在上一篇文章中，我們介紹了如何在六邊形架構中優雅地處理錯誤，並建立了一套從資料庫層到 HTTP 回應的完整錯誤處理流程。這一篇，我們將進一步探討如何定義自己的錯...
昨天，我們成功地在 Google Colab 中，用程式碼喚醒了 AI，這是一個巨大的里程碑。 但你可能會發現，昨天的程式碼是「寫死的 (Hard-coded)...
國道高乘載管制是交通部高速公路局為提升國道行車安全與效率而實施的措施，要求車輛乘載人數達到一定標準才能通行...... 國道實施高乘載管制路段及時段內，僅下列...
為什麼需要錯誤處理？ 我們的系統依賴外部的公共 RPC 節點，而這些外部服務並非 100% 可靠。它們可能會因為網路波動、暫時性過載、或我們的請求頻率過高 (R...
在上一篇，我們完成了一個簡單的「問候 Agent」，它可以接收輸入並回傳預設的回應。這一篇，我們要讓 Agent 更進階一些，加入呼叫外部 API 來獲取即時資...
本篇聚焦「讀者如何在自己的專案導入 Rails generator」，不再解釋 Mongory 本身筆者以 Mongory 的 mongory:install...
前言 昨天講了box model的結構，即使配合圖片也還是一知半解，於是我蒐集一些針對Margin、Border、Padding說明，在概念上、類比實物上去理解...
影片連結：https://www.youtube.com/watch?v=jpZMmr7nHBsYouTube 頻道：https://www.youtube....
本系列文章所討論的 JavaScript 資安與逆向工程技術，旨在分享知識、探討防禦之道，並促進技術交流。所有內容僅供學術研究與學習，請勿用於任何非法或不道德...
前言昨天我們學習了如何調整邏輯迴歸的超參數，並透過交叉驗證了解模型在未見資料上的穩定性。今天，我們將針對這些專有名詞做深入解釋，包括正則化、梯度以及求解器（So...
二十九天，從 Ruby 的 DSL 與觀測，到 C Core 的資料結構與匹配引擎，再到 Ruby bridge 的效能之戰，最後踏入 Go 的現實與抉擇。筆者...
Day 27 的數字已經說服筆者：在 Go 的世界，跨界成本是壓倒性的常數項。這篇把「為什麼要 native 重寫」講清楚，回到編譯器與執行模型的基礎，並提出實...
在 Ruby 版的震盪之後，Go 版也迎來一次「下巴掉下來」的時刻： 純 Go：≈ 2ms（十萬筆簡單條件） cgo 版 Mongory：≈ 90ms（同條件...
在 Go 版的 Mongory，C 的記憶體池（memory pool）與 Go 的 GC 必須協同工作：既要確保不洩漏，也要避免過早釋放。本篇整理生命週期設計...
各個瀏覽器對於標籤的預設 CSS 屬性都有所不同，前端工程師為了儘量確保自己的作品在所有瀏覽器中顯示一致，都會把這些標籤屬性儘量重置，但每個人習慣的做法不同，這...
今天介紹Html裡的列表，ul,ol,dl ul無序列表，代表著列表的容器，而列表的內容以li來添加呈現，ul的列表內容呈現無序性ol為有序列表，同ul一樣代表...
前言昨天我們完成了邏輯迴歸模型的建立與深入分析，包括特徵權重與混淆矩陣評估。今天學習重點包括： 理解邏輯迴歸主要超參數 使用交叉驗證評估模型穩定性 比較不同參...
小明的數位倉庫管理系統 經過十天的 AWS 學習，我們建立了強大的雲端基礎設施。現在要學習 GitHub，這就像是為我們的農場建立一個現代化的倉庫管理系統。還記...
「測試都通過了，為什麼上線還是出問題？」 你寫了完美的單元測試，整合測試也都綠燈，但使用者還是回報：「我點了按鈕，什麼事都沒發生！」這時你才發現，原來是 API...
經過前幾天的 Roman Numeral Kata 練習，我們已經掌握了將阿拉伯數字轉換為羅馬數字的技巧。今天我們要挑戰反向轉換：將羅馬數字解析回阿拉伯數字 ✨...
「測試都通過了，為什麼上線還是出問題？」 你寫了完美的單元測試，整合測試也都綠燈，但使用者還是回報：「我點了按鈕，什麼事都沒發生！」這時你才發現，原來是路由設定...
企業面對的挑戰與應對策略: 1.資料保護與隱私合規:員工在使用生成式 AI 工具時，若不慎輸入公司內部數據（例如客戶名單、原始碼、財務資訊），可能導致外洩。...
前言 AI Agent 再聰明，也只是「文字處理大師」。如果沒有外部工具，它無法查天氣、呼叫 API、或讀取資料庫。因此，要讓 Agent 真正變得有用，就必須...
前言昨天我們完成了邏輯迴歸模型的建立，並試著用它預測單筆資料。今天，我們將深入探索模型內部，主要目標有三個： 了解特徵對模型預測的影響 全面評估模型在測試資料...
今天是關於使用者分析如同昨天說的，雖然是同一平台但在面對不同客群、國家仍有許多差異 1.韓國版·主要提供的需求是「便利與價格」·提供快速宅配或到店取貨服務以上可...
過去兩週我們一路從生成式 AI 的原理、應用到它對資訊安全造成的各種衝擊：從逼真的釣魚郵件、Deepfake 聲音、到 AI 助攻的惡意程式碼與資料外洩風險。今...
生成式 AI 不只改變了創作與工作方式，也正在被不法分子當作「放大器」使用：讓詐騙更逼真、攻擊更自動化、社交工程更具針對性。今天整理幾個已被公開報導的真實案例，...
生成式 AI 很好用，但一個常被忽略的問題是：把敏感資料丟給 AI，可能正在把機密「送出去」。今天我們要討論為什麼把敏感資訊放到生成式 AI（或公開平台）的提示...
隨著生成式 AI 能快速產生程式碼、腳本與自動化流程，一個令人憂心的問題浮現：AI 會不會讓攻擊自動化、讓駭客更快寫出惡意程式碼？ 今天我們來釐清風險、觀察攻防...
生成式 AI 帶來了創作力與效率，但同時也大幅提升了假資訊（misinformation / disinformation）與偽造內容的品質與擴散速度。今天我們...
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