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鐵人賽 Mobile Development DAY 15
開除老闆計劃 系列 第 15

技術 [Day-15] 後端與資料庫設計 – 運動紀錄 Schema 與 API

昨天在前端把運動紀錄的體驗做了優化,包含日曆、快速自訂動作、重量輸入的計算機。今天要把這些功能「落地」到後端,才能真正把資料存起來,未來還能做分析。 為什麼要先...

鐵人賽 生成式 AI DAY 27

技術 【Day 26】主題選單功能(四)— 判斷是否傳新聞

今天要增加的三個 If 節點是用來判斷是否傳送新聞,而傳送新聞的部分早在我們做關鍵字搜索的功能時,就已經設置過了,所以接下來就只需要做一些小小更改,這部分架構和...

鐵人賽 Software Development DAY 15

技術 Day 15: 30天打造SaaS產品後端篇-課程模板系統後端架構與批次操作引擎實作

前情提要 在 Day 14 我們建立了基礎的課程管理系統,今天我們將深入實作課程模板系統的後端架構。這個系統不僅要支援複雜的模板管理,還需要處理大量批次操作、衝...

鐵人賽 Rust DAY 15

技術 Day 15|為什麼 .wasm 會變胖?怎麼減?Cargo 與 wasm-opt 的分工

前幾天我們把功能越寫越多(多個濾鏡、錯誤格式、Worker 版…),結果 pkg/*.wasm 越來越胖。今天把體重管理講清楚:哪裡在長肉、誰負責減肥、怎麼操作...

鐵人賽 IT 管理 DAY 15

技術 【Day15】Claude Artifacts(1) 把產出物從對話中獨立出來

接下來的幾天內,會來介紹 Claude 一個非常好用的功能,也是當初會讓我想要寫這個系列文章的主要動機——Claude Artifacts。整體內容會比較長,且...

鐵人賽 AI & Data DAY 18

技術 Day 18|RAG 評估指南(2/2):RAG 特定指標(上)

前面有介紹過一些傳統的指標像是精確率、召回率那些,不過那些指標都不能完整的反應 RAG 的效能,因為 RAG 的系統同時會牽涉到「檢索」與「生成」兩個部分,所以...

鐵人賽 AI & Data DAY 7

技術 Day 15:Filter 的魔法 —— CNN 的特徵偵測器

昨天我們聊了卷積 (Convolution) 的運算原理,知道 CNN 是靠小小的矩陣 —— Filter (濾波器) 在圖片上滑動,產生特徵圖 (Featur...

鐵人賽 生成式 AI DAY 15

技術 Day 15|讓推理看得見:LangGraph 讓 CoT 化為可見的思路地圖

前言 在 基礎篇 Day 4 (CoT) 我們曾介紹過 Chain-of-Thought (CoT) —— 讓 LLM 把思考過程逐步寫出來,而不是直接給結論。...

鐵人賽 AI & Data DAY 15

技術 建立 AFP/ALT 的警示機制

1. 定義條件警示我們模擬臨床場景,設定以下規則:AFP > 400 → 高風險警示(可能腫瘤惡化)ALT > 70 → 肝功能異常警示 2.在 G...

鐵人賽 自我挑戰組 DAY 29

技術 Day29打造一個糖尿病自我監測小工具:從0開始學前端

剩下最後兩天,打算來優化剩下的小地方: 表單體驗 record.html 自動帶入今天日期、限制輸入範圍、invalid 時禁止送出 密碼欄位加「👁 顯...

鐵人賽 生成式 AI DAY 18

技術 Day 18:資料結構優化 – 打造乾淨的藥品資料表

前言 做到第 18 天,我發現我的專案已經累積了不少資訊來源: Day 9 爬到的官方藥品資料 Day 10 的 AI 白話翻譯 Day 12 的多...

鐵人賽 Modern Web DAY 15

技術 Day 15:30天打造SaaS產品前端篇-課程模板系統與批次操作實作

前情提要 經過 Day 14 的排課功能畫面實作,我們已經有了基本的課程管理功能。但在實際的健身房營運中,管理者經常需要: 快速建立相似的課程(例如:每週固定...

鐵人賽 Modern Web DAY 21

技術 信用卡詐欺偵測的分類(Classification)實戰範例

Web Modern|信用卡詐欺偵測的入門範例 用分類(Classification)方法,一步步學會如何找出可疑交易 💳 信用卡詐欺偵測:超簡單學習表(精簡版...

鐵人賽 IT 管理 DAY 16

技術 第 16 天:獨孤九劍的破氣式 - 行為驅動開發

獨孤九劍的「破氣式」是對付身具上乘內功敵人的劍招,其核心為「神而明之,存乎一心」的意念與境界,強調透過觀想來運用劍術。行為驅動開發(BDD)就像是軟體開發中的...

鐵人賽 Software Development DAY 16

技術 Day 16 - Groq API 免費開源的文本生成模型

今天要來介紹一款很酷的 AI 平台 - Groq (不是Grok ) https://groq.com/ Groq 提供超快的API回傳速度,支援多種開源的L...

鐵人賽 Build on AWS DAY 15

技術 Day 15: 30天部署SaaS產品到AWS-ECS、RDS 多租戶與 CI/CD 自動化

前情提要 經過前端和後端的多租戶架構建立,今天我們要將整個系統部署到 AWS 雲端。這不是簡單的單一應用部署,而是要實作支援多租戶的生產級基礎設施。我們將使用...

鐵人賽 Modern Web DAY 16

技術 用 Go + Echo 打造你的第一個 TodoList , 第 6 篇:把資料搬進資料庫—Postgres 串接

現在開始升級!🎮 前五篇我們用記憶體(以及 JSON 檔)保存資料。這一篇把儲存層換成資料庫,直接上專案等級的 Postgres。你會學到: 用 Docker...

鐵人賽 AI & Data DAY 15

技術 DAY15 - 考試結果計分

▍程式碼 <!-- quiz.html --> <!-- 顯示結果 --> <div> <div >...

鐵人賽 生成式 AI DAY 15
阿,又是一個RAG 系列 第 15

技術 Day14: 用 llama-index 的 workflow 來把 FunctionCallingAgent 寫出來

Situation 我們前面大多是關注在怎麼使用 Agent 包含 Day8: Tavily 與 FunctionAgent 的 FunctionAgent...

鐵人賽 生成式 AI DAY 15

技術 終於過半了-

今天要開始要做專題了qq好累好想睡 但今天的題目大意是:題目給你一個整數陣列 nums,你要找到一個 連續的子陣列(subarray),使它的總和最大,並回傳這...

鐵人賽 AI & Data DAY 15

技術 [Day 15] 用 HTTP Request 節點解鎖 n8n 的無限可能

昨天,我們完成了「辦公室超人工具組」的最終章,你已經能將 n8n 與主流的辦公軟體(Google, Slack, Jira)整合得天衣無縫,解決了無數高頻的團隊...

鐵人賽 生成式 AI DAY 15

技術 Day 15: 在地端運行 LLM:Ollama、vLLM 與 llama.cpp 比較以及ollama安裝

前言 在完成了基礎的 RAG 架構後,接下來我們一項重點是:如何在地端運行 LLM(Large Language Model)? 目前常見的佈署工具包含 Oll...

鐵人賽 AI & Data DAY 17

技術 Day 17|RAG 評估指南(1/2):檢索指標(下)

今天只負責總結內容噢!如果需要看更詳細的內容就請回顧下面這兩天的: Day 15|RAG 評估指南(1/2):檢索指標(上) Day 16|RAG 評估...

鐵人賽 Software Development DAY 15

技術 C指標統整

綜合前幾篇小結: 1.指標是位址,* 用來拿位址指到的值,& 取得位址 2.malloc 分配 heap,必須 free。用 sizeof *ptr 來...

鐵人賽 Vue.js DAY 15
Vue 新手學習紀錄 系列 第 15

技術 Day 15 | Slot 是什麼

Slot 插巢 突然不知道該寫什麼 qaq 回去看了一下筆記,發現好像可以寫寫 slot可以在父元件中插入內容到子元件的位置,也就是讓外層可以直接操作內層的 H...

鐵人賽 生成式 AI DAY 15

技術 Day 15: 主廚的私房菜:使用 Handlebars 打造複雜的提示詞模板

哈囉,各位饕客!歡迎來到我們的「AI 全餐」鐵人賽,不知不覺已經來到第 15 天了,旅程也過了一半。這幾天我們學會了如何用 AI 聊天、讓它動起來、甚至給它記憶...

鐵人賽 Modern Web DAY 15

技術 【Day 15】Flexbox基本概念 續

前言 昨天說了Flexbox基本排列概念,但還有flex容器的基本概念還沒討論,今天繼續來討論Flex Container吧! 首先設定display吧 Fle...

鐵人賽 生成式 AI DAY 15
讓AI「陪」你寫論文 系列 第 15

技術 Day15 zotero掛件 2:Style-美化版面、整理文獻的好幫手

今日事項:認識 zotero 書目管理軟體的 plugin - translate 可以如何串接 AI 模型 API 進行劃詞翻譯、幫助筆記。 如果文章對你有...

鐵人賽 Build on AWS DAY 19

技術 Day 19 - 使用Optuna依據回測結果找尋好的參數

做量化回測時,不管是均線長度、停損停利(stop loss / take profit)、或持有天數等,都會影響績效。手動一個個試不但花時間,也很容易只在訓練資...