史戴拉寫扣

Hands-on fuels my soul!

一次報名了保哥的 GitHub Copilot 完整課程(共三堂),我把我能吸收的(課程內容太豐富)整理成這篇文章,帶大家一起解鎖 GitHub Copilot 在 VS Code 的各種強大寫扣超功能,從基本程式碼建議,到進階的 Chat 互動、代理指令與語音辨識,並精選常用功能與好用指令,希望能幫助大家提升開發效率🚀!

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原本看課有三個月,就可延長至四個月囉~~
推薦碼: X3YFXL4D

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本篇文章介紹如何利用 H2O AutoML 建立一個「潛在用戶購買可能性」的預測模型,藉由預測結果來制定精準的行銷跟進策略。透過此專案,可以將行銷資源聚焦於高潛力用戶,進而提升整體行銷效益。

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本教學將帶你一步步使用 Python 連線 Oracle ERP 資料庫,從環境準備到實作完整程式碼,一次到位!連線的程式碼不複雜,但我某一個資料庫卻一直連線失敗,花了一周時間各種排查連線失敗的問題,最後發現問題是在 Oracle Instant Client 版本!

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受到 ihower 在 WebConf Taiwan 2024 的 演講內容 啟發,於是做了這個簡單的 AI 角色對話攻防策略遊戲。我設定不同的 AI 模型扮演防守者(Defender)、挑戰者(Challenger)和評估者(Evaluater),並讓防守者和挑戰者進行多輪對話。對話結束後,評估者會給出對防守者與挑戰者的表現評價與建議。

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在使用 Scikit-Learn 進行資料切分 train_test_split,或其他需要隨機性的參數時,常常會看到程式碼中出現random_state = 42,大家會有疑問為什麼是 42 嗎?

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大型語言模型(Large Language Models, LLM)作為人工智慧技術的重要突破,正在以前所未有的速度改變著我們與資訊互動的方式,從內容創作、智能客服、撰寫程式碼、科學研究,到創造出逼真的影像等,無不展現其強大碾壓人類的能力(跪🙇🏻‍♀️)。

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(資料來源: Studious Panda Scene)

然而,LLM 主要透過大量資料進行訓練,所以當面對新資料及特定領域時,就會受限於訓練數據,而容易出現所謂的「幻覺現象」(Hallucination)。

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隨著生成式 AI 的快速發展,OpenAI 提供的 API 成為許多開發者進行自然語言處理與生成應用的首選工具(學會串接OpenAI就可以說是AI工程師了XD)。本文將詳細介紹兩種串接 OpenAI API 的方法:使用官方 Python 套件,以及通過發送 HTTP 請求。

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