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這次的比賽旨在運用Google Cloud Platform (GCP)的服務來架設一套AI程式交易系統。首先要從網路上爬取金融數據，接著根據這些數據製作特徵，進一步分析這些特徵與市場趨勢的關聯。有了資料後，將進行AI模型的建立，利用機器學習技巧預測市場動態。 不同於一般的交易機器人，這次強調論文閱讀的能力。深入研讀相關文獻，了解各種資料處理技術和交易策略，並且將他們的研究過程和策略回測完整地分享給大家。 最後，這套AI程式交易系統將部署於GCP上，展示如何在雲端環境中運行高效、穩定的交易系統。
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希望能藉由此文讓各位想入坑生成式AI的人可以了解其基礎知識，本系列文會著重介紹生成對抗網路 (Generative Adversarial Network, GAN)，並藉由實際操作更了解GAN的原理以及分析訓練過程。在最後也會帶領各位實作當今較火紅的擴散模型。
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將過去使用R語言的經驗，結合資料分析，透過30天結構化的整理並呈現。 從匯入資料、資料處理、圖表視覺化、package管理、R shiny、基礎的統計以及資料分析，完整呈現R語言的熱門應用。
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在一個充滿數據和程式碼的夜晚，Sam，一名專精於 Java 的工程師，正在為了修復一個棘手的 bug 而熬夜。當他輸入了一串神秘的代碼後，突然間，他的視界變得一片模糊，意識逐漸遠去。 醒來時，發現自己身處於一個未知的異世界。他不再是人類，而是一個被稱為「AI詠唱師」的魔物。在這個世界的生產力不再是用勞力，而是用「詠唱」。每一次的「詠唱」都能夠引發強大的魔法效果。 但心中仍有一個疑問：「我能否找到回到原來世界的方法？或者，留在這裡，享受作為 AI 詠唱師的光榮？」 這是一個關於技術、魔法和選擇的故事，一名 Java 工程師的異世界冒險才剛剛開始。
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以資料工程師的角度，透過 dbt core 及周邊 package 優化複雜的資料倉儲心路歷程 以及在 data pipeline 的水肥路上碰到的大小事分享
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從Keras框架與數學概念了解機器學習，讓自己在忙很多事後還可以透過review來回憶所了解的內容，也有機會讓從來未接觸過的、但想踏入的有入門的參考。
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2023 年是 AIGC ( 生成式 AI ) 大爆發的一年，目前雖然熱度稍稍降溫，但發展仍然非常迅速，這系列的文章會介紹 ChatGTP、Midjourney、leonardo ai 和 Bing AI Image Creator 這四套短期內不會消失的生成式 AI 服務，並透過這些服務來產生文字與圖片內容 。 ---- 大家好，我是 OXXO.STUDIO，我在 2021 年成立了 STEAM 教育學習網，在網站裡，我已經撰寫超過 1000 篇以上的教學文章，目前我也正在撰寫 AIGC 相關主題，這次會從我撰寫的文章中同步發表在鐵人賽，希望大家會喜歡。
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需要 django 基本架構了解為基礎，搭配 channels 套件及 daphne 非同步系統來達成即時聊天室的推播，即時資料來源為富果api取得即時資料，透過以上方式了解廣播系統的架構，也可以透過對談方式拿到盤後資料，幫助更多人了解 channels 的基礎使用。
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實驗室一直沒有一個好的課程/學習的管道，當遇到困難的時候不知道要找誰，生資的路，真的有很多可以說的。 想當年，剛進來實驗室，複雜的分析、國網使用、一堆biobank，我真的是滿頭問號...(更別說自己程式不是很厲害ORZ 這次為了我自己的紀錄，與學弟妹們的參考資料，我來寫文了xD 正式版介紹： 在現代生物領域中，生物資訊已經變得不可或缺。它不僅是一門學科，更是一種強大的工具，用於解決複雜的生物學問題，然而對於新手來說，學習生物資訊可能會讓人感到困惑和無所適從。 在這個挑戰賽中，無論你是生物學專業的學生，還是對生物資訊有興趣的人，歡迎你來這系列文下面討論留言與我交流。