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自然語言處理是一門結合了人工智慧及語言學的學科。在墨爾本大學攻讀碩士的第一年，我接觸到了自然語言處理這個學門，從此愛上了它，之後的研究也因此朝這方向走下去。這一次系列文的主要對象是給不熟悉人工智慧、機器學習等領域，卻抱有一探究竟之念頭的朋友們。在這次系列文的前方，我悄悄加入了「深入淺出」等字，意思是我不打算在文中鑽進機器學習、神經網路之應用，畢竟過去就曾有許多作者寫過像Hidden Markov Model, RNN, LSTM, …等眾多可以應用在自然語言處理的技術，若有需要我會在文中提到或引用這些文章讓大家參考，盡量以不重複的主題來書寫這個系列文。
主要是紀錄跟督促自己在一個月裡面透過Nuxt.js跟Firebase來製作一個可以發布文章跟上傳照片的部落格
好吧, 標題是開玩笑的, 很明顯就是Laravel的介紹.
由基礎的環境建置教學到簡單解釋機器學習 並使用kaggle上的資料集帶領讀者實戰 並結合團隊的專案將實做結果呈現於網頁
國外找工作時發現演算法是必要能力，不會的話連第一關電話面試也無法過關．這跟在台灣找工作以實務經驗為重落差很大．但演算法對於我這個不是本科系卻走前端的人實在是一個極大挑戰．開始研究之後卻發現其實對於寫程式邏輯跟思路都有極大幫助．這 30 天會用 javaScript 介紹基本的演算法跟資料結構，還有相對應的 leetcode 解題跟國外面試/工作甘苦談
在即將37歲的這個時刻，我打算大膽的從零開始成為一個軟體工程師。
ASP.NET運行在安裝了.NET Framework的IIS(Internet Information Services)伺服器 但IIS如何知道使用哪種動作來處理這個請求?(aspx或是mvc,wcf,webapi....) 微軟近幾年也投入Open Source行列讓我們可以更方便來窺探，Asp.net運作原理,.Net開發者越來越多人使用MVC框架來轉寫網頁專案,但否知道MVC內部是如何運作? 為什麼MVC如何對於Action和Controller提供AOP標籤撰寫程式 讓石頭慢慢和大家揭開上面的秘密吧
發現周遭待解的問題，以 應用現有的 Open Data 資料 ，結合ML 的方法，補足 有到站但並未顯示於現有APP 和 API未提供的資訊。 數據&圖表分析，並以 Web 方式做呈現預測結果。
這30天的挑戰，濃縮了30年攻略的副本 重要名詞: 副本 = 專案 = Side Project 你可能聽過，待辦小精靈、做功德、程式碼拼圖 這些都是我利用下班、週末的時間，創作攻略的副本 成果有以下形式： - App - Web(網頁), - Chatbot(聊天機器人) - Circuit Device(電子裝置) - Crafting(手做) - 其他 這三十天，我會依照時間軸，每天介紹一個我的副本給大家 如果你喜歡我做的東西或是覺得有趣，請不要吝嗇告訴我是什麼地方吸引你？
