搜尋結果
佛誕
- 2025年5月5日 星期一 農曆四月初八
- 2025年5月5日 星期一
2024年2月1日 · 首頁 » Blog » AI 人工智慧. Stable Diffusion 是什麼？ 開源繪圖生成式AI 安裝教學. 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。
. 如果不習慣深色的背景，覺得愈看愈憂鬱，也可以從設定頁面選擇背景顏色（THEME），有黑暗系（Dark）和光明系（Light）兩種，大家可依自己內心的邪惡程度做選擇。 IBM 佛心免費提供的 Swift 練功網站很方便，不過還是有小小兩點令人遺憾，做不到的事情。 (1). 只適合學習程式語法練功，沒辦法開發 App。 (2). 由於同時間可能有許多熱血青年在網站上練習 Swift，為免機器負擔太重，IBM 限制我們寫的程式碼只能執行幾秒鐘，如果超過幾秒鐘，程式的執行將被強制中止，如下圖所示。 2.從自己電腦連到雲端上的 Mac 撰寫 Swift 程式，開發 iOS App。 二十一世紀是雲端的時代，任何事都可以在雲端上解決。 電影告訴我們連雲端情人都有了，雲端 Mac 當然也不是問題。
- 為什麼我們需要演算法
- 演算法種類
- 演算法的應用
- 如何評估演算法？
- 經典演算法例子
- 演算法書推薦
- 演算法學習 Q&A
解決問題與改善效率：演算法是我們處理資訊，解決問題和進行決策的關鍵工具。他們可以幫助我們更有效率地完成任務，減少時間和資源的浪費。應用範疇廣泛：從網路搜索、社交媒體的內容推薦，到機器學習和人工智慧，無處不在的演算法都在背後默默運作，大大擴展了我們處理資訊的能力。實現自動化與智慧化：在大數據時代，演算法不僅能自動化地處理大量資訊，還能從中學習並優化自己的運作，實現智慧化。支持決策制定：在商業、科學、醫療等領域，演算法可幫助我們對大量數據進行分析和挖掘，從而提供有價值的見解和支持決策。演算法就和問題一樣有許多種類。以下是電腦科學領域常見的幾種演算法： 1. 簡單遞迴演算法 (Simple recursive algorithms:)：這些演算法使用遞迴計算來找答案。這個方法用於解決古典問題，例如「計算到 n 次方」。 2. 回溯法 (Backtracking)：為了找到解決方法，一個問題先劃分為多個計算用的路徑。如果路徑方向錯誤，便回到上一個位置，從另一個方向開始計算。常見的使用案例需要從大量數據中找到特定資訊。這個方法通常用來找出每一條路徑。如果一條路徑不包含目標資訊，則演算法會回到上一個連接點。 3. 動態法 (Dynamic)： 這個演算法的獨特之處在於演算法會記憶之前解決過的問題，並藉由之前解決問題的經驗更快找到類似問題的解決方法。如果之前你計算過 n 的 1,0...
在這裡我們收集了幾個我們生活常碰到，而且有趣的演算法，請參考這幾個外部連結。 1. 排列 (Sorting) – 如何把千多本書排列順序？ 2. 秘書問題 (Secretary Problem)– 如果你要聘請一名秘書，總共有 n 個申請者。每次只能面試一人，面試後要馬上決定是否聘他，如果當時決定不聘他，就再沒有機會。問：要面試幾個人，才最有機會選中最合適的人選？解決這個問題的方法，叫「最佳停止演算法」(Optimal Stopping Algorithm). 3. PageRank – How Search Work by Google– Google 最早的是用 PageRank 這個演算法去判斷如何排列用戶搜尋的結果。 4. EdgeRank – Facebook 動態消息 (News...
演算法除了能否正確解決問題之外，還有「好、壞」之分嗎？答案是有的。不同的演算法，雖然都能正確達成目標，但還是有效能 (efficiency) 之分。主要的考量點有兩個： 1. 時間複雜度(Time complexity) – 它代表一個演算法的執行時間。針對同一個問題，有些演算法會比別的用更短的時間(也是更快速)去解決問題。 2. 空間複雜度(Space complexity) – 它指的是要執行該演算法 (或是程式碼) 所需的記憶體量。
1. SVM演算法（Space vector modulation 支援向量機）
1. 應用：主要用於分類問題，也可用於回歸。 2. 原理：在特徵空間中尋找最佳超平面，以最大化不同類別之間的間隔。 3. 特點：適合於高維數據集，對於非線性問題可以通過核技巧進行處理。
2. Minimax演算法
1. 應用：主要用於零和遊戲，如象棋或圍棋。 2. 原理：通過最小化對手可能獲得的最大收益來最大化自己的最小收益。 3. 特點：常與Alpha-Beta剪枝一起使用，以提高效率。
3. ID3（Iterative Dichotomiser 3）
1. 應用：用於創建決策樹，主要用於分類問題。 2. 原理：使用信息增益作為分割數據的標準。 3. 特點：易於理解和實現，但容易過擬合，且不支持連續屬性和缺失值處理。
入門科普類 《寫程式前就該懂的演算法: 資料分析與程式設計人員必學的邏輯思考術》： 透過生動的插圖與實例，將演算法的複雜概念化為簡單易懂的知識。本書涵蓋基礎至進階演算法，適合程式設計新手與專業人員。透過詳解與練習題，讀者能夠深化對演算法的理解，提升解決問題的能力。 《改變世界的九大演算法》：淺顯介紹了塑造當代數位生活關鍵技術的九種演算法。從搜尋引擎、網頁排序到公鑰加密和數位簽章，這本書透過易懂的語言揭示了每日應用背後的科學原理。無需資訊科學背景，讀者可洞察這些技術如何定義我們的數位世界，感受到科學家與數學家的創新與探索。是理解現代技術不可或缺的閱讀。 專業書籍 演算法導論《Introduction to Algorithms》：這本書是演算法領域的經典之作。全面而深入地介紹了從基礎數據結構到...
Q：學習演算法之前，需要有什麼樣的基礎嗎？
演算法算是獨立學問，不太需要基礎知識，但由於會使用 Big-O 來分析演算法效率，分析時會用到高中數學知識，如指數、對數等，所以還是要理解一些高中數學，假設真的忘了，碰到時再回頭補上即可。
Q：演算法會因程式語言不同而有差異嗎？
95% 邏輯是一樣的，但根據語言特性，實作細節寫法可能有點不同。如果要從零開始準備演算法面試，提供兩個面向供參考： 1. 選擇自己最熟悉的語言練習演算法：絕大多數公司在面試演算法時，不會要求使用的程式語言，因此可以用自己最拿手的程式語言來準備 2. 若無特別熟悉的程式語言，建議可以用 C 語言來學習演算法：由於 C 語言是很原始的程式語言，如果用 C 寫得出演算法，基本上其他語言也寫得出來 無論如何，程式語言只是工具，在準備演算法面試時，建議使用自己最拿手的武器去應戰。
Q：網路開發新手在做 side project 時，如何導入演算法思維？
其實蠻困難的，因為絕大多數前端應用軟體都用不到演算法，再者如果沒有演算法的概念，也無從應用起。只有當你具備演算法基礎知識時，做 project 才有機會用到演算法，因此在做 side project 時，可以反問自己：有沒有更棒的程式寫法。
創業家自學技術的心理建設. 準備好跳入火坑自學程式了嗎？ 「我有個 idea，目前正在尋找有技術能力的 partner」大概是創業聚會數一數二常聽到的「月經自介」。 身為一個曾經花了六個月開發產品，但最後一毛錢都沒賺到的「有技術能力的創業家」，我總是提醒這些急著尋找技術夥伴的創業家先想想，自己現階段是否真的需要找技術夥伴？ 你真的需要懂技術嗎？ 其實，我們生長在一個美好的年代，假如只是要做個用來驗證市場反應的最小可行性產品，大多數的時候，創業家根本不需要真的懂技術。 假如要做 launching page 蒐集客戶名單，可以用 LaunchRock；要做好看、複雜一點的網頁，可以用 Strikingly 或 Wix；要開 EC 商城，可以用 Shopify 。
2023年7月25日 · REFLECTIVE ：感受與反應，在當下直接的感受、反應與印象深刻的地方. INTERPRETIVE ：事後詮釋與分析，試著解釋與分析事實與自己的感受. DECISIONAL ：訂定目標與下一步，找出下一步可應用、執行與改善的地方. AC 學生 David 的實際 ORID 評估. Objective 客觀、事實. Objective: DOM實戰操作. 八月之前，對於DOM操作僅有知識上的學習，只有照著其他線上教學影片跟著老師coding的經驗。 第一週的”複習DOM”真的在實戰中操演很多次，到學期後半時，目前操作到的DOM的邏輯已經寫入我的腦海中。 Reflective 感受、反應.
其他人也問了
佛誕日是什麼?
佛堂是什麼?
佛教是什麼?
什麼是佛寶?
2023年11月21日 · 內容目錄. 藝術腦進化成邏輯腦的旅程紀錄. 在 ALPHA Camp 從零開始的 coding 生活. 突破學習曲線低谷. 轉念思考（一）：面對你的挫折，克服負面心魔。 轉念思考（二）：看起來比你優秀的人，一定也走過你現在的路. 轉念思考（三）：接受自己當下的狀態. 轉念思考（四）：沒有興趣也能持續. 結語：找到你的信念. 曾經我也懷疑自己，我是否真的適合走這行，有過無數放棄念頭、無數挫折失落，最後成功堅持下來。 想透過這篇文章紀錄這半年來是如何面對挫折，並走完所有課程。 紀錄曾經很努力的自己，也希望給在學習谷底的你有點幫助。 藝術腦進化成邏輯腦的旅程紀錄.
2023年3月6日 · Apache Hadoop 的入門教學. 資料科學. Hadoop 是什麼？ Apache Hadoop 的入門教學. 發佈日期: 2023 年 3 月 6 日 作者: ALPHA Camp. 內容目錄. 什麼是 Hadoop？ 為什麼使用 Hadoop？ 存儲大量數據. 分散式處理. 可擴展性. 成本效益. 多種數據類型支援. 生態系統整合. Hadoop 的核心元件. 1. Hadoop Distributed File System (HDFS) 2. MapReduce. 3. YARN (Yet Another Resource Negotiator) 4. Hadoop Common. Apache Hadoop 入門教學. 1. 安裝 Apache Hadoop. 2.
