雖然在過去，GAN 一直都是生成高品質圖片的主流，但他訓練不穩定、模式單一的問題也困擾著許多人。近幾年，一個從熱力學汲取靈感的模型：擴散模型 (diffusio...
過去十幾天，我們所介紹的所有模型，基本上都建立在 CNN 上。CNN 在電腦視覺領域統治了約 10 年之久，但來自自然語言處理 (Natural Languag...
昨天我們成功實作了 DCGAN 並用於生成手寫數字，但問題是「我們沒辦法指定 GAN 具體會生成什麼內容」。因此今天將要學習，如何進行可控的生成。 cGAN 條...
VAE 雖然能生成多樣化的結果，但其生成的圖片（尤其是複雜圖片）往往比較模糊，缺乏細節。如果我們不追求像素級別的重建，而是以以假亂真為目標，那麼 GAN 就是我...
自編碼器 自編碼器 1(AutoEncoder, AE) 是一種非監督式學習的神經網路，它的訓練目標極其簡單：讓輸出結果 x̂ 與輸入 x 盡可能地完全相同。...
到目前為止，我們所學的所有監督式模型，都是建立在大量高品質的人工標註數據上。這個過程耗時耗力，也限制了模型的應用規模。 我們是否也能讓模型像人類一樣，單純透過觀...
影像分割 當我們想要的，不只是一個粗略的矩形邊界框，而是物體每一個像素級別的精確輪廓，例如精準描繪出腫瘤的位置，這時單靠我們前幾天學的方法已經不敷使用。這時，我...
R-CNN 系列演算法都有獲取候選區域這個步驟，然而也是因為分為兩步驟進行，雖然精準，但偵測速度受到了限制。因此另一派演算法選擇拋去這個步驟，最具代表性的模型為...
現實中的視覺任務，往往遠比我們前幾天所做的圖像分類還複雜，例如物件偵測：不只要知道圖片有一隻貓，還要知道貓在哪裡。物件偵測的目標是同時在一張圖片完成兩件事...
如果我們手上只有數百張貓狗的照片，是沒辦法像前幾天一樣訓練出像 ResNet 這種好的分類器，反而會遇到過擬合的問題。在這種缺乏數據的情況下，我們能用遷移學習...
資料載入 pandas 有些函式可將表個資料讀為 DataFrame 物件，read_csv 為最常用的一種: read_csv :從檔案、URL或類檔案物件...
延續昨天設計與 debug的實作心得，這一篇聚焦於介面優化與防呆設計，目的是為了讓沒有程式背景的設計師或初學者來說，能有一個簡單直觀的 GUI 工具。 28...
唯一值、值的數量以及成員資格 有一類相關的方法可以提取關於一維 Series 的值資訊: In [290]: obj = pd.Series(["c...
總結與計算描述性統計數據 pandas 物件具備一組常用的數學和統計方法，他們大多是歸約或總結統計方法，可以從 Series 提取一個值(如 sum() 與...
Concurrent函式庫 Python標準函式庫的一部分，主旨是透過抽象化/簡化 multithreading 或 multiprocessing 讓一項任務...
至今我們學習的 VGG、ResNet 等模型，它們的設計目標都是追求極致的準確率。然而，這些模型龐大的參數數量和巨大的計算量，使得它們很難被部署到手機、無人機、...
重複標籤 目前看到的範例都有互不相同的軸標籤 (索引值)，雖然有很多 pandas 函式如 reindex 都要求標籤互不相同，但並非強制規定，假如是一個具有...
有了AI工具就不用學習機器語言了嗎？不是的，今天我想透過本文的分析，來分享我使用ChatGPT輔助程式設計、撰寫所遇見的問題，以及我認為在AI時代仍需要學習...
雖然我們學會了怎麼用各種不同 CNN 模型來進行圖像辨認，但對他的認識仍停留在黑盒子的階段。模型在做出「這是一隻貓」的決斷時，還是不知道它是依據什麼做判斷的，而...
前一篇梳理了符合設計人員操作習慣的圖形化介面思路，今天要以Tkinter來實際操作。 26.1. 環境建置 Tkinter 是 Python 內建的 GUI...
雖然昨天我們知道 VGGNet 在一定程度上有著網路越深、效果越好的特性，但是當研究人員把網路堆疊約 20 層以上時，模型的準確率反而開始下降。這不是過擬合所導...
排名 (下) 我們接續上次排名的內容，可以使用降序排名: In [254]: obj.rank(ascending=False) Out[254]: 0...
排名 (上) 排名(ranking)會指定排名，排名 1 到陣列的有效資料點數量為止，最小值為 1，可以使用 Series 與 DataFrame 的 ran...
AlexNet 在 2012 年之前，舉世聞名的 ILSVRC (ImageNet Large Scale Visual Recognition Challen...
ANN 的缺點 雖然 ANN 能夠自動學習特徵，但是他在處理影像時會把二維的圖片攤平成一維的向量，這會造成空間結構資訊的喪失。ANN 沒辦法理解相鄰或上下左右這...
昨天我們建立了一個 FastAPI 電商應用，今天我們將為它編寫完整的 Locust 測試腳本，模擬真實使用者的購物流程，並且實際走一次測試分析。 測試目標 我...
今天我們要建立一個完整的 FastAPI 應用程式，作為後續 Locust 測試的目標。這個應用將包含典型的電商使用者行為：註冊、登入、瀏覽商品、購買等功能。...
Locust 是一個強大的負載測試工具，但它的核心客戶端主要是為 HTTP/HTTPS 協定所設計。然而，透過 Custom Clients (自訂客戶端) 功...
Locust 的 Event Hook（事件鉤子） 是一套強大的機制，讓我們可以在測試生命週期的特定時刻執行自定義程式碼。透過 Event Hook，我們可以實...
在大型項目中，將測試參數寫在代碼裡並不是最佳實踐。Locust 提供了配置文件機制，讓我們可以通過 locust.yml 等配置文件來管理測試參數，使測試更加靈...
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