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🚧 [DAY8] 首頁模組拆解術:區塊怎麼放最好看?

🎯 今日任務目標 ✅ 拆解首頁模組區塊,定義每一區的功能與意圖✅ 設計資訊層級邏輯,確保視覺與內容一致✅ 參考網站設計範例,思考最適合自己的模組組合✅ 初步架構...

鐵人賽 Software Development DAY 22
資料庫大哉問 系列 第 22

Day22 - PostgreSQL 特輯 - 如何實踐 Isolation?(xmin, xmax, VACCUM & HOT)

PG 也是用 MVCC 實作 Isolation 機制,但卻沒有像 MySQL 的 Undo Log 結構。 那麼沒有 Undo Log,PG 要怎麼儲存不同版...

鐵人賽 Software Development DAY 8

Day8 - 帳簿系統 (90% AI)

就是血量、屬性、資源或其他啥的數值管理系統,跟 GPT 討論後決定做一個更通用的「數值帳簿」,裡面只做最基礎的加減紀錄,具體用途交給每個專案自己決定。 這個其實...

鐵人賽 Odoo DAY 8

Day 08 --- 建立「隊伍管理」模組:Team / Member 資料模型

今天的進度有點像是在蓋一棟樓:昨天我們打好地基(ORM,資料表結構),今天終於把牆壁和窗戶裝上去了。簡單講:有了 Team / Member 的 Model,還...

鐵人賽 IT 管理 DAY 8

下山不是衝動,其實早就準備離開了

Project Banana Paradise AI 的首席程序猿,K,昨天突然悄無聲息地離開下山了。這則消息,像一顆石頭砸進了香蕉天堂 AI 計畫平靜的湖面。...

鐵人賽 自我挑戰組 DAY 9

第九關 - 有效操控暗影士兵:Supabase AI 提示詞

什麼是 AI 提示詞? 身為開發者,我們經常需要查閱文件、思考最佳實踐,還要處理各種技術細節。而 Supabase 官方提供專門開發 Supabase 應用的...

鐵人賽 Software Development DAY 9

第九關 - 有效操控暗影士兵:Supabase AI 提示詞

什麼是 AI 提示詞? 身為開發者,我們經常需要查閱文件、思考最佳實踐,還要處理各種技術細節。而 Supabase 官方提供專門開發 Supabase 應用的...

鐵人賽 Build on AWS DAY 22

Day 14 | Infrastructure as Code : Terraform 基礎設施代碼化、AWS虛擬環境基礎建置維護與版本管控

在現代的開發流程中,我們已經可以透過文檔版控來進行我們的虛擬環境基礎建置與維護了,這是一個足以謝天的進化。 讓我們先回顧一下沒有 IaC 時代的基礎設施管理困境...

鐵人賽 生成式 AI DAY 8
與AI共同創作小說 系列 第 8

D-8母女密語

第一次提示今天要寫秦若蘭開始警覺蘇芷清的變化,並告訴沈婉柔別明面跟她鬥。同時暗中派人打聽是否有什麼蹊蹺。 第一次回覆午後,沈府。 沈婉柔自學堂歸來,神色沉悶,手...

鐵人賽 自我挑戰組 DAY 13
30天ChatGPT應用與實作 系列 第 13

Day13:程式碼解析

我的理解:這個程式就是一個小小的BMI測量工具。它能根據我輸入的身高體重,自動幫我計算BMI並告訴我是「過輕」、「正常」還是「肥胖」。我覺得這段程式碼雖然不長...

鐵人賽 Software Development DAY 18
clojure 30 days 系列 第 18

clojure 30 days - day 16

Problem Description My grandfather always predicted how old people would get, a...

鐵人賽 IT 管理 DAY 21
從零開始學專案管理 系列 第 21

Day21 不確定性與風險績效領域:威脅、機會與未知風險

專案管理本質上是一種在不確定性中創造價值的過程。無論專案規模大小,風險都無法被完全消除,唯有透過識別、分析與回應策略,專案經理才能在動態環境下引導團隊前行。專案...

鐵人賽 生成式 AI DAY 8

神經元大解密:激活函數(Activation Function) ReLU、Sigmoid、Softmax

在前面我們已經接觸過「神經網路」的大致結構,裡面最重要的角色之一就是 神經元(Neuron)。 神經元本身就像是一個「小小的數學單元」,它會接收輸入(input...

鐵人賽 Software Development DAY 22

[Day 22] Go 單元測試:如何 Mock 資料庫與外部依賴

什麼是單元測試?為什麼要寫單元測試?如何在 Go 中撰寫單元測試?這些問題的答案,網路上已有大量的資源可以參考,這裏就不再贅述。 然而,當我們的程式碼依賴外部系...

鐵人賽 Cloud Native DAY 8

Ch4 - 權重、優先級怎麼設?從百貨公司案例,看懂 APISIX 的負載平衡魔法!

背景:公司的SSO服務原本是依辦公區域建立四組。再一次後來的調整與升級,將所有節點視作一個巨大群集,並且將原本的反向代理工具Nginx,替換成Apache A...

鐵人賽 Modern Web DAY 8
HTML&CSS30天修煉 系列 第 8

day8塊元素

這裡介紹html的顯示方式,塊元素(block)和行內元素(inline) 塊元素:物件獨佔一行,下個物件自動換行,能設寬高行內元素:只會有物件本身的大小,與其...

鐵人賽 Software Development DAY 9

Day9 前端登入與身份驗證

終於進入實作階段了!其實不是不想寫技術內容,而是軟體專案本身事無巨細、環環相扣,因此才能真正開始動工。好啦,再拖下去就得換主題了。我們來聊聊前端與後端的驗證與溝...

鐵人賽 AI & Data DAY 8

Day8. 從預訓練模型打造個人專屬 AI 營養顧問:使用 Hugging Face 模型(Pre-trained Models)

在理想狀態下,當然會想要像前幾天一樣,通通「自己來」——從零開始蒐集資料、設計模型,然後一步一步把它訓練到能用。但現實很骨感,這條路很容易把人榨乾(也會把時間跟...

鐵人賽 DevOps DAY 9

Day 9:Kong + API logs in Elasticsearch + Kibana - 3

幾個待解議題 Kong log 的timestamp 前一天提到幾個還沒有被解決的議題,今天決定要一併處理。首先當然是Kong log在匯入elasticsea...

鐵人賽 Software Development DAY 22

專案研討—WebSocket

前一篇在開發 Conjure Piglet Client 時,提到了第三方函式庫 WebSocket 。我一開始還一度天真地以為,我只要找一些 Neovim p...

鐵人賽 自我挑戰組 DAY 8

《金剛經》Day 8:應無所住,而生其心

《金剛經》第 10 品裡有一句最著名的話:「應無所住,而生其心」。 就像一面湖水:天空有雲,湖中映出雲影;雲走了,影像也隨之消失。湖不會留住雲,也不會抗拒雲,它...

鐵人賽 自我挑戰組 DAY 8

《道德經》Day 8:修身以謙,養心以靜,治世以「知有」看似無聲卻不可或缺

小林剛升任主管,一開始每天想著「我要證明自己」,開會總是拼命表現、下屬一點小錯也忍不住指責。結果團隊氣氛緊張,大家都在看他臉色。 後來,他開始調整自己:每天先安...

[Day-21] 單元測試-前端篇

前端的單元測試大多是透過 props 和內部狀態的變化來測試不同狀況的元件,不過事前準備稍微多一點! 環境設定 Next 對於 Vitest 的設定說明 有點...

鐵人賽 AI & Data DAY 8
為你自己學 n8n 系列 第 8

[為你自己學 n8n] 第 8 天,資料抓取三部曲:召喚 Headless Browser 應戰!

影片連結:https://www.youtube.com/watch?v=3-L9agG_cKAYouTube 頻道:https://www.youtube....

免費資源能學多少 系列 第 8

免費線上資源學習打卡Day 8:Amazon Web Services 基礎入門_Part 3

早安大家!我是QNA,今天要學習的主題依舊是:玩轉 AWS 昨天說到AWS 創建個網站首先需要考慮的四個問題中的問題一今天繼續解答問題,透過昨天的影片內容我們學...

Day 24:Go 型別反射與 data converter 困境:設計邊界

在 Go 版的 Mongory,最棘手的不是 matcher 邏輯,而是「資料如何過橋」。筆者最終採用 shallow/deep/recover 的分工,盡量把...

鐵人賽 生成式 AI DAY 8

Day 8. 人家都說魔鬼藏在細節裡

Identity Center 的延伸議題與資訊補充 昨天設定 Identity Center,設定的過程中心裡不時就會冒出疑問,於是出現了這篇原本沒有預計要...

鐵人賽 Modern Web DAY 8

Day8.前端-加入互動功能

前一天我們已經完成了靜態的畫面框架,現在要加入互動功能,讓使用者可以輸入訊息,並立即在訊息區看到自己發送的內容。 1. 使用 useState 儲存訊息Reac...

鐵人賽 Software Development DAY 30

Day 30:LCA 與進階樹技術(Binary Lifting)

一、學習目標 會用 Binary Lifting(倍增法)在 O(logN) 內處理 k-th 祖先、LCA、兩點距離。 知道前處理要素:depth[]、up...