2025 iThome 鐵人賽
沒在獨自升級的 一起來
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AI & Data
Day 11
2025-09-25
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ㄧ個八卦的時間也能了解AI最新趨勢 系列
Day 11 文字雲 --來視覺化文章的重點吧！
嗨嗨～今天的主題相對比較簡單，就是要教大家用文字雲 (word cloud)的方式來呈現資料裡的關鍵詞！大家應該多多少少都有看過文字雲吧～？就是像下圖這樣，由一...
王美珠
團隊 美珠姨
AI & Data
Day 23
2025-09-02
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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 23 - 為什麼我改用 Iceberg (二)
效能比較 比較完成本後，效能肯定也不能比 BigQuery 差到哪裡去，否則得了便宜後例行工作需花三倍時間執行豈不是得不償失。 這邊筆者拿公司於 BigQu...
bennyxu0624
AI & Data
Day 16
2025-09-05
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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】Day16： 固定時間窗口讓聚合更實用
昨天我們打造了強大的 SQL 風格多聚合系統，但有個重要問題：所有聚合都是「全局的」，從程式開始到現在的累積統計。在真實業務中，我們更關心「最近的」、「定期的」...
wudihero2
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2025-11-02
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AI 實戰 30 天：Azure Foundry 與 Vertex AI 全面探索 系列
Day29：AI 系統營運與自動化 — MLOps in Production
在 AI 服務正式上線後，挑戰才真正開始。 模型的效能、成本、延遲、資料偏移（Data Drift）與持續學習（Continuous Learning）都會影響...
shannaa0911
AI & Data
Day 6
2025-09-20
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從RAG到EmoRAG：讓AI真正聽懂你的心聲 系列
［文字情緒辨識］第6天：LangGraph基礎與EmoRAG Graph設計
LangGraph和LangChain的比較 適用場景分析 LangChain 的優勢場景 快速原型開發和概念驗證 線性或簡單分支的工作流程 文件摘要、翻譯或...
XianYun
AI & Data
Day 15
2025-09-29
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零基礎 AI 入門！從 Wx+b 到熱門模型的完整之路！ 系列
【Day 15】Attention is All You Need？先別急來看看 LSTM 的最後一舞
前言 昨天我們把 Seq2Seq 搭配 Attention 的模型結構完整實作出來，而今天的重點就放在訓練與應用，讓它能處理基本的中英翻譯。那問題來了怎麼判斷這...
austin70915
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