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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。
- 專案起源
- 專案規劃
- 團隊協作
- 我在專案中負責的項目
- 專案協作成功之處
- 開發心得與感觸
- 查看作品
- 結語
經過數日的線上討論
專案發想初期有如創業般，我們先給予團隊的彼此一些時間做發想，接著在會議上，大家都拋出許多自己的點子進行討論 — 不單純是為了要確認這個題目是團隊成員們都有興趣的產品，更重要的是確認市場需求是否存在、了解是否已經有相似性的產品及產品本身是否能解決使用者痛點 — 最終經過不斷的收斂與修正，我們決定要打造一個「餐點預定」的電商平台 — Nextmeal — 讓合作餐廳能推出美味的料理吸引附近食客；使用者也能透過經濟實惠的價格，提前預訂隔日餐點，並在預定的時間直接到餐廳取餐。 實戰第一 從無到有打造業界規格的 Web App
何謂餐點預定平台
Nextmeal 與餐廳合作，由餐廳每日在平台上提供一道經典菜色供消費者一天前預訂。平台採每月訂閱制，使用者可選擇月付 1000 元，獲得訂購十餐的點數或月付 2000 元，獲得訂購二十餐的點數。
為什麼做餐點預訂平台？
解決消費者痛點 在台大城市中 — 外食族的人口甚多，有些人願意負擔「額外的費用」透過外送平台解決一餐，也有些人願意「花費時間」在外遊走決定要吃什麼和排隊等待餐點。餐點預訂平台 Nextmeal 則介在兩者之中： 1. 使用者能透過平台，看到和嘗試附近優質的餐廳，省去「不知道該吃什麼」的煩惱 2. 使用者透過提前一日預定餐點，能直接在指定時間到店取餐，省去「用餐時間大排長龍」的麻煩 3. 使用者透過訂閱制，每餐能用較經濟實惠的價格享用到美食，省去「在大城市中餐食費用高昂」的煩惱 解決餐廳痛點 許多餐廳在用餐尖峰時間供餐不及，也未必有多餘心力或能力做行銷，吸引客群，透過餐點預訂平台 Nextmeal： 1. 餐廳能及早備餐，並在尖峰時間服務到更多消費客群 2. 餐廳無需和領餐客人進行結帳流程，省去人力成本 3. 餐廳每日只需準備一種餐點，備料上較輕鬆、成本也有機會降低 4. 餐廳能觸及更多附近的客群 — 相對外送平台的高昂抽成費用，成本較低 5. 餐廳能收集平台消費者反饋，為餐點與服務進行改善
撰寫使用者故事
發想使用者故事 在確認專案的目標、客群與解決的痛點後，我們站在使用者的角度開始討論「使用者的需求是什麼？」並發散式的逐一列下使用者需求。 收斂使用者故事 在發想使用者故事的時候，為了鼓勵大家將好的想法拋出來，所以採用發散式的方式進行，因此最終列下八九十條的使用者故事。然而我們開發的時間有限，另一方面，依照敏捷開發的方式，我們應該以能盡快端出 MVP 「最小可用產品」為目標，並向市場測試接收度，再回頭調整產品最為合適。 因此，我們開始思考著「哪些才是最核心的功能」並依照重要性將其排序，另外，也將「Better to have」的功能，暫時排除在欲開發的使用者故事清單中 — 最終收斂到約 50 條使用者故事，且依照重要性歸類成 1–6 的階段：
確認專案規格與使用技術
這次的開發我們採用前後分離： 1. 後端： 使用 Node.js 搭配 Express.js 開發，建立 RESTful API 2. 前端：使用 Vue.js、Vuex、Sass、Bootstrap 開發，串接後端 RESTful API 3. 部署：Heroku 4. 資料庫：本地使用 MySQL、部署使用 Heroku Postgres 5. 單元測試：mocha、chai 、sinon 、supertest 6. API 串接：Google Maps JavaScript API、Google Maps Geocoding API 使用前後分離的原因 依照我們的專案主題與功能來看，的確也可以在後端依照 MVC 架構開發，並採用 Server-side render 的方式，最終對於使用者體驗不會相差甚遠。然而透過 Vue.js 開發 SPA（Single Page Application）的好處在於：許多元件在開發時，可以重複被利用，因此，對於長遠開發來說，我們覺得更有效率。當然比較次要的小細節，我個人覺得在頁面與元件間提供好的轉場效果，相較使用 Server-side...
繪製 Wireframe
使用者故事與專案規格確定後，由我開始規劃 UI 和 UX，並繪製 Wireframe：包含繪製訪客瀏覽頁面、會員訂餐、登入、訂單管理與個人資料頁面、餐廳管理後台、管理員後台，並設計頁面與元件轉換的流程。
團隊分工
這次的開發採前後分離，我們將團隊拆分成「一名前端開發工程師」與「兩名後端開發工程師」協作開發，最終彼此互相測試功能，並給予評論 。
專案管理
開發 Nextmeal 專案時，我們導入 Kanban 管理工具 — Trello，協助我們在專案管理與開發上更有效率 ，有關我們 Kanban 設計上的重點： 1. Backlog 產品待辦清單：將所有需要被完成的使用者故事都各自開成一張卡片，並依照使用者故事清單中的「開發階段」，為每張卡片貼上顏色標籤，清楚識別開發的優先順序 2. 拉式系統：開發期間卡片都只能由左側被拉往右側，且卡片上會被標示這張卡片的開發者。若在開發期間遇到問題，則大家需要先停下腳步，一同協助解決問題。 3. 串接 GitHub：透過 Trello 上提供的 POWER-UPS 功能，串接 Github 上的 專案 Repository。開發者在 PR 發出後，於卡片中標示隸屬的 PR，就能清楚在卡片上和卡片中看到目前 PR 處理的狀態。
管理 GitHub Repository
本次開發由我在初期建置基礎的專案架構，並在 GitHub 上建立好專案 Repository 與完成相關設定，規劃與設定上的幾個重點： 1. master 主幹：規劃為長期穩定版本 2. dev 分支：規劃為開發階段的主幹 3. 審核機制：每次的 PR 在 Merge 到 dev 分支以前，皆須經由團隊中另一位開發者測試功能，並撰寫評語 4. PR 樣板：依照 GitHub 說明，我們導入 PR 樣板 — 每次 Pull Request 時，皆會自動生成我們團隊預設的內容，一放面讓所有的 PR 內容更統一，另一放面也能幫助 Code review 的成員，更快了解本次開發或解決問題的重點與須知：
1. 專案基礎建置
本次產品開發採行前後分離，由於我們希望將前後端專案放在同一個 Repository 當中，因此由我模索如何依照此架構，建立專案的基礎：建立後端 Node.js + Express.js 專案與 MVC 架構、建立前端 Vue.js + Vue router + Vuex 專案。 採用將「前後端專案放置於同一個 Repo」的原因 團隊成員都只需要 clone 同一個專案下來，就能快速將前後端跑起來進行測試 測試時若發現異常，大家都能直接在專案資料夾中，快速檢視前後端的程式碼，並即時給予回饋（畢竟我們是學習全端，大概對於前端與後端都有一些概念！）
2. GitHub 專案建立與主要分支管理
在本地間裡好專案基礎架構後，由我在 GitHub 上開立專案 Repository，並完成相關設定：（1）master 和 dev 分支保護 — 新增功能或解決問題的每一個 PR 都必須經過至少一人的 Code review 後才可以 merge （2）建立 PR Template — 讓團隊協作者在開 PR 時能有統一格式，確保能提供充足資訊，讓 code review 的隊友清楚了解更新內容。 最終由我監控分支狀況，並在開發階段，將 PR merge 到 dev 分支；在完成 MVP（最小可用產品） 後，將 dev 分支 merge 到 master 主幹 — 長期穩地定版本。
3. Wireframe 設計與繪製
在專案的使用者、目標與使用者故事都確認後，由我開始規劃 Wireframe 的設計。我知道我不是專業的網頁設計師或使用者經驗設計師，因此在開始動筆以前，我依照我們的產品與客群先行做了一些研究，期許能將網頁的介面、體驗和流程設計的更好，更順暢： 1. 了解其他網頁設計師對於打造食物類型的網站可以如何設計：例如由 Carrie Cousins 的分享文章中就有建議網站的配色以亮色系為佳，它們能讓使用者有更愉悅的心情 — 尤其像「紅色」則有研究指出能刺激食慾 — 因此最終以偏「紅色」與對比色「綠色」為主要色系。 2. 參考相似類型的網站設計、排版與呈現方式：前台體驗過許多美食外送平台，如：UberEats、foodpanda、deliveroo 等；後台也瀏覽和參考過 UberEats 與許多後台管理介面樣板。 在做完研究後，就能開始設計和繪製 Wireframe。本文上半部有展示過使用繪圖軟體 draw.io繪製的完整 Wireframe，但實際上在事前都可能經過如下圖的草稿，並與同伴討論與優化後，再用線上繪圖軟體，更清楚描繪內容、架構與流程。
透明與快速的溝通 團體協作上最忌諱的就是「不溝通」，造成彼此之間的誤會與代溝，的確我們在開發過程中，有時也會遇到這個難題，但我們打從剛開始就在 Slack 上建立了開放的管道，並鼓勵大家隨時提出任何的新想法、遇到的問題或覺得可以優化之處。此外，雖然是遠距協作，但只要遇到比較大的議題需要討論時，也會透過 Zoom 視訊會議，大幅降低溝通成本，也因此我們在整個協作上算是很順利的。 開發前充足的規劃與準備 在開發前，我們其實花費了非常多的時間進行發想、討論、激辯，連 Wireframe 和 ERD 也做了許多次的優化，然而，這也幫助了我們在事後開發時，目標非常明確，方向也沒有大幅度的調整過，讓開發上更有效率。 另一方面，在產品方向與功能確立後，我們也沒有急著開發，而是給予彼此一週的時間，去探索與學...
多花點時間溝通反而更省時 有別於以往的團隊協作分工是「自己同時打造前端與後端」，這次我們採取的是前端工程團隊搭配後端工程團隊一同協作開發，因此事前對於功能的確認、商討傳輸資料的格式與內容都顯得非常重要 — 如果沒有做足完善的討論，則雙方會在不同的水平上開發，並在開發到一個階段後，才發現衝突，最終反而需要花更多時間回頭修改，因此事前的討論、過程中的確認、事後的檢視都是團隊協作中非常重要的一環。 遇到難題和挫折是正常的 在打造新產品或專案的過程中，有時會遇到對於新技術或功能可能不了解該如何實作 ，但又想要或必須完成的挑戰 — 例如在這次的專案過程中，需要串接 Google Maps Api，或著想在前端頁面還在取得後端資料時，製作如下圖的 Skeleton Loading Animation來提...
Nextmeal 預定餐點網站 您可用以下測試帳號登入 一般會員 email: user1@example.com password: Nextmeal! 餐廳管理者 email: user2@example.com password: Nextmeal! 管理員 email: root@example.com password: Nextmeal! GitHub 程式碼與詳細介紹
很開心這次能與 Danny 和 Tao 一起從產品發想到完整打造，走完有如創業般的過程。這次的專案規模相較以往大很多，在功能實作上也相對複雜 — 雖然一路上有非常多的困難與挑戰，但我們都願意相信我們所設定的目標，共同努力很扶持，一同完成了作品。雖然我們可能自己會覺得還有很多可以改善或優化的地方，但就像創業一樣，有時無法預測使用者的口味，很多的功能都需要快點經過市場的測試、收集反饋，再回頭不斷的調整、新增或優化。但這次更重要的，是能與你們一同走過產品打造的這條路！ 3分鐘小測驗，找到你適合從哪開始學習全端開發
2024年3月7日 · Watch on. 隨著我在文件上輸入、修改，底下會出現一排依照相似度排序的推薦筆記。 而由於我的筆記包含廣泛的領域，當我輸入的是「行銷規劃」，底下只會出現關於行銷的筆記；當切換到「樂理」，則只會推薦音樂相關的筆記。 本文會先簡單介紹 RAG 的原理與優勢，接著分享我的實作經驗（相關的教學文章連結我整理在文末），並討論 RAG 應用產品化過程中可能面臨的問題。 在文章最後，則會進一步探討：當 LLM 具備長文本理解能力，可以讓我們把資料全部塞進 prompt 裡，此時還需要 RAG 嗎？ RAG 是什麼？ RAG 解決了大型語言模型（LLM）實際應用時的兩大侷限：幻想（hallucination）與資料時限。
2024年1月8日 · 首頁 » Blog » 其他 / 數據力. 圖表應該怎麼選？ 三步驟讓數據分析清晰易讀. 發佈日期: 2024 年 1 月 8 日 作者: 黃 昱嘉. 內容目錄. 步驟一：最希望呈現資料裡的哪一個關係？ 「比較大小」：長條圖. 「了解趨勢」：折線圖、堆疊長條圖. 「呈現整體組成」：圓餅圖、百分比堆疊長條圖、矩形樹狀圖. 「呈現分佈」：散佈圖、直方圖. 「比較大小＋呈現分佈」：泡泡圖. 步驟二：選擇表達訊息能力最佳的圖表. 圓餅圖 vs 長條圖. 折線圖 vs 堆疊長條圖. 步驟三：挑選顏色. 以上都不符合你的需求嗎？ 這裡有更多選擇圖表的指引. RE:LAB. Financial Times 的「視覺化辭典」 Andrew Abela 的 Chart Chooser.
2024年4月17日 · 分類: AI 人工智慧 、 自學能力 標籤: AI 、 學習資源 、 生成式 AI. 我們曾經推薦過 AI 主題的電子報，也介紹過 20 個關於生成式 AI 的關鍵字，對於習慣以收看影片來吸收資訊的讀者，我們在本文精選了四個 YouTube 頻道，並且分享為英文影片加上中文字幕的方法。.
2023年5月16日 · 經營餐廳三年，30歲的 James 決定給自己一個禮物，來到 ALPHA Camp 的網站開發工程師班上課。 曾經自學卻總是零碎，希望能在原有的基礎上，更有系統地學習寫程式，也希望認識更多來自不同領域的同學。 而他認為上課最大的收穫是知道軟體開發的過程，如何與工程師溝通，以及知道一個寫程式的人才是如何養成的。
但實務上會用到演算法嗎？ 軟體工程師到底該不該學演算法？ 11 月份 ALPHA Camp AMA 活動，特別邀請到任職頂尖軟體外商的資深工程師 Brian，與校長 Bernard 一起直播，分享從歷史系自學踏上軟體工程師的歷程，並深入解析演算法的應用場景，及演算法面試心法。 Brian 指出，「對演算法的深度理解，決定了普通工程師與優秀工程師的分野！ 」想讓軟體工程師職涯有所提升，不可錯過演算法。 歷史系畢業，跨領域轉職外商軟體工程師的職涯之路. 大學念歷史系的 Brian，為什麼最後會成為軟體工程師？ 他解釋道，念歷史是興趣，而自己從小就有創業夢，他觀察「軟體創業」低門檻，又是未來趨勢，於是他大學開始自學程式、修程式學程，大四開始獨立接案，畢業後與朋友一起創業做 APP。
