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2024年2月1日 · 第1步：安裝Python和Git. 首先，您需要安裝Python 3.10.6，這是運行Stable Diffusion所必需的。 您可以從 Python官方網站 下載安裝。 若安裝過程中遇到困難，可以參考我們的 Python安裝教程 。 在命令提示符中輸入 python 並執行，以確認Python版本正確安裝。 若未顯示Python 3.10.6，請卸載電腦中的其他Python版本。 接著，安裝Git，這是一個代碼庫管理系統，用於版本控制和協作。 您可以通過 Git安裝教程 進行安裝，並可參考我們的 Git入門課程 以深入了解Git。 第2步：創建GitHub和Hugging Face帳戶. GitHub是一個代碼托管服務，用於軟件開發的版本控制和協作。
2024年3月7日 · 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。 多年累積下來，我的 Apple Notes 已經有 7000 多則筆記，搜尋愈來愈不準確，常在寫新筆記時想參考舊筆記，卻怎麼也找不到。
2024年2月26日 · 在我 前一篇分享 OpenAI 研究員 Andrej Karpathy 介紹 LLMs 的文章 曾介紹到，通常 LLMs 的訓練會經過兩個階段：產出基本模型（base model）、曠日廢時且需要投入大量資源的「預訓練」階段，以及後續頻繁進行的「模型微調（fine-tuning）」階段。 在上述的訓練過程中，若希望 LLMs 理解特定領域的知識，就得從模型微調的階段下手，將特定領域的專業知識輸入基本模型進行訓練。 但模型的微調不僅得仰賴硬體的運算，且無法很快地將公司或組織的新資料納入模型之中，這都會對客製化 LLMs 的落地應用形成限制。 而 RAG 就能夠突破上述的限制。 RAG 概念是由自然語言處理科學家 Patrick Lewis 等學者在 2020 年發表的論文 2 中所提出。
- 高速成長秘訣一：把自己放在充滿成長機會的環境
- 高速成長秘訣三：學習效率大於投入時間
- 正統學歷是否值得犧牲時間爭取？
- 文組生如何找到自己的優勢？
- 如何找到一輩子喜歡的工作？
Jeff 在香港科技大學念書，校園中研究、比賽、演講等挑戰自我的機會非常多，甚至學校信箱都會收到許多鼓勵創業的信件。正向積極的環境，激勵他大量自我探索、快速試錯，找到自己未來的方向。 例如，Jeff 因為一份校內研究專案，開啟他區塊鏈創業契機。他與搭檔在教授指導下，完成「區塊鏈 eCoupon 系統」。後來他們將這個項目優化，拿去參加南韓電商競賽，受評審賞識。後續投稿論壇，更獲得最佳論文跟期刊邀約。而這一切都源自於校內的一個研究機會。 （加入一流學習社群，3分鐘小測驗，找到程式自學入口）
一般人常有個迷思：學習時間投入越多，是不是學得越好？Jeff 指出：「時間不應拉太長，而是要專注於學習的效能上。」 「重點是你希望透過學習達成什麼目的。」他表示，「在學習時，我會限制自己在時限內學完當天預定的進度，若超過時間後就不再學習，去休息、給自己獎勵。」這種強迫自己在時限內學完的習慣，讓他達到學習的高效率。 他認為十萬小時定律並不存在，「效率高的話，學到六、七成左右就已經能贏過那個領域大部分的人了，這時候就可以去學更多自己有興趣的事。」 如果在學習時，遇到複雜難懂的觀念怎麼辦？Jeff 則分享夥伴 Tina 的觀點－要假設自己一定讀得懂：「我與寫這篇論文的教授智商差不多，都是普通人，所以我一定讀的懂！」如果在還沒開始學習前，就假設這篇文章很高深，就會因此畫地自限而無法專注學習。（Tin...
正如同他對學習的觀點，「學歷不是目標，重點是學歷能不能幫助你達成目標。」對他而言，在港科大念書、學生身分，提供給他保護傘、資源、人脈等，幫助他去做創業題目。 他認為，跟工作上的難題相比，取得好成績相對容易。港科大可以協助他獲得創業所需的資源，所以這個學歷值得花時間爭取。
Jeff 分享他的觀點：「人沒有分文理組，只有目標不一樣。」不要因為自己是文組或理組而限制了自己。雖然他是理組出身，但他認為人文社會的思維才是更難培養的。 因為理科、技術類的知識，幾乎都有標準答案，只要肯學就會。但人文社會的內容充滿不確定性與複雜性，諸如想像力、創造力、溝通能力，這些都是 AI 難以取代的。 「所以我平常看書，都只看人文社會、經歷、歷史類的書。我反而不看科技相關的，因為網路上都有。」Jeff 說。
Jeff 自己的原則是：「工作是否持續帶來變化跟挑戰。」如果是做著那種「知道明天會發生什麼事」的工作，他會認為明天沒有價值，比較乏味。人生還是要充滿著不確定性才刺激。 「我喜歡區塊鏈這份工作，正因為我沒辦法想像明天會發生什麼事。所以，如果哪一天區塊鏈不有趣了，我會去想學新的東西。」他說。 所以，該如何找到一輩子喜歡的工作？Jeff 認為：「可以去思考這份工作，有沒有在挑戰可能性，探索未知的領域，它帶給你的價值和人生體驗是什麼。」
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2023年1月2日 · 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.
2023年7月4日 · 轉職成為一名軟體工程師需要一些準備工作。. 以下是一些重要的步驟和注意事項：. 1. 選擇專業領域. 軟體工程是一個廣泛的領域，你需要選擇一個或多個專業領域，如Web開發、數據科學、人工智慧等。. 這有助於你集中精力學習和發展相關的技能。. 前端、後端 ...
