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  2. 2023年5月10日 · 步驟一:訪問 Google Colab. 首先,您需要有一個 Google 帳戶。. 如果您已經有 Google 帳戶,只需將瀏覽器導航到 Google Colab 的網站: https://colab.research.google.com/. 步驟二:創建新的筆記本. 在 Google Colab 的主頁面,您可以選擇“新建筆記本”或者打開已經存在的 ...

  3. 2023年11月6日 · 寫程式自學,新手如何有效學習. 發佈日期: 2023 年 11 月 6 作者: ALPHA Camp. 內容目錄. 為什麼要學寫程式. 如何選擇適合的程式語言. 點我免費領取非本科轉職工程師指南! 如何建立自學程式的學習計劃. 1. 明確您的學習目標. 2. 設定學習時間表. 3. 選擇學習資源. 4. 實際動手練習. 5. 持續追蹤和評估進度. 6. 加入社群和尋求支持. 7. 保持耐心和積極態度. 有哪些學寫程式可利用的資源和工具. 教學網站和指南. 程式碼編輯器和開發工具. 線上程式練習平台. 實作練習的重要性. 加入社群和討論區. 程式設計持續學習與進步. 如何持續學? 拆解目標、階段完成、要開心. 為什麼要學寫程式. 隨著科技演進,越來越多產業開始數位轉型。

    • 在職進修線上學習的優勢與劣勢
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    但其實,現在你已經可以更好地利用網路做線上學習,線上學習的好處是,你能夠隨時安排自己有空的時間,在任何地方上課,而且通常比較便宜且可重複觀看。 劣勢則是通常你自己在網路進修的學習動力低,缺乏同儕非常依靠自制力,很容易生出惰性買了就不看,學習遇到問題也沒有辦法即時取得解答和回饋。 如何挑選適合你的線上課程平台:Udemy、Coursera、Hahow

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  5. 2023年10月2日 · 1. 清晰和具體的提示. 提示應該清晰、具體且明確。 避免使用模糊的或含糊不清的問題,因為這可能會導致不確定的回答。 確保提示中包含所有必要的信息,以使模型能夠理解您的意圖。 2. 上下文相關. 考慮到上下文對 Prompt Engineering 至關重要。 如果您正在進行對話,則應根據先前的對話內容編寫提示。 這樣,模型可以理解之前的對話,並生成相關的回答。

  6. 2024年2月1日 · 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。. 此外,Transformer包含了多頭注意力(multi ...

  7. 2023年11月8日 · LangChain是一種專為大型語言模型(LLM)設計的開源框架,深入探討其如何為AI開發者提供強大工具,以及在AI領域的應用潛力。.

  8. 5個能學會的關鍵. 發佈日期: 2016 年 10 月 6 作者: AC 編輯群. 內容目錄. 1. 三要素:動機、熱情、成就感. 2. 有系統的入門. 3. 找尋同好. 4. 練習、練習、再練習. 5. 有目的性的學習‍. 怎樣的人會學不起來? 3分鐘熱度學不會. 沒天份學不會. 結語:怎樣叫做學會? 在一個寫程式正夯的年代,常遇到有朋友問我:「一點技術都不懂的人可以學寫程式嗎? 學的起來嗎? 」我的答案通常是:「當然可以學,但是學不學的起來不一定。 ( 零基礎也能學會! 最有系統的程式設計入門線上課程 ) 怎樣才能學的起來呢? 我歸結幾點觀察如下: 1. 三要素:動機、熱情、成就感. 不管學習任何事物,動機都是最重要的。

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