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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2月7日 · 1. 確定分析目標. 2. 選擇競爭對手. 3. 數據收集. 4. 數據分析. 5. 報告撰寫. 免費點我下載完整數據分析案例. 1. SWOT分析. 2. 五力分析模型. 如何用數據做競品分析. 定性分析. 定量分析. 數據可視化. 結語. 競品分析是商業戰略中不可或缺的一環，幫助企業揭示對手的策略與市場定位，從而在市場競爭中站穩腳跟。 這項分析不僅僅是搜集數據，更重要的是將數據轉化為洞察力，進而制定策略。 以下將詳細介紹競品分析的步驟、框架與方法。 一、競品分析的重要性. 競品分析能夠揭示市場趨勢、對手動態和潛在風險，為企業提供決策支持。 通過詳細的分析，企業可以發現市場機會，避免盲目決策所帶來的風險。 二、競品分析的五個步驟. 1. 確定分析目標.
2023年11月8日 · LangChain的特點. 易於使用 ：LangChain提供了一系列API，讓開發者可以快速啟動和運行LLM，而無需深入了解模型的內部運作機制。 高度靈活 ：透過配置和擴展機制，開發者可以根據需要自定義LangChain的行為，使其適應不同的應用場景。 生態系統整合 ：LangChain旨在與現有的AI工具和框架無縫集成，支持多種LLM和第三方服務，從而促進生態系統的互操作性。 LangChain的應用場景. 自動文本生成 ：利用LLM生成文章、報告或其他文本內容。 智能問答系統 ：構建基於LLM的問答系統，提供精確的答案和解釋。 語言理解和分析 ：使用LLM進行語言分析，從文本中提取有用的見解和信息。 個性化推薦 ：根據用戶的互動和偏好，利用LLM生成個性化的內容和推薦。
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2024年2月22日 · 這篇文章就用實際的範例，帶你了解演算法和運算思維是什麼？ 以及學習他們的重要性。 什麼是運算思維 (Computational Thinking)？ 運算思維是一種思考過程。 微軟研究院全球副總裁周以真（Jeannette Wing）對運算思維的定義如下： 「 運算思維是一個思考的程序。 它的目的是闡明問題，並呈現其解決方案，因而讓「運算器」 (包括機器與人) 能夠有效率地執行。 為什麼要談運算思維呢？ 因為程式設計基本上就是和電腦溝通。 更確切地說，學習寫程式就是學習如何下指令給電腦執行。 因此，在學習程式語言之前，我們必須先了解、熟悉撰寫程式背後的「思考模式」。 「軟體工程師的工作就是轉換，把經營或管理的模糊概念轉換成程式碼。 」軟體工程師 Weiliang Chew.
- 什麼是 Data Visualization 資料視覺化？
- 資料視覺化的設計原則
- 資料視覺化方法步驟
- 資料視覺化範例
- 實用資料視覺化工具推薦
資料視覺化是一種通過使用圖形元素（如線條、形狀、顏色等）來表示資料的技術，目的是讓人們更直觀地理解資料的內容和結構。資料視覺化可以幫助人們快速識別資料中的模式、趨勢和異常，從而提高分析效率，支持決策和預測。 資料分析 5 步驟，成為數據分析師 Data Analyst 的 Top 3 技能
在進行資料視覺化時，遵循以下幾個基本原則可以幫助您更有效地傳達資訊： 1. 簡單明瞭：選擇適當的圖表類型以簡化視覺元素，避免過度裝飾和不必要的複雜性。 2. 有效使用顏色：使用顏色來強調重點，避免使用過多的顏色以免造成視覺混亂。 3. 保持一致性：確保圖表的設計和風格在整個報告或網頁中保持一致，以提高可讀性和專業感。 4. 考慮目標受眾：了解您的目標受眾的需求和偏好，選擇合適的視覺元素和互動功能以滿足他們的期望。
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： 1. 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。 2. 選擇適當的圖表類型：根據資料的特點和目標，選擇合適的圖表類型，如折線圖、柱狀圖、散點圖或地圖等。 3. 處理資料：對原始資料進行清理、整理和轉換，以便用於視覺化。 4. 設計圖表：選擇合適的視覺元素（如顏色、形狀、尺寸等），並根據前面提到的原則進行設計。 5. 評估和優化：檢查圖表是否符合目標，並根據需要進行調整和優化。 6. 添加互動功能（可選）：為圖表添加互動功能，如滑動條、按鈕或提示框，以提高用戶體驗。
資料視覺化可以應用於各種場景，以下是一些典型的案例： 1. 銷售報告：企業可以通過繪製銷售額折線圖來分析產品在不同時間段的銷售趨勢，進而制定相應的銷售策略。 2. 地理資訊：政府或環保機構可以通過地圖視覺化來呈現空氣質量、交通擁堵等環境數據，以支持城市規劃和管理。 3. 金融市場：投資者可以通過繪製股票價格的K線圖來分析股票的價格走勢，從而指導投資決策。
有許多資料視覺化工具可以幫助您快速創建美觀且具有分析價值的圖表和圖像，以下是一些值得推薦的工具： 1. Tableau：一個功能強大的資料視覺化軟件，提供了豐富的圖表類型、自定義選項和交互式功能，適合企業和個人使用。 2. D3.js：一個基於JavaScript的開源資料視覺化庫，可以用來創建高度客製化的網頁圖表和互動式視覺化效果。 3. Microsoft Power BI：一個集資料整合、分析和視覺化於一體的商業智能平台，適合企業用戶進行數據驅動的決策支持。 4. ggplot2：一個基於R語言的繪圖包，提供了一個高度靈活且可擴展的語法，可以用來創建各種複雜的統計圖表。 5. Plotly：一個支持多種程式語言（如Python、R和MATLAB）的視覺化庫，提供了大量的圖表類型和互動功...
2023年7月24日 · 四步驟解析實際案例. 資料科學家與資料工程師中間的 GAP. 在擅長模型資料科學家與擅長程式資料工程師之間，會有一小段的重疊的範圍。 通常的合作方式會由資料科學家訓練出一個好的模型，再由資料工程師呼叫使用。 不過偶爾會有部署所導致的效能或是或是需要再調整的工作。 當模型遇到問題的時候，會有兩端都難以解決的狀況出現。 https://www.oreilly.com/radar/data-engineers-vs-data-scientists/ 因此，我們會把兼顧模型理論和程式實作的人抽出來定位成「ML 機器學習工程師」，他們通常熟悉用程式操作模型的部分。 Data Engineer 工作內容是什麼？ 從面試重點了解資料工程師. 模型「部署/上線」的工作誰來做？
2024年4月3日 · 步驟一：撰寫測試程式. 步驟二：執行紅燈測試. 步驟三：實作「夠用」的產品程式. 步驟四：執行綠燈測試. 步驟五：重構. 結語. 參考資料. 「撰寫測試」已成為現代軟體開發的顯學。 隨著軟體產品的規模越長越大，在不斷增加新功能、重構優化既有程式碼的過程，如何確保軟體既有功能不受影響，又能減少繁瑣的人工作業，靠的就是自動化測試。 尤其當系統的業務邏輯龐大繁瑣，平時養成撰寫測試的好習慣更是保障軟體品質的關鍵。 開發團隊寫測試，通常有三種模式： 先寫測試再開發. 開發完成再寫測試. 無招勝有招——不寫測試（誤） 本文的重點就是第一種模式，先寫測試再開發，也就是常聽到的 TDD（Test-Driven Development）。
