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搜尋結果
2024年3月7日 · 內容目錄. RAG 是什麼？ RAG 的優勢. Apple Notes + RAG 的實作流程. RAG 產品化的挑戰. 一、資料清理. 二、如何切割文本. 三、如何搜尋. 四、LLM 生成品質. 快速掌握 LLM 應用全局觀. 有了「長上下文 LLM」（Long-Context LLM），還需要 RAG 嗎？ RAG（Retrieval-Augmented Generation，檢索增強生成）無疑是當今開發大型語言模型（LLM）產品時，不可或缺的技術。 由於可以確保 LLM 生成的真實性，在企業 AI 應用與搜尋場景相當受到重視。 為此，我也試著實作一個簡單的 RAG 應用。
2024年4月3日 · 內容目錄. 一、GitHub Copilot簡介. 二、GitHub Copilot的優點. 三、GitHub Copilot的缺點. 四、如何有效使用GitHub Copilot. 免費點我下載數據技能路線指南. 五、使用GitHub Copilot的最佳實踐和技巧. Github Copilot X 是什麼？ 結論. 在程式開發的領域中，GitHub Copilot已經成為一種創新且強大的工具。 作為一款由人工智慧驅動的寫程式助理，它為開發者提供了前所未有的支持。 本文將深入探討GitHub Copilot的特點、優缺點以及實際使用方法，助您在程式開發上更上一層樓。 一、GitHub Copilot簡介.
- 了解語法 (Syntax)，只是開始
- 高度抽象的軟體物件
- 在雲霧中解構軟體組成
- 四個步驟克服挑戰
大多數的線上課程教的是程式語言的語法 (Syntax) 或是開發框架的慣例 (Convention)，就像英文的文法和慣用語一樣，這些規定是軟體開發的基礎，當你花了好一段時間總算熟悉了這些基礎後，才發現這只是剛開始而已，若要嘗試實作比較複雜、有趣的功能，可能就得透過 API 介接第三方服務，或客製化既有套件，過程中發現整個專案愈來愈龐大，馬上就超乎自己能夠理解的程度。
除了 CPU 效能數據及使用者介面的變化之外，初學者幾乎看不到軟體內部的運作。什麼是 Socket？什麼是 Asynchronous？什麼又是 Event Emitter？軟體的世界裡充滿了許多抽象的專有名詞，雖然有時候可以透過與實體世界的關聯性去理解，不過還是經常不同，而這些抽象的軟體物件功能又非常強大而且相當重要，於是會經常發現自己在一個高度抽象的世界裡打轉。
程式設計的主要工作在於定義軟體組成，設計資料格式和存取資料或執行演算法的各種函式。軟體專案內的各個檔案的用途是什麼？各個模組背負著什麼樣的功能？模組內的函式群又各自有什麼功能？模組和模組之間如何進行資料交換？欲替這些問題找到解答實在沒有捷徑，把程式碼從頭開始一行、一行的解讀，隨著判斷邏輯在不同檔案和行列之間切換自己的視線就是唯一的方法，當然，這對初學者而言並不容易。
上面的三個挑戰都屬於技術層面的障礙，並非無法克服，透過反覆不斷的閱讀及練習可以提升自己的掌握度，而對於初學者而言，如何能讓自己維持反覆不斷閱讀及練習的動機，或許才是關鍵，以下四個步驟是我認為非常有幫助的方法：
2023年1月28日 · 內容目錄. 什麼是爬蟲？ 網路爬蟲的主要特點和功能包括： 網路爬蟲的應用範圍. 爬蟲的基本工作流程. Python爬蟲工具. requests. BeautifulSoup. Scrapy. Selenium. 以股票為例的Python爬蟲教學. 結語. 數據是我們的新石油，但與石油不同的是，數據在網路上隨處可得。 要取得這些數據，我們通常需要透過網路爬蟲來獲取，這也是為何Python網路爬蟲技術如此重要的原因。 本文將以股票數據為例，提供一個Python爬蟲的基本教學。 什麼是爬蟲？ 網路爬蟲（Web Crawler），也稱作網路蜘蛛（spider）、機器人（bot）或自動索引器，是一種自動瀏覽世界廣網的網際網路機器人。
VPS 是把一台實體主機分割成一個或多個虛擬主機，而你去租用其中一個虛擬主機。 特色是價格非常便宜，計價方式也很簡單，一個月只需要十美金起跳，它的配套就包括 CPU 效能、流量頻寬、硬碟空間等。 下圖為提供 VPS 商家 Linode 的虛擬主機和計費方式： 相較 Cloud Computing ，VPS 有以下不足： 如果實體主機裡的其中一台虛擬主機遭到入侵或中病毒，其他虛擬主機也會被影響. 共享一台實體主機的運算資源，會出現運算資源被其中一台虛擬主機佔據的情況. 擴增效能較為困難，儲存的容量受限於硬體設備. 因此 VPS 會較適合小規模的網站或個人使用，而目前市面上有提供 VPS 的商家有非常多家，這裡提供兩個在台灣附近（新加坡、東京）有設置資料中心的商家作參考：
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.
本文作者是ALPHA Camp的 學習教練 Yenting，同時負責AC課程的 職涯Launchpad計劃. 社群的力量一直是 ALPHA Camp 作為一間「學校」能帶給學生最大價值的地方。. 學校與社群代表了網絡的連結與機會，學生在學時經歷了 AC職涯社群 、AC 充電站、學期四的小組專案開發、M&M ...
