2025 iThome 鐵人賽
沒在獨自升級的 一起來
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AI & Data
Day 17
2025-09-06
131
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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】Day17：狀態的生死之謎 - 持久化
經過前面的努力，我們打造了功能豐富的流式處理系統：過濾、聚合、窗口、join 樣樣不缺。但現在面臨一個殘酷的現實：程序一重啟，所有狀態灰飛煙滅！ 今天我們要理解...
wudihero2
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Day 3
2025-09-05
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感知你的動作與情緒：深度學習在人機互動的應用 系列
Day 3 | HCI 模型選擇指南：什麼互動情境適合哪種 Deep Learning 架構？
前言 深度學習（Deep Learning）模型百百種——從 CNN、RNN 到 Transformer、GNN，各有其擅長的資料型態與應用場景。在不同的互動情...
minsnow
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Day 16
2025-09-05
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30 天打造 App 評論洞察系統：用 AI 讓產品團隊更懂用戶 系列
【Day 15】利用大型語言模型（LLM）加速資料標註流程
在前幾篇文章中，我們深入探討了資料標註的原則與品質控管。然而，傳統的機器學習方法往往需要龐大的人工標註量，這不僅耗時，也耗費大量人力成本。為了應對這個挑戰，我開...
jackietung
AI & Data
Day 26
2025-09-05
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從0開始：傳統圖像處理到深度學習模型 系列
Day 26 - Vision Transformer
過去十幾天，我們所介紹的所有模型，基本上都建立在 CNN 上。CNN 在電腦視覺領域統治了約 10 年之久，但來自自然語言處理 (Natural Languag...
hibiki
AI & Data
Day 4
2025-09-05
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ML/DL實作-「營養抗老」專題製作 系列
Day4_ML/DL實作-「營養抗老」專題- db schema 建立 -2/2
#!/bin/bash # 匯入 Day3 自動蒐集的 evidence_E001/E002.auto.csv 到 MySQL，並轉正到正式 evidence...
fuanhsu1
AI & Data
Day 5
2025-09-05
125
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從養殖到餐桌：AI在畜產及水產的研究與應用 系列
以人工智慧為基礎的畜牧養殖場智慧監控框架 Day5
此篇來自韓國的研究提出一套智慧監控框架，旨在解決傳統養殖場在監測牲畜行為時的痛點。有別於傳統智慧養殖場多專注於環境控制，此框架利用既有的CCTV監控系統，透過人...
amy215
團隊 熊熊嗚好！
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