系列前言：在前四篇中，我們完整介紹了開源工具 DENG Cell Audit (silver131-dev/deng-cell-audit) 的四大核心：四階...
前情提要：在前三篇中，我們完整復盤了單細胞基因擾動預測背後的三大白箱審計技術：#1 「四階段計數算子」：證明整數化造成 90% 位置歸零的同時，仍保留了 0....
前情提要：在上一篇（#2）中，我們透過無母數秩殘差回歸（Rank-Residual Association），成功將 Jurkat 背景中看似高達 ρ = 0...
前情提要：在上一篇（#1）中，我們透過 deng-cell-audit 的四階段白箱算子追蹤，證明了單細胞整數化（Integerization）雖然讓高達 8...
CRUD 的最後一塊拼圖就是更新 (Update) 與刪除 (Delete) 了。這兩個動作有一個共同的前提：你必須先確認「資料是否存在」，因此我們會結合昨天學...
成功寫入資料後，接下來我們要實作如何把資料撈出來。讀取資料通常分為兩種情境：取得「所有資料清單」以及取得「單筆指定資料」。 我們一樣透過 Depends(get...
前面幾天我們把 Pydantic 資料驗證、SQLAlchemy 資料表模型，以及最重要的資料庫依賴注入都準備好了。今天終於要進入重頭戲：CRUD 操作。首先第...
資料庫連線設定好了，資料表也定義好了。那麼，當前端發出一條 API 請求時，我們該怎麼把資料庫交給 API 使用呢？ FastAPI 提供了一個非常強大的核心功...
設定好資料庫的連線引擎後，今天我們要來定義資料庫裡面的「資料表」長什麼樣子。 在專案目錄下，我們新增一個 models.py 的檔案。我們要建立一個商品（Ite...
前幾天的 API 我們用的都是寫死在程式碼裡的清單來模擬資料庫，只要伺服器一重開，新增的資料就會人間蒸發。為了解決這個問題，從今天開始我們要正式導入資料庫。 在...
第三十天，我們終於抵達了這趟 30 天馬拉松的終點線！從第一天建立虛擬環境、摸索 NumPy 陣列矩陣運算，到利用 Pandas 進行各種棘手的資料清洗、時間序...
第二十九天，也是我們鐵人賽技術實作的最高峰！在過去的 28 天中，我們從最基礎的矩陣處理、數據清理、分組視覺化，一路走到監督式學習（回歸、決策樹、隨機森林、XG...
第二十八天，我們進入了鐵人賽的最後衝刺階段！在過去兩週內，我們陸續學過了Logistic Regression、Decision Tree、Bagging 集成...
第二十七天，我們要探索在各類 Kaggle 數據競賽與工業界應用中表現亮眼的代表性架構——Boosting。在 Day 20 介紹的隨機森林屬於 Bagging...
第二十六天，我們要回到連續型數值的預測任務，深入探討傳統線性回歸（OLS）的兩大致命傷——多元共線性 與 模型過度擬合。當輸入特徵數量眾多且彼此高度相關時，普通...
第二十五天，我們要探討模型訓練完成後，如何邁向實際應用與工程落地的核心步驟—— Model Persistence 與 Inference Pipeline。在...
第二十四天，我們要面對現實資料科學中最具挑戰性的痛點——類別不平衡（Class Imbalance）。在信用卡盜刷偵測、罕見疾病篩檢或設備故障預測中，正樣本（少...
第二十三天，我們要進入機器學習工程師最關鍵的調校利器——交叉驗證（Cross-Validation） 與 超參數網格搜尋（GridSearchCV）。在前面的篇...
第二十二天，我們要探討資料科學領域經典的資料壓縮與降維技術——主成分分析（Principal Component Analysis，簡稱 PCA）。在真實資料集...
第二十一天，我們要邁向機器學習的全新板塊——非監督式學習！在前面幾天介紹的線性回歸、邏輯斯迴歸與隨機森林中，資料都附帶了明確的解答標籤，模型的工作是去預測答案。...
第二十天，我們要進入現代機器學習中最實用且強悍的技術——集成學習。，昨天學到的單一決策樹雖然直觀好懂，但容易受到極端值干擾且極易過擬合。為了解決這個缺點，隨機森...
第十九天，我們要跨入具備非線性切分能力且直覺好懂的機器學習模型——決策樹（Decision Tree）。先前介紹的邏輯斯迴歸是在空間中劃出一條直線或平面，但現實...
面對結構化資料時，單一變數已無法有效管理資訊。本日將介紹 Python 最核心的兩種資料容器：串列 (List) 負責處理具備順序性的線性資料，並探討其索引 (...
SRT 交付檢查可以先用一份 CSV 清單，核對字幕檔是否存在、對應的來源版本是否正確，以及審核狀態是否完成。下面的 Python 範例處理這些檔案與紀錄問題...
具備邏輯判斷能力的程式方能處理複雜的業務需求。本篇文章將深入剖析 if-elif-else 條件判斷式的語法結構與布林邏輯運算 (AND, OR, NOT)。接...
程式的運作本質上是記憶體的分配與資料的運算。本日教學將探討 Python 作為動態強型別語言的特性，介紹字串 (String)、整數 (Integer)、浮點數...
穩定的開發環境是程式編譯與除錯的基礎。本日將詳述如何於 Windows 及 macOS 作業系統中，正確安裝 Python 直譯器並設定系統環境變數 (Path...
大二階段面臨著各學科報告對數據分析的需求，傳統的人工複製貼上與手動檔案管理已無法應付龐大的資訊量。本文將闡述學習 Python 自動化的核心動機，探討程式介入日...
第十八天，我們要繼續深化二元分類模型的評估指標。昨天我們認識了混淆矩陣，但混淆矩陣的計算高度依賴一個「預設分類門檻值（通常為 0.5）」。如果今天我們調整判斷門...
第十七天，我們要從「數值預測（回歸）」轉向機器學習另一大主流應用——分類問題（Classification）。昨天的線性回歸用來預測連續數值（如薪水、房價），但...
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