uv 入門:Python 極速套件與專案管理器
介紹 Python 的套件與專案管理工具 uv。內容涵蓋 uv 的安裝、更新、建立專案與虛擬環境、管理 Python 套件與版本,以及同步相依性。透過簡單易懂的指令教學,讓你輕鬆掌握這個以 Rust 編寫的高效能工具,徹底取代傳統的 pip 和 venv,大幅提升 Python 開發效率。
介紹 Python 的套件與專案管理工具 uv。內容涵蓋 uv 的安裝、更新、建立專案與虛擬環境、管理 Python 套件與版本,以及同步相依性。透過簡單易懂的指令教學,讓你輕鬆掌握這個以 Rust 編寫的高效能工具,徹底取代傳統的 pip 和 venv,大幅提升 Python 開發效率。
本文詳細介紹 Python 主流的 Web 框架,深入探討 WSGI 和 ASGI 兩種伺服器介面的核心差異與適用場景。內容涵蓋輕量級框架 Flask、功能完備的 Django,以及為效能而生的 FastAPI。透過具體代碼範例,幫助初學者理解各框架的優缺點,並提供選擇建議,讓你輕鬆踏出 Python Web 開發的第一步。
繼上一篇介紹 List 和 Tuple 後,本文將深入探討 Python 中另外兩種重要的集合類型:Dictionary (字典) 和 Set (集合)。文章會詳細比較兩者的異同,解釋其內部結構與應用場景。你將學會如何創建、操作、遍歷 Dictionary,並理解其基於鍵值對的高效查找優勢。同時,也會簡要介紹 Set 的特性與常用數學運算,助你掌握在不同情況下選擇最合適的數據結構。
為何不應讓大型語言模型(LLM)產生隨機數?本文透過簡單的猜數字實驗,揭示 LLM 隨機性局限性。開發者在需要隨機性的應用中,應選擇專門的工具而不是依賴 LLM。
本文比較2025年主流 LLM 分析,涵蓋Google Gemini 2.5 Pro、Anthropic Claude 3.7與Claude 4、DeepSeek R1、阿里巴巴Qwen 3及OpenAI的GPT-4o與o3。內容聚焦於各模型在程式設計、UI生成、除錯、數理邏輯及專案規劃等方面的總體能力,旨在為開發者和研究人員提供一個清晰、易於理解的選擇框架。
介紹提示詞工程(Prompt Engineering)的概念。從解釋什麼是提示詞(Prompt)開始,到深入探討零樣本、少樣本、角色扮演、思維鏈(CoT)、自我修正、讓模型反問等可以直接使用的關鍵技巧,並提供清晰範例,助你有效駕馭大型語言模型(LLM),獲得更精準、更高質量的輸出。
本文詳細介紹 PyTorch 中卷積神經網絡 (CNN) 的基本原理、核心組件、經典模型以及實戰應用。涵蓋卷積層、池化層、全連接層,並提供圖像分類範例。
本文深入介紹 PyTorch 中的循環神經網絡 (RNN) 模型,從 RNN 基礎概念、LSTM、GRU 的原理與實現,到更進階的序列到序列 (Seq2Seq) 模型及其編碼器-解碼器架構。探討了教師強制、注意力機制等關鍵概念,並簡述了 RNN 到 Transformer 模型的演進。包含清晰理論、Python 程式碼範例及不同模型比較,助你全面掌握序列數據處理。
這篇文章是我們的 Deep Learning 系列的第一篇,旨在為大家介紹如何使用 PyTorch 這個強大的框架來建立你自己的深度學習模型。我們將從最基礎的張量(Tensor)概念講起,逐步深入到如何構建一個簡單的多層感知器(Multi-Layer Perceptron, MLP)模型,並了解其背後的運作原理和訓練基礎。
Docker 的入門教學,詳細解釋容器化 (Containerization) 的概念,比較其與虛擬化 (Virtualization) 的差異。文章涵蓋 Docker 的基本元素,如映像檔 (Image) 與容器 (Container),並提供常用指令列表。此外,還會引導你如何編寫 Dockerfile 來建立自訂映像檔,以及如何使用 Docker Compose 管理複雜的多容器應用,讓你輕鬆掌握 Docker,解決「在我電腦上可以跑」的難題。
這是一篇為初學者設計的 Git 入門教學。本文詳細解釋了 Git 與 GitHub 的區別,介紹了如何在 Windows 上安裝和設定 Git。文章涵蓋了 Git 的核心概念,如工作目錄、暫存區和倉庫,並透過實際指令範例,講解了 add、commit、push、pull 等基本工作流程,讓你快速掌握版本控制的基礎。