Rust
深入探討所有權 (Ownership)、借用 (Borrowing) 和生命週期 (Lifetimes) 這些核心概念,如何從根本上改變我對資源管理、併發處理和 API 設計的思考方式。
這次的題目會是以一些我想體驗跟嘗試的軟體為主,針對這些軟體發想一下自己的使用場景,目的就是透過理解這些軟體能做的事情,並試著去實踐一個具體的用例,來更深刻理解我目標的軟體,就是一個做中學的概念。 目前預計會有以下幾個題目,有多餘的天數就另外想題目。 1. Minio 體驗 2. Hexo 部落格使用 3. 各種語言實作 tcp socket 4. zeroMq 體驗 5. io_uring 體驗 6. gRpc 搭配 Istio 7. sysbench 體驗 8. prometheus 體驗 9. k8s 體驗 10. elk 體驗 11. app 開發
Software Development
Unreal Engine 5 是現今最受矚目的遊戲引擎,而 C++ 是驅動 UE5 的核心語言。本系列將挑戰 30 天使用 UE5 與 C++ 開發一個小型遊戲專案,從環境設置開始,逐步實作角色控制、輸入系統、動畫、物件互動、簡單 AI、UI 與特效,並紀錄每天的進度與踩坑心得。目標是在 30 天內完成一個可遊玩的 Demo,讓讀者能快速了解 UE5 + C++ 的開發流程,適合新手入門或有興趣嘗試遊戲開發的讀者參考。
自我挑戰組
挑戰將以《嵌入式虛擬化技術與應用:ACRN 開源專案實踐》為主要參考書目,嘗試在 30 天內於 x86 平台探索並實作簡易 Hypervisor。重點將放在 VMX 啟動流程、Stage-2 page table、IRQ 處理與 vCPU 切換等核心機制,並透過 QEMU/KVM 進行驗證。
IT 管理
在學校,網路,似乎只剩下了為了考試的背誦,但是遇到了某些契機,所以打算好好認識對我來說既陌生又熟悉的網路。希望在慢慢摸索中,把過程分享給大家
在三十天內,學習生成式A I,分析不同的生成式AI的原理,從生活鏈接到實作,希望最終能利用各路資源產出一個有趣的成果
AI & Data
海量的上課講義、多的像山的考古題、劃不完的考試重點,我將使用Python來整理大量的 PDF 檔案,讓檔案不再躺在資料夾裡吃灰。
AI & Data
本系列以「肝癌資料視覺化與 AI 預測」為主題,帶領讀者完成一個從零開始的資料科學專案。內容包含環境建置、資料清理、視覺化與模型訓練,最後在 Grafana 平台整合呈現。過程中將利用 Docker 安裝 Grafana,並以 Python Pandas 處理肝癌資料,輸出乾淨的 CSV 檔。接著透過 Grafana CSV Plugin 建立互動式儀表板,展示資料特徵與統計結果。同時會示範如何使用 Scikit-learn 建立 AI 預測模型,並將結果回饋至 Grafana。透過這 30 天的實作,讀者將學會如何結合資料科學與視覺化工具,打造可應用於醫療與決策的 AI 平台。
AI & Data
這次參賽,我聚焦於 生活自動化的實作挑戰。我把這場 30 天的挑戰當作超級瑪莉歐闖關遊戲,每一關都是一次小實驗。透過 AI 與 n8n 等工具,我將挑戰將日常繁瑣流程自動化,提升效率,把原本浪費的時間轉化為可「收集」的時間金幣。每一關的成功都是對效率技能的升級,從日常、工作、學習到產業應用,逐步打造自己的第二大腦。