2025 iThome 鐵人賽
沒在獨自升級的 一起來
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Day 8
2025-08-18
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Day 8 - 從匹配到變換
幾何變換 當我們在兩張圖片中找到了對應的特徵點後，如何計算出一個能將一張圖片「變形」到另一張圖片視角下的矩陣？這個矩陣稱為單應性矩陣 (homography)，...
hibiki
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Day 7
2025-09-14
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論文流浪記：我與AI 探索工具、組合流程、挑戰完整平台 系列
Day 7 | 穿越 RAG 魔法迷宮：打造智慧問答系統的秘訣 - RAG Pipeline
前言：踏入 RAG 魔法迷宮 ✨ 你是否曾經問 AI 一個問題，卻得到完全不相關或錯誤的答案？傳統 LLM 只能依賴自身訓練時的知識，遇到新資料，它也只能「憑直...
冒牌者症候群的軟體攻城獅
團隊 等待阿毛參賽中
AI & Data
Day 5
2025-09-19
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AI語音辨識系統：結合聲紋分析與情緒識別 系列
Day 5 模組一：語音識別 (Speech-to-Text, STT)
▋前言 語音轉文字是整個系統的基礎。如果逐字稿不準確，後續的語者分離與情緒分析都會失去價值。 ▋內容 我們採用了 Whisper 作為 STT 模型，原因有...
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Day 5
2025-08-07
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AI初學者入門 系列
Day5 Embedding 與向量概念
今天來介紹embedding: embedding是把文字轉換成一個向量的過程，這樣電腦就可以用數學方式理解它 向量: 它可以是一個維度為 n 的數字陣列例如:...
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Day 2
2025-09-16
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RAG × Agent：從知識檢索到智慧應用的30天挑戰 系列
Day 2｜RAG 的基本架構
昨天我們提到 LLM 有三個限制：資料過時、資料來源有限，以及容易產生幻覺。今天要介紹的 RAG（Retrieval-Augmented Generation）...
otterday
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Day 5
2025-08-25
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「知其然，更知其所以然：什麼是 Real-time (Streaming) Pipeline？從造輪子到 Flink 與 RisingWave」 系列
【知其然，更知其所以然】Day 5: Speed Layer 效能瓶頸與優化
在上一篇我們實作了基礎的 Speed Layer 架構，包含 Source、Sink、SimpleStreamingEngine 三個核心組件。一開始系統運作良...
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