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16th鐵人賽相關文章
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30天認識爬蟲 系列 第 26

技術 [Day26] MySQL與MongoDB

今天是第二十六天,我們來認識一下MySQL與MongoDB是什麼吧!在數據儲存方面,MySQL和MongoDB是兩種流行的數據庫選擇,各自擁有獨特的優勢。今天我...

30天認識爬蟲 系列 第 25

技術 [Day25] 實作:抓取社群媒體資料

今天是第二十五天,我的目標是學會如何使用Twitter API抓取推文和用戶資料。 需要用到的工具: Python 3 tweepy庫(用於與 Twitter...

鐵人賽 Python
30日自學Python 系列 第 11

技術 容器方法:set (part1)

補充:在宣告set容器時,裡面如果有重複的資料成員,這些重複的資料成員,在使用者將set內容印出來的時候只會出現其中一個,而且因為set是無序性的,所以每次印出...

鐵人賽 JavaScript
大樂透對獎 系列 第 30

技術 實作

只寫了簡單的執行流程,因此沒有使用隨機亂數,程式碼主要是寫會先開出一組開獎號碼,我們要輸入欲選之大樂透號碼,執行後,系統會幫我們對獎,告訴我們中獎的數量,並輸出...

鐵人賽 生成式 AI

技術 Day20:生成式 AI 在健康飲食建議中的應用

一、前言在現代社會,健康飲食是維持身體機能、提高免疫力和防止疾病的關鍵因素。然而,根據不同的健康目標,飲食建議可能大不相同。生成式AI可以根據用戶的需求,自動生...

技術 重構影響我多深?

這一系列文章, 絕大部分是讀好幾本經典的重構、clean code的書, 將筆記與實作作為發表. 本身工作快10年, 身處在非純軟的工作環境.學生時代也不懂什麼...

鐵人賽 AI/ ML & Data

技術 從「這次不會壞吧」到自動化的未來:13 以 HPE MLDM 實作 MLOps 資料版本控制 - 1

今天的文章將接續昨天的內容,說明具體來說,如何透過 HPE MLDM 讓資料前處理工作自動化,以及使用內建的版控功能,管理大量資料與前處理程式。 實作 接著我們...

鐵人賽 影片教學

技術 Day31 - Build a ChatBot in Copilot Studio Part3 呼叫 Action 回傳圖片給 Copilot

今天補完在Copilot秀圖片的部分, 居然有點小卡關, 還好最後有順利做出來 https://www.facebook.com/groups/8181397...

30天整頓職場 系列 第 31

技術 [研究探討]管理階層如何消除敵意工作環境?

今天來讀這篇研究:為何無法消除敵意工作環境?分析醫院內處理性騷擾事件的權力運作 頁數不少,且作者張晉芬是以醫院為背景做研究,有些部分可能不符合軟體界樣貌(例如醫...

刷經典 LeetCode 題目 系列 第 31

技術 經典LeetCode 322. Coin Change

題目:給定幾種不同面額的硬幣,硬幣數量不限,要求用最少的硬幣數量湊出一個指定的金額 amount。如果無法湊出這個金額,則回傳 -1。 範例: 輸入: coin...

鐵人賽 JavaScript

技術 Hope JavaScript is less suprise to you now

歷年放在最後一天的文章今年額外往後放。 大致想聊聊這系列的文章包含什麼,不包含什麼,把文章大概歸類做一個索引。 說起來到這篇才發現系列文的標題有 typo,但好...

鐵人賽 AI/ ML & Data

技術 從「這次不會壞吧」到自動化的未來:12 為什麼我們需要資料版本控制?

為什麼我們需要資料版本控制? 在開發過程中,隨著時間的推移,團隊常常因為模型效能或其他考量,不斷更新訓練資料,最後累積出大量版本。想像一個情境:在增加一些訓練資...

鐵人賽 Python

技術 跟著 ChatGPT成為程式大佬!Python 中的內建函數(Built-in Functions)

第 29 天:Python中的內建函數(Built-in Functions) 課程目標: 今天我們將深入學習 Python 提供的內建函數(Built-in...

鐵人賽 AI/ ML & Data

技術 學習While 循環與 For 循環的背後邏輯

在程式設計中,循環(Loop)是一個非常重要的概念,能夠讓我們重複執行某些代碼塊,直到某個條件被滿足或所有元素都被處理。Python 提供了兩種常見的循環語句:...

鐵人賽 AI/ ML & Data

技術 學習If、Elif、Else 條件控制語句的結構與原理

條件控制語句(if、elif、else)是一個非常重要的基礎,這些語句允許我們控制程式的運行邏輯,根據不同的條件來決定執行哪一段程式碼。 條件控制語句最基本的語...

鐵人賽 AI/ ML & Data

技術 學習 K-means的心得總結

學習過程中的挑戰與思考在學習 K-means 的過程中,我遇到了一些挑戰,特別是在理解如何選擇合適的 K 值(即簇的數量)。如果 K 值選擇不當,可能會導致聚類...

鐵人賽 Python
30日自學Python 系列 第 10

技術 容器方法:list

1.append(物件)把物件加入list的最末端 2.extend(容器)把容器加入list的最末端 3.clear()清空list 4.insert(i,物...

鐵人賽 AI/ ML & Data

技術 了解 K-means 非監督學習

非監督學習中的一種重要算法——K-means 是一種非常常見且直觀的聚類(Clustering)算法,它能夠自動將數據分成多個相似的組(稱為簇,clusters...

鐵人賽 AI/ ML & Data

技術 了解卷積神經網絡(CNN)的實際應用及優勢

CNN 的實際應用我在學習過程中了解到 CNN 被廣泛應用於以下幾個方面: 圖像分類:這是 CNN 最經典的應用之一。從貓狗圖像分類到人臉識別,CNN 通過...

程式幫你計算卡路里 系列 第 30

技術 MyFitnessPal 主要營養素

MyFitnessPal 是一款流行的健康與健身應用程式,專注於幫助用戶追蹤日常飲食、運動和健康數據。它最核心的功能之一就是對 主要營養素(macronutri...

鐵人賽 AI/ ML & Data

技術 了解卷積神經網絡(CNN)

卷積神經網絡的全名叫 Convolutional Neural Network,是一種專為處理圖像數據設計的深度學習模型。在學習 CNN 的過程中,我了解到它是...

鐵人賽 AI/ ML & Data

技術 學習機器模型中的重要模型 : 隨機森林(Random Forest)

隨機森林的結構與應用 隨機森林是決策樹的升級版,它透過集成學習的方法來克服單一決策樹的不足。隨機森林是由多棵決策樹組成的「森林」,每棵樹獨立進行預測,最終將多棵...

鐵人賽 AI/ ML & Data

技術 學習機器模型中的重要模型 : 決策樹 (Decision Tree)

決策樹的結構與應用決策樹是一種樹狀結構的模型,它的運作方式模仿人類做決策的過程。在學習的過程中,我發現決策樹的主要優勢在於它直觀且容易解釋。決策樹從根節點開始,...

鐵人賽 AI/ ML & Data

技術 學習 NLP 基礎概念

NLP的全名叫做自然語言處理(Natural Language Processing),是人工智慧中的一個重要分支,專注於如何讓機器理解、解釋和生成人類語言。這...

30天的自我成長紀錄 系列 第 11

技術 [2024鐵人賽]第11天:物件導向程式設計-函式模板&類別模板

[筆記]物件導向程式設計ch.9 💡本筆記內容源自溫宏斌老師的物件導向程式設計OCW。 🖊️ 章節重點 - 函式模板 - 類別模板 🖊️ 函式模板 (一)概念1...

技術 [DAY 30]你不應錯把波光粼粼的湖面當作繁星閃耀的夜空

今天是鐵人賽的最後一篇了,這一篇我不打算要講技術了,比較像是要分享我的完賽感言,或者是作為一名作為一年的軟體工程師誕生出的一些想法,如果沒興趣看的可以上一頁了。...

從Servlet到Spring MVC 系列 第 31

技術 Day30 Spring MVC - FileUpload and FileDownload

前言 在Day18我們提過使用Servlet如何達到文件上下傳,今日我們來看看Spring MVC如何幫我們達到這一個部分 0.創建module (1) 請參考...

鐵人賽 Python
30日自學Python 系列 第 9

技術 容器方法:tuple

1.index()index(物件)在容器裡從頭尋找該物件,會回傳此物件在容器裡第一次出現的位置。index(物件,a,b)設定尋找範圍(容器位置a到位置b)。...

鐵人賽 Python
30日自學Python 系列 第 8

技術 容器通用方法

1.容器名稱[index值]取內部資料成員的值 2.len(容器名稱)取容器大小 3.iter(容器名稱)創建該容器的迭代器,用在for迴圈可以把容器的所有成員...

ASP.NET Core生成網站記錄 系列 第 29

技術 DAY29-SESSION

_context?.Session: _context: 這是一個 private 或 protected 的成員變數,通常代表一個上下文物件 (context...