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鐵人賽 自我挑戰組 DAY 25

技術 【Day 25】 一人生活在東京

過去這兩三年給自己的刻意嘗試和練習的事是一個人生活,但這只是一種生活狀態,但我後來體會到這是的核心和本質是專注在當下用心過生活。仔細想想意外來到日本可能真的是宇...

鐵人賽 Kubernetes DAY 18
不囉唆圖解 Kubernetes 系列 第 18 篇

技術 Day 18:中場總覽,一張圖追完封包從大門到 Container 的旅程

Day 18:中場總覽,一張圖追完封包從大門到 Container 的旅程 請求的旅程 十七天下來認識了一堆角色,但如果有人現在問「一個請求進來到底經過哪些人」...

鐵人賽 Build on Google AI DAY 17

技術 Day 17:定義高強韌流程:用 defineFlow 封裝代碼分析邏輯

昨天的 reviewTraceFlow 只是為了讓 trace 有東西可看,輸入輸出都是 z.string(),出錯時只能看終端機一長串堆疊。今天正式拆解 de...

技術 Berry AI 的 Software Team 在做什麼?得來速計時數據的最後一哩路

大家好,我們是 Berry AI 的 Software Team。 前面七天 ML Team 講的是怎麼把影像變成每一台車的旅程,昨天 Day 17 講的是上線...

鐵人賽 Build on Google AI DAY 17

技術 Day 17|把 POST 證據交給 AI,報告能分清「送達」與「執行」嗎?

前言 Day 16,我讓 Chrome 對 3 個本機表單各送出一次固定探針。三組 POST 都確實帶著 q 到達伺服器,但只有未編碼反射頁在 HTML 回應中...

鐵人賽 AI Engineering DAY 18

技術 Day 18|AI 越懂你,資料越重要:VoCare 的隱私與資料安全設計

前幾天介紹了 VoCare 的個人化、使用者回饋與各種感知功能。 但當系統開始知道越來越多事情,例如使用者的行程、生活習慣、語音、影像與用藥資訊,就會出現另一個...

鐵人賽 自我挑戰組 DAY 25

技術 繞遠路之後沒有捷徑

我醒悟到自己偏離了初衷。 目標設定對商業計劃是重要的,但並沒有命中 AI driven 的這個初衷。 之前遇到的問題是 AI CEO 在派工時,顯然出現了亂派的...

技術 [Day 18] 進階第四關:站在巨人的肩膀上!模組匯入與最強武器庫 (pip)

今日對話:如何把別人的心血變成我的工具? 我的 Prompt(提示詞): 「我想要讓程式產生隨機數字,還有取得今天的日期,但我不想自己從頭寫演算法。請教我 Py...

鐵人賽 自我挑戰組 DAY 22

技術 Kling

Kling AI是快手推出的影片生成AI,我自己覺得Kling不是單純叫它憑空生一段影片的AI,而是先準備好自己想要的圖片,再告訴它人物要做什麼、鏡頭怎麼移動,...

鐵人賽 自我挑戰組 DAY 17

技術 校園 vs. 職場的統計決鬥!身分組群的假設檢定與卡方獨立性檢定

深入 Day 12 觀察到的「學生 vs. 職場人士」族群差異,使用SciPy進行雙軌假設檢定——針對連續指標(螢幕時數、睡眠時數、CESI 綜合疲勞指數)執行...

鐵人賽 Security DAY 19

技術 # Day 19|不只看內建警報:開始建立自己的 Wazuh SSH 偵測規則

前幾天已經一路從 SSH 登入失敗,看到 Wazuh 如何經過 Decoder、Rule,最後產生 Alert。 但做到這裡,我不想只停在: 「Wazuh 有...

鐵人賽 Claude AI DAY 21

技術 Day 21:一套完整性監控,最容易死在「合法的變動」手上

Day 21:一套完整性監控,最容易死在「合法的變動」手上 延續合規落地的主題,今天談檔案完整性監控(FIM)——一個聽起來很正派、很容易寫進稽核報告的東西,但...

鐵人賽 IT Operation DAY 17

技術 【第17章|危險徵兆總結】稽核的省思:以終為始,回歸使用者的真實世界

「到底有幾案還在用?你們去查查!」 某次集團的高層月會上,長官摘下眼鏡,語氣裡沒有激昂的斥責,只有一片疲憊又冰冷的慍怒。 這句話丟出來,台下頓時一片死寂。大...

鐵人賽 Software Development DAY 17

技術 Day 17:類別(5)

本日學習:—類別的進階認識—物件變數 基本型別:int、double 等 非基本型別:陣列、字串或由類別宣告而得的變數 指向由類別建立的物件,例如:Circl...

鐵人賽 自我挑戰組 DAY 17
AI Agent 從零開始 系列 第 17 篇

技術 Agent 到底需要 Planning 嗎?

答案是:絕對需要。而且「能否進行有效 Planning」正是劃分「普通 LLM Wrapper」與「真正自主 Agent」的分水嶺。 如果把 LLM 比喻為 A...

鐵人賽 Software Development DAY 17

技術 Day 17: ConfigurationClassPostProcessor —— 解析 Java Config 與驅動組件掃描的核心類別

前幾天我們講完了 Spring AOP 的核心代理組件,今天把視角重新放在 IoC 容器本身,介紹一下 Configuration-Class-Post-Pro...

鐵人賽 JavaScript DAY 17

技術 【第十七課】表單與輸入:多層級聯動下拉選單(change 事件與動態選單渲染)

前言 在填寫寄送地址或商品分類搜尋時,「選了縣市後,行政區選單才會跟著更新」是不可或缺的互動功能。如果沒有做好層級連動,不僅使用者體驗差,還容易讓使用者選出「台...

鐵人賽 IT Operation DAY 19

技術 SES 郵件服務(上):先讓 AWS 認得寄件信箱

如果我們做了一個課程報名網站,使用者填完資料,畫面顯示「報名成功」,這樣就結束了嗎? 你應該會收到一封信,告訴你報名了哪堂課、什麼時候上課,之後忘記時間也能回信...

鐵人賽 Build on Google AI DAY 17

技術 Day 17:Executor(上)A2A server 只有一個地方要自己寫

把一隻現成的 agent 變成 A2A server,要寫多少 code? 答案是一個 class,大約 20 行。它叫 AgentExecutor。 它做的四...

鐵人賽 AI Engineering DAY 18

技術 Day 18|多模型派工:為什麼選型表要寫死在檔案裡

Day 18|多模型派工:為什麼選型表要寫死在檔案裡 Day 17 最後留下一題:哪個位置該放哪個模型、憑什麼選。我手上的答案是一張選型表:每個位置用哪個模型、...

鐵人賽 Vibe Coding DAY 17

技術 [Day 17] 支援 iPhone Duo 的前置作業:對照 HIG 盤點出 4 處要改,Codex 的 8 條建議只採用 3 條

文章同步發表在我的個人 Blog 支援 iPhone Duo 的前置作業:對照 HIG 盤點出 4 處要改,Codex 的 8 條建議只採用 3 條 第一...

鐵人賽 Security DAY 17

技術 [DAY 17] LNK 裡還有哪些線索?從磁碟到 Object ID

上一篇從 LNK 裡看到了 Target File 的 Timestamp、File Size 和原始 Path,但 LNK 裡留下的資訊還不只這些。 今天繼續...

技術 Day 17 - IAM 身份與權限管理 (統整)

今天想要來統整前面提到的: IAM 身份與權限管理 1.Root 跟 IAM User 有什麼差別?先想像你開了一間公司。 Root User = 公司老闆/最...

技術 Day 22 - 接上 Railway、Cloudflare、Resend 與 Google OAuth

前言 程式在平台上跑起來了,但網址還是平台給的那串,沒有網域、寄不出信、沒有 Google 登入。這一篇把四個外部服務一次接完:Railway 的設定、Clou...

鐵人賽 AI Engineering DAY 18

技術 [Day 18] Query 改寫與擴展(Query Rewriting / HyDE)

前言 前兩天我們都在優化「怎麼從候選中找出更相關的內容」,今天要換一個角度:問題本身的表達方式,會不會就是檢索效果不好的原因? 使用者問題常見的問題 真實使用者...

鐵人賽 Modern Web DAY 17

技術 Vue 走過路過不要錯過 Day17 - emits:子組件怎麼把事情告訴父組件

上一篇講 props 的時候,留了一個很常見的情境:商品卡片上有個「收藏」按鈕,卡片手上的 product 是父組件給的,照單向資料流的規矩,子組件不該直接去改...

鐵人賽 AI Engineering DAY 18

技術 Day18 訓練很好、驗證很差?認識 Overfitting 與 Underfitting

上一篇我們認識了 Loss,也知道模型在訓練過程中,會透過 Loss 判斷預測結果和正確答案之間的差距,再不斷調整 Weight 和 Bias,不過,在前面訓練...

鐵人賽 ChatGPT & Codex DAY 16

技術 Day 17|為了讓畫面不要卡,多加這一行 Code,可能讓儲存流程更危險

前言/情境導入 想像這個場景:使用者按下批次儲存,等了一會兒,畫面仍然沒有反應。 「到底有沒有存進去?我可以再按一次嗎?」 這是情境示意,卻點出一個很實際的...

鐵人賽 AI 自動化 DAY 17

技術 [Day 17] 用 Jev 做 Context Management(2)

前面我們開始處理 conversation 越來越長之後的 context problem。 一個 conversation 裡可能累積: User Messa...

鐵人賽 AI Engineering DAY 17

技術 [Day 17] Rerank 機制:用 Cross-Encoder 提升檢索精準度

前言 昨天透過 Hybrid Search 補足了關鍵字匹配的能力,今天要介紹另一個常見且效果顯著的優化技巧:Rerank(重新排序)。 為什麼向量搜尋排出來的...