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共有 19759 則文章
鐵人賽 生成式 AI DAY 6
PM不加班的AI便利貼 系列 第 6 篇

技術 06_PM不加班的AI便利貼_AI工具是提案者,不是決策者

初期在用AI時,「用 AI 發想內容」就是把問題丟進去,拿答案出來。但其實,這個過程更像是「資料收集」。 AI 給你的東西,本質上只是一份提案:很多可能的方向、...

鐵人賽 Build on AWS DAY 7

技術 DAY7 - EC2 就像雲端電腦開機

Amazon EC2 是 AWS(Amazon Web Services)提供的一種 可彈性調整的虛擬伺服器服務。你可以把它想像成「雲端上的電腦」,可以依需求快...

技術 計算機模式_基本四則運算

計算機模式_基本四則運算 NumWorks 小數處理注意事項 小數顯示方式 在 設定 (Settings → Result format) 裡可以選擇: De...

鐵人賽 IT 管理 DAY 4

技術 UNIX 工作站如何執行中文系統?

UNIX 工作站如何執行中文系統? 2000年以前,Linux 作業系統還不普及,一般人尤其是中小學生根本無法接觸到 UNIX 工作站或是大型主機。記得高中時有...

鐵人賽 Cloud Native DAY 4

技術 [Day4] 1-3. Properly set up Ingress with TLS

Ingress Ingress 主要提供 http https 也就是 layer 7 的連線設定 連線時主要路徑是 client -> Ingress...

鐵人賽 Cloud Native DAY 3

技術 [Day3] 1-2. Use CIS benchmark to review the security configuration of Kubernetes components

Center for Internet Security(CIS) 基準是針對 25 個以上供應商產品系列的規範配置建議。它們代表了全球網路安全專家基於共識的努...

鐵人賽 Vue.js DAY 25

技術 第 24 天 - Alert 元件 第 3 部分 - 新增用於更換樣式的 Alert Bar

第 24 天 - Alert 元件 第 3 部分 - 新增用於更換樣式的 Alert Bar 在第 24 天,我建立了一個 Alert Bar 元件,用來顯示或...

鐵人賽 Security DAY 9

技術 Day 9 驗證參數的藏身之處

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...

鐵人賽 DevOps DAY 9

技術 Day09 - Handlers 有效率的重啟機制

今日目標 理解 Handlers 的核心概念和使用場景 掌握 notify 機制,實現條件式服務重啟 避免無意義的服務重啟,提升部署效率 為什麼需要 Han...

鐵人賽 Software Development DAY 9

技術 Day 09. 讓函數「接管」程式設計 - 函數的合成

數學視角 函數合成的定義 若 f 和 g 是兩個函數,且 g 的輸出值在 f 的定義域內,則合成函數 f ∘ g定義為: g ∘ f(x) = g(f(x))...

鐵人賽 Software Development DAY 7
消除你程式碼的臭味 系列 第 7 篇

技術 Day 7- 資料結構至上:好程式碼的關鍵思考

消除你程式碼的臭味 Day 7- 資料結構至上:好程式碼的關鍵思考 搞錯了資料結構,寫的就不是程式碼,是日後要爆炸的地雷。 Bad programmers...

鐵人賽 DevOps DAY 2

技術 【Day02】搞懂 K8s 架構:Master Node 和 Worker Node 的分工合作

前情提要 昨天簡單的自我介紹,以及探討 K8s 的強大之處,今天要來看看究竟 K8s 是如何運作的! Node 和 Cluster 的基本概念 首先我們看到...

鐵人賽 AI & Data DAY 30

技術 五、管理與應用(Management & Application)

五、管理與應用(Management & Application) 最後,我們要談的不只是研究,而是「怎麼讓研究真的發揮影響力」。這個模組的重點是:把統...

鐵人賽 AI & Data DAY 30

技術 四、視覺化與互動(Visualization)

四、視覺化與互動(Visualization) 有了模型和分析結果,如果只是一堆表格和公式,大家可能看不懂。這個模組的重點就是把複雜的數據變成看得懂的畫面。比方...

鐵人賽 AI & Data DAY 30

技術 三、預測與模型(Prediction & Modeling)

三、預測與模型(Prediction & Modeling) 這個模組的想法是:前面我們用方法和文獻了解「健康和生活的關係」,現在要更進一步,把這些資料...

鐵人賽 AI & Data DAY 30

技術 二、國際與在地文獻(Literature)

分組看健康 有些研究會把長輩分成不同「小隊」,像是健康組、亞健康組、體力較弱組。這樣能看到不同人的差別需求,而不是只看平均值。 (對應的方法:分群分析 = 聚類...

鐵人賽 生成式 AI DAY 27

技術 模組六:AI 與全球與永續視角

模組六:AI 與全球與永續視角 統論介紹 醫療與長照議題並非單一國家的挑戰,而是全球共同面對的課題。隨著 高齡化(Aging Society)、國際人口流動(G...

鐵人賽 生成式 AI DAY 25

技術 模組五:AI 與倫理社會挑戰

模組五:AI 與倫理社會挑戰 統論介紹 生成式 AI 在醫療與長照的應用雖然帶來便利與創新,但同時也引發 倫理(Ethics) 與 社會挑戰(Social Ch...

鐵人賽 生成式 AI DAY 24

技術 模組四:AI 與專業實務支持

模組四:AI 與專業實務支持 統論介紹 在醫療與長照現場,專業實務支持(Professional Practice Support)是維繫服務品質的關鍵。社會工...

鐵人賽 生成式 AI DAY 11

技術 模組三:AI 與生命故事保存

模組三:AI 與生命故事保存 統論介紹 在長照與社工領域,**生命故事(Life Story)與敘事(Narrative)**具有特殊價值。長者的回憶不只是個人...

鐵人賽 生成式 AI DAY 8

技術 模組二:AI 與健康促進

模組二:AI 與健康促進 統論介紹 在醫療與長照領域,**健康促進(Health Promotion)不僅是治療疾病,更是預防(Prevention)與提升生活...

鐵人賽 AI & Data

技術 Day32. 凡走過必留下痕跡,送出美食圖片的同時,也會在「Web3 數位健康護照」留下打卡紀錄~

從第一天起,我就會盡量避免提到 Smart Contrast,前半場的主角是 AI 所以問題不大;到了下半場 Web3 登場,就很難閃掉 Smart Contr...

鐵人賽 AI & Data DAY 1

技術 Day1. 數據主權時代開啟:每個人都擁有自己的 AI 健康管理顧問!

本日重點 傳統醫療健康資料的掌控困境與痛點 區塊鏈/Web3 如何賦予資料主權,翻轉健康資訊管理 AI 營養師的日常健康管理落地情境 實例:拍照辨識飲食、即時...

鐵人賽 AI & Data DAY 3

技術 Day3. 從零開始打造個人專屬 AI 營養顧問 Ep. 2:資料來源、收集與應用

透過深度學習模型,自動判斷餐盤中的食物種類,並進一步估算營養成分,對於飲食管理、健康照護、餐飲業數位化轉型等場景具有極高的價值。然而,AI 模型的效能極大程度依...

鐵人賽 IT 管理

技術 結語:咳咳,看診結束啦下次掛號請早嘿 👩🏻‍⚕️

在最開始,我天真地以為自己只是在以一種第三旁觀者視角來撰寫一份客觀、冷靜的臨床案例,但寫著寫著才發現,我根本就是個被迫不斷重返災難現場的倖存者。 那些讓我熬夜到...

鐵人賽 IT 管理

技術 病症30:「PM 不就是都只會開會嗎?」

家庭聚會上,你那剛上大學的表弟,睜著一雙清澈又無辜的眼睛好奇地問你:「表姊,我聽姑姑說妳在軟體公司上班,是做 PM?那...PM 到底是在做什麼的啊?是不是.....

鐵人賽 Security DAY 8

技術 📍 Day 8-2:警戒 AI 代理風險!17 種 MCP 攻擊手法全公開

—— 當你在串 AI agent,它們也在暴露自己。 🤖 什麼是 MCP? MCP(Multi-Component Program)指的是一個由多個組件組成的...

鐵人賽 生成式 AI DAY 8

技術 第八天之二:當AI平台遭遇駭客:工程師必知的17種AI資安攻擊手法

各位AI世界的守護者們,歡迎來到我們的鐵人賽第八天!在昨天的文章中,我們聊到了「模型名稱空間」這個聽起來有些抽象但極其致命的漏洞。今天,我們要更深入地探討這個...

鐵人賽 生成式 AI DAY 8

技術 第八天:人形機器人的現實考驗 — 從中國馬拉松看其進步與挑戰

各位程式碼機器人學家們,歡迎回到我們的AI技術鐵人賽!過去幾天,我們在虛擬世界中探討了LLM的各種超能力,從多模態感知到邏輯推理,再到資安防禦。今天,我們將把...

鐵人賽 Security DAY 8

技術 📍 Day 8:你的 AI,有實作 RBAC 嗎?

—— 不是每個人都該問模型所有事,尤其是財務預算跟老闆薪水。 💬 開場:PM 的一句話,讓你頭皮發麻 PM:「我們把 AI 助理開給全公司用吧,越多人用越有價...