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  1. 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-head attention)機制,這使得模型能在多個子空間中同時學習資訊,增強了其學習能力和表達力。 自注意力機制. 想像一下,當你讀一句話時,你的大腦會同時關注這句話中的每個單詞,並理解每個單詞與其他單詞之間的關係。 自注意力機制也是如此。 它允許模型在處理一句話時,能同時考慮到句中所有單詞的信息,而不是一個接一個地處理。

  2. 2023年1月2日 · 內容目錄. No-Code/Low-Code 是什麼? 優點: 缺點: No-Code/Low-Code 平台可以做哪些事? 1. Web與移動應用開發. 2. 業務流程自動化. 3. 數據分析與報告. 4. 系統集成. 5. 原型設計與測試. 熱門 No-Code/Low-Code 平台和工具介紹. 1. OutSystems. 2. Microsoft Power Apps. 3. Bubble. 4. Appian. 5. Zapier. 6. Quick Base. 7. Mendix. 結論.

  3. tw.alphacamp.coALPHA Camp

    SQL 是和資料溝通的首選工具,在商業情境與資料日益複雜的現今,蹲好馬步打穩 SQL 基礎,是解決實務問題的第一步。 上手 SQL 後,就能進一步整合思維、工具、與應用,並實現真正的數據價值. 近期活動. 課程介紹. 最新資訊. 數據分析師實力培養攻略:解決模糊問題的五個步驟. 身為數據分析師的核心能力之一是要能處理「模糊不清的問題」(deal with ambiguity),本文將分享... Learn more. 用 AI 提高工程師的生產力,初階、資深與獨立開發者的三種不同做法. 對於「工程師如何運用 AI 提高生產力」這樣的議題,本文將按照工程師的職涯階段與類型,分別討論初階工程師、資深... Learn more.

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  4. 2023年3月6日 · 了解 Apache Hadoop 的核心概念和使用場景。. 本文章將引導你認識 Hadoop 的主要功能,其核心元件的作用,以及如何入門使用 Hadoop。.

    • Chatgpt是什麼?
    • 程式碼建議與自動完成
    • 程式碼優化
    • 跨程式語言支援
    • 需求分析
    • 文件撰寫與編輯
    • 類似 Chatgpt 的 Ai 寫程式工具
    • Chatgpt的限制與風險

    ChatGPT是由OpenAI開發一種基於LLM大規模語言模型(Large Language Model)開發的聊天機器人。GPT是 Generative Pre-trained Transformer的縮寫。 大規模語言模型是一種基於深度學習技術的自然語言處理系統,它可以從大量的文本數據中學習文本的結構和語義,並生成具有語言能力的模型。 ChatGPT 是一個能夠提供自然語言生成的人工智慧工具,對於工程師來說,它的應用非常廣泛。在程式開發、專案管理、團隊協作以及教育與自我提升等方面,ChatGPT 都能夠發揮重要的作用。 網路上有些工程師分享他們如何使用ChatGPT幫助他們提升生產力,下面會舉一些最簡單的例子

    ChatGPT 能夠根據我們輸入的程式碼,提供下一步可能的建議,並自動完成部分代碼。這不僅可以提高編碼效率,還能減少一些錯誤。例如,在編寫一個函數時,我們可能忘記一些參數的名稱或類型,ChatGPT 就可以提供相關的建議,減少錯誤的產生。 此外,ChatGPT 還可以幫助我們做出更好的代碼風格和結構,提高代碼的可讀性和可維護性。例如,當我們編寫一個較長的函數時,ChatGPT 可以提供重構建議,讓代碼更加簡潔和易讀。 下面是一個例子,當我們輸入 Array.from(時,ChatGPT 會自動提供下一步可能的建議,如下所示:

    ChatGPT 不僅可以提供代碼建議,還可以根據我們的代碼,提供優化建議,例如重構建議和性能提升。這對於我們優化程式碼、提高程序的運行效率非常有幫助。 下面是一個例子,當我們輸入一個較慢的循環時,ChatGPT 會提供一個更快的循環方式:

    ChatGPT 不僅支援 JavaScript,還支援其他語言,例如 Python、Java 等。這對於我們在不同語言之間切換或學習新語言非常有幫助。 例如,當我們想要將 JavaScript 代碼轉換為 Python 代碼時,ChatGPT 可以提供相應的轉換建議:

    在專案開發的初期,我們需要進行需求分析,以確定我們要開發的功能和目標用戶。ChatGPT 可以進行自然語言處理,幫助我們理解和提煉需求,讓開發過程更加高效。 下面是一個例子,當我們輸入一些需求描述時,ChatGPT 可以提供相應的功能分析:

    ChatGPT 還可以幫助我們撰寫和編輯文件,例如技術文件、註解和代碼風格等。這對於我們管理代碼庫和文檔庫非常有幫助,可以讓我們更好地維護代碼和文檔。 下面是一個例子,當我們需要編寫一份技術文件時,ChatGPT 可以提供相應的模板和內容:

    Github Copilot : 使用 OpenAI Codex 直接從您的編輯器實時建議代碼和整個函數。寫下描述您想要的邏輯的評論,GitHub Copilot 將立即建議代碼來實現該解決方案。無需花費大部分時間瀏覽文檔或搜索網絡,即可解決錯誤或學習如何使用新框架。更進階版本有 Copilot X。 Tabnine: 軟體開發人員的AI助手,使用生成式 AI 技術根據上下文和語法預測和建議您的下一行程式碼。 Replit Ghostwriter:將重複的程式碼部分自動化,這樣您就可以專注於實現您的創意。它存在於您的開發環境中,可幫助您調試、重構和理解任何內容。 Codeium: 免費開源版本的AI程式助手,快速程式碼自動完成,Repo 自然語言搜尋,可以無限使用。

    ChatGPT 的幫助和建議都是基於大量的訓練數據和模型,但仍然存在一些限制和風險。以下是一些可能存在的問題: 1. 誤導性建議:由於 ChatGPT 是基於訓練數據生成的建議,有時可能會出現誤導性的建議,導致程式碼出現錯誤或風險。 2. 隱私風險:ChatGPT 的訓練數據是來自大量的文本資料,可能包含敏感信息。使用 ChatGPT 時,需要注意數據隱私問題,以避免泄露敏感信息。 3. 不完美的程式碼:即使 ChatGPT 可以提供有用的建議和幫助,但它不能完全取代經驗豐富的工程師。ChatGPT 的建議和幫助需要搭配工程師的判斷和經驗,以生成高質量的程式碼。 4. 不支持特定領域:ChatGPT 的訓練數據和模型是基於一般性文本,可能無法涵蓋某些特定領域的知識和技術。在這種情況下,Cha...

  5. 2023年8月8日 · 打造爬蟲是資料人的基本技能. 資料爬蟲是資料分析的起手式,必須有好的、可用的資料,才得以進行高品質的資料科學專案。 而過去的資料來源多半來自公司內部的資料庫或資料倉儲系統,仰賴於工程師跟 IT 部門的支援。 但隨著 Big Data 的技術到位,實務上對於資料的要求更加大量也更加多元。 因此,利用程式與資料爬蟲收集資料是目前資料來源的一個重要的管道。 本篇文章將針對「Python 與網頁收集的生態系」、「學習資料爬蟲的幾個階段」以及「打造爬蟲是資料人的基本技能」三個段落,分享 Python 網頁爬蟲的學習地圖與策略。 R、Python 與 Julia 三大程式語言怎麼選? 來自資料科學家的觀點. Python 與網頁收集的生態系.

  6. 2023年3月22日 · Excel,由微軟開發的一款強大的電子表格軟體,被廣泛用於數據處理、分析、和視覺化。 學會Excel的基本操作,能極大提高工作效率。 在這篇文章中,我們將介紹一些 Excel 的基本技巧、常用的函數和公式,並通過實例進行講解。 2. 上班常用 Excel 技巧.