2025 iThome 鐵人賽
沒在獨自升級的 一起來
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AI & Data
Day 28
2025-08-28
158
0
30 天入門常見的機器學習演算法 系列
(Day 28) Seq2Seq (Encoder Decoder with RNN, LSTM, GRU)
在前幾天的文章中，我們依序介紹了 RNN、LSTM、GRU，並討論它們如何建模序列資料。這些模型能夠捕捉序列中的上下文關係，並緩解傳統 RNN 的梯度消失問題。...
Alan Hsieh
AI & Data
Day 18
2025-08-28
127
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動不動就要 ETL? 以Trino為例-淺談從資料倉儲到湖倉 系列
Day 18 - 冰山不止一角，Iceberg 與 S3 (二)
「目錄」與「時光機」 manifest 與 snapshot 就像 Iceberg 的「目錄」與「時光機」，分別負責掌管檔案的組織結構，以及資料在不同時間點...
bennyxu0624
AI & Data
Day 7
2025-08-27
141
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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 6】App 評論爬蟲設計與實作（3/5）
前言 在上一篇文章中，我們已經完成了「PChome 24h購物」在 App Store 的評論爬取。 本篇則將聚焦在 Google Play 的評論資料爬取。...
jackietung
AI & Data
Day 25
2025-08-27
138
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AI初學者入門 系列
Day25 CRAG (Corrective Retrieval-Augmented Generation )
一. 背景 在傳統的檢索增強生成（RAG）中，模型往往「檢索即用」：檢索到的文件直接交給模型生成答案。這種方式雖然方便，卻容易被錯誤資訊誤導。CRAG（Corr...
kitty71336
團隊 新手小黑
AI & Data
Day 7
2025-08-27
136
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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 7: Backpressure
我們講到 Speed Layer 就像一隊外送員，專門把 Kafka 新鮮出爐的訂單火速送到資料庫。但是，衝得快不代表不會翻車。今天我們來看第三種真實會發生的「...
wudihero2
AI & Data
Day 17
2025-08-27
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從0開始：傳統圖像處理到深度學習模型 系列
Day 17 - 卷積神經網路（五）MobileNet
至今我們學習的 VGG、ResNet 等模型，它們的設計目標都是追求極致的準確率。然而，這些模型龐大的參數數量和巨大的計算量，使得它們很難被部署到手機、無人機、...
hibiki
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