這系列文章我會以一個 Data Scientist 的角度,並以一個 Fintech 公司實際的例子,來分享我們怎麼在雲上或開源專案中建立一個系統來解決以下問題: - 如何減少從 Experiment 實作到 Serving Pipeline 遇到鬼的 - 如何化解 Data Scientist 間的穀倉效應,並讓 DS 間可以互相合作 - 如何整理雜亂的訓練資料並不會被埋沒在奇怪命名的研究結果汪洋中 - 如何安心的睡覺,不用擔心模型壞掉
Elasticsearch 作為一個強大的搜索引擎,已經長時間佔據 DB-Engines Ranking of Search Engines 的第一名。 它到底為什麼厲害?為什麼會是現代搜索引擎的首選?甚至還推出官方的認證,據說含金量很高?試試看花 30 天來學習這項技術能不能夠拿到這個證書呢? 學習 Elasticsearch 的好處就在於應用層面很廣,不論是做什麼樣的應用程式都離不開搜尋,為了降低 SQL 的負擔,我們該如何正確地使用這項技術也很重要!
以前在學習程式語言或新框架時,習慣照文件給的範例複製貼上,並改一改參數養成「能動就好」的壞習慣,最後形成「知其然不知所以然」的學習習慣,當真的遇到底層問題時,卻不知道如何尋找問題解決方向,為了改善這個問題,強迫學習新技術時,了解使用工具實際運作原理,在試著將運行流程具現化,在學著解釋實現原理,學習知識輸出的能力 本系列文章會以Java進行實務開發,開始會先講解Java基礎,在循序講解用Spring Boot開發後端服務,配合常見的Spring Security與MyBatis實現CRUD功能
筆者就讀於人工智慧相關學系,目前為大學三年級即將升到四年級,已經經過了大學三年的學習,也已經修讀了多堂機器學習相關課程,小型專案也已經做了不少。但我看見身邊有許多人在做機器學習、使用模型時常常只是套模,不知道自己所使用的模型是什麼,也不知道背後是怎麼運作的。因此想利用這次的30天鐵人賽來寫一篇有關介紹一般常見模型以及基礎使用這些模型的應用。 在這30天的文章之中,將會先介紹模型的運作方式以及背景,接著實際以python來使用這些模型,並且以簡單的程式碼運行、展示成果。希望這30天的文章可以讓讀者們理解這些模型,並且讓各位讀者能夠以後自己在使用模型時,能夠也先去理解自己使用的模型究竟是什麼,
大約去年年末入坑程式語言,一邊學習同時發現了這個社群網站,當時看到鐵人賽覺得有趣。 時間很快來到今年鐵人賽,想說能自身投入的話應該會很好玩,同時也是應屆學測生,挑戰兼顧學測的同時學習PHP !
開啟AI新世界大門,全方位解析AI的能力、應用與影響 主要從AI的產品功能、使用教學、應用案例到社會影響等角度,深度剖析風靡全球的AI技術。
在一個迷茫的世界裡,一名菜鳥前端 Vue 工程師,面對無盡的技術荒原,追求真正的前端大師之路。他匯聚心中所有的勇氣,決定投身於一場前所未有的冒險。花費了一筆巨額學費,他踏上了通向 Next 風采的神秘課程之旅。 在那個異世界般的學習計畫中,他將親眼目睹真正的前端大師如何編織複雜的魔法程式碼,開啟一扇扇門向未知的技術領域伸展。在這漫漫 30 天中,他將拋開過去的迷惘,磨練技藝,展開成為 React 真正高手的奇幻歷程。 ------雖然我想中二一點,但也中二過頭了吧! chatGPT!