2025 iThome 鐵人賽
沒在獨自升級的 一起來
AI & Data
選手 74 文章 1473
Day 1
2025-09-14
319
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為什麼選 Kaggle? Kaggle 是全世界公認最大的資料科學社群平台;可以下載資料、閱讀別人的 Notebook、參加實戰競賽,邊做邊學,還能把成果放進...
Day 20
2025-09-14
294
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前情提要 昨天介紹完了 kv cache,觀念上很簡單,就是空間換取時間,但背後其實有很多優化的技巧等等。 底下以 nanoVLM 的 code 來做解析,程式...
Day 21
2025-09-14
166
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來囉!這是你 #Day21 鐵人賽的完整發文初稿(標題+正文+可直接貼 Medium/部落格)。主軸延續前幾天:把「錄音→AI 回覆→語音回傳」做成零成本 TT...
Day 25
2025-09-14
266
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過去幾天我們深入探討了 Flink + Kafka 的 Kappa 架構,從基礎概念到生產優化,見證了這套經典組合的強大能力。但技術永不停歇,當我們解決了狀態管...
Day 22
2025-09-14
218
0
前言 經過前面從爬取資料到訓練模型,一個完整訓練模型過程已經告一段落,後續就是持續優化模型的效果。 但在實務上,我們如何有效使用這些標記好的資料,找出一些洞察來...
Day 5
2025-09-14
117
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婚姻狀態與生活行為:多元迴歸與交叉分析比較 📜 前言與表格設計原因 這張 表 是用生活情境模擬的數據,目的: 了解「婚姻狀態」(已婚 vs. 未婚)對購物花費...