佛心分享-IT 人自學之術
我是從ASP .NET 開始學習的，以前在公司是使用 .NET Framework 4.x版本進行開發，到了之後公司某幾個專案接觸了.NET Core ( .NET 5 與 .NET 6 )，然後買了課程學習 ASP .NET Core 8，並把ASP .NET Core從底層、生命週期、基本原理 給釐清楚，把記錄的心得觀念，分享出來，希望大家有幫助與一起互相學習
AI/ ML & Data
在這個系列文中，我們將探索機器學習（Machine Learning，ML）專案的完整生命週期，特別聚焦於機器學習專案的五大關鍵步驟，以及深入剖析科技巨頭如何實踐這些步驟。 本系列文將借鑒於各大科技公司的經驗，從理論到實踐，從學術到業界，提供全面的 ML 專案視角。我們將探討如何有效管理 ML 專案的各個階段，從而在這個快速發展的領域中站得更高，看得更遠。
生成式 AI
此次參賽將圍繞大型語言模型（LLM）在區塊鏈和賽局理論中的創新應用進行探討。 挑戰方向包括：1）LLM 優化智能合約的編寫與執行，降低錯誤與漏洞風險；2）提升區塊鏈中的數據隱私和安全性，保護去中心化環境中的資料；3）探討 LLM 在去中心化自治組織（DAO）中的應用，促進自動化決策與高效治理；4）結合 LLM 與賽局理論，設計區塊鏈上的激勵機制，優化參與者行為。 LLM 有望成為引領區塊鏈與賽局理論融合的重要驅動力。此次參賽將通過具體案例展示 LLM 如何重塑區塊鏈技術和加密貨幣經濟模型，並推動數位世界的變革與發展。
Python
「爬蟲」是現今很廣泛的技術之一，且目前已經應用在許多的領域上，像是金融、貿易、科技等，且爬蟲技術的門檻相對其他技術來說並不高，相較起來也比較適合初學者學習。於是我想透過這次鐵人賽的機會，來學習有關爬蟲的相關知識，並嘗試著實做相關的技術。 在此次的實作主題中，我主要會將我的學習分為幾個階段，分別為: 爬蟲研究、Python程式碼學習、以及實際應用。每個階段都有不同的學習目標，讓我可以按部就班地學習各個知識點，並能夠夯實基礎，逐步提升自己的能力。
佛心分享-刷題不只是刷題
本系列文將會從動態規劃演算法的基礎概念開始介紹，並從Easy到Hard由淺入深介紹Leetcode上各種適用動態規劃來解題的題型，讓讀者也能掌握動態規劃演算法背後的思維方式，將其舉一反三應用在多變的題型上。
佛心分享-我的私藏工具箱
選Regex這題目心要很大，原本是想分享實際系統的案例，但發現筆記不足20個，肯定撐不完鐵人賽。所以題目是：正則！「好好」表達。第一個好，是「做好」的案例分享；第二個好，是「好用」的開發過程。所以本題目不是教學分享。 後續分享大多是Java怎麼用Regex，其它有Perl、Java Script、Linux command、SQL，甚至連弱點掃瞄的修正，也有Regex應用之處。 反正已完成一個鐵人賽了，第二個就GO
Python
通過自學 Python 深入了解這門程式語言，並在 30 天內掌握其基礎知識及實際應用。在學習過程中，我將逐步整理所學內容，並最終透過實作總結學習心得與收穫。
