在狀態的位移。看看當下對哪個方向有感覺都可以，只是略為注意一下比例平衡，向外或向內的 reflection 都應該要不定期發生。 至於細目我這邊舉出幾個例子，只是示意給你看，一開始的時候可以...
刻意選擇 Growth mindset 視角
使用 A → B 結構來收斂你的關注點，第一個實用目的是防守自己的注意力被一些偏向 fixed mindset 的焦點拉走，起手式一開始就要落在 growth mindset 的範疇，這樣才會有效。
培養你的後設認知
另外，從「學習如何學習」的角度，你其實需要刻意去研究新態度、新觀念、新行為到底是怎麼在你自己身上發芽的。 說到底，只有自己親自掌握自己的學習模式，你的學習成效才會迎來飛躍式的進展。雖然你的學習教練/老師可能擁有比你更高的專業度去診斷學習問題，但教練/老師只能與你共享某一小段的時光，最終你需要成為你自己的教練。 因此，能夠倒退一步，把發生在自己身上的學習旅程當成客體來觀察，其實是蠻重要的技能。 而刻意關注 A → B 如何發生在自己身上，會讓你可以持續地累積對自己學習模式的洞察。
不要浪費有效經驗
最後最實在的一點，是前文提到，「做中學」為什麼強調 reflection，因為做中學裡面有太多的 try-and-error，有時候你的結果根本是誤打誤撞試出來的。 這些靠運氣、靠嘗試逼出來的「結果」（也就是 A → B 結構中的 B 狀態），如果沒有徹底掌握「究竟是怎麼發生的」，你可能根本就不再有第二次重現結果的機會。 你必須順藤摸瓜，從 B 狀態倒推回去，像偵探一樣往 A 方向探索，找出過程中的驅動要素，好好把事情發生經過描述清楚，然後辨證自己是否能重現這些有效的驅動要素。如此一來這個專業技能才是真正掌握到你的手裡。 不關注結果怎麼跑出來的，卻跑去關注別人的結果比自己好，這不是徹底的浪費嗎？
會建議大家刻意運用 A → B 結構來收斂關注點，很大的原因是，我們見證到太多的學習者努力地做 reflection，以為這就是「認真」，但事實上他們的關注點卻被 fixed mindset 拉走。 我覺得 A → B 是一個蠻簡單的訣竅，可以快速抓出有助於把你扳回 growth mindset 的方向。 事實上，要防止 fixed mindset 跑出來，還有一個是做 reflection 的時機。我建議大家要養成在「狀態好的時候做 reflection」的習慣，如果你今天完成了一個挑戰很有成效感，或者你今天忽然有個澎湃覺得自己堅持好久好偉大，或者你今天得到了一個稱讚覺得飄飄然，這是你做 reflection 的最佳時機，這個時候最容易抓到 A → B 結構。 練習在這種時候做 refle...
這篇文章介紹的是在做 reflection 的起手式，選擇關注點的「入門訣竅」。 在持續練習一段時間之後，你會開始對 growth mindset 的狀態有更高的自覺，到了那個階段以後，你可以自由選擇任何為你帶來成長的經驗進行 reflection。
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8月2日 · 帶領團隊時，作者以球隊裡的教練來比喻 CTO，著重在探討這個層級的領導者在軟實力和強健心態的重要性。 另外同樣有意思的是發問人的背景，他提到自己是在 IT 領域當工程師「打滾幾年到管理職」，在問題分析、解決問題和帶領團隊等能力都已有一定的累積。
2023年4月2日 · 以下是一些常見的前端工程師職涯路徑：. 初級前端工程師（Junior Front-end Developer）： 作為職業生涯的起點，初級前端工程師主要負責網站和應用程式的基本開發工作，如切版、樣式設計和基本互動功能的實現。. 中級前端工程師（Mid-level Front-end Developer）： 經過 ...
2024年1月8日 · 步驟一：最希望呈現資料裡的哪一個關係？ 「比較大小」：長條圖. 「了解趨勢」：折線圖、堆疊長條圖. 「呈現整體組成」：圓餅圖、百分比堆疊長條圖、矩形樹狀圖. 「呈現分佈」：散佈圖、直方圖. 「比較大小＋呈現分佈」：泡泡圖. 步驟二：選擇表達訊息能力最佳的圖表. 圓餅圖 vs 長條圖. 折線圖 vs 堆疊長條圖. 步驟三：挑選顏色. 以上都不符合你的需求嗎？ 這裡有更多選擇圖表的指引. RE:LAB. Financial Times 的「視覺化辭典」 Andrew Abela 的 Chart Chooser. The Data Visualisation Catalogue. 結語.
2023年3月22日 · 4. 解決不同問題的 Excel 公式與函數 4.1 將多個文本字符串連接時 這時候你可以使用CONCATENATE函數。CONCATENATE 函數用於將兩個或更多的文字字符串連接為一個文字字符串。 例如，=CONCATENATE(A1, " ", B1) 將結合 A1 和 B1 單元格的內容，並在中間插入一個空格。 ...
