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鐵人賽 AI & Data

【Day 12】機器學習的訓練過程 - Part 4. 區域極小值與鞍點

零、前言 在上一篇中,我們透過實際計算 Loss Function 並執行梯度下降法時,發現設定學習率會直接影響到機器訓練時的表現,對此我們可以透過更改學習率進...

鐵人賽 AI & Data

【Day 11】機器學習的訓練過程 - Part 3. 最佳化與學習率

零、前言 在上一篇中,我們從一些數學方法中,了解到一些基礎的 Loss Function ,如 BCE 與 CCE 是如何定義的,並且知道可以透過 Softma...

鐵人賽 Modern Web

#33 CSS 切換淺色/深色模式:Media Queries 的 prefers-color-scheme 搭配 CSS 變數

↓ 今日學習重點 ↓ 使用 Media Queries 的 prefers-color-scheme 搭配 CSS 變數設定預設的淺色/深色模式 使...

鐵人賽 AI & Data

【Day 10】機器學習的訓練過程 - Part 2. 定義損失函數

零、前言 在上一篇中講到 Model 形成的概念,便是透過模擬人類神經元的 Perceptron感應器而初步建立的 Layers 組合就成為 Model,我們也...

【Docker】使用環境變數建立容器(以 MySQL 為例)

上一篇介紹如何下載映像檔與啟動容器,算是 hello world 性質的範例。為了讓讀者有更深的感受,本文將透過 Docker 運行 MySQL 資料庫。 除了...

【Docker】映像檔與容器的操作

上一篇文章,已經安裝好 Docker Desktop 了。接下來讓我們進入 Docker 的重點,即映像檔(image)與容器(container)的操作。 本...

鐵人賽 AI & Data

[D30+8] GPT-4V 的創新應用 - 以 LLM 為中心的智慧型代理

此為《GPT-4V 微軟評測報告 》第十章實測 前言 終於來到了本系列的最後一章。實際上,我們本篇的第一個實驗,也就是第九章的內容。然而,為了更好地整合篇幅,我...

鐵人賽 AI & Data

【Day 09】機器學習的訓練過程 - Part 1. 定義模型

零、前言 在前面我們了解到 Deep Learning 大致上是如何運作的,那也看到我們最後測出來的準確度卻都不到 80%,嚴格說起來還不能真正地解決我們遇到的...

莫名其妙的番外篇🤯 美照 + 教學一次看

你各位想不到吧~這系列竟然還有貼文可以看👏今天要跟大家分享一本好書 喜歡這個系列文的人看了應該會笑死(我比愛心不是在裝可愛 是要讓你們掃 QR Code) 就是...

【Docker】基本介紹與安裝 Docker Desktop

先前筆者因完成鐵人賽,得到了參加 2023 年 MWC 的免費資格。其中特別喜歡 Docker 工作坊,因為這是自己不熟悉,但在業界卻是常見的工具。接下來的幾篇...

鐵人賽 影片教學

Day 37 - (防禦) Redhat podman 介紹

Podman 介紹可以參考之前鐵人賽 Podman 淺談 - 為何你應該選擇 Podman 而不是 Docker? 系列的文章,講解的還蠻清楚的。安全相關...

鐵人賽 影片教學

Day 35 - (防禦) 總結 Container 執行安全參數

參考趨勢科技的 何謂 Kubernetes 容器防護? 其中提到安全的一環包含容器執行時期環境。稍微回想一下之前攻擊篇介紹的幾個手法,不外乎是拿到 --p...

鐵人賽 影片教學
Microsoft BI Solution 系列 第 35

Day35- 介紹 Power BI Service 的獨特功能 Part10: 在網頁嵌入Power BI Report

這個範例介紹如何將Power BI 報表嵌入網頁 學會之後, 可以更彈性應用Power BI 報表, 用的好還可以省License

鐵人賽 AI & Data

[D30+7] GPT-4V 的創新應用 - 影像管理以及生成的可能應用

此為《GPT-4V 微軟評測報告 》第九章實測下篇 前言 本文是 GPT-4V 微軟評測報告 第九章的第二篇分享,我們深入探討了可用於影像管理與影像生成的眾多應...

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Microsoft BI Solution 系列 第 34

Day34- 介紹 Power BI Service 的獨特功能 Part9: 嵌入Power Apps應用程式

Part9: 這個範例介紹Power BI, Power Apps與Power Automate如何互動 看似簡單, 但眉角超多~ 若是寫在鐵人賽前30天中,...

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Day 34 - 作業 10-2 解答 - 建立 CVE-2022-0492 的漏洞環境及測試

作業 10-2 題目 : 既然翻車了就要撥亂反正,請建立以下環境並試著參考New Linux Vulnerability CVE-2022-0492 Af...

鐵人賽 影片教學

Day 34 - 作業 10-1 解答 - 尋找具有 CVE-2022-0492 的漏洞版本及測試

作業 10-1 題目 : 又來到我們的大型翻車現場,這車足足翻了有一年了我現在才發現。首先這次 Day01 - 開賽 (含作業1) 請各位建立的 Linu...

鐵人賽 影片教學

Day 34 - Non-Root User 容器介紹 (含作業10-1、10-2)

Docker 的容器預設使用 root (id=0)身分去執行程式,也因此即使在不使用特權容器的情況下,該帳號仍然擁有一些權限可以做事情,像是 apt 安...

鐵人賽 影片教學

Day 33 - 作業 9 解答 - 測試 cap-add ALL 以及 host pid 的逃逸手法 (SELinux)

作業9 題目 : 跟當初驗證 Apparmor 機制一樣,但假如給予今天給予容器所有的能力並掛載 host pid,到底是否能夠順利逃逸呢? 假如可以的話...

鐵人賽 AI & Data

【Day 08】概略了解 Keras API 的摘要 - Part 3. Model Subclassing API

零、前言 在上一篇文章中,我們介紹了 Sequential 和 Functional 模型的用法和 API 架構。這兩種方法雖然簡單易上手,但在資料量增加時,可...

鐵人賽 影片教學

Day 33 - (防禦) Container SELinux 防禦機制 (含作業9)

SELinux 也是實現了強制存取控制 MAC (mandatory access control) 的訪問控制安全策略機制。但相對於 AppArmor...

鐵人賽 Modern Web

Ch.14 React套用全域 參數,函數,style

雖然前面可能已經提過 但現在要同樣的東西搬到專案裡面一個好的代碼架構 是可以經得起ctrl+C與ctrl+V的考驗這就是我抄隔壁同學作業的理由 style sc...

影集:The Capture,深度偽造對全球社會帶來的可能影響

關於Deep Fake技術帶來的影響,大家都再警示,畢竟過去圖片容易偽造,影片不容易現在AI加持,影片與聲音偽造都變容易我們可以想到,再LINE上看到一段影片,...

鐵人賽 AI & Data

[D30+6] GPT-4V 的創新應用 - 產業上的可能應用

此為《GPT-4V 微軟評測報告 》第九章實測上篇 前言 不得不說,這一個章節真是 【GPT-4V 微軟評測報告】 中精華中的精華。前面幾個章節在實驗的,都可以...

Excel的統計與應用 系列 第 31

Excel的數據處理效能優化

提高 Excel 數據處理效能是一個重要的目標,特別是當你處理大量數據或複雜的計算時。最後是整理一些建議和技巧,可以幫助你優化 Excel 的數據處理效能:...

Excel的統計與應用 系列 第 30

Excel的自動化任務和排程

Excel 的自動化任務和排程可以通過使用 VBA(Visual Basic for Applications)和內建的排程工具來實現。以下是一些關於 Exce...