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從巢狀 if 到有限狀態機:得來速 Vision AI 的車輛狀態判斷演進

上一步我們從車輛的物件偵測 (object detection) 出發,接著透過相機校準 (calibration) 與跨相機追蹤 (cross-camera...

鐵人賽 Security DAY 27

Day 27:驗證越多次,真的越安全嗎?

前面幾天,我們陸續介紹了密碼、OTP、憑證、生物辨識、視訊驗證、金融 Fast-ID、裝置綁定以及 Passkey 等不同的身分驗證機制。當我們使用金融服務時,...

鐵人賽 Security DAY 13
從桃子園灘頭到CySA+ 系列 第 13 篇

Day13|管理漏洞前,得先掃描有哪些漏洞

有一題的情境是要掃一個網站之前,先弄清楚這次掃描會碰到哪些東西、哪些網址應該排除在外,問該用哪一種掃描。 我選了 credentialed scan,我想說掃深...

Day 13. 普悠瑪號上的魚與熊掌:當好設計彼此打架時 — 談 UX 的功能衝突

【情境描述】上周末時為了到台南看統一獅的比賽(沒想到看到一場開魯閣比賽...QQ),因此搭上了台鐵的普悠瑪號。他的座位有附活動式餐桌,如果有需求可以自行將前方座...

鐵人賽 自我挑戰組 DAY 13

Day 13: Textarea:不是把 Input 拉高就結束

前兩天已經完成: Day 11 → Input Day 12 → Field / Label / Description / Error 今天繼續擴充 CUI...

鐵人賽 Software Development DAY 15

Day 15 - 輸入指令來改東西

claude code 或 codex 等 Agent 的 CLI 介面中,有許多的指令功能,例如 /exit 可以退出程式,/help 可以查看可用指令說明等...

鐵人賽 Software Development DAY 14

Day 13:協程搭配訊息佇列與外部 API 呼叫的常見模式

Day 12:R2DBC,讓資料庫存取也不阻塞執行緒 結尾留下一個問題:資料庫存取這一段的非阻塞問題解決了,但真實的訂單查詢與扣庫存流程往往不只跟資料庫打交道,...

鐵人賽 Modern Web DAY 13

Day 13:電影級 HD-2D 光影系統!軟陰影映射、指數迷霧與地下城光影三重奏

在經歷了 Day 11 的 1x1 模組化堆疊與 Day 12 的廢墟建築演算法後,我們已經在 3D 空間中搭建起一座座具有高低漸變、轉角延伸與碎石散落的古堡殘...

鐵人賽 AI Engineering DAY 13
從零搞懂 RAG 評測之旅 系列 第 13 篇

DAY13. RAG 評測 (2) Context Recall

Day12 談的是「找回來的資料,有多少是相關的」,今天要換一個角度:「真正需要的資料,有多少被找回來」。這就是 Context Recall。 只看 Cont...

鐵人賽 Kubernetes DAY 13

# 從零開始的 Kubernetes 基礎觀念與實作 DAY13

Service Service用來提供Pod一個固定的連線入口。因為Pod重新建立後IP可能會改變,如果其他Pod直接使用Pod IP連線,就可能在Pod更新或...

鐵人賽 Security DAY 13

13|關機就消失的線索:Volatile Data & Memory Forensics

Volatile Data Volatile Data(揮發性資料),指的是: 需要依賴系統目前運作狀態存在,關機或電源中斷後可能消失的資料。 最典型的例子...

鐵人賽 自我挑戰組 DAY 3

Day 17|Discord Bot 是我的放歌 DJ

把房間物品斷捨離之後,陸續把想要的東西加進來,例如在背景播上一段喜歡的音樂。我會把喜歡的音樂加入到 YouTube 播放清單,一共有 3-4 個喜歡的清單,播音...

鐵人賽 Claude AI DAY 14

Day 13:實戰,讓規劃代理人產出一套完整的系列大綱

Day 12:規格書的自我檢查,規劃代理人如何驗證自己的產出 結尾留下一個具體的問題。規劃代理人在紙面上該具備的所有能力都齊全了,但這一切究竟能不能在實際運作中...

鐵人賽 Claude AI DAY 13

Day 13 去識別化做成一支檢查工具:一張對照表,和一條不能交給 AI 的檢查

昨天五個 skill 只有一個被叫過,還差點錯殺兩個。今天要講的東西剛好相反 —— 它只跑過幾次,但第一次跑就抓到一個我人工檢查三個月都沒看到的東西。 問題長...

[Day-13] 吐完之後還是原本的自己?這就是 Transaction!

不論有沒有切出 model 或 repository 等 pattern,後端 CRUD 的寫法大多比較固定,頂多差在部分複雜查詢、演算法等,前端就比較奔放一...

鐵人賽 Claude AI DAY 16

Day 16:八篇事故看下來,AI 到底什麼時候可靠、什麼時候不可靠

Day 16:八篇事故看下來,AI 到底什麼時候可靠、什麼時候不可靠 從 Day 8 到 Day 15,一連八篇都是生產環境的真實事故現場。今天先停下來,不開新...

鐵人賽 AI Engineering DAY 13

Day13 - Context 預算控管

Day 12 比較了 raw、wiki 和 hierarchical 三條搜尋路徑。查詢 production release 時,FTS5 找到 5 個候選...

鐵人賽 AI Engineering DAY 13

Day 13|Hard Negative:Fine-tune 前最重要的資料工程

完成「Query Normalization 與 Metadata Filtering:便宜但常被忽略的提升」後,下一個問題是「Hard Negative:Fi...

鐵人賽 Kubernetes DAY 13

Day 13|模型放哪裡:PVC、Local Disk、Object Storage 與 Cache

完成「把 vLLM 部署到 Kubernetes:從單 Pod 到可管理服務」後,下一個問題是「模型放哪裡:PVC、Local Disk、Object Stor...

鐵人賽 IT Operation DAY 13

Day 13|磁碟為什麼會越跑越滿:模型、Log、Cache 與資料庫

完成「模型載入其實是 Storage 問題」後,下一個問題是「磁碟為什麼會越跑越滿:模型、Log、Cache 與資料庫」能否重跑、否定並留下失敗原因。這就是今天...

鐵人賽 AI 自動化 DAY 13

Day 13|Concurrency:兩個 Agent 同時搶同一個資源會怎樣

完成「Idempotency:Agent 重試一次,為什麼不能執行兩次」後,下一個問題是「Concurrency:兩個 Agent 同時搶同一個資源會怎樣」能否...

鐵人賽 Software Development DAY 29

Day 29:遺跡路線整理、Boss 戰後回報、音樂與音效系統

Day28 做完 Boss 主動攻擊後,整個 Boss 戰已經能夠進行。玩家可以進入洞穴、觸發 Boss 對話、打核心、閃避攻擊,最後擊敗 Boss。所以 Da...

鐵人賽 AI Engineering DAY 27
AI 寫的測試,誰來測? 系列 第 28 篇

【Day26】十份 AI 都寫了同一條測試,而它比的是同一個東西

TL;DR 把同一份規格交給兩臺模型各跑五次,十份產物裡有一條關係是全員都寫的 它在受測的那版永遠是綠的:那兩個「輸出」其實是同一個物件;換到上線那版,同一...

鐵人賽 AI Engineering DAY 13

# Day 13|Accuracy 只有 83%,然後呢?把「答錯」拆成可以診斷的 Failure Signals

Day 9 跑完第一批 REAL benchmark 後,我得到了一個非常直觀的數字: 12 題答對 10 題,Accuracy = 83.33%。 如果只是做...

鐵人賽 AI Engineering DAY 13

【Day 13】Session 生命週期:壓縮的觸發點與狀態回復

昨天量的是一個 session 開場時的固定開銷,對話往下走之後,這個數字會一路長到觸發壓縮。以下依序釐清三個問題:session 保存在哪裡、壓縮在哪一個數字...

鐵人賽 Build on Google AI DAY 13

Day 13:語意搜尋入門:向量魔法!用 Gemini Embedding 比對兩段程式碼

昨天我們讓 Gemini 學會了「呼叫函式」。 AI 不只是回答問題,還能根據需求決定要不要使用外部工具。 今天再往前一步。 假設有兩段程式碼: functio...

鐵人賽 ChatGPT & Codex DAY 13

Day 13. 小批次修改:讓 Codex 產生容易審查的 Diff

修改速度加快後,審查範圍也要跟著收斂 Codex 可以在一次任務中修改程式、測試與文件。當所有變更同時出現在差異(Diff)裡,開發者需要一次確認需求理解、資料...

鐵人賽 Software Development DAY 17

Day 17|複製、剪下與跨投影片貼上

系列:一張投影片背後的工程:從零打造網頁簡報編輯器 對應程式版本:Git tag v0.4.0 版本說明:本文記錄第一版的編輯器內剪貼簿;它可跨投影片使用,但...

鐵人賽 自我挑戰組 DAY 15

[Day 15] RAG Optimization 系統化改善,讓每次調參都有依據

[Day 15] RAG Optimization 系統化改善,讓每次調參都有依據 前幾天,我們已經完成 RAG 的基本架構,也開始建立 Evaluation...

鐵人賽 AI Security DAY 13

Day 13|Jailbreak:能不能讓它徹底忘記自己是誰?

今天要測試的東西,跟前面幾天不一樣Day 7-12 測試的都是「讓 Chatbot 洩漏它不該講的資訊」——系統規則也好,病患資料也好,核心問題都是「資訊有沒有...