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DevOps 在台灣越來越得到重視，很多企業也紛紛導入，但是DevOps是一種文化，需要很多工具來串接各個流程，在一個專案導入的過程中從一步一步的完善整個開發部署流程．
分享介紹非營利組織的IT生活，有什麼樣的需要但缺少什麼樣的資源，在這樣的環境下如何維持組織的營運，在不被了解的情況下能做些什麼、又想做些什麼。
長期對英語學習方法的反動：看過許多IT人，英文技術文章餵線上翻譯卻只能概略知道模糊意思；生活交談只能用and, but, because, so，單字及句子結構少有變化、無法讓他人有期待下一句的念頭；自我介紹連用多個簡短且時態一樣的句子，文法句型學了那麼多，絕大部分從未派上用場：更多IT人沒能力在Stack Overflow以英文發問和描述本身的專業技術幫助他人。花了那麼多時間和金錢學英文，對英文的學習方式抱著mistaken beliefs、屢屢犯下common mistakes，情何以堪？ 我將以教育領域專業搭配多年英語教學資歷，帶領IT人翻轉英文弱底，用英文說寫表現出優良的個人水準。
谷歌是我覺得最貼近你我生活的體驗服務,除了平常大家所熟知到生活服務外,令人驚艷的2018 Google I/O智慧助理擬真人打電話預約,只有驚嘆二字可以形容,目前都著墨在微軟雲端架構服務,也期許自己能對得起自己年中考到封存以久的GCP認證,藉由這次機會重啟對GCP的熱情,分享關於這方面的知識讓更多人可以遇見它
一名剛踏入大如紫禁城前端領域的菜逼八繡女， 現在在繡房幫幫其他宮女和太監們繡繡常服， 有天突然要擔任小主常服的主繡， 備感壓力。 這裡就紀錄了我繡小主常服的過程 我想嘗試一些還不會的繡法 <以下白話文> 我想在30天做出一個有功能的活動報名網站 一邊學習紀錄現在不會的技術 如果做不完 會繼續把它完成
在過去資料分析的資料量通常是小量資料，近幾年因為IOT的發展加上硬體運算速度的突破，運算大資料的所需時間縮短為可接受時間內，因此需要複雜運算的類神經網路再度蓬勃發展起來，拜GPU之賜資料分析師可以處理更接近母體數的資料量，在預測的準度上比過去只能處理小資料的限制下大大提升，也因此目前世界各地都在鼓吹AI的發展，但真正把AI落實到生活的各個面向的資料其實是還遠遠不足的，舉凡政府開放的資料、民間團體所收集的資料，有被分析與應用的程度還非常低，如何找到有價值的分析方向與資料的來源，是未來的一個重要資料分析議題，透過這次的鐵人賽，想寫寫本身研究過的議題，或是未來需要更多人投入的議題。
藉由三十天連續學習Python ，希望藉由這次鐵人賽加強自己的python 功力！ 只要是有關Python 的內容幾乎無所不包，總之就是整理自己玩Python 的心得，藉此有個系統化的整理
整理關於人工智慧的學術文章或新聞，在整理的同時也能夠一起學習。
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